农民远程教育大数据分析平台设计与实现

doi:10.19788/j.issn.2096-6369.200101

农业大数据学报 ›› 2020, Vol. 2 ›› Issue (1): 3-10.doi: 10.19788/j.issn.2096-6369.200101

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农民远程教育大数据分析平台设计与实现

孙素芬^1,²(), 赵继春^1,²(), 郭建鑫^1,², 乔珠峰^1,², 陈会娜^1,², 王敏^1,²

^1. 北京市农林科学院农业信息与经济研究所，北京 100097
^2. 北京农村远程信息服务工程技术研究中心，北京 100097

收稿日期:2019-12-10 出版日期:2020-03-26 发布日期:2020-06-02
通讯作者: 赵继春 E-mail:sunsf@agri.ac.cn;zhaojc@agri.ac.cn
作者简介:孙素芬，女，研究员，研究方向：农业信息技术；E-mail: sunsf@agri.ac.cn
基金资助:
北京市科技计划项目(Z191100007519010)

Design and Implementation of Big Data Analysis Platform for Farmers' Distance Learning

Sufen Sun^1,²(), Jichun Zhao^1,²(), Jianxin Guo^1,², Zhufeng Qiao^1,², Huina Chen^1,², Min Wang^1,²

^1. Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences of BAAFS, Institute, Beijing 100097，China
^2. The Research Center of Beijing Engineering Technology for Rural Remote Information Services, Beijing 100097，China

Received:2019-12-10 Online:2020-03-26 Published:2020-06-02
Contact: Jichun Zhao E-mail:sunsf@agri.ac.cn;zhaojc@agri.ac.cn

摘要/Abstract

摘要：

开展农民现代远程教育是提升农村信息化水平、消除数字鸿沟的一项重要战略部署，农民远程教育大数据分析对进一步提升远程教育服务水平和服务能力具有重要意义。本文基于农民远程教育平台十余年积累的数据基础，通过数据采集和集成将用户学用数据和平台资源数据进行梳理、汇聚和规范化处理，建立起一套统一的数据管理系统。构建了远程教育数据统计分析、表示及综合评估模型库。应用Hadoop和Spark大数据分析技术实现了数据的HQL及其Spark SQL查询分析。通过软件工程技术及数据库开发技术实现了大数据可视化分析与管理系统，实现评估指标体系管理、课程组织评估、培训资源评估、教学管理评估。通过对用户、学习资源和学用数据多维分析处理，实现对远程教育开展情况、资源使用情况、教学资源质量进行数据分析和趋势分析，为远程教育发展提供决策辅助支持。在远程教育实践中应用表明，大数据分析平台功能设计合理，能够为远程教育实践提供有效数据支撑，明显提升农民远程教育的服务水平和服务能力。

关键词: 远程教育, 大数据, Spark, 数据管理, 评估模型, 可视化, 农业大数据, 数据平台

Abstract:

Developing modern distance learning for farmers is an important strategy to improve the level of rural informatization and eliminate the digital divide. Construction of a big data analysis platform for farmers' distance learning is of great significance for improving the service level and service capability of distance learning. Based on data accumulated from a farmers' distance learning platform over many years, this paper reviews, aggregates, standardizes, and establishes a unified data management system, by collecting and integrating user learning data and platform resource data on distance learning. A model database for statistical analysis, representation, and comprehensive evaluation of distance learning data is constructed. HQL and Spark SQL query analysis of data is realized, using Hadoop and Spark big data analysis technology. Through software engineering and database development technology, a big data visualization analysis and management system is realized; evaluation index system management, course organization evaluation, training resource evaluation, and teaching management evaluation are performed. Through multi-dimensional analysis and processing of users, learning resources and learning data, data analysis and trend analysis of distance learning development, and resource use and teaching resource quality are realized, to support decision making for the development of distance learning. The practical application of the platform for distance learning shows that the platform design and function design are reasonable, and that they effectively provide solid data support and significantly improve the service level and service capability of farmers' distance learning.

Key words: distance learning, big data, Spark, data management, evaluation model, visualization, agricultural big data, data platform

中图分类号:

G434

孙素芬, 赵继春, 郭建鑫, 乔珠峰, 陈会娜, 王敏. 农民远程教育大数据分析平台设计与实现[J]. 农业大数据学报, 2020, 2(1): 3-10.

Sufen Sun, Jichun Zhao, Jianxin Guo, Zhufeng Qiao, Huina Chen, Min Wang. Design and Implementation of Big Data Analysis Platform for Farmers' Distance Learning[J]. Journal of Agricultural Big Data, 2020, 2(1): 3-10.

图/表 8

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参考文献 15

1	中华人民共和国中央人民政府 ,关于抓好“三农”领域重点工作确保如期实现全面小康的意见[EB/OL], ,2020-02-05/2020-03-10.
	China's State Council Opinions on how to do well the key work in the field of "agriculture , rural areas and farmers" to ensure the realization of a well-off society in an all-round way as scheduled[EB/OL], ,2020-02-05/2020-03-10.
2	李慧 .新形势下农广校远程教育发展的思考[J].湖北农业科学,2013,52(11):2726-2729.
	Li H . Reflections on the Development of Distance Education in Agricultural Broadcasting and Television School under the New Situation[J]. Hubei Agricultural Sciences, 2013, 52(11): 2726-2729.
3	毛汉硕 .国外农民远程教育培训经验与启示[J].世界农业,2015(07):189-192.
	Mao H S . The experience and Enlightenment of foreign farmers' distance education and training [J]. World Agriculture, 2015(07): 189-192.
4	马池珠,王宏,秦路 .基于Moodle平台的农民远程培训模式的实验验证及评价[J].中国电化教育,2016(03):50-56.
	Ma C Z , Wang H , Qin L . The Experiment and Evaluation of Remote Farmers Training Mode Based on the Moodle Platform [J]. China Educational Technology, 2016(03): 50-56.
5	王敏,郭建鑫,张峻峰 .基于因子分析的农民远程学习障碍——以北京市为例[J].江苏农业科学,2017,45(12):325-330.
	Wang M , Guo J X , Zhang J F . Distance learning barriers of farmers based on factor analysis——Take Beijing as an example[J]. Jiangsu Agricultural Sciences, 2017, 45(12): 325-330.
6	田程,鲁绍坤 .基于树莓派2的微型农业大数据平台的可行性研究[J].江苏农业科学,2017,45(10):202-204．
	Tian C , Lu S K ．Research on the feasibility of micro agricultural big data platform based on raspberry Pie 2 [J]. Jiangsu Agricultural Sciences, 2017, 45(10): 202－204．
7	甄鸣, 涛高波 .智慧农机大数据平台发展的问题及对策[J].农业经济,2018(12):14-16.
	Zhen M , Tao G B . Problems and Countermeasures of smart agricultural machinery big data platform development [J]. Agricultural Economy, 2018(12):14-16.
8	李涛,冯仲科,孙素芬,等 .基于Hadoop的气象大数据分析GIS平台设计与试验[J].农业机械学报,2019,50(01):180-188.
	Li T , Feng Z K , Sun S F , et al . Design and Test of GIS Platform for Meteorological Data Analysis Based on Hadoop [J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2019, 50(01): 180-188.
9	苑严伟,冀福华,赵博,等 .基于Solr的农田数据索引方法与大数据平台构建[J].农业机械学报,2019,50(11):186-192.
	Yuan Y W , Ji F H , Zhao B , et al . Index Method of Farmland Data Based on Solr and Construction of Big Data Platform [J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2019, 50(11): 186-192.
10	薛春璐,郭琳,马红旺等 .农地确权数据成果汇交管理系统设计与实现[J].中国农业资源与区划,2019,40(10):216-226.
	Xue C L , Guo L , Ma H W , et al ．Design and Implementation of Data Collection Management System for the Right to Rural Land Contractual Management Registration [J]. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 2019, 40(10): 216-226.
11	陆丽娜,王萍,于啸 .农业科学数据监管平台构建研究[J].图书情报工作,2017,61(10):68-73.
	Lu L N , Wang P , Yu X . Research on the Construction of Agriculture Data Curation Platform[J]. Library and Information Service, 2017, 61(10): 68-73.
12	孙大为,张广艳,郑纬民 .大数据流式计算:关键技术及系统实例[J].软件学报,2014,25(4):839-862.
	Sun D W , Zhang G Y , Zheng W M . Big Data Streaming Computing: Key Technologies and System Examples [J]. Journal of Software, 2014, 25(4): 839-862.
13	吴信东,嵇圣硙 .MapReduce与Spark用于大数据分析之比较[J].软件学报,2018,29(6):1770-1791.
	Wu X D , JI S W . Comparative Study on MapReduce and Spark for Big Data Analytics [J]. Journal of Software, 2018, 29(6): 1770-1791.
14	宋杰,孙宗哲,毛克明等 . MapReduce大数据处理平台与算法研究进展[J].软件学报,2017,28(3):514-543.
	Song J , Sun Z Z , Mao KM , et al . Research advance on MapReduce based big data processing platforms and algorithms [J]. Journal of Software, 2017, 28(3): 514-543.
15	刘小方 .基于Spark的烟草大数据分析系统的设计与实现[D].沈阳:沈阳工业大学,2019.
	Liu X F . Design and Implementation of Tobacco Big Data Analysis System Based on Spark [D]. Shen Yang: Shen Yang University of Technology, 2019.

[1]	徐佳, 康桂玲, 于林松, 赵玉岩, 刘敬兵. 面向土地质量评价的省级农业地质大数据平台构建[J]. 农业大数据学报, 2023, 5(1): 116-125.
[2]	管博伦, 董伟, 张立平, 杨前进, 汪焱. 再生稻溯源追踪平台研发[J]. 农业大数据学报, 2023, 5(1): 55-67.
[3]	王鑫, 郭雷风. 防返贫监测大数据融合框架的构建与应用[J]. 农业大数据学报, 2022, 4(2): 108-118.
[4]	李博, 马文君, 王忠明, 王姣姣. 林草科研大数据平台的研建与应用[J]. 农业大数据学报, 2022, 4(2): 69-77.
[5]	孙雨潇, 李艳丽, 李峰, 陈谦. 国内外科学数据共享现状研究与发展建议[J]. 农业大数据学报, 2022, 4(2): 88-98.
[6]	陶耘, 成谢锋. 区域大数据发展与区域农业大数据建设水平比较研究[J]. 农业大数据学报, 2022, 4(1): 125-135.
[7]	张茜, 田乙慧, 肖文, 鲁燕. 大数据在农产品冷链物流中的应用[J]. 农业大数据学报, 2022, 4(1): 55-61.
[8]	凌诺娟, 饶元. 云农场智慧服务大数据平台设计与实现[J]. 农业大数据学报, 2021, 3(4): 10-19.
[9]	李志鹏, 赵健, 王苗苗, 陈宏, 高晓丹. 基于大数据的福建省科技特派员服务云平台构建与实现[J]. 农业大数据学报, 2021, 3(4): 59-69.
[10]	薛沐涵, 徐硕, 鲁峰, 朱勇, 吴建光, 王义刚. 渔船渔港综合管理服务平台构建与应用[J]. 农业大数据学报, 2021, 3(3): 45-54.
[11]	李怡德, 鲁峰, 朱勇, 徐硕, 孙璐. 基于梯度提升迭代决策树模型的渔船转移数据挖掘[J]. 农业大数据学报, 2021, 3(3): 55-61.
[12]	袁培森, 薛铭家, 熊迎军, 翟肇裕, 徐焕良. 基于无人机高通量植物表型大数据分析及应用研究综述[J]. 农业大数据学报, 2021, 3(3): 62-75.
[13]	汪汇涓, 徐倩, 周爱莲, 梁晓贺, 谢能付, 李小雨, 吴赛赛. 区块链的发展历程及在农业领域的应用展望[J]. 农业大数据学报, 2021, 3(3): 76-86.
[14]	张明旭, 张茹, 席琳图雅, 陈元, 毕雅琼, 张春红, 吴涛涛, 李旻辉. 内蒙古地区中药资源大数据的应用与展望[J]. 农业大数据学报, 2021, 3(2): 42-53.
[15]	李强, 高懋芳, 方莹. 农业大数据信息平台构建方法初探[J]. 农业大数据学报, 2021, 3(2): 24-30.

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