多少搜集|教育大数据的来源、分类及布局模型

一、 教育大数额的来源于

教育是1个超复杂的系列,涉及教学、管理、教研、服务等居多事情。与金融种类具有不可磨灭、规范、一致化的事体流程所差距的是,不一样地区、不一样高校的启蒙事务尽管有着一定的共性,但差别性也很特出,而工作的差距性直接导致教育数据来源于更为多元、数据收集越发错综复杂。

教育大数目暴发于各类教育实践活动,既包涵校园环境下的教学活动、管理活动、科研活动以及学校生活,也席卷家庭、社区、博物馆、体育场馆等业余环境下的读书活动;既包蕴线上的指引教学活动,也囊括线下的教诲教学活动。

有教无类大数额的主干数据源头是“人”和“物”——“人”包涵学生、助教、管理者和严父慈母,“物”包蕴消息种类学校网站、服务器、多媒体设备等各类教育装备。

据悉来自和界定的不比,可以将教育大数量分为个人教育大数目、课程教育大数额、班级教育大数额、高校指引大数据、区域教育大数量、国家教育大数量等各类

二、 教育大数量的分类

春风化雨数据有多重分类方法。

从数量发生的事体来自来看,包罗教学类数据、管理类数据、科研类数据以及服务类数据。

从数额爆发的技艺情况来看,包罗**感知数据、业务数据和网络数据**等类型。

从数额结构化程度来看,包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据符合用二维表存储。

从数据暴发的环节来看,包蕴进程性数据和结果性数据。进程性数据是活动进度中收集到的、难以量化的多少(如课堂互动、在线作业、网络搜索等);结果性数据则常表现为某种可量化的结果(如战绩、等级、数量等)。

江山采访的数据主要以管理类、结构化和结果性的数量为主,重点关心宏观层面教育发展共同得体貌。到大数据时期,教育数据的一应俱全收集和深度挖掘分析变得更其紧要。教育数据搜集的主脑将向非结构化、进程性的多寡变化。

三、教育数据的社团模型

全部来说,教育大数目足以分为四层,由内到外分别是基础层、状态层、财富层和行为层。

基础层:也等于大家国家最最基础的数额,是可观保密的多少;席卷教育部2011年发表的八个教育管理消息如拾草芥专业中涉及的拥有数据,如学校管理音讯、行政管制音讯和指引总计音信等;

动静层,各类装备、环境与作业的运市场价格状的数目;肯定设备的功耗、故障、运维时刻、校园空气质量、体育场面光照和教学进程等;

财富层,最上层是关于教育领域的用户作为数据。诸如PPT课件、微课、教学摄像、图片、游戏、教学软件、帖子、难题和课题试卷等;

行为层:存储扩展教育有关用户(教授、学生、教研员和指导领导等)的表现数据,例如学生的求学作为数据、教授的教学行为数据、教研员的教学指引行为数据以及管理员的种类有限协理行为数据等。

分裂层次的多寡应该有两样的收集格局和教育数据应用的景观。

关于教育大数目标冰山模型,近来大家更加多的是采访一些显性化的、结构性的数据,而留存冰山以下的是越来越多的非结构化的,而且真的为教育发生最大价值的数码是在冰山以下的。

参考文献:

春风化雨大数据的源点与征集技能  邢蓓蓓

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