竞赛专访｜“科创赛道，榜样领跑”竞赛专访系列——于轩浩同学

也许你犹豫不决

也许你心存疑惑

也许你荆棘挡路

快来我们重磅推出的竞赛专访系列访谈

在这里

聆听他们的创业故事

感受思维的碰撞与灵感的跳跃

在学术的海洋里扬帆起航

本期我们特别邀请了

海关管理2108班 于轩浩同学

为大家进行经验分享

01

嘉宾简介

于轩浩 上海海关学院海关管理专业2108班本科生

于轩浩，上海海关学院海关管理专业21级在读学生，国家级创业项目负责人，拥有网站前后端开发经验，擅长使用HTML、PHP、Java等编程语言。在本项目中负责项目进度协调、架构设计及系统开发等工作。

曾获第十三届“挑战杯”上海市大学生创业计划竞赛银奖。

曾获第十五届中国大学生计算机设计大赛国家级三等奖。

曾获第七届“汇创青春”大学生文化创意作品展示活动三等奖。

拥有软件著作权证书《海关稽查虚拟仿真教学系统V1.0》。

02

项目简介

党的二十大报告首次把教育、科技、人才进行“三位一体”统筹安排、一体部署，明确了教育数字化未来发展的行动纲领。处在新时代的风口，人才强国战略不断深化，海关转型升级进入重要转折，数字化教学转型趋势显著，人工智能行业前景广阔，个性化服务需求持续增长，机遇与挑战共同存在。然而现有的在线学习平台仍普遍存在重内容建设、轻应用深度，覆盖范围不够全面、实践深度难以到位、个性需求无法满足，信息技术与教学融合仍需深入等问题。

针对此类现状，此项目提供了更为丰富的专业知识获取途径，补全当下匮乏的实践模拟教学机会，提供以学生的学习情况、成绩呈现为反馈的个性化、定制化的评估和建议。项目从海关稽查出发，逐步拓展教学领域，向海关各研究方向乃至各专业全领域的突破，实现持续推进教育事业建设，加快人才强国战略落实，构建数据驱动的教育治理新模式，助力建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国。

03

论文框架

04

采访分享

Q

为何选择进行海关稽查虚拟仿真教学系统这个课题的研究？

A

对于选题，很大程度上是因为在当地海关进行社会实践的时候，对海关的稽查流程产生了兴趣。在后续查阅资料的过程中，发现资料虽然很完整，但并不那么简洁易懂。起初想的只是整理出稽查的完整流程，在后来的一些机缘巧合之下才开始尝试开展这个项目。

Q

为何选择项目中所运用的三种模型？

A

当前，随着计算机科学的快速发展，已有许多成熟的模型可供使用，而模型的选择是机器学习流程中重要的一步，对实现最佳预测结果，提升预测效率有着重要作用。针对项目应用场景，我们选择了三种不同的模型，分别是基于多标签学习的知识点智能分类模型、基于协同过滤的知识点智能推荐模型以及基于深度神经网络的学情异常预警模型。

其中多标签学习通过将每个知识点看作一个标签，将题目、实践任务等文本数据转化为特征向量，通过机器学习算法训练进行训练以实现知识点智能分类模型。

协同过滤是一种通过分析用户历史行为以进行内容推荐的算法，在知识点推荐方面，该模型可以分析学生历史学习记录，发现学生掌握薄弱的知识点以推荐相应的知识点。

深度神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的算法，可以通过多层非线性变换学习更加复杂的特征表示。在学情综合评估解决方案中，该模型可以获取学生学习情况的多维度数据，通过深度神经网络进行训练，对学生的学情进行综合评估，并快速发现学生的学情异常情况。

Q

在开展项目研究的时候需要搜集大量的相关资料，师兄能否提供搜集丰富资料的方法？

A

教学百科等模块中的资料主要是在海关稽查课程教材、海关稽查手册以及海关官网等相关平台收集得到的。稽查虚拟仿真实践中的案例，则是通过与从事海关稽查业务的官员进行访谈，了解稽查作业中的具体情况和问题，并结合教材中的理论知识，整合不同的稽查情景，并在教学系统中加以呈现。

Q

请问您在开展项目时遇到难题是怎样解决的？

A

项目遇到的最大的问题无疑是，系统内我们预先设想的某些功能难以实现。偏向于技术方面的问题就需要团队成员多多钻研、多多探索，多方面寻找解决的途径。

Q

请问您对热爱科创的小伙伴们有什么鼓励的话语吗？

A

“悟已往之不谏，知来者之可追”。希望每一位参加科创竞赛的同学都能得偿所愿，在科创竞赛中，守护成长、收获荣誉！

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供稿 | 校学生会科创部

责编 | 校团委青年媒体中心