大数据分析技术下的智慧教育平台设计

摘要：为实现教育过程中的一站式在线服务，基于大数据分析技术设计包括数据资源库、大数据分析层、智慧教育信息云服务层、应用服务层和表现层的智慧教育平台。大数据分析层采用Hbase数据库结合SQL计算执行引擎分析智慧教育数据，将分析得到的学生、教师以及资源信息等传递至智慧教育信息云服务层；智慧教育信息云服务层通过验证用户、服务绑定和服务提供，使平台用户享受平台存储文件、课程管理和课程等服务。智慧教育信息云服务层中在线学习模块的管理员审核教师备课资料和学生学习资源、教师在线或录播授课以及学生课程选择与确定功能的实现，实现教师、管理员以及学生的在线信息交流。平台测试结果表明，该平台可根据学生个性化学习行为提供个性化教学和管理，实现教师、管理员与学生的在线交流，且平台教育资源存储服务和教育资源门户服务均可实现，应用价值高。

关键词：教育平台设计；智慧教育；课程管理；大数据分析；在线学习；教育资源存储

引言

当前由于存在海量教育资源，导致教育应用平台建设资源分散和低水平重复建设问题严重，教育信息化虽在网络环境和硬件建设方面取得一定成果，但尚未能实现大数据下的智能服务，造成教育平台建设发展不均衡，无法向教师、管理员和学生提供一站式在线服务，成为影响教育信息化的重要难点。智慧教育是指将信息化理念运用在教育领域[1]，全面深入地运用现代信息技术，加快教育改革与发展进程。随着大数据分析技术在教育领域的不断深入，翻转课堂、MOOC等一些新兴教育模式逐渐兴起，技术革新推动教育模式发生转变，如何利用大数据分布式数据存储特点[2]，构建大数据环境下的智慧教育平台，克服学习障碍，实现智慧学习是众多学者关注的热点问题。大数据技术合理整合教育资源，向教育行业人员提供了虚拟服务，辅助教师和学生简化智慧教育平台开发部署过程，构建出适合教育和科学研究的智慧教育平台，为平台使用者提供存储文件、课程管理和课程等服务。发展智慧教育云平台能够在为学生创建良好学习环境的同时，向教师、管理员和学生提供一站式在线服务[3]，因此，本文基于大数据分析技术设计智慧教育平台。

1智慧教育平台设计

1.1大数据分析技术平台

智慧教育平台采用大数据分析平台的分布式框架。大数据分析技术平台将大数据处理、数据交换与共享以及数据分析挖掘合理整合，用于智慧教育平台设计过程中，大数据分析技术平台框架如图1所示。SQOOP数字交换工具通过同步学校以及外部存储系统的教育资源数据，将教育资源数据保存在文件系统中，文件系统中海量教育数据传输到大数据分析层，大数据分析层采用HBase数据库结合SQL计算执行引擎，分析海量智慧教育数据，业务层主要挖掘、分析和处理智慧教育信息数据。

1.2平台总体架构设计

基于大数据分析技术设计的智慧教育平台总体架构包括数据资源库、大数据分析层、智慧教育信息云服务层、应用服务层和表现层五部分[4⁃6]，基于大数据分析技术的智慧教育平台总体架构如图2所示。数据资源库中包括所有智慧教育平台设计数据，将数据传递至大数据分析层，采用SQL计算执行引擎计算处理多种智慧教育信息，得到学生、教师以及资源信息等，将所得多种信息传递至智慧教育信息云服务层[7]，使使用者在移动终端界面体验智慧教育平台的各种服务。

1.3智慧教育信息云服务层设计

智慧教育信息云服务层连接平台使用者与平台应用服务[8⁃10]，是智慧教育平台的核心层次，具体包括在线学习和平台信息与管理两个模块，在线学习模块包括教学、审核和交流功能，平台信息与管理通过用户注册账户、权限分配和身份审核等实现平台信息管理。智慧教育信息云服务层中平台使用者与平台服务关系如图3所示。智慧教育信息云服务中心包括使用者和服务两部分。使用者通过平台注册、用户管理和登录校验操作，完成智慧教育平台的注册登录，管理掌握智慧教育平台所有注册教师、管理员以及学生的所有基础信息，便于智慧教育平台集中管理[11⁃12]；服务方面，智慧教育平台服务通过服务注册、服务查找和服务管理将平台服务授权给平台使用者，智慧教育平台服务通过用户验证、服务绑定和服务提供，实现平台存储文件、课程管理和课程等服务的使用者授权，使用者即可享受智慧教育平台服务。

1.4平台实现

1.4.1在线学习模块实现在线学习模块是智慧教育平台智慧教育信息云服务层的核心，在线学习模块教学功能是否全面、审核功能是否细致以及使用者体验感均影响智慧教育平台教师、管理员以及学生在线交流状态[13]。在线学习模块包括学生、教师和管理员，在线学习模块功能结构如图4所示。在线学习模块中，管理员主要审核教师备课资料和学生学习资源，课程审查保证智慧教育平台的教学课程质量。管理员通过跟踪学生学习进度并对学习过程采取持续行为跟踪和数据记录，为大数据分析课程提供数据支撑[14]。教师在智慧教育平台的在线学习模块完成教学准备并通过直播或录播对学生进行授课，在线解答学生疑问，教师在课程结束后向学生课程任务和课程总结等实训练习用于辅助教学练习。学生可在在线学习模块中了解课程详细信息并加以选择与确认，学生的课程学习也包括直播课程和录播课程两种，并且学生在课程结束后需完成实训练习，否则，无法进入下阶段课程学习。

1.4.2平台信息与管理模块实现基于大数据分析技术的智慧教育平台信息和管理流程图如图5所示。通过自定义查询与统计判断平台用户添加是否成功，添加成功，则针对教师、管理员或学生分配平台使用权限，权限不同，则信息和管理权限不同，将填写后身份信息交于学校审核[15]，学校审核完成后即可允许信息，完成智慧教育平台信息和管理。智慧教育信息管理分为初级和高级管理两层面：初级层次可管理小范围教师、管理员以及学生基础信息；高级层次可管理一定区域内所有学校教师、管理员以及学生基础信息和功能。智慧教育信息管理的初级和高级层次管理均可为教育平台管理提供智慧教育服务，满足教师、管理员和学生的个性信息服务和决策信息服务。

2智慧教育平台性能测试

实验以某高校为研究对象，数据挖掘和分析该校学生的师生教学和学生学数据，分析得到某学生的学习生活行为信息，勾勒出学生个性化学习行为画像，如图6所示。智慧教育平台根据学生个性化学习行为提供个性化教学和管理，不断优化完善智慧教育平台教学方式和指导方法，将大数据分析技术深入用于智慧教育平台设计，提供更加个性化的平台服务。基于大数据分析技术设计智慧教育平台师生在线交流功能测试结果如图7和图8所示。在图7界面中，学生可获取关于正则表达式和Linux系统等相关学习资料，学生点击Linux系统相关课程可得图8所示沟通交流界面，任意选择该课程授课教师实现在线互动。结果表明，基于大数据分析技术设计的智慧教育平台可实现师生在线交流功能，方便师生交流课程内容。智慧教育平台功能测试目标是确保智慧教育平台以及平台各层次能正常使用，平台测试时需要多种智能终端对平台实施服务访问，测试平台各项功能能否实现。表1是对平台核心服务的测试用例描述，且从表1平台功能测试结果可知，本文设计智慧教育平台各项功能均可实现，说明采用大数据分析技术设计智能教育平台可广泛应用。

3结语

采用大数据分析技术设计的智慧教育平台，采用大数据技术处理智慧教育信息数据，合理整合教育资源，增强教育平台中教师、管理者以及学生间的在线交流，且智慧教育平台的服务管理、远程教育和教育资源门户服务等功能能够较好实现，并能提高个性化教育方法，因此大数据分析技术深入用于智慧教育平台设计意义深远。

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作者：施万里 张余辉 单位：赣南师范大学