学情分析平台关键技术

 专家点评     |      2019-09-23 14:15

  现在的智慧校园建设是以高新技术作为支撑,以新技术融合到不同应用场景而发展而来的高度智能化应用集合。作为智慧校园的重要组成部分,学情分析系统处于提升教学管理服务的关键节点,日益受到各方的高度关注。因此对于学情分析系统所运用的关键技术有必要进行深入细致的讲解,同时通过这些关键技术的梳理,也能够进一步掌握未来智慧校园建设发展的方向。



  一、物联网数据智能收集


  学情分析系统是通过对学校各方面的数据进行收集、分析然后加以利用的综合性数据支持体系。在众多的环节当中,学情数据的收集工作是最为基础,同时也是最为核心的一环,数据收集是否全面、准确,将直接决定学情分析结果的科学性。


  通过智慧校园所搭建的物联网应用平台,可以收集来自师生出入、考勤、作业考试、课堂表现等多方面的数据,这当中有些数据需要工作人员人工添加,有些则可以通过无感或有感技术,实现自动化获取。物联网技术的实现,为学情分析系统的搭建提供了可能性。


  二、高速数据传输技术


  学校是一个庞大的数据产生主体,具有微缩社会的性质,并且由于教学活动的实时高发性,群体的分层明显的特点,使得学校数据庞大而高频。能否很好的解决数据高速传输问题,将直接决定数据分析系统工作的效率和所提供的报告的可实用性。




  三、大数据分析技术


  庞大的数据混杂着数据的冗余,以及不同的数据格式,这些都使得对数据分析处理的能力要求甚高。传统的技术处理已经无法及时处理如此庞杂的数据,这也是为什么智慧校园建设对于大数据分析处理能力的要求已经上升到一个基础层面,无法实现大数据分析应用能力的智慧校园已经不能够应对智慧校园的建设需求。


  四、人工智能个性化数据报告技术


  大数据的应用解决了庞杂数据的处理问题,但是如何实现个性化的辅导应用,单纯依靠大数据技术就无法实现。在这种背景下,人工智能就成为必选之项。人工智能可以将数据分析的结果,个性化的应用于不同学生、不同角色。


  五、云存储分布式存储


  海量的数据需要大容量的数据存储空间,传统的存储平台应用于学校,对学校而言无疑是巨大的费用负担,而云存储方式可以极大的降低应用成本,同时在安全性方面通过分布式存储,可以满足更高的安全需求。