遠程教育大數據技術平臺可行性研究

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摘要：大數據時代的到來，對我國各行各業、國民衣食住行都產生了積極有益的影響。如何利用好海量的數據資源，運用前沿的大數據技術，提升遠程教育行業的教學效率、教學質量，是作為遠程教育行業一員需要思考的重要課題。大數據平臺的建設離不開互聯網與信息技術的發展。利用大數據平臺，如何優化遠程教育教學質量，提升教學服務，為學生創造更有效的學習環境值得探究。

關鍵詞：大數據；遠程教育；大數據技術；大數據平臺

遠程教育無論在高校教學還是企業辦學中都占有重要的位置，是信息化教學的基礎。作為成人教育高校，遠程教育是我們最基本的教學方法，現階段國家也在努力推進遠程教育教學的建設工作。近年來，大數據領域發展速度迅猛，相關技術也逐步成熟。在教育行業，每天都會產生海量數據，并且數據實時地在更新，如何利用這些數據，優化學生學習體驗，完善學習評價過程，提高教學質量，是現代遠程教育需要考慮的問題，也是未來遠程教育發展的方向。

一、大數據及大數據技術的概述

1、大數據的含義。大數據，bigdata，維基百科定義為：大數據是指利用常用軟件工具捕獲、管理和處理數據所耗時間超過可容忍時間的數據集。大數據具備的要素可總結成“4V”，體量巨大（Vol-ume）、類型繁多（Variety）、處理速度（Velocity）、價值密度低（Value）。IBM在“4V”的基礎上，又添加了真實準確（Veracity）一項。目前，大數據并沒有一個統一或者公認的定義，但是不同的定義也都是根據大數據的特征為出發點，對大數據的概念加以闡釋。2、大數據技術的概述。隨著信息化時代的到來，數據量的劇增，數據擴展性能需求和硬件性能之間存在的差異，促使大數據處理技術飛速發展。大數據技術主要包括數據采集、數據存儲、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現等方面?，F階段，大數據平臺基本都是依托于Hadoop作為核心技術，Hadoop可以算是大數據存儲與計算的開山鼻祖，現在市場上大多數開源的大數據框架都依賴于Hadoop或者能與它很好地兼容。針對大數據處理技術的幾個方面，列舉一些常用的開源大數據的框架。在文件存儲方面，基本采用HadoopHDFS作為硬盤存儲；離線計算方面，多采用HadoopMapReduce或者Spark技術；在數據的流式處理與實時計算方面，用的比較多的是Storm和SparkStreaming；NOSQL數據庫有HBase和Redis等；在數據資源管理方面，YARN是不錯的選擇；日志收集和系統消息處理有Flume和Kafka；在查詢分析方面，有Hvie、Pig、Flink等；分布式協調服務采用Zookeeper；還有數據挖掘、機器學習等多種相關技術框架供我們選擇和使用。

二、大數據技術對遠程教學的現實意義

現如今，大數據分析已經被應用到美國的公共教育中，成為教學改革的重要力量，我國也陸續開始利用教育行業的海量數據推進教育改革，完善教學體系。大數據不僅為基礎教育提供技術幫助，更多地將運用到高等教育教學中。成人遠程教育是以信息化技術為依托的高等教育，也是最適合運用大數據技術的教育領域。學生在遠程學習的過程中，通過大數據技術對學生的學習行為，考試分數到職業規劃的等重要信息加以分析。大數據分析的最終用目的是為了增強學生的學習興趣，提高學生的學習成績，甚至可以為學生“量體裁衣”，提供個性化的教學服務。信息化高度發展的今天，教師可以通過大數據得到的不僅僅是學生的分數，而是通過監控學生的數字化學習過程，比如學生在線學習的活躍程度，在線時長，某一科目的學習時長，課程點擊率等數據，對學生的學習行為加以分析，及時診斷出學生學習的問題所在，提出改進的建議，并可以預測出學生的考試成績。在考試評價方面，我們需要摒棄傳統的只追求正確答案的考試觀念，必須要超越傳統觀念，考慮學生是如何完成整個考試的行為過程也同樣重要。國家開放大學的課程已經逐步采用網上考核的方式，大數據技術可以通過記錄分析學生的考試過程，比如學生在每道題上花費的時間，最長時間是多少，最短的是多少，每道題目的得分情況，由此判斷學生的哪個知識點掌握的不扎實，有助于完善教師的授課策略，提高教師的授課水平。也可以通過這些監測出來的信息，形成學生的個性化教學方案，做到真正的“因材施教”。

三、遠程教學中的大數據平臺的可實施性

大數據技術平臺在遠程教育教學的應用具有重大意義，如何實現在遠程教育中對大數據平臺的應用，主要應該考慮以下幾個方面。1、數據存儲。目前，大數據的存儲技術采用的分布式的存儲方式。以Hadoop的HDSF分布式文件系統為例，HDFS除了具備其他分布式文件系統的特性外，還具有高容錯性的特點，就是一個數據會保存多個副本，防止數據丟失，在存儲數據的節點出現故障時，需要采取冗余備份或者鏡像的方式來保證數據的恢復，在安全性上有保障。這就提高了在遠程教育教學中，學習數據的安全性和穩定性。HDFS還具有高吞吐量的特點，而且支持TB到PB級別的數據存儲。因為遠程教育的學習方式不受時間和地點的限制，所以，參加學習的學生每天都會產生難以預計的學習行為數據，高吞吐量和支持大文件存儲的特點，為遠程教育的海量數據存儲提供了基礎。2、數據讀取。傳統的網絡數據量較大，一般都存儲在硬盤當中，雖然磁盤的容量在穩步增加，但是磁盤的讀取速度并未大幅度提升。磁盤中可以存儲大量的數據，但讀取效率低也是磁盤存儲一直以來的弊端，這肯定會導致數據分析的效率低下。因此，在大數據技術中，利用前文提到的Hadoop中的HDFS以及YARN分布式文件系統對數據進行存儲后，可以大大加快數據的讀取速度，從而提高整個數據分析的效率，Storm技術和Spark技術也能夠滿足實時性的要求。3、數據分析。對于大數據的分析，經常采用數據挖掘技術，就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程，是非常適合研究用戶興趣分析、網絡行為分析、情感語義分析等領域的大數據分析。相對于傳統的面授課堂，遠程教育的學習方式，在很大程度上有它的靈活性與隨意性，所以學生在學習的過程中有著很大的差異性，比如在線學習時間點的差異，在線學習時長的差異，學習所在地點的差異等，隨后產生的學習過程與學習結果也存在這差異，分析這些數據中可能存在的規律，提取出依賴關系和模型，甚至可以將目標數據從抽象的轉換成可視化的進行分析，由此產生的結果，有助于在教學過程中，做到“求同存異”，在整體教學進度保證一致的前提下，在教學輔導、課后作業及階段測試中給出個體多樣化、個體差異化的幫助，爭取做到可以全面評價并及時反饋各階段的學習效果。也可以通過數據分析，將學生的學習行為進行歸類，根據學生的興趣點，在課程相關的地方，給學生自動篩選出與其有強依賴關系的學科或者課程，提供給學生更多的學習機會，拓寬學習廣度。在考試方面，大數據技術將針對學生答題試卷進行分析，找出短板，及時調整教學策略。通過大數據的分析技術，在對學生的學習行為數據做有效的數據處理之后，遠程教育可以逐步優化教學安排，保證教學質量，完善教學輔導，實現教與學效率的全面提升，同時也促進了成人高等教育的終身化發展。4、數據安全?；ヂ摼W時代，人們已經依賴于各種社交軟件與平臺的使用，各種賬號數據信息都往往涉及到個人身份信息，銀行卡信息甚至地理位置的信息。這些在網上填報的信息，都有造成個人財產損失的隱患。遠程教學具有網絡化的特征，其對大數據的應用需要注意安全性。通過網絡傳輸、存儲的數據都有一定的安全隱患，我們就需要用大數據技術在從數據采集到數據銷毀的整個數據的生命周期做到安全防護。在數據采集方面，可以在初期采集階段做透明數據加密處理，也可以進行數據的融合，提高安全性；在傳輸階段，可以使用虛擬專用網絡來建立一個安全的數據傳輸通道；在存儲方面，則可以運用分布式的云存儲技術、脫敏技術、還有容災技術等，提高數據存儲的安全性；處理數據方面，主要最好數據隱私的保護，在此基礎上再完成數據挖掘的過程；在使用數據時，身份認證、數據真偽識別、分布式訪問權限控制、追溯數據源等技術，都是進一步避免數據泄露的可能性。安全問題是遠程教學中的重要問題，學生在使用遠程教學系統時，最先考慮自己的信息是否安全，運用大數據安全技術，可全面維護遠程教學的安全性。

四、大數據技術在未來遠程教學中的發展

在未來的遠程教育發展中，隨著大數據技術的進一步發展，不斷優化，利用大數據技術強化教學方法，提高教學質量，必將是一個不可避免的趨勢。公共數據的不斷開放，教育數據的開放程度也將越來越高，遠程教育的過程中，可以提供一系列的教育增值服務，更有助于高校之間教育數據的互通。大數據定會促進遠程教育的創業與發展，實現高等教育的深層改革。

遠程教育的發展，是教育信息化的重要一步，將大數據技術應用在遠程教育中，優勢非常明顯。遠程教育產生的海量數據資源，大數據技術將這些資源進行存儲、篩選、優化、處理之后，將一系列結果展現出來，為成人高校的教與學提出了有力可信的參考。深化遠程教育教學的意義，大數據技術推進了遠程教育的發展，表明大數據技術的實踐價值。

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作者:陳小樣 單位:吉林廣播電視大學