《无线传感网络》自主学习资源推荐服务平台建设探讨

彭维平　宋成　倪水平

【摘 要】针对硕士研究生《无线传感网络》课程涉及的核心技术多、领域宽、资源内容差异化大等问题，提出了建设面向研究生教学的自主学习资源服务推荐平台的思想，基于云服务平台，运用智能服务推荐算法，依据学习者的层次、专业技术水平和研究发展方向等信息进行综合分析，实现精准资源推荐服务以及定制化专业教学资源推荐服务。

【关键词】无线传感网络;自主学习;精准资源推荐;定制化

中图分类号： TP212.9-4;TN929.5-4;G642 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2019）27-0148-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.27.065

【Abstract】Aiming at the problems of the core technology， wide field and different resource content of the masters “Wireless Sensor Network” course， the idea of building a self-learning resource service recommendation platform for postgraduate is proposed. According to the level of learners level， professional technology level and research development direction， the cloud service platform uses the intelligent service recommendation algorithm to realize the accurate resource recommendation service and the customized resource recommendation service.

【Key words】Wireless Sensor Network; Self-learning; Accurate resource recommendation; Customized

0 引言

面向研究生阶段开设的《无线传感网络》课程与本科生阶段开设的《无线传感器网络技术》相比，不同的地方在于：前者是从无线通信和数字通信网络的角度，分析无线传感网从物理层到应用层的技术原理，为研究生提供从网络体系结构设计到每一层相关协议和算法设计的思路和方法，涵盖了数字编码、信道占用、路由、定位、时间同步、数据融合、数据安全等多方向、多领域的内容;后者更侧重于相关技术的设计、开发与应用。而针对研究生的教学，仅仅通过有限的课堂和实验教学是远远不够的，需要研究生们通过自主学习去学习传统的设计理念和思想，通过分析已有的协议和算法去发现问题，并通过自己的创新去解决问题。同时，由于信息技术的发展日新月异，也要求学习者不断加强学习、不断更新知识和提高技能。因而，规划和设计一个既能供物联网专业或研究方向的学生，也能供相关专业从业人员进行自主学习的专业教学资源服务推荐平台具有重要的意义[1]。

1 课程资源现状

目前，在《无线传感网络》课程的研究生教学过程中存在较多问题[2]，单从课程学习资源方面来说，主要体现在以下几个方面。

（1）绝大多数教材和教学资源的课程体系偏重设计和开发，以技术应用为主，不适合研究生教学。

（2）网络资源较为分散，层次参差不齐。

（3）大多数经典协议和算法只有理论部分，缺乏核心技术算法资源。

（4）注重理论、协议分析和算法设计的自主学习资源极少。

（5）对学科和方向前沿性的内容涉及少，无法紧跟技术前沿，内容更新慢。

2 服务推荐平台的设计思路

建设适合于研究生教学以及自主学习的资源推荐服务平台其关键点在于：首先，要解决资源建设的问题，需要有更多更好的优质专业教学资源，除了教学课件，更重要的是该课程所涉及到的众多协议原理和仿真算法;其次，要解决资源如何利用的问题，采用何种形式提高利用率，提高用户体验。基于上述需求，自主学习的资源推荐服务平台的建设拟采用以下思路：

2.1 整合优质专业教学资源，实现资源共享

对现有网络平台上的优质教学资源进行收集和整理，按照不同的技术水平进行层次化分类，同时根据无线传感网络中涉及到的关键技术，按照不同的研究方向进行资源聚合，将所有资源集中存储在云平台。通过云平台实现资源集中共享，并通过云服务提供按需服务。由此，可以实现跨地域的优质专业教学资源整合，最终实现优质学习资源的共享[3-4]。

2.2 学习资源定制化服务

根据学员在基础理论和研究方向上的个体特性，有针对性地为不同的学习者提供一种能满足学习者的个性化学习资源需求的定制服务。首先，抽取出一般性的需求要素，建立通用的用户需求模型;然后，依据定制化需求，抽取个性化的服务需求要素，构建出满足其个性化学习需求的用户需求模型;最后，根据服务推荐与服务组合技术为学习者提供个性化的学习资源。

2.3 学习资源精准推荐服务

除了为学习者提供资源定制服务外，更重要的一点是根据学习者的历史状态数据（学习者的学习层次、知识背景、研究方向以及兴趣点等），为其提供更加精准的学习资源推送服务。

3 服务推荐平台实施方案

3.1 构建层次化的课程体系

首先，进行校企合作，充分利用物联网企业的优质资源，服务于学生培养工作。以作者所在的河南理工大学为例，我们先后和焦作市神盾科技有限公司、北京联创中控科技有限公司、深圳市神盾科技有限公司等建立了合作关系，通过对物联网企业的调研，了解物联网应用的典型工作流程、物聯网工程领域的主流技术、具体的岗位要求等，对企业现有的物联网系统集成项目进行任务分解，根据岗位要求设定合理的学生培养方案，以此为基础进行课程体系的优化。其次，引进企业或高校的优质教学资源为我所用，紧跟技术前沿，加强学生的就业竞争力。

3.2 专业教学资源平台的设计与规划

3.2.1 基于云计算的专业教学资源平台结构

平台采用模块化和分层的设计理念，将数据、业务逻辑处理和资源服务与展现分三层实现，如图1所示。

资源层用以存储各种系统数据、课程资源以及历史访问日志数据等信息。业务逻辑处理层实现两大类处理逻辑功能，一是与管理相关，二是与资源定制与推荐相关。其中，与资源定制与推荐相关的业务逻辑包括通用用户需求模型、个性化定制服务模型、精准资源推荐服务模型以及资源服务匹配算法。应用层将资源平台中的资源及相关信息展示出来，并提供服务及管理接口。主要包括平台管理功能，资源定制服务接口和资源精准推荐服务接口。

3.2.2 专业教学资源平台的功能模块

物联网工程专业教学资源库建设紧密围绕物联网工程专业的人才培养方案，根据“知识+技能+专业素质”三位一体的能力基本框架，利用云计算平台，构建专业教学资源库。其主要功能模块包括个人管理、交互管理、教学管理、课程库管理、资源库管理、系统管理等六部分，通过专业教学资源库各个模块的建设，创造一个具有专业特色、具备共享性、互动性和可扩展性的教学资源库。专业教学资源库的框架如图2所示。

3.3.3 定制化与智能服务推荐平台满足各层次需求

设计一套具备情景感知的学习资源服务智能推荐方法。该方法首先获取学习者的用户信息（主要包括行业背景、学历背景、工作岗位、业务需求等），获取学习者当前所处的情景信息，准确地确定学习者的需求，构建出用户需求模型;然后，根据所构建的需求模型，依据服务推荐技术，从众多的学习资源中，找出最能满足该需求模型的学习资源，或者，通过对学习资源的整合，构成最能满足该需求模型的学习资源，智能地为用户提供与之相匹配的学习资源。用户登陆进入资源库后，针对不同类型的用户，平台将呈现不同的学习资源。

4 结束语

利用现有的云平台技术建设《无线传感网络》自主学习资源推荐服务平台，为不同层次、不同背景、不同研究方向的学习者提供自主学习资源推荐服务以及定制化教学资源推送服务，可以满足各种不同的个性化需求，有助于学生锻炼和提高其独立开展科研的能力和水平，为工科类研究生协议或算法类课程提供一定的教学改革参考。

【参考文献】

[1]陈辉，李敬兆，詹林.物联网工程专业人才培养和专业建设探索[J].计算机教育，2014（4）：13-17.

[2]李小龙，黄廷磊.“无线传感器网络”研究生课程的教学改革与研究[J].成功（教育），2011（11）：13.

[3]彭维平，宋成，倪水平.共享型物联网工程专业教学资源平台建设探讨[J].科技视界，2017（12）：71+17.

[4]朱靜宜.新兴产业下高校物联网应用技术专业共享型教学资源库建设[J].计算机教育，2012（9）：60-63.