基于人工智能技术的职业化农民教育培训平台建设.pdf
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1、中国新技术新产品2024 NO.2(下)-13-高 新 技 术随着信息技术的飞速发展和社会经济的不断进步,农村地区的农业生产方式正经历着前所未有的转变。传统的耕作方式正在被现代农业技术所取代,这提高了农产品的质量和产量,也为农民提供了更多的增收机会。然而,要实现农村现代化,不仅需要先进的农业技术,还需要具备相应知识和技能的职业化农民队伍。传统的农民教育培训模式存在资源不足、师资力量匮乏和教学内容滞后等问题,导致农民在应对农业现代化发展时面临很多挑战。人工智能技术是当今世界最前沿的科学技术之一,其在农业领域中已经展现了巨大的潜力。智能农机、农业大数据分析和精准农业管理系统等技术的应用,不仅提高了
2、农业生产的效率,还为农民提供了更多的职业发展机会。因此,本文对基于人工智能技术的职业化农民教育培训平台建设进行深入研究,从数据层、控制层和表现层 3个方面进行了平台设计。希望通过本文的研究,为职业化农民教育培训平台的建设提供参考,促进农村地区农业的现代化转型,进一步实现农村振兴的战略目标。1 职业化农民教育培训平台架构基于人工智能技术搭建的职业化农民教育培训平台主要包括数据层、控制层以及表现层。职业化农民教育培训平台的框架设计如图 1 所示。数据层包括用户数据采集模块和用户信息处理模块,用户数据采集模块负责收集用户的相关数据;用户信息处理模块负责对采集的数据进行分析,以更好地了解用户的需求和学
3、习进展,为个性化农业知识教学模块提供支持。控制层分为 2 个关键模块,即个性化农业知识教学模块和虚拟种植试验模块。个性化农业知识教学模块基于用户数据分析结果,提供个性化的教育内容和学习计划,以满足用户的特定需求;虚拟种植试验模块为用户提供了一个模拟的实践环境,使其可以在虚拟农田中进行试验,提高其种植技能,增加其农业经验。表现层的设计目标是将教育内容以直观和易理解的方式呈现给用户,以供用户使用。基于人工智能技术的职业化农民教育培训平台建设蔡青(湖南环境生物职业技术学院,湖南 衡阳 421005)摘 要:为适应教育培训需求,本文基于人工智能技术,进行了建设职业化农民教育培训平台的研究,从数据层、控
4、制层和表现层构建了职业化农民教育培训平台的应用架构。为实现教育培训平台的功能,软件中设计了用户信息收集、用户信息处理、个性化农业知识推荐和虚拟种植试验4个模块,以满足职业化农民教育培训的需求。试验结果表明,本平台性能良好,具有稳定性,因此职业化农民教育培训可以顺利进行。本文的研究可以提升农村地区农民的职业技能和知识水平,为推动农村地区经济发展提供有力的技术支持和解决方案。关键词:人工智能技术;教育培训;平台建设;虚拟种植中图分类号:G434文献标志码:A基金项目:2023年度湖南省社会科学成果评审委员会课题“乡村振兴下新型职业农民培育体系建设研究”(项目编号:XSP2023JYZ051)。图
5、1 职业化农民教育培训平台架构图数据层用户信息采集模块用户信息处理模块虚拟种植试验模块用户界面个性化农业知识教学 模块控制层表现层设置界面中国新技术新产品2024 NO.2(下)-14-高 新 技 术2 软件设计2.1 数据层基于人工智能技术的职业化农民教育培训平台,使用 WebHarvy 采集器以保证平台能够高效采集用户关键信息。在时效性方面,要求信息采集系统能够实时获取用户数据,保持用户信息更新的时效性,并能够在极短的延迟内将数据传送到平台进行处理和分析1。为解决以上难点,本文采用基尼不纯度指标来评估网络节点的重要性,该指标通过计算某个节点与其他节点相比的重要程度,以保证用户信息采集的时效
6、性。以某个节点为例,假设该节点有k 个类别并且该节点上有 n 个样本点,则该节点的基尼不纯度如公式(1)所示。()211kiiIgp=(1)式中:Ig 为该节点的基尼不纯度;pi为属于第 i 个类别的样本占总样本数的比例。基尼不纯度越低,该节点包括的信息越纯净、越重要。由此,平台可以确定哪些节点包括了关键信息,对实时数据采集和信息更新来说至关重要。一旦用户完成个人信息的录入,系统就自动将这些信息传输至用户信息处理模块,该模块主要利用先进的人工智能技术,包括自然语言处理和机器学习算法,对录入的数据进行分析、清洗和分类操作,以保证有效地利用这些数据。用户信息处理模块流程如图 2 所示。通过用户信息
7、处理模块对用户提供的信息进行有效处理,以便为用户提供个性化的教育培训建议和课程推荐。用户提供的信息需要经过验证,一致的数据直接传输到 AWS RDS 存储数据库供后续分析使用,不一致的数据,需要进行数据清洗和标准化操作。使用 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)文本向量化提取技术,从不一致的非结构化数据中提取有意义的特征,以形成高维数据集。在高维数据集中,Z-score 标准化方法对数据点特征进行降维、标准化操作,具体计算过程如公式(2)所示。vpz=(2)式中:z 为 Z-score 标准化后的数据点;v 为原始数据点的值;p 为
8、数据集的平均值;为数据集的标准差。经过降维、标准化操作后,保证数据点具有相同的尺度,降低后续计算复杂度,减少过拟合的风险。然后将经过上述操作处理后的数据集重新组合,以生成新的数据集。此时,应保证其中包括与研究问题有统计学意义的标签或目标变量,以支持后续的监督学习任务。同时,添加索引或唯一标识符,以便更容易访问和检索数据。将经过特征重组的新数据集以 CSV 数据格式保存在 AWS RDS 数据库中,供后续的决策逻辑和控制算法使用2。通过数据层的设计,职业化农民教育培训平台能够高效地管理和处理用户数据,以便为后续提供个性化、实时性的教育内容给予数据支持。2.2 控制层2.2.1 个性化农业知识推荐
9、模块个性化农业知识推荐模块是职业化农民教育培训平台的核心组成部分之一,它的目标是根据每位学习者的需求、兴趣和背景,提供定制化的农业知识教育内容。构建个性化农业知识推荐模块的主要步骤如下。对采集、处理后的用户信息进行分析,包括农民的农业经验、所在地理位置、农田大小、作物种植历史和特殊需求等方面,以构建用户画像3。该步骤的目的是为每个用户定义详细的特征和属性,以便更好地了解他们的背景和学习需求,从而为其提供精准化的教育内容。基于用户画像,利用神经网络反向传播算法建立用户个性化农业知识推荐模型。使用点积(dot product)公式预测用户对未学过农业知识的兴趣程度,即用户兴趣与内容特征的匹配度,具
10、体计算过程如公式(3)所示。Rmn=UmTKn (3)式中:Rmn为用户 m 对内容 n 的预测兴趣得分;UmT为用户m 的特征向量转置;Kn为内容 n 的特征向量。通过匹配度评分,可以筛选与用户相关的农业知识,保证推荐的内容对用户更有帮助,更符合其学习需求。通过最小化损失函数,引导模型参数更新,使模型的预测逐渐趋向更准确的方向,损失函数具体计算过程如公式(4)所示。()212smnmnmnLRRs=(4)式中:L 为损失函数;Rmn为模型的评估输出值;s 为用户总数。在模型训练中,损失函数充当了评估模型性能的关键指标,它量化了模型的评估输出值与用户的预测兴趣得分之间的差距,通过不断最小化损失
11、函数,逐渐提高该模型图 2 用户信息处理模块流程是否开始特征提取降维、标准化特征重组AWS RDS数据库数据验证:是否一致中国新技术新产品2024 NO.2(下)-15-高 新 技 术对用户需求的理解程度。使用梯度下降(Gradient Descent)法不断优化模型参数,更新模型权重(Weights),梯度下降法的计算过程如公式(5)所示。lwww=(5)式中:w 为权重;为学习率,它控制参数更新的步长;lw为损失函数 L 对权重的偏导数。通过不断计算损失函数对权重的偏导数,梯度下降法朝最小化损失的方向更新模型参数。这个迭代过程一直持续,直到损失函数收敛到一个局部或全局最小值,指导模型参数向
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