智慧课堂互动教学管理系统建设方案.docx
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智慧课堂互动教学管理系统建设方案
智慧课堂互动教学管理系统
建设方案
2020年12月
1.项目概述
1.1.项目名称
项目名称:
智慧课堂互动教学管理系统
1.2.项目背景
随着信息技术的高速发展,如何利用信息化提升学校教学质量,转变学校教学理念和模式成为学校未来发展的重要课题。
十八大以来,教育部先后出台《教育信息化十年发展规划(2011-2020年)》、《教育信息化“十三五”发展规划》,明确提出以教育信息化带动教育现代化,是我国教育事业发展的战略选择,是落实中央决策部署的必然要求。
《教育信息化十年发展规划(2011-2020年)》指出以教育信息化带动教育现代化,是我国教育事业发展的战略选择。
制定和实施《规划》,建设覆盖城乡各级各类学校的教育信息化体系,促进优质教育资源普及共享,推进信息技术与教育教学深度融合,实现教育思想、理念、方法和手段全方位创新,对于提高教育质量、促进教育公平、构建学习型社会和人力资源强国具有重大意义。
利用信息化全面实现优质教育资源全覆盖。
建成覆盖全省、互联互通、开放共享的数字教育资源云服务体系,建立优质教育资源的共建共享机制和服务供给模式,实现市域以上优质教育资源全覆盖。
信息技术与教育教学深度融合。
实现教育信息化向“主战场、大规模、常态化”发展,信息化服务于教育优质化、均衡化、多样化、教育治理体系和治理能力现代化的效能显著提升,教育信息化区域规模和品牌效应彰显。
支撑现代教育治理服务能力显著提升。
全面实现依托信息化条件的业务流程优化和重组,实现教育管理和服务的便捷高效,形成基于大数据的教育科学决策和个性化教育服务体系,以信息化推进教育治理现代化。
建成智能安全的信息化应用支撑环境。
全面实现“三通工程”目标,建成智能、泛在、安全的信息化应用环境,为基本实现“人人皆学、处处能学、时时可学”提供保障。
在“大数据时代”和“互联网+”背景下,以优质教育资源和信息化学习环境建设为基础,以学习方式和教育模式创新为核心,以体制机制和队伍建设为保障,着力推进信息技术与教育教学的全面深度融合,加快实现教育现代化”。
全面提升智慧教育的应用与创新能力。
大力推进学校智慧校园建设,深化信息技术与教育教学的融合创新。
以基于个性化学习的信息化自信体系建设与应用为抓手,构建新型的学习生态,大力开展“三通”环境下教学创新模式、智慧学习模式、互动协作教学模式等研究与实践,努力提升信息技术环境下教师高效教学、专业发展与学生深度学习、自信发展的能力。
全面构建基于大数据的教育决策与管理支撑体系。
推动教育管理信息化与教育管理创新的深度融合,建立基于大数据的教育决策支撑体系,实现决策支撑科学化、管理过程精细化、教学分析即时化、公共服务人性化、教育评价多元化,促进教育决策水平的提高,教育管理方式的优化,教育治理的高效。
1.3.建设依据
本项目软件系统设计和建设严格遵循国家及地方标准规范,以及工信部相关的规范与标准,具体如下:
网络标准:
IEEE802.3,IEEE802.3u,IEEE802.3ab,ANSI/IEEE802.3N,IEEE802.3x,IEEE802.3af,IEEE802.3az,IEEE802.11b/g
1)《信息安全等级保护管理办法》(公通字〔2007〕43号)
2)《信息系统安全等级保护测评要求》GB/T28448
3)《政务信息资源交换体系》(GB/T21062-2007)
4)《计算机软件开发规范》(GB8566-88)
5)《计算机软件产品开发文件编制指南》(GB8567-88)
6)《软件工程术语》(GB/T11457—89)
7)《计算机软件配置管理计划规范》(GB/T12260-90)
8)《计算机软件质量保证计划规范》(GB/T12504-90)
9)《计算机软件需求说明编制指南》(GB9385-88)
10)《计算机软件测试文件编制指南》(GB9386-88)
11)《软件维护指南》(GB/T14079-93)
12)《计算机软件可靠性和可维护性管理》(GB/T14394-93)
13)《大学信息标准与规范国家及教育部代码集》
14)《大学信息标准与规范校内自编代码集》
15)《大学信息标准与规范信息系统建设规范》
1.4.项目必要性
●贯彻落实教育信息化的重要举措
近年,国家相继出台了一系列政策文件鼓励与支持教育信息化发展,《国家教育事业发展“十三五”规划》中提出“鼓励学校利用大数据技术开展对教育教学活动和学生行为数据的收集、分析和反馈,为推动个性化学习和针对性教学提供支持。
支持各级各类学校建设智慧校园,综合利用互联网、大数据、人工智能和虚拟现实技术探索未来教育教学新模式。
●解决学校教育信息化发展中的问题
经过多年发展,学校信息化建设取得了较大的进步,但课前、课中、课后教学过程中还存在待建设解决的问题:
(a)教与学行为数据没有全量收集与分析,无法实现个性化教学,学生也无法自主学习
(b)作业批改占用老师大量时间,需要实现主客观题均能系统批改,从而老师有更多时间用于素质教育
(c)学校题库、资源目前满足不了教学要求,需要实现结构化题库、题目需要精确到每个知识点,更好实现智能推送教学资源
(d)学习需要通过大数据分析和动态评价,实现管理决策的科学化、智能化
●促进教学方式、教研方式的变革,提升教学效率,优化教学效果
在信息化手段的辅助下,我们可以对教育教学的全过程进行记录和评价,及时发现问题,为教学过程中的适当调整提供依据。
借助信息化手段,改变传统单一教学研究模式,变单一对教学结果研究为动态、综合的对过程的研究,促进教研方式变化。
通过智慧课堂互动教学管理系统的建设,突出系统互联互通、数据共享、资源公用,学校信息化程度将会得到进一步提升。
加强学生、家长、学校、老师之间的联系,学生、家长可以通过网络交流,及时了解孩子在学校的情况,有问题时可以及时和老师或学校进行沟通交流。
1.5.成效分析
智慧课堂互动教学管理系统助力教育工作者的业务能力提升与成长
●对教师的提升
大数据分析学生个性化需求的各个关联,既可以预测学生可能的发展趋势、识别学生未来可能存在的问题,也可以分析以往数据,以评估学生可能的问题并制定相关应对策略。
学生学业能力与知识点的相关数据呈现,也可以同时帮助老师发现学生在学业过程中的潜在问题,给予学生的帮助就更具有正对性,帮助学生快速地达到阶段性目标。
除此之外,大数据可以多维度分析学生全场景下的过程细节帮助老师理解学生,给出全方位报告,变革之前的“点式”报告为“体型”连续报告,让学生更“丰满”。
在全场景的过程分析中,老师可以通过对学生个性化数据的高效的分析,及时掌握学生个性发展的需求,能够帮助学生高效认知,提高自己教学的有效性,助力教学增效。
此外,数据库的建立可以更加精准、全面地记录学生的学习过程,让学生学情分析更加全面、连续,使老师能够更准确地追踪学生学习路径,从而给予学生实时的、可操作的反馈使学情分析在个性化的学习过程中发挥更大作用。
在这个大数据时代,学生个性化、组织社群化。
根据数据分析对班级学生进行行为、能力等方面的“贴标签”,通过相似程度进行分层、分类,“由大化小”形成团队氛围,既能很好的分层教学,又能培养学生的团队合作。
●对教育管理者的影响
大数据分析技术帮助教育管理者推动学生个性化教育的发展。
教育管理者通过实时数据跟踪多种类型的学情数据,可以为学生创建个性化的教育环境提供数据支持,从而从服务者角度使学生个性化教育得以实现。
教育管理者通过使用系统跟踪多个学情数据,可以监督、预测整体学情,乃至了解个别学生的学习态度与能力,配置资源帮助学生丰富个人的学习成果,以确保学生个性化教育的同时达到高质量的教育标准。
反过来,每一步收集的数据,都是反馈,是策划教学模块、规划教学任务的重要依据。
管理者利用大数据分析学生的学情,可以统筹兼顾更好地为学生提供个性化的资源、服务,以满足其个性化的成长路径需要,从而实现个性化教育。
2.总体设计
2.1.总体目标
采用信息化手段,通过计算机应用软件、3G/4G无线网络技术建设智慧课堂互动教学管理系统。
通过建设智慧课堂互动教学管理系统提高学校教育信息化水平,探索人工智能技术在学校的有效使用途径,形成校本模式。
利用大数据、人工智能解题、图文识别等核心技术与教学教研深度融合后,为学校、老师、学生和家长提供个性化的智能教与学的解决方案。
以OCR光学符号识别、人工智能应用、机器学习、知识图谱整合、精度加工、大数据建模等多项自主研发技术为基础,通过对真实教学场景下师生行为数据的科学采集和分析,实现自适应教育的精准化教学和个性化学习,能够帮助学校全面督导和科学决策,推动教育信息化。
1、通过纸笔互联还原笔迹的识别方式,改变现有智慧课堂在屏幕上书写的各种痛点;结合对教与学行为数据的全量采集、分析及动态评价,实现管理决策的科学化、智能化;
2、通过对做了结构化标注题库的建设,基于人工智能技术实现“主、客观题云端自动批改”,从而节省老师时间来投入素质教育,促进学校教研方式的改革,为教师快速发展及人才培养提供保障;
3、通过对人工智能自适应推送、大数据分析、图文识别等高精尖核心技术与教学教研的深度融合,完成学习重构,实现个性化学习、自适应学习,大大提升课前、课中、课后等环节的教学效果和学习效率。
2.2.设计原则
从信息化视角提出的智慧课堂互动教学管理系统,离不开信息化技术的支撑。
顶层设计与技术实现必须以技术思维为基础,以用户需求为导向,以任务实现为要点,按照先进的系统设计理念,符合应用及服务的扩展与集成需求。
因此,系统建设遵循以下方面的原则:
系统实用性:
通过应用建设,突出系统互联互通、数据共享、资源公用,学校信息化程度将会得到进一步提升。
加强学生、家长、学校、老师之间的联系,学生、家长可以通过网络交流,及时了解孩子在学校的情况,有问题时可以及时和老师或学校进行沟通交流。
技术前瞻性:
探索基于云、网、端的教育教学应用,将线上学习、线下课堂有机结合,利用大数据、人工智能、OCR图文识别等核心技术与教学教研深度融合,实现自适应精准化教学
准确可靠性:
收集、汇聚形成完整的教育大数据体系,构建多层次动态评价指标体系,开展数据挖掘、分析,实施标准化、精细化、智能化的教育管理和科学决策。
2.3.总体架构
总体架构主要包括基础层、网络层、数据层、服务层、平台层、应用层、政策法规、安全标准等层面。
系统服务层:
硬件支撑和网络支撑,包括网络资源、云服务器、云存储、教学设备、数据分析等内容。
数字化数据服务中心:
包括基础服务、管理服务、数据中心等等。
应用层:
通过对基础平台层的调用和组合,结合实际需求构建可完成指定工作内容的业务系统,包括智慧教学、智慧课堂、智慧测评、智慧学习、智慧互动、智能推送、成长档案等。
展现层:
通过Web教学系统、教师教学终端、学生学习终端、微信公众号等,为不同用户人群提供有价值的信息服务。
用户层:
用户层包含学校、老师、学生、家长。
2.4.应用架构
智慧课堂互动教学管理系统的应用架构主要包括数据采集、平台数据、应用支撑、应用系统等。
用户包括管理人员、教师、学生等。
1.采用B/S多层体系结构:
系统需要采用B/S多层体系结构实现。
三层结构包括表示层、业务逻辑层、数据访问层;
2.采用面向服务的架构(SOA):
为了降低服务架构模块之间的耦合度,增强系统的可扩展性;需要采用面向服务的构架(SOA),各个功能模块分别提供不同的服务,通过服务总线集成为用户提供一体化的服务;
3.基于J2EE体系:
为了保证系统的兼容性,高可用性、高可靠性和可扩展性,系统必须沿用前期项目的技术路线,要选择支持强大的企业级计算的成熟的J2EE企业标准;
4.基于Web服务(WebService):
为了让地理上分布在不同区域的计算机和设备一起工作,以便为用户提供各种各样的服务。
用户可以控制要获取信息的内容、时间、方式,而不必像现在这样在无数个信息孤岛中浏览,去寻找自己所需要的信息,系统对外接口统一需要采用WebService服务的方式定义;
5.采取XML数据交换:
系统的外部接口需要采用XML数据交换格式,用XML作为数据定义和交换的中介。
2.5.数据库设计
2.5.1.历史数据库设计
历史数据库用来存储实时数据库的历史数据。
实时数据库中只有各种设备的当前值(状态),而以前的实时数据要存储在历史数据库中,以备日后查询。
为了可以精确获取每个数据采集仪的任何时候状态,历史数据库中要保存所有节点的全部采样数据。
历史数据库系统采用大型商用关系型数据库。
历史数据库系统是整个应用程序的数据层。
它为各种客户提供所需要的历史数据。
历史数据库系统采用双机备用方式。
历史数据服务库系统的功能包括:
采样历史数据的存储;计算各种分析所需的统计数据;记录变位、SOE等随机性数据;记录用户对应用程序的操作的日信息;存储用户权限等安全信息;提供Web发布所需的各种历史数据。
历史数据库系统的数据源由实时数据库系统提供,在实时数据库系统中,已经对数据质量、数据一致性、完整性作了处理,因此由实时数据库系统提供给历史数据库系统的数据均为有效数据。
实时数据库系统负责定时的将有效数据送给历史数据库系统的代理程序,随机数据在产生的时候送给代理程序,代理程序负责将数据写入历史库中。
同时代理程序负责定时对采样数据进行统计、计算并将结果存入数据库中。
历史数据系统示意图
2.5.2.历史数据
由实时数据库提供的采样数据存储在历史数据库中。
这些数据按类别、时间存储在数据库不同的历史表中。
I数据表命名规则
历史数据表名称按照一定的命名规则:
类型名称+时间。
如:
2001年7月10日的模拟量采样数据表应命名为SmpAna20010710,这张表将存储这一天的所有的模拟量采样数据。
以上设计主要基于对采样数据的查询方式,主要是要某一个量在某一段具体时间内的数据。
数据不存放在一个数据表中,可以大减少检索的次数。
当检索一个数据的时候,是先从系统数据表中检索出这张表的位置,然后定位这张表,再检索需要的数据。
而不必从一个大表中反复的检索、查找和定位。
这种检索方式也近似于字典查找的算法理论。
对于计算、统计数据也采用近似的处理方式。
II数据表索引(Index)
数据库的索引是一个B型树的数据结构。
当写入一记录时,数据库会对记录产生一个索引值,并在系统索引表(Sysindexes)中产生一条索引记录。
在检索一条记录时,从树的根节点到树叶的搜索方式进行,从而对有索引的记录加快检索速度。
但同时也降低了写入的速度。
对于采样数据,主要是记录值,因此可以考虑用没索引的表来表示。
III数据压缩存储
采样数据可能是一些不断重复的量。
重复记录会加大存储的空间和记录的行数。
因此可考虑数据变化时才存储,记录一个状态(值),并记录这个状态(值)重复的次数。
也就是:
数值—变化的压缩方式。
具体设计如下例:
如有一个模拟量,前一次的值如果和本次的值相同,则在记录中的次数计数器加1,否则添加一条记录。
2.5.3.统计数据
历史数据的存储方式同样是将数据按类分散在不同的表中,表要具有统一的命名规则。
数据统计是将各种采样数据计算生成所需要的一些统计数据。
数据统计与采样数据记录是同步进行的。
也就是说,当从实时数据库中取得采样数据并写入到采样记录表中的时候,就会触发一系列的统计和计算工作。
有一系列的中间结果产生出来,当在时间上满足要求的时候,就会将这个中间结果记录到相应的统计数据表中。
统计计算工作用ORACLE的触发器(Trigger)来完成,当采样数据更新时,会触发一系列的事件产生,事件驱动一系列的处理程序来处理是否写入数据库,更新统计数据的中间结果等。
这项工作在ORACLE后台为处理,使用大量的存储过程来加以实现。
2.5.4.临时表
临时表具有与普通表完全一样的属性,所不同的是它存储在Tempdb中而不放在当前数据库中,当用户连接并创建使用时它存在,当用户断开后临时表也会自动删除。
全局性临时表(以##开头作为标识):
会各所有连接到数据库的用户开放,每一个用户均可以访问,只有当所有的用户都断开后,全局性临时表才会自动删除。
临时表的设计主要是为了考虑提高对报表、查询速度的要求。
通过组态的报表或定制的某个查询,是对固定的一些参数进行数据检索,这些量使用的频率最高。
考虑减少在无关的数据堆中检索的次数,因此想把这些用户最关心的数据量的记录放在一个专门的地方。
由于数据源的记录本来已在数据库中存在,而同样的数据在数据库中不应该重复,所以考虑将这样的数据放在临时表中,且为全局性临时表,为所有的数据连接用户开放。
临时表中的记录是最近一个时间段的数据和最近使用过的数据。
处理临时表中记录的算法应是先进先出的原则和最久不使用原则。
新数据将最老的数据并且最久没有使用过的数据覆盖。
临时表中的数据始终保持最新和最新使用过的数据。
这些数据也是用户使用频率最高的数据,这样可以提高报表、查询的检索数据速度。
2.5.5.数据冗余处理
数据冗余采用磁盘阵列的方式来实现。
数据冗余示意图
2.5.6.数据库安全
数据库安全性问题一直是系统安全的关键。
数据库安全性问题应包括两个部分:
(1)数据库数据的安全
它应能确保当数据库系统DownTime时,当数据库数据存储媒体被破坏时以及当数据库用户误操作时,数据库数据信息不至于丢失。
数据安全的解决,主要有系统双机热备份、数据库的备份和恢复等办法,本系统的数据安全,纳入信息中心的系统安全体系,共享一些硬件设施,实现数据的备份等。
(2)用户角色的管理:
这是保护数据库系统安全的重要手段之一。
它通过建立不同的用户组和用户口令验证,可以有效地防止非法的Oracle用户进入数据库系统,造成不必要的麻烦和损坏;另外在Oracle数据库中,可以通过授权来对Oracle用户的操作进行限制,即允许一些用户可以对Oracle服务器进行访问,也就是说对整个数据库具有读写的权利,而大多数用户只能在同组内进行读写或对整个数据库只具有读的权利。
在此,特别强调对SYS和SYSTEM两个特殊账户的保密管理。
为了保护Oracle服务器的安全,应保证$ORACLE_HOME/bin目录下的所有内容的所有权为Oracle用户所有。
为了加强数据库在网络中的安全性,对于远程用户,应使用加密方式通过密码来访问数据库,加强网络上的DBA权限控制,如拒绝远程的DBA访问等。
2.5.7.数据库管理设计方案
本系统的数据库属于生产数据库,应当将其运行在归档模式下。
各种数据库备份和恢复方案各有优劣,为了保证数据绝对安全,本系统数据库备份和恢复将同时采用多种方案,以应对数据库不同的故障情况:
2.5.7.1.逻辑备份
用exp命令将数据导出为dmp文件,当数据库服务器崩溃时,用imp命令将数据重新导入,实现数据的恢复。
写一个批处理文件(bat)脚本,调用exp命令,利用windows提供的“计划任务”功能,达到定时自动导出的目的,考虑到系统性能,应将自动导出的操作时间设在系统应用的非高峰期,如中午12:
30分,晚上0:
00。
导入工作需要手动完成。
此种方式可以实现定时自动备份和异地备份,备份及恢复操作简单,通过少量培训,可由综合科系统管理人员独立完成;可保证数据安全;备份时间和次数可以随时调整;可以单表恢复。
但是此种方式只能备份某一时点的数据,在两个时点之间数据发生的变化没有记录下来,因而使用这种方法备份的数据文件恢复数据库有可能会丢失数据,逻辑备份间隔越长,可能丢失的数据就越多;逻辑备份仅备份业务数据,不备份软件系统、控制文件,因而只能用来恢复数据,不能用来恢复数据库系统的运行。
逻辑备份适合以下情形:
(一)数据库平台升级;
(二)错误地数据操作导致的逻辑错误,需要很快地对有错误的表进行单独恢复;
(三)磁盘阵列被损坏,不能再使用,但是数据库服务器软件系统基本完好。
2.5.7.2.物理备份
(1)磁带机备份
将表空间数据文件、控制文件、归档日志文件、Oracle软件及操作系统文件通过磁带机复制到磁带介质中。
分为全备份、增量备份和差量备份三种方式。
采取此种备份方式价格相对便宜;技术相对成熟。
但是,据统计磁带介质可靠性只有80%;属离线介质,不支持任何安全监测措施;磁带缠绕在卷轴上不断磨损,老化的介质会出现坏块;磁带库故障率高、可恢复性低;只能顺序访问,难以做部分恢复。
(2)高速异地备份
将备份机部署在其他楼层的房间,采用光纤和光纤网卡与数据库服务器及磁盘阵列连接。
用FTP命令定期将本地备份服务器中的表空间文件、控制文件、归档日志文件及其他重要文件传输到异地备份机。
本系统对于对数据安全性要求极高,此种备份方式是必选的。
采取此种方式,在机房发生火灾等严重情况,并损坏数据库服务器及磁盘阵列、磁带等存储设备时,可以恢复系统及业务数据。
此种方式下数据库恢复需要很多人工干预,需要一定的技术水平,不到万不得已,不必采用此种方式恢复数据。
(3)磁盘备份
采用Oracle10G的RMAN新功能,在磁盘中划分出一个快速恢复区(FlashRecoveryArea),经过配置,系统自动将归档日志文件、控制文件、闪回数据库日志、控制文件自动备份、RMAN创建的数据文件COPY等存入该快速恢复区。
当需要恢复数据库时,可使用该区中的备份文件。
采取此种方式备份及恢复速度更快;磁带是流式存储设备,只能顺序读写,而磁盘的随机访问特性允许只备份和恢复数据库中的部分内容;磁盘与磁带的价格逐渐接近,磁盘方式的性价比越来越高于磁带方式;10G所携带的DataPump客户端工具(impdb/expdb),相对于9i的客户端工具(imp/exp),效率提高了数倍,大大提高数据导入导出的速度。
此种方式技术比较新,初始配置需要专业人士协助,而且需要增加额外磁盘存储空间。
2.5.7.3.灾难恢复
Oracle数据库的特性之一是OracleDataGuard。
OracleDataGuard是一种完整的数据保护方案,可以快速恢复各种故障——从站点故障和数据中心灾难,到人为错误和数据损坏。
2.5.7.4.空间数据数据库备份和恢复
以上所提及的备份和恢复方式,基本上也适合空间数据,但鉴于空间数据的特殊性,我们提出以下额外的备份选项:
(1)静态数据备份
各种比例尺下的地形图、影像图等数据,系统日常运行过程中基本上不会发生改变,这些数据的修改通常是发生在数据大规模普查和测量后,时间尺度往往是多年的,因而它们不需纳入到日常的备份任务中去,这样可以缩短备份时间和备份文件占用的空间。
静态数据的备份方法视不同类型而定,对于矢量数据,应当在数据修改并且入库之后,使用GIS工具软件,将数据导出成个人空间数据库(PGB)格式,即mdb文件。
这种格式恢复起来比较简单,鼠标拖放即可完成。
因为不同类型的图,版本不一样,修改时间也不一样,因而建议每一种类型数据用一个mdb文件存放;对于栅格数据,以文件形式备份即可,每一幅图至少有5个文件(*.aux,*.rrd,*.tfw,*.tif,*.tif.xml),全部需要备份。
(2)动态数据备份
对于系统日常运行中会修改的空间数据,需要采用类似于业务数据的备份方式,但是由于空间数据的特殊性,仅使用磁带备份和导入导出方式,很难保证数据的安全。
建议由我们开发一个数据转换程序,将指定的动态空间数据,以大类(dataset)为单位转换成相应的个人空间数据库PGB格式文件,并且编写一个批处理文件脚本,调用这个数据转换程序,同样地,利用Windows的“计划任务”功能设置为每天中午、半夜进行两次备份。
此种备份可确保数据安全,备份后的数据文件可以用GIS工具软件查看;恢复起来很方便,鼠标拖放即可完成。
需要注意的是PG
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