大數據驅動下的質量監測系統優化研究

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.06.001

中圖分類號：TP39 文獻標志碼：B 文章編碼：1672-7274（2025）06-0001-03

Research on Optimization of Quality Monitoring System Driven by Big Data

LIU Guijun

（ShenyangUniversity of Technology， Shenyang11o159，China）

Abstract： In order to improve the data processing efficiency，feedback accuracy，and system reliability of the education and teachingquality monitoring system，this study adopts real-time data processing technology，unified data interface standards，and distributed encrypted storage solutions to optimize and analyze the traditional teaching quality monitoring system.Theresearchresults indicate that these optimization strategies significantly improve system performance，enhance the accuracy and real-time performance of data analysis，reduce data processng latency and securityrisks，provide efcientandreliable teachingquality monitoringsupport foreducation managers，and promote the intelligent and data-driven development of education management.

Keywords： big data; quality monitoring; data processing

本研究聚焦教育教學質量監測系統的優化，通過引入實時數據處理技術、統一數據接口標準和分布式加密存儲方案，提升系統的性能和智能化水平。優化后的系統能夠實現教學數據的高效采集、實時反饋與精準分析，為學校提供全面的教學質量監控與管理支持，推動教育管理向數據化、智能化方向持續進步。

1 大數據驅動質量監測系統優化的重要性

引入實時數據分析與處理技術，教育教學質量監測系統能夠更迅速地捕捉到教學過程中出現的各類問題，提供即時反饋和改進措施；采用統一的數據標準接口，能夠打破不同系統間的信息孤島，促進學校各部門、各平臺之間的高效協作，確保信息流暢傳遞；利用大數據的深度學習和預測能力，能夠對學生學習效果、教師教學水平和教學資源的使用情況進行精確分析，為學校決策層提供科學依據。

通過基于云計算和分布式存儲的解決方案，教育教學質量監測系統能夠高效、安全地處理大規模數據，保障數據的安全性和隱私性。優化后的教育教學質量監測系統能夠提高教育教學質量問題的識別和反饋速度，為教育管理者提供精準的決策支持，推動教育智能化、信息化轉型[1]。

2 當前教育教學質量監測系統存在的問題

2.1數據處理延遲嚴重

傳統的教育教學質量監測系統受限于硬件性能和軟件架構，難以滿足實時數據處理的需求，導致延遲問題頻發，直接影響了教學質量問題的及時發現與處理。這種延遲現象嚴重制約了教師、學生及管理者對教學質量的實時反饋與調整，導致教育決策的滯后，影響教學管理的效率與效果。超過 70% 的教育機構在教學質量監測過程中遇到數據處理延遲問題，且延遲時間多集中在10秒至30秒之間。半數教育機構的數據處理延遲在10至30秒之間，說明傳統監測系統在面對日常教學活動的快速反應需求時已經顯得不足。

2.2不同系統間數據無法對接

教育教學質量管理中，學校普遍采用多系統協同模式，由于各系統開發時間、技術標準和服務商不同，數據格式不統一，接口協議不一致，因此信息孤島現象嚴重[2]。這種問題直接削弱了教學質量數據的整合分析能力，影響了問題的快速識別和系統化改進。學生管理系統中的考勤數據、教學評價系統中的課堂反饋數據，以及資源管理平臺的教材分發數據，無法實現統一對接，導致數據無法共享和有效利用。

在教育教學質量管理中，數據格式不統一問題占比達 40% ，表明不同教學系統間的數據兼容性較差（見表1）。數據接口開發復雜性占比達到 35% ，說明技術壁壘增加了系統間協同難度。數據傳輸時效性問題占比為 25% ，在課堂實時反饋和學生學業監控中，數據延遲使教學問題的及時處理受到限制。

2.3數據存儲存在泄露隱患

不同系統間的數據存儲機制缺乏統一性，導致敏感數據在傳輸、備份和訪問時暴露于潛在風險之中，增加了數據泄露的可能性[3]。學生學籍數據、成績數據、課堂反饋數據等敏感信息，未進行有效加密與權限管理，容易被不法分子獲取或濫用。

根據對教育機構數據存儲安全狀況的調研（見表2）， 35% 的機構因訪問權限管理不當而面臨數據存儲安全風險，表明許多教育機構缺乏精細化的權限控制，導致數據訪問存在越權問題，增加了數據泄露的可能性。 30% 的機構存在存儲設備加密機制不足的問題，使得硬件設備丟失或損壞時，數據易被非授權方恢復和利用。 25% 的機構在數據備份過程中存在漏洞，在使用第三方云存儲服務時，數據在傳輸或備份階段更易面臨外部攻擊風險。

3 大數據驅動的優化策略

3.1引入實時數據處理技術

針對教育教學質量管理中數據處理延遲嚴重的問題，應引入實時數據處理技術。實時數據處理技術能夠通過分布式架構和內存計算，實現教學數據的快速采集、傳輸和分析，顯著提高數據處理效率，及時發現和解決教學質量問題。借助ApacheKafka、ApacheFlink或SparkStreaming等大數據處理框架，可以將數據處理延遲降低至毫秒級，為教育質量監測提供高效的實時決策支持。在系統設計上，可以引入邊緣計算技術，將數據處理前移到課堂教學終端或服務器節點，減少數據在傳輸過程中的延遲。課堂互動反饋系統可通過邊緣節點實時采集并分析學生課堂參與度、教師教學行為等數據，及時向教師推送課堂問題，幫助其快速調整教學策略。

3.2構建統一數據接口標準

針對教育教學質量監測系統中不同平臺和數據源存在的數據不兼容問題，需構建統一的數據接口標準。可以采用教育領域通用的標準化協議，確保各類教學管理系統、評價系統與資源平臺之間數據傳輸的兼容性。可以通過設計統一的數據模型，規范數據字段名稱、類型和長度等要素，減少因數據格式差異帶來的對接難度。

在接口開發過程中，可引入中間件平臺作為各系統之間的橋梁。中間件能夠動態適配不同系統的接口需求，完成數據的格式轉換與整合[4]。學校的學生管理系統與教學評價平臺可以通過中間件高效實現數據對接，使教師在使用過程中能更便捷地獲取學生的綜合表現信息，推動精準教學的實施。這一機制能夠有效提升系統間的數據對接效率，同時降低接口開發與維護的成本。

3.3部署分布式加密存儲方案

針對教育教學質量監測系統中數據存儲存在的安全隱患問題，可以部著分布式加密存儲方案。分布式存儲系統通過數據的分片存儲和多節點管理機制，能夠顯著提升數據的安全性和可用性，確保學生成績、課堂反饋、教師評價等敏感數據得到有效保護。

采用分布式存儲架構Ceph或HDFS，能夠將教育教學質量監控數據分散存儲至多個節點，避免因單點故障導致數據丟失的風險[5]。可在數據存儲前引入加密機制，針對學生個體數據、教師評價數據等敏感信息，采用非對稱加密RSA算法或高強度對稱加密AES算法，確保數據在存儲過程中無法被非授權用戶讀取。可結合硬件安全模塊或密鑰管理服務，進一步提升密鑰的安全性，防止數據加密密鑰被竊取。為增強數據傳輸環節的安全性，可采用傳輸層安全協議加密網絡通信，確保數據在各節點間傳輸時不被攔截或篡改。在數據訪問方面，可實施訪問權限的精細化管理，通過身份認證和多層訪問控制機制，限制不同角色對數據的訪問范圍和操作權限，避免越權行為。

4 優化效果評估

4.1數據處理效率與準確性評估

通過引入實時數據處理技術，教育教學質量監測系統在數據處理效率方面得到了顯著提升。評估優化效果主要從數據處理時間和系統響應速度兩個維度展開。優化前，系統在處理學生考勤數據、課堂反饋數據及成績評估數據時需要較長時間，在大規模數據并發情況下，處理效率更為低下。優化后，借助分布式計算和內存計算技術，數據處理流程得以簡化，處理時間顯著縮短。

優化后系統在單項教學數據處理、多項教學數據批量分析及異常課堂反饋實時響應等場景中，處理時間分別縮短了 75% F 76% 和 77.8% （見圖1）。在實時課堂互動反饋需求較高的場景下，數據處理時間從優化前的18秒降至4秒，大幅提升了系統的反應速度，表明通過優化數據處理架構和技術，教育教學質量監測系統能夠快速完成大量數據的采集和分析，提升監測系統的實用性和可靠性。

優化后，系統在課堂表現分析、異常學習行為識別和教學質量趨勢預測等方面的準確率分別提高至96% F 94% 和 93% （見圖2）。課堂表現分析的準確率提升了 12.9% ，使得系統對學生課堂互動和教師教學質量的評估更為精準。異常學習行為識別準確率提升了20.5% ，有效增強了對學生個性化問題的識別能力。教學質量趨勢預測準確率的提升，為學校提供了更加科學可靠的決策依據。

4.2系統可靠性與用戶反饋分析

優化后的教育教學質量監測系統在可靠性方面表現出了顯著提升。通過引入分布式架構和實時數據處理技術，系統的運行穩定性和容錯能力得到了大幅增強，有效減少了系統宕機和數據丟失的風險。優化后的系統故障發生率從每年25次下降至8次，減少了 68% 。平均修復時間從4小時降至1.5小時，縮短了 62.5% ，表明優化后的系統在高并發訪問及復雜教學應用場景下表現更加穩定，為教育質量監控提供了可靠的技術支持。

用戶反饋是評估系統優化效果的重要依據。在系統優化后，針對學校教師和管理者進行的調查顯示，用戶對系統的性能、操作便捷性和數據準確性方面的滿意度均顯著提高。用戶對系統性能的滿意度從 70% 提升至 92% （見表3），操作便捷性的滿意度從 65% 提升至 90% ，數據準確性的滿意度則從78% 提升至 96% ，表明優化后的系統在課堂管理、教學質量分析和數據反饋等方面更加高效，能夠更好地滿足用戶需求，進一步提升了教育管理者和教師的使用體驗。

5 結束語

通過大數據驅動的優化策略，教育教學質量監測系統在數據處理效率、分析準確性、系統可靠性和用戶滿意度等方面得到了顯著提升，為教育管理者提供了強有力的支持。未來，應進一步探索跨系統數據整合與動態優化技術，提升數據共享與智能分析能力，為教育教學質量監控提供更高效、精準的解決方案，助力教育信息化和智慧校園的全面發展。

參考文獻

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[5]劉磊，潘潔，王予新，等.基于電磁感應自驅動傳感器的呼吸率監測系統研究[J].傳感器與微系統，2024，43（6）：31-34.