数学专业教学资源管理研究

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摘要：为解决由资源规模和访问需求引起的系统稳定性较低的问题，提出基于云计算的数学专业教学资源管理系统设计研究。将块存储设备RBD3250A和资源编排设备ROS7A200作为系统的硬件环境，构建包括用户信息管理、专业信息管理、教师信息管理、课程信息管理、教学资源信息管理以及统计信息管理功能的系统结构。在B/S基础上，利用云计算的结果在系统内对资源进行管理。测试结果表明，系统的白盒测试结果与黑盒测试结果均满足使用要求。

关键词：云计算；教学资源；存储设备；资源编排；B/S

为了促进线上教学质量的提升，需及时优化学校内部网络上的教学资源储备。在信息技术的加持下，教学资源的形式也逐渐衍化出了更加多样化的属性，其中包括教学课件、文本资料、音频资料、视频资料以及多媒体教学平台，甚至部分院校的图书馆也实现了信息化管理，部分资源以数字化的形式呈现，使其存储的电子图书资源可以在线上学习活动中被更加广泛地应用[1-3]。这些丰富的教学资源在给学生和老师带来了便利和帮助的同时，也造成了一定的困扰。其中，最严重的就是由于资源管理不善导致的有效资源利用率低，部分资源重复利用率高。教师和学生在对目标资源进行检索时，输出结果针对性较弱，导致对其的筛选需要较多的时间成本[4-6]。因此，本文为解决教学资源在管理过程中存在的问题，提出一种基于云计算技术的数学专业教学资源管理系统，并通过专业的测试方法验证其运行的可靠性，以期为现代教育教学工作的信息化发展提供帮助。

1硬件设计

1.1块存储设备

为了满足云计算的运行需求，本文设计的系统搭载了块存储设备，选择RBD3250A块存储作为云服务器的专属块设备产品。与其他类型的存储装置相比，RBD3250A在性能方面表现出更高的水准，且在时延方面实现了新的突破，远低于同类型的其他产品，而且RBD3250A还支持对其随机进行读写操作，对于教学资源管理系统中的大部分通用业务场景都具有适配性，因此在对云计算数据进行存储时，不会产生由于适配性问题带来的异常[7-8]。在使用方式上，RBD3250A与物理硬盘的使用方式相同，并且同样支持格式化处理，以此为基础建立的教学资源存储文件在块存储中的传输更加高效[9]。读写稳定性方面，RBD3250A在同一可用区中的存在形式为分布式，当系统中业务数据副本的数量达到一定规模时，分布存储的信息会自主在块存储集群中进行内部优化，过滤掉重复信息，保证RBD3250A在执行读写操作的过程中不会由于负载异常出现数据传输不稳定的问题。RBD3250A产生的备份信息可以通过自定义进行修改。根据系统中教学资源的更新速度，可以根据需求创建快照，定期对块存储中的资源进行分析，不仅提高了RBD3250A中业务数据的有效性，也缓解了由于资源异常带来的系统安全性问题。RBD3250A特有的数据擦除机制也为系统中信息的安全提供了可靠保障，已删除的数据会自动拒绝来自其他途径的访问请求，确保过滤掉的数据不会被其他用户读取。RBD3250A的分布式块存储对数据的删除主要是以完全擦除的形式进行的。当系统底层在顺序的基础上追加写操作时，RBD3250A可以利用自带物理盘对顺序写信息的带宽和时延特性进行适应性修改。在追加写特性的支持下，RBD3250A的反馈机制会将接收到的信息转换为0并输出。在这样的运行逻辑下，删除或者覆盖写操作的信息会在物理磁盘遗留元数据痕迹，而系统物理磁盘又可以实现对其永久删除处理。当释放块设备的存储信息到系统的操作模块时，RBD3250A付立即销毁其原有的元数据，使客户端的访问无法继续进行[10]。

1.2资源编排设备

系统硬件上设置了专门的资源编排设备ROS7A200，其可以对云空间所提供资源的快速简化处理，降低资源管理过程汇总云计算的计算量。在使用过程中，系统的开发者人员可以利用编写模板对ROS7A200的编排规则进行修改，模板中的定义也可以根据实际需求进行增加或删除，因此其对资源的依赖性更低。在对ROS7A200编排模板完成修改后，引擎会根据系统中原有资源属性自主创建新的分类，并配置性新的数据库部署方案以及相应的运维方案。同时，ROS7A200的免费服务托管可以为管理系统提供全托管机制，在自动环境下执行无服务器输出的指令操作。在模板中定义的云资源和配置参数也可以辅助托管机制的稳定运行。当系统接受跨地域的多账号访问请求时，ROS7A200会部署它们使用同一个模板，根据请求指定的信息定位不同，调节参数直至满足这种差异性请求的并发。对于系统资源标准化的部署，ROS7A200通过对模板进行参数归零重置实现，经过重复部署，得出最优环境的参数值并作为标准。将该参数对应的配置沉淀到新建的模板中，在最大程度上降低资源部署带来的系统运行成本。最终资源编排部署结果的呈现、ROS7A200的可视化控制台以及API信息都可以满足部署结果查看请求，降低了人工逐个检查部署进程带来的误差。

2软件设计

2.1教学资源管理系统功能模块设计

本文设计的数学专业教学资源管理系统在对用户进行管理时，主要将其分为教师和学生两类，并根据其对资源的需求方向个性化系统的服务模式，以此确保系统能够快捷方便地为教师和学生提供相应的教学资源。为了避免时间以及空间对用户使用的限制，本文设计的教学资源管理系统以可承载的最大用户量为基础，对运行环境的带宽以及时延进行设计，确保师生可以随时随地利用系统获取目标资源，实现自主学习。本文设计的基于云计算的数学专业教学资源管理系统的功能模块如图1所示。从图1中可以看出，设计的数学专业教学资源管理系统的功能包括用户信息管理、专业信息管理、教师信息管理、课程信息管理、教学资源信息管理以及统计信息管理6个部分。通过这些功能，将教学资源的管理转化为多个独立的管理任务。

2.2数学专业教学资源管理系统编程模式设计

本文设计的基于云计算的数学专业教学资源管理系统是以为B/S基础构架建立的，其中包含3层结构。第一层是以MVC为基础的用户信息管理层级，其主要是通过对用户属性中的信息对其进行分类，为了降低定位的难度，本文采集的用户信息包括专业领域、职称、院校。第二层是以云计算技术为基础的信息资源交互层，其利用J2EE框架构建学习模型，对具有相同属性的资源进行聚类，并对聚类中的异常数据进行过滤，确保资源的存储位置准确无误。第三层是资源存储层，其主要负责将保管第二层输出的聚类结果，同时也通过RBD3250A的周期设置值，按时向第二层发送自有资源，实现对资源的更新。以此为基础，实现对资源的有效管理。

3应用测试

3.1测试方法

随着计算机软件开发技术的不断发展，多样多样的应用软件层出不穷，在规模和复杂程度上，都呈现出高质量发展的趋势，以此为基础的系统测试工作也受到了越来越多的重视，相关测试技术也逐渐专业化、细致化。本文采用现阶段普遍使用的白盒测试和黑盒测试对本文设计系统的可靠性进行有效性验证。白盒测试本质上是对系统的一种结构性测试，测试目的主要是针对系统的运行过程是否与设计阶段的预想保持一致，也就是系统的逻辑结构是否可以正常运行；而黑盒测试则更加倾向于对系统功能测试，其测试目的主要是针对系统是否能够正确完成输入的任务。

3.2测试环境

在开始试验前，首先需要搭建一个完整的测试环境，测试环境对最终的测试结果具有直接的影响，是关系到结果真实性和正确性的关键因素。为此，本文设计的测试环境中，服务器操作系统为Linux，数据库服务器为MicrosoftSQLSever。客户端的操作系统以现阶段应用最为广泛的Windows10为首选。在此基础上，实验数据准备如表1所示。

3.3测试结果

在上述基础上，对系统的白盒测试结果如表2所示。从表2中可以看出，系统的对实验数据的处理结果以设置结果的误差不超过3%，具有较高的分类效果，表明本文设计系统在结构运行上与预期一致。系统的黑盒测试结果如表3所示。从表3可以看出，系统对不同资源的分类处理的平均响应时间都在1.02s以内，延时也较短，表明系统在运行期间未出现逻辑错误问题。

4结语

教学资源的有效管理直接关系到线上教学工作的开展效果，面对海量的信息资源，要实现对目标信息的快速定位，首先要建立科学的资源分类管理方法。本文利用云计算技术的强大处理能力，设计了一种针对数学专业教学资源的管理系统，取得了高质量的资源管理效果。在未来的研究中，可以通过细化资源的分类以及强化深度学习在资源分类中的应用提高管理的效果。

参考文献

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[8]桑海英,孙先洪.基于人工智能的英语教学资源信息综合管理系统设计[J].现代电子技术,2020,43(10):173-175.

[9]苏晓波.基于云计算技术的艺术设计专业辅助教学系统设计[J].微型电脑应用,2019(3):3.

[10]刘婵.基于云计算技术的高校教育在线管理系统[J].现代电子技术,2020,43(11):4.

作者：牛晓晓 陈亚楠 单位：商丘学院 计算机工程学院