三盟智慧教学大数据平台建设方案_V1.0 20191106.docx

智慧教学大数据平台建设方案版本号:V1.0<sunmet三盟科技股份有限公司2019年12月1日文档说明 版权说明本文所有内容（除特别注明外），版权均属三盟科技股份有限公司所有。未经本公司许可，不得以任何目的、方式，复制或引用本文内的所有信息。本文档中可能会涉及第三方信息所涉产品名称和商标属于各自公司或组织机构所有。 文档信息使用对象：售前（主销售、合作伙伴、最终客户保密级别：保密受控状态：受控 文档历史文档版本更新时间修订说明V1.02019.07.28更新配套方案和描述内容前言6第1章教学大数据平台建设背景71.1国外发展情况7第2章教学大数据平台建设必要性和可行性92.1 业务现状92.2 存在差距和不足102.2.1 教学管理缺乏有效手段102.2.2 教学方式缺乏创新能力112.2.3 学生学习缺乏监管方式122.3 项目建设必要性122.4 项目建设可行性132.4.1 政策保障132.4.2 组织和人员保障132.4.3 技术保障14第3章教学大数据平台需求分析143.1 目标分析143.1.1 精准支持个性化教学，推动因材施教143.1.2 辅助教务教学决策，提高教学管理效率153.1.3 响应政策需求，支撑政策实施落地153.1.4 以课堂数据为支撑，还原教学评估163.2 用户分析163.3.1 力口强教学预警与分析能力163.3.2 建立“数据驱动决策”战略管理能力173.4性能需求17第4章数据采集方案184.1结构化数据采集18第5章教学大数据平台建设方案195.1 用户需求205.2 具体实现效果215.3 教学大数据平台功能模块305.3.1 综合教情（首页）305.3.2 课堂质量分析325.3.3 课程建设分析375.3.4 课程运行与互动分析415.3.5 资源建设与使用分析445.3.6 教师教学质量分析495.3.7 学生学习质量分析555.3.8 教室数据分析605.3.9 教学效能评估64第6章项目建设效益696.1 经济效益696.1.1 数据资产的整合与积累696.1.2 决策有依据，管理成本更低706.1.3 开放的算法应用技术，进行数据分析706.2 社会效益706.2.1 宏观微观双管齐下，推进教育精准决策706.2.2 提供大数据智慧服务，助力校园“智慧教学”71-X-Z-=.刖三方案适用场景：支持学校以低成本高效建立教学大数据分析平台，从而对教学业务系统数据进行分析展示。方案内容：包含教学大数据分析平台V1.0版本，即标准版教学大数据平台，为客户提供服务器或者虚拟机。支持对教务、教学、教室数据的汇总、统计、分析以及可视化呈现，支持对教学互动数据的深度价值挖掘，包括综合教情分析、课堂质量分析、课程建设与互动分析、教师教学质量分析、学生学习质量分析、资源建设与使用分析、教室数据分析、教学效能评估等，为教学管理提供分析和决策支撑。第1章教学大数据平台建设背景时代的发展和进步让大数据应用领域越来越广泛，大数据在推动行业发展中发挥着重要作用。大数据技术为高校教育科学化和创新化发展带来新的机遇，同时也给大学生个性化学习的发展需求带来了福音。如何将大数据技术有效的运用于高校教育中，形成教学大数据分析体系，是目前亟待解决的课题。因此，基于大数据的视角探索高校教育方式方法创新和优化，将是教育信息化发展的一个重要节点。在中国教育行业的发展形势上，自大数据的概念提出以来，中国大部分高校一直保持对其的高度关注。随着大数据技术的逐渐成熟很多高校已经开始了接受并建设了大数据模型。除此之外，有部分高校已经开设了大数据相关的专业课程，同时部分高校也意识到了数据对于学校信息化建设的重要性，并建立了自己的大数据开发团队，对本校教学数据进行大数据分析及研发。在技术上，大数据技术是一种新一代的技术和构架，它以成本较低、快速的采集、处理和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值。大数据技术不断涌现和发展，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为利用数据的好助手，甚至可以改变许多行业的商业模式。因为大数据技术的成熟和广泛应用，以及对教学管理方面的大数据需求，需要对校方现有数据进行数据挖掘分析，所以本次项目建设可以促进我校针对提升学生、老师的教学及服务以及行政管理提供数据支撑。1.1 国外发展情况在教育领域，耶鲁大学、哈佛大学、斯坦福大学等世界知名高校也启动了教育大数据相关研究计划；另外，美国学校管理者协会(AASA)携手学校网络联合会(CoSN),以及全球性的信息技术研究和咨询公司Gartner共同实施了一个名为"ClosingtheGap:TurningDataintoACtion”的项目，旨在促进学校对学生学习管理系统中大数据的使用。为了更好地促进美国国内“大数据”教育应用，为美国高等院校及K-12学校在“大数据”教育应用方面提供有效指导，美国教育部(U.S.DepartmentofEduCatiOn)在2012年10月发布了通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学(EnhanCingTeachingandLearningthroughEducationalDataMiningandLearningAnaIytiCS)报告(以下简称报告)。报告内容主要包括以下五个方面：个性化学习解读；教育数据挖掘和学习分析解读；自适应学习系统中大数据应用介绍；美国教育数据挖掘和学习分析应用案例介绍；美国的大数据教育应用挑战和实施建议。报告内容主要来源于以下三个方面：对公开发表或未公开发表的教育数据挖掘和学习分析相关文献的综述；对教育软件和学习管理系统开发公司中15位数据挖掘和分析方面专家的采访；8位数据挖掘和学习分析领域学术专家讨论的总结。美国政府为了顺应并推动大数据这一趋势，于2012年3月宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。2014年4月，美国联邦教育部宣布从财政预算中拿出2500万美元用于教育数据挖掘和分析。1.2 国内发展情况我国也十分重视大数据在高校教育中的发展。国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年明确提出，在加快教育信息化进程中要“加强优质教育资源开发与应用促进优质教育资源普及共享”。“重点研究海量信息处理及知识挖掘的理论与方法”。我国在高校研究大数据的条件更是得天独厚。据国家统计局2016年公布的数据显示，我国目前在校大学生达2599.1万人。2015年我国网民近30%使用过在线教育产品，市场空间巨大。未来几年中国在线教育市场将保持每年30%以上的增速。在这场大数据的浪潮中，高校扮演着重要角色，既是大数据时代的参与者，也是大数据发展的推动者。高校能够利用自己所掌握的大量数据和信息资源，在教育和研究工作中发挥出举足轻重的作用，这也是顺应大数据时代发展趋势、推动自身信息化建设和发展的一个良好契机。当前，国内各高校都在不同方面，进行着大数据的研究和应用，通过大数据的数据分析、数据挖掘等技术，能够得出隐藏在其背后的数据信息。例如，上海财经大学就对招生、教学质量和就业进行了分析福建师范大学重视利用数据推进学校科学管理决策,在校领导、管理者及师生中培养与建立“拿数据说话”习惯；复旦大学利用数据化创新了师生的信息化服务：帮助师生建立个人数据中心，使得困扰学校多年却简单的重复填表难题迎刃而解；利用整合的数据库，建立起关联数据分析模型，为全校各个院系梳理家底，以院系为单位建立起整个学校的诚信体系，实现科研经费管理，科研成果管理等。第2章教学大数据平台建设必要性和可行性2.1业务现状课堂教学是高校传统教学模式最重要组成部分，新时期面对着个性化更加突出，对教学内容要求更高的新一代大学生，传统的教学方法和模式已越来越不符合需要。高校在面对混合式教学模式概念兴起阶段，在课堂教学方式革新上担忧重重，没有灵活的课程模式兼容方案，教育创新难以突破。围绕提升学生学习成效这一目标，基于教育信息化开展教育教学管理创新的思路、探索与实践。基于信息化的教育教学管理创新，创办一流本科。在“探究式-小班化”教学改革、“全过程学业评价-非标准答案”考试改革、智慧教学环境及一站式本科教学核心系统建设的基础上，管理系统数据资源，提升信息化建设水平，实现利用数据分析引导教学。解决目前信息化基础条件下的主要问题。(1)如何实现数据资源的统一管理应用？(2)如何利用数据展示课程建设情况？(3)如何真正消除教学过程中各业务系统的信息孤岛？(4)如何智能化管理、使用智慧教室，让教学空间与课程、老师、学生实现精准匹配，实现教室使用推荐，教室建设方案指导？(5)如何帮助管理者实现教学状态监测，实现学生学情预警、课程建设决策辅助、教学改革决策辅助？(6)如何帮助教师实现针对课程、学生、教学空间等多维度数据的推送功能，帮助老师实现精准化教学？(7)如何体现学生学习质量，根据学生考勤、学习进度、学习成绩实现学习质量分析？(8)如何帮助学校建立校本化、科学化的教学评价体系？(9)如何帮助教务管理者实现教师教学数据的查询及个性化导出？2.2存在差距和不足2.2.1 教学管理缺乏有效手段(1)教学过程无法评估掌控传统的教学管理方式缺少就教学过程的有效监管无法对教学过程中产生的数据进行有效的收集和深入分析，包括课程的理解分析、知识点掌握分析，学生的自主学习分析、课后任务完成情况分析等等，无法有效辅助管理者做出科学的教学管理决策。(2)教学管理与评价方法单一大部分高校仍然停留在传统的教学评价方法应用层面，评价往往仅限于课堂教学范畴。开展教学评价往往需要通过制定问卷、发放问卷、统筹评定、回收问卷、统计分析及报告输出，开展教学评价工作周期长、成本高、效果差。(3)教学综合数据的应用缺乏标准目前，高校中的教学应用软件繁多，如MOOC、SPOC,翻转课堂等等，不同的教学应用软件缺乏统一的数据标准，这位数据的综合使用增加了难度，教学管理者无法有效综合不同应用软件的数据进行教学数据深度挖掘和分析。2.2.2 教学方式缺乏创新能力(1)个性化教学缺乏数据支撑实现惠及每一位学生的个性化教学需要大量的数据基础，从而结合专业课程体系、职业岗位方向，在学习的各环节依据数据分析作为教学引导，才能让教师清晰的了解学生的学习方向和学习进度，从而让课程的学习目标更明确。(2)无法有针对性的做教学创新在混合式教学模式概念兴起的背景下，传统的教学方法和模式已越来越不符合需要，教堂教学方式革新迫在眉睫。但目前并没有灵活的课程模式兼容方案，导致教师在开展教学创新过程中畏手畏脚。(3)教学模式创新的成果难评估当前，教学创新评价性质更多的是终结性评价，缺少对教学过程的形成性评价，评价维度难以全面，不足以完成展现教学模式创新的全貌。2.2.3学生学习缺乏监管方式(1)无法主动发现问题的预警机制当前，学生的学习管理是以结果为导向的，如只有发现学生的成绩不及格时，才了解到学生学习存在的问题。因此，学生的学习管理迫切需要掌控的学生的学习过程，根据过程数据建立学生的学习预警机制，以便主动发现问题，并提早解决为题。(2)学生的学习成果无法有效评估依据传统的学生学习管理方式，学生的课上学习效果、课后的练习效果等，因为数据的难以获得，学生的学习过程都无法实时跟踪，更无法有效评估学习成果，这加大了学生学习管理的难度。(3)无法个性化获取教学资源随着互联网的普及，丰富多彩的教学资源子类得以在网络上共享，包括文档、音视频、测验及拓展资料等，而学校遇到的难题是无法根据学生的个性化需要，提供其所需要的教学资源，从而帮助学生提高学习质量。2.3 项目建设必要性信息技术已渗透到经济发展和社会生活的各个方面，人们的生产方式、生活方式以及学习方式正在发生深刻的变化，全民教育、优质教育、个性化学习和终身学习已成为信息时代教育发展的重要特征。面对日趋激烈的国力竞争，世界各国普遍关注教育信息化在提高国民素质和增强国家创新能力方面的重要作用。国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年（以下简称教育规划纲要）明确指出：“信息技术对教育发展具有革命性影响，必须予以高度重视”。同时国务院促进大数据发展行动纲要也明确指出：“教育行业运用大数据技术，为信息化教学、人才培养和信息化建设，做强有力的支撑”因此，建设覆盖全校的教学大数据平台，利用先进的大数据、云计算、网络技术和软件技术，整合现有资源，构建先进、高效、实用的数据服务，推进信息技术在教学中的深入应用，并为学校的建设提供帮助，是很有必要的。2.4 项目建设可行性2.4.1 政策保障 国务院促进大数据发展行动纲要（国发（2015）50号）； 国务院办公厅“十三五”国家信息化规划 国家发展改革委、工业和信息化部、中央网信办联合下发的促进大数据发展三年工作方案（2016-2018）（发改办高技（2016）1360号）；2.4.2 组织和人员保障负责本项目的处室是网络与教育技术中心，具有科学的组织机构和先进的管理人才。根据职能规划，网络与教育技术中心负责整个校区网络规划、建设、管理与维护；负责学校信息化标准与基础平台规划、建设、管理与维护；负责学校各类业务管理应用系统的构建与维护；负责现代教育技术的研究开发与应用，负责现代教育技术平台和课程资源建设平台的规划、构建与维护等技术支持等。相关人员具有丰富的管理和实践经验，可提供充足的组织和人员保障。2.4.3 技术保障党的十九大以来，特别是中央网络安全和信息化领导小组成立后，党中央、国务院对网络安全和信息化工作的重视程度前所未有，“互联网+”行动计划、促进大数据发展行动纲要等有关政策密集出台，信息技术迎来了新的机遇和变革。大数据、云等先进技术的实施和推广，为本项目提供了可借鉴的技术保障。高校统一数据平台建设在国内已推广多年，目前国内也有不少厂家推出专业产品，并在多所高校具有成功案例，积累了丰富的经验和技术保障。第3章教学大数据平台需求分析3.1 目标分析支撑学校未来一段时间内的数据积累和大数据分析应用。大数据平台以“智慧决策”为核心，定位为高校信息化技术的延伸手段，使高校师生未来既能够使用以传统业务流程系统为主的标准化、规范化服务，同时享受多数据源综合分析后的“智慧决策”服务。3.1.1 精准支持个性化教学，推动因材施教传统教育采用标准、统一的班级授课模式，无法激发学生自主学习的热情和创新能力的培养。个性化教育面向每个不同个体的发展，强调良好个性潜能和优势的发掘与发展，主张培养个性素质全面和谐发展的人。大数据拥用丰富的信息获取手段，每一个学生不同的学习特点都将能够被良好记录，思维的侧重、阅读的喜好、作业的效率、特长所在等等，在此基础上，诊断出学生需求，形成个性化学习资源，针对性的为学生量身定做学习服务、教学资源和课程。让每一个学生都拥有属于自己的学习方案，量身定做自己的学习生涯。每过一段时间就对学生的学习成效做出积极的调整与完善，达到真正意义上的“因材施教”“量体裁衣”。3.1.2 辅助教务教学决策，提高教学管理效率对决策者而言，为决策者提供智慧教务建设的整体规划，帮助决策者响应学校信息化需求，通过准而精的教学需求点组合，轻松达成高层共识。通过无感知、智能化的教学大数据采集、分析及全景管控，辅助决策者做出科学的教学教务管理决策，实现卓越教学，落实立德树人的目标。对教务工作者而言，为提升教务部门管理工作效率，提供便捷智能的管理、决策空间和分级分类授权教学分析系统，实现资源管理更便捷、教学服务更贴心、质量评估更科学的智慧化教学管理工作模式。3.1.3 响应政策需求，支撑政策实施落地国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年要求“加快教育信息化建设，利用信息化手段开展教学活动”：1、加快教育信息基础设施建设，促进教育内容、教学手段和方法现代化。2、强化信息技术应用，提高教师应用信息技术水平，更新教学观念，改进教学方法，提高教学效果。3、鼓励学生利用信息手段主动学习、自主学习。在政策需求的推动下，高校积极推动管理信息化与教育教学创新的深度融合，在提高教育管理效能的基础上，实现决策支持科学化、管理过程精细化、教学分析即时化，充分释放教育信息化的潜能。3.1.4 以课堂数据为支撑，还原教学评估通过课堂状态实时采集、评教手段便捷创新、学习大数据分析反馈，为老师和管理者提供以学生为评教中心，同时辅以可远程深入参与课堂评教的教学监控体系，实现课堂状态可预警、督导评教更精确，教师提升更及时、教学质量易管控。3.2 用户分析教学教师：可查阅教学过程数据、授课效果数据、授课资源数据等；学工管理人员：可以方便的统计查看到学生的学习信息，对所管理学生学业预警进行实时处理；信息化管理人员：通过数据中心管理、制定、规范全校信息系统数据规范，考察各信息系统数据质量等；学校各级领导：学校教学管理情况以直观形式呈现，让学校管理者对学校教学运行状态一目了然，并根据运营情况预测发展趋势，让学校管理者可以整体把控学校教学情况，制定有效的提升方法。为决策提供有利的科学依据。3.3 业务需求分析3.3.1 加强教学预警与分析能力学校教学管理暂未建设预警系统，致使老师无法预测教师教学过程中和学生学习过程中的异常行为，并提前进行引导干预，导致无法提前规避风险。本项目需要建设智慧教学大数据业务，可以在隐藏在数据中的趋势进行有效预测，这将能影响和改变我们行为和决策的传统模式，助力学校管控教学行为，方便教学异常行为及时做出反应。3.3.2 建立“数据驱动决策'战略管理能力身处信息化社会的当下，高等学校自身在教育教学、科学研究、人才培养等方面产生了越来越多的数据信息，其总量以成倍的速度发展以致无法使用传统的数据库进行计算处理。现在我校的管理和决策依赖于经验和直觉，采用“随机抽样”即样本代表总体的方式，并未引入数据和分析作为考量指标，也无法整体把握学校的现状和趋势，使得学校部分战略决策片面、脱离实际、缺乏科学验证等。现在“数据驱动决策”成为大数据背景下提高院校决策绩效的一个新视角通过确定决策目标、收集数据、建立模型和数据分析和展现数据四步曲来为大学决策者提供和完善他们认知经验所缺乏的信息、知识和智慧，为校际和院级提供教育教学方面决策支持，提高决策的有效性。3.4 性能需求1 .搜索响应时间。常规数据查询响应时间V5s,搜索响应时间要求在进行搜索操作的时候，提供尽快的响应速度，模糊查询响应时间V5s。2 .平均响应时间。在保证主流浏览器以及较新版本下，90%界面切换响应时间5s°3 .系统可靠性。系统应能够连续7x24小时不间断工作。4 .系统兼容性。系统应有较好的兼容性，软件版本易于升级，任何一个模块的维护和更新以及新模块的追加都不应影响其他模块，且在升级的过程中不影响系统的性能与运行。5 .系统稳定性。年可用率99.5%,各类设备的平均无故障时间（MTBF）4104h小时；由于偶发性故障而发生自动热启动的平均次数应V1次3600h0第4章数据采集方案数据采集是指通过业务系统数据、硬件设备数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据，是教学大数据平台分析提供服务模型的根本。本平台采用分布式高速高可靠数据采集、高速数据全映像等大数据收集技术；高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术等。数据采集中心由ETL工具与数据采集器组成。ETL工具用于实现学校现有各业务系统中结构化数据（业务数据）的采集功能。数据采集器用于实现学校非结构化数据（日志数据及学校相关的互联网数据）的采集功能。4.1结构化数据采集通过使用ETL工具完成校内结构化数据（大数据分析平台所需要集成的学校已有业务系统数据）采集。采集的业务数据通过ETL引擎定期推送到MySQL集群的大数据基础平台中。在数据采集频次方面，根据各个业务系统的实时性要求，涉及的不同业务系统采取不一样的采集频率策略，如实时性较高的一卡通系统是10分钟采集一次，实时性不高的教务系统则每天采集一次，考虑到原有系统数据的完整性及对原有系统性能保证的情况，详细采集频次设计将在实施时通过验证后定稿。需采集的业务数据如下：维度数据信息基础数据学生基本信息表、学生学籍信息表、班级信息表、教职工表、单位表、组织机构表。资产房产土地情况、楼宇信息、房间信息、信息化建设情况学科学科基本信息表、学科人员、学科科研项目。国际交流国际会议、国际协会、国际奖项。教务学生成绩表、开课信息、选课结果。一卡通学生一卡通刷卡记录表、一卡通刷卡终端信息、一卡通商户信息。科研科研项目信息表、科研项目人员信息表、科研成果信息表、科研项目经费信息表。学生学生基本信息表、学生学籍信息表、学生奖学金项目、学生经济情况表、学生助学金信息、学生奖学金发放信息、学生助学金发放信息、学生其他补助发放信息、学生勤工助学信息。人事教职工表、教职工学历历程表、教职工职位信息表、教职工政治面貌历程表、导师数据信息表。第5章教学大数据平台建设方案教学大数据平台，采用业内领先技术，基于Hadoop大数据框架进行深度定制开发，结合我们自研的可视化ETL工具、建模分析、分布式处理等核心技术，针对高教行业背景自主研发的企业级智能教学大数据平台。教学大数据平台具有突出的可用性，优秀的性能和高可扩展性，能处理PB级别以上的数据，可图形化地采集校内教学业务相关数据，同时具有强大的实时和离线计算能力，以及丰富的数据挖掘分析能力，能够为高校教学管理服务提供深度的数据处理、高效计算与挖掘分析，从而为高校用户构建海量数据深度分析，挖掘数据潜在的核心价值。5.1 用户需求从对大数据平台的建设目标来说，学校需要通过教学大数据平台，打通各业务系统、教学应用间的数据管道，解决数据间的孤立问题。通过对采集到的大量数据进行信息标准化处理，保证数据符合国家、行业和学校信息化建设标准，在此基础上，整合学生、教师、教务管理、教学、各类资源、在线考试等各类型数据，并对数据进行深度挖掘和建模分析，从而在满足业务需求的基础上，实现数据的多维度分析和便捷高效的可视化展现，保证在便捷、直观、可视化的操作界面上对学校教学管理业务一目了然,辅助管理者在大数据的支持下，实现管理决策的科学化。从对具体业务管理的需求来说,学校希望通过教学大数据平台对学校教学相关数据指标有明确的把控，并通过这些数据指标分析出学校的教学整体运行情况、课程资源建设情况、教师教学质量、学生学习效果评价，并通过院系、专业间的横向对比，课程间的横向对比等，体现教师教学质量和学生学习效果；在有数据可依的基础上，指导教师教学改革，充分发挥教学资源的辅助作用，把控课堂教学效果；提高学生学习质量，全面提高学生学习成绩、调动学生学习积极性，并通过不同院系、不同学期等多维度比较分析学生的学习情况。在满足以上基础业务需求基础上，学校希望教学大数据平台能够更深入的挖掘教学业务需求，开发出其他具有高价值的教学管理相关的智慧分析工具。5.2 具体实现效果教学大数据平台需要在数据采集和清洗的基础上，将不同的业务系统的数据、教学应用数据进行抽取，建立数据库，提供教学管理相关数据分析，并辅助管理决策。具体实现功能效果如下：（1）实现“综合教情分析”通过将采集到的教学相关数据进行整合分析，建立“综合教情分析”模型，包括对课堂质量、课程建设情况、课程运行情况、课程互动情况、资源建设情况、教师教学质量情况、学生学习质量情况、教室数据、教学效能评估情况等进行分析。通过将教学工作的主要方面以业务数据可视化的形式直观呈现在管理者面前，辅助学校管理者综合把控学校教学管理工作的实施和运行情况。763-270108MMCBMOOCM78SPOCea开明次)IOO急883%WA)MXX)优和76%口 IW80%BSQ BB诫量质分新S 没分析B w行马互动 晶；ffiwtw&学集学习的ID Ime吩航A ImrtKay神 wt7aaK费H设与使用出 Imlrr»3柏学习MlD ImjQB分析 ImM瞬估电WM9esnM(f> 3ae*> Me*> m«eait8Sb)ncc230086.17%CtdMaIOItVa图-综合教情分析(首页)(2)实现“课堂质量分析”通过采集课堂质量相关数据，包括但不局限于学生出勤、学生课堂互动数据等，建立“课堂质量分析模型，包括对课堂出勤率、课堂互动参与率、互动成绩等进行分析。通过对课堂质量进行分析，不仅可以辅助管理者把控学生的上课表现，还可以通过不同院系间、不同时间段的横向对比，为管理决策提供依据。Q 页 *ft庭分析S读值设分析a行与ffiwt¾mM wwrra&D EG酚析Q m调皿分析S i0分析»运行与耽f ffitSfflB mwrra己学4学5时1B MHa分析：互M与分析0动n分析HiiiiiiiiG ½f7S)«飨Ht设与使用6 IW*国学生学习8»已折 ImM螂a图-课堂质量分析(3)实现“课程建设分析”通过采集课程建设相关数据，包括网络课程数据、MOOC数据、SPoC数据、翻转课堂数据等，建立“课程建设分析”模型，通过课程建设总览，对全校不同课程类型数量、不同课程的月度增长量等进行分析，从而对课程建设情况进行综合评估。ira设分析 院则比分析皿S酸所S Ilmt设分析H读瓯行与互动：课程史设1况: t长趋势分析%W5lEUIE学生学习BylaIma分析%ImMefHa9JWJMta图-课程建设分析(4)实现“课程运行与互动分析”通过采集课程运行与互动相关数据，包括MoOC、SPOC,翻转课堂等课程运行数据，课程的提问、抢答、作业考试等课程互动数据等，建立“课程运行与互动分析”模型，通过课程运行与互动总览，对全校的课程运行情况、互动情况及月度增长情况进行综合分析；通过对不同院系间的课程运行情况、互动情况分别进行排名对比，可以对比不同时间段下，各院系间的课程运行与互动情况；通过课程运行与互动明细，可以了解不同院系的教师讲授课程的运行与互动情况。课程运行与互动分析在教学管理工作占有重要地位。硝Q页0m成分析西运行与互动分斫SUR对比分析睥酶金flmnV会期s：Sl片运行分析MOOCf<Raoc运行修»心读曲粉析WAM随行与吻*黄皿设与e用8IWWm三量40¾t80优250%1270%80S*78%优A68%24007a%100fa»83%76%'3000M980%MB课程自动分析开量刎KfiVItM作业班C1WeefWe曲69reww70万嗅A)312E*9%24%46丽甲46312«*»»*7%24%fft*etx)88S愀89W*8C)55g8615%64%92%:般趋势分析行业考试TOftU： 314, JWM S个/月½ftii: 95,论g: 1附月图-课程运行与互动分析(5)实现“资源建设与使用分析”通过采集资源建设与使用相关数据，包括资料、习题、考卷、知识点等资源数据，建立“资源建设与使用分析”模型，通过资源建设汇总分析，展示不同资源的数量，不同类型资源的占比，及各类资源的月度增长情况。对资源建设和使用情况进行分析，可以更好的辅助教师教学和学校的教学管理工作。：电氏13势分析。0页8522024»1066«>U网S*师资加!设与使用小 mwrS rrKH费珈f设分析负考使用分析:淞叁设败况:资源建设类七分析231个MMROMIS瞄a没分析；免E设与使用6 mwrra图-资源建设与使用分析(6)实现“教师教学质量分析”通过采集教师教学相关数据，包括教师基本信息，在线数据、教师的课程建设和资源使用数据、课程资源使用和互动数据等，建立“教师教学质量分析”模型，通过教学质量汇总分析，分析教师在线参与建课、参与互动的积极性及对系统实际使用情况等，从课程建设、资源建设和互动教学方面评估教师的工作质量；通过对比不同院系间互动教学质量、资源建设质量、课程建设质量等，从而辅助管理者对教师教学质量开展评估。:欣叫佰思摄况：-E工作设H5V氏量*<Hh<BsaWtm511%16%WwlQa150OA12001832人5114MWS0科没分析91.6%IMmMmBi»8运行与互动g:蚓设与使用陷W*MIb诩SS读阳蜂分析IM道行与OeJ。：资M设与便用<三>*SK三dIttl*所三mma折S则碗改分析a网设与使用D听WIrMO卿估17*月tiAV15"8”质分析RiRJfJtttttfi登录人依与次15*S三g航7j11ws6wa5WM8wn113,sun10nfnmssNi图-教师教学质量分析(7)实现“学生学习质量分析”通过采集学生学习相关数据，包括学生在线数据、成绩数据、学习资源使用数据等，建立“学生学习质量分析”模型，通过学生学习质量汇总分析，分析学生在线频率和次数、了解学生在不同类型课程中的学习进度及学习成绩，整体把控学生的成绩走向；通过学生学习质量明细表，详细了解每位学生的在线情况和学习质量，细化到学习进度、平时成绩、论坛发帖率和回复率、作业提交等。学生学习质量是人才培养水平的体现通过学生学习质量分析，辅助管理者加强学生学习管理。等月质分析院系对比分析联眄：学生<8愿Itt况：学生在媒墀况Q耿所S设分析i*阳访与互动不期K设与使用* Mrma InMa份行0 mMB<-> 越学生学习质图-学生学习质量分析(8)实现“教室画像”通过采集教室相关数据，包括，教室画像、资产管理、教室容量等数据，构建“教室画像”模型，通过以教室全景分布的方式，直观呈现全校教室的使用情况及各教学楼教室使用情况；通过教室数据分析，分析容纳不同人数的教室的数量占比，及各栋教学楼教室的使用率；通过教室资产管理分析列表，分析不同教室的设备编号、设备类型、品牌、使用状态、归属、运行状态等。通过构建“教室画像模型”，辅助管理者统筹规划教室资源，达到最优调配。Imr> tret更列&»。牧室画。B8第MTMft由近一月(W0%amte：M当球动：无：近七天使用率13为图-教室画像(9)实现“教学模式效能评估”通过整合教师教学相关数据，建立“教学模式效能评估”模型，从不同的分析维度，对比不同教师的教学模式效能。系统提供从教学建设、学生数据、教师数据、课堂数据等参数，进行教师评估。同时，支持以报告的形式智能导出对比教师的教学效能评估报告，辅助管理者全方位评估教师教学工作。王Nl2017 201ST4:1T城£S说"淮U怅fITttfIIIBlM事生平均港TW氏 Mt80»源IWT”分*ITeKBBIOOMbW4Ikt4MtIOeUaHIloseIeiRR20t学生州276%，2017 JOIBVMBlTMi西论与数*,«»«« 74»9MWi120Mb151班 IIotfll 时Mlfl2017 2O1BT<1T论巧.!MT9tM 83»W) SOOMbQ 15» HStt 3个S6%图-教学模式效能评估5.3教学大数据平台功能模块教学大数据平台涵盖综合教情分析、课堂质量分析、课程建设分析、课程运行与互动分析、资源建设与使用分析、教师教学质量分析、学生学习质量分析、教室数据分析、教学效能评估九大一级功能，每个一级功能下包括具体的分析维度。5.3.1 综合教情（首页）综合教情分析，以总览的形式，将课堂质量情况、课程建设情况、课程运行情况、课程互动情况、资源建设情况、教师信息情况、学生信息情况、教室数据等综合统计分析，以业务数据可视化的形式直观呈现在管理者面前，辅助学校管理者综合把控学校教学管理工作的实施和运行情况。ra÷AiSffiS*dm4nQ首页aa>分析。aw«设分析课段运行与互动&：资涮1设与使用X快薛铁学友WIa学生学习皿270111081178门SMitceeMOoceeVoCea84门«m«s三wehM<X¾6WRna开图次）4080%开曲次）80三W78%开春（次）1完成率83%*4t)1200MS50%竽傀（人）2400OJW68%*1()30优畀*76%70%合W73%合福军80%WBdmabaIUK蔑量分析&谖程陵设分析B课程运行与互动<3读网"设分析co读段运n与互动S3资源建设与使用A帔悌t学质量,X学生学习质，÷ew&e/日全算载电2000A<hweisoOmmIg0>ew8i?samctiwo85间t三ena230086.17%200个图-综合教情（首页）5.3.1.1投屏展示支持教学大数据页面投屏展示，及时了解学校教学整体动态。图-综合教情-投屏展示532课堂质