华东师范大学学报(自然科学版)

作者：周伟, 王可, 胡卉芪

关键词：在线教育,异构数据,查询负载,

基金：国家重点研发计划项目(2023YFC3341202)

在数字化教育应用领域, 在线课堂等平台的开发人员在追求数据驱动的优化过程中, 面临着隐私问题和现有数据集规模不足的挑战. 针对此, 构建了一种适应教育特性的异构数据模型, 并实现了相应的数据生成工具 (E-Tools), 用于模拟复杂教育场景下的数据交互. 实验表明, 该工具在多种数据规模下, 都能保持高效的数据生成速度 (64 ~ 74 $ {\rm{MB}}\cdot{\rm{s}}^{-1} $), 展现了良好的线性扩展能力, 验证了所提模型的有效性及工具生成较大数据量的能力. 同时, 设计了反映学生学习行为的异构数据查询负载, 为教育平台的性能评估与优化提供了强有力的支持.

来源：2024年第5期

《华东师范大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

查看华东师范大学学报(自然科学版)杂志2024年第5期