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| 內容簡介： |
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本书是一部系统探讨大数据技术在外语教学领域中应用的专著。本书通过案例分析，本书重点探讨了大数据在外语教学中的具体应用、基于大数据的外语在线学习效果评价、外语教学数据的采集与处理、外语教学数据的分析与可视化，以及数据安全和隐私保护。研究的范围涵盖了大数据技术在外语教学过程中的各个环节，从教学准备、教学实施到教学评价，再到数据的采集、处理、分析和可视化，全面展示了大数据技术在外语教学中的应用前景。旨在帮助教育工作者、研究人员和学生理解大数据时代外语教学的变革及其带来的机遇与挑战，通过详尽的理论分析和实践案例，提供从数据采集、处理、分析到可视化的全面指导。
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| 關於作者： |
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李富宇，大连外国语大学信息技术中心主任，副教授。辽宁省高校教师培训专家库专家，中国教育技术协会外语专业委员会常务理事，中国教育技术协会优秀工作者，第六届智慧高校CIO论坛“智慧高校数字化转型优秀CIO”，大连市网络安全专家库成员，大连市政务信息化专家。研究方向：大数据、教育信息化。带领团队所获荣誉：获选全国信标委《高等学校数字校园建设规范》优秀应用案例，辽宁省首批高等学校数字校园试点建设单位，第六届智慧高校CIO论坛“智慧校园-示范高校”。杜晨宁，2021年硕士毕业于大连工业大学控制科学与工程专业，在校期间专注于深度学习课题研究。目前在互联网公司负责离线数据调度平台建设，致力于数据驱动的技术创新与应用。
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| 目錄：
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第1章 绪论1
1.1 大数据时代1
1.1.1 人类活动大数据1
1.1.2 智慧城市大数据2
1.1.3 体育大数据3
1.1.4 健康大数据3
1.2 大数据的本质4
1.2.1 规模（Volume）4
1.2.2 多样（Variety）5
1.2.3 价值（Value）5
1.2.4 高速（Velocity）5
1.3 教育大数据6
第2章 外语教学理论与 方法研究综述9
2.1 传统外语教学理论与方法9
2.1.1 传统外语教学理论10
2.1.2 传统外语教学方法13
2.2 计算机辅助外语教学理论与方法16
2.2.1 计算机辅助外语教学理论17
2.2.2 计算机辅助外语教学工具19
2.2.3 计算机辅助外语教学方法20
2.3 “互联网+”时代外语教学理论与方法21
2.3.1 “互联网+”时代外语教学理论21
2.3.2 “互联网+”时代外语教学方法22
2.3.3 从“互联网+”到大数据26
第3章 大数据在外语教学过程中的应用27
3.1 教学的准备环节28
3.1.1 大数据服务教材编写、评估28
3.1.2 大数据服务教学大纲的设计29
3.2 教学的实施过程30
3.2.1 基于语料库的数据驱动学习与外语教学素材31
3.2.2 数据驱动学习与构建主义外语教学33
第4章 大数据在外语在线学习效果评价中的应用37
4.1 在线学习效果预测研究现状37
4.1.1 在线学习的产生和发展37
4.1.2 国内外研究现状40
4.2 理论基础与相关模型42
4.2.1 基于学习效果预测的教学技术43
4.2.2 表征学习44
4.2.3 Hawkes过程45
4.2.4 深度学习模型48
4.3 基于学生行为数据的新型Hawkes过程研究51
4.3.1 学习行为序列52
4.3.2 表征学习行为53
4.3.3 新型Hawkes过程提出54
4.3.4 新型Hawkes过程实现57
4.4 学习效果预测模型EduHawkes62
4.4.1 量化学习效果62
4.4.2 学习效果预测63
4.4.3 数据集67
4.4.4 实验69
第5章 外语教学数据采集77
5.1 外语教学数据采集方法77
5.1.1 社会调查法77
5.1.2 开放数据源中获取80
5.1.3 设备数据采集80
5.1.4 数据交易平台81
5.1.5 数据报采集82
5.1.6 网络数据爬虫采集82
5.1.7 日志采集83
5.1.8 离线采集84
5.1.9 实时采集85
5.1.10 埋点采集85
5.2 外语教学数据采集技术87
5.2.1 分层数据采集87
5.2.2 分层管道模型88
5.2.3 分层采集进程监控89
5.2.4 分组的双层哈希负载均衡方法90
5.3 外语教学数据采集方法及模型92
5.3.1 教学情境问题92
5.3.2 教学数据采集技术93
5.3.3 数据采集模型建立94
5.4 外语教学数据采集软件97
5.4.1 Flume97
5.4.2 Logstash98
5.4.3 Filebeat99
5.4.4 八爪鱼采集器100
5.4.5 ParseHub100
第6章 外语教学数据处理101
6.1 外语教学数据处理方法101
6.1.1 数据清理101
6.1.2 数据集成103
6.1.3 数据规约104
6.1.4 数据变换106
6.1.5 相似性度量107
6.2 线上学习分析数据处理108
6.2.1 构建模型108
6.2.2 数据处理方法110
6.3 外语教学数据处理框架114
6.3.1 实时流数据处理框架114
6.3.2 实时数据查询处理框架117
6.3.3 数据导入导出批处理框架118
第7章 外语教学数据分析121
7.1 外语教学数据分析框架121
7.2 外语教学数据分析的流程122
7.3 外语教学数据分析的方法123
7.3.1 统计分析方法123
7.3.2 数据挖掘方法125
7.3.3 其他数据分析方法128
7.4 外语教学数据分析使用工具135
7.4.1 微软数据分析工具135
7.4.2 数理统计工具136
7.4.3 BI工具138
7.4.4 数据库工具140
7.4.5 编程工具141
7.4.6 其他软件143
7.5 外语教学数据分析相关算法143
7.5.1 C4.5决策树算法143
7.5.2 朴素贝叶斯算法144
7.5.3 SVM支持向量机算法144
7.5.4 KNN145
7.5.5 K-Means聚类算法145
7.5.6 CART算法146
7.5.7 AdaBoost自适应提升算法147
7.5.8 Apriori关联规则算法148
7.5.9 EM聚类算法148
7.5.10 PageRank算法149
第8章 外语教学数据可视化151
8.1 外语教学数据可视化的基本模型151
8.1.1 数据可视化过程151
8.1.2 基本模型152
8.2 外语教学数据可视化主要技术153
8.2.1 基于图表的可视化技术153
8.2.2 面向像素可视化技术153
8.2.3 基于层次的数据可视化技术154
8.2.4 其他数据可视化技术155
8.2.5 数据可视化技术的发展方向155
8.2.6 数据可视化在应用中的注意点156
8.3 外语教学数据可视化工具157
8.3.1 常用工具157
8.3.2 零编程工具158
8.3.3 开发工具159
8.4 外语教学数据可视化的图表165
8.4.1 条形图（柱形图）165
8.4.2 饼图165
8.4.3 折线图166
8.4.4 散点图166
8.4.5 气泡图167
8.4.6 树形图167
8.4.7 极坐标图168
8.4.8 区域地图（散点图）168
8.4.9 漏斗图169
8.4.10 鱼眼/笛卡儿变形图170
第9章 数据安全和隐私保护171
9.1 数据安全风险171
9.2 管理措施172
9.2.1 建立管理制度172
9.2.2 信息采集告知-同意原则172
9.2.3 单独同意原则173
9.2.4 最小化原则173
9.3 技术措施174
9.3.1 数据加密174
9.3.2 数据脱敏174
9.3.3 数据脱敏方式175
9.3.4 访问控制176
参考文献177
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