先进的技术支撑——云计算和大数据分析

1.云计算

云计算是近几年迅速发展起来的一项IT前沿技术，与其说它是一项新技术，不如说是一种商业模式创新。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算能力、存储空间和各种软件服务。翻转课堂教学模式要求课前教师将学习视频、学习课件、参考资料、课前自测题目和讨论思考题目等传到在线学习平台上，课后学生还会提交在线作业、完成在线测试，这样一门课程的资源数据和学生的学习数据就得上百G甚至更多，大量课程翻转带来的海量数据将是现有网络服务系统不能承载的，这就需要能够进行海量存储的技术支撑。而且高校内院系众多，如果各自为战，那么各自的教学资源就形成了数据孤岛，不利于相近课程的资源共享，造成大量的资源浪费。因此可以利用云计算技术将校内所有的教学资源整合到一个学习平台上，即满足了海量数据的存储，又能实现资源地共享。

2.大数据分析

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所指出，大数据具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据分析就是对海量有意义的数据信息进行专业化处理和分析，从而实现数据的“增值”，为经济、政治、教育等领域的决策、预测、管控等提供参考。

在教育领域，学习分析和教育数据挖掘是大数据的两个主要应用方向。学习分析是根据教育活动中产生的海量学习数据，利用大数据来分析和研究学生的学习情境，了解学生的学习参与、学习表现和学习过程，从而评估和预测学生活动，发现潜在问题，为相关人员提供决策支持和人为的适应性反馈。例如，教师和学校根据学习分析的结果，调整教学内容、对有学习失败风险的学生进行干预等。教育数据挖掘是综合运用数学统计机器学习和数据挖掘的技术和方法，对教育大数据进行处理和分析，通过数据建模，发现学习者学习结果与学习内容、学习资源和教学行为等变量的相关关系，来预测学习者未来的学习趋势，推荐最适合学习者的学习资源，评价学习者的学习有效性，从而促进学习者的有效学习。