大数据智慧教育运营互动学习平台设计案例

大数据智慧教育运营互动学习平台设计案例 大数据智慧教育运营互动学习平台设计案例 互动学习平台 一、 项目概况 1.1建设背景 根据《工业园区“智慧教育”顶层设计》规划，园区智慧教育枢纽平台分为三期建设。目前一期项目一库一门户六系统(一库:基础数据库;一门户:智慧教育门户;六系统:区域网络阅卷、区域师资招聘、区域招生管理、生态学习资源、教育协同管理、区域教师研训)的建设任务已经全面完成。二期将在一期项目基础之上实现教学创新、评价优化，以教育信息化促进教育管理方式、教师教学方式、学生学习方式的创新和变革。其中面向教学应用的互动学习平台是二期建设的重要内容之一。 根据《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》中明确提到了“加快终端设施普及，推进数字化校园建设”。教育部《教育信息化十年发展规划(2011-2020年)》颁布后，开展基于平板电脑的各类移动终端的“云学习”成为焦点。国内一些经济发达地区在近两年都开始了基于无线环境下的一对一平 板互动课堂的研究，市教育局与华中师范大学合作建设的“未来教室”项目，也是这种基于无线环境移动端学习的典型应用。 推进园区智慧教育创新应用项目如“电子书包”“未来教室”“翻转课堂”深入研究，形成亮点，需要有技术领先、功能完善的互动学习平台来支撑，并与枢纽平台已经建成的智慧教育门户、生态学习资源等平台实现账号互通，资源共享，为园区每一位学生打造在线个人学习空间，真正实现“三通两平台”中较难的“优质资源班班通和网络学习空间人人通”。 1.2建设目标 依托园区智慧教育政务网与虚拟资源池架构，构建基于云存储、大数据、移动无线网络为支撑的互动学习平台，为课堂教学提供先进的、便利的互动教学环境。通过在线优质教育资源的推送、课堂上平板电脑的使用、课后在线自主学习、评测与分析，实现更高效的师生双向互动，促进学生主动式、协作式、研究型的学习，为探究开放、高效的一对一互动教学模式提供软件平台支持。通过资源接入，向教师和学生推送个性化的资源，最大程度上为在线互动学习提供便利。为园区所有中小学校、一线教师、广大学生构建学习、交流、分享的网络空间，通过信息化促进教学方式与学习方式的变革。 1.3建设原则 根据整个项目的目标定位和用户需求的特点，按照如下原则建设: , 整体性 充分考虑整体业务特点，具有高度的灵活性和实用性，功能完善， 方便管理，满足实际情况，从而提高应用能力。 , 扩展性 能够在数据、业务、服务等多个级别上灵活扩展，能够满足未来业 务发展的需要。 , 安全性 整个项目设计要有完整的安全方案，以保证系统组成的网络安全、 服务器安全、用户安全、应用程序和服务安全、数据安全等多个部分， 从而实现整个应用系统的安全。 , 复用性 项目设计要充分考虑原有软、硬件设备的可复用性，充分发挥已有 技术的投资效果。 , 开放性 系统的实施必须遵循相应的规范、标准，确保各个部分的有效协调， 整个系统能有效地互联互通、信息共享。 二、 建设内容 整个平台涵盖了课前、课中、课后的所有学习过程。课前，教师通过教学活动设计，为学生提供结构化学习任务单，推送学习资源;课中，通过互动学习课堂，实现更高效的师生双向互动，为教师轻松实现翻转课堂提供支持;课后，在 线自主学习与自主评测，帮助学生更好的自我检测、巩固学习。平台建设主要包 含在线课程设计、课堂互动、教学资源管理、在线自主学习、自主评测、学习行 为过程监控等子系统，课堂与课前、课后基于统一的平台，数据无缝流转。 2.1 在线课程设计 教师可以在日常备课的基础上，根据翻转课堂的理念，在平台中进行在线课 程的设计。可以根据自己所教年级、班级、学科，以章节或者知识点为单位进行 课程创建，选择课程的面向对象后开始备课，进行课程资源的统一组织管理。功 能包括但不仅限于: , 创建自主学习任务单。教师可以通过学习任务单的形式为学生在线 学习提供指引，方便学生进行在线自主学习，使其更加合理、高效地完 成学习任务。 , 创建引用资源。教师可以将准备的微课及其配套素材上传到课程之 下，对其进行重命名、可见性的设置等，也可以直接通过资源引用调用 微课频道里面整合的资源。 , 创建在线测验。教师可以在备课过程中进行测验题目的创建，用于 学生课前、课中、课后的练习使用;可自行进行题目的编辑，也可直接 调用云题库中的题目;学生作答之后系统会自动进行统计分析。 , 发布公告。主要是用来发布与课程相关的一些基本信息。 , 创建讨论主题。教师可以在课前或者课后针对课程的某个环节或者 知识点发起讨论，收集学生的意见，从而使自己的课堂教学更具针对性。 , 布置在线作业。教师可以选择作业的布置对象、内容并设定分值、 上交期限、批改期限后就可以进行作业的发布。 , 发布共享课程。教师可以将创建完成的课程分发给指定班级的学生， 供其更好地开展学习活动。 , 教师可以针对微课的学习与学生在线展开互动讨论;并可以跟踪统 计学生的微课学习情况。 2.2 课堂互动 系统提供课堂互动应用，有利增强了课堂教学功能，使得教学活动变得更加高效、便捷、安全。系统包括学生管理、课程教学、电子白板、课堂作业、趣味互动等功能: , 学生管理包括查阅上课学生，控制学生屏幕，投影学生屏幕等。 , 课程教学包括资源调用并进行教学展示，支持微课、讲解音频、参 考文档、练习、测试等。 , 电子白板包括白板资源的调用、白板工具的操作、白板内容的推送、 课程过程的录制等。 (1)白板资源的调用。可以直接调用素材库、模具库或者本地相册图 片，在白板中进行使用，可以对其进行放大、缩小、旋转、移位等各种 操作。 (2)白板工具的操作。为用户提供画笔、图形、文本框、橡皮擦、撤销、垃圾桶、加页等各种操作等。 (3)白板内容的推送。可以全部推送或者选择学生的方式推送给学生，学生可以利用工具栏进行作答并提交。 (4)课程过程的录制。课程过程可录制成为视频，推送到平台网页端的相关课程之下分享给学生。 , 课堂作业包括两部分:课后作业和随堂作业。可包括填空题、选择题、问答题、连线题等题型。随堂作业为当场解题并反馈。 , 趣味互动包括震动提醒、学生抢答、随机点到等互动活动。 系统自动记录所有课堂互动学习行为轨迹，保存所有过程性数据。系统 需兼容园区未来教室硬件设备，提供PC和移动App应用。 2.3 教学资源管理 教学资源的共建共享和优质资源的教学应用是智慧教育建设的重要内 容和关键环节。系统基于知识体系，管理视频课例、教学素材、试题、教 案等各类教学资源。 , 知识体系管理 包括章节管理、知识树管理等。 , 资源管理 教学资源管理包括资源分类管理、资源内容管理、属性标签、资源搜索、资源共享权限管理、资源点播、资源点评讨论以及资源导入功能等;包含已有资源的数据迁移。 微课制作工具，便于教师制作微课，支持各类多媒体素材整合。要求使用简便直观。交互视频功能，可在视频任意位置插入测验题，回答正确后继续播放视频。动态ppt在线播放，支持动画播放、转场特效。 系统需要具备良好的教学资源兼容性，支持SCORM、AICC等国际标准课程和音视频、流媒体、三分屏等非标准课程标准，同时也支持常用的音视频、文本、图片等各种类型的资源。 , 题库管理 题库管理包括题库分类管理、题型类目管理、题目难易程度管理、题目内容管理、题库权限管理等。 题目内容管理包括对主题、题干、题肢、答案、解题思路等相关内容进行编辑。提供知识点、题型、难易程度等归类，提供图文编辑、附件上传等功能。 , 资源统计分析 对各类教学资源的数量及使用情况进行统计分析，并形成各类图形报表。 2.4 在线自主学习 通过在线自主学习系统，教师能够在线进行教学活动设计，将学习资 源与学习任务单实时推送给学生，分享资源包含微课、课件、作业、测验、 主题讨论等，可供学生在任何时间任何地点都可以对课程进行预习或者复 习，资源永久保存。 系统自动记录所有在线学习行为轨迹，保存所有过程性数据。 , 教学活动管理 教学活动管理包括创建课程、管理课程资源(微课、课件、作业、测验、讨论)、教学活动设计等功能。 , 学习任务单管理 教师可以建立不同的学习任务单分发给不同的学生引导学生学习。学生通过学习任务单查询自己所有的学习任务信息，支持点击相应的学习任务单标题即可进入学习。教师可以查询学生的学习进度，督促学生完成学习任务。包括任务单管理、任务单模块编辑、任务单发布、任务单跟踪等功能。 , 自主学习管理 学生选择知识点，获取相应的资源进行自我学习，包括微课、课件等资源。包括资源检索、在线观看、回看、续看、收藏、提醒等功能。 , 互动讨论 教师或学生组织发起讨论主题，交流学习过程中的疑问、困难、心得等。功能包括主题发起、内容回复、权限设置、敏感字过滤等。 , 在线电子作业 在线电子作业包括作业布置、作业提交、作业查看、作业评定、点赞、点赞排名等功能。作业类型可包括图片、视频、音频、电子文档类作业等。作业支持在线浏览，无需下载。 , 在线反馈 在线反馈包括对在线学习过程(包括任务单、微课、教案、课件等)进行合理化建议反馈。 , 奖励机制 根据学生自主学习、课堂互动学习情况、在线电子作业完成情况等，对表现优异者给予奖励，以此提高学生的学习主动能动性。包括奖励模型设置、奖励给予、奖励取消、奖励查询与排名等功能。 , 学习情况统计分析 对学生学习情况进行统计，并形成各类图形报表。主要包括学生学习痕迹的记录、学习情况的分析，如微课的浏览情况、作业的完成情况、章节或知识点的掌握情况等。 , 移动终端 提供PC、Android、iOS等多终端app应用，包括学习任务单管理、自主学习管理、互动讨论、电子作业、在线反馈等功能。 2.5 自主评测 通过自主评测，学生可以自我检测学习成果，了解知识掌握情况，发 现学习薄弱环节。功能包括试卷管理、在线组卷、在线练习、在线考试、 评卷反馈、错题集、成绩信息管理等功能。 系统自动记录所有自主评测行为轨迹，保存所有过程性数据。 , 试卷管理 试卷管理包括试卷模板管理、试卷信息管理等功能。试卷模板管理实现对经常使用的组卷参数信息进行模板定义，日常组卷就可以选择试卷模板。试卷信息管理提供所有已组试卷的查询与编辑等。 , 在线组卷 在线组卷包括自动组卷、手动组卷等功能。根据不同的组卷形式，主要组卷参数可包括试卷科目、知识点、难易程度、题型、分值等。 , 在线练习 在线练习包括试题检索(根据科目、知识点、题型等参数)、在线答题等功能。 , 在线考试 在线考试包括试卷调用、在线答题、考试计时等功能。 , 评卷反馈 学生在线练习或在线考试后，系统自动评卷反馈。客观题自动判分，如错误题，自动反馈正确答案与解题思路;主观题直接显示正确答案与解题思路。 , 错题集 错题集是在学生自我评测过程中，对各类错误题目的系统性汇总。包括错题查询、错题再练等功能。 , 成绩信息管理 成绩信息管理可对学生考试成绩进行综合查询，并形成各类图形报表等。 , 移动终端 提供PC、Android、iOS等多终端app应用，包括在线练习、在线考试、自动评卷、阅卷反馈、成绩查询等相关功能。 2.6 学习行为过程监控 构建学习行为分析模型，基于各环节采集的学习行为数据，面向学生、 教师、管理者，进行个体、班级、年级、学校、区域等多维度的学习行为 统计和分析。包括:学习习惯性倾向性分析、知识点掌握度分析、知识薄 弱点分析、错题倾向性分析、学科学习成长曲线分析、教师教学行为分析 等。 根据分析结果，向学生自动推送导学意见与相关学习资源，为教师、管理者改善教学管理提供数据支持。 2.7 系统管理 系统管理包括学校管理、班级管理、用户管理、平台数据统计，还包括组织架构管理、权限管理、角色管理、系统设置、日志管理、系统初始化，与门户和基础库的集成，用户活跃度统计、功能使用统计等。 学习分析系统 一、 项目概况及具体要求 1.1建设背景 园区“智慧教育”以云计算、物联网、三网融合等技术为支撑，立足以民为本、以生为本的理念，构建“服务学生、服务教师、服务家长、服务管理者”的教育信息枢纽平台，促进学校教育、家庭教育、社区教育与行政管理的信息化，实现“教育管理协同高效、教育资源畅达易用、教育服务创新整合、教育应用广泛深入”的整体目标。 根据《苏州工业园区“智慧教育”顶层设计方案》规划，园区智慧教育枢纽平台分为三期建设。现一期建设已经完成，二期将在一期项目基础之上实现教学创新、评价优化，以教育信息化促进教育管理方式、教师教学方式、学生学习方式的创新和变革。 1.2建设目标 学习分析主要依据科学的指标、明确的导向，通过多元、多维度、多种类的分析数据清晰呈现出教学、教研、学习、管理的客观现状。诊断出问题的成因，以促进改善教师的教学教研方法、学生的学习方式和管理者的管理行为。 具体目标: , 从知识、技能、能力等多元多维的角度诊断学生长短板、优劣势，甄 别学生跨学科综合学业状况及素质倾向，预测学生学业潜能，科学规划 学生今后的发展方向。 , 教师能够改变以往的凭经验诊断教育教学，能够更加科学和实效识别 学生的特点，改进教学方法。 , 教育管理者可以通过学校、区域的分析，准确的分析学校、区域 的教学水平，并为后期的教育决策提供科学合理的依据。 1.3建设原则 根据整个项目的目标定位和用户需求的特点，按照如下原则建设: , 整体性 充分考虑整体业务特点，具有高度的灵活性和实用性，功能完善， 方便管理，满足实际情况，从而提高应用能力。 , 扩展性 能够在数据、业务、服务等多个级别上灵活扩展，能够满足未来业 务发展的需要。 , 安全性 整个项目设计之初就考虑了完整的安全方案，以保证系统组成的网 络安全、服务器安全、用户安全、应用程序和服务安全、数据安全等多 个部分，从而实现整个应用系统的安全。 , 复用性 项目在设计之初，充分考虑了原有的软、硬件设备的可重用性，充 分发挥已有技术的投资的效果。 , 开放性 系统的实施必须遵循相应的规范、标准，确保各个部分的有效协调， 整个系统能有效地互联互通、信息共享。 二、 建设内容 目前，园区教育学习分析面临着分析科学性和实效性不足、教师凭经验进行 教育教学等问题，学习分析数据无法累积，也不能为教育工作者和学生提供可持 续的分析。学习分析系统，从多元、多维度，为学生、教师、学校、管理者提供 深层次诊断、甄别的分析工具，并形成，为教育决策提供科学合理的依 据。 2.1 维度管理 系统可进行学段、年级、学科、多级维度等进行初始化管理。 主要包括学段管理、年级管理、学科管理、多级维度管理、学科与维度关联等功能。 2.2 监测点维护 系统可以对监测点等进行初始化维护，并设置监测点和各级维度之间的关系。 主要包括监测点维护、监测点说明、监测点与维度关联等功能。 2.3 题库管理 用户可以对题库进行管理，能够在线出题，也能够方便的将试题进行导出或导入。教师在出题时可以自主配置题目类型、题目答案以及答案与各监测点、学科、年级、学段、维度的关联，并设置小题分值分配规则等。每一小题、答案可绑定多个监测点。 主要包括题目类型管理、题目维护、答案维护、题目分类选择、分值预设、学科关联、年级关联、学段关联、维度关联、监测点关联、分值配比管理、试题导入、试题导出等功能。 2.4 试卷管理 用户可以通过添加监测点、设置总分值、设置分值配比后进行自动组卷，也可以从题库中抽选题目、修改分值、修改分值配比等操作进行人工组卷等。 系统同时支持网络类和非网络类的试卷的组卷功能，网络类试卷组卷成功后，各试题、小题均已绑定监测点;非网络类试卷组卷成功后可以根据设置的试题、小题监测点生成答题卡、答题卡导出、试卷导出、自定义试卷导出模版以及生成EXCEL的小题分模版。 系统支持人工组卷、自动组卷等多重不同的组卷形式:组卷时，教师能够方便的根据不同学段、年级、学科、维度、监测点筛选出符合条件的题目进行组卷。 组卷主要包括试卷类型选择(网络、非网络等)、试题筛选管理、监测点调整、分值调整、分值配比调整、试卷需求配置(自动组卷)、自动生成试卷(自动组卷)、答题卡生成、答题卡导出、答题卡维护、小题分模版生成、小题分模版导出、试卷导出、自定义试卷导出模版等功能。 2.5 网上答卷 对于网络类的试卷，系统支持用户在系统中进行答卷(主观题、客观题)，用户答卷完成后，管理者可以看到答卷统计情况。 主要包括用户进行网络答卷、得分预算、统计分析等功能。 2.6 阅卷管理 , 网络类阅卷成绩管理 网络类试卷，系统根据小题预设分值及配比，对客观题及填空题进行自动阅卷。教师可以对主观题的进行阅卷评分。同时支持教师查看每份试卷的答题情况和分值。 主要包括网络试卷自动评分、主观题人工评分、成绩查看等功能。 , 非网络类阅卷成绩管理 非网络类试卷，教师可以进行小题分手工输入或以EXCEL方式将各小题、维度、监测点得分进行导入，并能支持与全通阅卷系统数据无缝对接。 主要包括按照各小题，不同维度监测点分值线下成绩录入、成绩导入等功能。 2.7 智能学习分析 构建智能学习分析模型，基于学生每次测验的学习成绩，为家长、教师、教育管理者从多元、多维度提供深层次诊断、甄别的分析结果，为后期的教育决策提供科学合理的依据。 2.7.1 分析模型管理 主要包括预设分析指标(如得分率、平均分、标准分、中位数)、 等级设置、分数线设置、课程等级设置、分数段设置等功能。 2.7.2 多元多维度综合分析 系统能够从不同指标、不同维度，为学生、学校、区域提供各类 分析结果。 主要包括根据分析模型组合，生成学生、学校、区域等各类维度、 指标的综合纵向、横向分析结果、图表等;根据分数线设置和选修课分 数等级，生成学生达B率及达2B率统计、分数线变化分析等以及相关 图表;根据科目的优秀、及格、低分指标和分数段设置，生成优秀率 统计、分数段数据统计、平均分跟踪分析等以及相关图表。 2.8 学习分析报告 系统可以根据用户的配置需求，生成各类分析报告。 主要包括学生单科分析报告、学生综合分析报告、班级单科分析报告、 班级综合分析报告、学校单科分析报告、学校综合分析报告、区域单科分 析报告、区域综合分析报告等。 2.9 系统管理 系统管理包括组织架构管理、权限管理、角色管理、系统设置、数据 字典、日志管理、系统初始化，与门户和基础库的集成等功能。 三、 项目技术要求 1) 技术平台:.NET体系架构或J2EE体系架构。 2) 服务器操作系统: Windows 2008 R2Server以上兼容系统或主流Linux/Unix平台。 3) 数据库管理系统:MSSQL 2005及以上版本。架构遵循全国统一数据结构标准。 4) 客户端操作系统或浏览器:Windows2000/XP/NT以上、360浏览器(兼容和极速模式)、IE8.0及以上，Chrome，Firefox。 5) 信息安全: 投标人最终提交成果能通过甲方认可的具有国家风险评估资质的第三方机构的风险评估测评。 6) 性能需求:系统需要支持5000人在线，1000人并发操作，平均响应时间不超过30秒。系统运行正常，并支持未来扩展。 7) 部署模式:支持性能负载均衡及故障转移。 8) 其他技术要求 , 提供业务服务接口，向教育枢纽平台共享业务提醒、结果统 计等业务数据;按照教育枢纽平台要求，进行统一身份认证、授 权等功能集成。 , 该系统需要部署在园区政务云平台上，所以整体系统性能(包 括音视频的性能)要在虚拟机上满足要求。 , 支持高可用性要求，需保证系统7*24小时不间断工作，包含 故障检测、报警及自动恢复机制。 , 需对数据存储做出容量规划，以满足数据增长的需求。 , 系统能够平稳地支持用户数量增长，不需要改变系统架构或 者增加额外地开发工作