王雪芹

摘? 要： 伴隨教學(xué)方式的改革，高校教學(xué)資源逐漸增多，有效管理教學(xué)資源是目前各大高校關(guān)注的核心問題。為此，設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)一種基于Hadoop平臺(tái)的大學(xué)多媒體教學(xué)管理系統(tǒng)。教師、學(xué)生等用戶在系統(tǒng)用戶層輸入身份信息登錄系統(tǒng)便可進(jìn)入業(yè)務(wù)邏輯層，用戶在系統(tǒng)業(yè)務(wù)邏輯層點(diǎn)擊自己所需程序，查詢教學(xué)資源，業(yè)務(wù)邏輯層將用戶指令傳輸至系統(tǒng)數(shù)據(jù)層，數(shù)據(jù)層應(yīng)用基于粒子群的教學(xué)資源推薦算法，獲取與用戶查詢內(nèi)容最相符的教學(xué)資源提供給用戶，實(shí)現(xiàn)大學(xué)教學(xué)資源的有效管理。將該系統(tǒng)應(yīng)用于某大學(xué)會(huì)計(jì)專業(yè)多媒體教學(xué)教室后，學(xué)生與教師對(duì)該系統(tǒng)應(yīng)用效果較為滿意，系統(tǒng)可按照學(xué)生不同需求將不同階段會(huì)計(jì)課程推薦給學(xué)生，且該系統(tǒng)吞吐量不受教學(xué)程序數(shù)量變化所干擾，教學(xué)資源管理效果較好。

關(guān)鍵詞： Hadoop平臺(tái); 大學(xué)教學(xué)資源; 多媒體教學(xué)管理系統(tǒng); 粒子群; 教學(xué)資源推薦; 系統(tǒng)吞吐量

中圖分類號(hào)： TN99?34; TP181? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)： 1004?373X（2020）09?0175?04

Research on university multimedia teaching management based on Hadoop platform

WANG Xueqin

（Huanghe Science and Technology University， Zhengzhou 450000， China）

Abstract： With the reform of teaching methods， university teaching resources increase gradually. The effective management of the teaching resources is an essential question that all the universities focus on at present. For this purpose， a multimedia teaching management system based on Hadoop platform is designed and implemented. Teachers and students input the identity information in the user layer and login the system to enter the business logic layer. They click the procedures required to query the teaching resources in the business logic layer. Then user instructions in the business logic layer is transmitted to the data layer. In the data layer， the teaching resource recommendation algorithm based on the particle swarm optimization is used to obtain the teaching resources that are most consistent with the user′s query content， and provide them to the user to achieve an effective management of university teaching resources. After applying the system to the multimedia teaching classroom of the accounting major of a university， the students and teachers are satisfied with the effect of the system. The system can recommend accounting courses at different stages to students as their needs. Moreover， its throughput is not interfered by the change of the number of teaching programs. Therefore， the effect of teaching resource management is good.

Keywords： Hadoop platform; university teaching resource; multimedia teaching management system; particle swarm; teaching resource recommendation; system throughput

0? 引? 言

傳統(tǒng)課堂教學(xué)大多是教師使用板書講解課堂內(nèi)容，伴隨時(shí)代進(jìn)步，板書教學(xué)不能符合教學(xué)要求。自國家頒布高校信息化建設(shè)理念開始，多姿多彩、各式各樣的多媒體教學(xué)逐漸變成高校信息化建設(shè)的核心構(gòu)成部分[1]，其采用多媒體設(shè)備與制作方法，將文字、圖像、視頻與聲音等要素實(shí)現(xiàn)有機(jī)融合，優(yōu)化以往教學(xué)模式，大大提升了學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，教學(xué)質(zhì)量得以優(yōu)化?；诟咝Ｐ畔⒒ㄔO(shè)影響下，大學(xué)多媒體教學(xué)逐漸成為我國各大高校重點(diǎn)關(guān)注的教學(xué)方式。Hadoop為Apache基金會(huì)研發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，通過集群功能完成數(shù)據(jù)高速運(yùn)轉(zhuǎn)和保存[2]。分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System，HDFS）具備高容錯(cuò)性，在低成本硬件中可實(shí)現(xiàn)高吞吐量數(shù)據(jù)運(yùn)轉(zhuǎn)，適用于具有海量數(shù)據(jù)集的應(yīng)用程序[3]。教學(xué)資源可看成是一個(gè)超大數(shù)據(jù)集，本文圍繞大學(xué)多媒體教學(xué)管理問題深入研究，設(shè)計(jì)了一種基于Hadoop平臺(tái)的大學(xué)多媒體教學(xué)管理系統(tǒng)，有效管理和推薦教學(xué)資源。

1? 基于Hadoop平臺(tái)的大學(xué)多媒體教學(xué)管理系統(tǒng)

1.1? 系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計(jì)

基于Hadoop平臺(tái)的大學(xué)多媒體教學(xué)管理系統(tǒng)分為用戶層、業(yè)務(wù)邏輯層以及數(shù)據(jù)層。教學(xué)資源應(yīng)用者（學(xué)生）、教學(xué)資源管理者（教師）以及系統(tǒng)管理者在用戶層登錄系統(tǒng)進(jìn)入業(yè)務(wù)邏輯層，在業(yè)務(wù)邏輯層點(diǎn)擊自己所需程序查詢教學(xué)資源，業(yè)務(wù)邏輯層將用戶指令傳輸至數(shù)據(jù)層，數(shù)據(jù)層應(yīng)用基于粒子群的教學(xué)資源推薦算法，獲取與用戶查詢內(nèi)容最相符的教學(xué)資源并提供給用戶，實(shí)現(xiàn)大學(xué)教學(xué)資源有效管理。系統(tǒng)管理者可管理用戶上傳的教學(xué)資源，可實(shí)時(shí)分析整理平臺(tái)日志，讓教學(xué)資源應(yīng)用者與教學(xué)資源管理者高效應(yīng)用教學(xué)資源[4?5]?；贖adoop平臺(tái)的大學(xué)多媒體教學(xué)管理系統(tǒng)整體架構(gòu)如圖1所示。

此系統(tǒng)的宗旨是構(gòu)建一個(gè)良好的教學(xué)資源環(huán)境，促進(jìn)教師和學(xué)生的溝通[6]。

1） 用戶層。用戶層屬于系統(tǒng)窗口，用戶在此層進(jìn)入系統(tǒng)。為方便不同身份用戶登錄系統(tǒng)，把用戶界面分成三類：教學(xué)資源管理者界面、教學(xué)資源應(yīng)用者界面與系統(tǒng)管理者界面。教學(xué)資源管理者與教學(xué)資源應(yīng)用者通過便捷電腦應(yīng)用該系統(tǒng)，系統(tǒng)管理者通過主機(jī)實(shí)現(xiàn)自己管理權(quán)限。教學(xué)資源管理者與教學(xué)資源應(yīng)用者屬于普通用戶，系統(tǒng)管理者屬于管理用戶。按照用戶登入系統(tǒng)時(shí)輸入的用戶名稱，登錄與自己身份相符的界面，實(shí)現(xiàn)“量身定制”類用戶服務(wù)[7]。用戶輸入個(gè)人信息登錄時(shí)，系統(tǒng)使用ASP.NET Windows身份驗(yàn)證[8]。用戶層中普通用戶用例圖如圖2所示。

圖2中，普通用戶在系統(tǒng)用戶層注冊(cè)登錄后，進(jìn)入系統(tǒng)得到自己所需的教學(xué)資源，并且將自己的資源分享給其他用戶。系統(tǒng)中的教學(xué)資源持續(xù)更新，用戶收藏自己感興趣的教學(xué)資源，如果此類資源更新便會(huì)自動(dòng)提醒用戶。用戶下載教學(xué)資源后可評(píng)價(jià)此資源，系統(tǒng)會(huì)按照評(píng)分完成教學(xué)資源排序[9]。其他用戶按照教學(xué)資源評(píng)價(jià)判定某資源與自己需求的契合度，資源評(píng)價(jià)功能可提高用戶查詢資源、應(yīng)用資源的效率。

2） 業(yè)務(wù)邏輯層。業(yè)務(wù)邏輯層可簡單理解為教學(xué)資源選取的“中介”。例如，教學(xué)視頻播放、教學(xué)資源查詢、教學(xué)課件復(fù)習(xí)。以教學(xué)資源查詢?yōu)槔?，?dāng)用戶在用戶層登錄系統(tǒng)后，在業(yè)務(wù)邏輯層查詢自己所需資源，業(yè)務(wù)邏輯層便會(huì)將用戶查詢指令傳輸至數(shù)據(jù)層。業(yè)務(wù)邏輯層中核心技術(shù)為HDFS。HDFS降低了（relax）POSIX要求，按照流的形式訪問數(shù)據(jù)層中全部教育數(shù)據(jù)[10]。

3） 數(shù)據(jù)層。數(shù)據(jù)層是系統(tǒng)的“資源保存箱”，保存大量基礎(chǔ)教學(xué)數(shù)據(jù) [11?12]。系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)表中包含所有高校教學(xué)資源，該數(shù)據(jù)庫通過study命名，數(shù)據(jù)庫里配有用戶信息表、資源信息表以及公告信息表。每種數(shù)據(jù)表均對(duì)應(yīng)系統(tǒng)不同功能。數(shù)據(jù)層通過基于粒子群的教學(xué)資源推薦算法，獲取與用戶查詢內(nèi)容最相符的教學(xué)資源并提供給用戶，實(shí)現(xiàn)教學(xué)資源高效管理。

用戶信息表中具有普通用戶個(gè)人資料，保存大量應(yīng)用系統(tǒng)學(xué)習(xí)資源的用戶個(gè)人資料[13]。用戶信息表結(jié)構(gòu)見表1。

資源信息表屬于系統(tǒng)核心構(gòu)成部分，資源信息表中具有教學(xué)資源稱謂、內(nèi)容、上傳日期、用戶班級(jí)、專業(yè)和來源等數(shù)據(jù)，可提供用戶瀏覽資源、查詢資源以及系統(tǒng)管理員管理資源一系列應(yīng)用[14]。資源信息表結(jié)構(gòu)見表2。

公告信息表用于存儲(chǔ)系統(tǒng)發(fā)布公告的所有信息，結(jié)構(gòu)見表3。

1.2? 基于粒子群的教學(xué)資源推薦算法

1） 初始化粒子群

將數(shù)據(jù)層中一系列教學(xué)資源集合設(shè)成一個(gè)粒子，則該粒子用矢量[A=y1k，y2k，…，yMk]描述，為提升算法計(jì)算效率，初始化粒子時(shí)，摒棄以往隨機(jī)方法，重點(diǎn)分析用戶對(duì)系統(tǒng)應(yīng)用時(shí)間上下限，則：

[B-Hkmaxi=1～Mbi≤i=1Myik≤B-Vkmini=1～Mbi，? ? ?k=1，2，…，k] （1）

式中：[B-Hk]表示用戶在應(yīng)用某類教學(xué)資源時(shí)預(yù)計(jì)應(yīng)用時(shí)間下限;[B-Vk]表示用戶在應(yīng)用某類教學(xué)資源時(shí)預(yù)計(jì)應(yīng)用時(shí)間上限;[b]表示時(shí)間向量;[k]表示量詞。

不同用戶使用系統(tǒng)檢索教育信息時(shí)，系統(tǒng)推薦的教學(xué)資源數(shù)量存在差異性，以此去除某些不重要的粒子，加快算法速度[15]。

2） 使用函數(shù)[min gx=i=14?igi]完成粒子適應(yīng)度運(yùn)算，其中，[?i]表示權(quán)值，概念差異函數(shù)設(shè)成[g]。

3） 判斷粒子最優(yōu)解和種群最優(yōu)解所處方位。

假定[qbestj]描述粒子[j]在當(dāng)前為止獲取的最優(yōu)解位置，[fbestj]描述種群在當(dāng)前位置最優(yōu)解。把式（2）中運(yùn)算的粒子適應(yīng)度與[qbestj]作對(duì)比，若比此粒子[qbestj]好，那么更新[qbestj];把粒子適應(yīng)度與[fbestj]作對(duì)比，若更好，則更新[fbestj]。粒子更新速度運(yùn)算方法如下：

[ujde=ujde-1+d1randqbestj-yjde-1+d2randfbestj-yjde-1] （2）

式中：粒子[j]在第[e]代維度[d]中的速度設(shè)成[ujde];[d1]與[d2]均表示加速常量，值為2;rand表示隨機(jī)數(shù);[yjde-1]代表粒子[j]在[e-1]代維度[d]中的位置。

因?yàn)楸疚姆治隽Ｗ铀俣仁怯糜诿枋鼋虒W(xué)資源是否可推薦給用戶，判斷[ujde]值是0還是1，若值為1，則表示該組教學(xué)資源符合用戶需求，可推薦給用戶，若值為0，代表該組教學(xué)資源不符合用戶需求。通過Sigmoid 函數(shù)對(duì)其進(jìn)行修正，則：

[rujde=11+o-ujd] （3）

式中：[o-ujd]表示修正因子;[rujde]表示修正后粒子更新速度。

4） 返回步驟2），反復(fù)操作，直至獲取最大迭代次數(shù)或者符合停止條件。

5） 輸出與用戶查詢內(nèi)容最相符的教學(xué)資源。

2? 大學(xué)多媒體教學(xué)系統(tǒng)的性能測試

2.1? 教學(xué)資源推薦測試

為測試本文系統(tǒng)教學(xué)資源推薦功能的有效性，將本文系統(tǒng)應(yīng)用到某大學(xué)會(huì)計(jì)專業(yè)多媒體教學(xué)中，以學(xué)生身份實(shí)現(xiàn)會(huì)計(jì)課程查詢，本文系統(tǒng)查詢課程的界面圖如圖3所示。

本文系統(tǒng)課程推薦界面圖如圖4所示。

分析圖3與圖4可知，本文系統(tǒng)查詢課程的界面圖設(shè)計(jì)框架清晰，且按照學(xué)生不同需求，檢索不同階段會(huì)計(jì)課程推薦給學(xué)生，每個(gè)課程下方都顯示在線學(xué)習(xí)人數(shù)，由此可證本文系統(tǒng)教學(xué)資源推薦功能較優(yōu)。

2.2? 系統(tǒng)教學(xué)應(yīng)用效果測試

為測試本文系統(tǒng)應(yīng)用效果，對(duì)使用本文系統(tǒng)一年后的學(xué)生與教師進(jìn)行問卷調(diào)查，使用李克特量表對(duì)各項(xiàng)實(shí)行計(jì)分統(tǒng)計(jì)，計(jì)分等級(jí)為1～5，越接近于5分則表示學(xué)生和教師越滿意，獲取的平均分結(jié)果如圖5所示。

根據(jù)圖5反饋結(jié)果可知，該校學(xué)生與教師對(duì)本文系統(tǒng)應(yīng)用效果評(píng)價(jià)的平均分均大于4.5分，認(rèn)為本文系統(tǒng)有利于復(fù)習(xí)，教學(xué)資源難度合適，教學(xué)資源符合學(xué)習(xí)目標(biāo)，教學(xué)資源對(duì)學(xué)習(xí)有幫助，且教學(xué)資源推薦方式合適，說明該校學(xué)生與教師對(duì)本文系統(tǒng)應(yīng)用效果較為滿意，本文系統(tǒng)應(yīng)用效果較好。

2.3? 系統(tǒng)吞吐量測試

系統(tǒng)吞吐量較大，代表本文系統(tǒng)在單位時(shí)間中實(shí)現(xiàn)的用戶或系統(tǒng)請(qǐng)求較多，系統(tǒng)教學(xué)資源得到充分應(yīng)用。

為了測試本文系統(tǒng)吞吐量，對(duì)比理想吞吐量和本文系統(tǒng)吞吐量。假設(shè)本文系統(tǒng)中教學(xué)資源屬于飽和數(shù)據(jù)流，那么系統(tǒng)中各個(gè)教學(xué)程序均存在需傳輸教學(xué)數(shù)據(jù)。系統(tǒng)吞吐量測試中需要應(yīng)用的參數(shù)見表4。

當(dāng)教學(xué)數(shù)據(jù)幀載荷是241 bit與151 bit時(shí)，測試本文系統(tǒng)吞吐量和教學(xué)程序數(shù)量間關(guān)系，測試結(jié)果如圖6所示。

由圖6可知：當(dāng)教學(xué)數(shù)據(jù)幀載荷是241 bit與151 bit時(shí)，本文系統(tǒng)吞吐量與理想吞吐量變化幾乎一致，且本文系統(tǒng)吞吐量沒有伴隨教學(xué)程序數(shù)量變化而增多或減少，而以簡諧振動(dòng)的變化趨勢交替變化，最終收斂至穩(wěn)定值。

3? 結(jié)? 論

伴隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)快速發(fā)展，高校教學(xué)形式也逐漸出現(xiàn)改革，使用計(jì)算機(jī)、多媒體等輔助工具教學(xué)已成為現(xiàn)在各大高校主流的教學(xué)方式。使用計(jì)算機(jī)、多媒體教學(xué)不僅提高了教學(xué)效率，也提升了學(xué)生學(xué)習(xí)興趣，但也存在一定弊端，比如課件數(shù)據(jù)量較大，以往多媒體教學(xué)管理系統(tǒng)吞吐量較低，數(shù)據(jù)傳輸性能較差，導(dǎo)致系統(tǒng)應(yīng)用存在局限。Hadoop平臺(tái)采用分布式處理系統(tǒng)保存數(shù)據(jù)，并且對(duì)數(shù)據(jù)存在較高吞吐量，本文設(shè)計(jì)一種基于Hadoop平臺(tái)的大學(xué)多媒體教學(xué)管理系統(tǒng)，經(jīng)驗(yàn)證，本文系統(tǒng)可向用戶推薦滿足用戶需求的會(huì)計(jì)課程，且在教學(xué)數(shù)據(jù)幀載荷為151 bit與241 bit時(shí)，本文系統(tǒng)吞吐量與理想吞吐量變化幾乎一致，應(yīng)用價(jià)值極高。

參考文獻(xiàn)

[1] 鄭亞娟.“互聯(lián)網(wǎng)+”高職教育實(shí)踐教學(xué)模式改革與探索[J].成人教育，2018（2）：78?81.

[2] 夏靖波，韋澤鯤，付凱，等.云計(jì)算中Hadoop技術(shù)研究與應(yīng)用綜述[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，2016，43（11）：6?11.

[3] 覃偉榮.Hadoop中改進(jìn)的共享式存儲(chǔ)設(shè)備設(shè)計(jì)[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2018，39（5）：1319?1325.

[4] 何明，常盟盟，劉郭洋，等.基于SQL?on?Hadoop查詢引擎的日志挖掘及其應(yīng)用[J].智能系統(tǒng)學(xué)報(bào)，2017，12（5）：717?728.

[5] 蒙杰，楊生舉，趙昕暉，等.基于Hadoop的海量科技信息資源管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].科技管理研究，2017，37（13）：181?186.

[6] 劉彤，張陽，孫琦，等.基于Hadoop的可視化Deep Web采集平臺(tái)設(shè)計(jì)[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)，2016，38（2）：217?223.

[7] 毛剛，張秀娥，李賀.生態(tài)學(xué)視角下的圖書館用戶需求管理：理念與模式[J].現(xiàn)代情報(bào)，2016，36（7）：18?23.

[8] 張萌，劉秋紅，宮繼兵.基于混沌映射和模糊提取器的身份驗(yàn)證方案[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2018，39（12）：3655?3660.

[9] 周鵬，李環(huán)，劉佩文，等.基于大數(shù)據(jù)的教育云服務(wù)績效評(píng)價(jià)研究[J].中國電化教育，2018（6）：22?28.

[10] 郭建華，楊洪斌，陳圣波.基于HDFS的海量視頻數(shù)據(jù)重分布算法[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，2016，43（z1）：480?484.

[11] 張新興.高?？茖W(xué)數(shù)據(jù)管理研究綜述[J].情報(bào)資料工作，2016，37（6）：48?54.

[12] 吳南中，黃治虎，曾靚，等.大數(shù)據(jù)視角下“互聯(lián)網(wǎng)+教育”生態(tài)觀及其建構(gòu)[J].中國電化教育，2018（10）：27?35.

[13] 金瑜，蔡超，何亨.支持用戶追溯和輕量的共享云數(shù)據(jù)審計(jì)方案[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2017，37（12）：3417?3422.

[14] 朱彥華，劉冬寧.資源受限約束下網(wǎng)絡(luò)信息共享路徑研究[J].中國電子科學(xué)研究院學(xué)報(bào)，2018，13（5）：59?62.

[15] 胡小光，張?zhí)A，楊靜，等.基于改進(jìn)粒子群算法的知識(shí)主動(dòng)推送模型[J].組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù)，2018（6）：23?26.