智慧社区教育的微信云服务平台建设

魏兵海, 魏蓝云天

(1.甘肃开放大学,信息中心，甘肃,兰州 730030;2.北卡罗来纳大学教堂山分校,文理学院，北卡罗来纳，教堂山 27514)

0 引言

社区教育是一种以社区为中心面向全社会开放的全民终身教育范式。智慧社区教育则是基于大数据、人工智能等新兴前沿技术，集成智慧教育、智慧社区、智慧校园等多型优势的跨界综合体。快速升级的5G，程式不断迭代翻新，超越Facebook/WhatsApp的微信新技术，给智慧社区教育带来了更多的创新驱动发展新模式[1]。智慧社区教育掀起了新型微信云服务智慧化建设的新热潮[2]。

1 基于新技术的微信智慧功能创新

自微信2012年推出以来，从微信公众号(订阅号、服务号、企业号)再到微信App、微信小程序，微信功能不断创新拓展，版本不断升级，应用场景和应用领域不断延伸，微信新应用、智慧新功能不断推陈出新。

1.1 5G新技术革命强基智慧微信教育

早前微信受限于带宽，视频处理、终端物联交互等受到制约。5G传输速率可高达10 GB/s，是4G的数百倍，网络延迟低于1 ms，是4G的几十分之一，每比特能耗比4G降低约近千倍。基于5G的高带宽、低延迟，高清立体视频、VR虚拟现实/AR增强现实、3D全息投影、物联网交互通信等高度可用[3]。

5G手机已进入市场，其带宽超高速，画质超高清超高分辨率，电池续航时间倍率提高，用户体验流畅，用户黏度大幅提升，超高清立体全息视频课件、VR/AR虚拟仿真、智慧课堂、虚拟实验室、虚拟临场实训、远程AI交互式互动教学等等，智慧教育新动能新场景异彩纷呈。

1.2 大数据智能挖掘赋能智慧微信教育

大数据智能分析技术是通过系统存储用户的学习大数据，比如不同内容学习时长数据、不同内容学习频度数据、学习内容关联度数据、学习者兴趣内容点数据、课程内容偏好数据等，深度挖掘学习者的学习习惯、特长爱好，对用户行为作画像，助力人工智能基础上的个性化学习资源匹配推荐。

大数据智能分析的对象主要是用户的学习过程大数据，即学习行为轨迹大数据。通过收集、存储、清洗、变换、统计分析、机器(深度)学习、识别表达相关教学过程大数据，精准助力教学资源个性化推荐，完成学习路径适时调配，辅助教学智慧决策和管理智慧决策。

1.3 人工智能创新算法赋能智慧微信教育

人工智能机器学习是计算机凭借各种特定算法分析事件已有的前置数据，不断反复改进产出的规律性模型(即机器从数据中学习，总结出规律)，以预测事件的将来或对事件做出决策。深度学习则专指深层次的多层机器学习，即计算机通过使用输入层、多层隐藏层、输出层等多层“人工神经网络”迭代分析算法，逐层收敛，逐步计算出更加精确的模型公式的机器学习数据生产出特征规律结论的行为。

微信平台机器学习/深度学习功能则是通过已知数据，学习分析其中特征规律，预测未来未知数据的功能，表现为微信平台具备广告精准推送、内容个性化推荐、分叉路径决策等智慧能力。

1.4 微信新功能衍生智慧微信教育新模态

微信平台与用户之间高频互动，反馈路径的每节点都面临着多态选择的决策问题，通过用户轨迹大数据挖掘，机器(深度)学习预测模型前置训练，平台预测未来最优策略，以智能决策反馈的方案，从而实现智慧平台的预测决策功能。

微信平台系统底层内嵌丰富高能的大数据处理和机器学习模块，生成特定的策略优化分析工具和策略效能评测工具，集成组建各种不同用途的用户(行为、特点、习惯)画像子系统，利用推荐系统模块中广泛应用的各种深度学习算法，精确定位目标用户群体，精准定位个体用户的个性化需求，向微信平台客户端提供精准广告推送、个性化适配推荐等自动化智慧功能，赋能新型微信智慧教育。

微信平台“看一看”“搜一搜”等功能，则基于用户(地域、爱好、兴趣等)画像，搜寻同类兴趣圈子，推荐相关热点内容和兴趣内容等，以迎合用户兴趣，为同类聚集提供赋能，增加用户黏度。

2 智慧社区教育微信云服务平台

2.1 体系架构

基于微信云服务基础框架，以社区为校园，与“甘肃社区学习网”智慧校园数据库等互联互通，设计建设智慧社区教育微信公众(企业)号微网页栏目矩阵、智慧社区教育微信App矩阵以及智慧社区教育微信小程序矩阵等(图1)。

图1 微信平台Web显示层应用矩阵

智慧社区教育微信云服务平台解分为前端显示层(B/S架构中的Browser层或 C/S架构中的Client层)和实现安防、逻辑处理、数据处理等功能的后端服务器层，其架构如图2所示。

图2 智慧社区教育微信云服务平台体系架构

手机客户端微信Web显示层负责前端用户消息的后送传递以及后端处理结果消息的前送显示。Web显示层包括微信微网页、微信App以及内嵌的微信小程序等，共同协调完成应用，实现B/S架构内Browser中微网页的内容显示或C/S架构内Client中微信App的内容显示。

微信后台服务器包括腾讯的微信基础设施，负责基础安防管理、信息的逻辑处理和后台数据处理等，包括用户学习行为轨迹大数据智能挖掘分析模块、人工智能算法智慧适配个性化推荐等模块。处理完成后，结果消息回送显示前端。

后端第三方服务器是智慧社区教育微信云服务平台需要链接的其他数据库系统或业务系统，负责微信基础服务器的功能扩展即数据/消息/逻辑功能的外延支撑，包括已建成运行中的原有异构数据库、原有异构信息系统、第三方信息平台和第三方数据等资源层第三方云服务器系统等，如智慧社区中教学场地管理、户籍管理、财务管理、健身器材管理、乐器管理、图书管理等原有智慧服务平台系统等。

防火墙等安防服务器是微信内网系统对外部第三方接入系统实施入侵防范(如病毒防护、木马侦测、DNS劫持)、安全审计(如日志检索、事件过滤、漏洞检测)等安全过滤的防护设施。

中间件功能模块即中间接口服务器则是负责数据和消息的逻辑转换以及格式转换，实现异构资源共享连接即底层子模块功能直接调用的中介。

2.2 微信人工智能大数据核心智慧算法模型

微信基础框架不断吸收新算法，创新拓展新功能，机器学习算法不断推高微信智慧化水平。以微信“看一看”“搜一搜”应用场景中的核心内嵌智慧算法为例。

Look-alike相似用户查找算法是根据特定Item(如一个广告内容)的历史行为特征判定部分种子用户，再做相似算法计算以寻找目标用户加以推广，其本质是通过深度学习种子用户特征来挖掘高相似度目标用户群。算法基本分为两类：一类是对现有已知的有兴趣种子用户做相似度算法计算的目标用户推广；另一类是对种子用户进行特征回归建模，之后依据特征规律分类辨识的目标用户推广。

RALM(Real-time Attention based Look-alike Model)基于实时关注力的寻仿算法模型是微信基于经典Look-alike的创新改进型算法。RALM将Look-alike中围绕Item历史行为(特征)精准建模改进为围绕某一特定Item的种子用户user行为特征精准建模，从而解决纠葛长尾马太效应的推荐系统多样性问题，达成高效实时小计算量的目标，实现高精准强定向目标用户的资讯推荐功能。限于篇幅，详细细节可研读相关延伸文献[4]等。

2.3 微信开发工具与开发技术

微信公众号(订阅号、服务号、企业号、小程序)的开通首先必须经过注册认证，认证后能够具备更多的权限和功能,比如接口功能；其次是设置公众号导航工具，如自定义菜单等，完成微信公众号自带基础功能的部署和配置；最后则是对微信公众号进行二次定制开发，通过二次开发构建微信公众平台内置API，以建立更多的外部链接，赋能更多的高阶功能，如微官网、微商城、微客服等。

微信号的二次开发有多种开发技术，比如Springboot轻量框架技术[5]、ThinkPHP轻量框架技术[6]等等。Springboot开发框架包含Web前端开发框架Thymeleaf和微信公众号后台数据库持久层开发框架Mybatis等，配置和开发非常轻量简易。ThinkPHP开发框架则是一款基于PHP的国产、简易、兼容、快速的轻量开发框架，使用该框架则可使企业级应用开发更为简化和使Web应用开发更为敏捷。腾讯官方也提供了“微信开发者工具”用以查看和调试页面，包括早前的公众号调试模式和之后添加的小程序调试模式。

3 总结

在开放的社区教育中导入升级的微信云服务平台新技术和智慧校园框架是一个值得探索的新结合领域。如何利用微信新技术、使之更加智慧精准地对接社区教育中的各类个性化需求是智慧社区教育微信云服务平台建设中的核心问题，微信云服务平台的个性化定制二次开发以及与第三方现有平台的互连互通则是建设中的重点问题。“甘肃社区教育网”智慧微信云服务平台建设效果良好，曾在权威“清博大数据中心”主持的全国终身学习平台一周排行榜评测中进入前十！