大數據技術在高校計算機信息教學中的研究

◆王海軍

大數據技術在高校計算機信息教學中的研究

◆王海軍

（淮北職業技術學院后勤基建處 安徽 235000）

隨著信息技術不斷發展，對信息技術人才需求不斷增加，傳統的信息教學模式已經不能滿足人才培養需求。當前已有MOOC平臺進行高校計算機信息教學，然而該系統設計理念是滿足大眾需求，對于計算機信息教學中編程教學等未考慮，針對這些問題本文提出借助大數據技術進行高校計算機信息教學管理研究。通過需求分析得到高校計算機管理系統包含功能有學生課程管理、教師備課管理、視頻管理、討論管理、課題講解管理、數據挖掘管理。詳細分析了數據挖掘流程、數據挖掘關鍵算法以及數據存儲。最終完成大數據技術在高校計算機信息管理中的應用。

大數據技術；Apriori算法；MySQL;數據挖掘；高校計算機信息教學

大數據是指存儲數量容量大，能夠存儲繁雜數據類型[1]。大數據蘊含大量的關系與價值，可通過挖掘技術分析重要的隱含信息。美國早在2001年推行了數據在教育評價中的應用，應用結果表明，使用數據評價方式能夠挖掘學生、教師之間隱含關系，從而推動教育發展。到2012年美國政府提出了“大數據研究與開發提案”，明確了大數據在教育中的應用[2]。國內大數據應用到教育的研究主要有：胡曉旭[3]針對當前計算機專業教學模式存在問題，提出利用互聯網和大數據技術構建的“MOOC+翻轉課堂”教學模式，所設計的教學模式具體包括：（1）進行課前計算機專業知識學習內容布置及學生小組劃分；（2）利用MOOC平臺提供的大數據技術查看學生學習情況；（3）利用提供的MOOC平臺進行教師作業布置、視頻管理、學習興趣培訓等；（4）進行期末考試。所設計的MOOC平臺相比傳統教學方式提高了計算機專業學生學習質量。鄧莉瓊[4]針對大數據時代下電子數字化資源增長模式成幾何級增長情況，學生如何從海量信息中獲取有價值信息是當前急需解決問題。提出了網絡自適應學習模型，該模型包含學生自適應、預測、干預、自適應顯示、學習者數據庫等六大模塊，通過應用結果表明所構建的自適應模型能很好地滿足學生計算機專業知識學習。謝宇暉[5]詳細研究了大數據技術在高校教學中的應用狀況，文章以《大數據技術原理與應用》（第二版）為研究對象，從云計算、物聯網等技術進行詳細分析，最終得到高校計算機專業應加強學生大數據教學理念學習、指導學生運用大數據技術進行項目開發、高校構建MOOC教學模式。吳寧[6]分析了當前大學計算機基礎教學課程中存在問題，指出當前計算機課程建設影響到學生計算機能力，最終影響計算機教學質量。針對這一問題，提出將大數據技術應用到計算機基礎教學課程改革建設中。結果表明利用現有的MOOC教學系統進行教學課程建設能提高學生計算機學習效率。

通過文獻分析，目前大數據應用于高校計算機教學還處于發展階段，本文在現有的研究基礎之上提出新的大數據教學方法。

1 大數據技術在高校計算機信息教學中應用

1.1 系統功能分析

大數據技術幫助高校計算機專業學生學習計算機知識有著重要作用。通過問卷調查，最終得到大數據技術在高校計算機信息教學中應用功能有：學生課程管理、教師備課管理、視頻管理、討論管理、課題講解管理、數據挖掘管理。學生課程管理包含功能有學生信息課程添加、學生課程信息查看、學生課程信息刪除、學生課程信息修改、學生課程信息導入；教師備課管理包含功能有備課信息添加、備課信息查看、備課信息修改、備課信息刪除；視頻管理包含功能有視頻信息添加、視頻信息修改、視頻信息刪除、視頻信息查看；討論管理包含功能有問題發起、問題回復；課題講解管理包含功能有講解課題發布、講解課題講解、講解課題討論；數據挖掘管理主要對學生課程作業進行挖掘分析，包含數據清洗、數據過濾、數據挖掘、數據展示。

1.2 系統架構設計

所開發的系統采用B/S架構。基于大數據信息教學平臺包括學生管理、教師管理、視頻管理、課程管理、試題管理等。如圖1為基于大數據的教學管理平臺框架圖。

圖1 基于大數據的教學管理平臺框架圖

由圖1可知學生/教師需要登錄到平臺中，可進行課程信息管理，包括課程信息添加、課程信息查看、課程信息刪除、課程信息修改。計算機題目管理系統主要進行學生試題生成管理，包括題庫導入、題庫組件等。學生/教師信息管理是將學生/教師信息導入到信息管理系統中方便后續信息挖掘。平臺接口主要是方便二次開發。教務管理系統主要是將學生計算機信息遷移到學籍管理系統中。

1.2 系統功能設計

1.2.1系統流程分析

本文所設計的系統采用文獻[4]中提供的計算機網絡課程自適應學習流程，見圖2所示。

圖2 系統流程圖

由圖可知基于大數據技術的計算機信息教學管理系統是由教學試題模塊、預測模塊、界面展示模塊、自適應模塊、干預模塊以及數據庫組成。從系統流程圖可知學生首先在平臺中進行學習，系統采集學生學習行為，將數據存儲到數據庫中；其次根據所設置的數據挖掘算法進行學生學習行為挖掘；接著調用自適應算法進行數據挖掘；最后顯示學生學習效果及進行評價。

1.2.2系統挖掘設計

所設計的大數據教學管理平臺運行在Windows+Tomcat+MySQL+Java系統中。系統涉及大數據環節包含數據采集、數據清洗、數據過濾、數據挖掘、挖掘結果展示[7]。如圖3為基于大數據技術的教學信息數據挖掘模型。

圖3 基于大數據技術的教學信息挖掘模型

本文使用Apriori算法進行數據挖掘。該算法核心思想為：首先從MySQL數據庫中獲取學生的學習行為，根據設置的最小支持度min產生頻繁項集合L;接著由L連接和剪枝，這樣產生集合C，根據設置的最小支持度產生頻繁項L，該過程中L可產生L，直到L≠?。

1.2.3系統數據庫設計

基于大數據技術的高校計算機信息教學管理系統采用開源MySQL數據庫進行數據存儲。包含的信息表主要有學生成績信息表、學生試題信息表等，詳細見表1所示。

表1 學生成績信息表

表2 學生試題信息表

2 結語

目前高校計算機信息教學管理采用傳統教師布置作業形式，很難掌握學生學習情況。文章提出采用大數據技術進行高校計算機信息教學管理研究。本文所設計的系統包含功能有：學生管理、教師管理、視頻管理、課程管理、試題管理等。采用自適應算法進行學生學習管理。使用Apriori算法進行數據挖掘。采用開源MySQL數據庫進行數據存儲。所設計的系統實現自動挖掘學生學習興趣，提高了教師的管理效率。

[1]楊小牛，楊志邦，賴蘭劍.下一代信號情報偵察體系架構：大數據概念的應用[J].中國電子科學研究院學報，2013，8（01）：1-7.

[2]鄭燕林，柳海民.大數據在美國教育評價中的應用路徑分析[J].中國電化教育，2015（07）：25-31.

[3]胡曉旭，張玉芬.論大數據視角下計算機專業教學模式改革[J].繼續教育研究，2019（04）：101-103.

[4]鄧莉瓊，肖秋根，李中寧，等.基于大數據分析的計算機網絡課程自適應學習系統構建[J].計算機工程與科學，2016，38（S1）：276-280.

[5]謝宇暉，宋凱.大數據技術在高校教學中的應用——評《大數據技術原理與應用》（第2版）[J].中國科技論文，2020，15（01）：150.

[6]吳寧，薄鈞戈，崔舒寧，等.大數據時代計算機基礎教學改革實踐與思考[J].中國大學教學，2020（Z1）：42-45.

[7]張穎.大數據背景下高校“一站式”服務模型的探索和實踐[J].計算機應用與軟件，2019，36（07）：128-132.

本文系2020年淮北職業技術學院自然科學重點研究項目“大數據環境下高校后勤信息化建設研究”（項目編號：2020-A-3）階段性研究成果；2019年度安徽省高校人文社會科學研究重點項目“新時代高職院校圖書館建設與傳承中華優秀傳統文化的研究”（項目編號：sk2019A0861）階段性研究成果