随着信息技术的飞速发展及其在教育领域中的深入应用,多媒体教室逐步向云端一体化、互动多样化、模式多元化、行为可视化、管控智能化、能耗绿色化的智慧教室方向发展,并成为教育教学大数据采集的重要场所。在课堂教学多源异构数据中,位置数据是关键数据之一。针对位置数据获取方式,本文结合智慧教室应用场景,研究基于iBeacon(Bluetooth Low Energy)的智慧教室内定位问题,旨在提出一种定位精度高、算法复杂度低、环境适应性强的定位算法。首先,分析智慧教室与室内定位技术的发展现状,以及本课题研究的必要性。对比分析常见的室内定位技术,如基于WiFi(Wireless Fidelity)、ZigBee和蓝牙的定位技术,结合智慧教室应用中智能终端(手机或平板)情况,着重介绍了基于信号衰减模型、智能手机传感器模型、指纹模型的定位算法,确定本文研究智慧教室内定位算法的基础和方向。其次,深入研究基于KNN(k-NearestNeighbor)指纹定位算法原理,从离线数据分析、离线指纹库搭建、在线定位三阶段展开分析。以KNN指纹定位算法为基础框架,对这三个阶段进行改进和优化,提出基于iBeacon的改进型KNN指纹定位算法。应用高斯滤波模型进行滤波去燥,采用初始值优化的k-means聚类算法将定位大区域划分为许多小区域,在指纹库匹配与加权质心算法中分别引入权值指数α和β,以提高定位精度和环境适应性,并且降低了算法复杂度。最后,为验证算法正确性和可用性,在智慧教室内搭建iBeacon组网系统,部署iBeacon AP设备,开发后台服务器和安卓移动端程序,采集实验数据。对实验数据在MATLAB环境中进行建模仿真,确定算法参数,分析高斯滤波去燥效果,详细分析权值指数对定位误差的影响,将改进算法与传统算法的性能展开对比分析。实验结果表明:本文算法在定位精度、算法复杂度、定位结果稳定性等方面具有较大提升。本文利用低功耗蓝牙的iBeacon技术进行室内定位算法研究,获得精确的智慧教室内人员位置信息,以便构建面向个体和整体的教育教学全景视图。研究成果可为教学过程分析、教育监测评估和教育智能决策等提供数据支撑,为教学管理、教学指导、教学研究提供服务。