大数据分析在高校智慧教育中的应用研究

现代电子技术

Modern Electronics Technique

2019年2月15日第42卷第4期

Feb.2019Vol.42No.4

0引言

大数据、人工智能技术的发展和广泛应用，使得“互联网?教育”成为高等院校教育改革与发展的重要研究方向[1]

。“智慧教育”的提出更是将高校教育信息化提升到前所未有的新高度[2]

。面向高校智慧教育的大数据分析逐渐成为研究广泛关注的重要研究方向之一[3]

。目

前，相关学者已研究出多项针对智能辅助系统的数据分析平台。例如：李爽等人通过学生学习行为投入测量指标构建数据分析平台[4]。这些测量指标更有利于分析和测量教学智能辅助系统的学习行为。周效章以云计算、大数据分析技术为依托，按照“线上?线下?线上”为教育实施路径，构建了“在线教育平台+学习中心”融合教学模式的数据分析平台[5]。上述数据分析平台缺乏对学生学习行为数据合理的整合管理模式，易造成信息孤岛，无法准确分析学生学习行为数据，导致在面向试题时的难度预测精度较低。在分析国内智能辅助系统的数据分析平台现存问题的基础上，构建“面向高校智慧教育

大数据分析在高校智慧教育中的应用研究

沈贵庆

（西北农林科技大学，陕西杨凌

712100）

摘

要：传统面向高校智慧教育的数据分析平台难以从海量智慧资源中准确分析学生学习行为，导致在面向试题的难

度预测中，存在准确率低的问题。针对上述问题，开展面向高校智慧教育的大数据分析研究工作，给出智慧教育体系架构的构成以及数据分析平台，利用Hadoop 技术对智慧教育资源进行分析与处理，采用数据挖掘算法并结合云计算技术深入分析和解释学生学习行为数据的采集、汇聚，获取学生学习行为的隐性和显性行为，评估教育质量，预测学生日后学习表现，建立学生认知模型与可视化图表，把得到的数据智能融入智慧教育体系架构。将该体系架构应用于在线教育系统提供的答题数据，预测英语阅读试题难度。测试结果表明，试题难度评估预测性能较好。

关键词：大数据分析；高校智慧教育；数据挖掘算法；Hadoop 技术；云计算；学生认知模型中图分类号：TN919?34；TP393

文献标识码：A

文章编号：1004?373X （2019）04?0097?04

Application research of big data analysis in college wisdom education

SHEN Guiqing

（Northwest A &F University ，Yangling 712100，China ）

Abstract ：It is difficult to accurately analyze the students ′learning behavior from massive intelligence resources in the tra?ditional data analysis platform for college wisdom education ，resulting in the low accuracy problem in the difficulty prediction of test?oriented questions.Therefore ，the big data analysis research is carried out for college wisdom education.The composition of the intelligent education system architecture and the data analysis platform are given.The Hadoop technology is used to analyze and process the wisdom education resources.The data mining algorithm in combination with the cloud computing technology is

used to deeply analyze and explain the collection and convergence of student learning behavior data.The implicit and explicit be?haviors of students′learning are obtained to evaluate the education quality ，predict students′future learning performance ，and establish the student cognitive model and visualization chart.The acquired data is intelligently integrated into the wisdom educa?tion system architecture.The system architecture is applied to the question?answering data provided by the online education sys?tem ，so as to predict the difficulty of English reading test.The test results show that the prediction performance of the test diffi?culty evaluation is good.Keywords ：big data analysis ；college wisdom education ；data mining algorithm ；Hadoop technology ；cloud computing ；

student cognitive model

收稿日期：2018?05?08修回日期：2018?07?06

基金项目：陕西省社科基金项目（2017R011）Project Supported by Shaanxi Provincial Social Science Foundation （2017R011）

DOI ：10.16652/j.issn.1004?373x.2019.04.023

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