标题 | 英语大数据平台技术建设 |
范文 | 逯曼 [摘 要]网络科技及大数据技术的飞速发展改变了现代生活,大数据平台为英语教学提供了便捷、优质的资源共享服务,以科技手段改变了人们接受教育的方式。本文主要对英语大数据平台技术建设的基本框架进行研究和分析,并对其中所需的相关核心技术进行探讨。 [关键词]大数据平台;英语教学;技术建设 doi:10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.12.150 [中图分类号]TP311.1 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194(2017)12-0-02 0 引 言 近几年,大数据迅速发展成为世界各国共同关注的热点课题,甚至被美国政府比喻为“未来的新石油”。大数据逐步成为彰显综合国力的一个崭新标志。可以说,大数据正在全球范围内引发一场前所未有的社会信息革命,企业界、传媒界、教育界等各个领域都开始建立大数据平台,针对“客户”的需求信息对未来市场进行科学分析和预测,实现对数字资产的全面管理。在大数据的影响下,教育信息化已经成为当前教育的发展方向,现代大数据平台与教育模式的深度融合,推动了教育资源的整合与优化,助推教育改革创新。美国已将大数据分析成功应用到公共教育中,而当下我国也出现了大量的网络在线教育和开放式网络课程资源,这些都是大数据影响教育的表现。以移动互联网为基础的数据分析和云计算等大数据技术,为现代教育的研究提供了数据收集、存储及分析决策等方面的支持,大数据平台也成为英语教学资源的优质服务系统,通过平台为广大学习者提供丰富、全面的网络信息资源库,并不断地更新和补充其中的数据信息,极大地促进了我国教育事业的进步与发展。 1 英语大数据知识服务模式的具体实施思路 研究大数据平台构建的关键技术,目的在于更好地实施大数据知识服务平台。笔者认为要搞好英语大数据知识平台的技术建设,首先要明确这种知识服务模式的具体实施思路。通过对大数据服务模式的内容概括,笔者发现其主要包含以下几个方面:一是要坚持以英语数据资源处理的客观需求为指引,充分考虑英语相关的各行业、领域以及学习者和使用者等用户对英语数据资源处理的实际需求,做到有的放矢地开发相适应的大数据平台模式;二是要重视创新与共享这两个重要方法,以掌握关键技术和核心方法为基础,充分发挥技术团队的协作创新精神,实现在技术研发、理论方法及服务共享模式等方面的创新;三是要对服务模式进行模拟研究,以服务模式的应用示范为根本出发点,对英语大数据平台模拟服务平台进行经验总结和问题挖掘,及时纠偏改正,分析用户对大数据资料的处理需求,明确基础理论的研究和技术研发方向,确保平台建设具有广阔的市场前景。 2 英语大数据平台技术建设的基本构架 英语大数据平台不仅要收集大量数据资源,还要对海量的英文数据信息进行优化处理,这不仅对数据筛分与处理系统的要求极高,还必须具有雄厚可靠的语言支持。完整大数据平台的技术建设必须同时拥有硬件、软件及大数据资源等优质条件,其中硬件是大数据平台技术建设的载体和基础,一般由数百台甚至上千台服务器共同组建成庞大的数据处理中心;软件方面,需要搭建开发和处理大规模数据的平台,该平台要具备高传输率、高吞吐量和高容错性等性能,以实现对海量数据的快速计算,这是大数据挖掘、存储和分析的技术支撑。对于英语数据资源,可以利用互联网,通过各种网络资源的引进和筛选甄别,将符合英语教学的有效资源进行优化,确保为学习者提供高效、准确、优质的网络资源。实际上,英语大数据平台的开发、实施和应用是一项复杂的系统工程,其框架结构主要有数据源层、大数据智能感知层、基础支撑层、数据流转层、大数据处理工具层、虚拟服务构件层、大数据知识服务平台层、应用层和网络传输层共9层结构。其中,数据源层的作用是为平台的全生命周期建设和升级提供大数据来源;智能感知层的功能在于对海量的大数据资料进行必要的智能化识别、定位、跟踪、传输及初步处理等;基础支撑层主要是提供虚拟服务器和分布式虚拟存储模块,为各种形式的数据库及物联网络资源等基础提供支撑环境;数据流转层将大数据平台划分为获取层、存储层、组织层、分析层及决策层,构建一系列理论模型,为大数据处理工具层提供理论支撑;工具层是大数据处理系统的核心,主要为大数据采集、加工、存储、分析及决策等提供相应的工具集;虚拟服务构件层存储了各类粗细粒度不等的大数据,提供不同大数据知识服务需求,这是工具层与平台层之间的纽带;平台层是大数据知识服务系统的核心,其结构分为管理层、业务层和应用接口层,应用层在大数据知识服务平台的全周期内负责各类数据需求的发布,以及大数据知识服务过程的交互等,而网络传输层则为平台提供网络环境和网络传输协议,这是数据共享的基础条件。 3 英语大数据平台技术建设中的关键技術 英语大数据平台技术建设涉及诸多技术难点,笔者对其中的关键技术总结如下: 首先,英语大数据平台技术建设需要结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术的支持,并借助于智能识别、传感与适配技术。大数据平台建设首先需要解决的技术主要有结构化及半结构化数据的复杂处理技术、非结构化大数据处理技术,以及大数据获取模型、过滤技术、组织技术、存储技术、智能分析与决策技术等,这些都是构建英语大数据平台所需的技术支持。在此基础上,还要解决英语专业相关的大数据资源,包括知识、服务、评价等各种资源,以及信息处理的全过程,而现在的数据资源都有很强的时间敏感性,因此要借助智能识别技术,及时地对已掌握的资源数据进行快速处理,这也是目前建立大数据平台必须要攻克的关键技术之一。 其次,英语大数据平台技术建设要严格遵循大数据知识服务模式和体系架构,建立科学、完善的资源分类及平台标准规范,建立大数据平台模型。大数据平台是基于系统开发而建立的数据库,要实现大数据的服务功能就必须充分研究大数据知识服务平台的内涵、特征、结构和服务模式。同时,还要建立完善的规范和标准,对各项数据资源的分类及各项工作进行制度上的引导和约束。英语大数据平台主要是面向社会的一种市场模式,因此要在资源的供应者、运营者和使用者之间建立起一种市场化、行业化、领域化的英语知识交易共享平台模型,以此对英语大数据平台的技术建设进行模拟和评价反馈。 再次,英语大数据平台技术建设依赖于各项资源和能力的虚拟化接入技术,以及多元化、可视化大数据终端交互技术。大数据平台服务的优势体现在对各项复杂数据的规划管理,以及对各种网络资源的优化配置,而针对平台资源和服务的虚拟化接入,则需要分析各个要素的特征,提取特征参量,建立评估模式,以此作为各项资源和能力的虚拟化接入。英语大数据平台要面向社会,不仅要支持用户对数据处理的需求反馈,还要及时完成对相关意见反馈的闭环处理,同时还要实现大数据平台在用户终端设备上的智能化、个性化及可视化。 最后,英语大数据平台必须建立可靠的知识服务质量评价体系,建立风险意识,重视全生命周期的技术管理与安全保障。英语大数据平台强调用户参与,这是一种基于知识、能力、资源、过程共享和交易的平台,因此该平台必须是一个同时支持离线、实时数据处理的大数据处理模式,这意味着大数据平台是一个高效率与高风险同步存在的知识服务模式。因此,要提高大数据平台的服务水平,一方面要建立可靠的评价体系,对客户的要求及时进行回应;另一方面要对大数据平台的全生命周期管理进行深入研究。 4 结 语 国际互联网、云计算技术的快速发展,引发了数据规模的爆炸式增长,各类数据资源成为当今社会各个领域的重要影响因素。人们也看到了大数据的应用,可促进英语教学及教育事业的发展,它为今后的网络教学和资源共享提供了重要模式。同时,网络技术的更新换代,以及互联网安全的严峻形势,也对大数据平台的技术建设提出了更高的要求和标准,给平台技术建设的各个环节带来了巨大的挑战。但人们要相信越来越多的互联网资源和日益发达的科学技术,必然会促进英语大数据平台时代的快速发展。 |
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