大数据及其关键技术的教育应用
136
数据库技术
为什么登不上
Database Technology
东华凤九电子技术与软件工程
Electronic Technology & Software Engineering
近几年，大数据中的各类技术得到快速完善，促使其逐渐融入在各行各业之中，教育领域也开始应用其中的关键技术，如：挖掘数据、云计算以及学习分析等技术。通过这些技术能够促使现代教育得到更多便利，尤其是在对信息数据进行收集、分析、储存、决策等环节，更是可以利用这些技术带来的便利强化自身水平，这对于现代教育而言属于一种较为有利的保障方式。但为了确保保障效果，现代教育依然需要深入探究大数据及其关键的应用。1 大数据及其关键技术概述
大数据是指借助传感器设备及计算能力，解析与挖掘显示世界、虚实融合世界、虚拟世界网络数据，以此实现判断决策。在教育领域中，逐步实施各种课程管理系统、学习管理系统、互动网络平台等。大数据使教育信息的编程能够通过数字进行传输、量化和捕获，实现过程性考察，推动教育革命。大数据海量技术为获取教育数据提供了技术基础，但原始数据只是基础。只有利用收集到的教育数据，建立学习
分析模型，阐明教育变量之间的关系，赋予数据意义，才能将数据转化为信息。实现数据-信息-知识-智慧的逐级挖掘。关键技术如下：1.1 教育数据挖掘
该技术主要是利用人工智能、数理统计、数据挖掘、及其学习等方法技术，处理分析原始教育信息，以构建数据模型，分析学习者学习内容、和结果、教学行为与资源的变量，预测学生的学习趋势。通过这种方法，支持学生家长、教育工作者、教育研究人员、学生和软件开发人员，做到教育系统资源良性互动。1.2 学习分析
该技术研究对象以学生及其环境为主，通过分析海量教育数据，发现潜在问题，预测学习者的表现、进步。学习分析技术以学习者产生的学习数据信息，通过数学建模、处理数据技术的方式解释数据，根据分析信息及结果数据，探究学习情景与过程，发现学习规律，促进学习者学习。该技术利用数据建模、数据解释、数据挖掘优势，采集、存储、表示及分析学习平台内诸多数据信息，借助分析测量方式评估、干预与预测学习者行为，为其提供量身定做的教育，改善教学效能。
2 大数据及其关键技术的系统架构
教育系统是以大数据技术为支持，涉及技术架构、基础支撑、智能应用等多层次、多要素复杂生态体系，构建教育平台架构，需借助系统顶层设计方式，建立系统架构模型。2.1 教育平台模型
为从整体角度确定各项用于教育场景的大数据及其关键技术，设置大教育大数据技术平台模型，由智能创造、智能支持、智能服务构成，为教育场景提供技术支撑。2.1.1 支撑模块
教育系统中以程序库、计算框架等软件环境支撑，一级芯片、
大数据及其关键技术的教育应用
唐利红
好玩的游戏排行
（长沙民政职业技术学院  湖南省长沙市  410007）
传感器、终端、服务器等硬件设备支撑。基础设施见表1。2.1.2 创造模块
该模块作为教育系统核心模块，能够从外部感知数据，实现从数据至智能的加工，完成智能输出。数据获取包含智能数据感知、大数据擦剂等，可通过外界环境感知触觉、听觉、视觉等，在系统内采集行为与业务数据；信息加工包含清晰、转换数据，提取特征；知识构建包含机器学习建模、知识工程与专家系统；智能输出执行，能够显示与发生、控制策略及控制逻辑。2.1.3 服务模块
能够对外输出系统服务，涵盖知识管理、大数据、人工智能等技术。
2.2 核心平台框架
核心平台涉及关键技术、软硬件设施等，建设难度较高，可将其分为技术支撑层、关键技术层及技术服务层这三层架构。其中，技术支撑层能够为系统提供软硬件支撑，包含计算设备、芯片、传感器与计算框架；关键技术层，包含人工智能技术、大数据挖掘技术、大数据分析技术、资源关键技术、知识管理技术；技术服务层包含AI 能力中心、大数据中心、资源中心、知识管理中心。3 大数据及其关键技术的教育应用3.1 挖掘资源
早期的网络教育学习数据挖掘主要目的，是基于网站教育日志等等数据的自动挖掘，现在新的利用计算机信息技术支持的交互式教育学习分析方法和教学工具，为教学量化和自动收集有关学生学习行为等的数据挖掘带来了新的学习机会。特别地它是更加易于集成、易于模块化和容易复杂化的，在线机器学习数据系统使它提供了大量更多不同类型的学习数据，其中几乎包含了传统数据挖掘分析算法中所需要的许多数据变量。挖掘流程如图1所示。
教育预测数据挖掘的功能用于发现这些教育数据过程中的学习模式和发展规律，探索如何建立一种预测模型，重新定义发现和分析预测初中学生如何参与学习。例如：Hung,J.L.等研究开发了一种在线教育课程学习评价调查方法，通过统计分析高危学生在线学习课程的注册学习成绩日志，一年总共有七千余名高危学生在800门
摘　要：
本文以大数据及其关键技术为基础，在表明大数据及其关键的基础定义与发展现状后，分析其在现代教育中的应用价值，以及其在教育中的实际应用。
关键词：系统架构；关键技术；数据挖掘图1：大数据及其关键技术的挖掘流程
137
数据库技术
Database Technology
电子技术与软件工程
Electronic Technology & Software Engineering
免费注册在线课程，其中存在23854527份课程学习成绩日志，结合高危学生在线人口发展特征调查数据、课程学习结束时对高危学生人口开展的在线课程学习评价问卷调查，便可发现高危难度学生和高难度表现的人口特征，预测高危学生的学习成绩，并深入研究高危学生的高表现，以及其对在线课程学习满意度的直接关系。3.2 云计算
目前，核心云计算产品主要是指云计算服务，云计算产品的核心技术主要是企业云计算的核心硬件技术、软件技术和企业云安全数据管理的核心技术。分为微观视角，主要产品研发的云服务提供商，包括数据的咨询服务，咨询服务，业务网络传播数据的云，云，云服务的发展服务，在线和离线是云管理和服务的发展可以分为数据开发服务，云开发数据存储服务、在线数据库开发、在线测度开发软件服务、在线开发测试软件服务和用户在线开发应用服务。云硬件系统核心技术的主要组成部分是云数据服务器、云数据存储器和云数据处理设备。云端的网络通用终端数据计算处理设备、通用的云网络终端数据中心和各种云网络设备、集装箱和云通用网络数据处理服务中心等硬件设备组合而成。3.3 学习分析
该分析技术以来自学生和其他学习者的环境数据为主要研究预测对象，研究者的目标主要是分析新生海量高等教育学习数据，通过数据建模分析，准确了解潜在的学习问题，优化新生的学习分析方法，预测未来学生在整个学习过程中的显著进步和突出表现。基于学生学习心理分析数据技术的智能模型基于学生学习数据主要包括学生学习数据，再经过大量的数据采集、数据存储、数据处理，最后，收
集了学生智能教学的数据。所谓的学生智能教学数据主要由实时教学图像、语音展示视频、互动学习行为、教学过程绩效考核等智能数据组成。此外，学习信息技术和数据分析学生在整个学习过程中有效的信息数据处理的情况下自动建立数据模型，使用数据处理分析技术科学解释模型相关数据调查数据、信息和数据统计分析根据模型发生过程的学习和实践情况，来帮助我们了解每个学生的学习过程的具体的法律学校提供了一个参考的数据优化的程序设计课堂教学过程，帮助引导学生不断地改进自己的学习方法。数据分析管理技术委员会通过技能的学习模型的数据、信息，结合深度学习数据挖掘分析的优势三个管理信息收集、存储、分析和数据处理描述了学校信息管理系统，最后通过将数据分析后的结果应用客观分析评价学生学习管理的行为，预评估学生学习发展的新趋势的同时，给自己的学生一组学习管理方法，调整自己，从而有效地同步，促进学校教育管理持续改进的有效性。3.4 适应教学
适应教育是为了让每一个学生得到最大的发展，能够根据学生的情况调整适应型教育的内容、方法和过程的最佳教育状态。实施适应性教学，需要根据每个学生的特点和学习状况进行综合分析。大数据使追踪和整合这些数据成为可能，并为学生提供个性化支持。最常见的适应教育系统是在线学习，各种各样的学习管理系统和在线学习平台可以完整地记录学习者的学习过程。将学习者的人口学
特征和学习风格特征结合起来的学习过程的记录，能够明确地反映学习者的学习路径和特征。有效地记录学习过程，综合评价学习状态，在此基础上进行诊断和推荐，有针对性地进行授课。
魔剑阿波菲斯图片
目前代表性的自适应学习系统是克牛顿学院和凯汉学院。这个自适应学习系统，把重点放在学生的学习支援上，学习系统试图作为一个教师，对学生的学习进行记录、诊断和自动干预。适应学习的另一个方面是教师的教育支持。需要指出的是，目前的学习制度仍有许多局限性。在mooc 的早期阶段，人们关注的是教师是否会取代网络课程。教师不可能在短时间内消失。相反，他们将在技术的帮助下提高自己的专业性，改变角。大数据将成为教师教学的有力助手，帮助教师更好地发挥自身作用，促进学生学习。3.5 应用方案
在大数据时代，mooc 、倒置教室、在线视频的创建是为了为学生提供大量的学习资源和个性化的学习服务。同时，mooc 可以帮助教师创新教学模式，设计大型开放课程。根据研究结果，文献管理软件NoteExpress 提取10个关键字，对其发生频率进行分类统计、总结和分析。最终得到教育系统高频关键词常见词矩阵表。其中，关键词大数据出现至少上百次。除此之外，相关人员为了进一步对其展开精准分析，深入探索知识内涵，还可以针对基础结构展开适当调整，这样大数据及其关键技术就能在教育领域获得无限的可能性。4 结束语
综上所述，站在当今社会的角度来说，大数据已经在经济社会发展中起着较为重要的作用，当现代教育开始灵活运用大数据及其关键技术后，便可大幅增加教学合理性，还能在拓展教学多样性的同时保证评价客观性。虽然目前大数据及其关键技术在教育领域的应用情况并不成熟，但只是缺乏相应基础与指导，不可直接否认大数据及其关键技术对于教育领域的实际效果，因此，教育领域在未来发展中，
需要将大数据及其关键技术作为首要研究重点。参考文献
美容养颜汤的做法[1]李自美.大数据及其关键技术在边疆地方高校转型发展中的应
用研究[J].数字技术与应用,2020,38(01):49-50.
[2]王若成.大数据环境下学生行为分析系统中关键技术的研究
[J].信息技术与信息化,2019(07):196-198.
[3]柴唤友，刘三女牙，康令云，张雅娴，李卿，刘智.教育大数
据采集机制与关键技术研究[J].大数据,2020,6(06):14-25.[4]辛继胜，刘泽华，李昊.课堂教学大数据采集与分析平台架
构及关键技术研究[J].广东轻工职业技术学院学报,2020, 19(01):11-17.作者简介
唐利红（1988-），女，湖南省岳阳市人。硕士学位，中级职称。研究方向为大数据应用开发。
表1：系统支撑
主要构成性能简介番茄是水果还是蔬菜
传感器感知环境信号，采集数据芯片配合传感器，独立处理感知信号
AI 芯片拥有强大浮点计算与并行计算能力，适用深度学习算法计算机器学习框架封装机器学习算法，为机器学习提供运行环境与通用组件
存储计算框架
分布式存储和计算数据

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。