高职教育大数据平台建设研究

随着全国高职状态数据平台的数据不断采集积累,平台数据的种类日趋丰富,数据迅猛增长,呈现出大数据的特征,全国高职状态数据平台的数据采集及时性、数据质量问题趋于凸显,严重制约全国高职状态数据平台的应用与服务.针对此问题,提出一种基于大数据技术的数据融合理念,建立"三级—五层"数据中心的高职教育大数据平台,从三级数据中心、数据分析与应用等角度详细介绍了平台的设计,通过研究建立云数据采集、数据同步更新、数据质量检测等机制实现平台数据互通共享,提升数据质量与应用.     

大数据与教育大数据探索

人类社会已进入大数据时代,大数据的利用已受到广泛的重视,并产生了巨大的应用和商业价值。教育领域的大数据被认为是大数据的一个重要领域,大数据与教育的融合是现代教育发展的必然要求,基于大数据及其教育领域应用探讨是我们值得研究的问题。     

试论大数据与个性化教育之实现

随着云计算、移动互联网、物联网等技术的发展,我们生活的世界早已淹没在数据的海洋中,身边的一切皆可数据化。大数据的威力势如破竹,教育领域也深受影响。以教育大数据为基础的学习分析,能够全面地了解学习者的个性面貌,有助于有的放矢地为每一位学习者提供适合其个性发展需要的服务。     

基于大数据的学习者行为分析平台构建研究

近年来,国内的微课、慕课、网络课堂等发展迅速,依托大数据技术,能够把学习过程和效果更加透明地呈现给每一个学习者。文章基于Hadoop生态系统,设计并开发了一个轻量级的教育类大数据处理系统,可从网络课堂、网站、微信、APP等新媒体获取数据。通过对数据的收集、清洗、分析,进而挖掘数据中更多有价值的信息,为学习者提供更好的服务。文章以网络课程网站中session数据分析为例,通过分析可获取页面跳转转化率、热门课程离线统计、广告流量实时统计和黑名单过滤等,为网络课程网站的后期建设提供量化依据。     

大数据与智慧教育

智慧教育是教育信息化发展的最新愿景。教育大数据汇聚存储了教育领域的信息资产,是发展“智慧教育”最重要的基础,而数据挖掘和学习分析技术是连接教育大数据与智慧教育的桥梁。建构基于大数据与学习分析技术的智慧教育教学,需要从教育网络大平台建设、学习者学习方式变革、课程教学方式创新、教育数据挖掘与学习过程分析、学校教育系统重构等多个角度去推动。     

大数据时代的教育技术发展取向

大数据时代的降临引发了整个社会技术和思维的变革,对教育技术的发展也产生了重要的推动作用。大数据时代教育技术将会实现"数字化"向"数据化"的转型,促使教育技术新范畴"分析"的产生,并将智慧教育作为其新的发展使命。同时,大数据技术也将引发教育技术隐私伦理和价值判断的危机,教育技术需要树立信息社会的生态伦理观,并坚守以人为本的价值观。     

教育大数据的来源与采集技术

教育数据的全面、自然、动态、持续采集是构建教育大数据的基础性和先导性工作。业务的差异性直接导致教育数据来源更加多元、数据采集更加复杂。文章探讨了教育大数据的来源,认为教育大数据产生于各种教育实践活动,核心数据源头是"人"和"物";介绍了4大类、13种常见数据采集技术,包括物联感知类技术、视频录制类技术、图像识别类技术以及平台采集类技术,指出每类技术采集的数据范围和重点有所不同;总结了教育数据采集的注意事项:要提前规划设计,要有清晰的边界,要保持连续性和规范性,采集粒度要尽可能小,采集过程要符合伦理道德。     

我国教育大数据技术及规范发展的进程、问题、对策探究

文章采用内容分析法,从教育大数据的采集、分析、管护技术及规范等方面进行系统的分析和归纳,研究发现当前我国教育大数据存在数据采集过程困难、非结构化数据存储难,关键分析技术滞后、大规模数据输出有限,数据管护体系有待完善、专业技能培训不足,缺乏统一规范、法律法规制定有待细化等问题。鉴于此,建议建立综合性采集机制、开发多样化技术设施设备和新型数据库技术,加强Hadoop等分析平台相关核心技术的使用和掌握、引进专业化的大规模数据处理技术,建立分级管理体系、涵盖国家、学校和机构等层级,加强数据管护技能培训、培养专业化人才,建立统一标准体系、细化信息保护方面的法律法规等对策,为我国教育大数据的研究和实践提供参考和借鉴。     

大数据背景下高校教育数据的分析与应用研究

教育数据在大数据时代成了宝贵资源,其价值已经在国内外引起了相关方面的高度重视。为挖掘教育数据中蕴含的有价值信息,笔者提出了教育数据分析的模型,并以高校常见的学生、成绩、消费和门禁等方面的数据为例进行分析研究,为高校教育数据分析与应用提供参考。实践中,教育数据内涵丰富,分析方法众多,有待做进一步的深入研究,以便更好地服务于教育教学和教育管理。     

教育大数据应用方向和关键技术研究

本文分析了大数据技术在教育领域的应用方向,认为大数据对改善课程教学质量、提高远程教育效率、实施个性化教学,以及提高教育资源配置和教育决策的科学性都具有重大意义。从技术实施角度探讨了教育大数据应用的关键技术和所面临的挑战,包括数据存储、索引、数据分析、可视化、使用者、隐私和道德问题等。     

知识流视角下数字图书馆智慧型服务平台设计

数字图书馆作为大数据时代下的新兴产物受到了人们极大关注。基于知识流视角分析知识流动与数字图书馆知识服务之间的关系,同时探析数字图书馆智慧型知识服务模式的价值诉求,并设计了数字图书馆智慧型知识服务平台总体结构。平台以需求分析模块、信息聚合模块、服务应用模块与服务反馈模块 4 个模块为核心向用户提供知识服务。通过构建该数字图书馆智慧型知识服务平台,旨在为相关行业的数字图书馆建设提供参考借鉴。     

大数据支持下的数字教育资源生态建设

我国数字教育资源存在资源整合困难、质量难以保证、资源建设与应用脱节、资源流通共享困难、个性化资源缺失、资源利用率低等诸多现实问题,大数据为数字教育资源的生态建设带来了新契机。文章从资源建设、资源流通以及资源应用三个层面,分析了大数据对资源建设与创新应用的影响,探讨了基于大数据构建优质资源生态的基本思路,最后提出几点实施建议。     

区域教育大数据中心平台建设探讨

智慧教育正在引领新一轮区域教育信息化发展与改革的浪潮,而教育大数据是实现区域教育系统"智慧化"升级改造的基础。文章在定位区域教育大数据中心平台价值的基础上,重点对区域教育大数据中心平台的架构进行了设计,并对平台建设与运营中存在的三大关键问题——教育数据的适度开放、教育数据的全面治理、教育数据的创新应用进行了初步探讨,期望能够为各地区教育大数据中心平台建设提供一定的指导和参考。     

基于大数据的学生个体智慧评价平台的设计与实现

学生个体智慧评价平台创造性地将现代教育测评技术与信息技术进行深度整合, 通过 实时采集学生及相关对象教育活动中产生的数据,进行常态监控、科学分析和技术反馈,实现学生个体评价的智能化。本文介绍学生个体智慧评价平台的设计与功能实现,包括数据采集系统、数据清理系统、数据分析系统、预警及反馈系统等。平台已在多所学校试验运行,取得了良好效果,为精 准评价学生个体发展提供了有效的解决方案。     

云共享物流平台构建的关键技术研究

阐述了云共享物流平台系统的构建过程,并对构建过程中所涉及的关键技术进行了探讨。给出了云共享物流资源平台及其服务的相关说明,在此基础上,围绕碎片化物流资源的智能感知、虚拟接入、服务化以及运营管理等问题展开研究,为实现高效、快捷、绿色的物流资源共享平台系统提供支持。     

基于 ELK+Kafka 的智慧运维大数据分析平台研究与实现

基于 ELK 在智慧运维大数据分析平台实现海量数据分析,对 ELK 的部署结构进行优化,并在日志采集和日志处理中间增加 Kafka 消息处理队列,减轻 Logstash 压力,增加集群高可用性。通过 Logstash 的 Filter 插件利用正则表达式实现日志数据拆分,将拆分后的字段在 Elasticsearch 中存储,最终利用 Kibana 对日志数据进行搜索、绘图和展示。使用基于 ELK 的智慧运维大数据平台解决了运维过程中日志采集、日志处理、日志可视化问题,同时在数据处理上实现了接近 1s的延迟搜索。     

大数据信息统计编制共享平台建设研究

选取典型的机构编制共享平台建设案例,针对平台建设的现状进行调查和对比分析,并利用大数据和云平台技术开展信息统计研究.在统计调查过程中,归纳共享平台建设过程中值得借鉴的优势,对普遍存在的突出问题逐一找出解决办法,有针对性地匹配合适的对象以供参考.不仅为完善"编制共享平台"建设提供理论依据,为借鉴"编制共享平台"建设提供实践参照,还可以为全国各地编制管理方面的信息化统计水平提升提供一定的帮助.     

关于教育技术学领域中的若干关键技术

在过去几十年中,计算机与人工智能技术在教育中的应用主要关注如何用机器来帮助学习者学习,并部分地“代替”教师的教学工作;随着信息技术的发展与教育教学理念的改变,教师的地位依然没有变化,而角色发生了重要的改变,用新技术支持教学(过程)的设计、互动分析与评价,进而支持教师及其教学,在一定程度上“解放”教师的生产力,这已经成为一个重要趋势;教育乃复杂巨系统是众所周知的,但从复杂系统角度对教育系统进行的研究依然匮乏,因此,从宏观层面引入数量分析与建模思想,从复杂系统的角度研究教育教学系统的演化规律,也是教育技术领域的一个重要研究方向。本文阐述了教学设计自动化技术、教学互动分析技术、教学自动测评技术和教育系统仿真技术等的概念、重点关注的问题、研究现状及发展趋势,以期为广大教育技术工作者提供一点借鉴。