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試論基于分布式數據倉庫的遠程教學系統模型研究論文
論文關鍵詞：分布式數據倉庫 數據挖掘 教學資源庫
論文摘要：本文闡述了如何將分布式多媒體技術與數據倉庫技術相結合，搭建一套適用于遠程教育的輔助管理系統，將最新的數據倉庫及數據挖掘技術應用于遠程教育領域中，使遠程教育實現教學質量與學習效率科學的提高。
一、數據倉庫在遠程教學應用中的發展現狀
隨著遠程教育技術的發展，教學數據不斷膨脹，目前，多媒體信息在整個遠程教育系統中，都是以文件形式存在，直接由操作系統管理，但是隨著分布式計算技術的發展，對多媒體信息進行高效的管理、存取和查詢已經成了迫切的需求。因此，研究、引用并建立新型的基于分布式數據倉庫的遠程教學系統模型，將有助于提高遠程教育教學質量與學習的效率。
二、數據倉庫及其為何適用于遠程教學系統
1。數據倉庫及其特點
“數據倉庫之父”W。H。Inmon在BuildingtheData}axehous。中提出：數據倉庫是支持管理決策過程的、面向主題的、整合的、穩定的、隨時間不斷變化的數據集合。我們可以這樣了解數據倉庫的概念：數據倉庫為支持海量存儲和高層決策分析提供了一種解決方案。它抽取和凈化來自不同應用系統的數據，從事物發展和歷史的角度進行組織和存儲，并通過對這種集成化數據的分析和挖掘，為最終用戶提供綜合性和分析性的深層次信息，是基于傳統數據庫技術的一種應用拓展。根據以上概念分析出數據倉庫的四點精髓：
（I）面向主題；
（2）集成性；
（3）不易失性；
（4）時變性。[2]根據這四點精髓內容，本文構建了基于分布式多媒體數據倉庫技術的遠程教育的教學輔助平臺。
2。基于數據倉庫遠程教學系統實施的可行性
遠程教育中，教學是一個主要的活動，目前的教學模式主要分為同步型和異步型。無論是同步型還是異步型教學模式，為了更好地講授某個課題或者知識點，需要使用文字說明或動畫，甚至要配上音樂的解說，這時候就需要用到多媒體數據倉庫和多媒體信息處理技術。在日益膨脹的教學數據背后隱藏了許多重要的信息，如果我們希望能對數據資料進行更高層次的分析，以便更好地利用這些數據，反饋到教學活動中，就需要建立一個高效的多媒體數據倉庫模型。目前關系數據庫系統可以高效率地實現數據操作的基本功能，但是無法發現數據中存在的關系與規則，無法根據現有的數據預測未來的發展趨勢。
同樣在教學活動中，教師常常需要對學員的課堂學習反饋、理解能力、本身掌握的基礎知識、掌握的知識點、考試結構等各種數據統計分析，以便在教學活動中改進。這種統計的數據很多，而且是多面性的，只做簡單的分析很難得到所需要的指導性的教學改進。
三、基于分布式數據倉庫的遠程教學系統解決方案
通過數據倉庫技術構建一套對文本、數字、文檔、圖像、聲音和影像進行綜合處理，并提供強大的數據管理和檢索功能的遠程教育輔助平臺。系統主要包括教學信息的采編與整合、非結構化及多媒體信息管理與用戶管理、信息資源服務與利用等幾個模塊組成，實現信息資源的采集、管理與服務一體化；多媒體技術是目前比較熱門的課題，它允許信息以文字、圖像、聲音等多種形式表現，并能將這些多媒體信息保存、管理、加工和傳輸。多媒體數據倉庫將多媒體信息保存在計算機數據庫中，用統一的機制管理和控制數據，確保數據的安全和正確，并給數據的使用和維護帶來極大的方便。
1。系統的外部結構
分布式多媒體數據倉庫技術平臺的外部結構體系可以分為四個部分：
（1）數據采集處理部分；
（2）數據存儲加工部分；
（3）數據輸出部分；
（4）數據反饋部分。
其結構如圖1所示。
在數據采集處理部分，需要對各種異構數據資源進行標準化與規范化標引，采用基于XML數據交換處理方式；在數據存取加工方面，采用分布式海量非結構化的資源管理模式，整個數據加工過程中，要全面整合各種標準的信息資源，如MS—Office，S2，PS2，PS，PDF，HTML，TXT，XMI，，MARC，BMP，JPG，JPEG等；實現圖像、文字、音頻、視頻等多媒體信息的關聯管理，并根據遠程學員的需要，實現智能地提取、檢索需要的教學資源，實現各種異構資源的統一化管理，實現整個資源的完整不可分割性。
2。系統的功能
（1）多媒體數據的處理方式
1）視頻資源播放
學員可以根據自己的需要選擇某個教師、某個教育實驗的錄像或者自己感興趣的資料來進行播放。播放時用戶可以自由選擇一定的播放速度。系統為用戶提供了暫停、慢放、快放的功能。播放模塊中，在用戶面前主要有三類庫：授課資源庫（正常上課講授，也可以選擇教師）、課件資源庫和習題講授庫。授課資源庫存儲了各科按照教學大綱的書本講授資源，它以章節為單位存儲在多媒體數據庫中。課件資源庫存儲著各個科目對應的課件，同樣這些課件資源也按照各個科目的章節存儲在數據庫中，學員從數據庫中檢索授課知識要點的時候，系統可以列出相關的課件供學員參考學習。習題講授庫以題為單位存儲在數據庫中，它與授課資源庫同樣是緊密結合的，學員可以根據自身的學習情況，查看相關的習題講授資源，這樣就實現了從學習到自身檢驗的一個過程。
2）資源的檢索
學員可以根據課程的各類信息對多媒體數據庫中的信息進行檢索、播放。系統提供對基于信息內容與關鍵字段的邏輯組合查詢、任意詞查詢、二次查詢、多字段復合查詢與距離查詢等靈活簡便的查詢方式，滿足不同層次用戶的查詢需要，提供關聯檢索功能，方便學員能快速搜索到自己需要的學習信息。
課程資源庫的檢索主要包括：學校、科目、授課教師、授課內容及內容的深淺度；
課件資源庫的檢索主要包括：學校、科目、制作教師、課件名稱、課件大小、課件類型及格式；
習題講授課的檢索主要包括：學校、科目、講授教師、題目類型、難易度、相關的課程
3）視頻編輯
通過對相關的錄像資源進行編輯可以使之更加緊湊。整個平臺的視頻主要涉及到這三塊：課程視頻資源庫的編輯、課件視頻資源庫的編輯和習題資源庫的編輯。課程視頻資源庫的編輯將為學員提供大量的課堂講授視頻資料，它是以課程的章節為單位來分割編輯，然后通過格式轉換及接口程序存儲到多媒體數據庫中；課件資源編輯同樣也以章節為單位，通過平臺的格式轉換和接日程序存儲到多媒體數據庫中；習題講授課可以編輯成以題為單位，存儲到多媒體庫中。
4）存儲接口處理
目前在實際應用中，我們可以參照Oracle8i系統中的intermedia多媒體部件來處理統一的接口問題，然后所有資源數據由多媒體數據庫來統一維護，統一備份，這樣就可以簡化管理。
5）教案資料信息采集
主要是將一些由Office辦公系統編輯的電子教案文檔通過格式轉換后存儲到多媒體數據庫中。
6）師資及課程管理
提供課程介紹，包括課程的整體框架、內容要求及考試方法等；推薦課程學習進度表和指導性建議；發布教師授課要點，包括多媒體課件的組成框架及使用提示、教案提綱和補充材料索引等。師資管理：提供教師介紹，包括本院校各學科優秀教師和聘請的全國知名專家教授情況介紹；各學科任課教師的基本情況，包括職稱學歷、學識水平及教學能力等。
（2）習題庫統計、分析與反饋
授課教師可以根據學員的考試情況來統計考試中的各類信息，從而了解學員對知識的掌握程度，并且根據學員的掌握情況，調整自己的教學方式或角度，讓學員更易接受新的知識點，提高了遠程教學的質量與效率。在遠程教育中，由于學員的價值觀、生存發展狀況、興趣愛好等存在著差異，以及學員的社會角色、所處的社會環境、本身的受教育程度、學習的能力各不相同，因此學員的學習存在著需求的多元化，如何能做到多元化的學習呢？
第一是通過系統反饋，在同步教學中對各個層次的學員做到有針對性的講授；
第二是在異步教育中，根據知識的難易度制作不同的視頻資源及各種擴充知識點；
第三是在查詢系統中，教學輔助系統平臺根據學員查詢條件自動把查詢結果及相關聯的資源（如課后問題、測試題目）提供給學員，學員可以根據系統提供的資源有針對性地學習； 第四是類別分組，采用數據倉庫技術可以對具有相似查詢瀏覽記錄的學員進行分組，系統還可以分析他們的共同特征，反饋給教師及平臺管理者，以便提供更適合、更面向學員的講學或者課件資源等；系統記錄瀏覽者的身份，如果有相關資源更新后，系統自動將相關資源信息以電子郵件等多種形式發送給關注學員，以便能讓學員學習和了解更多的知識。
3。系統的內部處理流程
系統內部處理流程如圖2所示。
用戶在使用系統時，通過Web方式提出查詢要求，系統通過外部接口程序生成查詢條件，根據查詢的條件自動檢索相關庫，并綜合分類臨時庫（如教學安排庫等）后確定數據挖掘目標與主題，系統根據目標主題建立挖掘模型，然后建立臨時數據倉庫，通過數據處理相關工具進行下一步的分析，建立與原始庫的數據處理通道，如多線程查詢知識庫、系統庫、視頻庫等，然后再通過建立的臨時數據處理通道，將通過此查詢條件的結果存儲于大型分布式數據倉庫，再通過OLAP處理服務器進一步處理由原始倉庫得來的數據，可以使用聯機分析及OLAP分析工具或者深層數據挖掘工具等進行分析，將處理好的一定范圍內的結果以多種形式顯示在用戶界面上，用戶可以打印結果、制作相關的報表或者獲取各種統計分析數據。如果無法根據查詢條件查詢到匹配的內容，系統將根據查詢結果自動反應給系統管理員或者決策分析者；還可以將分析結果反饋給系統分析庫；管理者可以根據系統反饋的結果來相應地調整教學內容、教學安排等，并根據各種統計分析報表來增加或者調整原始資源庫的內容。通過這樣的手段，一方面，教學資源庫不斷完善；另一方面，在教學上，教師也能不斷地調整自己的教學方式，以便能讓更多的學生接受更多的知識。同樣，考試處理模塊也能形成這樣的數據挖掘方式。使用系統強大的數據統計功能后，用OLAp數據挖掘工具加以分析，可以得出學員對各個知識點的掌握程度，便于在試題評測時，能有重點地加以分析，讓學員將此知識點掌握得更牢固。
4數據倉庫在遠程教學系統中的運用
目前遠程教育中的教學任務主要是以下幾個方面：教學任務安排、教學講義制作（課程安排）、多媒體課件制作、作業管理、考試管理和成績考核等。在這些活動中產生了大量的數據并形成了各自的事務型數據倉庫，如考試庫、成績庫等。從這些數據庫中獲取有用的知識并用于相關的教學活動，是遠程教育提高教學質量與學習效率的重要手段。數據挖掘和數據倉庫在遠程教育中的應用主要有以下幾個步驟，如圖3所示。
（1）由事務型數據庫作為源系統組成數據倉庫與數據集市；
（2）根據具體的業務需求確定數據挖掘目標，并由此采取相應的數據挖掘方法對數據倉庫和數據集市中的數據進行分析以得到相關知識，并由此構成事件處理庫，如考試中的錯題分析、知識點的歸納等；
（3）將獲取的相關信息再應用到遠程教學中，如提高課件質量、轉變授課模式，對考試中犯同樣錯誤的學員進行歸類，做有針對性的講解等；
（4）評價應用結果再次反饋到數據挖掘過程以改進數據挖掘方法。
練習和測試是遠程教育中一項基本的教學活動，也是整個系統數據挖掘和分析的重要應用，是評測教學活動的成功標準之一。為了能了解學員的學習情況，練習和測試是必不可少的。目前對于統計考試情況（正確率、錯誤率、各種題型等）采用的分析方法常常是粗略的，往往也只是根據報表憑經驗做出決策，這不僅是相當困難的，而且不夠客觀。數據挖掘提供了進行練習與測試組合數據庫分析的環境，其多種方法可以為此進行測試分析通過數據挖掘技術，可以從錯題量、錯題類型、知識點出發，利用近鄰算法尋找歸類，從課程分析一直到試題分析，并把可能會影響正確結果的相關支持集中歸類，如果數據庫中沒有，則補充，再講解（視頻資源），如果有問題，則由系統自動反饋給學員，讓其充分掌握。
四、系統的特點
1。強大的數據處理能力
系統與強大的分布式多媒體數據庫相連，可以由多臺機器分布式地聯機操作處理數據，處理速度快，操作方便。
2。統計準確
手工統計除面臨統計工作量大之外，還有一個重要的問題就在統計過程中容易出錯；有時候可能因為統計的出錯，導致分析決策的失誤〕在幾萬甚至幾十萬的數據面前，要想完全精確是非常困難的但是運用計算機系統來統計便可完全克服這個困難。只需要制定相關的統計規則，系統便可以根據規則來統計出我們所需要的教學數據。
3。快速、高效
傳統的統計方法需要人工去處理，所以從統計完畢到處理結果需要一段時間。而使用計算機系統統計后。就能很方便很快速地從數據庫中得出各種教學統計結果，從而大大提高遠程教學中對各種教學數據統計的工作效率。
五、結束語
系統的設計可以針對不同的情況選用不同的挖掘模型，如知識庫查詢挖掘模型，考試結果挖掘模型，教學資源反饋挖掘模型等，又如考試挖掘模型可以用不同的題型建立挖掘模型，系統將根據不同的情況，選用最合適的挖掘分析模型，以提高決策分析能力。系統的建立將為教師講學、決策分析提供可靠的依據。通過此系統，學員也能迅速掌握自己需要的知識點，對提高遠程教育教學質量與學習效率有非常大的幫助。
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