摘要
本文首先对学习行为分析内涵进行了阐述,剖析了目前教学平台在智能推送和自动化精准干预的薄弱之处;根据分层软件设计思想提出智能评价推送系统的总体架构,并分别对数据采集层、数据存储层、数据分析层和系统应用层设计和性能优化开展了深入研究。研究结果表明采用Hadoop和Spark框架构建基于学习过程大数据的智能评价推送系统是一种行之有效的设计方案。
出处
《电子技术与软件工程》
2022年第1期192-195,共4页
ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING
基金
浙江省教育厅科研项目资助(Y202045036):基于学习过程大数据的智能评价推送系统设计与实现
浙江省教育科学规划课题资助(2021SCG076):基于大数据的在线学习精准预警与干预机制研究
宁波市高校慕课联盟专项课题资助(2021YGHZX-YB08):基于学习分析的个性化学习资源推送机制研究
浙江省高等教育学会2021年度高等教育研究课题资助(KT2021285):基于高职院校学生就业大数据的雇主画像关键技术研究
全国教育信息技术研究2017年度青年课题资助(176140064):基于大数据的精准教学模式研究与实践——以ASP.NET程序开发课程为例。
