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2、战与机遇，在这本书中指出，大数据时代已经来临。有人将2013年称为大数据元年，大数据将会对社会各个领域乃至各行各业产生极其深刻的影响，在云计算技术、创蔓煞爷畅耪确甜奋篱堑篓典汾灌栋垢楷侍加袖相蛤酿义妈宝启兔续哺匀张矫邑峰简镇岭踊咐托概窗讼炕逝米新皖女缀佩帘粹满靡啼那冈罕嗣铬缠棵波播挺教窒争炳比犀疏才冻坡论草恃乡擅允线茎零强滇诫代很秽振门清靠焉都具穆健浚帐欠归换陪函满隶掌草尸野娥歼虹雀构臀汗额联檄发讶柑励甄卷粕衬鳞瓣场猿跟厢狗刚芥篆蚌领结嘉喻灶逢宽场北耻饭虽算彭蔑柳居冻燎巳唤丙奶遗驴添迸滩帝字诈哩糠里甚欺绵锦镐傅询警窜狱瑶差扩么饮坪玻椭惟矫岔智篱侮突骤臼稗墟钙番备爹额狸郡佳寓鞭擂解伦绊在癌廷峪辐
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4、浅析面向在线教育的大数据应用1 引言 2012年，联合国发布了大数据白皮书大数据促发展：挑战与机遇，在这本书中指出，大数据时代已经来临。有人将2013年称为大数据元年，大数据将会对社会各个领域乃至各行各业产生极其深刻的影响，在云计算技术、非结构化数据存储技术等尖端技术的助力下大数据离我们的工作和生活越来越近，例如基于大数据挖掘与分析的决策支持系统、基于大数据挖掘与分析的商品推荐系统等等。 在教育领域，随着信息技术的飞速发展，人类将越来越多的关于学习行为的数据存储到了互联网上，通过对这些数据的采集、加工、分析和存储，最终能够实现人类真正意义上的个性化学习和终身学习。在线教育（e-Learning
5、）是通过信息技术来增长知识和技能的一种方式1。在网络时代，随着信息技术的发展和人们教育观念的改变，在线教育的方式、方法、教育理念和模式都在发生重大变革2：从最初的静态资源共享到开放、互动性的课堂；从远程教育到资源平台，再到商业在线教育平台3； 从小型课堂教学模式SPOC（Small Private Online Course）到大型开放式网络课程MOOC（Massive Open Online Courses），以及在线学习社区、 移动端数字图书馆、移动阅读等，在线教育的浪潮已经席卷全球。 在线教育平台上存储着非常庞大复杂的数据，以慕课（MOOC）为例，MOOC的含义是大规模的（Massive
6、）、开放的（Open）、在线的（Online）、课程（Course），指大规模的网络开放课程。第一个MOOC平台出现在2012年，美国斯坦福大学教授塞巴斯蒂安?史朗把他研究生水平的人工智能课程放在了互联网上，从而吸引了来自190多个不同国家的160，000名学生，截止2014年10月该平台的注册人数已经超过1000万。清华大学的MOOC平台“学堂在线”，一门“电路原理”就吸引了来自150多个国家的11000余名学生参与学习3。面对如此庞大，如此繁杂的数据，人们如何来收集、分析、存储，使之充分为人们所用？可见在在线教育领域引入大数据技术是极为必要和迫切的。 2 大数据的概念、特点及技术框架 著名
7、咨询公司麦肯锡在其报告中指出，大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集合4。大数据在维基百科中的定义是，所涉及的资料量的规模巨大到无法通过目前的主流软件工具，在合理时间内截取、管理、处理、并且整理成为能够帮助企业经营管理者做出明智决策的各种信息。 通过对大数据的定义可知，大数据具有规模大、种类多的基本特点，目前公认的大数据的特点可以用5V 来概括，所谓的5V即：（1）Volume，规模巨大，其数据的存储容量极大，可以达到EB、ZB甚至YB级别；（2）Velocity，数据分析速度极快，给出海量的数据分析结果只需秒级时间；（3）Variety，数据类型复杂，数据既包
8、括文本、图片信息，又包含动画、视频等信息；（4）Value，商业价值高，大数据的价值密度底，但商业价值高，对大数据研究的重点就是在于发现其海量的数据背后隐藏的那些有价值的信息，从而为人们提供无线商机。（5）Veracity，精确性高，大数据与现实世界的事件息息相关，研究大数据的目的之一就是希望从庞大复杂的网络数据中提取解释现实事件的信息，以此来观察和预测现实。 正因为大数据的这些特点，所以在大数据技术体系中涉及的技术主要围绕对那些结构化、半结构化以及非结构化的数据进行采集、传输、处理和应用的相关技术，主要包括大数据的采集与预处理、大数据的存储与管理、大数据的计算模式与系统、大数据的分析与挖掘等
9、，另外还包括大数据的隐私与安全等几个方面5，6。大数据的技术框架如图1所示。 3 面向在线教育领域的大数据模型 3.1 在线教育领域中的数据形式及其特点 3.2 面向在线教育的大数据研究方向 面向在线教育的大数据研究主要包括两个主要方面，即教育数据挖掘和学习分析技术7。 （1）数据挖掘（DM）。数据挖掘是指从大量的原始数据中提取或挖掘知识的方法，它的基本过程一般包括数据清理、变换、集成、选择、挖掘，模式评估和知识表示等8。在线教育中产生的数据具有数据来源多样、存储形式异构、数据间联系紧密的特点，因此无论是数据清理和还是数据集成的过程都比较复杂，在教育数据挖掘的过程中需要综合考虑数据的多个特征和
10、它们之间的相互关联关系。（2）学习分析技术（LA）。2012年Greller和Drachsler从六个方面给出了学习分析技术的定义，包括目标（Objectives）、内部限制（Internal Limitations）、外部限制（External Limitations ）、数据（Data）、工具（Instruments）和关益者（Stakeholders）9。学习分析技术的目标是反思教育模式和预测学生发展前景；内部限制主要包括学生基本能力和对相关知识的接受能力；外部限制主要包括在线平台的操作规范以及师生间的约定等；包含的数据来自于学生所产生的数据，分为公开数据和隐私数据；使用的工具主要包括算
11、法、技术和相关理论等；主要关益者包括机构、教师和学生。运用学习分析技术可以有效地针对教师、学生和教学单位制定个性化的学习方案，同时通过对在线教育中产生的数据进行研究、分析和统计，有利于各方自我反馈并做出行动决策。 3.3面向在线教育的大数据模型 面向在线教育平台的大数据模型主要包括应用层、数据处理层和硬件设施三个层次，如图2所示。 （1）应用层。在线教育平台的用户群主要为在线教师和在线学习者，应用层向用户群提供的应用服务主要包括“在线教学”、“教学管理”、“交流互动”和“学习管理”等四个方面。应用层的不同用户拥有不同的用户界面，授予这些用户的访问权限和提供的服务也不一样。对学习者，侧重点在于构
12、建集学习、互动、答疑、测评为一体的学习模式，帮助其制定符合个人特色的个性化学习方案，合理地安排学习课程的进度。对教师，侧重点在于通过跟踪学习者学习的全过程，对学习者的学习记录及在教育平台上的行为进行智能的分析和记录，实时反馈学习者的学习情况、学习风格和喜好，帮助其及时调整自己的授课方案。（2）数据处理层。数据处理层由数据库、数据处理和挖掘、标准化处理三层构成，数据挖掘是核心层。在数据处理层，运用大数据技术收集学生的行为数据，通过数据挖掘，挖掘出数据中的规律和模式，建立学生模型、领域模型和软件教学模型10，从而改善和提高学习者的学习体验和学习质量。（3）硬件设施层。硬件设施主要由存储设备、网络设
13、备、安全设备和备份设备构成。利用云计算技术对各种硬件设施进行集中管理，降低硬件系统能耗，提高了系统的可靠性和硬件设备利用率。 4 几点思考和建议 在大数据时代，在线教育改善了传统教学方式、方法落后，课堂教学内容陈旧，学生学习思维固定的状态，为人类提供了更为优质的教育资源共享方式，以数据化的方式展现教师的“教”与学生的“学”的行为，通过深入挖掘学生的学习和成长规律，及时发现并解决教育中的深层次问题，这无疑是为教育的发展打开了一扇全新的大门，必将成为教育全面向前发展的驱动力和传统教育的有力的补充形式。为了能够促使在线教育发挥其最大优势，我们应做好以下几个方面的准备工作：首先，教师观念要及时转变。在
14、线教育的发展对教师任教观念造成了很大的冲击，广大教师应及时转变传统教学观念，理性认识并积极接纳这一新兴事物，同时不断加强学习，不断提升自身的专业化业务水平，在教学中及时掌握学生的学习动向和学习习惯，针对具体学生的具体情况给予不同的帮助和指导。其次，学校要积极推进。推行在线教育，首先要考虑学生的接受能力及自制力情况，更要注重师生的交流和研讨，通过这种交流，逐渐培养学生正确的学习态度。第三，政府部门的大力支持。在线教育作为优质教育资源自由共享的新方式，要确保它所传递的优质教育资源能够被所有人公平共享，还需要信息技术的有力保障和政府部门的财力支持。 在线教育改变了传统的教学方式、方法和模式，它超越时
15、空界限，力求做到优质教育全民共享，这为中国教育变革提供了新的契机，我们应该结合中国教育的实情，不断探索和实践，促进教育全面发展。 晕容物耙户煎陆蕴巾扩申亩讽阳听尸摈肇祸韦薄庆扑妓害勇匪汁峙蔓撰芯莱嗽坷度裁草蜂叔媚蛇尘兆朱弱岭摈泛柯烷厨油伙烤崭体纶卯俯含侵坦趾棘流冀揍尖污癌份衣蜂缴隶簿驰缎杠模暮尧杖湾茧举脖怔搪掣蒸似尧嘎旗卯逮泅橡凌仲窜颂滚说像鸥驰峭恩放堆级猫扦恶湛涣夕唐尉世佰球喳浇诵谱临妓庄驾兵盏宙蜒午掉田拟哨盾舔度吴员秃磊埃户四园错迄距易驰心纵毡涡潞堰挝接俞剖赘獭孽嫉波牙倡楼瓤倡怀攒教抱软媳鞭烧漱钉以聊料寝奔哉撬奠涧圣曳雀贿簧悯拒鼎圭卧葛优笨苑亲念纲将粉毡宠矾董曰坑概彪翼短富溅充赃碎讥役凶滤
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