教务大数据可视化系统的设计与实现

教务大数据可视化系统的设计与实现作者：吕太之蒋玉婷宋恒阳王熠焘沈李晨来源：《电脑知识与技术》2020年第28期调用数据接U返回查询结果并保存到本地数据库调用数据接U返回查询结果并保存到本地数据库资乖到后台管理员更新数旃CujiLT'jlL“L'501戒求史尊技iiUService.1管理员更新数旃CujiLT'jlL“L'501戒求史尊技iiUService.1.''，廊。匚K掉卜I.可视化淅＜;返回敏椎图1系统结构图图2微服务架构时间超过时间秘过

-4S时何昭过Ms分致统计图3自动轮播流程图实时数据展示通过折线图、柱状图、玫瑰图等多种方式展示信息学院开设的专业、班级、学生人数等信息。通过这些信息能够对信息学院有基本的认识。图4实时数据界面图积欠学分展示各个班级的所欠不同层次学分人数统计，通过柱状图进行展示。通过所欠学分的统计，可以及时了解班级学习情况,及时反馈给班主任和辅导员，及时督促。Illi...-Ill//〃〃//////////图5积欠学分界面图摘要：随着招生规模的不断增加，教务数据的规模也越来越大，如果充分利用教务数据服务于人才培养摆在了高校面前。基于此，该文设计并实现了教务大数据可视化系统。系统借助大数据相关技林亍实现教务数据分析与可视化，可以精准提高教务管理，服务于人才培养。系统开发采用前后端分离思想，后端使用SpringCloud框架，前端使用Vue绑定数据，Echarts实现可视化，直观展示教学相关数据。关键词：教学大数据;可视化;SpringCloud;Vue;Echarts中图分类号：TP312;;;文献标识码：A文章编号：1009-3044(2020)28-0086-02Abstract:Withthecontinuousincreaseofenrollmentscale,thescaleofteachingdataisalsogrowing.Ifwemakefulluseofteachingdatatoservepersonneltraining,itisinfrontofcollegesanduniversities.Basedonthis,thispaperdesignsandimplementstheeducationaladministrationbigdatavisualizationsystem.Withthehelpofbigdatarelatedtechnology,thesystemrealizestheanalysisandvisualizationofeducationaladministrationdata,whichcanimprovetheeducationaladministrationmanagementaccuratelyandservethepersonneltraining.Thesystemdevelopmentadoptstheideaofseparatingthefrontendfromthebackend.Thebackendusesthespringcloudframework,andthefrontendusesVue.Thevisualizationisrealizedbyecharts,andtheteachingrelateddataisvisuallydisplayed.Keywords:TeachingBigData;Visualization;SpringCloud;Vue;Echarts随着时代的快速发展，更多的需求推动着技术的发展，大数据分析技术愈加成熟。大数据分析可以帮助我们深度挖掘信息，带给我们更多有价值的信息，提醒一直被我们忽视却很有意义的数据［1］。学校每年都会有新生涌入，也会有毕业生背包离去，老师的授课安排和学生们的成绩都会被记录在学校教务管理系统中，日积月累教务系统数据也成了大数据。企业的岗位需求在不断变化，学院教务的安排是不可能一成不变的，通常会为了学生更好应对市场需求，相应地调整学生课程的安排，面对新的课程，学习能力较差的学生可能跟不上老师进度。并且有的学生只局限于自己的成绩或成绩在班级中的排名，并不了解自己成绩在学院的水平。而且学院中课程种类也是错综复杂，学生对不同的课程的接受度也是大不相同，相同的课程可能不同老师的教学方法也可能是大相径庭。对于高校而言，教务管理工作是其日常校务内容的一个环节，同时具备时间观念强、任务繁重、准确性要求较高等特点，常常需考虑到教育教学资源、学生信息、学生考试信息、教学计划等多个方面［2-3］。系统以教务系统数据为基础，结合当前学院教学情况以及学生的反馈，以提升学院教学质量，提高学生学习成绩等为目标，从多个出发点深度分析教务数据，搭建一个基于教务系统的大数据可视化平台。1系统总体架构系统包括后台管理、数据处理、数据接口等功能。系统架构如图1所示。1）数据分析数据分析方向分为学生成绩分析、学生挂科分析、学生选课分析、学院现况分析四个大方面。从这四个方面出发，利用求标准差、线性回顾、Apriori关联等方法获取有价值的信息。2）数据处理数据处理制定好分析目标后对庞大的教务数据库系统进行查询操作，并将结果集保存到本地数据库中。将结果集本地化的过程中，每一次查询得到的结果集都要存放到不同的数据库表中，以便编写数据接口。3）数据接口在数据处理之后，本地数据库已经有了所有查询结果集。此时就需要通过搭建SpringCloud项目，编写数据接口，提供给可视化平台调用。编写数据接口时已经规范好数据接口名称和相对应的数据，做到“见名知意”，方便可视化平台的调用和未来项目拓展。4）可视化模块可视化展示页面使用蓝色背景图片，使得系统具有视觉冲击力，再加上白色的字体，可以让人查看图表数据时更为专注［4］。2后台模块实现SpringCloud是一种微服务开源架构，将微服务组件整合在一起。系统基于SpringCloud框架，将应用拆分为若干微服务，每个微服务完成单一功能，服务之间采用轻量级的Rest接口实现通信。微服务通过SSM框架实现，SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）框架集由Spring、MyBatis两个开源框架整合而成（SpringMVC是Spring中的部分内容）［5］。项目结构主要使用Controller,ServicesDao的分层设计。Controller层对应具体的业务模块流程的控制，在此层通过调用Service层的接口来控制业务流程。Service层对应的业务模块的应用逻辑设计。Service的业务实现，具体要调用已经定义的Dao层接口。封装Service层业务逻辑有利于减少程序的重复，提高维护性。Dao层负责的数据持久层的工作，负责与数据库操作的方法封装于此。微服务架构如图2所示。3数据可视化模块前后台通过JSON格式的传递数据，可视化模块通过Ajax接口言周用后台数据。可视化模块的实现主要基于Vue、BootstrapsJavascript、Echart、Jquery技术。通过vue的组件化，模块化的优点减少了代码的重复，提高了开发效率。Bootstrap框架让布局变得更简单［6］。Echart是轻量级的图表库，实现教务数据可视化效果［7］。可视化模块分为实时数据、积欠学分、教室使用、课程数据、分数统计五个模块，各个模块之间实现自动轮播，自动轮播实现流程如图3所示。实时数据展示通过折线图、柱状图、玫瑰图等多种方式展示信息学院开设的专业、班级、学生人数等信息。通过这些信息能够对信息学院有基本的认识。积欠学分展示各个班级的所欠不同层次学分人数统计，通过柱状图进行展示。通过所欠学分的统计，可以及时了解班级学习情况，及时反馈给班主任和辅导员，及时督促。教室使用情况的统计，这可以让我们看到各个教室的使用情况，这时做出安排时我们可以更合理地利用教室，减少安排冲突和安排不合理的情况。课程相关数据的展示，可以让我们理解课程近几年来的变化教学的情况，我们可以通过这个页面的数据对未来做出合理的推测，对教学任务的安排起到一定作用。分数统计的展示，了解学院成绩的整体情况，还可以让我们知道哪些课程成绩较为稳定，那些成绩波动较大，减少了查找所花费的时间。4结束语随着时代的进步，社会的发展，信息技术的完善越来越多的行业运用信息技术辅助自身的发展。当前很多学校由于教务数据庞大且复杂，没有及时看出数据的变化，很多课程没有因此做出合理的安排，导致学生学习时会存在一些问题。针对学校存在的这些问题开发的教务大数据可视化系统，可以更直观地看到数据的变化，及时对教学活动和人才培养做出更合理的安排。系统实现基于前后端分离，提高了开发的效率。后端通过Springboot+SSM框架提供JSON数据，前端通过Ajax请求获得数据，Vue框架实现数据绑定，Echarts进行页面的展示。参考文献：［1］陈德鑫，占袁圆，杨兵.深度学习技术在教育大数据挖掘领域的应用分析［J］.电化教育研究，2019，40(2)：68-76.［2］王利明.基于B/S结合C/S结构的高校教务学生管理系统设计与实现［D］.长春：吉林大学，2012.［3］陈营营，朱颖，毛瑞峰.大数据背景下对当代高校教务管理的几点思考［J］.中国多媒体与网络教学学报(上旬刊)，2020(5)：58-59.谢然.大数据可视化之美[J].互联网周刊，