摘 要：根據(jù)教育部十三五規(guī)劃綱要文件，各高校需要重新制定未來五年發(fā)展計劃以適應(yīng)高校信息化的要求。因此，需要利用大數(shù)據(jù)手段，深入探討高校教學(xué)方法，提高教學(xué)質(zhì)量。當(dāng)前，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用場景逐漸運用在教學(xué)管理中，其中，全面調(diào)整課程結(jié)構(gòu)，優(yōu)化各專業(yè)當(dāng)前教學(xué)課程的設(shè)定，分析課程相關(guān)性和聯(lián)系性是高校提高教學(xué)質(zhì)量，實現(xiàn)教學(xué)課程層次化中最為迫切需要解決的問題。為了解高校開設(shè)課程的相關(guān)性，改進教學(xué)質(zhì)量，擬利用Apriori優(yōu)化算法和大規(guī)模并行處理技術(shù)對學(xué)生成績進行課程相關(guān)性分析。

關(guān)鍵詞：大規(guī)模并行處理；Apriori優(yōu)化算法；學(xué)生成績；課程相關(guān)性

中圖分類號：G642；TP311.13-4 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-4706（2019）03-0076-03

Research on Curriculum Relevance Analysis Based on Big Data Technology

ZHOU Yongta

（Guangdong Nanhua Vocational College of Industry and Commerence，Educational Technology and Information Center，

Guangzhou 510507，China）

Abstract：According to the 13th Five-Year Plan outline document of the Ministry of Education，colleges and universities need to redesign their development plans for the next five years to meet the requirements of University informatization. Therefore，it is necessary to make use of big data to probe into the teaching methods in Colleges and universities in order to improve the teaching quality. At present，the application scenario of big data technology is gradually applied in teaching management. Among them，adjusting the curriculum structure comprehensively，optimizing the current curriculum settings of various specialties，and analyzing the relevance of the curriculum are the most urgent problems to be solved in order to improve the teaching quality and realize the hierarchy of the teaching curriculum in colleges and universities. In order to understand the relevance of courses offered in colleges and universities and improve the quality of teaching，this paper intends to use Apriori optimization algorithm and large-scale parallel processing technology to analyze the curriculum relevance of students’achievements.

Keywords：large-scale parallel processing；Apriori optimization algorithm；student performance；curriculum relevance

0 引 言

隨著大規(guī)模并行計算技術(shù)的不斷發(fā)展，使用數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)分析已不能適應(yīng)數(shù)據(jù)規(guī)模的要求，需要使用新一代企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫開展更為復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析工作。隨著機器學(xué)習(xí)等技術(shù)的不斷發(fā)展，大量優(yōu)秀的機器學(xué)習(xí)算法會應(yīng)用到教學(xué)管理上。當(dāng)前，學(xué)校對學(xué)生學(xué)習(xí)情況的分析僅限于基本統(tǒng)計上，他們會使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法，如平均分、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等衡量一個學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，這種基本的統(tǒng)計方法僅僅能了解學(xué)生總體水平，不能針對某一個學(xué)生，做出詳細的分析，這對高校的教育改革來說，是一個前所未有的挑戰(zhàn)[1]。本研究將詳細探討如何利用ETL工具Kettle將存儲在Oracle數(shù)據(jù)庫的學(xué)生成績數(shù)據(jù)導(dǎo)入到大規(guī)模并行數(shù)據(jù)倉庫Greenplum中，并利用大規(guī)模并行處理技術(shù)，將學(xué)生成績數(shù)據(jù)進行分布式計算，最后利用數(shù)據(jù)挖掘工具Madlib，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘Apriori優(yōu)化算法，研究如何實現(xiàn)對學(xué)生各門課的成績進行分析，實現(xiàn)公共課成績對專業(yè)基礎(chǔ)課成績的影響、專業(yè)基礎(chǔ)課成績對專業(yè)核心課成績的影響、專業(yè)核心課成績對專業(yè)核心課成績的影響三個業(yè)務(wù)場景的分析。

1 解決關(guān)鍵問題

在傳統(tǒng)的方法中，學(xué)校僅能夠評估學(xué)生在各個科目中的掌握情況，但在上某一門課的時候，缺乏對學(xué)生前導(dǎo)課程掌握情況的了解，因此，不便做出合理的教學(xué)計劃，導(dǎo)致基礎(chǔ)較為薄弱的學(xué)生無法跟上課堂的節(jié)奏，優(yōu)秀學(xué)生的知識量不夠飽滿，導(dǎo)致后進生越來越弱，優(yōu)秀生無法得到更大的提高[2]。為了解決這個問題，各高校利用大數(shù)據(jù)的手段，深入探討高校的教學(xué)方法，提高教學(xué)質(zhì)量。當(dāng)前，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用場景逐漸運用在教學(xué)管理中，其中，全面調(diào)整課程結(jié)構(gòu)，優(yōu)化各專業(yè)當(dāng)前教學(xué)課程的設(shè)定，分析出課程的相關(guān)性和聯(lián)系性，是高校提高教學(xué)質(zhì)量，實現(xiàn)教學(xué)課程層次化中最為迫切需要解決的問題。針對高校的人才培養(yǎng)體系，人才培養(yǎng)方案主要分為公共課、專業(yè)基礎(chǔ)課、專業(yè)核心課、專業(yè)實踐課等四種不同的課程，為了了解各課程在教學(xué)中的相關(guān)度，了解學(xué)生前導(dǎo)課程的學(xué)習(xí)質(zhì)量，需要對這幾種課程進行相關(guān)性分析，從而進一步提高教學(xué)質(zhì)量，幫助教師改進教學(xué)內(nèi)容和方法。在并行化后采取不包含任何候選k項集的事務(wù)不可能包含任何k項頻繁集方法，在數(shù)據(jù)庫掃描過程中可以將這些事務(wù)進行標(biāo)記，從而減少需要掃描的事務(wù)數(shù)目，提高挖掘效率。

本研究主要利用大規(guī)模并行處理技術(shù)進行復(fù)雜數(shù)據(jù)查詢，通過優(yōu)化后的Apriori算法了解公共課成績對專業(yè)基礎(chǔ)課成績的影響、專業(yè)基礎(chǔ)課成績對專業(yè)核心課成績的影響、專業(yè)核心課成績對專業(yè)核心課成績的影響，讓教師在基礎(chǔ)課、專業(yè)基礎(chǔ)課、專業(yè)核心課等課程的設(shè)定上進行合理評估，并得到課程與課程間的聯(lián)系，從而調(diào)整教學(xué)方法和內(nèi)容。

2 關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)

利用ETL工具Kettle將存儲在Oracle數(shù)據(jù)庫的學(xué)生成績數(shù)據(jù)導(dǎo)入到大規(guī)模并行數(shù)據(jù)倉庫Greenplum中，并利用大規(guī)模并行處理技術(shù)，將學(xué)生成績數(shù)據(jù)進行分布式計算，最后利用數(shù)據(jù)挖掘工具Madlib，結(jié)合優(yōu)化后的Apriori算法，研究如何實現(xiàn)學(xué)生各門課的成績進行分析，實現(xiàn)公共課成績對專業(yè)基礎(chǔ)課成績的影響、專業(yè)基礎(chǔ)課成績對專業(yè)核心課成績的影響、專業(yè)核心課成績對專業(yè)核心課成績的影響三個業(yè)務(wù)場景的分析。

大數(shù)據(jù)智能分析會創(chuàng)建多個DB進程來處理學(xué)生成績數(shù)據(jù)的查詢。在Master上的稱為執(zhí)行分發(fā)器，執(zhí)行分發(fā)器負責(zé)創(chuàng)建、分發(fā)查詢計劃，匯總呈現(xiàn)最終結(jié)果。在Instance上，處理進程被稱為查詢執(zhí)行器，查詢執(zhí)行器負責(zé)完成自身部分的處理工作以及與其他處理進程之間交換中間結(jié)果。在進行課程相關(guān)性分析的時候，查詢計劃的每個處理部分都至少涉及一個處理工作，執(zhí)行進程只處理屬于自己部分的工作。在查詢執(zhí)行期間，每個Instance會并行地執(zhí)行一系列的處理工作。同一部分相關(guān)的處理工作稱為簇。在一部分處理完成后，數(shù)據(jù)將從當(dāng)前處理向上傳遞，直到查詢計劃完成。圖1顯示查詢處理如何在Master和2個Instance之間被逐步執(zhí)行的。這真正做到數(shù)據(jù)的分布式查詢，提高了復(fù)雜查詢的查詢時間。

使用ETL工具Kettle將Oracle的學(xué)生成績數(shù)據(jù)導(dǎo)入到大規(guī)模并行倉庫中，在導(dǎo)入過程中，可以通過改變開始復(fù)制的數(shù)量、緩存利用、添加數(shù)據(jù)庫索引、修改JVM參數(shù)等方式改進Kettle的性能，并通過實時計算系統(tǒng)實施將數(shù)據(jù)導(dǎo)入大規(guī)模并行處理倉庫。恒華數(shù)據(jù)實時采集系統(tǒng)是一個面向流的、實時的數(shù)據(jù)ETL平臺；通過設(shè)計和實現(xiàn)一個類SQL、可擴展的流運算系統(tǒng)，能為實時數(shù)據(jù)處理提供基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)供給。它由實時導(dǎo)入模塊、實時處理模塊、實時探索模塊三個模塊組成，實時導(dǎo)入模塊數(shù)據(jù)清洗、歸并、結(jié)構(gòu)化從pipe系統(tǒng)導(dǎo)入的數(shù)據(jù)并映射成流。實時處理模塊負責(zé)執(zhí)行流算子，通過應(yīng)用流類SQL算子，可以生成一個或多個邏輯流；每個邏輯流都可被下游零個或多個數(shù)據(jù)使用方訂閱。實時探索模塊用于進行數(shù)據(jù)消費，通過改進ETL工具的使用，能迅速將基于Oracle數(shù)據(jù)庫的OLTP數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成基于大規(guī)模并行處理技術(shù)的OLAP數(shù)據(jù)，提升了學(xué)生成績數(shù)據(jù)的分析能力。

數(shù)據(jù)導(dǎo)入到大規(guī)模并行倉庫后，需要對學(xué)生成績進行課程相關(guān)性分析。關(guān)聯(lián)性分析所需用到的算法是Apriori。Apriori算法是一種挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的頻繁項集算法，其核心思想是通過候選集生成和情節(jié)的向下封閉檢測兩個階段來挖掘頻繁項集。在高校管理中，根據(jù)挖掘規(guī)則可以有效地輔助學(xué)校管理學(xué)生成績，并對成績進行相關(guān)性分析。將數(shù)據(jù)庫的掃描過程實現(xiàn)并行化后，而數(shù)據(jù)庫掃描是Apriori算法的主要瓶頸之一。在主程序產(chǎn)生候選項集的過程中應(yīng)用先驗剪枝，對候選項集的數(shù)量產(chǎn)生限制作用。此外進一步采用事務(wù)縮減的思想來減少數(shù)據(jù)庫事務(wù)的掃描次數(shù)。事務(wù)縮減思想同樣基于頻繁項集的一種性質(zhì)即：不包含任何k-1項頻繁集的事務(wù)不可能包含k項頻繁集，因此在數(shù)據(jù)庫掃描過程中可以將這些事務(wù)進行標(biāo)記，從而減少需要掃描的事務(wù)數(shù)目，提高挖掘效率。而文中利用了與此相似的另外一種性質(zhì)即：不包含任何候選k項集的事務(wù)不可能包含任何k項頻繁集。

基于事務(wù)縮減的算法改進策略需要解決的第一個問題就是如何唯一地標(biāo)識每一條事務(wù)記錄。在HDFS中，每個文件都會以64MB的塊為單位進行存儲，每個塊都有一個唯一的URL。此外，在MapReduce執(zhí)行過程中，每個Mapper都需要單獨處理一個split（split與HDFS中的block是相對應(yīng)的），采用按行讀入事務(wù)記錄的方式時，key值為該行記錄在文件中的偏移字節(jié)數(shù)，對于該記錄而言，此key值可以作為其在該split中的唯一標(biāo)識。這樣，由split的URL加該事務(wù)記錄的key值便可以將其唯一地標(biāo)識出來。按照該策略，改進的重點就在Mapper的執(zhí)行邏輯中。即Mapper首先需要獲取split的URL，存入Mapper中的一個成員變量。同時根據(jù)split的URL，根據(jù)約定的路徑找到存儲其剔除列表的文件，并將剔除列表讀入一個HashSet中。map函數(shù)對候選項集計數(shù)時，如果發(fā)現(xiàn)該條事務(wù)不包含任何候選項集，則將其加入最新的剔除列表。最后在Mapper的cleanup函數(shù)中將新的剔除列表附加到剔除文件中，以供下一次掃描時使用。隨著挖掘的不斷進行，剔除的事務(wù)量會不斷增多，挖掘效率的提升也更加明顯。

4 結(jié) 論

使用優(yōu)化之后的Apriori算法對公共課成績對專業(yè)基礎(chǔ)課成績的影響、專業(yè)基礎(chǔ)課成績對專業(yè)核心課成績的影響、專業(yè)核心課成績對專業(yè)核心課成績的影響這三個專題進行分析，擺脫傳統(tǒng)成績分析中只有平均分、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計方式，深入洞悉課程間的關(guān)系，為高校提供更細化的教學(xué)數(shù)據(jù)，讓教師更好地調(diào)整教學(xué)方法，實現(xiàn)教學(xué)質(zhì)量的提高。

參考文獻：

[1] 廖大強，鄒杜，印鑒.一種基于優(yōu)先級的網(wǎng)格調(diào)度算法 [J].計算機工程，2014，40（10）：11-16.

[2] 廖大強.面向多目標(biāo)的云計算資源調(diào)度算法 [J].計算機系統(tǒng)應(yīng)用，2016，25（2）：180-189.

作者簡介：周永塔（1981.12-），男，漢族，廣東汕尾人，本科，碩士，信息系統(tǒng)項目管理師，研究方向：大數(shù)據(jù)分析。