62、分布式和高性能计算在提升在线教育中的应用

分布式和高性能计算在提升在线教育中的应用

1. 引言

现代在线教育（eLearning）的需求正随着越来越高的教学和技术要求而不断演变。在线学习环境不再依赖于同质群体、静态内容和资源以及单一教学法，高度定制化和灵活性成为了这一领域的关键。当前虚拟教育组织需要及时转向高度定制化的学习和教学形式，每种形式都有自己的教学方法、特定的学习目标和特定的资源，这对当前和未来的在线教育系统构成了巨大挑战。

此外，让在线学生参与学习过程一直是教育界关注的关键问题，因为这对提高学习成果、满意度和降低辍学率有着重要的积极影响。为了提高学生的参与度，在线学习已从静态内容发展到高度互动、具有挑战性、协作性和个性化的学习资源。高级学习策略和方法，如学习分析、游戏化和电子评估，对学生的参与度和动机产生了显著影响。然而，从小规模测试转向大规模部署时，需要强大的计算能力来在实际在线教育环境中部署和运行这些高要求的学习策略。

大多数在线教育技术方法往往只关注系统的功能，而忽略了“无形”的非功能特性，如系统性能、可扩展性、效率、互操作性等。这些非功能需求在在线学习活动中若得不到适当满足，会极大地降低整体系统性能，对学习表现产生重大影响。而分布式和高性能计算技术为满足在线教育领域这些复杂需求提供了理想的解决方案，其可行性已得到证实，特别是高性能计算（HPC）和集群计算在有效处理学习活动日志文件中的大量数据方面取得了成功应用。

2. 背景

2.1 在线教育的需求

当前教育机构的学习管理系统（LMS）已演变成复杂的生态系统。这些组织的需求包括经济高效地集成来自不同机构、部门和课程的遗留和独立学习系统，这些系统用不同语言实现，由分布在各地的异构平台支持，并