大數據在網絡課程建設中的應用

邢宇航+李敏+鳳鳴+王魁

【摘要】大數據時代已經到來，網絡課程的在線學習行為數據已具大數據特征，大數據技術可以快速收集網絡課程在線學習數據，高效分析挖掘在線學習行為數據價值信息，進而指導網絡課程的建設。大數據在網絡課程建設中的廣泛應用，將為在線學習行為數據分析建立超強能力平臺、節省更多的建設資源和實現網絡課程資源網絡共享和整合，捋順在線學習行為與網絡課程之間的關系，為網絡課程的完善和建設提供智力支撐。

【關鍵詞】大數據 網絡課程 在線學習 應用

【中圖分類號】G64 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089（2016）23-0041-02

隨著信息技術和網絡技術的快速發展，網絡環境下的師生資源共享、學習交流已成為當前最為流行的在線學習行為。隨著國家、政府部門及各大院校對網絡教育的重視，網絡課程已正式進入很多院校在校大學生的學分研修之列。同時，伴隨著網絡教育的快速發展，國家和各大院校每年都投入大量資金進行網絡課程建設。由于網絡學習平臺的優勢體現，隨著網絡學習大軍的不斷壯大，網絡學習行為數據量也急劇增加，已具備大數據特征。據國際數據公司IDC統計，人類社會已于2010年進入ZB時代；大數據時代到來顛覆了以往人類對數據的認知，從數據到決策，大數據技術已廣泛應用于社會包括軍事的方方面面。網絡課程建設的成敗由在線學習行為決定，反過來在線學習行為影響網絡課程建設。當前，由于網絡技術的便利性和網絡課程的跟風建設，形成有的網絡課程學習者太多，有的網絡課程門可羅雀，形同虛設，花了大工夫，未有相應的回報。如何提高網絡課程建設質量呢，這是困擾網絡課程建設的重要問題，[1]分析了高效網絡課程建設中存在的問題與改進策略問題，[2]提出了基于微思想的網絡課程建設思路，[3]提出了基于建構主義指導下的網絡課程建設思想，[4]對網絡課程建設存在的問題與對策進行了分析，[5]對大數據的定義及相關技術進行了詳細論述，[6]對在校大學生在線學習行為進行了研究，[7]對基于數據挖掘的在線學習行為評估進行了分析研究。本文展開大數據在網絡課程建設中的應用研究，遵循利用大數據技術分析在線學習行為數據信息、挖掘出在線學習行為數據的價值信息，進而指導網絡課程建設的思路，首先分析了發展和目前網絡課程建設現狀，然后分析了大數據技術在網絡課程建設中的優勢，最后，就大數據在網絡課程建設中的應用進行了詳細論述，意在搭建網絡課程與在線學習行為之間的橋梁，捋順在線學習行為與網絡課程之間的關系，為網絡課程建設提供參考建議。

1.大數據發展和網絡課程建設現狀

（1）大數據發展

大數據時代已經到來，大數據具有5v特性，即數據量（volume）大、價值（value）密度低、多樣性（variety）、處理速度（velocity）快和模糊性（vague）。大數據的數據規模標準已從TB級別、PB級、EB級迅速躍升到ZB級。據國際數據公司IDC統計，人類社會已于2010年進入ZB時代；大數據的價值低主要是價值信息還未從海量數據背后挖掘出來，而數據量卻在幾何級增長；數據多樣性指海量數據的種類包含結構化、非結構化及半結構化數據，其囊括了幾乎所有的數據；速度快是指大數據產生與自然變化和人類各種活動息息相關，產生的數據時刻在更新，必然要求數據的處理速度要快；模糊性是采集手的多言行、傳感器本身監測精度與范圍的局限性、監測信息變化的非線性和隨機性、自然環境的強干擾性等，使得采集得到的數據具有模糊性。應用大數據的關聯性，在海量的數據中提取價值信息。大數據技術就是從海量數據中快速獲取價值信息的技術。大數據從產生到決策的全壽命周期（產生、收集、整理、分析、處理、決策）依靠大量的新技術支撐才能完成，主要的相關技術包括：大數據采集、大數據存儲、大數據分析與挖掘等。其技術體系結構如圖1：

大數據采集指應用數據實體采集設備和虛擬設備而獲得的各種類型的結構化、半結構化及非結構化的圖1 大數據技術結構框圖海量數據的過程。大數據采集是大數據應用的前提，隨著科學技術的進步，大數據的采集方法和手段會越來越多、越來越高效。目前，主要的采集方法主要包括：日志采集、網絡數據采集、數據庫采集和其它數據采集。大數據存儲是大數據應用的物質基礎，其貫穿大數據全壽命周期。目前主要的大數據存儲工具有：HDFS、NoSQL、NewSQL、HBase以及OceanBase等存儲技術。大數據分析與挖掘是指通過分析手段、方法和技巧對采集到的大數據進行加工、分析和提煉有價值信息的一個過程。目前主要的大數據計算與分析軟件工具有：Datawatch、Stata、Mtlab、SPSS等；大數據挖掘工具有：Mahout、R等[5]。

大數據在金融、醫療、農業以及軍事領域均有深刻且廣泛的應用。通過大數據項目研發，在數據獲取、存儲、管理、分析等方面取得質的飛躍。美國在大數據應用方面再次走在世界其他各國之前，試圖占據大數據研發和應用的戰略制高點。2010年12月，美國總統行政辦公室提交了題為《設計數據化未來》的報告，闡述了大規模數據管理分析的重要性及存在的研究挑戰。在此基礎上，美國政府于2012年3月發布了《大數據研發倡議》，將大數據研發提升為國家政策，能源部斥資2500萬美元支持，目的是提高從海量數據中獲取情報的能力。中國雖然對大數據的研究起步較晚，但對大數據發展和應用非常重視，已投入大量資金進行大數據項目建設。

（2）網絡課程建設現狀

在信息技術和互聯網快速發展的今天，網絡課程的優勢顯而易見，便捷性、開放性、大眾普適性、學習終身性和資源共享性等，網絡課程不受時間、區域和環境的影響，只要有網絡，就可以進行在線學習。在目前的在線學習行為中，通過網絡課程教學資源平臺加強師生、生生交互已成為一種普遍采用的方式，網絡學習平臺有助于加強學習者之間的交流互動，創造互幫互助、交流討論的氛圍，是學習者之間開展交流互動的良好平臺。同時，有助于教師更好地了解學習者的學習狀況、學習 要求及教學反饋意見，加強師生溝通，提高教學效果，有利于教師向傳授者向幫助者、支持者和促進者較色的轉變，促進學習自主學習和協作學習能力的不斷提高[6]。然事實表明，并不是所有的網絡課程都得到在線學習者的青睞，造成這種原因是多方面的，有任務需求要建設的、評價指標需求要建設的和利益驅動建設的等等。嚴格意義上講，網絡課程建設應該非常嚴格的，因為其開放特性會影響很多人，不能為了建設而建設。網絡課程建設的關鍵是要分析授課對象，也就是在線學習者，同時，網絡課程應該怎么建，哪些內容要建設，以什么形式建設都必須要充分考慮授課對象才能實施，不能一廂情愿，不能單相思，否則只是浪費資源。目前很多的網絡課程并非想象中的那么完美，不能利用網絡的便利性而隨心所欲建設網絡課程，結果可想而知。網絡課程建設是一個不斷完善的過程，在充分分析數據基礎上建設，對建設內容進行精心設計，并在后期的反饋中不斷完善。只有充分分析在線學習行為數據，挖掘價值關聯信息，才能對網絡課程建設提出最中肯的意見建議，才能實現網絡課程建設的良性循環。

2.大數據在網絡課程建設中的優勢

大數據時代已經到來，大數據技術已快速發展，網絡課程建設的成因分析已離不開大數據技術。當前的在線學習行為數據已具有大數據特性，沒有更好的辦法解決海量數據的采集、分析和處理，利用大數據技術的優勢和特點，快速采集在線學習行為數據，對其進行高效分析和數據挖掘，進而指導網絡課程建設，是較為理想的網絡課程建設思路。總的說來，大數據在網絡課程建設中的應用有其顯著優勢。

（1）網絡課程在線學習行為數據具有大數據特性

由于網絡技術的極大開放性和功能性，網絡數據以各種方式展現，數據或是結構化、半結構化或者非結構化。而在線學習行為的數據更不規范，圖像、文字及錄像等各種類型的數據，隨著在線學習者的數量不斷增加，在線學習行為數據也急劇增加，這些數據，無論從類型上，還是從數量上，都具備了大數據特征。

（2）大數據技術可以快速收集網絡課程在線學習數據

大數據采集目前主要通過RFID射頻數據、傳感器數據、視頻攝像頭的實時數據、來自歷史視頻的非實時數據，以及社交網絡交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化及非結構化得海量數據。大數據采集技術可以解決在線學習行為數據的采集任務，可以準確采集到網絡系統中在線學習行為的日志以及后臺的數據庫。為了得到更為詳細數據，即在線學習者的行為、舉止、表情等數據，可以在后臺設計輔助手段或者采集工具，比如視頻攝像頭等。甚至可以在線發布調查問卷，在局部范圍內可以實行紙質問卷調查的方式了解在線學習者的學習狀態及對網絡課程的反饋意見。

（3）大數據技術可以高效處理在線學習行為數據

大數據分析與挖掘技術是基于某種目的，進行收集、整理、加工和分析數據，提煉有價值信息的一個過程。目前大數據利用強大的計算與分析軟件和挖掘工具為其服務，大數據根數據處理的需要把這些功能強大的軟件進行合理應用，在高效的計算機平臺下，可以快速分析處理海量數據，并從中找出有價值信息。雖然在線學習行為數據量極大，但大數據技術平臺下，可以有效找出其關聯價值信息，即影響網絡課程建設的因素信息，從而指導網絡課程建設。

3.大數據在網絡課程建設中的應用

大數據技術的不斷完善為在線學習行為數據分析提供了平臺，而且隨著技術進步，大數據技術會更加廣泛應用于更多數據類型的分析處理。大數據技術對海量網絡數據分析與處理方面的優勢已無可替代，在在線學習行為數據分析方面必將有其廣泛應用。

（1）為在線學習行為數據分析建立超強能力平臺

雖然現在很多網絡課程在一定范圍內得到很好的推廣和應用，但在開放的互聯網環境下，將會有更多的網絡課程、在線學習者和更多的網絡平臺出現，現在已經出現了無線網絡終端（比如智能手機、無線智能終端等）的需求，將來會在更大的范圍內推廣網絡課程的應用，數據量必然急劇增加，在這種情況下，必須有超強能力平臺來溝通在線學習行為與網絡課程建設之間的聯系，因此，大數據就是這個平臺。基于這種平臺，可以快速高效得到對某網絡課程具有指導意義的建設建議和反饋，從而加快網絡課程建設和完善的進程，讓更多的在線學習者受益。

（2）大數據平臺通用性可以節省更多的建設資源

大數據平臺可以實現資源共享，具有通用性。只需改變數據收集與處理的主要參數，大數據平臺就可以為其它需求服務。網絡課程的反饋具有一定的時間區間和周期，在此時間段內，大數據平臺完全可以為其它需求服務，這樣可以降低網絡課程建設的成本和運行維護資源。實際上，大數據分析中心完全可以由政府出面建設，需求單位可以共享此資源，沒必要所有的需求單位都建設。因此，大數據平臺的建設與效益發揮是成正比的，在大數據平臺建設前提下，網絡課程建設必將實現最低成本建設和最大利益回報。

（3）大數據有利于網絡課程資源網絡共享和整合

通過大數據平臺得到在線學習行為數據分析結果，不僅能指導網絡課程的完善和建設，必將加速網絡課程的資源共享和整合。近年來的網絡課程建設迅猛發展，每個高校每年都以雙位數甚至更高的數據發布網絡課程，現在的網絡課程可謂是千差萬別，各有不同。很多的共性網絡課程已經出現了重復建設，這是對資源的極大浪費。既然網絡課程是共享的資源，就沒必要都建，可以區分學科、種類、層次和年度建設。利用大數據平臺，分析整理出最受歡迎的網絡課程、重復建設的課程和需要整合的課程，實現網絡課程資源最優配置建設。

4.結束語

大數據時代已經到來，大數據技術的廣泛應用必將對網絡課程的建設產生深遠的影響。網絡課程是開放的課程，它的應用范圍和受益面是極廣的。網絡課程的建設質量好壞決定了其是在害人還是幫人，網絡課程的建設應該是不斷完善的過程，應用大數據技術，分析挖掘在線學習行為的價值數據，為網絡課程的建設提供指導和建議，推動網絡課程資源的整合和共享。同時應該認識到，大數據技術在中國起步較晚，其也在不斷的發展和完善中，在充分利用大數據平臺的基礎上，應該采用更多的手段方法來采集和分析更多類型的在線學習行為數據，為網絡課程建設提供更加完備的意見建議。

參考文獻：

[1]蒲善榮.“高效網絡課程建設中存在的問題與改進策略探討”[J]，四川文理學院學報，Vol.20.No.5（99-103），2010.9.

[2]袁繼峰，陸永濤.“基于微思想的網絡課程建設”[J]，高等建筑教育，Vol.23.No.5（146-149），2014.9.

[3]王子仁，張健.“在建構主義指導下的網絡課程建設”[J]，浙江工業大學學報，Vol.35No.2（168-170），2007.4.

[4]任華，夏玲軍.“網絡課程建設存在的問題與對策”[J]，軟件導刊，Vol.9.No.4（198-199），2010.4.

[5]中科院深圳選件技術研究院-國泰安金融大數據研究中心著，“大數據導論-關鍵技術與行業應用最佳實踐”[M]，清華大學出版社，第一版，2015.3.

[6]侯鳳芝.“在校大學生在線學習行為研究——以《多媒體技術》網絡課程為例”[D]，浙江師范大學，，2010.5.

[7]范潔.“基于數據挖掘的在線學習行為評估系統設計與實現”[D]，國防科學技術大學，2005.5.