面向高職高專的慕課大數據分析及應用

楊思燕

摘 要：針對日益流行的慕課課程建設的特點，面向高職高專高校MOOC建設的需要，提出了結合院校圖書館平臺基礎的統一慕課物聯建設平臺架構，結合MOOC學習和圖書館借閱圖書所產生的大數據，給出了大數據分析平臺架構和技術架構，并結合計算機媒體類課程的特點，介紹了將其他計算機類MOOC學習大數據分析的結果用于指導媒體類課程MOOC建設的方法。

關鍵詞：MOOC；物聯建設平臺架構；大數據；計算機媒體類課程

中圖分類號：G434；TP393 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2017）03-0-02

0 引 言

教育部在2015年年度工作要點中明確提出要“繼續加大優質數字教育資源開發和應用力度，探索在線開放課程應用帶動機制，加強‘慕課（MOOC）建設、使用和管理。”國家隨之確定了“慕課”建設框架，其中涵蓋了高職高專等職業教育的內容。國務院參事湯敏老師2015倡導的“慕課最大的空間和機會實際上是在職業教育”，鼓勵高職優質慕課資源和平臺的建設。此舉對于完善終身教育體系，提高國民的職業技術和能力，乃至學習型社會的建設都有重要意義。

目前國內MOOC的研究主要包括MOOC平臺建設研究、MOOC教學模式研究、“翻轉課堂”實現方式研究等。清華大學、北京大學、北京航空航天大學、復旦大學等很多高水平大學都設置了MOOC，并進行了深入研究。同時，在國家積極倡導“互聯網+教育”的時代背景下，更具特色的高職高專院校如何結合自身學科建設特點與優勢，發揮“重技能，強能力”的培養特點，提供更優質的開放性遠程教育服務是各高職高專院校面臨的一項挑戰，從大量MOOC課程建設的嘗試中探索自己的MOOC之路。

MOOC不是單純的教師講課，而是通過網絡技術，將課堂教學、學習體驗、師生互動等不同教學環節通過編排完整呈現，從而在線產生大量數據。這些大數據中蘊含了大量的對教育教學具有普遍意義的規律和價值，通過對這些慕課大數據進行挖掘與分析，教師可以有效掌握教學規律、預測教育活動、進行教育管理和決策等。

1 高職高專院校慕課物聯網建設

目前，大多數高職高專院校都有自己的圖書館，而MOOC學習需要學生進行登錄、學習、進行互動等。將MOOC的平臺建設與學校已有的圖書館平臺相結合，充分利用已有資源，進行統一資源平臺登錄，可有效降低學校建設MOOC平臺的成本，提高資源使用率。MOOC與圖書館統一物聯建設平臺如圖1所示。

統一MOOC教育平臺與圖書館系統，學生通過圖書館統一登錄賬戶登錄，通過MOOC教室進行MOOC課程在線學習。慕課教育平臺包括在線教學、課輔教學、社交媒體（包括微信、QQ等）、知識分析與綜合等，最終形成知識的積累信息。

MOOC教學平臺與大數據分析平臺直接相連，將學生學習記錄以及圖書借閱記錄等提交大數據分析平臺進行分析。此外，大數據分析平臺還包括數據存儲、數據清洗和數據預處理、大數據分析與可視化等功能。

學生可以通過客戶端、瀏覽器及移動端等設備，形成一個綜合的物聯網技術平臺。

2 慕課大數據分析

通過MOOC平臺可以獲得學校學生對于MOOC課程學習的有效記錄，包括學生的學號、姓名、登錄時間、下線時間、學習課程名稱，學習課程知識點記錄、在線互動內容、在線互動次數、做作業次數、做作業時長、做作業成績、學生考試課程名稱，課程期中考試成績、期末考試成績、課程綜合成績、課程成績排名等內容。由于學生使用的是與圖書館平臺進行綜合統一登錄的平臺，還可以獲取學生的圖書借閱情況，如借閱圖書名稱、借閱日期、還書日期等。

針對獲取的學生學習MOOC的綜合大數據，需要采用大數據分析平臺進行處理。圖2所示為基于分布式集群處理的大數據處理平臺架構圖。平臺采用大數據生態圈的Python，數據庫采用MongDB，存儲動態常用分析所用的數據；數據預處理與存儲模塊包括用于大數據分布式存儲的分布式文件系統（Hadoop Distributed File System， HDFS）和Tachyon分布式內存管理系統，可對獲取的數據進行清洗并提供存儲服務；在計算處理方面，采用UC Berkeley提出的基于內存計算的Spark。Spark所有作業都在內存中完成，通過分布式彈性數據集（Resilient Distributed Dataset，RDD），Spark能夠對作業流程進行掃描并根據作業的先后次序進行優化，加快在內存中的運算速度。利用Spark中的MLlib和Graphx提供機器學習、優化和圖計算等方面的功能，并輔以Mahout和Hadoop MapReduce框架進行其他算法的補充；可視化模塊以JavaScript為手段，采用D3和Processing將整個過程中產生的相關結果進行可視化展示。

數據挖掘子系統與數據分析子系統是整個框架的核心，整個大數據處理平臺以Spark分布式集群為主體，由1臺主節點，8臺子節點組成，其中主節點與子節點機器均為4核Intel Xeon E7-8837，2.67 GHz，16 G內存，HDFS存儲容量為2.5 T。

此外，學生還可以在線下根據自身需求選擇不同的教學資源、方式、媒介，亦可自行決定課程學習時間，加之網絡論壇的輔助和課上網絡平臺的使用，使得教學更富成效。

3 計算機媒體類課程慕課的應用推廣

針對計算機類課程，通過圖1所示的MOOC與圖書館統一資源平臺，借助大數據分析平臺，對于獲取的學生的數據結構、操作系統、程序設計基礎等課程的學習數據進行綜合處理，得到準確的學生學習喜好模式，及對教師MOOC課程水平進行準確分級。

4 結 語

基于這些計算機類課程大數據分析的結論，梳理出計算機媒體處理類課程MOOC教學的特點，結合MOOC的獨特優勢與媒體處理類課程需要大量視頻、圖像、PPT、音頻等綜合展示的特色，將其他類課程MOOC建設模式和大數據分析的結論，靈活遷移到媒體類課程教學中，幫助教師探尋學生的學習規律，調整教學，提高教學效率，提出具體的教學方法改進措施，使得課程的講授更加靈活、開放、動態，更加具有針對性，方便教師更好地滿足學生個性化學習的需求，真正做到因材施教，取得事半功倍的成效，在減少教師負擔的同時，也讓學生能夠學的更直觀，更深入，更扎實。

參考文獻

[1]陳向東，王研.大數據時代高職高專MOOCs（慕課）教學模式研究[J].巢湖學院學報，2014，16（6）：155-161.

[2]王毅.大數據時代高職院校網絡信息化教學模式探究[J].電子世界，2015，18（16）：86-87.

[3]左菊仙，鄧堅.大數據時代下的高職院校數字化教學模式探討[J].科技傳播，2015（10）：135-136.

[4]譚勇，劉德周.大數據時代下新型信息化教學模式發展趨勢初探[J].西南林業大學學報，2014，34（12）：1-4.

[5]薛玉利.基于MOOC的翻轉課堂模式在數字電子技術教學中應用的可行性分析[J].物聯網技術，2016，6（9）：94-95.

[6]何穎，陳綏陽，林智慧.MOOC創新特質視角下的人才培養新思路[J].物聯網技術，2016，6（9）：98-99.

[7]吳麗莉.高校教學理念的再造：基于“慕課”與大數據時代的思考[J].中國成人教育，2016（9）：108-110.

[8]車敏.淺析“互聯網+”時代教學改革的新模式[J].物聯網技術，2016，6（10）：115-116.