基于数据仓库技术的教学资源系统的开发与设计
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作者: 吕鹏宇
［摘要］本文从当前网络中的教学资源出发，探讨了如何基于数据仓库技术构建一套对文本、数字、文档、图像、声音和影像进行综合处理教学资源系统。
［关键词］数据仓库 教学资源 系统开发
随着教学资源规模不断扩大，数据量快速增长，理解用户与系统交互的行为变得越来越重要了，它对于资源系统性能的提高、信息资源的重构，个性化服务和推荐的产生等具有重要的意义。挖掘技术的使用可以使资源系统了解用户交互行为数据中所包含的意义，因此该技术可以被广泛应用于个性化/推荐服务、资源优化/系统自适应、信息服务智能化、系统流量分析等领域。资源分布式存储是目前国际上普遍采用的资源共享方式，将各高校内外的优质资源的描述信息进行集中存储为用户提供资源检索的集中入口，减少搜索资源的时间，同时能够有效地维护资源版权者的权益。分布式教学资源管理与共享重在提高资源的组织性和可利用性，因此通过技术平台和资源共享机制，可以有效解决资源的动态维护问题和资源的版权问题，实现优质资源在高校内外的共享，最大限度地提高资源的使用率。高校之间的教学资源共享是大势所趋，除了各高校的资源中心均需遵循统一的资源与技术标准外，构建高校内资源中心时需要研究为今后校际间的资源库共享建立共享存储模式。
一、系统解决方案
1.系统的外部结构
分布式多媒体教学资源库平台的外部结构体系可以分为四个部分：（1）数据采集处理部分；（2）数据存储加工部分；（3）数据输出部分；（4）数据反馈部分。
2.系统的功能
（1）多媒体数据的处理方式
①视频资源播放。学生可以根据自己的需要选择某个教师、某个教学实验的录像或者自己感兴趣的资料来进行播放。播放时用户可以自由选择一定的播放速度。系统为用户提供了暂停、慢放、快放的功能。习题讲授库以题为单位存储在数据库中，它与授课资源库同样是紧密结合的，学生可以根据自身的学习情况，查看相关的习题讲授资源，这样就实现了从学习到自身检验的一个过程。
②资源的检索。学生可以根据课程的各类信息对多媒体数据库中的信息进行检索、播放。系统提供对基于信息内容与关键字段的逻辑组合查询、任意词查询、二次查询、多字段复合查询与距离查询等灵活简便的查询方式，满足不同层次用户的查询需要，提供关联检索功能，方便学生能快速搜索到自己需要的学习信息。
③视频编辑。通过对相关的录像资源进行编辑可以使之更加紧凑。整个平台的视频主要涉及到这三块：课程视频资源库的编辑、课件视频资源库的编辑和习题（考试）资源库的编辑。
④存储接口处理。目前，在实际应用中，我们可以参照oracle8i系统中的intermedia多媒体部件来处理统一的接口问题，然后所有资源数据由多媒体数据库来统一维护，统一备份，这样就可以简化管理。
⑤教案资料信息采集。本功能主要是将一些由office办公系统编辑的电子教案文档通过格式转换后存储到多媒体数据库中。
⑥师资及课程管理。提供课程介绍，包括课程的整体框架、内容要求及考试方法等；推荐课程学习进度表和指导性建议；发布教师授课要点，包括多媒体课件的组成框架及使用提示、教案提纲和补充材料索引等。
（2）习题（学生考试库结果）库统计、分析与反馈（相当于评估系统）
授课教师可以根据学生的考试情况来统计考试中的各类信息，从而了解学生对知识的掌握程度，并且根据学生的掌握情况，调整自己的教学方式或角度，让学生更易接受新的知识点，提高了网络教学的质量与效率。在网络教学中，学生的学习存在着需求的多元化，由于学生的价值观、生存发展状况、兴趣爱好等存在着差异，以及学生的社会角色、所处的社会环境、本身的受教育程度、学习的能力各不相同，因此，如何能做到多元化的学习呢？
第一是通过系统反馈，在同步教学中以便能对各个层次的学生做到有针对性的讲授；第二是在异步教育中，根据知识的难易度制作不同的视频资源及各种扩充知识点；第三是在查询系统中，由教学辅助系统平台根据学生查询条件自动把查询结果及相关联的资源提供给学生，学生可以根据系统提供的资源有针对性的学习；第四是类别分组，采用数据仓库技术可以对具有相似查询浏览的学生进行分组，系统并分析他们的共同特征，可以反馈给教师及平台管理者，以便提供更适合、更面向学生的讲学或者课件资源等等；系统记录浏览者的身份（诸如电子邮件等信息），如果有相关资源更新后，系统自动将相关资源信息以电子邮件等多种形式发送给关注学生，以便能让学生学习和了解更多的知识。
（3）数据仓库在网络教学系统中的运用
目前网络教学中的教学任务主要是以下几个方面：教学任务安排、教学讲义制作（课程安排）、多媒体课件制作、作业管理、考试管理和成绩考核等。在这些活动中产生了大量的数据并形成了各自的事物型数据仓库，如果考试库、成绩库等。从这些数据库中获取有用的知识并用于相关的教学活动是网络教学在提高教学质量与学习效率的重要手段。
练习和测试是网络教学中的一项基本的教学活动，也是整个系统数据挖掘和分析的重要的应用，评测教学活动的成功标准之一。为了能了解学生的学习情况，练习和测试是必不可少的。目前对于统计考试情况（正确率、错误率、各种题型等）采用的分析方法常常是粗略的，往往也只是根据报表凭经验做出决策，这不仅是相当困难的，而且是受影响的主要因素。数据挖掘提供了进行练习与测试组合数据库分析的环境，数据挖掘的多种方法可以为此进行测试分析。
二、系统的特点
1.强大的数据处理能力
系统与强大分布式多媒体数据库相连，可以多台机器分布式的联机操作处理数据，处理速度快，操作方便。
2.统计准确
手工统计面临统计工作量大之外，还有一个重要的就在统计过程中容易出错；有时候可能因为统计的出错，带来分析决策的失误。在几万或几十万的数据面前，要想完全精确，那肯定性是比较低的。但是运用计算机系统来统计便可完全克服这个困难。只需要制定相关的统计规则后，系统便可以根据规则来统计出我们想要的数据。
3.迅速、快速
传统的统计方法需要人工去处理，所以从统计完毕到处理结果需要有一段时间的滞后。而使用计算机系统统计后，就能很快很迅速的从数据库中得出统计结果。
三、结束语
系统的设计可以针对不同的情况选用不同的挖掘模型，如知识库查询挖掘模型，考试结果挖掘模型，教学资源反馈挖掘模型等，又如考试挖掘模型有可以以不同的题型建立挖掘模型，系统将根据不同的情况，选用最合适的挖掘分析模型，以能提高决策分析能力。系统的建立将为教师讲学、决策分析提供可靠的依据。通过此系统，学生也能迅速掌握自己需要的知识点，对提高网络教学质量与效率有非常大的帮助。
参考文献：
［1］陈莉.数据挖掘与虚拟数据库［J］.四川师范大学学报，1998，21（6）：657-661.
［2］张成昱.高校虚拟图书馆建设刍议［J］.情报学报，1999，18（s2）：188-191.
（作者单位：内蒙古呼伦贝尔学院）
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