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大数据培训学习:教育大数据的技术体系框架

一般而言,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。依据此流程同时结合教育的业务特点,科多大数据培训带大家来看看教育大数据技术体系框架,

  一般而言,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。依据此流程同时结合教育的业务特点,科多大数据培训带大家来看看教育大数据技术体系框架,如图3所示。
大数据培训学习:教育大数据的技术体系框架
  该框架从下往上依次是:教育数据采集层、教育数据处理层、教育数据分析与展现层和教育数据应用服务层--通过数据传输接口,数据采集层将采集到的各类教育数据传递给数据处理层,并通过数据整合、存储形成教育数据平台;基于该教育数据平台,分析与展现层可实现教育数据的可视化展现和大数据的分析与挖掘,并将分析结果通过数据接口传递给应用服务层。在该框架中,安全与监控贯穿整个流程,以保证教育数据各个环节的安全性和可控性;标准与规范则是整个框架的基础,以保障各个环节之间以及整个系统教育数据的融通与共享。具体来说,各个环节的主要任务及其涉及的关键技术如下:
  1、教育数据采集
  为了保证大数据的可用性,首先必须在数据的源头上把好质量关,做好从原始数据到高质量信息的预处理。与传统教育数据相比,教育大数据的来源更加多样化,包括业务系统内部数据、互联网数据和物联网数据等,不仅数量庞大、格式不一,而且质量良莠不齐。因此,教育数据采集环节必须规范数据格式并进行初步预处理,以便于后续教育数据的存储、管理与应用。该环节涉及的关键技术包括:数据源的选择和高质量原始数据的采集方法,多源数据的实体识别和解析方法,数据清洗和自动修复方法,数据演化的溯源管理,数据加载、流计算、信息传输技术等。
  2、教育数据处理
  教育数据处理环节包含数据整合和数据存储。其中,数据整合是指通过高质量的数据整合方法,对数据进行加工处理,并在尽可能保留原有语义的情况下去粗取精、消除噪声,从全局的角度保证数据的一致性和相关性;数据存储是所有数据的集中存放地,主要用来存放各种结构化、半结构化和非结构化的历史数据、预测数据、汇总数据以及需要共享的数据等。教育大数据的存储系统不仅需要以极低的成本存储海量数据,还要适应多样化的非结构化数据管理需求,具备数据格式上的可扩展性。教育业务具有较强的差异性和灵活性,因此需要根据教育数据的类型和具体的分析目标,灵活选用或改进数据处理的算法模型。目前,主流的开源大数据处理平台有Hadoop、Spark等。
  3、教育数据分析与展现
  教育数据分析与展现环节的主要任务是对上一个环节处理后的数据进行深度价值挖掘,涉及的关键技术包括教育数据挖掘和学习分析。
  (1)教育数据挖掘教育数据挖掘是一个将来自各教育系统的原始数据转换为有用信息的过程,这些有用信息可为教师、学生、家长、教育研究人员以及教育软件系统开发人员所利用[5]。传统教育数据挖掘的多是结构化、单一对象的小数据集,其挖掘更侧重根据先验知识预先人工建立模型,然后依据既定模型进行分析。对于非结构化、多源异构的教育大数据集的分析,往往缺乏先验知识,很难建立显式的数学模型,这就需要发展更加立体化、全息高维的数据挖掘方法与技术。
  (2)学习分析学习分析是指通过测量、收集、分析、汇报学习者和他们所处环境的数据,用以理解和优化学习以及学习发生的环境[6]。学习分析和教育数据挖掘密切相关,应用的分析方法也较为相似。目前,学习分析领域常用的分析方法包括网络分析法、话语分析法和内容分析法。近年来,越来越多的研究者如YangXM等、HouHT等开始应用滞后序列分析法,来识别各种在线学习行为模式。除了教育数据挖据与学习分析,如何利用数据可视化技术让复杂的分析结果以更加直观、易于理解的方式呈现给用户,也是教育大数据发展过程中亟需解决的重要问题。
  4、教育数据应用服务
  教育数据应用服务是将教育数据分析的结果用于改善不同的教育业务,最终服务教育的整体改革与发展。当前,教育数据应用服务主要聚焦在精准教学、科学管理、全面而有个性的发展评价、个性化服务以及基于全样本的科学研究五个方面,服务对象主要包括教师、学生、家长、教育管理者和社会公众五类用户。
  通过对教育大数据的分析,可以辅助教师更好地调整和改进教学策略,重构教学计划,完善课程的设计与开发;向学生推荐个性化的学习资源、学习任务、学习活动和学习路径;帮助家长更加全面、真实地认识孩子,与学校一起促进孩子的个性化成长;帮助教育管理者进行更科学的管理决策;帮助社会公众把握教育的发展现状,享受更具针对性、更适合自己的终身学习服务。
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