大数据技术在高校计算机信息教学中的研究

◆王海军

大数据技术在高校计算机信息教学中的研究

◆王海军

（淮北职业技术学院后勤基建处 安徽 235000）

随着信息技术不断发展，对信息技术人才需求不断增加，传统的信息教学模式已经不能满足人才培养需求。当前已有MOOC平台进行高校计算机信息教学，然而该系统设计理念是满足大众需求，对于计算机信息教学中编程教学等未考虑，针对这些问题本文提出借助大数据技术进行高校计算机信息教学管理研究。通过需求分析得到高校计算机管理系统包含功能有学生课程管理、教师备课管理、视频管理、讨论管理、课题讲解管理、数据挖掘管理。详细分析了数据挖掘流程、数据挖掘关键算法以及数据存储。最终完成大数据技术在高校计算机信息管理中的应用。

大数据技术；Apriori算法；MySQL;数据挖掘；高校计算机信息教学

大数据是指存储数量容量大，能够存储繁杂数据类型[1]。大数据蕴含大量的关系与价值，可通过挖掘技术分析重要的隐含信息。美国早在2001年推行了数据在教育评价中的应用，应用结果表明，使用数据评价方式能够挖掘学生、教师之间隐含关系，从而推动教育发展。到2012年美国政府提出了“大数据研究与开发提案”，明确了大数据在教育中的应用[2]。国内大数据应用到教育的研究主要有：胡晓旭[3]针对当前计算机专业教学模式存在问题，提出利用互联网和大数据技术构建的“MOOC+翻转课堂”教学模式，所设计的教学模式具体包括：（1）进行课前计算机专业知识学习内容布置及学生小组划分；（2）利用MOOC平台提供的大数据技术查看学生学习情况；（3）利用提供的MOOC平台进行教师作业布置、视频管理、学习兴趣培训等；（4）进行期末考试。所设计的MOOC平台相比传统教学方式提高了计算机专业学生学习质量。邓莉琼[4]针对大数据时代下电子数字化资源增长模式成几何级增长情况，学生如何从海量信息中获取有价值信息是当前急需解决问题。提出了网络自适应学习模型，该模型包含学生自适应、预测、干预、自适应显示、学习者数据库等六大模块，通过应用结果表明所构建的自适应模型能很好地满足学生计算机专业知识学习。谢宇晖[5]详细研究了大数据技术在高校教学中的应用状况，文章以《大数据技术原理与应用》（第二版）为研究对象，从云计算、物联网等技术进行详细分析，最终得到高校计算机专业应加强学生大数据教学理念学习、指导学生运用大数据技术进行项目开发、高校构建MOOC教学模式。吴宁[6]分析了当前大学计算机基础教学课程中存在问题，指出当前计算机课程建设影响到学生计算机能力，最终影响计算机教学质量。针对这一问题，提出将大数据技术应用到计算机基础教学课程改革建设中。结果表明利用现有的MOOC教学系统进行教学课程建设能提高学生计算机学习效率。

通过文献分析，目前大数据应用于高校计算机教学还处于发展阶段，本文在现有的研究基础之上提出新的大数据教学方法。

1 大数据技术在高校计算机信息教学中应用

1.1 系统功能分析

大数据技术帮助高校计算机专业学生学习计算机知识有着重要作用。通过问卷调查，最终得到大数据技术在高校计算机信息教学中应用功能有：学生课程管理、教师备课管理、视频管理、讨论管理、课题讲解管理、数据挖掘管理。学生课程管理包含功能有学生信息课程添加、学生课程信息查看、学生课程信息删除、学生课程信息修改、学生课程信息导入；教师备课管理包含功能有备课信息添加、备课信息查看、备课信息修改、备课信息删除；视频管理包含功能有视频信息添加、视频信息修改、视频信息删除、视频信息查看；讨论管理包含功能有问题发起、问题回复；课题讲解管理包含功能有讲解课题发布、讲解课题讲解、讲解课题讨论；数据挖掘管理主要对学生课程作业进行挖掘分析，包含数据清洗、数据过滤、数据挖掘、数据展示。

1.2 系统架构设计

所开发的系统采用B/S架构。基于大数据信息教学平台包括学生管理、教师管理、视频管理、课程管理、试题管理等。如图1为基于大数据的教学管理平台框架图。

图1 基于大数据的教学管理平台框架图

由图1可知学生/教师需要登录到平台中，可进行课程信息管理，包括课程信息添加、课程信息查看、课程信息删除、课程信息修改。计算机题目管理系统主要进行学生试题生成管理，包括题库导入、题库组件等。学生/教师信息管理是将学生/教师信息导入到信息管理系统中方便后续信息挖掘。平台接口主要是方便二次开发。教务管理系统主要是将学生计算机信息迁移到学籍管理系统中。

1.2 系统功能设计

1.2.1系统流程分析

本文所设计的系统采用文献[4]中提供的计算机网络课程自适应学习流程，见图2所示。

图2 系统流程图

由图可知基于大数据技术的计算机信息教学管理系统是由教学试题模块、预测模块、界面展示模块、自适应模块、干预模块以及数据库组成。从系统流程图可知学生首先在平台中进行学习，系统采集学生学习行为，将数据存储到数据库中；其次根据所设置的数据挖掘算法进行学生学习行为挖掘；接着调用自适应算法进行数据挖掘；最后显示学生学习效果及进行评价。

1.2.2系统挖掘设计

所设计的大数据教学管理平台运行在Windows+Tomcat+MySQL+Java系统中。系统涉及大数据环节包含数据采集、数据清洗、数据过滤、数据挖掘、挖掘结果展示[7]。如图3为基于大数据技术的教学信息数据挖掘模型。

图3 基于大数据技术的教学信息挖掘模型

本文使用Apriori算法进行数据挖掘。该算法核心思想为：首先从MySQL数据库中获取学生的学习行为，根据设置的最小支持度min产生频繁项集合L;接着由L连接和剪枝，这样产生集合C，根据设置的最小支持度产生频繁项L，该过程中L可产生L，直到L≠∅。

1.2.3系统数据库设计

基于大数据技术的高校计算机信息教学管理系统采用开源MySQL数据库进行数据存储。包含的信息表主要有学生成绩信息表、学生试题信息表等，详细见表1所示。

表1 学生成绩信息表

表2 学生试题信息表

2 结语

目前高校计算机信息教学管理采用传统教师布置作业形式，很难掌握学生学习情况。文章提出采用大数据技术进行高校计算机信息教学管理研究。本文所设计的系统包含功能有：学生管理、教师管理、视频管理、课程管理、试题管理等。采用自适应算法进行学生学习管理。使用Apriori算法进行数据挖掘。采用开源MySQL数据库进行数据存储。所设计的系统实现自动挖掘学生学习兴趣，提高了教师的管理效率。

[1]杨小牛，杨志邦，赖兰剑.下一代信号情报侦察体系架构：大数据概念的应用[J].中国电子科学研究院学报，2013，8（01）：1-7.

[2]郑燕林，柳海民.大数据在美国教育评价中的应用路径分析[J].中国电化教育，2015（07）：25-31.

[3]胡晓旭，张玉芬.论大数据视角下计算机专业教学模式改革[J].继续教育研究，2019（04）：101-103.

[4]邓莉琼，肖秋根，李中宁，等.基于大数据分析的计算机网络课程自适应学习系统构建[J].计算机工程与科学，2016，38（S1）：276-280.

[5]谢宇晖，宋凯.大数据技术在高校教学中的应用——评《大数据技术原理与应用》（第2版）[J].中国科技论文，2020，15（01）：150.

[6]吴宁，薄钧戈，崔舒宁，等.大数据时代计算机基础教学改革实践与思考[J].中国大学教学，2020（Z1）：42-45.

[7]张颖.大数据背景下高校“一站式”服务模型的探索和实践[J].计算机应用与软件，2019，36（07）：128-132.

本文系2020年淮北职业技术学院自然科学重点研究项目“大数据环境下高校后勤信息化建设研究”（项目编号：2020-A-3）阶段性研究成果；2019年度安徽省高校人文社会科学研究重点项目“新时代高职院校图书馆建设与传承中华优秀传统文化的研究”（项目编号：sk2019A0861）阶段性研究成果