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三个主要步骤快速搭建教育信息大数据分析平台

来源:云腾舆情监测 时间:2020-05-05 21:08
​随着大数据时代的来临,教育大数据已经是各地区,乃至各国关注焦点,在这种形势下,数据驱动教育变革已成为全球改革和发展共识。
教育信息大数据通过全面采集教育基础性数据、过程性数据及业务数据,并对数据进行智能化处理,构建决策模型,为教育行政部门提供运行状态监控、教学质量监测、教师绩效评价、教育政策制定等大数据应用支持,指导教师的教学和学生的学习,提高教学质量和效率,实现教育智能化决策、可视化管控、安全预警、远程督导和个性服务,提升教育管理智能化水平。一般需要通过以下三个主要步骤:业务模型的分析和搭建,充分梳理教育管理部门、各学校和学生及家长等的需求,整理复杂多样的工作业务流程和数据信息;教育信息采集融合,采集和存储学校、学生、教师、其他各类基本信息、业务信息等,记录各项管理事务信息,形成完整的教育信息体系;数据可视化分析决策,通过对于数据进行建模和可视化分析,实现教育智能化和个性化决策服务。
 
一、业务模型搭建
区域决策通过实时展示数据,关注学校数据、教师数据、学生数据等动态数据,及时将所有异常告警信息展示在监控指挥中心现场,实现数据动态监测支持与指挥协调。数据分析系统中,区域领导、校长、教务主任等教育行政管理人员用户的功能具有对各年级进行划分分析、目标管理、教师发展跟踪等权限。利用监控平台考试数据,可以实现对学生个体、教师、学校乃至区域的教学成绩做出较准确的评估分析,从而采取有针对的措施提高教学效益,进而提升基于实证的现代教育管理水平。
构建学校大数据分析指标体系,将全省各级各类学校的基本情况、统计情况和督导情况等统一数据整合与分析。实现学校资产数据分析,校情智能预警和学生状态监控等。校园教学相关过程性数据采集分析,包括校园行为、社会实践、课堂互动、作业考试测评、学习复习等多种数据归集挖掘,蕴含大量教与学分析价值,围绕校园信息化开展的“人、物、应用”为方向,通过分析信息化用户、信息化硬件和软件设施、用户应用软硬件设施的行为、场景及成果积累,规划并完整呈现整个校园大数据的产品脉络。
通过刻画教师全维度画像,帮助管理者全面认识教师,以大数据服务于教师的精细化管理与培养、考核。构建教职工大数据分析指标体系,覆盖各级各类学校中的教职工数据。包括教师教研分析,教师教学质量评估,对教师教学质量进行全方位评估,分析教师教学水平的差异,同时诊断教学薄弱环节,为教师精准教学提供依据。教师教学评价分析,根据评价结果进一步改进教学方式方法、提高教学效率。
通过构建学生大数据分析指标体系,对于学生大数据多维交叉分析,从多视角全面展示学生成长轨迹、学生成长曲线,预测学生的行为和兴趣,通过对于学生成绩和日常行为数据采集,实现学生制定具有针对性的学生培养、学生管理及学生服务等相关制度。
二、信息采集融合
通过采集各中小学、教育行政单位的信息化系统中的各种管理、教学、评价等基础数据,按规范格式数据统一存储,实现管理、教学、教研等教育数据的深度挖掘和分析,有效提升教育治理工程建设。
基于现有基础数据中心和平台子系统做为数据源,使用处理工具对数据进行抽取、清洗、转换、加载。根据业务需求进行数据结构设计,将子系统抽取到的数据整合之后存储于云平台的数据库之中,通过数据中间件对数据系统进行元数据及权限管理,并向外提供数据接口和服务。数据分析组件通过数据中间件来与业务数据层进行交互,并对数据进行统计、分析等处理工作。数据应用层通过大屏、PC网站和移动端APP提供丰富的数据服务呈现和全面的决策支持。
数据源对接包含主动数据抽取、数据填报、流方式、批量导入方式、外部数据文件导入、异构数据库导入、增量追加方式、网上爬虫方式等。平台提供丰富的数据集成接口,数据源包括各应用系统数据接入、互联网数据采集、外部临时数据导入支持等。数据格式主要包含文本文件,XML等多种方式。传输频次包含非实时、准实时、实时形式。数据形态包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据。
系统接入数据方式多样化,包括关系型数据库数据、实时数据、文件数据、图片数据等。应用系统包括教学成绩、选课排课、资产管理、教研平台、教学评估等。还可以对接现有基础数据中心、其他数据平台等。
从数据源中抽取的数据不一定完全满足目的库的要求,例如数据格式的不一致、数据输入错误、数据不完整等等,因此有必要对抽取出的数据进行数据转换和加工。经过数据清洗、数据转换、数据聚合、复杂计算以及数据匹配等处理过程,生成与目标数据结构相同的数据格式。常用的数据转换组件有字段映射、数据过滤、数据清洗、数据替换、数据计算、数据验证、数据加解密、数据合并、数据拆分等。
三、可视化分析决策
数据可视化工具是使分析不再局限于通过关系数据表来观察和分析数据信息,还能以更直观的方式看到数据及其结构关系,从不同的视角观察数据,从而对数据进行更深入的研究和分析。
敏捷可视化的实施和操作相比传统可视化都要来得更为简单,可以说是以业务人员为使用对象的可视化,支持自助探索式分析。分析采用简洁、直观、友好的图形化界面,运营人员通过拖拽和配置等操作快速完成日常报表的设计和实现。允许用户任意选择指标、维度和过滤条件等,快速生成多维分析表、查询结果、统计图形等。系统提供大量的可视化组件和模板,便于用户快速进行分析和展示,同时对于多维数据提供相应的分析方法和模型,可以帮助用户进行多角度、立体化、灵活动态的分析。
 
分析平台提供了各种常见的OLAP分析操作,除基本的分组聚合外,还可以进任意多维度分析,包含:钻取、切片、切块、旋转、排序、过滤等分析功能。在多维分析一体化工作台中,可以选择任意数据模型中的任意维度、度量进行自主拖拽分析。同一个模型中,所有的数据已经关联在一起了,这就决定了多维及时分析的自由度。同时,在一个页面就能进行数据模型选择、维度指标选择、图表选择、图表样式设置、数据预览。
轻松整合不同业务系统数据到同一个可视化页面,打破信息孤岛,让决策更加清晰;支持自适应布局、绝对布局、标签布局的方式;零编码拖拽式操作,可以将不同的可视化元素在界面上自由布局;地图热力展示、动态流向展示、闪烁动画、自定义填充等个性化功能;借由多维度钻取、联动分析等功能,敏锐地发现数据间的联系,协助更好地分析、解决业务问题。
通过大数据将教育现状可视化呈现,为决策提供数据支持,让决策更加科学客观。同时通过数据检验决策的正确性、科学性,以此驱动教育政策为提升教育目标的全面发展。通过教育大数据的决策数据门户将教育目标,教育现状,教育问题呈现出来,为教育决策提供数据支持。
观向报表可视化分析平台快速搭建教育信息大数据分析系统,通过融合各种数据,建立统一数据模型,应用层通过拖拽方式实现快速报表呈现以及相关数据分析。