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摘要：大数据分析技术可切实汇总教育资源,为教育行业提供虚拟化服务,以助于教师与学生简洁化智慧平台研发流程,设计出与教育、科研需求相符的智慧平台,从而为平台用户提供文件存储、课程管理与发布等一系列优质服务。而且智慧云平台不仅可在很大程度上为学生打造健康且轻松的学习环境,还可为教师、学生、管理人员提供一体化线上服务。所以本文基于大数据分析技术设计了智慧平台,以期能够为智慧教育目标的顺利实现,教育教学效率与质量的有效提升提供有力帮助。
关键词：大数据分析技术；数据信息；教育资源；智慧平台；云平台
Design of Smart Platform Based on Big Data Analysis Technology
FU Chun
(Changsha Social Work College,Changsha Hunan 410004)
【Abstract】：Big data analysis technology can effectively summarize educational resources and provide virtualization services for the education industry,so as to help teachers and students simplify the R&D process of smart platform and design a smart platform that meets the needs of education and scientific research,so as to provide platform users with a series of high-quality services such as file storage,course management and publishing.Moreover,the smart cloud platform can not only create a healthy and relaxed learning environment for students to a great extent,but also provide integrated online services for teachers,students and managers.Therefore,this paper designs a smart platform based on big data analysis technology,in order to provide strong help for the smooth realization of the goal of smart education and the effective improvement of education and teaching efficiency and quality.
【Key words】：big data analysis technology;data information;educational resources;smart platform;cloud platform
0引言
大数据与人工智能技术的更新发展、普遍应用,促使“互联网+”教育演变成了高等教育创新改革的主要方向。而智慧教育理念的提出进一步把高等教育信息化与智能化建设推向了高潮。对于高校智慧教育的大数据分析也渐渐发展成了研究热点。现阶段很多学者已经逐渐研究设计了大量面向智能辅助系统的数据分析平台,例如李爽等人基于学生学习行为投入测量指标打造了数据分析平台,而测量指标有助于分析并测量教学智能辅助系统学习行为；周效章等人基于云计算与大数据分析技术,根据线上—线下—线上教育实施途径,设计了在线教育平台与学习中心相结合教学模式的数据分析平台,但是这一平台并未针对学生学习行为数据进行科学合理地整合管理,极易导致信息孤岛,难以准确分析学生学习行为相关数据信息,使得面向试题时的难度预测的精确度相对偏低。通过国内外智能辅助系统的数据分析平台存在的既有问题,设计了针对智慧教育的大数据分析平台,以期能够促进我国高校智慧教育的长远稳定发展[1]。
1基于大数据分析技术的智慧平台设计技术路线
严格遵守区域文化与教育特殊要求,及以往相似程度不同级别,基于大数据分析技术的智慧教育平台将产生功能差异与控制模块信息共享等相关问题。同时还需避免不同数据信息中间获得相同批号,以保障数据信息效率提升。为提升效率、降低数据与信息渗透率,此平台引进了数据及数据技术,信息教育与共享实现了算法设计相统一,推动了数据处理效率有效提升。另外为实现数据处理方式方法相一致,各功能的平台软件均集成了数据信息,健全了信息系统高效解决方案。
此平台采用了结构化思想[2],具体即：阶—划分不同链接的业务流程需求,且各区域分别生成对应层级；层—就不同平台划分开发为不同级别,且可在相同层级打造不同层；规范标准与开放框架选择以及技术选择需严格遵守国家标准；选择针对对象编程的技术型,提升平台体系兼容性与可塑性,优化技术发展趋势,提高平台开发与设计效率；选择应以组件技术性为基础,且应用程度软件应相互分离,编写地址与方法均可为异构的,且可就既定程度优化升级全部系统软件模块。基于组件开发与设计平台具备以下特性：(1)各个功能子控制模块可彼此通信数据信息,且系统软件可反复激活不同功能子控制模块；(2)基于组件,连接可能并非十分紧密但可就应用程度构建分布式系统；(3)信息管理平台基础建设中创建平台软件功能组件与各种组织,以此保障科学合理运行。
2智慧教育分析
作为智慧教育即集成物联网技术、云计算技术、大数据分析技术、增强现实技术等信息化技术于一体的增强型数字教育,衍生且高于数字教育。智慧教育的本质在于以智能化技术构建智能化环境,促使教师与学生充分展现灵活多变的教学方法,促使其从不可能变成可能,从小可能变成大可能,以培养出优秀的具备健康正确价值观、良好思维品质、强大施为能力的人才[3]。智慧教育可实现智慧型与创新型人才培养目标,其核心技术主要包括大数据分析技术、云计算技术、物联网技术等。智慧教育学习资源是动态化生成的,慕课、微课、移动课件、电子教材；智慧教育学习方式为泛在学习、云学习、无缝学习；智慧教育教学方式包含基于学生为主体,大规模在线开放教学、深度交互教学、智能化教学；智慧教育科研方式主要有跨区域大规模协同科研,科研数据实时共享与深层挖掘；智慧教育管理方式包括高度标准化管理、归一化管理、智能化管理；智慧教育评价思维具体为数据导向评价、大数据库导向评价。
3大数据分析技术应用于智慧教育的价值分析
3.1数据源多元性
简言之大数据分析技术即面向海量数据信息进行采集、汇总与分析,由其中获得更具实际价值的内容,整个过程所涉猎数据量大,处理速度快,信息真实有效,这是大数据分析技术的优势所在。大数据分析技术已实现了在各个行业领域的普遍应用,也演变成了各行业发展的核心载体,许多行业通过大数据技术均可充分挖掘到一定商业价值,教育行业也不例外,其可基于大数据技术实现优化升级,切实与时俱进。相较于其他行业,教育行业数据规模巨大,其包含数据信息广泛,这也体现了数据源多元性特征,即教学数据与管理数据。高校以大数据分析技术为载体可采集并处理分析数据信息,并转变为结果数据,结果数据可呈现高校教育整体水平及其中存在的不足。
3.2数据价值较高
现阶段我国高校涉猎多元化数据信息,基于大数据分析可在很大程度上改进优化教学方案、创新管理模式。近几年我国高校存储数据信息逐渐呈现出规模化趋势,若是单纯某高校数据信息的规模可能不大,但是若是整合全部数据源,便会产生巨大数据量[4]。就高校而言这些数据中隐匿着丰富且庞大的价值,与教育事业发展息息相关,所以需合理发挥大数据分析技术作用,深层挖掘数据信息价值,推动教育事业蓬勃发展。虽然数据信息价值高但是想要转变为结果数据,为教育事业做出贡献,势必会面临较大工作量,而大数据分析技术与智慧教育的有机结合将会切实有效解决这一问题。
4基于大数据分析技术的智慧平台设计
4.1平台总框架
基于大数据分析技术的智慧教育平台总框架[5]具体如图1所示。
其中,数据资源库内囊括了全部智慧平台设计有关数据,将数据传输于大数据分析层,基于SQL计算执行引擎对各式各样智慧教育信息进行计算处理,以获取教师、学生、资源信息等,把所获信息传送于智慧教育信息云服务层,促使用户在移动终端界面便可体验智慧平台多元化服务与功能。
4.2平台功能模块
(1)在线学习功能模块。在线学习功能模块是智慧平台智能化教育信息云服务层的核心组成部分,此模块教学功能的全面性、审核功能的精细化、用户体验感都会在一定程度上对智慧平台教师、管理人员与学生的在线实时交流造成影响,其主要包含学生、教师、管理人员。其中管理人员负责审查校核教师备课资料与学生学习资源,课程审核以确保智慧平台教学课程综合质量,管理人员基于实施追踪学生学习进程与动态,全过程跟踪学生学习过程持续行为,并详细记录相关数据,从而为大数据分析课程奠定坚实的数据依据；教师基于智慧平台在线学习功能模块可进行教学准备,且通过直播或者录播可以面向学生开展课程教学工作,在线为学生答疑解惑,在课程教学结束之后,还可针对学生发布有关课程任务,进行课程总结等实训练习,以此作为课堂教学的辅助；学生通过智慧平台的在线学习功能模块可充分全面了解课程具体信息,并根据自身实际需求选择、确认,学生课程学习包含直播课程与录播课程两种类型,且学生在课程完成之后需进行相应实训练习,以此全部完成才能够有序进入下一阶段课程学习。
(2)信息发布与管理功能模块。以自定义查询并统计评估平台用户是否添加成功,若是成功则面向教师、学生、管理人员分别配置对应使用权限,权限不同那么信息发布与管理的权限也存在一定差异,把填写完整的身份信息提交至学生进行审核,学校审核结束之后便会准许用户实时发布信息,以此实现智慧平台信息发布与管理功能。智慧教育信息管理主要划分为初级管理与高级管理两个方面,其中初级管理的管控范围是小范围教师、学生、管理人员的基础信息,而高级管理的管控范围是既定区域之内全部学校教师、管理人员、学生的基础信息与功能。智慧教育信息管理的初级管理与高级管理都能够直接为智慧平台管理提供优质智慧教育相关服务,从而满足教师、学生、管理人员的个性化信息服务需求与决策信息服务需求。
4.3信息云服务层
智慧教育信息云服务层和平台用户、平台用服务相连接,是智慧平台的核心所在。智慧教育信息云服务层的平台用户和平台服务之间的关系具体如图2所示。
智慧教育信息云服务中心主要包含用户与服务两大部分,其中用户基于智慧平台注册、用户管理、登录校核等相关操作,可切实成功完成智慧平台注册与登录,以充分管理并掌握智慧平台全部注册教师、学生、管理人员的所有基础信息,以助于智慧平台集中化、智能化管理；服务即智慧平台服务基于服务注册、查找、管理授权平台服务于用户,智慧平台相关服务则基于用户验证、服务绑定、服务所提供,以促使平台存储文件、课程管理、课程发布等相关服务用户全方位授权,用户便可享受智慧平台所有服务。
4.4平台性能测试
以某高校作为研究对象,基于数据挖掘与分析技术分析教师教学与学生学习大数据,以获取学生学习生活个性化行为相关信息。智慧平台据此信息面向学生提供个性化教学管理,持续改进智慧平台教学方式与指导方式,将大数据分析技术嵌入智慧平台设计,以实现个性化平台服务的全方位提供。
智慧平台功能测试目标为保障智慧平台与平台层次可正常有序使用,测试过程需多智能终端面向平台执行服务访问,各项功能均能顺利实现,值得广泛推广。
参考文献
[1]施万里,张余辉.基于大数据分析技术的智慧教育平台设计[J].现代电子技术,2020,43(9):150-153.
[2]沈贵庆.大数据分析在高校智慧教育中的应用研究[J].现代电子技术,2019,42(4):97-100.
[3]龙虎,张小梅,唐林海.大数据背景下智慧教育云平台的构建研究[J].电脑知识与技术,2015,11(20):109-111.
[4]王欢欢,范桂丹.大数据分析技术在教育教学中的应用[J].河南教育(职成版),2020(10):41-43.
[5]刘淇,陈恩红,朱天宇,等.面向在线智慧学习的教育数据挖掘技术研究[J].模式识别与人工智能,2018,31(1):77-90.
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