SCI论文（www.lunwensci.com）:
摘要：有效的分析应用高校的教育大数据，对改进教育质量、实现个性化学习、优化教育资源配置、辅助教育科学决策等能起到重要推动作用。本文调研了教育大数据平台的研究现状，面向高校提出了教育大数据平台的架构设计方案，对后期的高校教育大数据平台的建设及应用有重要的借鉴意义。
关键词：大数据；高校教育大数据；平台架构设计
本文引用格式：仲兆满等.高校教育大数据平台的架构设计[J].教育现代化，2019，6（46）：37-39+43.
Architecture Design of Colleges’Education Big Data Platform
ZHONG Zhao-man,SHI Jun,GUAN Yan,LI Hui
(School of Computer Engineering,Huai hai Institute of Technology,Lianyungang,Jiangsu,China)
Abstract:The effective analysis and application of colleges’education big data can play an important role in promoting the improvement of education quality,the realization of personalized learning,the optimization of educational resource allocation,and the assistance of scientific decision-making in education.This paper investigated the current situation of education big data platform,and proposed the architecture design scheme of the education big data platform for colleges and universities,which has important reference significance for the construction and application of the later colleges’education big data platform.
Keywords:Big data;colleges’education big data;platform architecture design
有效的分析应用高校的教育大数据，能在改进教育质量、实现个性化学习、优化教育资源配置、辅助教育科学决策等方面发挥重要作用。2015年，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，文件指出“数据已经成为国家基础性战略资源”，并在启动的十大工程之一“公共服务大数据工程”中明确提出要建设教育文化大数据。2018年，教育部印发的《教育信息化2.0行动计划》，提出利用大数据技术为学习者提供海量、适切的学习资源服务，深化教育大数据应用，助力教育教学、管理和服务的改革发展。
高校教育大数据平台是实现数据采集、关联融合、深度分析、判别预测、场景应用的基础，研究教育大数据平台的架构设计可以为平台的易用性、扩展性、稳定性、安全性等建设提供底层保障。
本文调研了教育大数据平台的研究现状，面向高校提出了教育大数据平台的架构设计方案，对后期的高校教育大数据平台的建设及应用有重要的借鉴意义。
一相关研究
随着教育大数据的深入应用，教育大数据平台的架构在近5年得到了学者、企业的高度关注，产生了一些颇有借鉴意义的设计思想和方案。
作为智慧教育的盛宴，中国国际智慧教育展览会近几年有很多教育信息化企业推出了教育大数据相关产品，涵盖教育大数据采集、存储、处理与创新应用等多个方面。
杨现民等[1]认为，大数据的处理流程包括数据采集、数据处理、数据分析与应用服务四个环节，具有广泛的通用性。
李振等[2]提出的教育大数据整合平台体系架构包括数据源层、数据获取层、数据存储层、数据整合层、数据访问层5个层次。
曾杨[3]分析了大数据技术的认知，对其他高校的大数据平台进行了调研，提出了一种大数据平台的构建方法，包含四个部分：数据平台、数据仓库、数据分析、算法推荐，重点介绍了这四部分的设计、技术和应用。
余华等[4]提出了一种基于大数据与云计算技术的新型个性化综合教学系统，该系统综合运用大数据技术、数据挖掘技术、云计算技术，把“互联网十”背景下多学科的理论知识与研究成果作为研究的理论依据。
张波等[5]提出了一种百科型在线教育资源组织框架，通过互联网百科形式将各类资源统一化、跨平台、互联式地组织起来，提供百科全书模式的互联网大规模资源统一视图，实现全网络多平台在线资源的一体化搜索模式。
李振等[6]认为，教育领域的首要任务就是构建教育大数据平台，针对数据采集、数据存储、数据计算、分析挖掘四个方面的需求进行分析，提出了自底向上分别是数据源、采集层、存储层、计算层、分析挖掘层、应用层的教育大数据平台。
许磊等[7]分析了教育资源云的组成，包括主干结点（网络中心及相应服务器）、服务节点（接入资源云的相应计算机）及用户结点（拥有权限使用资源云所有接入共享计算机）。
杨现民等[8]从学校导入教育大数据项目、教学大数据的建设、应用以及数据驱动的精准教学四个方面构建了教学大数据实践框架。
余胜泉等[9]认为区域教育大数据平台应具备情境感知、自然交互数据全记录、学习资源语义化汇聚、内容自动转码与格式自适应等特性，利用平台中建立的学科知识库、认知模型及推理引擎等核心模块，对学习过程的交互数据进行分析，实现学习资源与学习服务个性化。
武法提等[10]将学习分析和大数据分析方法融合到学习习惯的研究，提出了学习习惯数据采集模型、测量模型及干预模型。
二 高校教育大数据平台架构设计原则
高校教育大数据平台的架构在设计阶段需要遵循的原则有：
（1）扩展性。在不同的时期，高校教育大数据在数据归集、分析挖掘、创新应用等环节都会有不同的要求和变化，平台的架构应具有良好的可扩展性，方便后期的升级优化。
（2）层次性。应该借鉴云计算、工业互联网、智慧城市等等平台建设的先进经验，将高校教育大数据平台的软硬件进行合理的分层组织，每一层做到属性明确、功能内聚，将会有利于后期的系统开发和维护。
（3）安全性。对高校教育大数据平台涉及的硬件设施及软件都要使用加密认证技术，建立完善的身份认证机制和授权机制。根据法规的要求对数据的归集、存储、查询和开放共享等过程进行权限管理，保证数据按需访问。
（4）易用性。高校教育大数据平台建设的最终目的是创新应用，设计的平台应该面向不同的客户提供方便的调用接口和集成模式，能够支持各类主流程序语言的开发应用。
三 高校教育大数据平台架构的设计
依据平台设计的原则，本文设计的高校教育大数据平台架构如图1所示。
基于Hadoop技术的高校教育大数据基础平台自下而上分为四个层次，分别为：基础硬件层、数据资源层、教育大数据采集与存储、教育大数据分析及展示。
（1）基础硬件层。由一组PC机或服务器构建而形成集群，主要承载数据的存储、运算、容错、调度和通信等任务，对其他层下达的指令进行执行和反馈。集群可以减少单点故障数量，获得更高的计算速度，也可以用作备份。基础硬件层是整个大数据生态的基石，保证用户能够把数据高效、快捷的存储，而后进行高效的数据分析和挖掘，从而帮助用户解决企业信息化问题。Hadoop包括HDFS分布式文件系统和MapReduce并行处理框架两个核心组件，能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台，成为底层技术的首选。
（2）数据资源层。针对不同系统进行分析，制定系统数据采集范围与目标，收集校内在日常管理和教学中的产生的各类数据（教学、管理、科研、服务），以及校外的信息系统数据（政府、高校、企业等），将各种结构化和非结构化数据进行整合，为大数据的分析提供支撑。
（3）高校教育大数据采集与存储。旨在为各类异构数据研制适配接口，与校内、校外其他各系统对接，并为数据提供关联、转换、存储等基本管理功能，主要步骤包括：
a.数据抽取：针对高校教育大数据基础平台需要采集的各类数据，有针对性地研制适配接口。对于已有的信息系统，研发对应的接口模块与各信息系统对接。对于不能实现数据共享接口的系统，可以通过ETL工具进行数据采集，按照规范对数据进行清洗转换，实现数据的统一存储管理。
b.数据预处理：对抽取的数据进行异常数据清除、错误纠正、重复数据的清除等操作，对数据按照相应关联性组合，并将据转化为文本格式进行文件存储。
c.数据存储：采用主流的HDFS文件系统对高校的各类数据统一进行文本化存储，提升数据存储的扩展性和容错性。将数据按相应规则存储，实现每日保存一套完整数据文件集，建立数据仓库。平台应支持数据库表HBase/Hive的转化，提升数据的检索、修改的性能。
（4）高校教育大数据分析和展示。使用各类大数据数据分析方法，结合Spark、MPP、HBase等技术方式对数据按照需求进行深度分析，包括聚类、分类、频繁项挖掘、序列挖掘、预测、推荐等。通过数据报表工具，根据特定需求生成各类数据报表，将结果保存为报表文件，最终以可视化的方式展现。
四 小结
教育信息化的根本目标是有效应用教育信息化技术促进教育教学发展、提高教学质量、关注教学过程评价和学生个性化发展。在当前大数据时代，利用云计算、人工智能、区块链、物联网、移动互联网等先进技术，提升教育信息化的水平迫在眉睫。本文在详细的调研近期教育大数据平台的基础上，遵循扩展性、层次性、安全性、易用性等原则，设计提出了面向高校的教育大数据平台架构，为高校大数据平台的建设及应用提供借鉴。
参考文献
[1]杨现民,唐斯斯,李冀红.教育大数据的技术体系框架与发展趋势[J].现代教育技术,2016,26(1)：5-12.
[2]李振,周东岱,刘娜.教育大数据整合：现状、问题、架构与实现策略[J].图书馆学研究,2017,20:47-50.
[3]曾杨.高校大数据平台的构建与应用探索[J].中小企业管理与科技,2018,169-170.
[4]余华,刘岚,辜雪莲．基于大数据与云计算技术的新型个性化综合教学系统研究与实现[J]．当代教育实践与教学研究,2018,31(4):26-27.
[5]张波，金玉鹏，张倩，等．试论一种新型在线教育资源大数据组织框架[J]．中国电化教育,2018(3):41-46.
[6]李振,周东岱,刘娜,等.教育大数据的平台构建与关键实现技术[J].现代教育技术,2018,28(01):100-106.
[7]许磊,张俐丽.基于云计算教育资源大数据的公共服务模式研究[J].黑龙江社会科学,2018,6:117-120.
[8]杨现民,李新,邢蓓蓓.面向智慧教育的教学大数据实践框架构建与趋势分析[J].电化教育研究,2018,10:21-26.
[9]余胜泉,李晓庆.区域性教育大数据总体架构与应用模型[J].中国电化教育,2019,384:18-27.
[10]武法提,殷宝媛,黄石华.基于教育大数据的学习习惯动力学研究框架[J].中国电化教育,2019,384:70-76.
关注SCI论文创作发表，寻求SCI论文修改润色、SCI论文代发表等服务支撑，请锁定SCI论文网！ 文章出自SCI论文网转载请注明出处：https://www.lunwensci.com/jiaoyulunwen/10851.html
