高校智慧实验室建设探究

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摘要：随着高校学生规模的不断增长，需要提供满足学生实验的环境场所，开发智能教育实验室可以以较小的代价改善这些服务。文章以高校智慧实验室为例，依托多维动态创新模型，概述了开发此类环境背后的驱动因素，并详细介绍了它们可能存在的不同方式，凝练在建立智能生活环境中的初步经验，以开发辅助技术来支持独立生活的决策。

关键字：智能环境；ADL；多维动态创新模型；信息管理

随着人口规模的不断增长，人们需要提供独立生活环境的数量不断增加，与此同时，适龄大学生的数量也逐渐增加[1-2]。尽管在过去的二十年中技术取得了巨大进步，尤其是在信息和通信技术（ICT）领域，但是将技术映射到特定的用户需求并实际提供解决方案仍然是一个复杂的问题，对最终用户的价值。考虑到这一点，可以考虑技术进步与辅助技术解决方案的交付之间的关系不是线性关系的，前者的进步在很大程度上取代了后者。造成这种情况的一个可能原因可能是难以引起用户需求，随后难以将其转化为可操作的技术解决方案。人们越来越认识到，缺乏对新技术的接受的主要原因是在设计，开发和评估过程中缺乏用户输入。然而，还应理解，如果用户不是他们正常生活中任何形式的技术的频繁用户，则用户可能难以描述他们希望技术如何运行[3-4]。然后，挑战就变成了将对用户需求的理解以及用户的“感知”需求映射到一种技术解决方案中，这确实会增加收益。因此，正在改变创建新辅助技术的开发周期，以考虑所有这些因素，并促进用户驱动开发的新范例[5]。一般来说，解决问题的环境可以分为3类[5-6]：①基于实验室环境，是学术研究的环境，位于学校、研究或工业机构内；②专门的智能家居；③智慧生活环境。任何从事辅助技术开发的机构都有可能建立某种形式的内部测试和评估环境[7-8]。从实验室的一部分到在实验室环境中建立类似房间的环境，其范围可能很大[9-10]。在这些环境中，通常会看到较高的技术开发和创新水平，而用户评估的水平可能较低。对于第二类，即专用智能家居，存在许多著名的例子[11]。这些提供了基于核心ICT和基于工程的主题（例如网络，家庭自动化设备和传感技术）开发和评估各种形式的技术的能力。在美国，许多研究小组已经建立了专用的智能家居资源，以支持他们正在进行的研发工作[12]。在这种环境下的研究工作集中于开发解决方案，以通过使用普及的计算技术来最大化家庭中人们的独立性[11]。本文旨在介绍建立可以开发针对日益增加学生的高校智慧实验室环境，具体而言，将从工程的角度概述多学科研究团队的感知需求，开展工作的物理环境以及现有技术基础设施的概述。

1多维动态创新模型

本文设计和建立智能实验室的动力来自于支持独立学习的技术领域的持续研究，以促进和维持高校学生的独立性和幸福感。这将通过开发创新技术和基于自主学习的综合方法来实现。我们的参与旨在为辅助技术的开发和评估，智能感测环境以及所收集数据的分析提供支持。参与项目为建立基于实验室的智能环境提供了一种手段（在适度的预算限制内），可以将其用作在实际生活环境中部署技术解决方案之前对其进行评估的资源。智能实验室的布局应代表房屋的布局，这将在“雏鸟技术倡议”的背景下进行开发。以下几节旨在提供与该过程中涉及的人员，我们的智能实验室的设计，如何构建以及已安装的基本技术有关的更多详细信息。在当前的工作中，旨在建立一个基于多维动态创新模型的环境，该环境可用于支持技术开发和评估新形式的辅助技术。到目前为止，已经从工程角度解决了这个问题，图从多维动态创新模型角度出发，但是要支持智能环境中辅助技术的设计和正在进行的研究，需要一支跨学科的团队。图2概述了团队结构，每个团队成员在整个过程中都扮演着关键角色：laboratory1）技术组件：主要从事数据管理的计算机科学家以及人工智能和软件工程师组成。技术团队的作用是根据工程和计算技术的最新进展，了解用户需求并开发新的和新兴的解决方案和产品。（尽管这项工作是从工程学的角度出发的，但是，该团队的所有其他多学科要素不断地为之提供信息和支持，这一点是创新）。2）社会科学家：在辅助技术的开发周期中，社会科学家的角色越来越受欢迎。这些研究人员具有设计原型开发初始阶段所需的技能，除了规划评估和评估原型解决方案的使用情况外，还能提出用户需求。3）职业理疗师：这些研究人员有能力通过与实际最终用户合作的“动手”经验提供支持，并在基于实际社区的环境中满足他们的需求，从而支持设计和评估过程。4）技术转让员：接触知识渊博的知识产权管理人员并与工业团体合作以促进潜在合作关系的建立是有益的，以便将任何基于研究的开发成果商业化。5）客座研究员：为了改善实验室环境中的文化体验并促进新知识和技能的交流，在研究生涯的早期和发达阶段，为短期访问研究人员提供许多好处。6）研究人员：研究人员，无论是研究生研究学生还是与特定研究项目相关的研究人员，都可以视为整个过程的基石，并且每天进行从设计到开发再到用户评估过程的所有研究要素。为了建立的实验室环境，翻新了学校现有研究实验室。房间是矩形的，面积大小为110m2。最初的想法是翻新整个空间，这样做是为了减少可用的基于桌面的研究区域30％，而将其替换为定制的智能环境。雀巢技术项目中将要建立的住房环境是单层，两居室公寓，并具有统一的用餐和客厅环境。在考虑对ADL进行评估时，可以在这两个环境中评估大约75％的远程监控对象。因此，本文制定了计划，以创建一个厨房区域以及一个起居/用餐区域，每个区域的面积为17m2，其余的76m2用于基于桌面的研究。与专业办公室设计师一起，重新设计了基于桌面的环境的布局，以优化研究人员用于工作和存储的单个空间量，以便利于十个单独的工作空间以及一个中等大小的会议空间。翻新工程被认为是半永久性的，新建造的墙壁是木质的，并且是单钉的。对实验室进行了重新布线，以实现每间客房12个插座以及每个房间4个连接点的高速网络连接（100MbsLAN）的市电（220V，50Hz）的最佳接入。在距地面约2m处的墙壁周围还安装了一条外部导管，以允许对设备进行进一步的重新安装，并且还易于访问主电源和电缆网络连接。

2智慧实验室核心技术

2.1云计算。云计算是近年来发展非常迅速的技术。它提供了一种虚拟化的动态资源分配方法，并且通过不断调整资源分配，它成为用户所需的最佳程序。云计算可以帮助用户体验每秒数千次的运行速度，并且可以用来模拟需要大量计算的结论。例如，核爆炸，气候变化和市场发展趋势。云计算通常在许多计算机上运行，但传统上不是一台计算机或传统服务商。在智慧园区建设过程中，由于数据量大，响应时间短等特点，需要云计算来提供良好的用户体验。2.2物联网。随着互联网的扩展和传播，物联网扮演着相当重要的角色。通过传感技术，识别技术和通信技术，它被广泛用于网络集成中。在智慧园区的发展中，传统的设备和资源可以结合在一起，实现信息远程管理控制和智能网络。如果应用于食堂，图书馆或宿舍，它可以对人员进行实时动态管理。2.3大数据。在互联网发展的几十年中，数据量呈现出快速增长的趋势。尤其是近年来，随着云计算时代的到来，从企业的角度来看，如果我们需要为用户提供更好的体验，就应该使用智能计算。但是，智能计算需要大量以前的数据。大数据通常是指未经处理且没有明显法律的数据。而且，不能在短时间内通过常规方法或工具来收集或管理它。大数据的意义不在于其数据量，而是从大量数据（即数据处理）中吸引有意义的数据。在建设智慧校园的过程中，应从大量历史数据中提取有效数据，建立模型，为学校的决策提供有利的技术保障。大数据与云计算紧密相连。因为大数据不能由单个计算机或服务商处理，所以我们必须利用云计算来处理分布式数据库和云存储。2.4移动网络。近五年来，移动通信技术得到了快速发展。如今，诸如智能手机之类的设备可以完成传统计算机完成的大部分任务。在建设智慧校园时，移动通信和学校信息管理的结合可以帮助师生随时访问校园网络。因此，可以获取和管理网络信息，从而为灵活开展学术活动提供了基本条件。

3实验与结果

随着环境的翻新，技术安装的完成以及多学科研究团队的到位，实验方面的最初目标是进行一系列简单实验，以验证智能实验室的概念，此外还建立了用于未来的数据分析。第一个实验的设计侧重于“准备简单的饮料”的ADL。在此活动中，可以监视每一个进入实验室的学生行为并评估他们准备冷饮还是热饮。如果是后者，则可以将其进一步分类，以确定饮料是茶还是咖啡。考虑到这一点，确定了每种饮料的制备所涉及的必要阶段，并将它们映射到传感器阵列上，这将需要监视所有活动以区分实际执行的活动。表1提供了这七个传感器的详细信息，该传感器在此实验中需要用来评估制备简单饮料的ADL。根据准备的饮料，仅需要传感器激活的特定子集。例如，当准备冷饮时，水壶传感器将不会被激活。作为另一个示例，在准备茶或咖啡糖时，可以添加或不添加糖，但是水壶传感器将被激活，并指示已将热水添加到杯子中。每次激活传感器时，都会发送其ID和时间戳，然后将其存储在数据库中以供将来分析。为了协助将来的实验，除了与研究社区内的其他人公开共享这些数据外，此外还开发了一种基于XML的架构来封装所有信息。这种模式称为homeML，可用于存储和交换在智能环境中记录的信息。希望通过采用这种方法，可以克服智能环境中记录的数据的异质性。另外，考虑到这种方法基于XML的本质，数据表示变得独立于系统/应用程序/格式。O（可选）：表示在准备给定饮料类型时传感器可能会激活，也可能不会激活，例如某个人可能不希望在咖啡中加糖。M（必选）：表示制作特定饮料时需要激活给定的传感器，而N（非必需）表示制作特定饮料时不需要激活该传感器。如上所述的实验装置运行了4个星期。在这段时间内，总共拍摄了58张录音。每个记录都包括所有活动的记录，例如准备简单饮料的过程，以及每个传感器激活之间所花费的时间。为了支持数据分析，建立了一个信息管理框架。该框架的目的是处理从传感器记录的信息，并逐案识别该人准备的是冷饮还是热饮，如果是热饮则是茶还是咖啡。该框架基于能够管理信息及其潜在不确定性的混合方法。最值得注意的是，所使用的方法是Dempster-Shafer证据理论和等加权和算子。这项工作从理论的角度显示了在结合传感器数据评估ADL时不确定性的影响。在此基础上，开发了智慧实验室应用系统，主要包括：1）教学系统：该教学系统包括教学资源系统和教学应用系统。在不断发展的过程中，实验室积累了大量的数字资源，这些数字资源构成了教学资源系统，不仅为教师备课提供了资源，也为学生查阅文献提供了方便。2）科研体系：科学研究系统有利于师生跟随科学研究动态，从而使研究更加轻松和高效。同时，由于可以一键完成填写表格之类的重复任务，因此教师在申请项目时会更加方便。此外，实验室管理将更加方便，因为其事务管理系统将有效地跟踪项目。3）评估与决策系统：评估和决策系统的功能包括：教师评估学生的在线学习，评估教师的教学质量的学生以及评估教学过程的师生。学校可以参考评估结果，做出相应的教学调整，做出正确的决定，提高教学质量。4）人力资源系统：人力资源系统主要包括人力资源档案管理，教职工管理，工资管理和考勤管理。有效地规划和调整学校的人力资源可以促进大学的发展。

4结语

文章介绍了建立智能实验室环境以支持大学生独立学习辅助技术发展方面所做努力的细节，并以此为拓展对研究进行了分类，不仅介绍了当前所处环境的技术细节，而且还介绍了高校智慧实验室中进行的首次实验的细节，所记录数据的处理以及基于现在可以反思迄今为止的经验。从工程角度来看，本文研究重点现在由两个主要目标驱动。首先，介绍的传感器可靠性评估方面进一步开展工作。传感器故障很可能会在实际环境中发生，因此确定数据处理变得不可靠的阈值，因而认为环境不安全，无法以自主方式进行操作。第二，依托多维动态创新模型创造一个新的高校智慧实验室环境，可以在研究社区内共享和交换数据，这主要是通过使用homeML架构来推动的，并以此为基础并创建更多的存储库，以交换和存储规则，学习资料和用户界面设计。同时本文综合考虑工作的多学科性质，并将用户驱动设计的概念纳入辅助技术的开发中，作为其固有组成部分。目前，这是通过许多正在进行的研究项目实现的，但是，随着从实验室内部的技术开发转向社区内的解决方案评估，因而希望这种用户在短期内会有所提高参与程度。

作者:徐亚平 韩建军 孟君 单位:西安培华学院