建筑业工人移动智慧培训平台构建与实现

谢锐兵

摘   要：建筑业工人职业教育和技能培训在建筑业发展中起着非常重要的作用，传统的培训模式不利于其培训的开展。文章设计和开发了一套集个性化智慧学习、个性化练习测试、一体化管理的建筑业工人移动智慧培训平台，通过互联网技术、虚拟现实、大数据技术、人工智能的应用，实现了智能化、自主化、碎片化以及低门槛的移动灵活学习。

关键词：建筑业;培训;智慧学习;个性化;移动

党的十九大以来，国家开始大力构建学习型社会，产业工人的职业教育和技能培训作为终身学习的重要组成部分，越来越受国家和政府的重视。***总书记在十九大报告中就明确指出要大规模开展职业技能培训，完善职业教育和培训体系，国务院也出台了一系列关于职业教育和技能培训的指导性文件，以此来大力推进职业教育和技能培训的发展。我国是建筑大国，建筑业在国家经济中占重要的部分，其产业工人数量庞大，据官方数据显示，仅浙江省2018年建筑业从业人数就达794.93万，完成总产值28 756.20亿元。随着科技水平的不断发展进步，建筑領域新的技术、工艺、管理手段也在日益更新，这对建筑从业工人的知识技能提升进步提出了更高的要求，对其职业教育和技能培训需求迫切，并成为影响建筑业转型发展的重要因素之一[1]。当前，建筑从业农民工文化及职业技能水平参差不齐，且流动性大，长期存在缺乏系统有效培训的问题，这对建筑产品的高质量造成了影响，特别无法满足我国建筑产业工业化和现代化的需求[1]。培训是提高建筑业工人职业和技能水平的主要手段和途径，目前相关政府、行业主管部门也在极力研究和推进建筑从业人员的职业教育和技能培训工作，比如浙江省在建筑职业技能鉴定、安全生产3类人员培训考证、特种作业人员培训考证、岗位工作人员培训考证等方面做了大量的工作。但由于建筑工人流动性大、工作任务重、文化水平不高、资金保障不足、培训导向与需求导向存在脱节等的影响[2]，建筑从业工人的职业和技能培训效果不理想。

随着计算机互联网技术、人工智能等先进技术的发展和应用，教育迎来了又一次重大的变革，移动学习、智慧学习发展迅速，因其可以构建网络化、自主化、智能化、便捷化和低成本、零时滞、广覆盖的学习模式，在行业培训、职业教育等非正式学习场景中的运用越来越广泛[3]。研究将移动学习、智慧学习应用到建筑业工人培训中去，以此设计和开发一套针对建筑业工人的切实有效的移动智慧培训系统，具有重要的意义。

1    系统需求分析

1.1  系统的功能需求

一套系统的设计、构建和运行，在功能上必须满足使用对象的切实需求。培训系统一般关注的重点是培训形式和学习资源两个方面。建筑业工人因其从事行业的特殊性、个体的差异性、学习的目的性等特征，他们对培训的方式方法和培训的内容有具体的要求。在现有的培训过程中，组织者和参与者都抱有极大的功利性，组织者过于看重培训市场带来利率，只关心考试的通过率，对培训过程应付了事，其培训师资薄弱，培训方法落后，学习资源短缺。而参与培训的农民工受市场功利的影响，过于在乎证书的获取而忽略相对应的技能提升，造成培训质量严重下降，技能证书和技能水平不相符的现象。在调查中发现，建筑工人大多是从事有一定建筑技能的工作，绝大部分建筑业工人都透露出了渴望获得相关技能培训的愿望，但由于工作强度大、工作不稳定、自身文化水平较低、培训方式不便捷等因素，大部分都没有参与过相关的有效培训。

新系统的构建：首先，要在学习方法和手段上面满足建筑业工人的需求。平台必须要以自主学习为主，需要设计农民工容易接受的引导式学习方法，并借助移动互联、超媒体技术、虚拟现实等技术，将学习的内容片段化、可视化、形象化和虚拟化[4]。要能根据培训对象的知识需求、学习能力等，个性化的推送学习内容。同时要有专家、工程师导学和机器助学功能，能够为培训者提供科学、有效的导学方案和助学引导。

其次，要有智能化的练习、测试和评价功能。应行业发展的需求，建筑业工人参加相关职业和技能培训后，需要考取相关技能证书，系统需要根据技能考核大纲设计出提供培训人员练习、测试和评价的功能。练习和测试不能仅提供随机模式，而是应该根据培训人员的学习进展、掌握程度和以往练习情况智能化抽提，帮助培训人员认识到培训弱点，有效进行强化。

在培训资源的建设上，需要紧扣建筑行业发展的脉络，将最新的知识体系、技能技巧、行业规范、行政法规、管理理念等融合进来，同时利用数字化技术、网络技术、多媒体技术和虚拟现实技术将其建设成片段化、形象化、立体型的超媒体资源，资源需要有完整的索引信息，方便系统实现智能化推送的目的。同时应该结合BIM，AI等技术，将建筑现场模型化、虚拟化，实现理论和实践相结合的学习方式。资源建设时应统一标准规范，有便捷的更新接口。

1.2  系统的性能需求

（1）方便快捷。依据建筑行业工人的特征，系统需要打破传统的指定场所、指定设备的学习形式，而应提供随时随地的灵活学习形式。结合当下普及的智能手机，采用手机移动学习形式最为合适。考虑到建筑工人的文化水平差异和所使用手机性能、系统不一的情况，系统不宜使用APP模式，而使用嵌入微信公众号平台的B/S模式。这就要求系统有良好的兼容性和较低的系统能耗性。

（2）开放智能。系统的开放性主要表现在使用开放性、管理开放性、认证开放性、集成开放性、资源开放性和迭代开放性上[5]，要满足随着网络科技、移动科技、人工智能科技日益发展而不断更新的需求。智能性主要要求将大数据技术、云计算数据、人工智能技术等合理应用到学习过程中，实现学习的自主化、个性化和智能化。

（3）丰富安全。平台必须实现培训资源的个性化、多样化、专业化和全面性，对资源的管理要能及时、有效和动态，资源的数量和质量要能满足建筑业工人的各类培训需求。安全性是系统有效运行的必要条件，其不仅包括系统的运行稳定性、功能适应性和性能抗压性，还包括信息安全、使用安全、资源安全等。

2    系统设计

2.1  系统的总体框架设计

系统的总体框架主要包括表示层、交互层、业务逻辑层、业务控制层和数据层5层，总体框架结构如图1所示。

表示层由培训端和管理端组成，培训端面向培训学员，采用移动Web技术开发，系统入口嵌入到微信公众平台，实现微信移动学习，管理端基于B/S开发，面向系统管理员、培训导师，使用电脑或手机浏览器访问，表示层置于客户端，为用户提供友好的操作界面。交互层实现系统用户和系统业务之间的身份认证和权限认证，将获得相应权限的位于服务器端的业务逻辑功能反馈到表示层，确保系统的安全性和有效性。业务逻辑层用于封装系统的逻辑功能模块，包括智慧学习、测试考核、交流互动、智能分析、管理维护等，负责处理来自表示层的业务请求，业务逻辑层位于服务器端。业务控制层主要处理来自业务逻辑层的数据请求，通过数据挖掘、智慧引擎、数据分析和智能组卷等实现数据的智能化处理。数据层用来存储系统数据，主要有存储知识点、课件、题目、实验数据等的学习资源库，存储培训人员、管理员、培训导师等的用户信息库以及各种系统使用记录的使用记录库。

2.2  系统功能设计

建筑业工人移动智慧培训平台主要有学习模块和管理模块两大模块，分别包含相关的功能子模块，具体模块如图2所示。

2.2.1  学习模块

学习模块包括理论学习、模拟实验、交流互动、测试练习，如图3所示。

（1）理论学习。为建筑业工人提供专业知识、技能技巧等理论自主学习服务，通过在线微课堂、知识精讲、名师课堂、经典案例、素材库、机器助教等学习工具为培训学员提供精准化的学习服务，实现个性化培训学习。理论学习模块将培训内容以微课件、微视频、微动画、微文本等超媒体形式呈现给培训人员，并能记录学习者的学习习惯、学习进程、学习侧重点、学习笔记等，通过个性化自主学习、专家导学、机器助学相结合的模式[5]，实现灵活的、自主的智慧培训功能。

（2）模拟实验。建筑行业工人需要掌握大量操作技能，在建筑业工人培训中技能培训非常重要。培训系统模拟实验包含两个大方向，一是将实验过程、效果通过文本、动画等形式呈现，培训人员根据提示在实际工作场所进行模拟训练，并将相关场景拍照上传，由导师指导。二是利用虚拟现实技术，模拟真实环境，培训人员在虚拟环境下进行相关技能训练。

（3）交流互动，包括在线问答、实时互动、专家在线、讨论区、留言板等功能，同时开设学习圈、讨论组、学友群、工种群等交流模式，以此来实现培训人员与培训人员之间、培训人员与专家导师之间、培训人员与技术人员之间的智能交互活动，实现实时或非实时的互动交流。

（4）测试练习，包括知识点练习、自由练习、强化练习、测试鉴定、历史考试、错题本等功能。可实现按知识点练习、随机抽提、顺序练习等多种模式的练习模式，能记录练习过程和答错题，可从新练习或延续上次记录，可回顾以往练习情况，可查看题目解析。测试鉴定功能能根据培训的项目、内容、要求等提供理论测试和技能鉴定的功能，实现线上线下、虚拟加现实的测试鉴定功能，并能结合实际岗位需求给出客观公正的评价。测试鉴定系统要有远程监管功能，并在身份认证、数据加密等有足够高的安全等级。测试鉴定系统须真正实现灵活、智能、安全、规范、公平、有效的测试鉴定能力。

2.2.2  管理模块

管理模块包括资源、用户、智能分析、平台管理，功能流程如图4所示。

（1）资源管理，是智慧培训平台管理模块的重要部分，是有效开展自主学习、开放学习、智慧学习的重要保障。资源管理包括学习资源管理和考试资源管理两个部分。学习资源管理主要是对课件、视频、素材、动画、虚拟实验等学习资源的建设、编辑、删除以及分布存储、智慧索引、挖掘计算、智能推送、安全备份等。考试资源管理主要包括题目的建设、编辑、删除及影响因子的管理，可实现个体及批量处理;组建策略的管理;历史考试数据的管理及智慧分析、智能评价等。

（2）用户管理，包括对系统管理员、培训专家导师、培训人员的管理，主要有权限的分配、状态的设定、用户行为的监测、不良用户的预警、用户基本信息的维护等，比如专家导师的授课权限设定、培训人员的培训时效管理、培训等级管理、学习记录管理、测试记录管理以及相关数据的导入、检索、导出等。

（3）智能分析，通过聚类技术、大数据分析技术、云计算技术和数据挖掘技术等，对智慧培训平台的资源数据、用户数据、行为数据、测试数据等进行计算和分析，通过分析培训者的个人信息、学习过程数据、交互过程数据和教师的教学数据、服务支持数据等，对培训人员进行模型构建，为培训者和教师提供贴身式服务。

（4）平台管理，對平台的功能子模块进行调整和维护，对系统的界面，UI风格，框架布局等进行管理和维护，对系统使用、用户帮助、提问投诉等进行管理和维护，对系统控件工具进行管理和维护，对系统数据进行管理和维护。

3    系统实现

3.1  技术方案

系统基于Vue.js开发，移动前端使用Vue cli 3框架搭建，后台使用Vue-element-admin框架搭建，数据库使用MYSQL 5.7。Vue.js通过组件化响应式编程自底向上增量开发前端Web，搭建用户界面，属于轻量级渐进式的框架[6]。Vue cli 3基于Vue.js可以很容易生成零配置的Vue项目，从而进行快速开发的完整系统。Vue-element-admin是基于Vue和element并有丰富功能组件和典型业务模型的后台集成解决方案，常用于构建企业级后台。系统在前后台数据传输时采用JSON格式封装[6]，大大加快了传输速率，降低了系统数据访问负荷。

3.2  智慧培訓个性化推荐实现

智慧培训个性化推荐需要根据培训人员的个人信息及其在以往培训过程中产生的学习习惯、学习偏好、学习内容的点击情况、练习测试情况等动态信息构建培训用户模型（见图5），然后通过数据挖掘计算用户模型的学习路径，最后通过协同过滤推荐等优化学习路径并进行个性化推荐。

（1）构建培训学员模型。量化培训学员个人信息及培训行为。建筑业工人作为主要的培训对象，其基本个人信息及培训的行为信息是其培训风格、培训需求、培训习惯的重要特征，也是智慧培训个性化推荐的重要参数。移动智慧平台设计有培训学员信息数据库和培训行为数据库，用来记录培训学员的个人信息、岗位信息、培训科目以及在培训过程中的学习时长、学习内容、点击量、学习笔记、提问互动、练习成绩等。系统采用人工神经网络算法来对培训学员的个人信息和培训行为进行计算和处理，从而将培训学员的线性信息建立成非线性的动态人工网络模型[7]，以此构建出培训学员的个性化需求模型。

（2）个性化推荐路径实现。目前计算机领域中有许多的推荐算法，比如基于内容推荐、基于协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于知识推荐、组合推荐等，基于协同过滤推荐是最有效最典型的一种推荐技术，通过计算用户的相似行为，进行共同的知识推荐。移动智慧培训平台通过对培训学员模型的分析和计算，结合培训人员的学习行为特征、学习需求特征和培训资源特征，计算出余弦相似度，形成协同过滤推荐路径。在不同培训阶段和培训科目进行推荐时，系统采用基于内容的推荐算法实现。

3.3  智慧培训个性化练习测试实现

练习和测试是巩固和检验培训效果的重要手段，为系统的个性化学习推荐和智能评价提供重要的数据依据，是移动智慧培训平台的重要功能模块。在线练习和测试最关键的问题是组卷策略的选择，目前常用的组卷方式有随机组卷法、回溯算法、遗传算法、蚁群算法等[8]，各种方法在组卷质量、组卷效率、实现难易度上各有千秋。在传统的在线测试系统中，不论何种组卷方式，都是限定策略的通用模式，无法实现有针对性的个性化测试。移动智慧培训平台包括3类练习测试类型，一类是知识点练习和自由练习，这类采用完全抽题和随机组卷形式实现;一类是测试鉴定，根据有关部门制定的考试方案，采用遗传算法组卷;一类是强化练习，针对不同培训人员学习和历史练习情况，在优化的遗传算法基础上，加入动态的个性化约束因子，实现个性化组卷。

测试鉴定抽题时，根据系统设定的题目数量约束条件Z、题型约束条件T、难易度约束条件N、知识点覆盖约束条件F、分值约束条件S、时间约束条件M，利用遗传算法的初始化、选择、交叉、变异[8]，最终实现符合组卷方案的试卷库。强化练习时，系统应该根据培训人员的实际情况，将培训人员的学习薄弱环节、易错题等的约束因子权限加大。系统将难易度约束条件N和知识点覆盖约束条件F设置成可变参数，其实际数值依据培训人员的学习行为日志和历史错误率计算得出，再利用遗传算法组卷。

4    结语

如何有效推行建筑业工人的职业和技能培训并增强培训效果，是建筑业实现现代化、工业化并保持健康可持续发展的必然要求。本文探索了建筑业工人移动智慧培训平台的构建和实现，通过“互联网+”、智慧学习、大数据、人工智能等技术，实现了理论学习、模拟实验、交流互动、练习测试等个性化学习功能，资源管理、用户管理、智能分析、平台管理等一体化管理功能。系统实现了智慧培训个性化推荐功能和智慧培训个性化练习测试功能，在一定程度上达到了自主、个性化、智慧学习。系统的建设和运行，有利于建筑业工人职业和技能培训的开展，能为他们提供智能化、自主化、碎片化以及低门槛的移动灵活学习。然而职业和技能培训是一个不断更新的系统工程，培训的优质资源建设、进一步的智能化应用、“5G+”虚拟实验的实现等都是下一步要研究的课题。

[参考文献]

[1]傅敬宾，刘国买.基于MOOC模式的新生代建筑业农民工职业技能培训研究[J].职业教育研究，2018（12）：7-11.

[2]皮江红，张弛.基于移动学习的农民工职业教育探析[J].教育理论与实践，2018（36）：15-17

[3]丁莉婷.智慧教育在继续教育中的应用与发展前景[J].成人教育，2019（5）：11-14.

[4]张冰雪，李于翔，李霞，等.基于云平台的智慧学习系统的设计与应用[J].软件，2019（7）：72-79.

[5]卢文辉.AI+5G视域下智适应学习平台的内涵、功能与实现路径—基于智能化无缝式学习环境理念的构建[J].远程教育杂志，2019（3）：40-48.

[6]冯传波，彭章友.基于Vue.js的移动应用可视化平台的研究[J].工业控制计算机，2019（5）：102-103.

[7]申云凤.基于多重智能算法的个性化学习路径推荐模型[J].中国电化教育，2019（11）：66-72.

[8]潘婷婷，詹国华，李志华.基于知识点与错误率关联的个性化智能组卷模型[J].计算机系统应用，2018（5）：139-144.

Construction and implementation of mobile wisdom

training platform for construction workers

Xie Ruibing

（Zhejiang Guangsha College of Applied Construction Technology， Dongyang 322100， China）

Abstract：Vocational education and skill training of construction workers play a very important role in the development of construction industry. The traditional training mode is not conducive to the development of their training. In this paper， a set of mobile intelligence training platform for construction workers is designed and developed， which integrates personalized wisdom learning， personalized practice testing and integrated management. Through the application of Internet technology， virtual reality， big data technology and artificial intelligence， it realizes intelligent， autonomous， fragmented and low threshold mobile flexible learning.

Key words：construction; training; smart learning; personalization; mobile