基于大数据技术的教育质量监测与评估系统招标技术要求(修改)剖析

基于大数据技术的教育质量监测与评估系统招标技术要求

全球科技竞争与发展让各行业得到迅猛地发展，很遗憾，教育依然沿袭远古的教育范式，教师依靠个人经验对学生进行判断和教学决策，如同盲人摸象。而今，大数据时代来临，教育迎来了最好的发展机遇，教育将如同医疗一样将会利用大数据全面服务教育，采用基于证据的教学（evidence-based teaching EBT），没有科学的教育就等同于没有技术的医疗！

教育部指出：“十三五”是实现教育现代化决定性阶段，同时要求各省市要提出加快实现教育现代化“路线图”，可是没有科学与技术的推动，教育现代化就是空话。所以我们要用教育的科技化去实现教育的现代化！深圳市教育科学研究院（以下简称我院）率先从教育质量监测与评价入手，因为导向是一切学习的根源，评价的科学性将决定教学和学习的方向性，我院将在:命题科学化、考试数据化、评价过程化、教学证据化、学习个性化等领域进行探索。利用大数据、云计算等信息科学技术全面跟踪教师的教学行为和学生的学习轨迹，并通过数据挖掘技术将各种数据进行对比分析，为教学及管理提供科学的决策与评价。

为了实现教育现代的目标，我院急切需要开发“基于大数据技术的教育质量监测与评估系统”，本项目开发属于跨学科、跨领域的大数据综合分析系统，涉及前端的平台开发和后端的系统开发，基于大数据技术的教育质量监测与评估系统在全国尚属首次，本系统需要涵括智能文档技术、大数据分析、机器学习、人工智能、学科科学、命题研究等领域的系统性开发。

本次开发需采用的底层核心技术为智能文档技术ScienceWord，并依托我院自身强大科研实力和团队对学各科的知识图谱架构、命题技术、学科思想、解题思路、学习规律等进行建构与设计。通过系统的开发与教育大数据分析为我市的教育提供科学决策与参考，为培养学生提供科学的个性化解决方案，为实现我市教育现代化提供科学和技术支撑。

根据深圳市基于大数据技术的教育质量监测与评估系统的定位和建设要求，深圳市基于大数据技术的教育质量监测与评估系统开发需包含如下系统：

1、智能命题组卷系统

智能命题组卷系统需要基于ScienceWord软件进行设计，包括客户端命题和web端智能组卷两大部分。可以使用客户端系统将各类型的题目录入到后台题库数据库，也可以直接使用客户端系统命题组卷；同时，可以在web端采用多种组合形式进行智能组卷。系统需要采用java平台开发，采用采用ORCAL或PostgreSQL数据库。

2、试卷价值与水平评估系统

试卷价值与水平评估系统要求基于“试卷评估样板库”，将出题老师（学校或单位）提交的试卷与试卷标准指标进行比对，统计分析相关信息，得出评估结果，并根据评估结果进行处理。系统需要采用java平台开发，采用采用ORCAL 或PostgreSQL数据库。

3、在线考试系统

在线考试基于ScienceWord软件平台进行开发，包括客户端版和web版。学生登陆以后，可以在试卷列表中选择到相应测试试卷，然后进行答题，答题完成后提交到远程数据库服务器。系统需要采用java平台开发，采用采用ORCAL或PostgreSQL数据库。

4、在线阅卷系统

在线阅卷系统要求将学生提交的试卷汇总，教师在web端进行阅卷。阅卷老师登陆后，系统依据后台管理给予的权限，将需要阅卷的试卷显示出来，阅卷老师从试卷列表中选择试卷，然后进行阅卷打分，打分完成后提交到远程服务器数据库中。系统需要采用java平台开发，采用采用ORCAL或PostgreSQL数据库。

5、大数据分析评估系统

基于“学生考试记录库”，根据需要统计分析学生考试状况，获得分析报告。包括学生测试分析、班级测试分析、年级测试分析、学校测试分析、区所属学校测试分析、市所有学校测试分析。

6、九大学科题库及数据分析系统

九大学科题库及数据分析系统基于历年高考试题、教学及考核标准、知识图谱，章节目录树等创建各学科试题库，用于学科教学参考及试卷分析评估、试卷监测、作业分析、考试质量的数据支撑。

7、数据库管理

数据库作为整个系统的数据存储核心，要求能够支撑整个系统平台大数据的存储和运行，具有优秀的备份容灾机制，要求采用ORCAL或PostgreSQL数据库。

8、后台管理系统

后台管理系统是整个应用系统的基础核心部分，是平台应用的基础。后台管理系统采用B/S架构开发，方便用户在任何具备互联网网络条件的环境下使用本平台。后台管理系统的建设包含统一身份认证平台、统一公共数据平台和统一信息门户平台三个基础平台。实现全部教育应用系统一次性登录，采用实名制，用户数据全市集中存放，用户授权及信息采集由中心和学校共同完成。系统需要具有良好的扩展性。系统要求采用JAVA平台开发，采用ORCAL或PostgreSQ数据库，支持LINUX操作系统。