副本2.新一代信息技术创新项目申请书-草稿(1).docx

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1、中国高校产学研创新基金申请书工程类型：新一代信息技术创新工程工程名称：基于大数据技术的在线学习学情分析系统关键技术研究与设计负责人： 学校名称：所在院系：般工程口工程类型：重点工程口填报日期：教育部科技开展中心六、工程经费使用计划详细说明工程资助经费的使用计戈上10序号预算科目名葬合计工程经费配套（自筹）至赛1一、经费来源22二、经费支出3设冬壹0.54业务差；0.55劳务赛16其他（专细说第1112七、工程负责人承诺书本人承诺申请书填写的各项内容属实，没有知识产权争议。如获准立项，我 遵守有关管理规定，按照申请书填报的研究内容和时间如期完成研究任务，自觉 接受检查与监督管理。资助工程获得的知

2、识产权由资助方和工程承当单位共同所 有。工程负责人（签字）： 年 月 日八、申报单位推荐意见（请填写学校对本工程的推荐意见。申请书内容是否属实；学校是否能够保证为该 工程的研究提供条件与时间；是否同意对工程负责人在研究周期内完成预期工作提 供信誉保证。）学校公章:学校公章:校长（签章）:132021年11月制一、基本情况表工程信息申请工程名称基于大数据技术的在线学习学情分析系统关键技术研究与 设计工程方向编号申报工程类型重点工程 口一般工程0负责人信息姓 名性 另IJ出生日期最终学位技术职称行政职务专业名称手机号电子信箱通信地址学校信息学校名称主管部门学校类型 普通本科 （是否应用技术型：是口

3、否口）0高职类申请工程简介（不超过500字）：2018年，教育部出台的教育信息化2.0行动计划首次明确提出了智慧教育的 开展目标，运用大数据技术与人工智能促进教育的改革与开展成为了新的趋势。2020 年席卷全球的新冠疫情，更是打破了传统的教育模式，在线学习已经成为一种常态模式, 学情分析对于教师教学活动顺理开展至关重要，影响着教师教学计划和教学策略调整。 本工程旨在研发一种基于大数据技术的在线学习学情分析系统，研究目标包括：一是在 线学习系统开发，用于获取在线学习行为数据，重点解决数据库读写、高并发等系统性 能要求；二是学情数据处理平台关键技术研究，数据处理平台是对学习系统产生的原始 数据进行

4、结构化处理，形成基于混合云部署方案；三是结合教育学理论与人工智能算法 的在线学习场景下学情分析算法研究，为每个学生建立画像，解决学生学情获取难题， 实现可制定化学情分析，为教师教学实施提供便利，从而可以利用在线学习平台对大学 生学习习惯进行数据化呈现行为诊断，到达学习习惯分析、学业干预的目的。二、主要参加人员基本情况表序号姓名性别出生年月技术职称学位所在单位在本工程中承当的工作签字123456三、工程研究的目的、意义和目标成果.目的与意义2018年，教育部出台的教育信息化2.0行动计划首次明确提出了智慧教育的开展 目标，运用大数据技术与人工智能促进教育的改革与开展成为了新的趋势。2020年席卷

5、全 球的新冠疫情，更是打破了传统的教育模式，在线学习已经成为一种常态模式，学情分析 对于教师教学活动顺理开展至关重要，影响着教师教学计划和教学策略调整，相较于线下 课堂教学，目前在线学习仍有很多的短板需要改进，师生交互活动空间有限，教师很难直 观观察到全班学生的学习情况，通过调查调研，大局部教师认为在线课堂中，学情的掌握 方面难度较大，尤其是职教计算机类课程（理论和编程实操紧密结合），掌握学生的真实 的学习情况变得尤为困难，很多情况下，不得已在线课堂学习呈现教师单方面的知识灌输, 学生学习效率不高的情况。如何挖掘大学生的学习行为习惯，帮助大学生改正不良学习习惯，是许多老师穷其一 生探寻的事物。

6、虽然许多高校建立了网络课程，为学生学习提供信息化的平台。如何使这 些在线课得到更好的应用，并从学生的学习行为中，进行课程的迭代更新，提升在线课程 真正的学习应用价值是当前研究的一个重要方向。本研究聚焦职教信息技术类大学生在线学习行为的学情分析，旨在解决学生学情获取 难题，借助大数据与人工智能技术实现可制定化学情分析，对大学生学习习惯进行数据化 呈现行为诊断，为教师教学实施提供便利，到达学习习惯分析、学业干预的目的。1 .目标成果1 ）一套针对信息技术类等涉及编程学习专业的在线学习系统。在线学习系统，学生可以在网站上看视频课程（直播+回看）、讨论问题、做习题、无 需环境配置快速进行编程等。因涉及

7、到数万同学同时在线学习，本研究重点侧重网站的性 能，数据库读写瓶颈等问题研究解决在线学习高并发的系统架构设计方案。2 ）基于大数据技术的学习行为数据处理平台解决方案。数据处理平台作用是对在线学习系统产生的原始数据进行结构化处理，为学情分析算 法提供数据来源，平台集数据存储与处理于一体。3 ）结合教育学理论与人工智能算法的学情分析模块。基于平台处理好的数据，使用特定的算法对数据进行分析，为每名学生生成学习者画 像，并可由教师进行定制生成班级的学情分析报告，为教师教学实施提供便利，从而助力 教师到达快速智能化的在线学习习惯分析、学业干预的目的。四、工程研究内容、工作方案、创新点和关键点包括具体研究

8、思路和方法；采取的措施、技术路线、进度计划、拟到达的技术指标、提交成果 方式和创新点、关键点等。图1研究技术路线该工程主要技术路线如上图所示，主要包括以下三个局部：4 .在线学习行为数据获取该局部输出一个面向职教计算机类大学生的在线学习平台，研究包括系统架构设计与 系统的功能设计。1）系统采用前后端别离的开发模式，便于团队协同开发，后台使用java作为主要开 发语言，主要采用springboot3. 0. mybatis plus、Shiro、MySQL进行开发，前端主要使 用vue+elementUi进行开发，开发过程中根据网站功能，采用敏捷开发模型，灵活集成选 择其他开发技术。2）系统功能

9、设计上，除了常见在在学学习通用功能模块，包括：课程视频直播与回看, 在线测试、习题解答、知识库、讨论社区等，特别针对计算机类设计编程的课程，重点研 究基于jupyter notebook的系统集成方法，并研究私有云的部署策略，满足学生同时在线 编程学习需求，减少环境配置与单机算力缺乏的问题。3）系统性能设计上，因为涉及到很多同学同时在线学习、编程操作，本研究侧重考虑 系统的高并发的设计、计算资源快速响应，数据库读写瓶颈等问题的解决方案，提升网站 的整体性能。5 .在线学习行为数据存储与处理数据处理平台是对学习系统产生的原始数据进行结构化处理，为智能学情分析算法提 供数据来源。1）基于hadoo

10、p进行底层数据处理平台的搭建，本系统主要基于离线数据进行在线学 习行为数据分析，开发语言主要是java、python。2）基于多语言完成数据处理接口设计：进行hadoop任务的编写、shell脚本和python 脚本的编写等，对数据进行结构化处理，以供下游使用。6 .学情分析算法研发基于平台处理好的数据，结合教育学行为分析相关理论研究成果，完成在学学习学情 分析算法研发。1）学习分析（Learning Analysis）是应用智能数据、学习者产生的数据和分析模型, 发现学习者内在的信息和社交联系，以预测和改善学习者学习成效的教育学理论。随着大 数据与人工智能技术的开展，让学习者行为量化存储与分

11、析应用成为可能。本研究将基于 目前学术界对于学习分析相关研究成果基础上，结合计算机类课程的学习特点，将相关教 育学理论转化为基于人工智能技术的落地实现算法。2）基于平台处理好的数据，使用特定的算法对数据进行分析，为每名学生生成学习者 画像，并可由教师进行定制生成班级的学情分析报告，为教师教学实施提供便利，从而助 力教师到达快速智能化的在线学习习惯分析、学业干预的目的。拟到达的技术指标技术指标（1）学科知识图谱构建。构建完成大学计算机基础课程进行学科知识图谱构建，实现知识图谱的可视化查 询系统，可帮助学生快速构建课程知识体系结构，开展自主学习。（2）基于知识图谱的智能组卷算法研究与实现。对于常规

12、在线考试，本工程结合学科知识图谱实现1分钟内完成自动组卷，通过专家 评估，在组卷耗时与结果上算法性能优于现有算法。（3）基于Django框架的智能组卷在线考试系统实现。在线考试系统除实现学科知识图谱展示、智能组卷算法集成等外，在并发性、稳定性、 可靠性等方面到达以下标准：系统性能标准高并发性100个管理员用户进行学习资源管理工作；1000 个考生同时在线做题；支持1000个学生同时在线 观看学习视频稳定性1000个学生在线提交作业，不出现数据丧失的情 况；10000用户登录保证系统不会崩溃，必要时对 系统进行限流；可靠性测试系统屡次输入错误数据，系统正常运行；成果形式软件系统1套，专利1件，高

13、水平论文1篇以上。创新点1）解决广大职业院校计算机类课程教学痛点：以在线学习深度学习课程jupyter notebook私有云平台部署方案研究为例，满足学生同时在线编程学习需求，减少单机环境 配置繁琐与算力缺乏的问题，在经费有限的情况下，最大可能提高计算机类课程编程教学 实施效率，具有一定的社会经济效益。2）将教育学理论与大数据人工智能技术紧密结合，使得文科领域的理论研究进行落地实 施：本研究侧重教育学与计算机科学交叉学科研究，现有的大局部教育学背景的学者对于 学习分析的研究都未涉及真正的技术系统落地上，大局部仍处于系统原型设计和基于现有 在线平台数据手动收集，采用单机软件进行统计实验分析。本

14、研究设计了从在线学习行为 数据收集、存储、分析与应用的闭环系统，到达理论和实践的结合。3)实现可定制化的学情分析：对于不同的教师，不用的教学实施阶段，关注的学生学情 存在不同侧重，本项研究设计了面向教师的可定制的学情分析接口，服务于一线教师日常 教学工作开展，便于教师对整个班级学情的整体包括与个别学生的个性化教学实施落地。五、为了进行本工程的研究，工程组已具备的工作基础和工程研究支撑条件详细说明团队在工程研究方向中已有的研究成果；以及现有的工程研究支撑条件。已有的研究成果于兴隆，研究背景：人工智能方向，基于图结构的复杂网络数据挖掘。论文：1基于用户行为的高校BBS热帖预测模型J.计算机应用与软

15、 件,2013, 30 (1) :48-54. DOI: 10. 3969/j. issn. 1000-386x. 2013. 01. 011.(第一作者)2基于有向拓扑势的用户角色分析方法J.通信学报，2014, 35(12): 124-135.DOI: 10. 3969/j. issn. 1000-436x. 2014. 12. 015.(第二作者)3 RoleTracker：基于角色的社会网络演化分析方法J.湖南大学学报(自然科 学版),2015(8) : 132-140, D01:10. 3969/j. issn. 1674-2974. 2015. 08. 020.(第二作 者)_4

16、Based On Topological Potential Directed Weighted Network Node Role Analysis Algorithm第一作者第四届全国社会计算会议_5 Role discovery based on sociology attributes clustering in Sina Microblog.第一作者 ASONAM 2013参与研究工程：973国家重点基础研究开展计划工程(2013CB329603);国家自然科 学基金资助工程(71231002, 61375058), National Natural Science Foundation of China(71231002, 61375058);北京市教育委员会共建工程专项资助；教育部-中国移 动科研基金(MCM20123021)软件开发工程：LiterMiner可视化多维文献分析工具，软件系统研发职业资格：信息系统工程管理师(高级)张宏伟：研究背景：大数据及软件方向工程经验：1、参与京东商城交易后台系统开发工作，主要使用语言java2、带着团队成员进行搜狗输入法数据仓库建设，主要使用语言java, sql3、参与快手直播系统后台数据仓库建设，主要开发语言java, sql 职业资格