敬國東 劉曉莉

基金項目：四川省高等學(xué)校人文社會科學(xué)重點研究基地·四川省教育信息化應(yīng)用與發(fā)展研究中心項目“基于大數(shù)據(jù)的高校教學(xué)質(zhì)量評價改革研究——以川港部分高校為例”（項目編號：JYXX19-027，主持人：敬國東）;四川省高等教育學(xué)會川港高等教育教學(xué)研究專業(yè)委員會2019年度重點課題“成效為本（OBTL）教學(xué)質(zhì)量保證體系研究”（課題編號：19ZD0101，主持人：敬國東）;四川中醫(yī)藥高等?？茖W(xué)校教學(xué)改革研究項目“基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)學(xué)院校教學(xué)質(zhì)量保障體系研究” （課題編號：19JGYB13，主持人：敬國東）

摘要：教學(xué)質(zhì)量是高校生存和發(fā)展的生命線，教學(xué)質(zhì)量評價是以教學(xué)活動相關(guān)數(shù)據(jù)為依據(jù)的教學(xué)質(zhì)量建設(shè)與管理的過程?；诖髷?shù)據(jù)的高校教學(xué)質(zhì)量評價平臺以智能數(shù)字化校園為基礎(chǔ)，以Hadoop技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為支撐，采用全校統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)將數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)應(yīng)用整合為有機整體，實現(xiàn)了教學(xué)數(shù)據(jù)的共享，有效提升了高校教學(xué)質(zhì)量評價的效率和質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);教學(xué)質(zhì)量評價;數(shù)據(jù)挖掘

中圖分類號：G642.0; TP311.13?? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A?? 文章編號：1672-9129（2020）12-0082-02

1 引言

高等教育是我國教育體系的重要組成部分，現(xiàn)在已由追求規(guī)模擴張到注重內(nèi)涵建設(shè)的觀念轉(zhuǎn)變，特別是學(xué)校的教學(xué)質(zhì)量已成為高校的生命線[1]。影響高校教學(xué)質(zhì)量的因素非常多，包括學(xué)?；A(chǔ)硬件環(huán)境、圖書資源、科研環(huán)境、師資水平等資源性因素，也包括教師課教學(xué)理念、教學(xué)方法、教學(xué)手段、師生互動等課堂教學(xué)動態(tài)性因素，如此復(fù)雜的教育教學(xué)環(huán)境和過程，導(dǎo)致高校教學(xué)質(zhì)量的評價既重要又難以實施。

傳統(tǒng)的教學(xué)質(zhì)量評價一般是在學(xué)期教學(xué)工作完成后，學(xué)校組織學(xué)生對老師的課程教學(xué)方法、教學(xué)態(tài)度、教學(xué)技巧等教學(xué)活動直接相關(guān)的因素進(jìn)行集中評價。這種傳統(tǒng)的教學(xué)質(zhì)量評價模式是靜態(tài)的結(jié)論性評價，忽略了教學(xué)活動中師生互動過程、學(xué)生學(xué)習(xí)實時成效、教師課堂展現(xiàn)實時狀態(tài)等過程性因素，無法科學(xué)全面地反應(yīng)高校真實的教學(xué)質(zhì)量水平。另一方面，由于受觀念和技術(shù)的限制，傳統(tǒng)的教學(xué)質(zhì)量評價一般是采用紙質(zhì)材料以書面問卷的方式進(jìn)行的，數(shù)據(jù)的后期分析和處理也是以人工勞動為主或采用EXCEL進(jìn)行簡單的計算機處理，數(shù)據(jù)采集和分析的效率極低，數(shù)據(jù)分析算法也只是簡單的數(shù)據(jù)匯總和比例統(tǒng)計，缺乏深層次分析和挖掘，無法揭示高校教學(xué)質(zhì)量本質(zhì)，嚴(yán)重地影響和制約了高校教學(xué)質(zhì)量的提升。

隨著計算機信息技術(shù)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)已從理論研究轉(zhuǎn)向應(yīng)用實踐，教育科學(xué)和大數(shù)據(jù)技術(shù)想結(jié)合的教育大數(shù)據(jù)理念應(yīng)運而生，并快速的被應(yīng)用到高等教育教學(xué)質(zhì)量管理和評價實踐之中，開始構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的高校教學(xué)質(zhì)量評價大數(shù)據(jù)平臺[2]。

2 建設(shè)原則

2.1注重智能化數(shù)字校園建設(shè)。智能化數(shù)字校園是建設(shè)高校教學(xué)質(zhì)量評價大數(shù)據(jù)平臺的基礎(chǔ)和前提條件，為教學(xué)質(zhì)量評價大數(shù)據(jù)平臺提供硬件支撐和運行環(huán)境。智能化數(shù)字校園建設(shè)應(yīng)用采用整體規(guī)劃逐步實施的原則，根據(jù)高等教育的基本規(guī)律和學(xué)校發(fā)展的目標(biāo)定位，全面考慮學(xué)校教學(xué)管理的具體要求，科學(xué)設(shè)計智能數(shù)字化校園的總體框架，特別要注重將人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)教學(xué)質(zhì)量數(shù)據(jù)采集自動化、教育質(zhì)量數(shù)據(jù)挖掘和分析的智能化和教學(xué)質(zhì)量評價實時化[3]。數(shù)字化校校園建設(shè)是一項復(fù)雜的工程，在做好整體規(guī)劃的基礎(chǔ)上，學(xué)校還要結(jié)合輕重緩急和財力狀況制定詳細(xì)的實施計劃，分步有序地推進(jìn)智能化校園建設(shè)，并在實際應(yīng)用中逐步完善智能數(shù)字化校園和教學(xué)質(zhì)量評價大數(shù)據(jù)平臺的結(jié)構(gòu)和功能。

2.2加強數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定與共享。教學(xué)質(zhì)量評價大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)來源與學(xué)校教學(xué)管理的各個環(huán)節(jié)和數(shù)字化校園的各個應(yīng)用系統(tǒng)，這些數(shù)據(jù)包含了豐富的教學(xué)質(zhì)量評價因素，但因各個環(huán)節(jié)或應(yīng)用系統(tǒng)關(guān)注的重點不同，其中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)各不相同甚至相差極大，為了能充分利用這些數(shù)據(jù)對教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行客觀而科學(xué)地評價，就必須制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)并共享數(shù)據(jù)[4]。學(xué)校教學(xué)質(zhì)量數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定要在教育部教學(xué)信息化標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，結(jié)合學(xué)校教學(xué)質(zhì)量管理實際需要進(jìn)行改進(jìn)和完善，形成體現(xiàn)學(xué)校自身特色的數(shù)據(jù)編碼標(biāo)準(zhǔn)、交換標(biāo)準(zhǔn)和共享標(biāo)準(zhǔn)，各個應(yīng)用系統(tǒng)根據(jù)學(xué)校統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)對教學(xué)質(zhì)量評價平臺開放接口，確保教學(xué)質(zhì)量評價平臺能從各個應(yīng)用系統(tǒng)獲取教學(xué)質(zhì)量評價相關(guān)的數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。

2.3注重建設(shè)與應(yīng)用并重。隨著社會的進(jìn)步與發(fā)展，高等教育教學(xué)也是不斷發(fā)展變化的，影響高校教學(xué)質(zhì)量的因素也會不停改變，高校教學(xué)質(zhì)量評價平臺的建設(shè)也是一個在應(yīng)用中不斷改進(jìn)和提升的過程。學(xué)校往往存在重建設(shè)輕應(yīng)用的現(xiàn)象，導(dǎo)致花費大量人力物力建設(shè)的平臺無法發(fā)揮應(yīng)有的作用。教學(xué)質(zhì)量評價大數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)必須與教學(xué)質(zhì)量評價實際工作相結(jié)合，邊建設(shè)邊應(yīng)用，及時采集和分析教學(xué)活動各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，形成教學(xué)質(zhì)量評價大數(shù)據(jù)，再以這些大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)及時對教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行評價并將評價結(jié)果及時反饋給教學(xué)管理部門、教師和學(xué)生，這些部門和教學(xué)活動參與者依據(jù)教學(xué)質(zhì)量評價和建議及時改進(jìn)和提升教學(xué)質(zhì)量，并對教學(xué)質(zhì)量評價大數(shù)據(jù)平臺的運行狀態(tài)和效果提出需求和建議，學(xué)校再進(jìn)一步完善和改進(jìn)教學(xué)質(zhì)量評價大數(shù)據(jù)平臺，從而形成平臺建設(shè)與應(yīng)用并重相互促進(jìn)的良好局面。

3 平臺構(gòu)建

3.1整體框架?；诖髷?shù)據(jù)的教學(xué)質(zhì)量大數(shù)據(jù)平臺整體框架如圖1所示，主要由數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)應(yīng)用四個部分組成，并包涵可靠的平臺安全保障機制和科學(xué)的質(zhì)量評價指標(biāo)準(zhǔn)。

（1）數(shù)據(jù)采集。數(shù)據(jù)采集是教學(xué)質(zhì)量大數(shù)據(jù)平臺的信息流入口，主要負(fù)責(zé)采集與高校教學(xué)質(zhì)量相關(guān)的各種教育大數(shù)據(jù)。根據(jù)教學(xué)質(zhì)量數(shù)據(jù)的來源和性質(zhì)不同，可以分為資源性數(shù)據(jù)采集、過程性數(shù)據(jù)采集和結(jié)果性數(shù)據(jù)采集三類[5]。資源性數(shù)據(jù)是指高校內(nèi)為提升教學(xué)質(zhì)量而必備的各種資源，這類數(shù)據(jù)一般是從學(xué)校各個應(yīng)用系統(tǒng)提取整合而得的，比如圖書管理系統(tǒng)中的圖書資源數(shù)據(jù)，人事管理系統(tǒng)中的教師信息數(shù)據(jù)，學(xué)工管理系統(tǒng)中的學(xué)生信息數(shù)據(jù)，教務(wù)管理系統(tǒng)中的課程信息和學(xué)分成績數(shù)據(jù);過程性數(shù)據(jù)是教師和學(xué)生在課堂教學(xué)或在線學(xué)習(xí)過程中實時產(chǎn)生的教學(xué)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是教學(xué)活動中動態(tài)生成的，一般可以借助學(xué)校多媒體教室的智能麥克風(fēng)和高清攝像頭實時自動采集并上傳到教學(xué)流媒體服務(wù)器中以供教學(xué)質(zhì)量評價系統(tǒng)抽取分析;結(jié)果性數(shù)據(jù)是兼容傳統(tǒng)教學(xué)質(zhì)量評價模式，在課后、期中或期末允許學(xué)生通過網(wǎng)絡(luò)在線評價系統(tǒng)對教師的教學(xué)活動進(jìn)行在線評價并自動將評價數(shù)據(jù)上傳的教學(xué)質(zhì)量評價平臺。

（2）數(shù)據(jù)存儲。教學(xué)大數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)三類，平臺數(shù)據(jù)存儲方案應(yīng)綜合考慮兼顧三類數(shù)據(jù)存儲要求。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是以二維表的形式表示的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)以行（記錄）和列（字段）的構(gòu)成數(shù)據(jù)表，多個數(shù)據(jù)表相互聯(lián)系在一起形成數(shù)據(jù)庫，比如圖書數(shù)據(jù)、教師數(shù)據(jù)、學(xué)生數(shù)據(jù)、成績數(shù)據(jù)等都是標(biāo)準(zhǔn)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)規(guī)范，適合應(yīng)用Oracle、SQL Sever、MySQL等主流關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一般以標(biāo)記形式來表示數(shù)據(jù)，最常見的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是JSON和XML格式數(shù)據(jù)，以屬性的方式來描述數(shù)據(jù)特征，這類數(shù)據(jù)主要用于教學(xué)大數(shù)據(jù)平臺的系統(tǒng)配置、標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置、數(shù)據(jù)交換、網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)葓鼍埃芍苯永貌僮飨到y(tǒng)的文件管理功能以文本文件的形式存儲半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不規(guī)則無法產(chǎn)生規(guī)范的二維表結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，現(xiàn)實教學(xué)活動產(chǎn)生中的數(shù)據(jù)絕大多數(shù)數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，如教學(xué)圖像、教案文檔、課堂教學(xué)的音頻和視頻文件等，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以利用Hadoop的HDFS進(jìn)行分布式存儲[6]。

（3）數(shù)據(jù)處理。數(shù)量宏大的教學(xué)大數(shù)據(jù)必須經(jīng)過高效地處理才能充分挖掘數(shù)據(jù)的內(nèi)在價值，分析教據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系及對教學(xué)質(zhì)量的關(guān)聯(lián)程度，從而對高校教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行科學(xué)的評價。教學(xué)質(zhì)量大數(shù)據(jù)評價平臺對數(shù)據(jù)的處理主要為數(shù)據(jù)整合和數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)整合是根據(jù)事先制定學(xué)校數(shù)字化建設(shè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)交換接口，將來自學(xué)校各個應(yīng)用系統(tǒng)和實時動態(tài)采集而來的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)利用Hadoop的ETL進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取、清洗、修正、轉(zhuǎn)換和集成，形成數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市[7]。數(shù)據(jù)挖掘是在數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市的基礎(chǔ)上根據(jù)教學(xué)質(zhì)量評價的具體需要，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型并利用先進(jìn)的大數(shù)據(jù)算法對各種教學(xué)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲取教學(xué)質(zhì)量評價相關(guān)數(shù)據(jù)并對教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行科學(xué)評價。

（4）數(shù)據(jù)應(yīng)用。數(shù)據(jù)應(yīng)用是平臺信息流的輸出端，根據(jù)教學(xué)質(zhì)量評價的具體需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢、統(tǒng)計和多樣化展示，以供高校進(jìn)行教學(xué)質(zhì)量診斷和改進(jìn)使用。高校的教師、學(xué)生和教學(xué)管理者經(jīng)平臺統(tǒng)一身份證后便可以查詢教師本人的教學(xué)質(zhì)量評價結(jié)論及教學(xué)活動中的優(yōu)缺點，還可以查詢各教研室、系部和學(xué)校的教學(xué)質(zhì)量狀況統(tǒng)計，查詢和統(tǒng)計的結(jié)果可以以表格的形式展示，也可以以圖表的形式顯示，還能根據(jù)評價結(jié)果生成圖文形式的教學(xué)質(zhì)量評價文本文檔。

3.2關(guān)鍵技術(shù)。

（1）Hadoop技術(shù)。Hadoop是重要的分布式系統(tǒng)架構(gòu)之一，便于開發(fā)者開發(fā)分布式應(yīng)用程序，并以集群的方式對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲和運算，其核心技術(shù)包括HDFS和MapReduce[8]。HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系統(tǒng)），主要用于大數(shù)據(jù)的分布式存儲，可以通過一個管理節(jié)點（NameNode）和多個數(shù)據(jù)結(jié)點（DataNode）來對服務(wù)器集群上的文件以塊（Block）為單位進(jìn)行創(chuàng)建、刪除、復(fù)制和讀寫操作。MapReduce是大數(shù)據(jù)運算模型，能高效率地分析大數(shù)據(jù)并輸出結(jié)果數(shù)據(jù)。除了HDFS和MapReduce兩大核心框架外，Hadoop還包括了Ambari（Hadoop集群的安裝、部署、配置和管理工具）、Sqoop（數(shù)據(jù)庫ETL工具）、Flume（日志收集工具）、Zookeeper（分布式協(xié)作服務(wù)）、HBase（實時分布式數(shù)據(jù)庫）、Hive（數(shù)據(jù)倉庫）、Pig（數(shù)據(jù)流處理）和Mahout（數(shù)據(jù)挖掘庫）等工具或功能組件，形成完整而成熟的Hadoop生態(tài)系統(tǒng)。

（2）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。原始的教育大數(shù)據(jù)雖然包含了大量的與教學(xué)質(zhì)量相關(guān)的信息，卻無法直接從這些數(shù)據(jù)源對教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行評價，必須借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對教育大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理才能獲得有效的教學(xué)質(zhì)量評價結(jié)果。數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）是從數(shù)量龐大、雜亂無章、充滿噪聲、隨機分布、信息模糊的原始數(shù)據(jù)中根據(jù)應(yīng)用需要運用科學(xué)的算法分析獲取實用價值信息的過程。常見的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括關(guān)聯(lián)技術(shù)、聚類技術(shù)、預(yù)測技術(shù)和挖掘算法[9]。關(guān)聯(lián)技術(shù)利用教育大數(shù)之間內(nèi)存聯(lián)系建立相應(yīng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則，并根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則分析教育大數(shù)據(jù)對教學(xué)質(zhì)量的影響關(guān)系進(jìn)而對教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行評價;聚類技術(shù)將教學(xué)大數(shù)據(jù)按相似程度把類似的零碎數(shù)據(jù)聚集在一起進(jìn)行分析處理，從不同的類型角度對教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行評價;預(yù)測技術(shù)是在大數(shù)據(jù)全集（而非校本）的基礎(chǔ)上，通過時序分析或回歸分析對教學(xué)質(zhì)量的變化趨勢進(jìn)行預(yù)判，及時預(yù)警和正教學(xué)活動，從而有實現(xiàn)教學(xué)質(zhì)量的動態(tài)評估和提升。算法是大數(shù)據(jù)挖掘的核心和關(guān)鍵，決定了大數(shù)挖掘的效率和質(zhì)量，常用的大數(shù)據(jù)挖掘算法有決策樹算法（如ID3、C4.5，CART）、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法（如Apriori、FP-growth）、聚類算法（如K-MEANS、K-MEDOIDS、Clara、Clarans）等，研究和改進(jìn)挖掘算法是教學(xué)質(zhì)量評價平臺建設(shè)的重要技術(shù)支撐點。

4 結(jié)語

教育大數(shù)據(jù)涵蓋了教育教學(xué)過程中的一切相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括學(xué)校的教學(xué)環(huán)境、實驗設(shè)備、后勤保障、師資結(jié)構(gòu)、教學(xué)觀念、教改能力、課堂互動、在線教學(xué)等資源性、支撐性和過程性的教學(xué)因子。教育大數(shù)據(jù)以宏大的數(shù)據(jù)量為基石，全面的反應(yīng)了高校教學(xué)質(zhì)量的各種指標(biāo)因素，對高校教學(xué)質(zhì)量評價有重要的理論意義和實踐價值。同時，教育大數(shù)據(jù)的數(shù)量之大已無法用傳統(tǒng)方法進(jìn)行采集、整理和分析，必須借助先進(jìn)的技術(shù)才能有效處理教育大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)是最佳的教育大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，教學(xué)質(zhì)量評價大數(shù)據(jù)平臺是大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于教學(xué)質(zhì)量管理與評價的重要應(yīng)用系統(tǒng)，對高校教學(xué)質(zhì)量的提升有重要的作用。首先，利用教學(xué)質(zhì)量評價大數(shù)據(jù)平臺，能有效提高教學(xué)質(zhì)量評價的效率，大數(shù)據(jù)平臺不再通過人工方式獲取和處理數(shù)據(jù)，而是借助音視頻智能網(wǎng)絡(luò)終端可以實時動態(tài)采集各類教學(xué)活動相關(guān)資料，并利用先進(jìn)算法讓計算機自動對所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析獲得評價結(jié)果;其次，利用教學(xué)質(zhì)量評價大數(shù)據(jù)平臺，能實現(xiàn)評價過程全面化，大數(shù)據(jù)平臺能將高校教學(xué)活動相關(guān)的各個方面有機地整合到一起，全面收集影響教學(xué)質(zhì)量的各種信息，并對教學(xué)過程進(jìn)行全程跟蹤和動態(tài)監(jiān)督，從而對教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行全面全程全員的評價;另外，利用教學(xué)質(zhì)量評價大數(shù)據(jù)平臺，能提高評價結(jié)論精準(zhǔn)度，大數(shù)據(jù)技術(shù)憑借先進(jìn)的數(shù)據(jù)算法，在全面全程教學(xué)質(zhì)量評價數(shù)據(jù)源的基礎(chǔ)上，參照科學(xué)評價評價指標(biāo)體系進(jìn)行精確分析判定，能夠極大地提高高校教學(xué)質(zhì)量評價的精準(zhǔn)度。

參考文獻(xiàn)：

[1]徐慧芳，陳原艷.大數(shù)據(jù)背景下地方高校教學(xué)質(zhì)量評價體系的構(gòu)建探索[J].牡丹江教育學(xué)院學(xué)報，2020（07）：35-36+81.

[2]唐秀忠，蘭曉俐，陳洪磊.基于大數(shù)據(jù)的高校教學(xué)質(zhì)量評價系統(tǒng)設(shè)計研究[J].開封文化藝術(shù)職業(yè)學(xué)院學(xué)報，2020，40（02）：120-122.

[3]劉璐.大數(shù)據(jù)時代高校數(shù)字化校園建設(shè)[J].中國管理信息化，2020，23（09）：212-214.

[4]郭猛，那日蘇，特日格樂，包東明.數(shù)字化校園數(shù)據(jù)交換平臺建設(shè)研究[J].信息與電腦（理論版），2020，32（11）：237-239.

[5]黃旭彬.構(gòu)建校園大數(shù)據(jù)采集與評價分析平臺的關(guān)鍵技術(shù)[J].計算機產(chǎn)品與流通，2020（08）：14-15.

[6]陳敬彬.基于NoSQL數(shù)據(jù)庫的空間大數(shù)據(jù)分布式存儲策略[J].計算機產(chǎn)品與流通，2020（08）：40.

[7]賀麗麗.探討云計算模式下大數(shù)據(jù)處理技術(shù)[J].科技視界，2020（26）：95-96.

[8]王玉.大數(shù)據(jù)時代Hadoop和Spark技術(shù)研究[J].品牌研究，2020（04）：88-90.

[9]崔巍.大數(shù)據(jù)挖掘與分析的關(guān)鍵技術(shù)研究[J].中國新通信，2020，22（08）：62.

作者簡介：敬國東，碩士研究生，副教授，四川中醫(yī)藥高等?？茖W(xué)校質(zhì)量管理辦公室主任，長期從事教學(xué)質(zhì)量管理、課程體系建設(shè)和高職教學(xué)工作，主要研究計算機輔助教學(xué)與管理教學(xué)的理論研究、軟件開發(fā)和體系建設(shè);劉曉莉，講師，四川中醫(yī)藥高等?？茖W(xué)校英語教師。