搜索搜索

Bigtera以軟體定義儲存協助建構智慧教育大數據平台

應用案例2020-07-3

在教育領域,特別是學校教育,資料成為教學改進最顯著的指標。通常,這些資料主要是指考試成績及教職員工、學生資訊,以及入學率、出勤率、輟學率、升學率等。對於課堂教學來說,資料能說明教學效果,例如學生識字的準確率、作業的正確率、多元發展的表現率,例如積極參與課堂的舉手次數、回答問題次數、時間長短與正確率、師生互動的頻率與時間長短等。

近年來,隨著大數據成為科技產業的重大趨勢,教育逐漸成為大數據的重要應用領域,大數據將會為教育帶來革命性的變化。

大數據技術允許中小學和大學進行分析,從學生的學習行為、考試分數到職業規劃等所有重要的資訊。美國國家教育統計中心等政府機構已將許多這樣的資料儲存起來用於統計和分析。近年來,網路線上教育和大規模開放式網路課程的出現如雨後春筍,也使教育領域中的大數據獲得了更寬廣的應用。

需要特別注意的是,如何收集資料對於它們未來的使用性非常重要。收集資料及匯入的工作從一開始就要標準化,以便今後對資料進行仔細分析。這樣做並非代表要將非結構化資料轉為結構化資料,而是要用直觀的方法對資料進行分類。

教育工作者和研究人員已經開發出從大數據中提取價值的 5 種主要技術。

1. 預測 (Prediction)—預測事實的可能性。例如,要具備知道一個學生在什麼情況下儘管事實上有能力,但卻有意回答錯誤的能力。

2. 聚類 (Clustering)—發現自然集中起來的資料點。這將有助於將具有相同學習興趣的學生分在一組。

3. 挖掘相關性 (Relationship Mining)—發現各種變量之間的關係,並對其進行解碼以便日後使用。這將有助於探知學生在尋求幫助後,是否能夠正確回答問題。

4. 昇華人的判斷 (Distillation for human judgment)—建立可視的機器學習模型。

5. 用模型進行發現 (Discovery with models)—透過大數據分析開發出的模型進行「元學習」(meta-study)。

總而言之,透過大數據進行學習分析,能夠為每一位學生都打造一個量身定做的學習環境和個人化課程,還能建立一個早期預警系統,以便發現開除和輟學等潛在的風險,為學生的多年學習提供一個富有挑戰,且不會逐漸厭倦的學習計劃。因此,有識之士就預言未來的學習將是大數據驅動的新時代。

Bigtera 是專注於企業級軟體定義儲存產品技術的公司,擁有專業的技術團隊,在軟體定義儲存領域擁有多項國內外專利。公司的核心產品有分佈式儲存系統 (VirtualStor™ Scaler) 和超融合儲存系統 (VirtualStor™ Converger)等。兩套系統均可部署在任何標準 X86 架構下的伺服器上,打破傳統架構模型,以「All in One」的方式真正實現融合儲存、統一管理。

針對大數據平台在教育領域的應用,Bigtera 建構出的解決方案如下圖所示:

部署超融合儲存系統 (VirtualStor Converger),可相容於各主流虛擬化平台,如:VMware 、KVM 、Hyper-V 等,搭配的X86 伺服器選擇也有多種配置。根據客戶對空間及容量的實際需求,有單節點:2U12、4U24、4U36及 4U的高容量伺服器可供選擇;並且相容於市面上絕大部分主流磁碟。大數據應用平台可直接預裝超融合儲存系統 (VirtualStor Converger)一體機上,完美結合儲存節點和運算節點,為使用者提供安全、高效的服務。

技術高速發展的同時,為教育產業帶來了實現智慧教育的客觀條件。如何解決、利用技術資訊發展帶來的各種資料問題成為更多學校、教育機構的首選服務,而如何滿足學校、教育機構對技術場景的需求,則成為我們所思考的產品技術發展方向。Bigtera 深耕教育領域,不斷積累教育產業的成功經驗,以軟體定義儲存協助更多學校及教育機構建構智慧教育大數據平台。

超融合
試用