软件工程教学中大数据的应用
摘要：
“互联网+”应用于教育领域所产生的表征教育治理者、参与者、
以及教育环境的数据日渐增加，面向教育领域的大数据分析发现及应
用对于提升教育教学质量尤为重要。本文针对大数据的不同采集方式，
对其特点及特性实行分析。结合教育领域中参与者的实际需求，描述
了教育大数据在其中的应用。
关键词：
互联网+；多源教育数据；软件工程；教学模式
随着大数据技术正在广泛应用于各行各业，“互联网+”与教育
的结合所产生的大数据将会对教育领域各个参与者产生深刻影响。通
过对教育大数据的特点及特性实行分析，构建多源教育数据的分析及
处理方法已经成为影响教育进展战略的科学力量。鉴于教育领域本身
的特点，教育大数据来源广泛、采集形式各异，表现出不同的特征及
应用模式。与传统领域的大数据相比，教育大数据本身表现高度的复
杂性1。与传统领域的大数据应用相比，教育大数据的应用需要高度的
制造性。教育领域的数据应用是以培养人才为其主要目的，所以，针
对大数据的应用不但要切实可行，还需要从根本上洞察教育问题产生
的原因。
一、教育大数据的特点及特性分析
1.1“互联网+”环境下的教育大数据分类
随着感知、计算、通信、操纵等技术的进展，“互联网+”环境
下的教育数据包括由不同的感知设备采集到的教育环境数据、通过定
期采集存储的基础信息数据、以及在线的教育资源数据等。
1.教育环境数据
智慧校园作为“互联网+”的典型应用之一2，通过智慧校园的信
息化平台，能够采集到各种类型的数据。GPS定位、情境感知、移动通
信等技术使得各种教与学行为的日志信息更加丰富，不但仅能够记录
什么人在什么时间什么地点做了什么，还能够采集到行为发生时周边
的环境信息、个人体征信息、情绪状态等。
2.静态基础信息数据
基本信息数据主要包括教师和学生的个人信息、课程信息、成绩
信息、习题信息、行为信息等。基础信息主要通过定期的采集实现数
据的定期更新和维护。此类信息是实行以数据为中心的教育教学模式
探究和发现的最基本的原料，涉及学籍、人事、资产等信息具有高度
的隐私性和保密性，属于国家重点保护的教育数据之一1。
3.在线的教育资源数据
随着移动与开放教育浪潮的兴起，在线教学资源数据包括课件、
微课、微视频、精品课程、教学论坛、试题试卷等3。
1.2“互联网+”环境下的教育大数据特点随着采集方式的变革，
“互联网+”环境下的教育大数据具有如下特点：
1.海量性
与传统的领域相似，随着学生规模的增加，课程类型的多样化，
“互联网+”环境下的教育数据包括由不同的移动设备所采集的教育治
理操纵数据、静态的人才培养相关数据、以及监控学生实时状态的数
据等。
2.时空相关性
在时间上，根据产生的时间不同，教育数据具有时间相关的变化
和分析。所以，在实行教育数据的分析和应用时，一方面需要考虑时
间和空间两个维度的数据演化特性；另一方面，还需要充分利用时间
和空间不同维度之间的数据关联关系。
3.多尺度与多粒度
除了利用教育数据除了要考虑时间和空间等维度之外，还需要考
虑数据尺度和数据粒度对于数据特性的影响。在规模的尺度上，能够
分为专业、年级、学院、学校等；在时间尺度上，能够分为月、学期、
学年、届等。
4.异构与相关
教育数据无论是从结构上、组织方式上、维度尺度与粒度上都会
存有巨大差异，即数据的异构性。教育数据的来源各不相同，教育系
统内容各个对象之间紧密相关，表征教育系统状态的数据源之间也紧
密相联。
二、教育大数据在软件工程专业教育教学中的应用
为充分发挥多源数据的作用，从数据和特征等多个层次对多源异
构信息实行深度融合，挖掘大数据内在的演化趋势和潜在模式，将其
用于课程教学、决策者服务、个性化学习等应用中。如图1所示，为
了构建面向软件工程课程教学应用，首先，需要对多源异构的教育数
据实行分析处理；其次，结合数据挖掘、机器学习等相关理论基础，
构建多源异构教育数据的清洗及发现方法，探究适合于具体应用的分
析模型及方法；最后，结合领域知识，结合所构建的分析模型，通过
对数据的分析发现，为教师、学生、决策者等提供满足其个性化需求
的服务。
2.1面向学生的应用
根据学生的学习情况，以及课程涉及到的知识等情况向学生推举
适合的课程。通过多源数据的协同分析及用户建模，为学生提供满足
其个性化需求的服务。
2.2面向教师及决策者的应用
通过对教育大数据的分析及处理，教师根据学生学习情况的反馈
实行有针对性的备课。通过对学生及教师信息的相关统计分析、挖掘
发现，为教育治理者及决策者提供依据2。
三、总结
“互联网+”的应用为面向信息物理融合的多源数据协同分析制
造了条件。本文从“互联网+”环境下的教育大数据的分析及特点的角
度实行了分析，并简单介绍了教育大数据的分析及发现方法，分别从
学生、教师、决策者的角度对教育大数据在软件工程课程教学中的应
用实行了描述。
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