基于海量教学行为数据的概化分析

【摘要】信息技术的发展为学校教学的现代化应用提供了技术基础,课堂教学环境随之体现出了智能化的交互性。教学人员在教学实施过程中,利用跨网络、跨平台、跨终端的信息化系统平台来支持数字学习、协作学习、移动学习等全新或混合的学习方式,从而催生了教学行为过程中数据的规模效应、用户集聚和数据积累,已达到了海量的程度。所谓海量数据,就是数据量很大,可能是GB、TB级别甚至是PB级别。海量教育数据的挖掘在教学领域的应用需求日益明显,作为一种面向教学应用的复杂技术,当前仍处在初步发展的阶段。从这些海量的教学行为数据中提取与教学相关的隐性知识,分析和把握教师、学生相关的教学行为和教学模式,将其付诸实践,从而指导并促进新的教学数据产生,形成数据和信息间的良性迭代循环。教学行为数据的概化分析,就是利用数据归约的方式构建教学行为分析的模型并将其可视化的过程。首先从分布式的数据来源采集、预处理数据；其次,结合各项教学分析指标,构建出具体的算法分析；再通过不同维度进行概念分层建立数据立方体,进行细粒度的划分教学数据之间的关系,并抽象为概化分析的多维数据模型；最后利用J2EE和各种可视化的图表技术搭建并实现系统平台,具体形象化展现这些多维的数据模型,同时采用创建索引和临时表的数据库优化技术来提高系统的检索速度。概化分析平台可以对教学情况数据进行横向的对照、纵向的趋势分析、课堂行为频数频率的分布分析以及多维数据的汇总分析,通过分析结果来客观地反映教学中的统计事实,以常态化的分析方式来关注师生的教学过程,促进教学相长。
【作者】袁华；
【导师】方海光；
【作者基本信息】首都师范大学，教育技术学，2014，硕士
【关键词】海量；数据挖掘；数据立方体；概念分层；可视化图表；

【参考文献】
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