基于大数据的教育趋势化推导模型设计与实现

邹志洪

摘 要： 设计教育趋势化推导模型，进行教育质量和信息评估。提出一种基于大数据时序逻辑控制和系统总线传递的教育趋势化推导模型设计方案。首先进行系统总体设计构架，主要包括教育大数据信息存储模块、总线控制模块、上位机通信模块以及网络传输模块。然后进行教育趋势化推导模型的软件开发设计，以嵌入式Linux为平台进行教育趋势化推导模型四个层次软件的移植，通过大数据信息调度，为模型提供足够的资源编译软件来实现推导模型的安装和运行。最后进行程序加载和仿真测试，结果表明，采用该模型进行教育趋势化推导分析，数据调度的测准率较高，教育信息评估预测性较好。

关键词： 大数据； 教育趋势化推导； 教育信息； 模型设计

中图分类号： TN911?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）16?0066?03

Abstract： The education trend derivation model is design to evaluate the education quality and information. A design scheme of educational tendency derivation model based on large data timing logic control and system bus transfer is presented in this paper. The overall system framework was designed， mainly including the large data education information storage module， bus control module， host computer communication module and network transmission module. The software of education trend derivation model was designed and developed. The embedded Linux is taken as a platform to transplant four?level software of the education trend derivation model. The large data information scheduling is adopted to provide enough resource compiling software for the model to realize the installation and operation of the model. The results of the program loading and simulation tests show that， for analysis of education trend derivation， the model has high?accuracy data scheduling and perfect prediction for education information evaluation.

Keywords： big data； education tendency derivation； education information； model design

随着远程教育和网络教育的普及和发展，教育的种类呈现多元化发展趋势，需要对教育信息大数据进行准确分析和推导，为教育管理和决策部门提供有力的数据支撑，从而做出正确的教育决策部署[1]。通过研究教育的趋势化推导模型，进行教育信息调度和质量评估，结合大数据分析和信息融合技术，实现教育信息化管理，研究教育趋势化推导模型的优化设计方法，同样在教育信息大数据库建设和教育信息资源调度等领域具有重要的应用价值，在促進教育深化改革和教育信息库完善方面具有现实意义。

1 系统体系构架

构建基于大数据分析的教育趋势化推导模型合格数据处理平台，获取教育信息管理信息，为进行公共教育评估提供可靠的数据来源。教育信息推导模型主要包括教育大数据信息存储模块、总线控制模块、上位机通信模块以及网络传输模块[2]，总体设计构架体系如图1所示。

图1所示的基于大数据的教育趋势化推导模型构架体系中，信息存储模块实现教育管理信息的自动采集和分析功能，进行教育趋势信息的变化分析和实时采集，通过对教育趋势信息的大数据信息采样，为进行趋势化推导评估提供数据依据。教育趋势推导模型主要分为信息感知、网络数据传输和大数据信息处理以及上位机通信等。信息感知层是进行教育推导信息的信息可靠性数据采样功能，执行数据的缓存、寄存和挖掘等操作，在应用服务层中进行末端数据采样和资源调度，提高教育信息管理系统的管理水平和资源利用水平。

网络数据传输层是在Windows或Linux计算机进行网络串行接口设计，通过多元海量数据分析，为进行教育趋势化推导提供信息服务。在C编译器录用GCC编译软件进行数据处理，通过数据处理终端对数据预测算法和数据挖掘算法进行多元教育趋势化信息数据融合分析，实现对教育趋势化信息推导和监控。

大数据信息处理层是整个教育趋势化推导模型的核心层，基于QT的标准PC环境建立大数据信息分析软件编译环境，安装Virtual Box虚拟机进行GNU开发[3?4]，在Linux下编译程序生成目标文件，编译出来可执行程序的大数据信息分析软件，使编译出来的可执行代码能在ARM上运行，实现教育趋势化信息评估和推导。

2 系统软件开发设计

2.1 配置和编译Linux内核endprint

在上述进行系统总体设计描述和功能模块化分析的基础上，进行基于大数据的教育趋势化推导模型的软件开发设计。首先配置和编译Linux内核，Linux内核分为ITU?656 PPI模式和通用PPI模式[5]。使用二维DMA在DSP内部建立ITU?656 PPI编辑器，编辑器编写好源代码后直接在硬件系统上运行目标文件。在集成环境中执行上位机通信，用编译器或者汇编器处理教育趋势化推导模型的大数据信息[6]。在C语言开发的Visual DSP++平台下进行C源程序级开发调试，生成教育趋势化推导模型的目标文件。由以上分析得到基于大数据的教育趋势化推导的内核编译与配置开发流程见图2。

2.2 软件模块化开发设计

在上述创建的教育趋势化推导模型的软件开发环境中，通过配置和编译Linux内核，基于大数据时序逻辑控制和系统总线传递方法进行教育趋势化推导模型设计，主要对教育大数据信息存储模块、总线控制模块、上位机通信模块以及网络传输模块进行详细设计描述。首先进行大数据信息存储模块设计，大数据信息存储模块采用的是信息汇聚协议进行大数据传输节点之间的无线通信和网络组网构架，通过信息汇聚网和传感接入网实现大规模的异构教育趋势化大数据信息的组网和数据通信，在不同的通信机制下进行服务器配置[7]，对CAN的相关寄存器和RAM进行初始化，在进行教育趋势化信息融合处理中，对大数据信息库中的结构化、半结构化和非结构化数据进行分类挖掘，采用异构化数据信息融合模型，给出大数据信息处理的关联规则模型描述如下：

结合约束概念格[?A?Θ]，给定预测模型的收敛支持程度[ξd1c1=34]，结合信息关联定位方法进行大数据信息融合和教育趋势化信息推导，得到教育趋势化推导大数据信息存储的最短路径[8]。根据上述关系式依次处理采样数据，在缓冲区进行教育趋势化推导大数据的属性集和对象集的调度优先级，执行代码为：

FOR（int i=0； i

FileReset（Thjy6ij6[i]）；

IF（ Attr Nfhtjyf IS Whbtrd）{

Attr.frhjy6jdr（Wghyjknytfyd）；

Obj.Apbtvf（index（Wj7kydgtd），"1"）；

}}

3 仿真测试分析

为了测试本文设计的基于大数据时序逻辑控制和系统总线传递的教育趋势化推导模型的实际应用性能，需要进行一次仿真实验。实验建立在Matlab仿真软件基础上，利用insmod命令对块设备进行读/写操作，利用rmmod命令卸载驱动模块，进行教育趋势化信息推导模型的程序加载。为了定量测试本文设计模型的性能，采用不同方法和传统的支持向量机分析方法，以数据调度的测准率为测试指标进行性能对比，得到测试结果如图3所示。

分析图3结果得知，采用本文方法进行教育趋势化推导模型设计，数据调度的测准率较高，说明对教育趋势化预测推导的准确性能较好。

4 结 语

为了提高对教育趋势化推导和预测的能力，本文提出一种基于大数据时序逻辑控制和系统总线传递的教育趋势化推导模型设计方案。仿真测试结果表明，采用该模型进行教育趋势化推导分析，数据调度的测准率较高，教育信息评估预测性较好，具有较好的实用价值。

参考文献

[1] 林楠，史苇杭.基于多层空间模糊减法聚类算法的Web数据库安全索引[J].计算机科学，2014，41（10）：216?219.

[2] DIN D R， HUANG J S. Multicast backup reprovisioning problem for Hamiltonian cycle?based protection on WDM networks [J]. Optical fiber technology， 2014， 20（2）： 142?157.

[3] CHOI J S. Design and implementation of a PCE?based software?defined provisioning framework for carrier?grade MPLS?TP networks [J]. Photonic network communications， 2014， 29（1）： 96?105.

[4] 赵辉，方高峰，王琴.基于优化LT码的深空数据传输策略[J].计算机应用，2015，35（4）：925?928.

[5] 冯培钧，张平，陈志锋，等.一种新型Linux内核级Rootkit设计与实现[J].信息工程大学学报，2016，17（2）：231?237.

[6] 牛冲丽，王涛.基于物联网的大型公共家住能耗监测与节能服务[J].物联网技术，2015，5（7）：29?31.

[7] 刘进，胡大权，陈家佳.面向海量数据的推荐系统的研究[J].现代电子技术，2016，39（12）：59?61.

[8] 王昌辉.云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘方法研究[J].现代电子技术，2015，38（22）：55?58.