基础教育大数据分析与辅助决策平台
这是一篇关于教育行业,可视化,辅助决策,Spark,Spring Boot的论文, 主要内容为在万物互联的互联网时代大背景下,互联网渗透了人们生活的各个领域。以计算机网络为基础的大数据分析技术也应运而生,人们尝试着将整个社会乃至世界万物均以数据的形式来表达。教育行业在伴随着大数据分析技术的日渐成熟也逐渐与之产生了紧密的结合,挖掘教育大数据的价值成为了各地政府发展教育事业的焦点。为此,如何实现教育大数据的纵向多层次、宽领域可视化以及教育大数据对未来发展评估预测能力被各地政府提上议程。目前市场上所存在的教育大数据实践广泛应用于以地区为标准的横向多维度教育大数据可视化,面临的问题主要有:(1)缺乏纵向多层次地域化全方位教育大数据可视化研究与实践。(2)各教育机构决策主体的需求也从对当前教育资源的把控向对未来教育事业发展水平的预测和评估转移。(3)各地区实际教育水平发展不一致,导致各地政府政策需求多样化。本文首先阐释了当前环境下面向基础教育的大数据分析与辅助决策平台在教育行业中的应用研究背景与意义、整个平台实现的具体目标以及本文的相关工作;之后是根据实际的具体需求介绍所使用到的整体架构以及技术选型。最后论述了平台的各个模块各个区域所展示以及实现的具体功能,结合平台设计的具体架构实现了基础教育大数据分析与辅助决策平台。整个平台从功能上划分可分为云服务大数据计算、基础教育大数据可视化以及基础教育辅助决策分析三个模块,云服务大数据计算模块主要包含了基础教育数据抽取计算和辅助决策模型指标计算两个子模块,通过定时器以及MySQL存储过程脚本实现静态数据的抽取、汇总以及整理,并通过以Spark计算框架为基础的实时计算为模型指标的实时计算提供保证;基础教育大数据可视化模块主要通过以Spring Boot为主导的MVC+Java+MyBatis架构实现分析结果可视化;基础教育辅助决策分析模块包括基于统计学的师资均衡指标模型和基于学生群体的就近入学量化评估模型两个子模块,前者根据区域基础师资水平从不同角度分层级计算并衡量区域师资发展水平,后者则依据学校学生地理位置信息进行聚类分析计算量化指标来反映学校就近入学状况。在Spark实时计算以及TB级别教育信息Hive表存储的基础上,采用了 Redis缓存机制,保证了平台整体的高可用性。本平台所涉及到的教育数据主要源自企业内部数据和第三方平台数据,目前平台一期二期已交付运行且运行状况良好,全国各省会城市均采用了本平台作为基础教育大数据分析应用工具,取得了各地政府教育机构的一致好评,其中衍生出的多元性数据挖掘模型也在逐步优化中,平台数据分析与辅助决策能力已经成为各地政府教育机构发展教育事业不可或缺的助力。
大数据下的个性化教育资源推荐系统的设计
这是一篇关于教育行业,推荐系统,大数据,用户意图的论文, 主要内容为随着大数据、教育信息化深入融合,教育大数据凭借自身诸多优势,譬如资源共享难度低、高效化集中式管理、极大区域覆盖率、海量实用教育资源等,逐渐受到教育机构、用户高度支持与认可,成为人们普遍关注的话题。因此,使得教育云平台课件资源存储量大幅激增,造成用户学习阶段出现“信息过载”问题。对于用户而言,单纯依靠早期分类、关键字检索技术难以高效、准确发现所需课件,这种背景下,个性化推荐系统应运而生,针对上述问题带来了行之有效解决方案。本文重点围绕大数据下个性化教育资源推荐系统完成分析、设计工作。通过综合对比研究,本文给出全新改进型协同过滤算法,也就是基于用户行为意图的个性化推荐算法,旨在更准确推荐用户感兴趣教育产品,另外,还需兼顾教育行业特殊性,充分关注冷启动与数据稀缺性问题。通过应用更合适、更有效排序策略,大致能够克服上述种种问题。不仅如此,关于现阶段教育资源推荐系统亟需改进的问题,譬如:缺少用户意图合理预测、冷启动、多推荐结果排序等,全新系统算法均做出相应调整。从技术方案来看,借助用例图准确表明需求分析,以类图、流程图反映功能流程设计。对于用户有关大数据,主要依靠Redis、Hive、Spark、Strom等分布式存储与计算进行管理,依托微服务架构建立服务层,既能保证微服务模块间互不干扰,进一步提高灵活性,又能达到解耦目的,展示层则大量运用html5技术实现更出色移动支持;为确保师生与家长能从教育云资源海洋尽快发现有用资源,应充分考虑资源固有特征,由此建立个性化资源推荐系统。论文通过研究及讨论本系统实现所需关键技术,针对教育资源领域本系统实践应用情况展开调研工作,主要探讨基于物品、用户、个性化规则等推荐机制开发实现的推荐系统,由教育云平台基本特征出发,方便师生更高效、更准确找出个人感兴趣资源。
基础教育大数据分析与辅助决策平台
这是一篇关于教育行业,可视化,辅助决策,Spark,Spring Boot的论文, 主要内容为在万物互联的互联网时代大背景下,互联网渗透了人们生活的各个领域。以计算机网络为基础的大数据分析技术也应运而生,人们尝试着将整个社会乃至世界万物均以数据的形式来表达。教育行业在伴随着大数据分析技术的日渐成熟也逐渐与之产生了紧密的结合,挖掘教育大数据的价值成为了各地政府发展教育事业的焦点。为此,如何实现教育大数据的纵向多层次、宽领域可视化以及教育大数据对未来发展评估预测能力被各地政府提上议程。目前市场上所存在的教育大数据实践广泛应用于以地区为标准的横向多维度教育大数据可视化,面临的问题主要有:(1)缺乏纵向多层次地域化全方位教育大数据可视化研究与实践。(2)各教育机构决策主体的需求也从对当前教育资源的把控向对未来教育事业发展水平的预测和评估转移。(3)各地区实际教育水平发展不一致,导致各地政府政策需求多样化。本文首先阐释了当前环境下面向基础教育的大数据分析与辅助决策平台在教育行业中的应用研究背景与意义、整个平台实现的具体目标以及本文的相关工作;之后是根据实际的具体需求介绍所使用到的整体架构以及技术选型。最后论述了平台的各个模块各个区域所展示以及实现的具体功能,结合平台设计的具体架构实现了基础教育大数据分析与辅助决策平台。整个平台从功能上划分可分为云服务大数据计算、基础教育大数据可视化以及基础教育辅助决策分析三个模块,云服务大数据计算模块主要包含了基础教育数据抽取计算和辅助决策模型指标计算两个子模块,通过定时器以及MySQL存储过程脚本实现静态数据的抽取、汇总以及整理,并通过以Spark计算框架为基础的实时计算为模型指标的实时计算提供保证;基础教育大数据可视化模块主要通过以Spring Boot为主导的MVC+Java+MyBatis架构实现分析结果可视化;基础教育辅助决策分析模块包括基于统计学的师资均衡指标模型和基于学生群体的就近入学量化评估模型两个子模块,前者根据区域基础师资水平从不同角度分层级计算并衡量区域师资发展水平,后者则依据学校学生地理位置信息进行聚类分析计算量化指标来反映学校就近入学状况。在Spark实时计算以及TB级别教育信息Hive表存储的基础上,采用了 Redis缓存机制,保证了平台整体的高可用性。本平台所涉及到的教育数据主要源自企业内部数据和第三方平台数据,目前平台一期二期已交付运行且运行状况良好,全国各省会城市均采用了本平台作为基础教育大数据分析应用工具,取得了各地政府教育机构的一致好评,其中衍生出的多元性数据挖掘模型也在逐步优化中,平台数据分析与辅助决策能力已经成为各地政府教育机构发展教育事业不可或缺的助力。
基础教育大数据分析与辅助决策平台
这是一篇关于教育行业,可视化,辅助决策,Spark,Spring Boot的论文, 主要内容为在万物互联的互联网时代大背景下,互联网渗透了人们生活的各个领域。以计算机网络为基础的大数据分析技术也应运而生,人们尝试着将整个社会乃至世界万物均以数据的形式来表达。教育行业在伴随着大数据分析技术的日渐成熟也逐渐与之产生了紧密的结合,挖掘教育大数据的价值成为了各地政府发展教育事业的焦点。为此,如何实现教育大数据的纵向多层次、宽领域可视化以及教育大数据对未来发展评估预测能力被各地政府提上议程。目前市场上所存在的教育大数据实践广泛应用于以地区为标准的横向多维度教育大数据可视化,面临的问题主要有:(1)缺乏纵向多层次地域化全方位教育大数据可视化研究与实践。(2)各教育机构决策主体的需求也从对当前教育资源的把控向对未来教育事业发展水平的预测和评估转移。(3)各地区实际教育水平发展不一致,导致各地政府政策需求多样化。本文首先阐释了当前环境下面向基础教育的大数据分析与辅助决策平台在教育行业中的应用研究背景与意义、整个平台实现的具体目标以及本文的相关工作;之后是根据实际的具体需求介绍所使用到的整体架构以及技术选型。最后论述了平台的各个模块各个区域所展示以及实现的具体功能,结合平台设计的具体架构实现了基础教育大数据分析与辅助决策平台。整个平台从功能上划分可分为云服务大数据计算、基础教育大数据可视化以及基础教育辅助决策分析三个模块,云服务大数据计算模块主要包含了基础教育数据抽取计算和辅助决策模型指标计算两个子模块,通过定时器以及MySQL存储过程脚本实现静态数据的抽取、汇总以及整理,并通过以Spark计算框架为基础的实时计算为模型指标的实时计算提供保证;基础教育大数据可视化模块主要通过以Spring Boot为主导的MVC+Java+MyBatis架构实现分析结果可视化;基础教育辅助决策分析模块包括基于统计学的师资均衡指标模型和基于学生群体的就近入学量化评估模型两个子模块,前者根据区域基础师资水平从不同角度分层级计算并衡量区域师资发展水平,后者则依据学校学生地理位置信息进行聚类分析计算量化指标来反映学校就近入学状况。在Spark实时计算以及TB级别教育信息Hive表存储的基础上,采用了 Redis缓存机制,保证了平台整体的高可用性。本平台所涉及到的教育数据主要源自企业内部数据和第三方平台数据,目前平台一期二期已交付运行且运行状况良好,全国各省会城市均采用了本平台作为基础教育大数据分析应用工具,取得了各地政府教育机构的一致好评,其中衍生出的多元性数据挖掘模型也在逐步优化中,平台数据分析与辅助决策能力已经成为各地政府教育机构发展教育事业不可或缺的助力。
大数据下的个性化教育资源推荐系统的设计
这是一篇关于教育行业,推荐系统,大数据,用户意图的论文, 主要内容为随着大数据、教育信息化深入融合,教育大数据凭借自身诸多优势,譬如资源共享难度低、高效化集中式管理、极大区域覆盖率、海量实用教育资源等,逐渐受到教育机构、用户高度支持与认可,成为人们普遍关注的话题。因此,使得教育云平台课件资源存储量大幅激增,造成用户学习阶段出现“信息过载”问题。对于用户而言,单纯依靠早期分类、关键字检索技术难以高效、准确发现所需课件,这种背景下,个性化推荐系统应运而生,针对上述问题带来了行之有效解决方案。本文重点围绕大数据下个性化教育资源推荐系统完成分析、设计工作。通过综合对比研究,本文给出全新改进型协同过滤算法,也就是基于用户行为意图的个性化推荐算法,旨在更准确推荐用户感兴趣教育产品,另外,还需兼顾教育行业特殊性,充分关注冷启动与数据稀缺性问题。通过应用更合适、更有效排序策略,大致能够克服上述种种问题。不仅如此,关于现阶段教育资源推荐系统亟需改进的问题,譬如:缺少用户意图合理预测、冷启动、多推荐结果排序等,全新系统算法均做出相应调整。从技术方案来看,借助用例图准确表明需求分析,以类图、流程图反映功能流程设计。对于用户有关大数据,主要依靠Redis、Hive、Spark、Strom等分布式存储与计算进行管理,依托微服务架构建立服务层,既能保证微服务模块间互不干扰,进一步提高灵活性,又能达到解耦目的,展示层则大量运用html5技术实现更出色移动支持;为确保师生与家长能从教育云资源海洋尽快发现有用资源,应充分考虑资源固有特征,由此建立个性化资源推荐系统。论文通过研究及讨论本系统实现所需关键技术,针对教育资源领域本系统实践应用情况展开调研工作,主要探讨基于物品、用户、个性化规则等推荐机制开发实现的推荐系统,由教育云平台基本特征出发,方便师生更高效、更准确找出个人感兴趣资源。
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