智能在线考试项目简介

智能在线考试项目简介XX科技股份有限公司编制目录TOC\o"1-2"\h\u智能在线考试项目背景 3客户情况及市场情况 31.客户情况 32.市场情况 4技术选型 5项目团队构成 6团队成员技能需求 7

智能在线考试项目背景在Internet飞速发展的今天，互联网已进入千家万户，社会进入网络时代，计算机网络已经成为社会发展的强大动力。网络不仅给我们带来的是无穷的信息，也带来了更多便利。不仅企业、政府的正常工作离不开网络，教育事业同样需要网络。远程教育成为现代教育技术发展方向之一，在线考试作为远程教育的一个子系统也成为一个重要的研究领域。Internet技术的发展使得考试的技术手段和载体发生了革命性的变化,Internet的开放性、分布性和基于internet的巨大的计算能力使得考试突破了时间和空间的限制。基于internet的考试系统正成为人们的研究热点之一。与传统考试模式相比，在线考试具有很多优越性，它可以将传统考试过程中的试卷组织、传送、收集、登记、评判等各环节缩小到一至两个环节，几乎屏蔽了所有人工直接干预考试的可能性，不但能够节约大量的时间、人力、物力与财力，而且还可以大幅度提高考试的客观性和公正性。在线考试系统课题产生的背景是当今教育信息化的趋势及我国高等教育信息化建设;目的是充分利用学校现有的计算机软、硬件资源和网络资源实现无纸化考试以避免传统考试的不足。客户情况及市场情况客户情况传统线下考试已经发展历史悠久，人们在这过程中不断完善，也促进了如今在线考试的发展和日益成熟，如在线考试防作弊，特别是随机组卷是线下考试无法比拟实现的一种复杂组卷模式。在桌面操作系统普及之前，如果你要参加一场升学考试，你必须在指定地点指定场所带好证件在特定座位上等待考官发纸质试卷，然后亲手做题交卷，最后还要老师阅卷，成绩统计再排名出成绩。但是自从桌面系统被广泛使用后，人们将传统考试搬到了计算机电脑上完成，实现了很多传统考试不能完成的工作。市场情况智能在线考试系统可以迅速完成很多工作，让考务工作也变得越来越简单，比如在线考试系统可以实现海量试题批量导入，无限层级试题分类，随机组卷模式，以及现在手机考试，微信及钉钉考试，越来越方便，举行一场考试只要一个二维码就可以快速完成。更重要的是，如果有10万人参加考试，传统考试是很难实现快速考试成绩排名统计的，但是使用在线考试系统后，不需要任何时间，即时出成绩和排名。当前在线考试系统考试报表都普遍集中在一些基础报表，比如考生成绩、排名，成绩统计，考试分析，答题统计等，希望以后能有基于AI智能技术背景下，往更高级别的基于数据仓库挖掘技术的报表分析，从不同的考试维度分析一些看似无用而实际对报表有一些潜在价值的考试信息，以提供更全、更广的考试统计报表。技术选型CDH/FlumeKafka 数据采集，结合数据流技术对接各类应用系统及数据库的数据资源CDH/HDFS 文件类数据整合与存储，HADOOP技术路线CDH/HBASE 格式类数据整合与存储，HADOOP技术路线CDH/HIVE 数据清洗HADOOP 数据清洗工具CDH/SPARK 离线数据开发及处理FLINK 实时数据开发及处理CDH/SPARK 数据服务及安全CDH/YARN+CM 数据负载及集群管理CDH/HIVESparkML 数据分析及智能TABLEAU 针对数据分析及智能提供自助式或嵌入式的可视化分析图表ELASTICSEARCH 针对数据分析及智能提供面向用户的全局数据探索或面向应用的全局数据搜索HADOOPYARN 针对数据服务及安全类应用的定制开发提供微服务运行环境技术管理工具项目团队构成姓名性别学历职称专业工作单位项目中的分工每年工作时间(月)签字成员A男本科高级大数据工程师应用电子技术XX科技股份有限公司项目管理12成员B男本科高级大数据工程师体育医学技术总监12成员C男本科中级软件工程师计算机科学与技术软件开发12成员D男本科高级大数据讲师计算机科学与技术软件开发12成员E男本科中级软件工程师数学与应用数学软件开发12成员F男本科高级运维工程师信息管理架构设计12团队成员技能需求成员A擅长：负责企业级云计算、大数据平台项目，大数据应用开发项目的立项、论证、验收等项目过程管理，云计算和大数据相关通识性培训。项目经历：区域医疗云计算中心、重庆三峡银行大数据平台、电信分析云项目、重庆移动业务支撑大数据平台建设。长期从事技术管理工作，对技术团队的管理和认识有自己独到的见解，善于将人员提升和管理经营有机结合。擅长技术：Windows、Linux、Exchange、数据库、Hadoop、项目管理等系统开发与管理。擅长技术：网络通信、网络安全、数据库操作、duilib、c/c++。擅长技术：Python爬虫程序开发、Python数据分析、Linux系统管理、大数据存储与管理、Hadoop大数据开发、Scala函数式编程、数据挖掘、云计算平台架构、Excel高级数据分析、图像识别、机器学习、分布式计算、数据可视化分析等。擅长技术：R语言统计分析、Excel数据分析、Qlik数据可视化、数据可视化建模、概率论与数理统计。曾在上海惠普、IBM、MOTOROLA、北京