基于大数据技术的学习分析系统架构-《华东师范大学学报（自然科学版）》(2014年2期).docx

龙源版权所有 基于大数据技术的学习分析系统架构作者：冯翔等来源：《华东师范大学学报（自然科学版）》2014年第02期 摘要：通过电子书包、移动学习终端、在线学习应用等，可捕获大量的学习行为数据.如何利用这些大数据是目前教育信息化领域亟需研究的问题.本文首先分析了教育信息化领域对学习分析的需求和研究对象.接着引入大数据技术，设计以Hadoop为核心的学习分析系统，构建基于学习分析的智能数字化教育服务，并列举此技术方案的具体应用案例.最后，提出需要解决Hadoop应用在学习分析领域的技术问题. 关键词：学习分析；Hadoop；数字化教育服务；大数据 中图分类号：TP391；G40057文献标识码：ADOI：10.3969/j.issn2014.02.002 Abstract：First， this paper analyzed the demand and object of learning analytics in the eEducation. Then it introduced the technology of big data， designed learning analytics platform based on Hadoop， built intelligent digital education services supporting platform based on learning analytics， and illustrated the application cases of this technology scheme. Finally， the technical problems of Hadoop which still exist was pointed out， and their solutions was put forward. Key words：learning analytics；Hadoop；digital education service；bog datce 0引言 近年来，跨平台、跨设备的数字化教育服务发展迅速，而且社交网、微博、微信、电子邮件等各种网络服务也越来越快速地融合到数字化教育服务中.在这样的学习环境中，用户与学习系统的交互、用户之间的交互、用户与设备的交互、用户空间与时间状态等都无时无刻不在产生数据.这种数据符合大数据的4 V特性：海量（Volume）、多样性（Variety）、速度（Velocity）和真实性（Veracity），给传统的教育数据存储和分析带来了挑战. “大数据”这一概念及其对应的技术簇在行业和科学界获得了极大的成功，并且正在孕育“数据科学”这一崭新的科学领域.解决大数据时代的学习分析问题，离不开大数据理论和技术体系的支撑.本文提出了教育大数据背景下学习分析的需求和研究对象，并基于Hadoop技术生态设计了学习分析系统架构，将其应用于智能数字化教育服务. 1学习分析及其应用服務研究现状 首届学习分析与知识大会将学习分析定义为“测量、收集、分析和报告有关学生及其学习环境的数据，用以理解和优化学习及其产生的环境的技术”[1].目前，国际上学习分析的研究方向主要集中于学习分析服务（包括开放数据集服务）框架、分析方法、工具与可视化工具领域；而国内目前主要集中于综述和应用分析[26]. 1.1学习分析服务模型与框架 数据集框架方面：dataTEL[7]，LinkedEducation[8]，PSLC dataShop[9]在开放数据集服务方面提供了很好的借鉴；美国教育部提出了NEDM[10]；Verbert设计了一套教育数据集框架[11]；Abelado提出了在LMS之外获取学习相关数据的方法[12]；Hangjin等设计的是针对CMS 的日志记录和分析的工具Moodog[13]；Ferguson等认为学习分析在技术上面临的一个挑战是如何从这样的“大数据”提取价值信息[14].总之，数据集的研究还有很多问题需要解决，如数据标准化、多源、收集方式等方面的问题. Wolfgang提出的通用学习分析服务设计指导框架[15]，为建设一个学习分析服务系统提供了思维蓝图；Siemens提出了开放学习分析平台来满足各类学习系统和环境中的学习分析需求[16]；LAK2012发起了数据治理研究[17]；马晓玲等以形式化方法系统的分析了学习分析系统论域，信息空间模型等[18].总之，学习分析服务领域的研究处于起步阶段. 1.2数字化教育服务 Knewton[2]、Moodog[13]、ASSISTments[19]等以学习分析为基础提供了较好的数字化教育服务.“国家基础教育信息资源服务体系架构与共享机制”，“