2月13日，成都信息工程大學軟件工程學院院長、教授舒紅平在CIO時代APP微講座欄目作了題為《運用大數據技術深化教育信息資源應用》的主題分享，他對自己在教育領域的思考和想法作出了分享。
2016年起，經研究，大數據應用是一個起點高、投入大、普惠難的場景。教育信息化從建設數字化校園進入到信息技術與教育融合創新的階段，為下一步建設智能化教育提供了支撐。
一、教育信息資源的定義
教育信息資源是指經過數字化處理、可以在計算機或網絡環境下運行的多媒體信息材料。廣義的教育信息資源是指在教學過程中學生和老師所接觸、獲得的經過加工處理的一切教育信息來源；狹義的教育信息資源是指以電子化、數字化、網絡化為技術特征的教育信息資源。
二、數字化校園對教育信息資源應用存在“六大不足”
1.總體規劃有度，實施路徑不明。
總體規劃是面向未來的、方向性的。如何利用現有的教育信息數據、教學運行和管理數據、教育行業數據，通過實施路徑分階段、分批次實現規劃目標，其路徑是不夠明確的。究其原因是由于不具備對教育信息資源建設和應用的過程路徑，效益評估缺乏。
對策：深化大數據應用第一步是整合現有的多源數據，采用自上而下的數據思路，規劃教學資源發展關鍵管控場景及指標，通過前置機、物聯設備等，建立指標對應觀測點數據、常規和實時采集渠道。交給存儲、加工、計算形成發展指標和匯總計算及整體態勢感知，從而周期性地或實時地對教學質量進行監控。
通過建立教育信息資源大數據平臺，以成都信息工程大學卓越人才、能力達成度和監控項目為例，集成整合教務、學生、教師、考試及就業等方面的數據，以學生成長成才目標進行各年級各階段目標分解，將專業認證和審核性評估中的數據對應知識、能力及素質要求，以指標的方式分解到教學計劃、教學大綱、課程及授課環節進行管理，學生學習效果對應知識、能力、素質達成等級進行動態評估和監管，從而有效提高教學質量。
教育信息資源大數據平臺的總體架構
2.交匯循規蹈矩，獨占滋生權杖。
具體是指缺乏數據交換的平臺和工具，使各個教學部門的業務數據難以及時分割、統一調度、有效共享，長期聚集的數據為滋生數據官僚提供了溫床。
對策：建立統一的數據資源目錄和交換平臺，根據成熟的數據交換標準建立跨部門的數據交換共享服務，采用分布式數據存儲實現對面向服務的部門數據資源共享和交換。以教育信息資源大數據平臺交換的經驗和策略性介紹，需要建立目錄接口規范、教育信息資源分類規范、元數據標準、教育信息資源標識符、編目規范、目錄體系技術管理規范、異構數據庫接口規范等等。資源目錄需要建立信息資源主題目錄、教育信息資源部門目錄、教育信息資源交換目錄，交換制度需要建立信息資源接入制度、資源共享獎勵制度、信息資源查詢制度、信息資源安全保密制度等相應的制度。
基于可配的多種類數據源信息接入
建立標準的數據資源目錄和交換平臺
3.及時存儲易行，整合計算難得。
數字化校園面向職能的電子化和數字化，很好地解決了業務數據及時存儲和信息資源靈活拓展問題，但進行專題的全局數據業務分析時，因缺乏靈活適配的計算模型，對多元數據的重組能力、分布式計算量大、多個業務計算模型組合難，成為應用起點高的突出表現。
對策：通過大數據開源技術可實現分布式計算，但關鍵是應用計算模型是一個持續改進和優化的過程，可以通過試探性地構建分析模型、分析模型如何快速適配、分析模型如何疊加和優化等問題，提供具有共性特征的領域模型來降低整合難度。例如課程群的設置合理性和教學質量影響著因果關系分析：首先，判斷課程群設置的合理性是否為教學質量原因的因果判斷；其次，當判斷出教學質量變化是由課程群設置的合理性引起后，再進一步分析教學計劃設計是否影響教學質量，主要包括課程群的科目設置是否合理、課程群的先后關系設置是否合理。通過對“Linux體系和編程”這門課的教學質量分析，我們發現一般“操作系統原理”這門課學習比較好的學生其“Linux體系和編程”的成績也是比較好。利用這個模型在“某課程的上課對象是不同學生群體時教學效果的變化”、“某課程由不同教師群體擔任造成的教學質量的變化”兩個應用中進行快速適配、優化。
軟件工程學院課程群
軟件工程學院具有強相關關系的課程群網絡
4.專注部門精準，全局關聯迷失。
從學校全局角度講，各部門和單元都有自己的一套數據分析工具或手段，單從某一視角，如從某個維度、線索對數據進行重構或再檢索，甚至引入一系列數據的觀測和采集，這必然引發追加IT投入，造成大的投入困境。
對策：全局專題分析即是大數據明顯的優勢，又是大數據前期應用的短板，維持有必要以專題應用為導向，向全局大數據架構分析平臺發展，以支持眾多以專題分析、規?；瘧玫慕嵌忍嵘齀T應用的產出比。以學生跨畫像專題為例，需強調專題應用開發的特點、專題應用如何引導專題數據架構、專題應用如何驗證IT投入，學生畫像專題應用通過數據整合、分析挖掘出每個學生學習及生活狀態，其中學習狀態下涵蓋專業課、選修課、體育課、自習、借書等為多，生活狀態下涵蓋吃飯時間、鍛煉情況、經濟情況、消費情況、同學關系等為多。建立學生在排名、預測方面的內容。
5.人機查詢豐富，學習機制簡單。
數字化校園中的系統大多是事務處理系統和管理信息系統，決策支持和管理系統少，系統的學習機制側重于個性化服務。隨著大數據應用的規模化推廣，尤其是對某群體資源包、歷史數據進行策略提取時，學習機制變得復雜化。
對策：機器學習和可視化技術成為場景知識表達的利器，關注問題的表達和結構的可視化，將對教育資源的深度利用和體驗為重點。以評教模型的優化為例，通過建立學生課程評教、問卷調查及同行評教的多模式評教方法，當評教模型面臨的決策沖突、個案沖突反映的模型缺陷，通過機器學習機制，規避這種缺陷引起對評價模型的不信任。
問卷調查評教
學生課程評教
6.數據挖掘有余，場景開發不足。
以業務為中心的數字化校園建設很重視對歷史數據的挖掘分析，但這些分析多側重于決策參考與知識發現，數據多來自于數據局勢、多維數據分析角度。隨著教育科學化、規模化管理的日益增強，教育管理的決策點也在不斷增加和更替，動態提供面向不同決策場景的支持工具。
對策：提供眾創微服務開發工具和平臺，使開發成為解釋和洞察數據的工作。以互聯開放大數據眾創平臺經驗為例，需做以下幾方面的工作：通過微服務提供微決策的支持；微服務開發中的構件化、可視化、服務化開發模式，代碼自動生成、實施加載動態運行；微開發中場景的應用、用戶的參與都是需要關注的。
微服務平臺架構
三、總結
深化教育信息資源的應用需要在深化管控、深化交匯、深化模型、深化專題、深化交互、深化規模上進行教育資源的應用。其中在深化管控方面進行統一規劃、分步實施，標準化執行；在深化交匯方面建立統一數據資源目錄和交換平臺；在深化模型方面重視共性特征的領域模型；在深化專題方面以專題應用方式引導大數據平臺總體架構；在深化交互方面關注于問題表達和結果可視化；在深化規模方面以微服務開發方式提供微決策支持。
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