支持移动终端多用户协同交流的云黑板平台实现

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1、支持移动终端多用户协同交流的云黑板平台实现　　摘要：本文针对基于云计算的远程教育对实时性、多样化、个性化交流的需求，提出了支持移动自主学习的云黑板教学模式，并设计开发了基于移动WEB的多用户协同交流云黑板系统。　　关键词：远程教育；协同技术；云黑板　　中图分类号：G40-057文献标识码：A论文编号：1674-2117（2016）19-0069-04　　●引言　　当前的远程教育系统，无法充分发挥教室内传统教学实时交互交流的优势。虽然能为用户提供一定的协作交互环境，但都是按照系统预先设置好的步骤进行，缺少灵活性。当需要实时沟通时，基本上是通过视频、语音和文字的

2、方式进行交流，可许多沟通是需要通过一种类似传统课堂的黑板媒介来实时交互进行的，这一点在现有的远程教学系统中却很难实现。　　因此，笔者结合当前的云教育平台，研究了一种基于移动终端的支持自主移动学习的“云黑板”教学平台，它具有支持模拟黑板协同交流、支持移动WEB跨平台和支持多用户在线实时参与的特点，能为远程用户提供实时交流，更能激发学生的学习兴趣和学习动力，体现学生学习的能动性和自主性。　　●支持移动自主学习的云黑板模式8　　现代远程教育由教师、网络和学生三个关键要素组成。传统的网络教育是教师在线直播，学生连接网络接受授课的在线教育模式。然而直播并不能真正体现远

3、程教育对实时性的需求，即使学生能够在线提问、在线留言。笔者提出的云黑板教学模式，不仅会有基本的多用户语言交流，更能支持师生在云黑板平台实现模拟黑板的操作，即教师在授课的同时，可以在云黑板上作图，学生可以实时参与从而协同绘制，最终实现实时“你见即我见”的效果。云服务资源服务器的支持，以及云黑板移动终端客户端的适配让远程教育用户有了多样化、个性化的选择。对移动设备的支持，可以最大程度地减少教师开课以及学生上课时受到的时空限制；学生可以实时参与多种课程的学习，为自己制订学习计划，充分体现云黑板系统对多样化、个性化需求的满足。这样，移动终端多用户协同交流云黑板，真正

4、做到了适应任何人在任何时间、任何地点，选择任何内容进行学习，真正让使用对象脱离计算机屏幕的约束，给参与者提供了一种舒适休闲状态的学习启发空间，提供了便利的随时随地参与学习的自主移动学习途径。　　作为为移动终端客户端提供云黑板的后台支持，服务器端运行云黑板支持系统还需要建立相应的远程教学资源库。移动终端主要提供云黑板客户端模块，如下页图1所示，需要解决的关键技术有浏览器矢量图形绘制与编辑、矢量图形对象并发控制，同时需要解决基于服务器推送的协同设计功能。　　●关键技术　　1.系统架构8　　移动终端以安卓为例。图2是云黑板系统的技术架构，从图中可以看出这是一个混合

5、应用的设计方式，移动WEB客户端被一个原生应用承载。混合型的云黑板系统移动客户端不仅保留了一定的可移植性，还保证了类似原生应用的体验。移动终端客户端主要分为基本矢量图形接口、各功能模块实现层、用户接口调用层三层。底层基本矢量图形的接口函数，提供绘制矢量图形的上层调用，这一层是整个矢量图形的核心层。功能模块实现层能实现网页矢量绘制平台的大部分功能。在该层调用底层绘图函数实现动态绘制、图形数据的异步保存和协同绘制。最上层是矢量图形显示及用户接口层，它为用户提供绘制基本矢量图形、选择矢量图形、编辑矢量图形的工具，以及用户当前操作的图形显示和操作状态显示。　　2.关

6、键技术　　（1）移动终端的多用户协同技术　　在大多数情况下，协同设计架构主要是C/S（Client/Server）结构，服务器能够实时向客户端推送更新的消息，而不需要客户端向服务器请求。云黑板客户端为了保持自身的优点，采用了混合模式APP，其核心是移动WEB。且在移动WEB的B/S（Browser/Server）结构中，移动WEB客户端需要获得服务器上更新的信息，必须通过请求响应模式，这种模式下用户获得的数据没有实时性，而且有大量不必要的数据更新，因此会产生大量冗余数据的传输。为了解决这一问题，笔者专门研究了服务器推送的原理，实现了通过长连接技术，将服务器端

7、更新的矢量图形推送给相应的移动WEB客户端，从而达到类似C/S结构实时推送的效果。8　　为了能在移动WEB客户端的B/S结构中保证前后端通信的实时性，需要建立客户端和服务器端之间的长连接。这里采用的WebSocket能更好地节省服务器资源和带宽，并达到实时通讯。为了在原生应用下实现用户登录以及聊天功能，客户端使用了socket.io，而与服务器建立了另外一条消息通道。socket.io封装了WebSocket，同时包含了其他的连接方式，如Ajax等。　　矢量图形的协同数据交换过程包括矢量图形的特征基本属性信息到矢量图形协同特征数据模型交换、矢量图形协同特征数

8、据模型的网络传输服务器数据推送、矢量图形协同特征数据