高校教學(xué)資源數(shù)據(jù)管理方法研究

陳震 吳繁

摘?要：通過(guò)智能的數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)高校教學(xué)資源數(shù)據(jù)進(jìn)行處理是一個(gè)由低階數(shù)據(jù)經(jīng)特征分析向高階決策應(yīng)用不斷進(jìn)化的過(guò)程。多源高校教學(xué)資源數(shù)據(jù)的外顯格式不一致、負(fù)載內(nèi)容復(fù)雜，對(duì)其進(jìn)行挖掘有一定難度，課題將主要圍繞三個(gè)目標(biāo)開(kāi)展研究：①面向異構(gòu)屏蔽的多模態(tài)高校教學(xué)資源數(shù)據(jù)智能整合研究;②面向語(yǔ)義分析的多模態(tài)高校教學(xué)資源數(shù)據(jù)智能提取研究;③面向應(yīng)用需求的多模態(tài)高校教學(xué)資源數(shù)據(jù)智能決策研究。課題將構(gòu)建多模態(tài)高校教學(xué)資源數(shù)據(jù)智能整合—提取—決策的理論體系框架，建立多模態(tài)高校教學(xué)資源數(shù)據(jù)多層次智能管理的相關(guān)模型。

關(guān)鍵詞：高校;教學(xué)資源;數(shù)據(jù)管理

文章針對(duì)高校教學(xué)資源數(shù)據(jù)多元性強(qiáng)、體量大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜等特點(diǎn)，綜合運(yùn)用知識(shí)工程理論，協(xié)同調(diào)用多種智能數(shù)據(jù)挖掘方法從以下三個(gè)部分定量分析高校教學(xué)資源數(shù)據(jù)。

一、 高校教學(xué)資源數(shù)據(jù)整合

高校教學(xué)資源數(shù)據(jù)包括文本、圖像、音頻、視頻，無(wú)論數(shù)據(jù)的易用程度抑或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的序化完整性都很低。課題組借助RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)采集的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化同質(zhì)，從而得到深度同質(zhì)的原始高校教學(xué)資源數(shù)據(jù)集。這部分的研究?jī)?nèi)容為：制定基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)優(yōu)化同質(zhì)標(biāo)準(zhǔn);制定基于統(tǒng)一標(biāo)引規(guī)范的原始高校教學(xué)資源數(shù)據(jù)集深度同質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)及設(shè)計(jì)相應(yīng)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。同質(zhì)后的數(shù)據(jù)中無(wú)效干擾數(shù)據(jù)過(guò)多，數(shù)據(jù)維度也過(guò)高，須對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。課題組借助支持向量機(jī)分類(lèi)技術(shù)選擇性構(gòu)建高校教學(xué)資源數(shù)據(jù)停用詞表和特征詞表。這部分的研究?jī)?nèi)容為：把高校教學(xué)資源數(shù)據(jù)的性質(zhì)定量化并以此配置支持向量機(jī)分類(lèi)技術(shù)的相關(guān)參數(shù)。

二、 高校教學(xué)資源數(shù)據(jù)提取

高校教學(xué)資源數(shù)據(jù)提取是高校教學(xué)資源數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用體系的重要環(huán)節(jié)，提取數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與整個(gè)體系的性能密切相關(guān)，所以必須通過(guò)一種高效的，快速的數(shù)據(jù)提取方法對(duì)高校教學(xué)資源數(shù)據(jù)進(jìn)行提取處理。目前基于主題分析的數(shù)據(jù)提取方法已成為數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的前沿技術(shù)，其以嚴(yán)謹(jǐn)?shù)母怕式y(tǒng)計(jì)理論基礎(chǔ)為支撐，以海量數(shù)據(jù)中的主題為單位，通過(guò)自動(dòng)化的機(jī)器處理形式對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行粒度更細(xì)致的語(yǔ)義層信息提取與加工，這些優(yōu)勢(shì)與高校教學(xué)資源數(shù)據(jù)的諸多性質(zhì)也更契合。因此課題組借助主題分析技術(shù)深入到高校教學(xué)資源數(shù)據(jù)的語(yǔ)義層面基于主題的視角來(lái)對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行更深入更細(xì)化的提取。這部分的研究?jī)?nèi)容為：確定主題模型中最優(yōu)主題數(shù)量;設(shè)計(jì)主題聚類(lèi)方法。

三、 高校教學(xué)資源數(shù)據(jù)決策

通過(guò)高校教學(xué)資源數(shù)據(jù)提取所得的有價(jià)值的信息需要轉(zhuǎn)化為有效決策，以達(dá)到高校教學(xué)資源數(shù)據(jù)管理體系的最終目標(biāo)。課題組借助分段決策技術(shù)分別在高校教學(xué)過(guò)程的預(yù)習(xí)階段、授課階段、復(fù)習(xí)階段生成應(yīng)對(duì)策略。這部分的研究?jī)?nèi)容為：高校教學(xué)資源數(shù)據(jù)不同階段數(shù)據(jù)需求界定劃分;建立基于高校教學(xué)資源數(shù)據(jù)的效用函數(shù)判別模型。

具體內(nèi)容如下圖所示。

（通訊作者：吳繁）

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作者簡(jiǎn)介：

陳震，吉林省吉林市，北華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院。