大数据环境下教育资源共享门户的研究

李盼盼 赵浩 李芳

摘  要： 在大数据时代背景下，采用有效手段整合当今分散的、冗余的、海量的教育资源，构建一个优质的教育资源共享门户，普及优质教育资源，是教育行业的迫切需求。文章分析了国内外教育资源共享门户的现状，指出了存在的问题，提出要充分利用网络技术，如大数据分析、物联网、数据挖掘等，提高教师对教育数据的分析决策能力，建立数字化的教育资源共享门户，实现教育资源集成化，从而实现教育资源的高效共享。

关键词： 大数据; 教育资源; 数据挖掘; 共享; 决策

中图分类号：TP392          文献标识码：A     文章编号：1006-8228（2021）03-23-03

Research on education resource sharing portal in big data environment

Li Panpan1， Zhao Hao1， Li Fang2

（1. Jinshan College， Fujian Agriculture and Forestry University， Fuzhou， Fujian 350002， China;

2. Maternal and Child Health Hospital of Jiangmen City）

Abstract： In the era of big data， it is an urgent need for the education industry to integrate today's scattered， redundant， and massive education resources by effective means， build a high-quality education resource sharing portal， and popularize high-quality education resources. This paper analyzes the current status of domestic and foreign education resource sharing portals， points out the existing problems， and proposes that by making full use of network technologies such as big data analysis， Internet of Things， data mining， etc.， improving the teachers' ability of analyzing and decision-making on education data， build a digital education resource sharing portal and realize the integration of education resources， in order to realize the efficient sharing of education resources.

Key words： big data; education resource; data mining; sharing; decision-making

0 引言

互聯网的迅猛发展，人们的思维也在进行着“变革”，利用网络进行学习已经成为一种新的学习动向，教育的重要场所——高校，最紧跟时代潮流的群体-学生，推动着高校的数字化教育迅猛发展，为了实现现代教育的可持续发展，研究利用大数据技术优化整合高校教育资源，实现资源共享是必须要走的路，它是在教师和学生需求和满意度的基础上，有效地利用大数据的优势，深度解析海量师生所访问的相关教育数据信息，整合高校数字化教育资源，挖掘出有利于提高教育质量、教学效率、提高教育资源共享乃至提高全民素质的有效数据[1]。

鉴于我国高校教育发展不均衡，985、211高校和一般本科院校、高职高专院校等，在数字化发展程度也高低不同，利用大数据与教育资源结合的程度也不同，势必会出现教育资源“孤岛化”现象，因此打破常规，走出传统的教育模式，打造数字化高校教育资源共享门户，实现资源共享、信息互通是很有必要的[2]。教师对教育数据的分析能力， 逐渐成为影响教学质量的重要影响因素，因此为了实现共享门户的建设，需要把高校教师具备的丰富专业知识和支持决策文化的数据分析能力结合起来，找到有价值的教学资源，做到因材施教，要有效地提高学生学习效果。

1 国内外现状

国外为了促进教育资源的共享发展，一直致力于网络的教育资源标准化的研究，政府的大力支持使得经济上毫无压力。大数据时代的来临，更是对教育资源共享提供了一个更有利发展的机遇。现阶段，国外已形成以政府机构为主、多家民间机构和有实力的技术公司参与其中的多元化的教育资源共享主体，对此共享主体的评价方式也是多样化的，如访问统计、项目电子报、访谈、用户反馈列表、问卷调查等，也引起各种社会强烈反响[3]。

我国对数字化教育资源也逐步深入，政府大力支持“国家级重要新产品重中之重项目”;参与共享的成员呈现多样化的，如高校、图书馆、公司、出版社、电台等积极参与;付费共享和学历教育紧密结合等，随时随地通过智能移动终端进行学习已成为广大学子的选择。2013年，大型开放式网络课程 （MOOC）的诞生大大冲击和丰富了中国的教育资源。MOOC作为全球综合性的免费网络公开课程平台，涵盖了不同地区、不同门类的数字化精品教育资源和名校公开课，知识在最大程度上向公众开放。

在建设数字化教育资源的过程中，由于没有统一标准，不同的高校有着不同的规划和设计，重视程度、执行情况等都不一致，导致建设水平有所差异，再加上缺乏专业人才的参与，这其中主要指作为教育资源参与者的主体之一——教师来讲，如果缺乏专业的数据分析能力，就不能有效地挖掘出有效资源，发展也会不“均匀”。从目前状况看，大专院校的重视程度、建设水平等普遍低于本科院校，二类院校又普遍低于一类院校，并且各个高校的数字化教育资源的建设的主要途径是“购买”，“自建”只是一种辅助手段，不论是数字化教学资源或者其他资源，基本上各个高校都是购买的常用的期刊库，如万方、维普、知网或者龙源期刊网等，冗余明显。最重要的原因是作为资源共享的主要协同部门——图书馆、教务处或者技术部门等，又没有完全协同，联结性、协同性比较差，导致建设水平参差不齐，线下课程转换成线上的数字化课程的程度比较低，单单本校师生的教学或者学习需求都满足不了，更不用说跨区域、跨平台的共享资源。

2 教育资源共享的分析

在大数据环境下，为能够对如今的高等教育资源进行充分利用，在教育管理者和投资者的引导的基础上，各大高校都开始将自身的教育资源进行数字化共享，以此来满足社会上越来越高的教育资源需求，改变过去社会教育资源供需不足的问题。但是正如前文所述，各大高校的教育资来源不一致、发展不均衡、冗余度高等，还有很多高校的数字化教育资源建设是满足于“自给自足”的，“闭关锁校”性质，在进行建设教育资源共享门户的时候存在比较大的难度，要打破这种传统的思想观念，使得不同区域的、质量水平参差不齐的教育资源得到有效的共享。具体来讲，教育资源共享可以分为“硬件共享”和“软件共享”。

⑴ 硬件共享

作为教育的主要载体——书本，当然还包含了其他的实体信息资料，一直是老师在授课过程中的重要教育资源，时代在变迁，网络在发展，尽管获取知识的途径也在不断丰富，但是书本一直是不可取代的，为多数师生所喜爱。在线下授课中，日常生活和工作中，学习的主要途径还是书本。然而在知识大爆炸的时代，单纯的书本已经不能满足越来越多的知识渴求。高校硬件教育资源通常无法满足需求，需要对这些资源进行优化整合，对诸如音频资源、图书资源等进行最大程度的共享，还需要对各个上课的场地资源进行整合，如教学楼、实验室、图书馆、体育馆等进行共享，充分利用高校教育资源。

⑵ 软件共享

软件共享主要指的是师资力量的共享。为了实现高校内部、不同高校之间的师生共同学习，可将不同高校的优秀老师的教育经验或者成果整合，进行兼任或者互聘等方式最大程度地利用优秀软件资源，解决不同高校的教师不足的问题，这样还可以提高高校的学术氛围。

通过高校教育资源的共享，可以有效的整合与优化资源，减少各高校之间资源重复购买教育资源的情况，从而节约教育资源共享成本，缓解教育资金不足的情况，重要的是还可以提供更全面丰富的教育资源;可以实现大数据环境下的跨平台、跨区域的资源共享，各高校将通过共享门户将自己的教育资源进行上传，平台服务中心对资源进行优化、整合、存储，用户可以通过网络获取到存储在平台上的各类教育资源，实现真正意义上的比较全方位的资源共享，提高了教育資源利用率，从而从根部上改善教育资源供需不平衡的现状，实现了资源互补，达到长足发展的目的。

3 构建教育资源共享门户的思想

本着理论和实践相结合的原则，除了在理论上讨论共享的相关理论概念，研究实现数字化教育资源共享资源门户的必要性和和合理性，还要与实践结合，采用文献法和访谈调查法进行综合研究。

平台设计思想如图1所示。

该门户平台是通过ASP技术，.NET技术等动态网页技术进行交互实现的，通过TCP/IP进行传输数据，供广大师生学习和科研使用。共享模式中最重要的是大数据层，用到的核心技术是数据挖掘。大数据背景下，更好地利用数据，挖掘有价值的数据，能有效地利用数据、分析数据、解决数据，实现数据共享，高效地进行检索和处理数据。数据挖掘不单单是采集分析数据的过程，作为融合了多个学科如数据库、数学统计、信息检索分析、人工智能、数据可视化乃至面向对象设计等多个研究领域，是一个真正意义上的交叉研究成果。数据挖掘是指从大量的数据或者信息中挖掘或者抽取出知识的过程，这包含着数据的挖掘和智能信息的抽取过程[4]。资源共享中最重要的是数字化的教育资源，这需要大数据的采集分析，对已经有的精品课程或者其他优质的比较分散的教学资源，可以称之为基础数据，进行提炼分析、挖掘提取元数据，进行重新结构化或者非结构化组合，形成能够服务大众的网络学习数据。

我们需要建立统一的标准来建立资源共享门户，就需要对数据的安全性能进行分析，并且要给予数据及用户一定的权限，经过数据挖掘进行数据采集后，就可以得到数据的详细描述，从而得到一个相对标准化的数字特征，便于对数据进行深层次的提炼分析，便于资源获取。在数据采集和数据处理的过程当中既要考虑到数据挖掘分析时的效率速度，同时要保证这些资源的安全，不能产生数据信息泄露，并且不同的用户可以访问的资源权限要进行限制。简单来讲，门户包括如下基本功能。

⑴ 为教师服务

在教师科研上，教师可以大数据存储和智能数据分析技术，设计教育资源数据的存储、处理、检索和挖掘，还可以和一些企业尤其是互联网企业，一些政府事业单位合作，结合了实践锻炼，可以学习案例，积累经验，于教学或者学习都是很好的帮助，无形中还可以实现创收，减少资金压力;另外大数据往往被用于统计、分析学生的学习状况、学情信息等。

大数据应用于课堂教学，可以关注每个学生的表现，对学生进行全方位分析，得出学生优缺点和对待学业的态度，可以有针对性地教学[5]。

⑵ 为学生服务

可以利用大数据创建基于短视频和互动联系的MOOC，帮助学生自主学习，可以自由地选择学习的方式和地点等。

⑶ 在高校管理中的应用

学校不仅有教学、还有人事、财务、资产、科研等常规型的结构化数据，还有多媒体教学资源的非结构数据，还有物联网等移动数据，信息量大，结构类型多，频率快，传统的数据捕捉技术交互能力差，因此，对大数据的有效分析成就了必不可少的一部分。

⑷ 预测能力

大数据的核心是预测，我们可以从海量数据中，预测未来走向。例如，可以通过大数据分析，预测学生未来的学习情况，通过对海量数据的挖掘，还可以预测老师和学生的各种资源需求、就业情况、未来招生情况或者学校的未来发展等。

4 结束语

科技推动了教育进步，利用大数据技术实现教育资源全面共享已经成必然趋势。通过建立教育资源共享门户，可以尽力消除教育资源不均衡性、冗余性等，直接服务于师生，教师可以获得丰富的教学资源，学生可以多渠道获得学习资源。

本文分析国内外利用大数据技术实现教育资源共享门户的现状，在此基础上，运用大数据技术、数据挖掘技术、物联网技术等探讨构建一个可以实现资源共享的门户。接下来，还将研究如何进一步整合各地區不均衡的教育资源，实现区域资源共享，以及如何提高网络教学资源共享的质量。

参考文献（References）：

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