煤矿安全生产教育云平台设计研究

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摘要：面对教育大数据、云计算和“互联网+”的快速发展，针对煤矿一线职工和安全管理人员的特点，借鉴“学习强国”平台设计、资源建设和学习积分激励机制的理念和经验，开发和设计面向一线矿工的煤矿安全生产教育云平台，建设“乐学、易学、实用”的煤矿安全生产教育资源，通过对学习者行为数据的挖掘和分析，采用基于ItemCF推荐算法，将适合的煤矿安全教育资源推荐给一线矿工和安全管理人员学习，可以解决煤矿安全生产教育培训的一系列问题，变传统培训学习为休闲娱乐学习，提高安全意识和技术操作规范，消除“无知型”违章行为，转变安全心态，塑造本质安全型矿工，降低煤炭安全生产事故的发生。

关键词：一线矿工；煤矿安全生产教育；安全生产教育资源；推荐服务；云平台

1一线矿工的特点及安全生产教育现状

根据国家能源局官网公告，截至2018年6月，我国共有生产煤矿4954处，产能44.67亿吨/年。可见我国煤矿数量之多，所需的从业人员也很多。一些企业重生产、轻安全，在人员、投入、装备、管理、培训等方面与规程规范、安全标准有较大差距。针对煤矿企业的实际情况，发现一线矿工及安全教育情况如下。（1）一线矿工的工作危险性高、压力大、劳动强度大，有时候为了抢工期，根本抽不出时间进行煤矿安全生产教育的培训和学习。（2）一线矿工文化程度普遍较低，专业技术知之甚少，系统培训与学习难度较大。根据“国家煤矿安全监察局网站”数据统计，我国煤矿从业人员约249万人，其中大专以上学历占15.3%，高中学历占33.5%，初中及以下学历占51.2%，可见一线职工的安全教育非常重要，但是要避免专业技术过高理论教育，采用通俗易懂的实践教育。（3）一线矿工流动性较大，新老矿工差别较大，对于安全管理、安全生产教育和技能培训等形式的集中学习，显然变得不适合了。（4）一线矿工学习积极性不高，存在侥幸和麻痹心理，认为安全教育学习不重要，生产任务重要，对制度的落实和执行大打折扣，有时候为了方便，违规蛮干，明知故犯，埋下了安全隐患的种子。（5）个别矿工，安全意识淡薄，为着急完成任务指标，走“捷径”，违规操作，埋下安全隐患。针对一线矿工的特点，不难发现，他们都不愿意花时间学习，集中培训和学习也是敷衍了事。所以，要做好煤矿安全生产教育工作，必须改变过去传统的安全培训与教育方式，采用信息化手段，利用建设的游戏型、娱乐型和激励型等煤矿安全生产教育资源，开展随时、随地的安全警示教育。

2面向一线矿工的煤矿安全生产教育资源的智慧推荐服务设计与实现

随着“互联网+”的发展，传统教育、培训和学习方式也加上“互联网+”的双翼，向“智能+”教育时展和迈进。那么，如何让煤矿安全生产教育也跟上时代变革的步伐，以“乐学、易学”为目标，研究与设计基于“互联网+”的煤矿安全生产教育云平台显得尤为重要。

2.1煤矿安全生产教育云平台设计与开发

煤矿安全生产教育云平台以简单、易学、实用为主要原则，借鉴“学习强国”平台设计和建设的理念和经验，进行开发和设计。面向一线矿工的煤矿安全生产教育资源推荐云平台的架构，自下而上分别由数据层、离线层、推荐层和用户UI层四层构成，每一层功能相对独立,下层为上层提供服务。各层具体功能如下。

2.1.1数据层该层由数据库和HDFS（Hadoop文件系统）两大部分组成，主要负责数据信息的生成与存储，为上层提供数据存储和支持服务。数据生产一般采用数据处理工具（如Datastage）对原始数据进行ETL操作，规范其数据格式、空值处理、数据替换以及正确性验证等，将清洗后的数据信息存储到云存储平台上，为上层的离线层数据挖掘算法、用户模型和资源模型提供服务支持。数据存储采用HDFS和关系型数据库相结合的存储结构，通过对数据库中元数据的检索查询，获取煤矿安全生产教育资源在HDFS对应的实体的存储位置，从而实现对该资源的访问。HDFS主要存储的是资源实体，主要包括煤矿安全生产教育课件、文档、音视频、图片、动画及漫画等非结构化数据。

2.1.2离线层该层主要应用数据挖掘算法、模型来计算和处理数据层的数据信息，为上层推荐层提供数据支撑和服务。主要包括煤矿安全生产教育资源的相似性计算分析、一线矿工用户相似度计算分析、煤矿安全生产教育资源关联度挖掘分析、煤矿安全生产教育资源内容关联度计算分析、一线矿工用户模型和煤矿安全生产教育资源模型的建立等。从各个维度和角度进行计算分析，主要包括以下四方面：一是对其资源和资源、用户和资源、用户和用户之间的相似度计算分析，可以采用相似度量方法和K邻近算法来实现；二是对煤矿安全生产教育资源的分类及一线矿工用户的分类，采用杰卡德相似算法来实现；三是对煤矿安全生产教育资源之间的关联度及一线矿工用户之间的关联度，采用关联规则算法来分析挖掘实现，形成关联度数据信息；四是对于煤矿安全生产教育资源模型的建立、初始化以及后续的优化调整。

2.1.3推荐层该层主要应用智慧推荐算法分析计算，为一线矿工用户智能推荐煤矿安全生产教育资源实体，通过融合、过滤和重排序，将推荐结果交给用户UI层，并展示出来，供一线矿工用户学习。该层从流程处理角度上又可以细化为候选集触发、候选集融合与过滤，候选集重排序三个过程，该过程周而复始，循环上升，一次次地从一般到具体，从粗略到精细，实现候选集的处理，实现其精确推荐服务。这里提到的候选集，就是候选触发层根据一线矿工用户的行为数据信息特征，应用基于用户协同过滤算法，或基于项目协同过滤算法，或其他推荐算法的一种或多种算法，计算产生一个相对比较粗略的推荐候选集。然后通过融合与过滤的经筛细选，形成较为准确的推荐结果。因此融合和过滤层主要实现推荐算法的优势综合对比和规则过滤功能，取长补短地融合各个算法优点，过滤掉不符合实际需求以及不符合需求条件的煤矿安全生产教育资源实体。重排序层是再次对推荐选集精准化排序，实现资源精准推荐。

2.1.4用户UI层该层主要负责一线矿工用户与云平台的交互，以及一线矿工用户行为数据的采集工作。用户UI层面向一线矿工用户，是用户与系统交互的窗口，通过友好、简洁的界面将用户请求学习的煤矿安全生产教育资源展示给用户，包括注册、登录、资源检索、煤矿安全生产教育资源显示等。另外，还包括一线矿工用户数据采集，本平台采用较为流行的SSH的Web应用开发框架。

2.2面向一线矿工的煤矿安全生产教育资源库建设

针对一线矿工的特点，借鉴“学习强国”的资源建设和学习积分激励经验，在设计建设煤矿安全生产教育资源的过程中，应以简单、易学、乐学为主要原则。通过以下七个中心的资源建设，形成煤矿安全教育资源库，构成云平台主体。

2.2.1技能学习中心这是平台建设的主要组成部分，主要面向煤矿安全管理人员和一线矿工，设计开发和建设煤矿安全生产教育资源实体，为其提供知识技术学习。根据工种分类建设资源，如井下普工、矿井轨道工、矿井防尘工、矿山火药库工，建设的煤矿安全生产资源包括形象生动的短视频、虚拟仿真体验、技术操作规范演示、设计作业文档、作业规程演示、安全知识、技术技能课件等。

2.2.2警示教育中心以事故快报、事故案例、事故处理和安全分析等内容为主体，以实时快报、动画、漫画3、短视频以及VR仿真体验等方式展示给一线矿工，使其意识到事故的严重性和危害性，同时起到一个安全警示作用。

2.2.3安全资格考试中心为确保煤矿安全生产，特定的从业人员必须考取国家规定的安全资格考试，才可从事该工作。通过模拟考试、每日一练，资格考试等形式，为从业人员提供知识技能自测和考核，确保实际煤矿安全生产。

2.2.4安全标准及政策法规中心该中心是煤矿企业安全生产和建设的基础保障，确保煤矿按照国家法律法规和行业标准进行安全生产建设。行业标准包括各种煤安标准、国家职业技能标准，各种作业安全技术规程，各种岗位作业操作标准和特种设备安全技术规范等；政策法规包括国家行政法规、地方法规、安全法规、安全监察、新法速递、法规解读等。

2.2.5应急预案中心该中心是针对突发情况，如何紧急避险、自救、求助和救援等一系列措施和应急预案，主要包括应急知识、应急预案、应急演练、救援体系等方面。应急演练采用VR模拟体验系统，让其身临其境，增强其对突发事件的判断和处理能力；对于救援设备的使用与操作以实际演练和视频学习为主，多采用具体救援实例，以动画和短视频形式呈现给一线矿工和管理者。

2.2.6职工活动中心主要包含煤矿文化、职业健康、工伤保险和关怀福利等。可以通过图文并茂的网页、短视频、动画和漫画、图文并茂的文档等形式展现给职工，让他们在娱乐中学习。

2.2.7资讯及互动交流中心该中心是实时新闻、安全动态、煤检动态、行业动态、矿务快报、党群工作等信息咨询阅读和浏览中心，也是一线职工交流分享的活动中心。

3结语

面对今天的教育大数据、云计算和“互联网+”的大环境，借鉴“学习强国”平台设计、资源建设和学习积分激励机制的理念和经验，开发和设计面向一线矿工的煤矿安全生产教育云平台，符合新时展的需要，可以解决煤矿安全生产教育培训的一系列问题，变传统培训学习为休闲娱乐学习，变集中培训为分散随时随地学习，是一线矿工和安全管理人员移动泛在化学习的小助手。

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作者：景妮 单位：承德石油高等专科学校