Big Data технологиясын білім беруде қолдану

                                    Big Data технологиясын білім беруде қолдану

    Қазіргі әлемде онлайн оқыту танымалдығы бойынша дәстүрлі оқыту форматтарын айналып өтіп, жиі кездеседі. Интернеттің арқасында мектептер, университеттер және онлайн курстар сияқты білім беру мекемелері оқытудың әртүрлі аспектілеріне қатысты ақпаратты жинауда, пайдалануда және бөлісуде өте тиімді. Білім беру жүйесі дәстүрлі әдістер мен бағдарламалық технологиялар арқылы жинау және бағалау қиын болатын көптеген деректерді үздіксіз жасайды және жинақтайды. Үлкен деректер (Big Data) оқу формасын түрлендірудің, тәсілдерді қайта қараудың, проблемаларды азайтудың және білім беру жүйесінің тиімділігін арттыру үшін тәжірибені бейімдеудің қуатты құралы бола алады.Білім берудегі үлкен деректермен жұмыс істеу-білім беру жүйесінің жұмыс істеу және даму ерекшеліктерін түсіну мақсатында білім алушылар мен білім беру ортасы туралы үлкен көлемдегі құрылымдық және құрылымданбаған деректерді өлшеуді, жинауды, талдауды, сақтауды және ұсынуды қамтитын білім беру жүйесін талдау технологиясы.

   Үлкен деректерді талдау оқушылардың оқу тиімділігін арттыруға мүмкіндік береді.Мұғалім күн сайын студенттердің барлық мәліметтерін алады, мысалы, сабаққа қатысу туралы мәліметтер, емтихан нәтижелері, жеке бағалар, Денсаулық, қиындықтар, оқудағы қиындықтар, оқушы жиі қоятын сұрақтар түрлері және басқа ақпарат түрлері.

Мұғалім бұл деректерді біртіндеп талдайды, үлкен деректердің аналитикалық құралдарын қолданады, оқу процесін оқушының қажеттіліктеріне сәйкес реттейді, бұл жеке оқытуға қол жеткізуге мүмкіндік береді. Жекелендірілген оқыту оқушының көбірек қатысуына әкеледі, ал мұғалім әр оқушының деңгейін жеке түсінуге көмектеседі, бұл оқушылардың академиялық деңгейін көтеру үшін тиісті басшылық пен қосымша ресурстарды қамтамасыз етуге көмектеседі.Мұның бәрі үлкен деректер технологиясын қолдану арқылы мүмкін болады.

Бұлтты технологиялар үлкен көлемдегі деректерді сақтау үшін қолданылады. Бұлтты сақтау-бұлтты есептеу моделі, ол деректерді сақтауды қызмет ретінде қамтамасыз ететін және басқаруды қамтамасыз ететін бұлтты есептеу ресурстарын жеткізушінің көмегімен деректерді интернетте сақтауды қамтамасыз етеді.

Мәліметтердің үлкен көлемін сақтауды жеңілдететін және олармен өзара әрекеттесу мүмкіндігін беретін технологиялардың бірі NAS технологиясы немесе файлдар түрінде диск ресурстарын көрсететін желілік файлдарды сақтау болып табылады.Оларға қол жеткізуге мүмкіндік беретін желілік протоколдарды қолдану . Бұл жүйе пайдаланушыларға деректерді серверде сақтауға және өңдеуге мүмкіндік береді.Бар ақпаратты бөлісесіз з және оны іздейсіз. Сондай-ақ ақпаратты сақтау құрылғыларын тікелей жергілікті немесе бөлінген компьютерлік желіге қосуға болады

Қазіргі заманғы ақпараттық жүйелер күн сайын үлкен көлемдегі ақпаратты жасайды. Бұл деректер қазіргі уақытта қажет болған жағдайда кеңейтілуі мүмкін желілік жадының көмегімен сақталады [5]. Дегенмен, уақыт өте келе ақпараттың саны мен көлемі тек өсетіні белгілі болды және үлкен деректерді тиімді талдау үшін де, оған қол жеткізу үшін де деректер қоймасындағы деректермен жұмыс істеу және оңтайландырудың жаңа тәсілдері қажет.

Үлкен деректермен жұмыс істеуге арналған бұлттық технологиялар белгілі бір бағдарламалық жасақтаманы қажет етеді, оның орнына желі құрылымын масштабтауға, белгілі бір қауіпсіздік деңгейін орнатуға және деректерді сақтау процесін оңтайландыруға мүмкіндік береді. Ақпаратты шикізат түрінде сақтауға болатындықтан, үлкен деректерді өңдеудің бірнеше түрлері мен технологиялары бар [6]. Мысал ретінде Spark Apache және Apache Storm технологиялары Hadoop технологиясына негізделген. Бұл жүйелер нақты уақыт режимінде шексіз деректер ағындарын оңай және сенімді өңдеуге, масштабты бірте-бірте ұлғайтуға және деректерді жоғалтпай инфрақұрылымды сақтауға мүмкіндік береді.Осы технологиялардан басқа, компьютерлік оқыту кітапханасын құруға арналған DeepLearning4J жүйесі бар. Hadoop және Spark-пен біріктірілген Java және Scala желіден деректерді импорттай алады және көп қабатты нейрондық желіні құра алады, есептерді шешу үшін басқарылатын және бақыланбайтын оқыту алгоритмдерін қолдана алады [7]. Бұл технология бірқатар білім беру мәселелерін шешу үшін пайдаланылуы мүмкін: бетті немесе кескінді тану, дауыспен іздеу, сөйлеуді тану (оны мәтінге түрлендіру), регрессиялық талдау және т.б. Осы аталған тапсырмалардың барлығы деректердің үлкен көлемін өңдеуді қажет етеді. соңғы технологиялар мен бағдарламалық қамтамасыз ету, Hadoop, DeepLearning4J, NAS және т.б.