基于大數(shù)據(jù)的云教學(xué)環(huán)境設(shè)計(jì)*

劉中宇，劉海良

（中南大學(xué)信息與網(wǎng)絡(luò)中心，湖南長沙410083）

一、引言

“大數(shù)據(jù)”是繼云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后IT產(chǎn)業(yè)的又一技術(shù)變革，它已受到各界的廣泛關(guān)注，它將對國家治理模式，對企業(yè)決策、組織和業(yè)務(wù)流程，對個(gè)人生活方式都將產(chǎn)生巨大的影響。在研究領(lǐng)域，麥肯錫認(rèn)為，數(shù)據(jù)已成為流入全球經(jīng)濟(jì)每一個(gè)領(lǐng)域的洪流。大數(shù)據(jù)完全能夠成為企業(yè)的新型資產(chǎn)，形成競爭力的重要基礎(chǔ)，并發(fā)揮重要的經(jīng)濟(jì)作用，[1]大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠幫助用戶在茫茫的數(shù)據(jù)海洋里快速找到所需的資源。[2]這些迅速發(fā)展的業(yè)界變化，也吸引了教育界學(xué)者的關(guān)注，且因現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心技術(shù)無法滿足大數(shù)據(jù)需求而可能引發(fā)的IT架構(gòu)重構(gòu)等發(fā)展態(tài)勢使得大數(shù)據(jù)有演化成為一個(gè)新型學(xué)科的趨勢。中國工程院院士、中科院計(jì)算技術(shù)研究所首席科學(xué)家李國杰就指出大數(shù)據(jù)將成為信息科技的新關(guān)注點(diǎn)，并形成新型交叉學(xué)科：網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)科學(xué)。[3]構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的云教學(xué)環(huán)境以提高教育資源的應(yīng)用和增強(qiáng)師生之間的互動(dòng)是當(dāng)今教育信息化的主題，而要解決以上的幾個(gè)問題，我們就必須理性地認(rèn)識大數(shù)據(jù)。

二、大數(shù)據(jù)概念及其特點(diǎn)

2011年5月，全球知名咨詢公司麥肯錫（Mckinseyand Company）發(fā)布了《大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的下一個(gè)前沿領(lǐng)域》報(bào)告，[4]首次提出了“大數(shù)據(jù)”的概念，并在報(bào)告中指出“數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，逐漸成為重要的生產(chǎn)因素；而人們對于海量數(shù)據(jù)的運(yùn)用將預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費(fèi)者盈余浪潮的到來”。[5]大數(shù)據(jù)目前尚沒有統(tǒng)一的定義，部分業(yè)界專家如《著云臺》的分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)通常用來形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫用于分析時(shí)會花費(fèi)過多的時(shí)間和金錢。[6]因此，大數(shù)據(jù)通常被認(rèn)為是一種數(shù)據(jù)量很大、數(shù)據(jù)形式多樣化的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。[7]據(jù)統(tǒng)計(jì)，全球互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)每年將增長50%，每兩年便將翻一番，而除了互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)布的信息外，各種媒介都在同時(shí)傳遞著海量的數(shù)據(jù)信息，[8]而在如此龐大的數(shù)據(jù)中，只有10%的數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其余的則是由郵件、視頻、微博等大量的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。[9]

三、基于大數(shù)據(jù)的云教學(xué)環(huán)境的特點(diǎn)

1.提供豐富的教育資源及個(gè)性化的教與學(xué)

傳統(tǒng)以課堂為主的教學(xué)環(huán)境中，由于教育資源非常有限，導(dǎo)致開展個(gè)性化教學(xué)很難實(shí)現(xiàn)。但隨著云計(jì)算的出現(xiàn)，不僅打破了傳統(tǒng)教育資源的瓶頸，使得各種類型的資源不斷的涌現(xiàn)，同時(shí)在質(zhì)量上也有很大的提高，而且也打破了高校內(nèi)“信息孤島”的現(xiàn)象。然而大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)更是讓云計(jì)算的應(yīng)用有了真正的用武之地，云服務(wù)端為大數(shù)據(jù)提供了海量的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，同時(shí)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使得這些無特定結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)釋放出更巨大的潛在價(jià)值。這樣教師可以在基于大數(shù)據(jù)的教學(xué)環(huán)境下獲取一切可獲取的教學(xué)資源，并充分利用云計(jì)算提供的軟件、存儲、安全等技術(shù)，支持教師的高效教學(xué)，為學(xué)生個(gè)性化學(xué)習(xí)提供便利。[10]

2.提供更快、更準(zhǔn)、更高效的信息檢索服務(wù)

傳統(tǒng)的信息檢索方式主要是依賴于平行式檢索、串行式檢索方式等，這類檢索方式在某種程度上可以完成一定的檢索任務(wù)，然而這類檢索方式只能完成某一領(lǐng)域方面的信息檢索，這就造成檢索效率低下，很難滿足用戶對信息檢索的需求，而云計(jì)算的出現(xiàn)在很大程度上解決了傳統(tǒng)信息檢索方式的局限，基于云計(jì)算的信息檢索方式將各類分散的信息資源集中存儲在云服務(wù)端，當(dāng)用戶提出檢索要求并將提問式提交給檢索代理，檢索代理將檢索提問式發(fā)送給存儲在云端的各服務(wù)器，并對各節(jié)點(diǎn)上的服務(wù)器進(jìn)行并行分布式檢索，將檢索結(jié)果重新整合按相關(guān)度進(jìn)行排序后反饋給用戶，這大大提高檢索能力和檢索速度，然而這種方式同時(shí)造成了數(shù)據(jù)源異構(gòu)的現(xiàn)象，這將造成數(shù)據(jù)檢索出現(xiàn)混亂的現(xiàn)象并且在很大程度上很難解決大數(shù)據(jù)量的檢索問題。而大數(shù)據(jù)時(shí)代提出利用Hadoop強(qiáng)力索引庫和數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)反應(yīng)技術(shù)對大量的信息資源進(jìn)行信息檢索，基于大數(shù)據(jù)的信息檢索技術(shù)在檢索時(shí)會將無關(guān)的信息進(jìn)行過濾，以提煉出連續(xù)的、低信息粒度的數(shù)據(jù)，而后對提煉的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，以檢索出用戶最希望得到的信息，這大大提高了對數(shù)據(jù)檢索的速度和效率。

3.實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)引導(dǎo)師生自我學(xué)習(xí)

在教學(xué)過程中，學(xué)習(xí)主體之間的交互對于知識意義的建構(gòu)起著關(guān)鍵性的作用。[11]云計(jì)算的出現(xiàn)解決了信息存儲這一大難題，使得各種零散的教育資源有了一個(gè)集中應(yīng)用的平臺，這讓高校師生能在以云計(jì)算為中心的教學(xué)環(huán)境中隨時(shí)、隨地的參與互動(dòng)討論并及時(shí)回答相互之間所提出的問題，這樣，教師和學(xué)生的思維與智慧就可以被整個(gè)群體所共享，而不僅僅是提升某個(gè)個(gè)體智慧，[12]這從真正意義上實(shí)現(xiàn)了師生互動(dòng)。然而大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)更能引導(dǎo)師生自主學(xué)習(xí)，基于大數(shù)據(jù)的云教學(xué)環(huán)境不僅可以使教師通過大數(shù)據(jù)的技術(shù)對教師某一段時(shí)期內(nèi)的教學(xué)行為和成果進(jìn)行分析，并預(yù)測下一時(shí)期的教學(xué)情況以及時(shí)調(diào)整教學(xué)策略，而且也可以使學(xué)生通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對自己的某一段時(shí)期內(nèi)的學(xué)習(xí)情況，包括學(xué)習(xí)、愛好、業(yè)余活動(dòng)等非結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)行為進(jìn)行分析和預(yù)測，以便盡早通過這些預(yù)測做出最適合學(xué)生健康發(fā)展的決策,并且基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)為學(xué)生推薦學(xué)習(xí)軌跡,開展適應(yīng)性學(xué)習(xí)、自我導(dǎo)向?qū)W習(xí)。[13]

四、基于大數(shù)據(jù)的云教學(xué)環(huán)境平臺設(shè)計(jì)

傳統(tǒng)的以課堂為主的教學(xué)環(huán)境由于教育資源嚴(yán)重匱乏，這使得日常教學(xué)活動(dòng)直接受到影響，而教師與學(xué)生由于教育資源的匱乏使得他們教與學(xué)的活動(dòng)中始終處于被動(dòng)的局面，然而云計(jì)算的出現(xiàn)大大解決了因教育資源匱乏而引起的種種問題，基于云計(jì)算的多媒體教學(xué)環(huán)境運(yùn)用云計(jì)算的存儲、計(jì)算技術(shù)給師生提供了更多樣化、更個(gè)性的教與學(xué)的活動(dòng)，但基于云計(jì)算的教學(xué)環(huán)境很難分析各種數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，使得各種教育資源應(yīng)用效果很難達(dá)到最大化。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，結(jié)合云計(jì)算構(gòu)建的大數(shù)據(jù)云教學(xué)環(huán)境，如圖1所示，它結(jié)合云計(jì)算的存儲、計(jì)算技術(shù)和大數(shù)據(jù)的分析、挖掘技術(shù)，使得師生不僅能通過數(shù)據(jù)了解現(xiàn)狀，而且能預(yù)測未來，使他們可以基于現(xiàn)狀和預(yù)測做出正確的決策，這樣可使教師和學(xué)生在信息化時(shí)代處于主動(dòng)的狀態(tài)而不是被動(dòng)狀態(tài)。

圖1 基于大數(shù)據(jù)的云教學(xué)環(huán)境模型圖

（1）云資源管理層：云資源管理層主要包括云資源中心、云資源管理中心、云安全管理中心等。其中云資源中心是對管理云、搜索云、學(xué)習(xí)云等資源云的保存和更新，云資源管理中心是對云資源中心的虛擬資源進(jìn)行管理，即資源的監(jiān)控、分配與回收、更新與維護(hù)等，對云資源中心的各資源節(jié)點(diǎn)進(jìn)行負(fù)載均衡管理，[14]云安全管理中心是對用戶對各云資源的訪問進(jìn)行管理，即用登錄驗(yàn)證、權(quán)限管理和防火墻管理等。

（2）數(shù)據(jù)處理層：大數(shù)據(jù)處理層包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘三大部分，其中數(shù)據(jù)采集是對收集在云資源層中的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾、數(shù)據(jù)篩選和數(shù)據(jù)存儲。其中數(shù)據(jù)過濾是對各種類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行約束檢查、去數(shù)據(jù)冗余化等一系列的操作，以確保數(shù)據(jù)的可用性和真實(shí)性，而數(shù)據(jù)篩選則是反復(fù)的進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾的操作以確保采集的數(shù)據(jù)達(dá)到高純度、低冗余和精準(zhǔn)性，最后是將提純的數(shù)據(jù)以不同的存儲方式進(jìn)行存儲。數(shù)據(jù)分析是對教師的教學(xué)行為、教學(xué)效果和學(xué)生的學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)效果等非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行維度分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則分析等以分析推斷出各種類數(shù)據(jù)間的細(xì)微差異與關(guān)系，以得出有利于優(yōu)化教學(xué)效果和學(xué)習(xí)效果的洞見點(diǎn)。數(shù)據(jù)挖掘是應(yīng)用多種不同的數(shù)據(jù)挖掘算法如分類算法、回歸算法、聚合算法等對經(jīng)過數(shù)據(jù)分析后的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，以從數(shù)據(jù)中抽取隱含的、未知和潛在信息。

（3）應(yīng)用層：應(yīng)用層是對經(jīng)過數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)加以應(yīng)用，如信息檢索、數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用、教與學(xué)評估與預(yù)測等，通過對高校教與學(xué)做的評估和預(yù)測，以及時(shí)讓學(xué)校各業(yè)務(wù)部門及時(shí)改進(jìn)業(yè)務(wù)，如在學(xué)期學(xué)生的選課后，及時(shí)對學(xué)生的選課數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，以對下一學(xué)期的專業(yè)課程設(shè)置、選課條件設(shè)置提出建議。

五、基于大數(shù)據(jù)的云教學(xué)環(huán)境建設(shè)要點(diǎn)

要建設(shè)好上述大數(shù)據(jù)云教學(xué)環(huán)境，從而更好、更快地為教與學(xué)服務(wù)，在建設(shè)的過程中，需要把握以下關(guān)鍵點(diǎn)。

1.構(gòu)建基于云計(jì)算的存儲環(huán)境,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效存儲

在高容量、高速度、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多樣化的大數(shù)據(jù)時(shí)代，早期的關(guān)系化數(shù)據(jù)存儲方式已經(jīng)很難滿足對大數(shù)據(jù)的存儲以及用戶對數(shù)據(jù)訪問的高可用性、高可靠性的需求，將高校內(nèi)實(shí)時(shí)產(chǎn)生的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)同步到數(shù)據(jù)存儲中心是大數(shù)據(jù)時(shí)代急需解決的問題。基于大數(shù)據(jù)的教學(xué)環(huán)境結(jié)合云計(jì)算的存儲技術(shù)和NOSQL分布式存儲技術(shù)構(gòu)建的大數(shù)據(jù)存儲環(huán)境，它可根據(jù)數(shù)據(jù)的類型、結(jié)構(gòu)不同而選擇不同的數(shù)據(jù)存儲方案，使各種類的數(shù)據(jù)及時(shí)、高效的同步到數(shù)據(jù)中心。如，將柵格數(shù)據(jù)存儲在分布式文件系統(tǒng)HDFS中，并使用列族數(shù)據(jù)庫HBase對其建立分布式空間索引，從而實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的高效、準(zhǔn)確地檢索與訪問，[15]而對于矢量型數(shù)據(jù)的存儲則采用滿足ACID約束規(guī)則的分布式圖數(shù)據(jù)庫Neo4J來進(jìn)行存儲，并使用R樹建立空間索引，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效存儲。

2.制定數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測體系，以確保數(shù)據(jù)的高質(zhì)量性

確保數(shù)據(jù)的正確性、可用性是對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、挖掘的關(guān)鍵，制定一個(gè)數(shù)據(jù)檢測體系對數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的檢測以保證數(shù)據(jù)的高質(zhì)量性，盡可能地減少對數(shù)據(jù)分析、挖掘工作帶來不利影響是保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵所在。首先需制定一個(gè)對各種類型數(shù)據(jù)的錄入和維護(hù)規(guī)范，以最大限度地錄入不同類型的數(shù)據(jù)，其次是制定對數(shù)據(jù)的檢測規(guī)則并進(jìn)行檢測，數(shù)據(jù)檢測規(guī)則是對數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控的關(guān)鍵所在，基于數(shù)據(jù)檢測規(guī)則應(yīng)用不同的數(shù)據(jù)配置策略，并對高校內(nèi)各業(yè)務(wù)部門所產(chǎn)生的靜態(tài)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和定期檢查以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理有問題的數(shù)據(jù)。[16]通過對檢測規(guī)則的不斷完善和優(yōu)化可使高校內(nèi)各業(yè)務(wù)系統(tǒng)逐步提升其實(shí)用化，同時(shí)其業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量也會不斷的得到提升。最后是建立可靠的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系，通過各種評估方法，如基于異常值的評估方法、邏輯性評估方法等，對數(shù)據(jù)質(zhì)量的改進(jìn)效果進(jìn)行評估，以為數(shù)據(jù)質(zhì)量改進(jìn)提出策略。

3.構(gòu)建從篩選、整合、分析、挖掘全過程的數(shù)據(jù)管理體系

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，各種結(jié)構(gòu)、種類的數(shù)據(jù)在以想象不到的速度增長，然而要從這些無特定結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)背后挖掘出潛在的信息以供決策就必須有一個(gè)對數(shù)據(jù)進(jìn)行全面處理的數(shù)據(jù)處理環(huán)境，它是從數(shù)據(jù)篩選、整合、分析到挖掘的一個(gè)全過程，[14]“篩選”主要是對數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)內(nèi)容等方面的數(shù)據(jù)處理，這一過程需將與用戶需求無關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾和篩選，根據(jù)用戶需求將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、去重復(fù)化，最后形成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換以確保數(shù)據(jù)的可用性。“整合”主要是對過濾后的數(shù)據(jù)進(jìn)行集成處理，傳統(tǒng)的EDI定時(shí)批處理很難滿足對擁有大數(shù)據(jù)量、速度快和種類繁多的數(shù)據(jù)集成需求，在大數(shù)據(jù)時(shí)代應(yīng)用CDC的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集成策略實(shí)時(shí)根據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫的日志來判別增量以做最實(shí)時(shí)的集成處理。“分析”主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)集成處理之后，這一過程是對教師、學(xué)生的教學(xué)、學(xué)習(xí)等非結(jié)構(gòu)化教與學(xué)的行為包括教師的電子教案，課堂教學(xué)氣氛，學(xué)生的課堂表現(xiàn)情況等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,分析這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和教與學(xué)的內(nèi)在聯(lián)系，以為數(shù)據(jù)挖掘奠定基礎(chǔ)。“挖掘”是大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)處理的主題，在大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)挖掘是結(jié)合云計(jì)算的存儲技術(shù)，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘算法，包括分類算法，回歸算法，聚合算法和降維算法等挖掘算法挖掘出沒有潛藏在海量的，無特定結(jié)構(gòu)的教育資源背后的信息以為教師、學(xué)生進(jìn)行決策并及時(shí)提出預(yù)警和幫助。[15]

六、結(jié)束語

隨著高校教育信息化的不斷發(fā)展，各種業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)在不斷的增加，但如何加強(qiáng)對數(shù)據(jù)的管理，以保證數(shù)據(jù)的完整性，可用性和準(zhǔn)確性，使數(shù)據(jù)真正為高校教學(xué)、科研、管理等發(fā)揮重要作用是高校信息化部門所關(guān)注的焦點(diǎn)，基于大數(shù)據(jù)的云教學(xué)環(huán)境結(jié)合了云計(jì)算技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)，它能對各種數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、過濾、分析和挖掘等一系列的管理操作，為高校教育決策者提供真實(shí)、客觀的數(shù)據(jù)依據(jù)。但大數(shù)據(jù)云教學(xué)環(huán)境的構(gòu)建面臨著諸多亟待解決的問題，如，大數(shù)據(jù)語義表示問題、掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)Hadoop的人才稀缺問題等，這導(dǎo)致了大數(shù)據(jù)云教學(xué)環(huán)境的實(shí)現(xiàn)有諸多的困難，但隨著市場的發(fā)展和信息技術(shù)的不斷成熟,圍繞大數(shù)據(jù)教學(xué)環(huán)境建設(shè)的諸多問題將會得以解決。[16]

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