chủ đề big data và ứng dụng của big data trong xây dựng mô hình học viện thông minh

Trong lĩnh vực giáo dục, big data đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa quá trình học tập, cá nhân hóa giáo dục và nâng cao chất lượng giáo dục .Dữ liệu này bao gồm thông tin về

0

Trí tuệ và Phát triển TIỂU LUẬN

DỮ LIỆU LỚN TRONG KINH TẾ VÀ

CHỦ ĐỀ: BIG DATA VÀ ỨNG DỤNG CỦA BIG DATA TRONG XÂY

DỰNG MÔ HÌNH HỌC VIỆN THÔNG MINH

Giảng viên : Đặng Xuân Thọ Lớp học phần : DLL 01

Sinh viên thực hiện : Nhóm 5

Hà Huyền Trang - 7133402054

Nguyễn Phương Linh - 7133106194

Nguyễn Xuân Quân -7133106562



BỘ KẾ HOẠCH VÀ ĐẦU TƯ HỌC VIỆN CHÍNH SÁCH VÀ PHÁT TRIỂN

1

MỤC LỤC TRANG

CHƯƠNG 1:TỔNG QUAN VỀ BIG DATA 3

1 Tìm hiểu về Big Data 3

1.1 Lịch sử ra đời 3

1.2.Big Data là gì? 3

2 Đặc trưng của Big Data 4

3 Những lợi ích mà Big Data mang lại trong giáo dục 4

4 Những thách thức của Big Data 5

CHƯƠNG II: ỨNG DỤNG BIG DATA TRONG TRƯỜNG ĐẠI HỌC VÀ HỌC VIỆN 1.Trường học, học viện thông minh 5

1.1.Mục tiêu 5

1.2.Các công nghệ và giải pháp áp dụng 5

1.3.Mục đích 5

2.Lợi ích của Big data trong Đại học và học viện 6

3.Ứng dụng Big data trong các trường đại học, học viện 6

3.1 Lưu trữ dữ liệu 6

3.2 Phân tích xu hướng và mô hình hóa học tập 7

3.3 Tối ưu hóa chính sách giáo dục 7

3.4 Nghiên cứu và phát triển giáo dục 7

4.Chính sách của Chính phủ về phát triển Big Data trong trường học, học viện ở Việt Nam 8

CHƯƠNG III:GIẢI PHÁP NHẰM ỨNG DỤNG BIG DATA TRONG TRƯỜNG HỌC, HỌC VIỆN 1.Tìm hiểu về Big data 9

2.Đào tạo nguồn nhân lực đáp ứng yêu cầu 4.0 10

3.Tăng cường đầu tư cơ sở hạ tầng công nghệ 10

4 Chuẩn hóa dữ liệu 11

2

LỜI NÓI ĐẦU

Trong thế kỷ 21, dữ liệu không chỉ là một khái niệm, mà còn là một nguồn tài nguyên vô cùng quý giá Với sự phát triển không ngừng của công nghệ thông tin, chúng ta đã bước vào thời đại của big data - một thế giới nơi khối lượng lớn dữ liệu được tạo ra, chia sẻ và sử dụng mỗi ngày Big data không chỉ là một tập hợp của các con số và thông tin, mà còn là một cơ hội to lớn để hiểu sâu hơn về thế giới xung quanh chúng ta và tạo ra giá trị đích thực từ những dòng dữ liệu vô hình Trong lĩnh vực giáo dục, big data đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa quá trình học tập,

cá nhân hóa giáo dục và nâng cao chất lượng giáo dục Dữ liệu này bao gồm thông tin về học sinh, giáo viên, chương trình học, hoạt động học viện và nhiều yếu tố khác Bằng cách sử dụng big data analytics, các học viện có thể tối ưu hóa quá trình giảng dạy, dự đoán nhu cầu của học sinh, và tạo

ra các chiến lược giáo dục hiệu quả Hãy cùng khám phá cơ hội và thách thức mà big data mang lại trong mô hình xây dựng học viện thông minh

3

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ BIG DATA

1 Tìm hiểu về Big Data

1.1 Lịch sử ra đời

Năm 1984, Tập đoàn Teradata đã cho ra thị trường hệ thống xử lý dữ liệu song song DBC

1012 Đây chính là những hệ thống đầu tiên phân tích và lưu trữ tới 1 terabyte dữ liệu Cho đến năm 2017, có hàng chục cơ sở dữ liệu dựa trên hệ thống của Teradata với dung lượng lên đến hàng petabyte Trong đó dữ liệu lớn nhất đã vượt qua ngưỡng 50 pentabytes

Năm 2000, Seisint Inc (nay là Tập đoàn LexisNexis) đã phát triển thành công khung chia sẻ dữ liệu dựa theo cấu trúc C ++ để truy vấn và lưu trữ dữ liệu Năm 2004, Gooogle cho ra bài báo về quá trình có tên gọi MapReduce sử dụng một kiến trúc tương tự MapReduce cung cấp mô hình

xử lý song song, cho ra những ứng dụng liên quan để có thể xử lý nhanh lượng dữ liệu khổng lồ Google triển khai mẫu MapReduce thông qua mã nguồn mở Apache Hadoop

Năm 2005, con người bắt đầu nhận ra rằng số lượng người dùng được tạo ra thông qua Youtube, Facebook và các dịch vụ trực tuyến khác là cực kỳ lớn Cùng năm đó, Hadoop (một framework open source được tạo riêng với nhiệm vụ lưu trữ và phân tích BigData) đã được phát triển Cũng trong khoảng thời gian này, NoSQL cũng bắt đầu trở nên phổ biến Sự phát triển của các framework ví dụ như Hadoop (hoặc gần đây là Spark) là cần thiết cho sự phát triển của Big Data

Lý do là vì chúng khiến cho Big Data hoạt động dễ dàng hơn và lưu trữ rẻ hơn

Hiện nay thì khối lượng Big Data đã tăng một cách nhanh chóng, những người sử dụng vẫn đang hàng ngày tạo ra một lượng dữ liệu vô cùng lớn Tuy nhiên, có một điều thú vị là lượng dữ liệu đó không chỉ của con người mà còn do máy móc tạo ra, thậm chí còn là chủ yếu Sự ra đời của IoT

(Internet of Things), nhiều thiết bị và đối tượng được kết nối với internet, từ đó thu thập dữ liệu

về mô hình sử dụng của người dùng và hiệu suất của sản phẩm Chính sự có mặt của IoT đã tạo ra nhiều dữ liệu hơn

1.2 Big Data là gì?

Big Data (Dữ liệu lớn) là một lượng lớn thông tin đa dạng xuất hiện với khối lượng ngày càng tăng và với tốc độ ngày càng cao

Những dữ liệu này thường được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu máy tính và được phân tích bằng phần mềm được thiết kế đặc biệt để xử lý các tập dữ liệu lớn và phức tạp

Dữ liệu lớn có thể là dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc hoặc không có cấu trúc Trong đó, khoảng hơn 80% của tất cả các dữ liệu lớn là không có cấu trúc

Đặc biệt, dữ liệu lớn chủ yếu được thu thập thông qua các công cụ tìm kiếm, nền tảng mạng xã hội, điện thoại di động, tivi thông minh,… cùng các nguồn khác mà doanh nghiệp có thể truy cập

để khai thác

4

2 Đặc trưng của Big Data

2.1 Volume (Khối lượng)

Kích thước của dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc xác định giá trị của dữ liệu Một dữ liệu cụ thể có được coi là Dữ liệu lớn hay không sẽ phụ thuộc vào khối lượng dữ liệu

2.2 Velocity (Vận tốc)

Vận tốc đề cập đến tốc độ tạo dữ liệu Các luồng dữ liệu phải được xử lý và phân tích với tốc

độ cực nhanh Chẳng hạn, Google nhận được 3,8 triệu lượt tìm kiếm mỗi phút

2.3 Variety (Sự đa dạng)

Sự đa dạng đề cập đến các nguồn và hình thức khác nhau mà dữ liệu được thu thập Chẳng hạn như văn bản, số, email, video, hình ảnh, âm thanh,…

2.4 Veracity ( Tính xác thực)

Đặc trưng này đề cập đến sự không nhất quán và không chắc chắn trong dữ liệu, tức là dữ liệu

có sẵn đôi khi có thể lộn xộn, chất lượng và độ chính xác rất khó kiểm soát

Big Data cũng có thể thay đổi do có vô số thứ nguyên dữ liệu do nhiều nguồn và loại dữ liệu khác nhau tạo ra

Ví dụ: Dữ liệu hàng loạt có thể tạo ra nhầm lẫn trong khi lượng dữ liệu ít hơn có thể truyền tải một nửa hoặc thông tin không đầy đủ

2.5 Value ( Giá trị )

Phần lớn dữ liệu không có giá trị sẽ không có lợi cho công ty, trừ khi bạn biến nó thành một thứ hữu ích

Dữ liệu tự nó không có giá trị sử dụng hoặc tầm quan trọng nhưng nó cần được chuyển đổi thành thứ có giá trị để trích xuất thông tin

3 Những lợi ích mà Big Data mang lại trong giáo dục

* Big data mang lại nhiều lợi ích quan trọng trong lĩnh vực giáo dục, bao gồm:

5

Phân tích dữ liệu học tập: Dữ liệu lớn có thể được sử dụng để phân tích hành vi học tập của học sinh, giúp nhận diện mẫu thức học và cung cấp phản hồi cá nhân hoặc tùy chỉnh cho từng học sinh

Tăng cường dự đoán và đánh giá: Phân tích dữ liệu có thể giúp dự đoán xu hướng và kết quả học tập, từ đó giúp các nhà giáo và chính sách đưa ra các biện pháp hiệu quả để cải thiện chất lượng giáo dục

Tối ưu hóa trải nghiệm học tập: Dữ liệu lớn có thể được sử dụng để tùy chỉnh nội dung học tập, phương pháp giảng dạy và môi trường học tập để phản ánh nhu cầu và phong cách học của từng học sinh

Quản lý và dự đoán tài chính: Big data có thể giúp các tổ chức giáo dục dự đoán và quản lý nguồn lực tài chính một cách hiệu quả hơn thông qua việc phân tích chi phí, nguồn thu và hậu quả của các chương trình và dự án giáo dục

4 Những thách thức của Big Data

Quản lý và phân tích dữ liệu lớn: Xử lý và phân tích dữ liệu lớn đòi hỏi cơ sở hạ tầng mạnh mẽ

và nhân lực có kỹ năng phù hợp

Bảo mật và quyền riêng tư: Bảo vệ thông tin cá nhân của học sinh và giáo viên là một thách thức lớn, đặc biệt khi liên quan đến dữ liệu nhạy cảm

Đảm bảo chất lượng dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu được thu thập và xử lý một cách chính xác và đáng tin cậy để đưa ra những quyết định có ý nghĩa trong lĩnh vực giáo dục

Hiểu biết và sử dụng dữ liệu: Cần có sự hiểu biết sâu rộng về cách sử dụng dữ liệu để đảm bảo rằng thông tin được sử dụng một cách hiệu quả và có ý nghĩa trong việc cải thiện chất lượng giáo dục

Kết luận

Hy vọng bài viết này có thể giúp bạn hiểu thêm về “Big Data là gì?” Mặc dù vẫn còn những thách thức, nhưng khi đặt lên bàn cân, Big Data vẫn là một nguồn tài nguyên vô cùng hữu ích cho giáo dục

CHƯƠNG II: ỨNG DỤNG BIG DATA TRONG TRƯỜNG ĐẠI HỌC VÀ HỌC VIỆN

1 Trường học, học viện thông minh

Trường đại học hoặc học viện thông minh là một khái niệm liên quan đến sự ứng dụng của công nghệ và các giải pháp thông minh trong lĩnh vực giáo dục đại học

1.1 Mục tiêu :

6

Tận dụng các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo (AI), big data, Internet of Things (IoT) và

hệ thống thông tin để cải thiện trải nghiệm học tập và quản lý học viện

1.2 Các công nghệ và giải pháp áp dụng :

Hệ thống quản lý học tập thông minh, hệ thống đánh giá và phản hồi tự động

Hệ thống học tập cá nhân hóa, sử dụng dữ liệu lớn để phân tích và tối ưu hóa quá trình giảng dạy

và học tập,

Hệ các công nghệ đám mây để lưu trữ và truy cập tài liệu học tập

1.3 Mục đích:

Tạo ra một môi trường học tập tiên tiến, linh hoạt và cá nhân hóa, giúp sinh viên tiếp cận kiến thức một cách hiệu quả, phát triển kỹ năng và tiến bộ trong học tập-> giúp cải thiện chất lượng giảng dạy, quản lý học viên và tạo ra một môi trường học tập động, tương tác và đáp ứng nhu cầu của từng sinh viên

Mô hình trường đại học, học viện thông minh ra đời từ rất sớm ( gần như cùng ra đời với sự xuất hiện của Big data).đặc trưng chủ yếu như: quàn trị thông minh, sự phạm thông minh, giáo dục trực tuyến, phân tích dạy học dựa trên big data,

2 Lợi ích của Big data trong Đại học và học viện:

Lưu trữ, quản lý, phân tích các bộ dữ liệu lớn, bao gồm hồ sợ học viện, hồ sơ sinh viên, các bộ

đề không bị rò rỉ, do bảo mật hệ thống quản lý có khả năng trích xuất phân cấp, cung cấp dữ liệu

về các hoạt động trong lớp và giúp đưa ra quyết định cho giảng viên hoặc người điều hành tổ chức một cách chính xác nhất

Máy ảnh có độ phân giải cao, tích hợp AI, Big data có thể đánh giá biểu cảm khuôn mặt nhận diện dấu vân tay giúp dễ dàng và kiểm soát việc chấm công của giảng viên Đánh giá được chất lượng giảng dạy, nhìn nhận được nhận thức của sinh viên về môn học và từ đó đưa ra phương pháp dạy phù hợp nhất

Thu thập lượng dữ liệu khổng lồ từ các website, kênh tương tác giữa các chủ thể rong và ngoài nhà trường Qua đó, nhà trường có thể tận dụng công cụ này để thu thập, phân tích dữ liệu nhằm đánh giá xu hướng của đối tượng từ đó đề ra kế hoạch, chiến lược nâng cao chất lượng dạy học Giúp nhà trường tìm hiểu và đánh giá nhu cầu thị trường lao động để đưa ra chính xác được chương trình đào tạo

Nhà trường cũng có thể xây dựng các website với nội dung thu hút các đối tượng quan tâm Qua

đó nghiên cứu được những hành vi của khách hàng để tìm kiếm lao động trí tuệ trên thị trường

Tư đó nhà trường có thể hoạch định chiến lược đầu tư đúng hướng giúp giảm chi phí, tăng tính hiệu quả cho các hoạt động xây dựng nhà trường thông minh hóa trên cơ sở khai thác tiềm năng của công nghệ Big data trong thời đại công nghệ

7

3 Ứng dụng Big data trong các trường đại học, học viện

3.1 Lưu trữ dữ liệu

Hệ thống lưu trữ đám mây: Sử dụng các dịch vụ lưu trữ đám mây như Google Drive, Microsoft OneDrive hoặc Dropbox để lưu trữ và chia sẻ tài liệu, bài giảng, nghiên cứu và dữ liệu->cho phép truy cập từ xa, dễ dàng chia sẻ với người khác và đảm bảo tính an toàn và bảo mật của dữ liệu

Hệ thống lưu trữ cục bộ: Trường đại học có thể triển khai trên máy chủ nội bộ để quản lý dữ liệu.Bao gồm các máy chủ lưu trữ, ổ cứng mạng và phần mềm quản lý lưu trữ Điều này cho phép trường kiểm soát và quản lý dữ liệu nội bộ một cách chính xác và linh hoạt

Cơ sở dữ liệu trực tuyến: Sử dụng cơ sở dữ liệu trực tuyến như MySQL, Oracle hoặc Microsoft SQL Server để lưu trữ và quản lý dữ liệu liên quan đến sinh viên, học phần, đăng ký học, điểm số

và thông tin cá nhân-> giúp quản lý thông tin một cách hiệu quả và cung cấp khả năng truy xuất

và phân tích dữ liệu

Hệ thống lưu trữ điện tử: Tạo một hệ thống lưu trữ điện tử nội bộ để quản lý và lưu trữ các văn bản, tài liệu, bài giảng và tài liệu nghiên cứu Hệ thống này có thể bao gồm phần mềm quản lý tài liệu như SharePoint hoặc Alfresco, cho phép tìm kiếm nhanh, chia sẻ và bảo mật dữ liệu

Hệ thống lưu trữ dữ liệu dự án: Trường đại học có thể triển khai để quản lý các dự án nghiên cứu, dự án sinh viên hoặc dự án hợp tác với doanh nghiệp Hệ thống này giúp tổ chức dữ liệu, tài liệu và thông tin liên quan đến các dự án cụ thể

3.2 Phân tích xu hướng và mô hình hóa học tập

Phân tích dữ liệu học sinh: phân tích dữ liệu về học sinh, bao gồm kết quả học tập, quá trình học tập, tham gia hoạt động ngoại khóa, thói quen học tập và sự tương tác với hệ thống học tập Từ đó,

có thể xác định xu hướng, đặc điểm cá nhân của học sinh và tạo ra các mô hình dự đoán về hiệu suất học tập và thành công học tập

Xây dựng hệ thống đề xuất và tư vấn học tập: Dựa trên dữ liệu học tập của học sinh, có thể sử

dụng Big data để xây dựng hệ thống đề xuất và tư vấn học tập cá nhân Hệ thống này có thể gợi ý các khóa học, tài liệu và hoạt động phù hợp với từng học sinh dựa trên học tập trước đây và mục tiêu học tập cá nhân

Dự đoán thất bại học tập: Sử dụng Big data và các thuật toán phân tích, có thể dự đoán khả

năng thất bại học tập của học sinh dựa trên các yếu tố như điểm số, sự tham gia vào lớp học, dữ liệu về học tập và hành vi học tập Điều này cho phép giáo viên và nhà trường can thiệp kịp thời

và cung cấp hỗ trợ phù hợp để giúp học sinh vượt qua khó khăn

Quản lý dữ liệu giáo dục: Big data cung cấp khả năng quản lý dữ liệu giáo dục một cách hiệu quả và linh hoạt Dữ liệu về chương trình học, giảng dạy và kết quả học tập có thể được tổ chức

và phân tích để cung cấp thông tin quan trọng cho quyết định chiến lược và cải thiện chất lượng giáo dục

8

Phân tích xu hướng và định hướng chính sách giáo dục: Big data giúp phân tích xu hướng và định hướng chính sách giáo dục Dữ liệu lớn về học tập từ nhiều nguồn có thể được sử dụng để đánh giá hiệu quả của chương trình học, định hướng chính sách giáo dục và tạo ra các giải pháp cải thiện hệ thống giáo dục

3.3 Tối ưu hóa chính sách giáo dục

Điều chỉnh chương trình học: Big data cung cấp thông tin quan trọng về kết quả học tập và hiệu

suất giảng dạy, từ đó giúp nhà trường và giáo viên điều chỉnh chương trình học và phương pháp giảng dạy Dữ liệu từ Big data có thể chỉ ra những phần của chương trình học cần được tăng cường hoặc điều chỉnh để đáp ứng tốt hơn nhu cầu học tập của học sinh

Định hình chính sách giáo dục: Big data cung cấp thông tin quan trọng về kết quả học tập và hiệu suất giảng dạy trên quy mô lớn, giúp nhà trường và chính phủ định hình chính sách giáo dục

Dữ liệu từ Big data có thể đóng vai trò trong việc xác định ưu tiên đầu tư, phân chia nguồn lực và định hình các chương trình giáo dục phù hợp với nhu cầu và yêu cầu của học sinh

Đánh giá và đảm bảo chất lượng giáo dục: Big data cho phép theo dõi và đánh giá hiệu quả của quy trình giáo dục Dữ liệu từ Big data giúp xác định mức độ đạt được mục tiêu giáo dục, đánh giá chất lượng giảng dạy và đề xuất các biện pháp cải tiến để nâng cao chất lượng giáo dục

3.4 Nghiên cứu và phát triển giáo dục

* Big data đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu và phát triển giáo dục bằng cách cung cấp thông tin và dữ liệu phong phú để hiểu và cải thiện quá trình giáo dục:

Phân tích xu hướng và mô hình hóa: Big data cung cấp một lượng lớn dữ liệu về học sinh, giáo viên, chương trình học và quá trình giảng dạy Qua việc phân tích dữ liệu này, có thể nhận biết và phân tích xu hướng, mô hình hóa các quá trình giáo dục Điều này giúp nghiên cứu và hiểu rõ hơn

về yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả giảng dạy, quản lý lớp học và kết quả học tập

Phát hiện tri thức ẩn và mối quan hệ: Big data có thể giúp phát hiện tri thức ẩn và mối quan hệ phức tạp trong quá trình giáo dục Dữ liệu từ các nguồn khác nhau như hồ sơ học sinh, kết quả kiểm tra, phản hồi của học sinh và giáo viên có thể được kết hợp và phân tích để tìm ra các mẫu

và liên kết tiềm ẩn Điều này giúp phát hiện những yếu tố quan trọng và cải thiện quy trình giáo dục

Hỗ trợ quyết định chính sách giáo dục: Big data cung cấp thông tin và dữ liệu quan trọng để hỗ trợ quyết định chính sách giáo dục Các quyết định về nguồn lực, chương trình học, đào tạo giáo viên và các chính sách khác có thể dựa trên dữ liệu và thông tin từ Big data để đảm bảo quyết định

có căn cứ khoa học và tối ưu

3.4 Phương pháp khai thác dữ liệu cho Big data trong giáo dục

* Hiện nay các kỹ thuật khai thác dữ liệu cho Big data trong giáo dục đào tạo được công ty công nghệ Baker và Siemems phân loại thành các phương pháp điển hình như:

9

Suy luận mô hình hóa kiến trúc:

Thuật toán khám phá cấu trúc

Khai thác mỗi quan hệ

Hình dung chuỗi hành động

Khám phá mô hình

Big data trong trường đại học, học viện gồm 3 cấp độ:

Vi mô (từ máy tính)

Trung bình (bằng văn bản)

Vĩ mô (bằng thể chế)

4 Chính sách của Chính phủ về phát triển Big Data trong trường học, học viện ở Việt Nam

Tính đến nay 2023 Việt Nam có 430 trường đại học nhưng chưa có trường nào đáp ứng được các tiêu chí của một trường đại học, học viên thông minh Tuy nhiên với các chủ trương, chính sách của Đảng, nhà nước, các Bộ chuyên ngành đoàn thể cũng đã đề ra những văn bản hành động cho mô hình này

Ngày 31/8/2020, Bộ giáo dục và Đào tạo đã công bố 144 trường đại học, 9 trường cao đẳng đạt tiêu chuẩn chất lượng trong nước, tạo cơ sở tiền đề để tiếp cận các tiêu chí của trường đại học thông minh

Nghị quyết số 52-NQ/TW ngày 27/9/2019 về một số chủ trương chính sách chủ động tham gia công nghệ Bộ chính trị đã xác định chó 10 ngành trong đó có Bộ giáo dục và Đào tạo Nghị quyết

đã nếu rõ “Xây dựng và phát triển đồng bộ cơ sở hạ tầng dữ liệu quốc gia Hình thành các hệ thống trung tâm dữ liệu quốc gia,…” đây là những tiền đề để ứng dụng trong triển khai xây dựng trường đại học thông minh

Quyết định số 131/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ: Phê duyệt Đề án “Tăng cường ứng dụng công nghệ thông tin và chuyển đổi số trong giáo dục và đào tạo giai đoạn 2022 – 2025, định hướng đến năm 2030” với mục tiêu tận dụng tiến bộ công nghệ thúc đẩy đổi mới sáng tạo trong dạy học, nâng cao chất lượng và cơ hội tiếp cận giáo dục, hiệu quả quản lý giáo dục; xây dựng nền giáo dục

mở thích ứng trên nền tảng số, góp phần phát triển Chính phủ số, kinh tế số và xã hội số

CHƯƠNG III: GIẢI PHÁP NHẰM ỨNG DỤNG BIG DATA TRONG TRƯỜNG HỌC, HỌC VIỆN

* Để nâng cao nhận thức về vai trò của Big data, có thể thực hiện các hoạt động và hành động sau: