探索网络教学平台在大数据教学中的应用
原文作者 ：Yaming Hu，Jing Ma 单位：Xirsquo;an FanYi University
摘要：大数据虽然已经在军事、金融、通信等各个行业存在并受到了一定程度地应用，但直到近年来互联网和信息产业的发展才真正引起了人们的关注。随着大数据应用的广泛发展，对人才的需求不断增加，大量的大数据培训课程也应运而生。由于大数据教学内容存在独特性并且大数据教学可以通过网络教学平台进行，因此本文对基于网络教学平台的大数据教学在大数据教学中的应用进行了探讨。
关键词：大数据网络教学平台；教育信息技术；功能
一、介绍
大数据是继云计算、物联网、移动互联网之后迅速发展起来的新技术，已经成为高校教育教学改革的热点。利用大数据技术可以更好地刻画异构数据、解析数据，分析大量有价值的知识，建立一个集检索、计算和分析于一体的学生行为知识库。同时，通过数据挖掘和智能分析，可以及时掌握学生的学习动态，全面评估学生的学习过程、学习效果和学习能力。而在线教学平台与大数据教学的结合犹如天作之合，将二者结合起来进行教学具有深远的实践意义。
二、产生背景
大数据网络教学概述随着互联网时代的到来，互联网作为一种新的交流方式，使人们能够方便快捷与距离千里之外的伙伴进行交流。与此同时，它是一种便捷的工具，允许外语学习者使用它来应用和学习语言，并与目标语言的申请人进行交流。信息技术尤其是网络技术的快速发展，推动了网络教学的创新，使得利用大数据网络教学可以最大限度地扩大教学空间，极大地丰富教学方法。从理论上讲，它扩展和延伸了20世纪70年代出现的项目教学法。近年来，随着互联网应用的扩大，网络教学逐渐成为语言教育的主流。由圣地亚哥州立大学的Bernie Dodge和Tom March开发的WebQuest是一种基于网络的协作式项目教学模式。这种教学模式弥补了传统教学模式的不足，是今后教学发展和改革的重要领域。
（一）概念界定
从广义上来讲，大数据网络教学平台是指支持网络教学的硬件设备和信息系统。从狭义上来讲，它是以网络为渠道为基于信息网络的课程教育提供服务的软件系统的统称。为了充分发挥大数据网络教学平台的作用，教师必须保证系统的完整性，其中最具代表性的就是在线课程开发系统。
（二）网络教学平台的特征
其中一个特点就是自主性。简单来讲，因为在线教育平台资源更丰富，学生有更多的选择空间，可以根据喜好选择教师、学习内容、教材资源、参考资料等。自主学习往往比被动学习更具有效率，这不仅有助于培养学生自主学习的能力，还有助于培养良好的学习习惯。第二，互动性。这一特点具体体现在学生之间、教师与学生之间、学习与平台之间的信息交流上。受传统教育思想的影响，课堂教学往往处于教师教学生听的状态，学生的主体地位没有体现出来，教学质量可想而知。而借助大数据网络教学，学生可以与自己喜欢的老师面对面交流，老师也可以根据学生的学习反馈调整教育计划，有效提高教育效果。同时，小组成员可以随时随地进行交流，有效地拉近了学生之间的距离，为学生展示学习成果提供了更好的渠道。第三，个性化。大数据网络教学的实施，可以为师生提供优质的学习和交流渠道，学生可以根据自己的学习时间和个人学习情况选择自己的学习课程，完全避免了班级学习差异明显的问题。
三、对现有大数据网络教学平台的评价
从技术学科信息本身的特点出发，需要遵循可用性和简单性原则。大数据网络教学平台既能继承课件的所有优点，又能解决普通网络课件在使用过程中的不足，一般如下：首先，它可以实现课堂教学向课外教学的拓展，使网络教学和远程教育成为课堂教学的有益补充，教学空间也不再局限于课堂和学校。其次，在网络教学中可以有效地监控繁重的活动，了解学生的学习过程，教师不必担心学习是否在网络课件中找不到方向，从而影响教学效果。第三，总课程系统地考虑了学科的整合。第四，它让教师从繁重的课件制作中解脱出来，真正在教育教学的核心内容中把教学设计的作用发挥出来。第五，基于现有的整合理念，网络教学作为课堂教学的有益补充，能够很好地体现教师的主导作用和学生的主体作用。
四、大数据教学平台的设计
（一）平台架构模型设计
云终端层：主要将用户需要的云服务推送到不同的云终端。云终端主要包括PC机、移动终端、智能终端等，通过建立统一的教学一站式服务中心，为师生提供便捷的云服务。师生云服务主要包括信息门户服务、统一身份认证服务、教学视频资源、在线教学资源、电子阅读和远程教育等。云终端层为云中终端用户提供各种个性化的云服务，学习者可以通过不同的云终端便捷地获取所需的云服务。国际大学要求根据不同的权限要求建立私有云、混合云和公共云，以此来有效保障云资源的安全访问权限。
（二）平台大数据处理流程
大数据处理过程通常是多数据集成（BDP）、数据处理、可视化分析和报告分析。主要分为四个步骤：数据资源采集、数据提取与存储、数据分析、数据显示。数据资源采集：使用合适的工具提取大量异构数据源，根据定义的标准存储结果，根据不同的数据类型使用不同的数据分析方法，从分析存储的数据中提取有价值的知识，并使用不同的表示方法（如可视化）将结果推送给最终用户。使用不同的表示方法（如可视化）将结果推送到最终用户。我们收集和整理了许多相关信息，如学业成绩信息、电子阅读信息、参加比赛和获奖信息、俱乐部信息和生活信息。数据提取和存储：根据不同的数据源，采用不同的数据提取方法。对于结构良好的信息系统的数据，则使用常用的工具将数据提取到数据库中；对于网页、课件和视频等非结构化数据，通过数据爬网将数据索引并存储到数据库中，形成分布式数据库。数据分析：实现对学生学习行为数据的统计分析。在学习行为能力的分析中，首先是协作筛选，通过分析知识库中学生的成绩、参与的俱乐部活动、关注的行业和个性特征，计算学生之间的相似度，并为类似的学生推荐合适的学习计划；其次是二是聚类，通过不同维度对不同类别的学生进行分析，找出他们之间的相似性，然后比较相关属性，及时给出科学合理的建议，以便他们在以后的学习和生活中有所提高。数据显示：通过可视化技术显示和推送数据结果，通过使用Tableau等软件对分析结果进行可视化，并将数据与优美的图表相结合，从而使师生更直观、方便地了解数据分析结果。
（三）大数据网络教学平台的功能和部署
大数据教学服务平台以“数据共享、数据分析、终端服务”为指导思想，为高校各校区提供便捷统一的终端云服务。该平台提供了学校各部门之间共享所需的基础数据和每个应用服务所需的分析数据，以及每个应用系统所需的开发数据。以云计算为基础的大数据教学平台部署如下：建立虚拟化的资源池，构建服务器、存储、网络等硬件资源的虚拟化集群系统，在数据集群系统中构建集群进行部署，建立基于云计算的大数据教学集群环境。在大数据教学集群环境中每个都运行在独立的JVM上，并通过心跳信号与信息交互。平台主要采用高密度刀片服务器，实现虚拟机的快速部署和调度。
在传统Oracle数据库的基础上，我们采用HIVE、I-IDFS等大数据分布式存储组件，支持主流分布式Gluster存储系统。大数据平台提供基于云的平台，主要包括统一认证服务平台、云计算科研平台、云计算实验平台、云计算教学与评价平台、云计算资源平台、互动交流平台等。基础平台能够构建多样化和个性化的应用系统。云计算科研平台包括大数据并行计算系统、共享协同科研系统、科研管理系统等；在线预约实验系统包括实验预约系统、网络虚拟在线问答系统和在线交流社区等。
支持扩展的云终端桌面可以取代传统的PC机。这既能满足计算机等传统公共基础课的教学需求，又能完成个性化独立实验的专业实验等课程。云终端为终端学习者提供多种多样的个性化应用服务，学习者可以通过使用PC浏览器和移动终端直接访问所需的应用服务。校园和学院之间的不同终端用户设置了不同的权限以按需申请服务。
五、大数据网络教学在教育信息技术中的应用
网络教学的优势是显而易见的。和传统的教学模式相比，在线教学可以更好地体现学生的主体地位。网络教学的趣味性是众所周知的，它可以有效地激发学生的学习自主性，使他们积极主动地学习。而且，我国目前的学校教育大多是大班教学，存在班级规模大、空间有限、教学任务繁重等因素，这极大地限制了师生之间的互动。在网络教学模式下，这一缺陷得到了彻底纠正，“双向”互动可以在所有教学环节进行，不受时间和空间的限制。此外，在线教学有助于共享教育资源，平衡地区差异。在当前教育资源分布不均衡的情况下，资源共享可以通过网络实现，由此边远地区的学生也可以获得优质的教育资源，一流的教学资源也可以为更多需要的人服务。
目前，国内外教育工作者利用迅速发展的多媒体技术和国际互联网技术，建立了大数据网络教学的各种用途和特点，同时开展了大量的网络教学活动。在中国，各种大数据网络教学和各种学科的教学资源网站如春天般涌现。在中国，各种大数据网络教学和各种学科的教学资源网站不断涌现。根据《教育资源建设技术规范》，目前我国可建设的信息资源主要包括9类，即：媒体资料（也包括文本、图形/图像、音频、视频和动画）、试题库、试卷、课件和网络课件，案例、文献、常见问题解答、资源索引和网络课程。此外，还可以根据实际需要添加其他类型的资源，如电子书、工具和软件以及电影。
首先，它应用于教学管理。该领域的功能主要包括学校管理、教师管理（包括课堂教师管理）、学生管理、家长管理、课程管理等。其中，教师管理包括教师教案、远程教学、批改作业、成绩评估和成绩录入等功能。大数据网络教学支持网络环境下的众多学习活动，如师生论坛、在线实践或课件下载、在线问答、电子阅读、视频点播和作业提交、在线测试等。中国流行的反向课堂模式是使用微学习，利用计算机软件和在线平台，在课前完成概念和相关知识的自主学习，然后通过小组合作、课堂引导演示和应用拓展，将知识内化，提高能力。以某学校为例，自从大数据网络教学应用以来，校园内的师生都享受到了优质教育资源的服务。通过在线教室和资源平台，总共为52310名学生和5874名教师提供了服务。此外，学校正在筹集资金扩大其智能校园，包括学校管理、安全监控、录音教室、创新实验室、数字图书馆、电子阅览室和数字功能室，旨在促进教育的综合全面发展。
其次是在线测试功能。教学平台上的练习形式生动有趣，其次，大数据网络教学拥有强大的在线练习和在线素材。学生们不再觉得学习是枯燥乏味的。有些练习甚至以游戏或比赛的形式呈现，学生们可以相互之间进行有趣的PK。作业完成得越好，战斗力越强，这极大地增强了学生做好作业的信心和动力，形成了良性循环，培养了学生的合作学习能力。大数据网络教学的测试功能是传统教学模式无法比拟的。上面提到，目前中国的学校教育基本上是大班制，每次考试批改试卷的任务巨大，从而造成了考试少、批改不及时的问题。针对这一问题，为了有效提高复课和考试的效率，一所学校率先采用了在线课程学习和计算机考试的新模式，并借助Unipus平台和大学外语测试与培训系统的测试部分，实施了一项新的重考在线教学。学生可以通过一个账户从多个客户端访问最新的在线培训系统，真正实现多终端学习，不仅提高了教学的有效性，而且为网络英语重修教学打下了坚实的基础。在在线平台的测试中，教师可以根据学生的实际情况选择问题和设置测试时段，甚至教师可以以作业的形式为学生布置作业，让学生在课后安排自己的时间。该平台可以自动对测试进行评分和评分，并可以统计每个问题的分数，给出正确答案和分析错误原因。教师可以使用分数分析图标了解每个学生的表现，了解每个学生的学习状态，从而提供有针对性的建议和帮助。学生可以在尽可能短的时间内完善自己的表现和问题，或者直接在线提问，老师可以回答，或者通过相互讨论解决问题。
最后，大数据在线教学最大限度地实现了资源共享。教师可以从教学平台或学科网站下载优秀的教学设计、示范课例、课件、视频、微课等，从而减轻备课负担。他们还可以讨论日常教学工作中遇到的困惑和问题，交换不同的意见和观点，找到解决问题的最佳方法。此外，网络平台教学过程的实施应统一资源标准、管理标准、用户标准、服务标准，才能彻底打破“信息孤岛”，为数字教育资源的实现奠定坚实的基础。在将平台应用于教学的过程中，教师应自觉遵守在线学习空间的服务标准，在创新服务形式和内容的同时，为学生提供教育服务。在教学实际工作中,要充分发挥管理机制的作用,以多样化的资源服务为主要目标,大力开展教学科研,全面促进发展。
六、结语
大数据分析已经深入人心，大数据不再是简单的大数据问题，但最重要的现实是分析大数据，只有通过分析我们才能获得大量智能、深入、有价值的信息。越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的特性，包括数量、速度、多样性等，随着大数据复杂性的不断增加而呈现出来，因此大数据的分析方法在大数据领域中显得尤为重要，这可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。有了在线教学平台的支持，大数据教学的质量一定会再上一个台阶。
外文文献出处：Hu Yaming and Ma Jing. Exploring the Application of Web-based Teaching Platform for Big Data Teaching[J]. Journal of Physics: Conference Series, 2021, 1915(2).
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Exploring the Application of Web-based Teaching Platform for Big Data Teaching
Yaming Hu, Jing Ma
Xirsquo;an FanYi University, Shanxi, China 710000
Corresponding author e-mail: huyaming052@xafy.edu.cn
Abstract. Big Data' has existed for some time in various industries such as military, finance and communication, but has attracted attention because of the development of Internet and information industry in recent years. With the extensive development of big data applications has increased the demand for talents, and the number of big data training courses has increased. Due to the unique content of big data teaching, it can be appropriate to teach big data through network teaching platform, so this paper explores the application of big data teaching based on network teaching platform for big data teaching.
Keywords: Big Data Network Teaching Platform, Educational Information Technology, Functions
1. Introduction
Big data is a new technology that is rapidly developing after cloud computing, Internet of Things and mobile Internet, and has become a hot spot for educational teaching reform in colleges and universities. Using big data technology can better characterize heterogeneous data and parse data, which can analyze a lot of valuable knowledge and build a knowledge base of student behavior that sets retrieval, calculation and analysis. Through data mining and intelligent analysis, students learning dynamics can be grasped in time and their learning process, learning effect and learning ability can be assessed comprehensively. The combination of online teaching platform and big data teaching is like a match made in heaven, and it is a far-reaching practice for this course to add the two together for teaching.
2. Background of generation
Overview of Big Data Network Teaching With the advent of the Internet era, as a new communication method, the Internet enables people to communicate easily and quickly from thousands of miles away. At the same time, it is a convenient tool that allows foreign language learners to use it to apply and learn the language and communicate with the applicants of the target language. The great development of information technology, especially the development of network technology, has promoted the creation of network teaching, which can maximize the teaching space and greatly enrich the teaching methods by using big data network teaching. Theoretically speaking, it expands and extends the project-based teaching method that emerged in the 1970s. In recent years, along with the expansion of Internet applications, networked teaching has gradually become the mainstream of language education. The WebQuest, developed by Bernie Dodge and Tom March at San Diego State University, is a collaborative web-based project-based teaching model. This teaching model makes up for the shortcomings of traditional teaching models and is an important area for future teaching development and reform [1,2].
2.1. Definition
Analyzed in a broad sense, big data network teaching refers to the hardware equipment and information system that support network teaching. Analyzed in a narrow sense, it is a collective term for software systems that use the network as a channel to provide services for curriculum education based on information network. In order to give full play to the role of big data network teaching, teachers must ensure the integrity of the following systems, the most representative of which is the online course development system.
2.2. Features
One of them is autonomy. Simply put, because the online education platform is richer in resources, students have more room to choose, based on preferences to choose the instructor, learning content, textbook resources, reference materials and so on. Independent learning is often more time-sensitive than passive learning, which not only helps cultivate students independent learning ability, but also cultivates good learning habits. Second, interactivity. This feature is specifically reflected in the information exchange between students, teachers and students, learning and platform. Influenced by the traditional education ideology, classroom teaching is often in the state of teachers teaching students to listen, the main position of students is not shown, the quality of teaching can be imagined. With the help of big data network teaching, students can communicate with their preferred teachers face to face, and teachers can also adjust the education plan according to students learning feedback, which effectively improves the effectiveness of education. At the same time, group members can communicate with each other anytime and anywhere, which effectively brings students closer to each other and provides a better channel for students to show their learning achievements. Third, personalization. The implementation of big data network teaching can provide a high-quality channel for teachers and students to learn and communicate, and students can choose their learning courses according to their learning time and personal learning situation, which completely circumvents the problem of obvious differences in learning in group classes[3].
3. Evaluation of existing big data web-based teaching
From the characteristics of the technical discipline of information itself, in line with the principle of availability and simplicity. The big data network teaching can not only inherit all the advantages of the courseware, but also solve the shortcomings of the common network courseware in the use, generally as follows: First, it can realize the expansion from classroom teaching to extra-curricular teaching, so that network teaching and distance learning can become a useful supplement to classroom teaching, and the teachin
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