云计算和大数据下在线教育研究

云计算和大数据环境下的在线教育研究

1.引言

当前云计算和大数据技术的出现，面对在线教育交互中产生的大量复杂数据，可以实现识别、分析、挖掘并组织隐含在学习者交互过程中的结构化、非结构化数据信息，开发交互过程数据的价值，发现其隐性诉求并预测学习支持服务趋势，并以其为导向改进和拓宽在线教育服务，达到在线教育服务与学习者需求的双向平衡。本文就是立足于对在线教育的交互瓶颈和需求分析，构建基于大数据和云计算支持的在线教育交互平台模型。重点研究交互平台功能实现，使在线的学习者和教师可以实现完美的在线交互活动，并且对交互的数据进行深入挖掘分析，解决目前在线教育所面临的弊端。

2.在线教育交互平台现状分析

在线教育交互分为个别化交互和社会性交互，前者是学习者和学习资料之问的交互，后者是学习者和教师或者学习者之问的交互，社会性交互是提高在线教育交互水平的关键因素。随着在线教育的交互信息资源增加，在线学习者和在线教师的需求不断发展和提高，在线教育出现了许多问题。

针对服务应用。目前在线教育的交互平台缺乏统一身份认证体系，需要进行身份重复验证，给用户造成不便同时给系统增加安全隐患；

缺乏统一的应用展现，用户信息分散在各个应用中，且服务功能重复，堆砌浪费；使用方法、界面和质量不统一，给平台使用和维护管理造成不便。在线学习时间的碎片化趋势对学习者的终端设备要求很高，造成学习质量下降；缺乏跨终端的资源共享系统，影响学习效率和满意度，改变终端学习，增加数据丢失、病毒入侵等安全问题。

针对信息资源的存储和分析挖掘。随着在线学习者和在线教师的服务需求日益个性化和专业化，对于服务质量也越来越看重，在线教育交互平台必须根据在线学习者和在线教师的需求作出相应的策略改变，以适应服务需求的不断改变和提高。由于在线教育是基于互联网的学习方式，学生和学习资源、教师与学生、学生与学生之间的交流是通过网络全方位进行，所以需要通过对学习交流的分析挖掘出在线学习者和教师的需求。在线教育的信息资源总量日益增大，主要的数据资源包括结构化和非结构化信息，以及在线教育平台内部以异构化数据为主的相关信息，且每天以大量的非结构化数据和异构性数据资源为主。但是目前对于这些异构性数据和非结构化数据的记录、存储和统计技术，完全不能满足在线教育交互平台的数据需求。因此对平台产生的结构化、非结构化、异构性大量数据进行分析和深度挖掘潜在价值成为必然，为在线学习者和教师反馈快速、及时、高效、安全的信息分析结果。

3.在线教育交互平台应用云计算和大数据

3.1云计算和大数据与在线教育交互平台

云计算是通过互联网络庞大的计算处理能力，将待处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算和分析，最后将处理结果回传给用户。大数据技术是数据分析的前沿技术，需要从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，是需要新处理模式才能实现更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。云计算强调的是动态计算能力，大数据注重的是静态的计算对象。云计算弥补了目前大数据的存储和运行的最大问题，就是提供了运算平台，而大数据则运用分布式处理手段应用于这个平台之上，两者是相辅相成的关系。

云计算与大数据结合应用，前者强调计算能力，后者看重存储能力。大数据需要处理大量复杂数据的能力，包括数据获取、整理、转换、统计，即强大的计算能力，而云计算需要大量数据作为运算的基础，所以两者的结合是必然趋势。实际应用中，云计算的出现和兴起促进了大数据的广泛应用，而大数据和云计算的结合应用更是出现在许多领域，现已扩展到公共问题领域。但是目前还没有进入在线教育行业。

借助云计算的优势，在线教育交互平台上的用户无需考虑在线学习时终端设备的运算、存储和负载能力的问题，可以更好的实现教育资源共享和教育网络协同工作，大幅度提高教育资源的利用率和运行效率。云存储屏蔽了数据丢失、病毒入侵等问题，保障了数据安全和

用户信息私密，是在线教育交互平台最安全可靠的数据存储中心。用户使用终端设备访问教育资源进行在线学习和交流，都会产生并积累大量结构化和非结构化数据，不仅体量大而且增长速度很快。其中非结构化数据已占数据总量的八成以上，但目前的数据分析处理算法和软件不能达到对非结构化数据的处理要求。大数据技术的应用却可以高速实时处理在线教育平台产生的复杂海量数据，为在线教育平台实时洞察学习者的变化、把握学习者的需求、提高教育质量提供支持。对在线教育平台上大量的不相关信息，进行深度复杂分析，为未来教育需求趋势提供预测分析，这是应用大数据的在线教育与传统在线教育本质的不同。

3.2基于云计算和大数据的在线教育交互平台应用模型分析

根据上述分析，随着在线教育日益同质化，在线教育机构需要在保障教育资源丰富和高质量的同时，更好的分析在线学习者和教师的偏好，为平台的每个用户提供有针对性的个性化服务。下面将利用云计算和大数据的优势构建符合学习者和教师需求的高质量在线教育交互平台模型，如图1所示。

应用云计算和大数据技术的在线教育交互平台主要分为用户应用服务层、数据资源处理层、基础设施硬件层三部分，依次分析三部分功能实现。

3.2.1用户服务应用层

在线教育交互平台的用户主要为两类，即在线教师和在线学习者。针对不同的用户，访问的授权和界面不同，尽可能为用户提供个性化的精准服务，主要表现为属于用户自己的展现网页。服务应用内容主要分为四类，包括在线教学内容、教学管理、交流互动和学习管理，如图2所示。

服务应用层是资源对外交互的窗口，是用户使用资源的桥梁，与用户体验的便捷性有很大关系。因此应用服务层是根据用户需求，对信息资源请求重构和提供，实现信息资源的服务分类，用户享受个性化的服务资源。

平台对每个用户展现的内容是不相同的。针对教师，平台实时反馈在线学习者的情况和分析结果，尤其是对学习者的学习风格和偏好的分析，实时跟踪学生在课前、课中和课后的情况，完成课程反馈，对学生在平台上的行为、学习记录智能跟踪记录分析。针对学习者，构成学习、答疑、测评、互动四位一体的学习模式，运用丰富的学习资源，根据后台的数据挖掘。提供学习进度安排和个性化的学习方案。实现以学生为中心的在线教育方式。实现自主个性化学习、个性化即时笔记、针对性课程复习和测评，多方式在线交互的方式。

在线教育交互平台的用户看到的是良好的服务交互界面，无需知道后台数据资源整合过程，完全由平台的数据资源处理层完成，所以