基于Elasticsearch的高校評教大數據分析平臺的設計與實現

許文龍 胡金霞

摘 ?要：高校評教有利于提高教師素質，使教師充分發揮自身專業特長，調動教學積極性，達到人盡其才的目的。為保證評教的客觀性與真實性，需要大量評教數據作為支撐。該研究提出利用Elasticsearch存儲和分析學生評教大數據的解決方案，建設一套分析結果可視化平臺，使高校教學督導部門以及教師能夠清晰查看評教結果。

關鍵詞：學生評教 ?大數據分析 ?Elasticsearch

中圖分類號：G647 ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2019）12（b）-0010-03

高校評教是提高教師綜合素質，調動教師積極性的重要途徑，也是高校教學督導部門了解教師教學水平的重要手段。目前，大部分高校評教數據僅是通過線下調查問卷的形式進行，可視化效果差。同時學生對教師的評價不能局限在一個或者某個學期，為保證評教數據的客觀性和真實性，需要大量的數據作為支撐，而大量的紙質調查問卷保存困難，而且評教結果分析更是無從下手。因此建設可視化的高校學生評教大數據平臺是非常有必要的，該文提出基于Elasticsearch存儲和分析評教大數據的解決方案，并實現可視化分析平臺。

1 ?Elasticsearch簡介

Elasticsearch是一款基于Lucene工具包支持分布式的開源全文檢索系統[1]，采用RESTful Web接口，能夠解決各種用例，能夠達到實時搜索，安裝使用方便。并且Elasticsearch允許執行和合并多種類型的搜索，比如結構化、非結構化、地理位置、度量指標等，搜索方式靈活多變。同時，ElasticSearch擁有非常豐富的聚合查詢方法，為大數據分析提供了便利條件。

目前有關ElasticSearch的應用基本在全文搜索和日志分析兩個方面，如姚攀等人[2]利用其在日志分析方面的優勢實現了基于ELK的日志分析系統;胡鑫等人[4]利用其在搜索方面的優勢實現了TEE病例庫檢索系統。由于Elasticsearch在存儲海量數據和聚合分析方面有很大優勢，所以采用Elasticsearch作為數據存儲服務器和數據分析引擎，設計實現高校學生評教大數據分析平臺。

2 ?高校學生評教大數據分析平臺的設計

2.1 學生評教大數據分析平臺的整體架構

平臺利用Elasticsearch存儲數據，并通過其聚合數據分析實現分析結果的可視化展示，平臺的整體架構如圖1所示，可以看出平臺架構核心就是Elasticsearch服務器，用于學生評教數據的存儲，該平臺采用Elasticsearch的PHP API實現數據存儲操作和數據聚合分析，對Elasticsearch的操作是基于RESTful Web接口，因此PHP API最終實現的就是相關Web接口。可視化分析平臺利用Larvel5框架搭建，采用Echarts插件進行相關圖標的可視化，同時接口提交、返回的數據格式均為JSON，進而方便數據的二次處理和利用。

2.2 學生評教大數據分析指標設計

通過分析學生評教數據，從教師、專業、院系多個維度分析評價等級，學生滿意度，并利用圖表形式進行可視化，為教學模式、課程體系等方面改革提供可靠依據。因此平臺分析指標設計如下。

（1）單一教師綜合評價等級占比分析。平臺采用餅狀圖展示單一教師所有評教信息的等級占比，可以得出學生對某一教師任教所有課程的評價等級占比，進而獲知該教師教學方法、教學效果在學生中的認可度。

（2）單一教師單一課程評價等級占比分析。平臺采用餅狀圖展示單一教師單一課程評教信息的等級占比，可以得出學生對教師教授的某門課程的評價等級占比，通過結果分析可以促進教師對該課程教學模式的改革。

（3）單一教師多課程滿意度對比分析。平臺采用柱形圖展示單一教師任教多門課程的滿意度分值，可以得出某一教師任教的多門課程的滿意度對比，進而獲知更加適合該教師的課程。

（4）多教師綜合滿意度對比分析。平臺采用柱形圖展示多教師綜合滿意度分值，對比不同教師在學生評價下的綜合滿意度，達到教師之間取長補短、相互促進目的。

（5）多教師單一課程滿意度對比分析。平臺采用柱形圖展示多教師相同課程滿意度分值，對比不同教師任教的同一課程在學生評價下的綜合滿意度，進而可以得出更加適合某門課程的教師，有利于教研室內部的課程重新安排。

（7）多專業滿意度對比分析。平臺采用柱形圖展示多專業滿意度分值，對比不同專業學生評價下的綜合滿意度，為院系內部評比提供依據。

（8）多院系滿意度對比分析。平臺采用柱形圖展示多院系滿意度分值，對比不同院系在學生評價下的綜合滿意度，為學校整體的評比提供依據。

2.3 學生評教大數據平臺的數據索引設計

與關系型數據庫不同，利用Elasticsearch存儲數據，不是建立數據庫，數據表以及設計表字段，而是創建文檔索引、文檔類型以及索引mapping。為了實現上述分析指標，索引mapping中涉及到的字段以及說明如表1所示。

依照表1索引mapping，通過ElasticSearch的Restful接口創建索引evaluation。為了實現不同教師、不同課程、不同專業、不同院系的學生滿意度對比分析，增加了與評價等級相對應的滿意度分值字段，優、良、中、差分別對應的滿意度分值為10、8、6、2。

3 ?高校學生評教大數據分析平臺的實現

3.1 學生評教數據存儲

依據上文創建的索引，平臺通過Elasticsearch的PHP API實現學生評教數據存儲，底層實現的RESTful Web接口如圖2所示。Elasticsearch創建索引文檔采用POST方式，evaluations是本平臺建立的索引，doc為該索引的類型，提交的數據部分與該索引的mapping相對應，數據格式為JSON。

3.2 學生評教數據聚合分析

平臺通過Elasticsearch的PHP API實現學生評教聚合分析，以多教師綜合滿意度對比分析為例，底層實現的RESTful Web接口。通過聚合查詢獲取了張三、李四這2名老師的平均滿意度分值，平均滿意度分值將作為各自的綜合滿意度。接口返回數據結果如圖3所示，得到了2名教師的綜合滿意度結果，數據格式為JSON，因此對該結果數據的二次處理非常便捷。

3.3 學生評教數據分析結果可視化實現

該平臺利用PHP+Elasticsearch搭建，數據可視化平臺采用Laravel5框架，平臺利用Elasticsearch的PHP API從其聚合查詢中獲取分析結果，并利用Echarts進行可視化展示。數據可視化平臺整體頁面效果圖4所示。圖5、圖6、圖7分別實現單一教師綜合評價等級占比分析、單一教師多課程滿意度對比分析、多教師綜合滿意度對比分析3個指標的效果圖。

該平臺的實現為高校學生評教數據的存儲與可視化分析，同時利用大數據保證了評教結果的客觀性和真實性，為高校教師改變教學模式，改變授課結構等提供可靠依據，也為教師專業水平考察提供參考。但是該系統仍處于實驗階段，評教指標也有待完善甚至是改變。如教師某一門課程各個學期的教學評價滿意度發展趨勢目前還未考慮到，這將是下一步的工作重點。

參考文獻

[1] 王偉，魏樂，劉文清，等.基于ElasticSearch的分布式全文搜索系統[J].電子科技，2018，31（8）：56-59，65.

[2] 姚攀，馬玉鵬，徐春香.基于ELK的日志分析系統研究及應用[J].計算機工程與設計，2018，39（7）：2090-2095.

[3] 王力群，黃必棟.基于日志分析平臺的監控系統的設計與實現[J].計算機應用與軟件，2017，34（12）：158-162，201.

[4] 胡鑫，姚宇，徐英杰.基于ElasticSearch的TEE病例庫檢索系統設計與實現[J].計算機應用，2018，38（S1）：91-94.