Page 140 - 基于大数据的英语翻译精准教学及实现路径

基于大数据的英语翻译精准教学及实现路径
Accurate English Translation Teaching and Implementation Path Based on Big Data

以对学生未来的发展轨迹和心理状况等方面形成精准的画像。从教师角度来讲，
通过对上述数据的挖掘可以帮助教师制定有效的教学方案，从而创新教学模式，

提高教学质量。对专业的发展进行有效的分析，可以及时发现专业改革和发展中
遇到的制约问题，从而提出有效的解决措施，促进专业改革和发展。同时还能对
制约学校整体发展的问题进行分析和预测。

（三）教育大数据平台的关键技术
1. 数据采集技术
大数据平台在进行数据采集的时候一般可以实现的渠道有以下两种：第一种，

对已有的各业务管理系统进行有效对接，将各个业务系统中产生的数据都集中到
数据仓库中，在合理制定数据存取标准的前提条件下，通过 API 对接和直接读取
业务管理系统中的数据等方式来实现数据采集。第二种，直接对数据仓库中的数

据进行采集，可以通过 Flume 技术来实现。采集的过程是行为对象（例如学生和
教师等）在触发事件源后所产生的事件对象的一种采集，而事件监听器在发现事
件对象后，就会通过对应的事件处理器，将行为数据处理方法进行整合后推送给

服务器中的接收组件，接收组件处理完数据以后会将信息推送到缓存组件中，然
后再通过数据分发组件推送到 Kafka 消息处理队列中。
2. 仓库设计技术

以往产生的数据一般都在各业务管理系统中进行存储，要对这些数据进行采
集、知识点获取、关联和数据转换并在数据仓库建好后将其存储到数据仓库中。
按照专业、学生、教师的不同行为分析和应用主题需求，结合数据颗粒度的原理

进行数据组织，设计大数据平台存储仓库。
3. 数据存储和计算技术
教育大数据涉及的范围和规模已经呈逐渐扩大的趋势，所以在对教育大数据

进行管理和存储的时候要采用 Hadoop 技术来实现数据的存储管理以及计算机一
体化。对于数据存储来说，可以运用非结构化的数据存储方式（例如 HDFS 存储
结构）和非结构化的数据存储方式（例如 Hive，HBase 等），然后利用 Redis 和

Kafka 缓存需要快速查找和经常处理的数据。对于并行计算而言，利用 Spark 技
术对数据进行处理和计算，利用 MapReduce 技术对大规模的数据集进行计算，
来满足高速统计分析和实时性数据处理的要求。

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