网络教学平台中数据挖掘云系统设计与开发

作     者：温善毅 

作者单位：江西师范大学 

学位级别：硕士

导师姓名：黄景碧

授予年度：2015年

学科分类：0401[教育学-教育学] 04[教育学] 040110[教育学-教育技术学（可授教育学、理学学位）] 

主      题：教育数据挖掘 支持向量机 SVM 云计算 SOA 

摘      要：当前大数据时代,各类网络教学平台中,逐步储存起各类数据,并且海量地增长着。充分整合利用这些数据,作为教育决策依据,可提高决策的客观性、科学性。教育数据挖掘云系统,则是辅助人们实现这些目标的软件系统,具有重要的研究意义。教育数据挖掘云系统跨教育、数据、软件多个领域,目前尚处于起步阶段。本文对数据挖掘云系统进行设计开发的研究与实践。文章首先通过信息互动系统分析的方法,从信息互动系统的视角对数据挖掘在教育中的应用模式进行了探讨,提出了一个教育数据挖掘原理与工程框架,作为本教育数据挖掘云系统设计开发及应用的教育理论基础。由该框架,结合软件需求分层次模型,形成了本系统的软件需求。算法是教育数据挖掘系统的核心部件,论文在云计算二分类并行SVM算法及单机多分类SVM算法基础上,提出了一种二叉树多分类SVM并行计算算法,通过采用UCI标准数据集样本进行了算法实验,发现该算法相比单机算法,准确率稍低但在可接受范围,效率有明显提高。大规模复杂系统的开发,系统架构是非常重要的部分。论文在分析了云计算架构及SOA服务架构策略后,提出了一种在教育数据挖掘领域的基于云的SOA服务体系架构方案,该体系架构由表现层、接口服务层、云计算业务逻辑层、云数据处理层构成。系统开发实现时,探讨了合理的开发和技术选择策略,探讨了云计算平台、数据同步、后台管理、挖掘算法、服务接口实现等关键技术的实现。最后该系统在由信息互动系统观推导的应用框架指导下,应用于英语语法学习系统、写作学习社区、学习绩效决策支持分析等三个教学系统,检验了该系统在网络教学平台中的应用成效。发现该系统能较好与各种教学系统进行数据挖掘集成应用、能对云环境下的教育数据进行有效的支持向量分类挖掘,能为教育数据挖掘提供有效的使用平台及集成模块。