基于认知负荷和机器学习算法的计算机教学平台设计与应用

吕立霞

摘要：为提升计算机教学质量，该研究基于认知负荷理论和机器学习算法进行计算机教学平台设计。平台采用分层架构设计，平台软件功能由内容管理、学习者模型、智能教学、互动与反馈及数据分析与报告等五个功能模块构成，并采用Apache JMeter模拟用户行为对本平台进行性能测试。结果表明，该平台在高并发处理、响应速度和智能功能的准确性等方面均优于传统平台，充分证明平台功能有效性，可为计算机教学改革提供技术支持。

关键词：机器学习算法；功能模块；数据处理

中图分类号：TP181      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）08-0046-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID） ：

教育现代化背景下计算机教学平台应用已成为高校计算机教学改革重要发展方向，认知负荷和机器学习算法在计算机教学平台设计中的应用可增强平台信息处理能力，完善平台教学功能。知负荷理论可实现教学平台信息高效处理，认知负荷理论和机器学习算法的应用为计算机教学平台设计与发展开辟了新视野。认知负荷理论侧重合理安排信息的呈现方式，以减少学习者的认知负担，从而提高信息处理效率与学习有效性。通过这种理论应用，教学平台能根据学习者的认知能力，动态调整信息呈现速度与复杂度，使学习过程更加个性化与高效。另一方面，机器学习算法引入，通过分析学习者行为数据，能识别学习者学习习惯与偏好，提供个性化学习路径，进一步优化学习体验与教学效果。本研究融合两种方法，进行了计算机教学平台设计，实验结果表明，本平台在提升学习效率、优化学习体验方面具有显著价值，可为现代教育技术提供了新思路。

1 基于认知负荷和机器学习算法计算机教学平台需求分析

首先，考虑到高校计算机教学内容多样性与复杂性。不同学科课程有着不同教学目标系，平台需支持各种类型内容，包括文本、图像、视频、交互式元素等。其次，从认知负荷理论的角度，平台需能识别和适应不同学习者认知状态。平台应具备评估学习者当前知识水平、认知负荷、学习风格能力，以便提供适宜教学内容。再次，机器学习算法集成是实现个性化教学关键。平台应能通过学习者互动数据来预测其学习成效，发现用户学习障碍，从而提供定制化学习建议与学习资源。平台要具备强大数据处理和分析能力。用户界面设计也是需求分析重要部分。为确保学习者能轻松使用平台，用户界面应该直观、友好，并为用户提供交互支持。设计时还要考虑到平台可访问性，使平台能夠在不同设备与网络环境下工作[1]。最后，考虑教育环境多元化，平台需要有良好可扩展性，能与现有教学管理系统与资源库集成，确保教学内容质量。通过深入分析平台功能需求，可确保平台功能设计能有效支持现代教育目标。

2 基于认知负荷和机器学习算法的计算机教学平台设计

2.1 计算机教学平台总体架构设计

计算机教学平台采用了分层架构设计，以增强系统可扩展性、灵活性、维护性。平台主要分为数据层、逻辑层和表现层，具体如图1所示：数据层作为基础，处理所有数据存储、检索、更新、管理任务，包括教学内容、学习者信息、交互记录等，确保数据安全性。逻辑层也称为业务逻辑层是平台核心，包含平台软件功能模块[2]。表现层是用户交互界面，负责呈现教学内容，收集用户输入，并提供反馈。在设计时须注重用户体验，确保界面友好、直观，并适应不同设备。

2.2 平台硬件架构

在平台硬件设计中，中央处理单元采用Intel Xeon Gold 6230，提供高速处理能力；服务器选择Dell PowerEdge R740，以支持平台功能模块运行。存储方面，采用EMC Unity 500F All-Flash Storage提供快速数据访问速度与足够存储空间，确保教学内容与用户数据高效管理。网络设备包括Cisco Catalyst 9500系列交换机和ASA 5500-X系列防火墙，确保数据传输速度和安全性。安全措施包括Sophos XG 210等高级防火墙，保护系统免受外部威胁。客户端设备包括个人电脑、平板和智能手机等[3]。整个硬件架构设计旨在提供一个稳定、高效且可靠平台，以支持广泛教学与学习活动。

2.3 平台软件功能模块设计

平台软件功能模块由内容管理模块、学习者模型模块、智能教学模块、互动与反馈模块、数据分析与报告模块构成，具体如图2所示，通过软件功能模块平台可为用户提供全面、个性化的互动学习环境。

2.3.1 内容管理模块

内容管理模块由用户界面、数据库管理系统、内容分类与标签系统、内容审核等功能构成，在用户界面层面，模块为教师提供了一个直观易用的操作平台，让教师可无缝地上传、编辑及组织包括文本、图片、视频、音频在内的多种教学资源格式。该功能不仅优化了教学内容管理流程，也提升了教师在课程准备阶段的工作效率。数据库管理系统则承担着所有教学内容的存储任务，包括文本信息、各类多媒体文件等，可确保数据安全性、稳定性及高速访问性。内容分类与标签系统增强了对课程资料精细管理与快速检索能力，让教师与学生能根据具体需求，迅速定位到所需教学资源。内容审核功能可保证了所有上传的教学材料均符合教育教学管理规范与相关法律法规，从而确保了教学内容质量与合规性[4]。

该模块支持集成多种互动元素，如在线测验、讨论板块等，可促进学生之间互动与沟通，提高学习吸引力与参与度。通过开放的API接口，内容管理模块还能与教学平台上其他系统进行灵活整合，确保内容管理模块在整个教学平台中高效性。

2.3.2 学习者模型模块

学习者模型模块旨在为每个学习者建立个性化学习档案，以提供定制化学习体验与学习路径。该模块会收集学习者基本信息、学习行为、成绩、偏好、反馈等信息数据。并借助机器学习算法分析学习者的学习习惯、学习需求，动态生成学习者模型。并据此为学生提供个性化学习建议，如推荐适合课程内容、调整学习难度等。学习者模型模块还需要与平台其他部分紧密整合，实时更新学习者表现，并根据教学反馈循环不断优化模型，确保所有学习者都能获得对应学习支持。

学习者模型模块是智能教学平台核心部分，它通过精细化管理与学习者数据深度分析，能为每个学习者提供更加精准有效的学习支持[5]。

2.3.3 智能教学模块

智能教学模块设通过机器学习算法，如决策树、神经网络、支持向量机（SVM），能实时分析与响应学习者的行为和需求。以SVM为例，基本分类函数可以表示为[f（x）=wx+b]，其中x是输入的特征向量，w是学习得到的权重向量，b是偏差项，在智能教学模块中，x可以是学习者互动数据，如完成课程、测试分数、时间花费，f（x）输出可用推荐课程、调整难度、个性化反馈等表示。智能教学模块包含内容推荐系统、自适应学习路径生成、实时互动支持等功能构成。不仅能推荐适合学习资源，还能根据学习者实时反馈调整教学策略。帮助学习者有效地解决学习中问题并保持学习动力。

2.3.4 互动与反馈模块

互动与反馈模块是计算机教学平台关键组成部分，旨在促进学习者参与度。该模块包括互动工具、反馈机制。互动工具允许学生和教师能进行实时通讯与学习讨论，而反馈机制则会对学习者表现进行评估与学习指导。量化学习者参与度和学习效果，本模块引入了基于项目反应理论（Item Response Theory， IRT）模型，如学习者能力参数θ与题目难度参数β之间关系，可表示为：[P（X=1|θ）=11+e-（θ-β）]，其中[P（X=1|θ）]是学习者正确回答问题的概率。通过这种方式，模块可以精准地评估和反馈每个学习者学习状态与进展。在模块设计时，互动与反馈模块需要整合先进数据分析技术，如自然语言处理（NLP）和情感分析，来响应学习者互动内容，提高互动质量[6-8]。

2.3.5 数据分析与报告模块

数据分析与报告模块主要负责搜集、分析、呈现教学和学习活动数据，核心功能是为教育者、学习者提供深入学习过程洞察。该模块通过整合强大数据仓库功能，能够存储和管理学习者互动数据、成绩、反馈等关键信息，为数据驱动决策提供坚实基础。该模块可利用先进数据挖掘技术与机器学习算法，准确识别出用户学习行为，还可以对教学策略有效性进行全面评估，为教育实践提供科学依据。该模块配备了高级分析工具，这些工具能将复杂数据集转化为直观、易于理解的学习报告，从而帮助教育者和学习者获得学习进度即时反馈与深刻见解。在模块设计中，考虑到数据安全与隐私保护问题，为确保所有数据收集和处理活动严格遵守相关法律与法规标准，保护用户敏感信息不被泄露，本模块引入了数据[9]。

3 平台性能测试

3.1 测试过程

为验证本平台性能，本研究使用专业测试工具Apache JMeter模拟用户行为，旨在通过实验比较本平台与传统平台性能差异。在测试执行过程中，同时向两个平台分别注入了5 000名虚拟用户，以此来模拟高并发访问场景，测试关键指标包括平台并发处理能力、响应时间及F1分数。并发处理能力指的是平台在同一时间内处理请求能力，直接关系到用户体验流畅度；响应时间是指用户发出请求到接收到反馈所需时间，反映着平台快速响应能力；F1分数则是综合了精确率、召回率指标，用于衡量平台处理请求准确性与效率。通过这些关键指标测试，能全面评估平台性能，特别是在面对大量用户请求时稳定性与可靠性[10-11]。

3.2 结果分析

如表1所示，在高并发访问测试中当5 000名虚拟用户同时访问时，本平台展现出更强并发处理能力。本平台最大并发用户数比传统平台高出约25%，在高负载情况下系统稳定性更好，表明了本平台优越的负载处理与资源管理能力。在响应时间方面，本平台平均响应时间比传统平台更短。用户可以体验到更快的访问速度，在F1分数指标上，本平台F1分数较传统平台高出约10%，表明本平台在相关功能准确性与可靠性方面显著优势。归因于本平台更先进算法与数据处理技术，能更精准地理解和响应用户需求。结果表明本平台在并发处理能力、响应时间与功能准确性等关键性能指标上都优于传统平台，证明了本平台在现代教学环境下高效性与适用性。

4 结束语

数字时代计算机教学平台设计已成为教育技术领域的一个热点。本文提出的计算机教学平台是基于认知负荷和机器学习算法设计，采用三层架构，旨在为用户提供个性化、高效、互动的学习体验。该平台包含5个关键的软件功能模块：内容管理模块、学习者模型、智能教学模块、互动与反馈模块及数据分析与报告模块。每个模块都是基于现代教学需求与最新技术设计，确保了教学内容的质量和教学过程的高效率。通过模拟高并发场景测试表明，本平台在处理高并发用户、响应速度、准确性等方面，相比传统教学平台具有显著优势。显示平台的功能优越性与稳定性充分体现了信息技术在现代教育中的潜在价值[12-13]。综上所述，本计算机教学平台设计充分考虑了认知负荷理论和机器学习算法的应用，通过精心设计多个功能模与性能测试结果，展现了其在提升教育质量、增强学习体验方面的巨大潜力。教育现代化背景下此类平台将为教育领域带来革命性的变革。

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【通联编辑：李雅琪】