高校智慧实验室信息生态模型构建*

覃 冯 杨 宁

1.广西民族大学国有资产管理处 广西 南宁 2.广西开放大学科研处 广西 南宁

一、引言

随着信息的爆炸式增长和信息技术的快速发展，信息生态学的概念应运而生。信息生态学是信息学和生态学的交叉学科，是生态学概念在信息社会建模中的应用，将信息空间视为一种生态系统。这种信息生态系统是由若干相互关联、相互作用、互相补充的子系统组成的，开放的、综合的动态系统，涉及不同的主体和客体，具有多样性的特征，基本特点是各种因素相互关联、彼此影响、相互促进。本文以高校智慧实验室信息生态系统为研究对象，介绍了国内智慧实验室的发展现状，分析了基于人工智能技术构建高校智慧实验室生态模型的建设内容和具体框架，以期为高校智慧实验室建设提供新的思路。

二、高校智慧实验室的发展现状

高校智慧实验室作为培养大学生创新思维、意识和能力的重要阵地，在信息生态学应用的过程中发挥着重要作用；建立完整的信息生态系统、构建信息生态模型，是保证高校智慧实验室快速发展的基础，也是提升高校实验室管理水平的有效途径。

高校实验室建设经过多年的探索和改革，已基本完成从人工管理向现代智能化管理的转变，能借助现代信息技术对海量的实验室数据进行采集、分析和挖掘，实现了实验室教学管理的可视化和智能化，将实验室“统一规划、集中管理、协同共享”的理论规划变为现实。但是，目前我国高校智慧实验室建设还处于初级阶段，存在许多亟待解决的问题。

当前关于高校智慧实验室信息生态学的研究主要集中在理论讨论和提高服务质量、增强创新能力等方面。依托人工智能技术，信息生态模型将在智慧实验室管理、智能识别、实验预测等领域得到广泛应用。高效、科学的信息生态模型构建后，高校实验室可以将人工智能技术、物联网技术、数据挖掘技术和大数据技术应用到实验室的建设和管理，从而持续提高智慧实验室的智能化程度，不断促进教学实验和实验室管理在时间、空间、内容、形式上的全面智慧化，最终提升用户的使用体验，实现智慧实验室全开放的目标，为实验室用户提供更加个性化、多样化的服务。

随着高校数字化转型的加快，基于云计算与移动互联的新一代信息技术成为推动高校信息化进程的新动力，如何运用新技术满足师生日益增长的信息需求成为高校实验室的重要课题。社会经济的快速发展及科学技术水平的提高，以及数字化时代的到来，给高校智慧实验室带来了前所未有的发展机遇。作为一种新型教学模式，基于互联网的高校智慧实验室是对传统教学理念与方法的革新，不仅能为用户提供丰富多样的学习资源，还能搭建个性化学习平台。智慧实验室需要借助信息生态系统才能发挥更大的效能，因此，构建一个完整的信息生态模型，完善信息生态系统是当下高校智慧实验室的主要任务。

三、智慧实验室信息生态模型建设的内容

高校智慧实验室用户的信息需求可分为实验教学信息服务需求、实验教学管理需求、实验教学交互需求、实验教学效果分析需求等类型。

实验教学信息服务需求主要是实验软件个性化安装、实验数据科学推送、实验信息交互等。智慧实验室建设可通过人工智能技术和数据挖掘技术实现实验硬件资源的调度和管控，充分利用物联网、云计算、移动互联网、大数据分析技术和相关设备、平台，构建基于物联网的智慧化实验环境。同时，要建立开放共享机制，将科研创新成果及时转化为实践教学，让学生参与其中并自主学习；构建“平台+模块”的应用模式，以用户体验为主线，提供多种应用形式的开放式实验教学环境；优化教师角色与学生身份认证机制，提高师生的协同效率，从而加强师生的基础能力培养，提升综合素质，促进学科交叉融合发展。

实验教学管理需求主要是实验项目开发、实验技术文件更新、实验资源调度及实验硬件资源管控、实验环境营造等，根据学校教学目标和专业设置要求安排实验内容，并对课程安排和教学方法提出建议。设备配置和维护时要制定完善的实验仪器设备管理制度，规范各类实验仪器名称、型号、规格、使用期限、更换周期和保养方法等。

实验教学交互需求主要是实验课堂讨论和答疑、实验课后交流互动、实时掌控实验课堂讨论、及时评价实验表现等。在具体实践中，可通过人工智能技术实现教师全天候答疑辅导、师生共同管理和评价实验结果报告；教师要利用基于深度学习模型开发的智能视频监控系统，对课堂教学过程进行全程监控与记录，并以图像、声音或文字形式呈现给学生；学生要熟练掌握智能语音控制系统，对老师提出的问题及时做出响应，还要完成实验教师布置的课后作业并开展交流互动。

实验教学效果分析需求主要是实验教学软件的配置、实验结果的共享等，可通过人工智能技术、物联网技术、数据挖掘技术与实验教学评价科学匹配。自动生成实验报告与评分系统是高校智慧实验室信息生态系统的重要功能，可实现智能统计及分析，支持数据采集、数据处理等操作；基于数据库和数据分析技术开发的智能化智慧实验室信息生态系统，还可为不同需求的用户提供个性化的服务。

随着互联网技术的发展，智慧实验室信息生态系统须与时俱进地提高信息处理能力，以应对瞬息万变的信息生态环境。因此，高校智慧实验室的建设和管理要聚焦人工智能技术、数据挖掘技术、大数据技术、物联网技术等现代信息处理技术，将其纳入智慧实验室信息生态模型的构架，充分发挥智慧化信息处理技术的优势。为满足实验室用户的需求，将人工智能技术和数据挖掘技术用于复杂数据的处理是非常必要的，资源筛选和资源传递应成为智慧实验室信息生态的主要任务。

随着智慧实验室智慧化程度的提升，智慧实验室基础设施环境、空间环境、管理环境之间关系日趋紧密、复杂，针对用户的信息需求，智慧实验室的设计首先要考虑如何按照用户需求来完成实验室资源的合理配置和高效管理。在传统实验室建设的思维模式下，实验室的各系统和平台自成体系，相互之间处于一种割裂状态，难以形成合力，容易造成“系统为主、用户为客”的日常使用状态；用户使用时有“处处受限、时时被管”感觉，不但不能提高用户的工作效率，还无法实现信息化、智能化、智慧化的建设目标。因此，基于人工智能技术和物联网技术的信息生态系统建构方案成为高校智慧实验室设计和建设的首选，从顶层设计到基层应用，处处体现信息生态建设和管理的理念。

四、智慧实验室信息生态模型的基本框架

当前对高校智慧实验室信息生态系统的硬件生态、管理生态和空间生态研究已趋于完善，但如何将这三种生态有机融合、如何从各种资源中完成资源的智慧筛选和交互却鲜有涉足，这也是今后高校智慧实验室信息生态化发展的重点。基于此，本文从生态学理论的角度对智慧实验室信息生态模型的功能模块进行规划和设计。

1.资源智慧筛选和交互功能模块设计

高校智慧实验室信息生态是以实验室用户为中心架构起来的，实验室用户生态位是整个实验室信息生态模型的核心，是其他扩展生态位构建的基础。因此，实验室资源智慧筛选和交互功能的实现，首要任务是必须完成对智慧实验室大数据的分类，为实验室用户提供科学、高效的实验室资源数据。一般情况下，可将实验室用户分三类：大学教师、教务督导员和大学生；用户属性可按学科专业、职级层次、需求偏好等分类。考虑到高校智慧实验室资源智慧筛选和交互的特点，对此功能模块设计时可采用决策树算法来完成。

实验室用户分类决策树的每个非叶节点表示一个实验室用户的特征属性；每个分支代表这个特征属性的值域，即实验室三大用户具体的学科专业值、职级层次值、需求偏好值等；而每个叶节点则代表一个类别，即细化程度最高的实验室用户类型。使用决策树算法对实验室用户进行分类的过程就是从决策树最顶部的根节点开始，从上到下，测试待分类项中相应的实验室用户特征属性，并按照测试值选择输出分支和叶节点，并将叶节点存放的不同类别作为实验室用户的最终分类结果。

2.硬件智慧管理及配置功能模块设计

物联网技术极大地推动了实验室硬件设备的智慧化管理，且管理的效率得到了显著提高。针对高校智慧实验室硬件设备管理及配置需要进一步优化的问题，应以实验室用户硬件需求预测为出发点，将实验室用户生态位作为整个智慧实验室信息生态模型构建的核心，遵循这个基本原则和思路，进一步推演高校智慧实验室设备管理智能化的基本构成原理：即实验室用户通过智能化管理平台可以实现智能化预约、智能化审批、设备使用和设备归还，实验室管理员也能通过平台完成设备状态获取、人工智能统计、实验室用户需求分析、设备出借等工作。

五、智慧实验室信息生态模型实证分析

高校应基于实验室用户分类的决策树算法和对实验室用户需求预测的BP 神经网络算法，构建智慧实验室信息生态模型。以广西某高校智慧实验室为例，样本选取“年级、职级、学院、民族、专业”5个属性作为初步分类指标，根据申请使用固定资产类别的不同将实验室用户分为5类，即房屋、仪器、设备、家具、模型等；随机选取200名在编教师和在籍学生作为数据集，借助信息生态模型进行验证，其中160人用于网络模拟，其余40人用于网络预测。

结果表明，该信息生态模型的分类算法误差小于5%，基本上验证了该分类算法的有效性。同时，基于BP神经网络算法展开的实验室用户需求预测结果显示，实验室用户需求类别与实验室用户实际类别的分歧低于13.3%，说明实验室用户需求预测任务也完成得较为出色。

六、结语

智慧实验室信息生态模型构建是高校实验室发展的必然趋势；科学的智慧实验室信息生态系统，是高校发展提质增效的重要基础。针对传统实验室信息系统对实验室用户关注不够、平台智慧化程度低、智慧管理不易实现等问题，高校应坚持以实验室用户为核心、采用决策树和BP神经网络算法，完成智慧实验室信息生态模型的设计与完善，为高校智慧实验室信息生态系统的高效构建和开发利用打下良好的基础。