李春英1游思聪2 侯彦华3
北京开放大学开放教育创新中心 北京开放大学北开业务部 100081
摘要：
“互联网+”给教育领域开放大学转型发展教育带来了机遇和挑战，不仅有海量学习资源，还产生了大量的行为数据。 如何全面采集教与学全过程数据，并对这些数据进行挖掘分析，实现教育决策的科学化是个值得深入研究的课题。北京开放大学大数据分析平台是借鉴国内外先进的教育理念，对教学实践中的海量数据进行收集、挖掘、分析、预测，实现了数字北开、招生毕业、学情看板、学情预警学情分析五大功能，为教育决策者制定决策方案提供支持、为教师改善教学活动给予指导，并可以帮助学生制定合理的计划。因此，对教育大数据的分析和挖掘具有很重要的意义。
关键字：大数据分析；平台；设计框架； 应用
一、引言
大数据时代的到来，成为时代发展的一个重要标志。我国近几年同步实施的具有战略意义的“积极推进‘互联网+’”和“促进大数据发展”两大行动计划，对经济社会发展的各个领域产生了广泛而深刻的影响，随之而形成的“互联网+教育”的发展态势和教育大数据开发应用的新探索，成为各类教育改革与发展的鲜明特征。互联网给教育带来的不仅是资源的汇集和联通，更重要的是海量的教育数据。这对于教育管理、研究、决策具有重要的意义。与此同时，一个新的领域学习分析迅速发展。学习分析技术既是互联网+教育的重要成果。也是互联网加教育的主要推动力量。 从学习者的角度出发，学习分析技术可以分析具体学生的学习行为和学习过程的发生机制，并基于分析结果为每位学生推荐个性化的学习路径，更好的满足学生自适应学习的需求。从教师和管理者角度，学习分析技术可以为课程和机构的评估提供客观依据，使教学的评价更加全面、系统、深入，更让教师为学生的个性化的教学干预提供了更有力的协助 。从研究者的角度来看，学习分析技术是研究学生个性化学习、研究在线学习过程和实际效果的便捷工具 。
二、大数据分析平台设计思路与架构
1设计思路
北京开放大学根据远程开放教育的特性，在“十三五”发展规划中将“智慧学习环境建设”列为一项重要工程，提出要充分运用成熟的信息技术手段，构建数据互通平台，打造一站式的教学、科研与管理的可靠服务系统。开放教育创新中心分两期进行建设和完善，期间，对于大数据分析平台按照“做好基础设施建设，搭建分析平台——建立数据采集体系——提升数据挖掘分析能力——建立大数据应用于教学和教学管理的服务机制”的进程安排，分阶段推进大数据分析的有序运作及其价值功能的实现。
2大数据分析平台整体架构
大数据分析平台分为五个层次：数据采集、数据管理、数据分析、数据可视化、数据应用。平台架构设计如下：
图1 大数据分析平台系统架构图
三、 数据分析系统功能设计
1.数字北开
在北京市三维地图上呈现北京开放大学及其分校的基本情况，包括建校时间、学生人数、教师人数、课程数量、毕业生数量等。通过北京开放大学的各时期的照片体现北京开放大学的历史沿革。
2.招生毕业
通过招生系统，用图形和图表的形式展现出各分校的专业招生人数、新生年龄占比，教学单位招生占比，外阜学生比例，教学单位招生人数分布，历年招生人数统计、专业招生人数统计、毕业率学位率趋势分析、专升本趋势分析等分析指标。
3.学情看板
通过教务平台中学生数据，分析学生性别比例，学生年龄分布情况，学生受教育程度分布情况。根据学习平台中学生学习行为数据，分析学生社交（论坛）活动占比分布情况，平均一周内的登录情况，学期内各周学生的登录情况。根据教务平台和学习平台学生学习行为数据，分析学校的专业热度排名，学校的最受欢迎的课程排名，学校学生网上行为总数排名，学校教师网上行为排名。
四、 结论
北京开放大学大数据管理平台涉及从众多应用系统中实现数据采集，采集指标包括：基本情况、 学生学习行为、 教师教学行为、 三大类，大数据分析平台支持批量、实时、结构化、非结构化等多样化采集功能。提供图形化配置，统一的调度和监控，结合分布式并行处理架构，实现动态横向扩展能力，数据管理系统实现对平台上的所有的采集数据进行统一管理，包括用户、角色的管理和数据文件的管理。系统通过角色来控制用户的权限，根据数据的利用场景不同将数据文件的使用权授予不同的角色，同时，实现数据采集流程的设计、运行及调度管理，为大数据分析平台提供基础支撑。
参考文献
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[4] 杨现民 , 唐斯斯 , 李冀红 . 教育大数据的技术体系框架与发展 趋势 [J]. 现代教育技术 , 2016,26(1)：5-12
作者：
李春英，女，研究员，北京开放大学开放教育创新中心负责人；主要研究方向：远程教育、教学管理
本文系2018年度北京市教育科学“十三五”规划重点课题立项“大数据背景下在线教育学习分析实证研究” (课题编号：CADA18067)研究成果