边缘计算在教育领域应用的研究

摘要：边缘计算在教育领域具有广泛的应用潜力。通过在网络边缘进行数据处理和分析，它能够提供个性化学习体验、改善教学效果、扩大教育资源覆盖范围，并提升数据安全、降低延迟、增强灵活性和可扩展性。未来，边缘计算将与新兴技术深度融合，满足不断增长的教育需求，提升师生学习体验，推动教育创新。

关键词：边缘计算；个性化学习；远程教育；数据安全；网络负载

中图分类号：G642 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）05-0126-03 开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：

0 引言

数字化时代，教育领域面临着个性化学习需求迫切、教学效果有待提升、教育资源覆盖范围有限等挑战。边缘计算作为一种新兴的计算模式，为应对这些挑战提供了新的解决方案，正逐渐引起教育界的关注[1]。通过利用边缘计算分析学生学习数据，根据学生的需求定制学习内容，为学生提供个性化的学习体验[2]。同时，边缘计算还可以改善教学效果，通过实时反馈和评估，教师可以及时调整教学策略，为学生提供更好的教学体验[3]。此外，边缘计算还可以扩大教育资源的覆盖范围，通过在线教育平台和远程教育，让更多的学生获得高质量的教育资源[4]。

1 边缘计算在教育领域的应用

1.1 边缘计算的概述

1.1.1 边缘计算的特点

边缘计算是一种分布式计算模式，将计算和数据处理推向网络边缘，更靠近数据源和终端设备，以提供更快速、可靠的服务。与依赖于云计算中心处理和存储数据的传统模式不同，边缘计算则将计算资源和数据存储分布在更靠近用户的边缘设备和节点，如智能手机、物联网设备、路由器等。这种分布式计算模式减少了延迟和网络拥塞[5]。

边缘计算的特点包括以下几点：1） 响应速度快：由于计算和数据存储发生在网络边缘，使得数据处理和传输的速度得到大幅提升，从而提高了系统的响应速度。2） 带宽需求降低：将数据处理和分析移至设备或终端，有效降低了对网络带宽的需求，使得网络拥堵问题得到缓解。3） 数据安全性提高：在边缘计算的场景下，数据在本地处理，无须传输到云端，从而提高了数据的安全性和隐私保护。4） 系统协同性增强：通过智能边缘计算，各种设备和系统可以更好地协同工作，实现了智能化的管理和服务。

1.1.2 边缘计算与云计算的区别

在当今数字化时代，边缘计算和云计算作为两大重要的计算范式，正在推动着信息技术的快速发展。边缘计算和云计算代表了不同的数据处理和存储模型，各自在特定场景中发挥着重要作用。两者之间的区别如表1所示。

1.2 边缘计算的应用场景

边缘计算的应用场景非常广泛，主要包含以下应用领域。1） 智慧城市：边缘计算在智慧城市的应用包括交通流量监控、智能路灯控制、公共安全监控等。通过在城市的边缘设备上进行数据处理，可以实时响应各种城市管理和服务需求，提高城市运营效率。2） 工业互联网（IIoT） ：在制造业中，边缘计算可以用于实时监控生产线，预测设备故障，优化生产流程。通过在工厂现场处理数据，可以减少机器停机时间，提高生产效率和产品质量。3） 自动驾驶：自动驾驶车辆需要实时处理大量的传感器数据，包括视频、雷达和激光雷达（LiDAR） 数据。边缘计算能够在车辆或车辆的边缘节点上快速处理这些数据，支持实时决策和车辆控制。4） 远程医疗和健康监测：边缘计算可以实时监测患者的健康状况，支持远程医疗服务。通过在患者身边的设备上处理数据，及时发现健康问题并进行干预。5） 智能家居：边缘计算可以用于智能家居设备的数据处理和分析，支持语音识别、面部识别、环境监控等功能。通过在家庭内部署边缘计算设备，提高智能家居系统的响应速度和安全性。6） 教育：边缘计算在教育领域的应用包括个性化学习、虚拟实验室、远程教育等。通过在学校或学生设备上进行数据处理，可以提供更加丰富和高效的学习体验。边缘计算的主要应用场景如图1所示。

1.3 边缘计算的优势

1.3.1 提供个性化学习体验

个性化学习体验是指学生根据自己的习惯、兴趣和能力，学生选择个性化的学习内容，教师选择合适的教学策略。而边缘计算通过其在网络边缘的数据处理能力，为教育领域带来了个性化学习体验的新机遇[6]。第一，实时数据分析。边缘计算能够在学生使用的设备上即时处理数据，如智能平板、电子书包等。这意味着教育应用可以实时收集和分析学生的学习行为和表现，如阅读速度、习题完成时间、视频观看习惯等。通过这些数据，教育应用可以即时调整学习内容的难度和形式，以更好地适应学生的学习需求。第二，定制化学习路径。基于边缘计算的实时数据分析，教育平台可以为每个学生设计个性化的学习路径。例如，如果一个学生在学习中表现出对某个概念的掌握不足，系统可以自动推荐更多相关练习或解释视频，帮助学生加深理解。相反，对于掌握得较快的部分，系统可以减少重复练习，节省学生的时间，让他们可以更快地进入新的学习内容。第三，互动和反馈。边缘计算还可以提高教育应用中互动性和反馈的即时性。例如，在线课堂中，可以实时收集学生的问题和需求，通过数据分析教师可以调整教学节奏和教学内容。此外，通过边缘计算，可以实现更高效的互评机制和自我评价机制，促进学生之间的互动和学习。第四，增强现实（AR） 和虚拟现实（VR） 。通过在本地设备上处理复杂的图像和数据，边缘计算可以提供更流畅和沉浸式的AR/VR学习体验，极大提升学生的学习兴趣，帮助他们理解授课内容[7]。

1.3.2 改善教学效果

边缘计算通过其高效的数据处理能力和低延迟的特性，在教育领域中扮演着至关重要的角色，尤其是在改善教学效果方面。第一，实时反馈和评估。边缘计算使得教育应用能够在学生学习的同时收集和分析数据，提供即时的反馈和评估。教师可以根据系统提供的实时数据，掌握学生的学习进度和理解程度，及时调整教学策略，确保教学内容更符合学生的学习需求。第二，个性化教学资源。边缘计算可以根据学生的学习表现和偏好，自动推荐最适合的教学资源，如视频、文章、习题等。这种个性化的资源匹配，不仅可以提高学生的学习兴趣，还能有效提升学习效率。第三，促进互动学习。边缘计算支持的应用和设备能够提供更加丰富和互动的学习体验。例如，通过智能设备和边缘计算技术，实现虚拟实验室、互动式模拟等教学活动，通过这些活动增强学生的实践能力和理解深度，从而提升教学效果。第四，支持混合式学习。边缘计算为混合式学习（结合线上和线下教学） 提供了技术支持。通过边缘设备，学生可以无缝接入线上资源和活动，即使在网络连接不稳定的环境下也能保证学习体验的连贯性和质量。学校能够根据实际情况，灵活调整教学模式，提高教学质量[8]。

1.3.3 扩大教育资源覆盖范围

边缘计算通过其独特的数据处理能力和网络架构，为教育资源的普及和覆盖提供了新的可能性。第一，提高远程教育的可接入性。边缘计算通过在网络边缘进行数据处理，减少了对中心服务器的依赖，这意味着即使在网络条件较差的地区，学生也能够顺畅地访问在线教育资源。这种技术特性使得边缘计算成为提高远程教育可接入性的关键技术，尤其对于那些位于偏远地区、网络基础设施不完善地区的学生学习提供了极大的帮助。第二，降低在线学习的延迟。边缘计算通过在离用户更近的地方处理数据，显著降低了数据传输的延迟。这对于需要实时互动的在线教学活动尤为重要，如在线讨论、实时反馈等。通过边缘计算，教师和学生之间的互动更加流畅，提高了在线学习的效果和体验。第三，支持更丰富的教学内容。边缘计算的高效数据处理能力使得教育应用可以支持更丰富、更高质量的教学内容，包括高清视频、交互式模拟实验等。这些内容在传统的网络环境下可能因为带宽限制而难以实现，但利用边缘计算，可以为学生提供更加丰富和多样化的学习资源。第四，促进教育公平。边缘计算通过提高远程教育的可接入性和在线学习的质量，有助于缩小城乡、地区之间的教育差距。所有学生，无论他们身处何地，都能够获得高质量的教育资源和学习体验，这对于促进教育公平具有重要意义。第五，灵活的教育模式。边缘计算支持的教育应用和服务可以根据不同地区的网络条件和学生需求进行灵活配置和优化。能够根据实际情况，提供最适合的教育资源和学习方式，进一步扩大教育资源的覆盖范围。

2 边缘计算在教育领域应用的优势

2.1 提高数据安全性和隐私保护

首先，边缘计算的核心特点是数据局部处理，即在数据产生的网络边缘进行处理，减少了敏感数据传输到远程服务器或云中心的风险。减少远程数据传输降低了数据外泄风险，增强了数据安全性。第二，实时安全监控。边缘计算设备可以实施实时的安全监控和威胁检测，及时发现和响应安全威胁。这对于保护教育环境中的敏感数据尤为重要，可以防止数据泄露和滥用。第三，减少中心化风险。传统的云计算模式下，数据集中存储于云服务器，一旦遭受攻击，将面临数据外泄风险。边缘计算通过分散数据存储和处理，降低了单点故障的风险，提高了系统的整体安全性。

2.2 降低延迟和减轻网络负载

首先，通过在靠近数据源头的网络边缘进行数据处理，边缘计算降低了数据传输延迟，提高了响应速度。这对于需要实时反馈的在线教学活动，如虚拟实验室、实时在线课堂讨论等，尤为重要。通过边缘计算，学生和教师之间的互动更加即时，提高了教学效果和学习体验。第二，减轻网络负载和节约带宽。与之相比，传统云计算模型需要将所有数据上传至远程服务器处理，增加了网络负载和带宽消耗。边缘计算通过在本地处理数据，减少了对远程数据中心的依赖，从而显著减轻了网络负载，节约了带宽。这对于带宽有限或网络连接不稳定的地区尤为重要，能够确保所有学生顺畅访问在线教育资源。第三，支持更多并发用户。由于边缘计算能够减轻网络负载和节约带宽，支持更多的并发用户访问在线教育平台和资源。这对于大规模开放在线课程（MOOC） 和大型在线教育平台尤为重要，可以提供更稳定和可靠的学习体验给广大学生。第四，提升多媒体教学内容的质量。边缘计算使得教育机构能够提供高质量的视频和多媒体教学内容，而不必担心网络延迟或带宽限制。这能够持续提升学生的学习热情和积极性。

2.3 提供灵活性和可拓展性

第一，边缘计算可以根据具体的教学场景和学生需求，灵活部署和管理教育应用和服务，适应多样化的教学需求。第二，支持教育创新。边缘计算的灵活性和可扩展性为教育创新提供了技术基础。高等院校可以轻松尝试和部署增强现实（AR） 、虚拟现实（VR） 教学、智能教室等新兴教学技术，无须担心基础设施限制。第三，支持远程和分布式教育。边缘计算通过在网络边缘处理数据，支持远程和分布式教育模式。这对于提供教育资源给偏远地区的学生、支持学生的在线学习等场景尤为重要。边缘计算的灵活性和可扩展性使得教育机构能够跨越地理限制，扩大教育资源的覆盖范围。第四，提高系统的健壮性。边缘计算的分布式特性增强了教育系统的健壮性。即使某个边缘节点发生故障，也不会影响到整个系统的运行，保证了教育服务的连续性和稳定性。这对于维护高质量的教育体验至关重要。

3 未来和展望

随着物联网（IoT） 、人工智能（AI） 、5G通信等技术的快速发展，边缘计算正迅速崛起，将在未来数字化转型中扮演重要角色。随着5G网络的全球部署，边缘计算与5G技术的结合将进一步加强。在智慧工厂的场景中，5G技术与边缘计算的结合能够实现高效、灵活的生产流程和实时监控，5G技术提供了高带宽、低延迟的通信能力，使得大量工业物联网（IIoT） 设备能够实时传输数据。结合边缘计算，这些数据可以在工厂现场近实时处理，实现对生产线的即时调整和优化。同时随着智能设备的迭代升级，边缘设备将能够自主进行数据分析、决策制定和任务执行，减少对中心云的依赖，提高系统的响应速度和效率。例如一个城市的交通管理部门利用边缘计算技术对交通信号系统进行升级，通过在交叉口部署边缘计算节点，可以实时分析交通流量和行人流量数据，动态调整信号灯的时长，以优化交通流和减少拥堵。

边缘计算在教育领域的应用也在进一步扩大。第一，个性化的学习需求。在教育领域，个性化学习体验的重要性日益凸显，以满足学生们多样化的学习需求。边缘计算能够实时处理学生的学习数据，为每个学生提供个性化的学习方案，从而大大提升学习效率和体验。第二，远程教育的普及。疫情加速了远程教育的发展，学生和教师越来越依赖在线平台进行教学和学习。边缘计算通过降低延迟和提高响应速度，能够提供更加流畅和互动的在线教育体验。第三，智能教室和虚拟实验室的发展。智能教室和虚拟实验室利用物联网（IoT） 、增强现实（AR） 和虚拟现实（VR） 等新技术，为学生提供更加丰富和互动的仿真环境。边缘计算在本地处理大量数据，确保了教学活动的高效和流畅。第四，数据安全和隐私保护的重视。教育领域涉及大量敏感的个人信息和学习数据，数据安全和隐私保护成为重要议题。边缘计算通过在设备或本地进行数据处理和存储，减少了数据在网络传输过程中的暴露和存储在云端的风险。这种方式可以有效降低数据泄露的潜在风险，保护用户的隐私和数据安全。第五，技术融合和创新教育模式的探索。未来的教育将更加注重技术的融合和创新教育模式的探索，如游戏化学习、协作式学习等。边缘计算提供的高效数据处理和低延迟通信能力，为这些创新教育模式提供了技术支持。例如，成都航空职业技术学院提出基于边缘计算和Wi-Fi6技术进行智慧校园建设，包含智慧教学场景、校园管理场景及教学管理场景共三大场景，通过感知交换层、接入管理层、分析展示层和数据存储层四个关键层进行分层管理，能够提升计算服务能力，提高网络稳定性，保障内部数据安全性，可满足师生智慧课堂教学、智慧生产实训、智慧校园生活等需求[9]。

4 总结

边缘计算是一种新型的计算架构模式，它将计算任务从云端推向网络边缘，使得计算更接近终端设备，从而提高计算效率并降低网络带宽需求。在高等教育中应用边缘计算，可以为学校提供更智能化、更个性化的服务，从而提高学生的学习体验和生活质量。未来，边缘计算也将融合更多的新兴技术，如量子计算、区块链等，进一步提高系统的性能和安全性。

【通联编辑：王 力】

基金项目：杭州市哲学社会科学规划课题“后疫情时代基于边缘计算的职业教育数字化学习平台的研究”（M23JC073）