• # 1、为什么要学习Scala语言? 1. 结合Spark处理大数据 这是Scala的个主要应用,而且Spark也是那Scala写的。 2. Java的脚本语言版 可以直接写Scala的脚本,也可以在.sh直接使用Scala。 3. 代替Java Scala的编程...

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    1、为什么要学习Scala语言?

    1. 结合Spark处理大数据
      这是Scala的一个主要应用,而且Spark也是那Scala写的。

    2. Java的脚本语言版
      可以直接写Scala的脚本,也可以在.sh直接使用Scala。

    3. 代替Java
      Scala的编程风格更简洁,当然也很可能降低可读性,不过Java语言还是有其优势。

    2、Scala简介

    Scala有几项关键特性表明了它的面向对象的本质。例如,Scala中的每个值都是一个对象,包括基本数据类型(即布尔值、数字等)在内,连函数也是对象。另外,类可以被子类化,而且Scala还提供了基于mixin的组合(mixin-based composition)。

    与只支持单继承的语言相比,Scala具有更广泛意义上的类重用。Scala允许定义新类的时候重用“一个类中新增的成员定义(即相较于其父类的差异之处)”。Scala称之为mixin类组合。

    Scala还包含了若干函数式语言的关键概念,包括高阶函数(Higher-Order Function)、局部套用(Currying)、嵌套函数(Nested Function)、序列解读(Sequence Comprehensions)等等。

    Scala是静态类型的,这就允许它提供泛型类、内部类、甚至多态方法(Polymorphic Method)。另外值得一提的是,Scala被特意设计成能够与Java和.NET互操作。Scala当前版本还不能在.NET上运行(虽然上一版可以-_-b),但按照计划将来可以在.NET上运行。

    Scala可以与Java互操作。它用scalac这个编译器把源文件编译成Java的class文件(即在JVM上运行的字节码)。你可以从Scala中调用所有的Java类库,也同样可以从Java应用程序中调用Scala的代码。用David Rupp的话来说,

    它也可以访问现存的数之不尽的Java类库,这让(潜在地)迁移到Scala更加容易。这让Scala得以使用为Java编写的巨量的Java类库和框架。

    3、Scala在Windows系统上的安装及环境配置

    Scala 语言是可以运行在Window、Linux、Unix、 Mac OS X等系统上,并且Scala是基于java之上,大量使用java的类库和变量,因此在使用Scala之前必须先安装 Java(>1.5版本),这篇文章只讲基于Windows系统安装Scala及环境配置。

    由于这篇文章是在Windows系统中搭建开发环境的,因此需要你了解一些Windows环境变量的知识,方便你理解下面内容;Windows环境变量的知识请查看这篇文章: Windows环境变量Path、ClassPath、JAVA_HOME的作用

    1)安装Java

    下载JDK

    这个链接是Oracle官网下载JDK的地址http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html

    JDK下载地址

    进入下载页面后,请根据你的系统自行下载32位或64位的版本,下载之前请先勾选“ Accept License Agreement ”。下载完成后直接点击你下载下来的文件安装,大家最好安装默认的安装步骤来,每一步都直接点击下一步,直到安装完成。

    配置环境变量

    找到你桌面上的“计算机”图标,点击右键,选择最下面的“属性”,进入系统页面,依次选择”高级系统设置“——-》”高级“——-》”环境变量“。

    这里写图片描述

    进入到这里后,我们主要在系统变量这里设置三个属性,分别为 JAVA_HOME、PATH、CLASSPATH,这个三个变量名的大小写都是正确的,当然了如果某个属性已经存在则点击”编辑“,不存在则点击”新建“。

    现在开始设置第一个属性”JAVA_HOME“,这个属性在没有配置过JDK时,一般都是没有的:

    • 变量名:JAVA_HOME 或者 java_home
    • 变量值:C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_91 (请选择你之前安装JDK的路径,这个路径是我电脑的)

    这里写图片描述

    然后是第二个属性“PATH”,这个属性一般肯定都是有的:

    • 变量名:PATH
    • 变量值:C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_91\bin;C:\Program Files\Java\jre1.8.0_91\bin (请选择你之前安装JDK的路径,这个路径是我电脑的)

    这里写图片描述

    然后是第三个属性“CLASSPATH”,这个属性一般都是有的:

    • 变量名:CLASSPATH
    • 变量值:C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_91\lib\dt.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_91\lib\tools.jar (请选择你之前安装JDK的路径,这个路径是我电脑的)

    这里写图片描述

    测试Java环境

    这三步做完后,Java环境就算是配置完了,但是配置完了并不代表JDK就能用,我们还需要测试下:
    点击系统的“开始按钮”,在开始菜单中的搜索框输入 “cmd”,按“回车键”,就会出现我们Windows系统的命令工具;

    cmd.exe

    这个命令行工具中分别输入以下三个命令:java -versionjavajavac,如果出现下图的信息就说明Java环境配置成功了。

    java -version命令

    java命令

    javac命令

    3)安装Scala

    下载Scala

    首先点击这个链接: http://www.scala-lang.org/download/all.html,进入Scala官网的下载页面,这里需要注意的是,在选择Scala版本是要选择Scala 2.11.0,因为最新的版本在IDEA中运行不起来,会报下面的错误:

    Scala版本的错误

    下载完成后直接点击你下载下来的文件安装,大家最好安装默认的安装步骤来,每一步都直接点击下一步,直到安装完成。

    配置环境变量

    下载完成后还是需要配置Scala环境变量,同样需要先进入到“系统属性”中:

    这里写图片描述

    进入到这里后,我们主要在系统变量这里设置两个属性,分别为 SCALA_HOME、PATH,这个三个变量名的大小写都是正确的,当然了如果某个属性已经存在则点击”编辑“,不存在则点击”新建“。

    现在开始设置第一个属性”SCALA_HOME“:

    • 变量名:SCALA_HOME 或者 scala_home
    • 变量值:C:\Program Files (x86)\scala (请选择你之前安装Scala的路径,这个路径是我电脑的)

    这里写图片描述

    然后是第二个属性“PATH“:

    • 变量名:PATH
    • 变量值:C:\Program Files (x86)\scala\bin; (请选择你之前安装Scala的路径,这个路径是我电脑的),这里也可以是这个值:%SCALA_HOME%\bin;,意思是一样的。

    这里写图片描述

    测试Scala环境

    这两步做完后,Scala环境就算是配置完了,但是配置完了并不代表就能用,我们还需要测试下:

    依然打开命令工具,输入以下三个命令:scala,如果出现下图的信息就说明scala环境配置成功了。

    这里写图片描述

    4、使用Intellij IDEA写hello world

    Intellij IDEA是jetbrain开发的一个IDE,用于Java、Groovy、Scala等的开发,相对于其他开发工具来说,其对于代码检视、上下文理解、cvs/ant/maven/git的支持都比较完善。

    1)安装Intellij IDEA

    下载Intellij IDEA

    首先点击这个链接: https://www.jetbrains.com/idea/download/download-thanks.html,进入IntelliJ IDEA官网的下载页面,然后点击 右上角的 Download 按钮,下载完成后直接点击你下载下来的文件安装,大家最好安装默认的安装步骤来,每一步都直接点击下一步,直到安装完成。如果提示让你注册购买这个软件,请自行想办法,不知道如何就去度娘问问。

    配置Intellij IDEA

    安装完成后,打开Intellij IDEA,由于我已经运行过这个软件了,所以会跟你的有点差别,所以请无视左侧的黑色。首先点安装图上所示,选择 Configure 中的 Plugins

    Plugins

    再次点击下面的 Browse repositories 按钮,

    Browse repositories

    进入新页面后,在上方的搜索框中输入 Scala,选择Scala 这个插件,点击右侧边栏中的 Install Plugin 按钮,然后重启Intellij IDEA。

    这里写图片描述

    重启后,选择 Configure 中的 Setting 选项,进入Intellij IDEA的设置页面去修改IDE的Encoding,我们要将 IDE EncodingProject Encoding 以及最下方 的 Default Encoding for properties files 的属性都修改为 UTF-8注意 :如果不设置这里,程序将不能运行。然后点击右下方的 Apply 按钮和 OK 按钮,关闭设置页面。

    这里写图片描述

    然后选择 Create New Project 这个选项,进入如下的页面,继续选择 Scala 中的 Scala,然后点击 next ,进入工程配置页面,

    这里写图片描述

    请自行填写项目名称,选择项目存放的目录,以及添加之前安装的Java目录以及Scala目录,配置好这四个选项后,直接点击下面的 Finish 按钮,完成项目的创建。

    这里写图片描述

    如果你按照我说的步骤正确配置的话,那么相信你的工程已经创建成功了( Java的JDK以及Scala的SDK都已经正确的显示出来 ),例如下图这样:

    这里写图片描述

    从上图我们可以看到现在还没有源文件,只有一个存放源文件的目录src以及存放工程其他信息的文件,接下来我们需要创建的是入口类,即Object。

    将鼠标放在 目录src 上,点击右键依次选择 New ——》 Scala Class

    这里写图片描述

    创建的是入口类,Name 填写“HelloWorld”,Kind 选择 Object,点击 OK,就将入口类创建成功了。

    这里写图片描述

    最后在新建的HelloWorld类中,输入如下代码:

    object HelloWorld {
    
       /* 这是我的第一个 Scala 程序
    
        * 以下程序将输出'Hello World!' 
    
        */
    
       def main(args: Array[String]) {
    
          println("Hello, world!") // 输出 Hello World
    
       }
    
    }
    

    然后将鼠标放在目录HelloWorld文件上,点击右键,选择 Run “Hello World”

    这里写图片描述

    如果最后运行结果如下,那么恭喜你,就说明你的第一个Scala程序就算是运行成功了。

    这里写图片描述

    如果在运作结果的时候出现了错误,请在将本文细读一次,在这篇文章中已经讲解了如何避免两个很严重的问题。

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  • 目前人工智能和大数据火热,使用的场景也越来越广,日常开发中前端同学也逐渐接触了更多与大数据相关的开发需求。因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解。 基础概念 大数据的本质 、数据的存储:分布式文件...

    目前人工智能和大数据火热,使用的场景也越来越广,日常开发中前端同学也逐渐接触了更多与大数据相关的开发需求。因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解。

    基础概念

    大数据的本质

    一、数据的存储:分布式文件系统(分布式存储)

    二、数据的计算:分部署计算

    基础知识

    学习大数据需要具备Java知识基础及Linux知识基础

    学习路线

    (1)Java基础和Linux基础

    (2)Hadoop的学习:体系结构、原理、编程

    第一阶段:HDFS、MapReduce、HBase(NoSQL数据库)

    第二阶段:数据分析引擎 -> Hive、Pig

    数据采集引擎 -> Sqoop、Flume

    第三阶段:HUE:Web管理工具

    ZooKeeper:实现Hadoop的HA

    Oozie:工作流引擎

    (3)Spark的学习

    第一阶段:Scala编程语言

    第二阶段:Spark Core -> 基于内存、数据的计算

    第三阶段:Spark SQL -> 类似于mysql 的sql语句

    第四阶段:Spark Streaming ->进行流式计算:比如:自来水厂

    (4)Apache Storm 类似:Spark Streaming ->进行流式计算

    NoSQL:Redis基于内存的数据库

    对大数据以及人工智能概念都是模糊不清的,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:458345782,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,让大家了解到目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 。从java和linux入手,其后逐步的深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等相关知识一一分享!

    HDFS

    分布式文件系统 解决以下问题:

    • 硬盘不够大:多几块硬盘,理论上可以无限大

    • 数据不够安全:冗余度,hdfs默认冗余为3 ,用水平复制提高效率,传输按照数据库为单位:Hadoop1.x 64M,Hadoop2.x 128M

    • 管理员:NameNode 硬盘:DataNode

    ![image.png](http://ata2-img.cn-hangzhou.img-pub.aliyun-inc.com/8ca9f78b244c7f991e73f71fd1e56421.png)

    MapReduce

    基础编程模型:把一个大任务拆分成小任务,再进行汇总

    • MR任务:Job = Map + Reduce

    Map的输出是Reduce的输入、MR的输入和输出都是在HDFS

    MapReduce数据流程分析:

    • Map的输出是Reduce的输入,Reduce的输入是Map的集合

     

     

    HBase

    什么是BigTable?: 把所有的数据保存到一张表中,采用冗余 ---> 好处:提高效率

    • 因为有了bigtable的思想:NoSQL:HBase数据库

    • HBase基于Hadoop的HDFS的

    • 描述HBase的表结构

    核心思想是:利用空间换效率

     

     

    Hadoop环境搭建

    环境准备

    Linux环境、JDK、http://mirrors.shu.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.0.0/hadoop-3.0.0-src.tar.gz

    安装

    1、安装jdk、并配置环境变量

    vim /etc/profile 末尾添加 ![image.png](http://ata2-img.cn-hangzhou.img-pub.aliyun-inc.com/a9bf2e19410f9b3d38c8b0ca64b2f264.png)

    2、解压hadoop-3.0.0.tar.gz、并配置环境变量

    tar -zxvf hadoop-3.0.0.tar.gz -C /usr/local/ mv hadoop-3.0.0/ hadoop

     

     

     

     

     

     

    vim /etc/profile 末尾添加

     

     

    配置

    Hadoop有三种安装模式:

    本地模式 :

    • 1台主机

    • 不具备HDFS,只能测试MapReduce程序

    伪分布模式:

    • 1台主机

    • 具备Hadoop的所有功能,在单机上模拟一个分布式的环境

    • (1)HDFS:主:NameNode,数据节点:DataNode

    • (2)Yarn:容器,运行MapReduce程序

    • 主节点:ResourceManager

    • 从节点:NodeManager

    全分布模式:

    • 至少3台

    我们以伪分布模式为例配置:

    修改hdfs-site.xml:冗余度1、权限检查false

     

     

    修改core-site.xml

     

     

    修改mapred-site.xml

     

     

    修改yarn-site.xml

     

     

    格式化NameNode

    hdfs namenode -format

    看到common.Storage: Storage directory /usr/local/hadoop/tmp/dfs/name has been successfully formatted表示格式化成功

    启动

    start-all.sh

    (*)HDFS:存储数据

    (*)YARN:

    访问

     

     

    HDFS: http://192.168.56.102:50070

    Yarn: http://192.168.56.102:8088

     

     

    查看HDFS管理界面和yarn资源管理系统

     

     

     

     

     

     

    基本操作:

    HDFS相关命令

     

     

     

     

    MapReduce示例

     

     

    结果:

     

     

    如上 一个最简单的MapReduce示例就执行成功了

    思考

    Hadoop是基于Java语言的,前端日常开发是用的PHP,在使用、查找错误时还是蛮吃力的。工作之余还是需要多补充点其它语言的相关知识,编程语言是我们开发、学习的工具,而不应成为限制我们技术成长的瓶颈。

    对大数据以及人工智能概念都是模糊不清的,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:458345782,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,让大家了解到目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 。从java和linux入手,其后逐步的深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等相关知识一一分享!

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  • 一名软件工程毕业生走向大数据第一步: 没有就业经历,没有社会阅历,只有一颗想敲代码的心。 目前新手上路,熟悉的常见的hadoop集群,Hadoop是一个适合海量数据分布式存储和分布式计算的平台,其中几个重要的组件...

    一名软件工程毕业生走向大数据的第一步:
    没有就业经历,没有社会阅历,只有一颗想敲代码的心。
    目前新手上路,熟悉的常见的hadoop集群,Hadoop是一个适合海量数据分布式存储和分布式计算的平台,其中几个重要的组件分别是负责分布式存储的HDFS,负责资源调度的yarn,和负责分布式计算的mapreduce;hadoop的核心配置是四个XML文件core-site.xml,mapred-site.xml,yarn-site.xml,HDFS-site.xml.

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  • 大数据是互联网发展到现在的产物,对于不少人来说,大数据似乎距离我们十分遥远,这个专业...其实,这神奇的背后离不开大数据,购物网站通过采集、利用大数据可以做到为每位用户,来推送适合她们的东西,这也称之...


    大数据是互联网发展到现在的产物,对于不少人来说,大数据似乎距离我们十分遥远,这个专业名词似乎与我们无关。其实,并不然,举一个简单的例子,大家在网上购物的时候,会发现自己所使用的购物平台会给自己推送一些商品,而这些商品刚好是自己近期想要购买的东西,你是不是觉得这些购物网站的推送十分神奇?其实,这神奇的背后离不开大数据,购物网站通过采集、利用大数据可以做到为每一位用户,来推送适合她们的东西,这也称之为精准定位,锁定需求,增大转化率。

    相信通过上文的例子,大家已经了解了大数据并不是一个陌生的存在,它就在我们的生活中。互联网的存在催生了大数据的产生,正确使用大数据,会给我们带来巨大的利益。今天我们就来看一看大数据学习应该从哪儿下手,笔者认为想要学习大数据,首先要掌握两个系统,一个是java语言,另一个就是linux,接下来,我们就来了解一下java语言的标准版JavaSE吧。

    通过百度百科的定义,我们可以了解到Java是一门面向对象的编程语言,它具有强大的功能并且容易上手。在具体学习怎样编写Java语言之前,我们首先要了解一下它的基本构架以及Java语言中的一些语法基础。

    一个Java程序的基本结构大体可以分为包、类、main()主方法、标识符、关键字、语句和注释等。Java语法基础主要有关键字、标识符、常量、变量,掌握这些基本的语法概念,是掌握Java的第一步,也是非常必要的一步。

    在这里插入图片描述

    其次,在了解了Java语言的基础知识后,在落实到具体编写的时候,大家要注意掌握4个步骤:第一步,明确需求,其实就是你要清楚你的目的是什么。第二步,要知道你每一步具体要怎么操作。第三步,你要想清楚每一步具体步骤里的具体实现方法。第四步,最后使用Java语言将你的想法表现出来。

    讲了这么多,有人可能会问,不是要学习大数据的知识吗,为什么要将Java语言呢?我们学习Java语言的目的是使用Java连接数据库,想要连接数据库就要掌握Java语言的基本知识,具体Java如何连接数据库的知识,咱们下次再讲,希望小编为大家介绍的内容,能够切实地帮助到大家。

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  • 第一步学习者开展在线学习活动,并随之生成学习行为的数据,经过在线学习内容与服务模块,这些数据将被贴附时间戳标记。 第二步,数据按照预定义结构存入学习学习状态信息库。 第三步,在线学习过程性评价引擎从...

    在线大数据学习效果怎么样?在线学习过程性评价系统工作流程总共分为六个大的步骤,充分说明了大数据支持下的过程性评价嵌入在线学习之中的路径和方法。

    在线大数据学习效果怎么样?

    第一步,学习者开展在线学习活动,并随之生成学习行为的数据,经过在线学习内容与服务模块,这些数据将被贴附时间戳标记。

    第二步,数据按照预定义结构存入学习者学习状态信息库。

    第三步,在线学习过程性评价引擎从学习者特征信息库和学习状态信息库中收集数据,依据不同的评价指标和内容,选择不同的方法和模型,对学习者的学习实施过程性评价。

    第四步,个性化诊断与引导引擎根据过程性评价引擎分析的结果,通过内容与服务模块为学习者提供有针对性的在线学习诊断服务,预测未来表现并发现潜在的问题,实施个性化引导。

    第五步,过程性评价引擎的分析结果被同步传递给评价信息可视化仪表盘,供在线教学者、学伴和专家使用,也提供给在线学习者,帮助其精准了解自己的学习过程和状态,开展自我评价和反思,提高学习绩效。

    第六步后,在线教学者、专家根据仪表盘提供的可视化反馈信息,及时评估学习者的进步和表现,提升个性化在线学习的品质。

    数据沿着“数据—处理与存储—融合—分析—评价—反馈和优化”的流程,价值不断增加,从最基本的记录到预测未来趋势,向过程性及时引导和调整转变,其中数据是资产,分析和挖掘是技术,过程性评价是手段,促进更加有效的学习是目标。

    在线大数据学习效果怎么样?

    (一)在线学习过程性活动记录子系统

    虚拟的在线学习过程可以看作是五类元素的组合,即学习者、学习资源、交互、事件以及学习结果。这五个元素之间相互影响,密切相关,共同构成系统的在线学习活动。根据在线学习活动属性与关键内容,我们将记录子系统中的过程性活动分为互动交流、资源使用、学习作品、资源分享、平台利用、自我评价、学伴评价、教师点评、学习反思和成长记录等核心活动。

    Web爬虫具有目标信息采集准确、应用配置简单的特征,是在线数据记录非常有效的方式。另外,该技术在记录数据的同时,还能执行数据过滤的功能,非常适合大数据背景下在线学习环境的特征。记录子系统利用Web爬虫记录学习活动数据,为下一步的数据处理与存储子系统提供数据来源。

    (二)数据处理与存储子系统

    数据处理与存储子系统主要包括数据采集、清洗、存储和数据转化四大模块。

    其中,数据采集模块实现“采”和“集”两个功能,“采”实现记录系统所提供数据的针对性、价值性、精准性抓取;“集”则按照一定规则和筛选标准进行数据汇聚。如果数据的源头存在垃圾,那么产出的很难是金子。数据清洗模块的作用就是过滤掉“垃圾信息”,尽可能保证入库数据的正确性。数据转化模块在数据层级进行数据格式的统一与数据分类变量重组等工作,将数据转化成为适合融合与挖掘的形式。

    数据存储的主要任务是按照数据模型定义的表结构,将转化模块提交的数据集存入数据库中,以防止数据丢失。子系统将结构化数据存储于关系型的开源数据库MySQL中,非结构化与半结构化数据将存储于非关系型(NoSQL)的开源分布式数据库HBase中。HBase是面向列的分布式开源数据库,它和大数据分布式处理框架Hadoop紧密关联,主要包括Client(访问入口)、Zookeeper(协调服务)、HRegionServer(表数据读写操作)、HMaster(HRegionServer行为监视)四个核心组件,可提供过程性评价数据的实时随机读/写访问。

    (三)数据融合子系统

    数据融合子系统通过在数据间、信息间、知识片段间建立多维度、多粒度的语义连通,形成面向多层次知识提取的数据集合,解决数据的碎片化问题。在参考现代教育评价理论和在线学习理论的基础上,本研究将过程性学习数据融合为四类核心内容,分别是:

    学习态度相关数据,主要表现在线学习者学习过程的认真程度,用以衡量学习任务完成量方面的数据;

    学习方法相关数据,主要是完成学习任务的行为或操作性知识方面的数据;

    学习过程相关数据,主要为学习者在学习情境中与教学者、学伴,以及资源环境的交互而产生的数据,包括知识、技能和态度等核心内容;

    自评他评数据,主要是来自于学生自评、学伴互评和教师点评方面的数据。

    通过小数据的融合,系统打通了过程性学习评价的数据孤岛,为进一步数据分析提供了支持。

    (四)在线学习过程性数据分析子系统

    在线学习过程数据分析子系统从多个维度挖掘融合后数据中的有价值信息,对学习者的个体学习过程进行画像。其中,数据挖掘综合运用数学统计、关联规则和决策树等方法,分析学习者学习过程与学习内容、学习状态等变量的相关关系,帮助评价系统针对学习者的特征开展精准知识推荐和引导。机器学习主要研究计算机如何模拟人类利用已知事实规律获取新知识的智慧。应用机器学习方法可以模拟人类智慧,分析学习者的学习状态、学习行为及其潜在的影响因素,针对性地刻画个体行为特征和在线学习的风格。

    学习分析技术是测量、收集和分析有关学习数据,以理解和优化学习及其产生情境的技术。《2016新媒体联盟中国基础教育技术展望:地平线项目区域报告》认为:“大数据学习分析技术将在未来两至三年成为极具影响力的教育技术”。

    学习分析技术能够帮助系统对学习者的学习结果进行评估,理解和优化在线学习及其产生的情境,预测学习者的发展趋势,为过程性评价提供实时反馈信息。

    模式识别利用计算机代替人对学习行为信息进行处理和识别,它通过样本获取、特征抽取、类型识别和过程性评判等核心步骤,实现学习过程特征的描述、识别和分类。SNA(SocialNetworkAnalysis,社会网络分析)从社会关系网络结构出发,计算学习者在学习社群中的位置、角色、声望和群体属性等信息,分析学习者在线学习社群网络形成的过程与特征,从而为学习者的积极性和交互程度判断提供依据。

    (五)在线学习过程性评价子系统

    过程性评价将评价“嵌入”到学习过程中,主张对学习的动机、参与过程和学习效果进行三位一体的评价。如下表所示,本研究将依据一定的评价标准和指标,从学习动机、学习参与过程、学习效果三个维度开展评价。评价不仅关注学习效果,而且关注影响学习者学习投入的动机以及知识积累的过程,将评价活动和过程作为被评价者展示自己进步和成绩的平台,让学习者主动参与到学习与评价活动中去。

    学习动机是激发个体学习,并使学习行为趋向一定目标前进的心理动因和倾向,具有方向性、驱动性、行为导向性和持久性的特征。学习者往往对感兴趣、有价值、处于能力范围内并可带来成就感的学习内容投入更多的时间和精力,从中获得较大的满足感。学习动机评价将从知识价值的认识(知识价值观)、对学习的直接兴趣(学习兴趣)、对自身学习能力的认识(学习能力感)、对学习成绩的归因(成就归因)四个方面展开。

    学习参与注重建立伙伴关系,是一种主动的个性化学习体验。纽曼将学习过程中的参与看作是行为参与、情感参与和认知参与的有机组合,这种划分思想得到了研究者们的普遍认同。在师生分离、生生分离的在线学习状态下,过程性评价子系统通过对行为(内容互动、学伴互动、师生互动、学习环境互动)、情感(兴趣、成功、焦虑、厌倦等),以及认知(记忆、理解、运用、分析、评价、创造和知识掌握等)三个维度的学习参与评价,分析学习个体多方面潜能的自由发展和个性化表现。

    学习效果是在线学习者完成课程学习之后能力提升的程度,增值是学习效果的主要表达方式。阿斯汀的学生参与理论(StudentInvolvementTheory)将学习效果解释为能力获得程度的认定,从动态角度解释了学习质量的提高过程,受到广泛关注。

    在参考阿斯汀思想的基础上,系统根据过程性评价理念和在线学习的特征,从高层次思维能力(探究问题的能力、批判思维的能力、创造性思维能力,以及知识的综合应用能力等)、知识应用与实践能力(发现问题、解释问题、分析问题和解决问题的能力)、在线协作能力(交流、沟通与在线协作学习能力)、自我学习与发展能力(自主信息收集与阅读、信息整合与终身学习能力等)和其他综合能力(学科视野、创新能力、信息素养)等五个核心内容出发,展开学习效果过程性评价。

    通过评价子系统提供的学习质量反馈信息,在线教学者可更清楚地了解学习者的学习状态和效果,对教学策略展开反思与内省,并针对个体差异展开积极的引导、干预和学习路径调整推荐。在线学伴从协作视角判断过程性成果价值,通过协同与互助等方式共同构建良性的同侪互动。利用来自于评价子系统、教学者和学伴的反馈信息,学习者能更好地认识自己的优势和不足,及时纠正问题。

    过程性学习评价强调,课程知识内容的建构是有意义的观点和思想产生并不断改进的过程。大数据背景下,贯穿于在线学习始终的过程性评价在学习者个体知识的不断建构与发展中,实现在线教学、学习和评价的有机融合

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  • 日复一日年复一年,当今社会大数据这个词被炒的满天飞,我们... 大数据学习第一步,需要学习java 第一步完成后我们就需要学习大数据的专业知识了 如图所示 以上就是海牛学院大数据讲师给零基础学员的大数
  • 大数据学习路线攻略

    2018-02-22 11:18:54
    经常有初学者在博客和QQ问我,自己想往大数据方向发展,该学哪些技术,学习路线是什么样的,觉得大数据很火,就业很好,薪资很高。如果自己很迷茫,为了这些原因想往大数据方向发展,也可以,那么我就想问一下,你的...
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