前言:想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗?我们特意为您整理了5篇云计算技术发展趋势范文,相信会为您的写作带来帮助,发现更多的写作思路和灵感。
【关键词】大数据;云计算;预测;私有云
一、概述
科技的不断进步必然会为社会的发展带来变革,随着计算机技术水平的不断提高,社会也由以往的工业时代步入信息时代。然后,随着时间的推移,简单的数据信息处理和基础的计算机应用已经不能满足当前全球数据信息爆炸式的增长和复杂化多方位的需求与应用,亟需新的科学技术来促进互联网产业的深度优化与改革。目前,科技信息行业的中心已经发生转变,全球各大IT公司也都将云计算、大数据以及信息安全作为日后发展的主要目标。由此可见一斑,云计算、大数据以及信息安全的发展成熟度与完善度,必然会影响整个国家的信息产业的发展,也是在如今瞬息万变的全球经济下夺得一席之位的有力手段。在我国,基于大数据与云计算的信息产业遍地开花,都已经得到相应的重视与发展,然而这些新型的信息产业如今的发展势态以及未来的发展趋势,是否能够适应未来社会的需求,能否成为促进社会快速发展的利器,这都有待考究。所以对大数据与云计算的发展现状与趋势的学习与研究,对于了解我国新的科技信息产业的发展,制定相应的策略以促进社会经济大跨越来说,具有非常重要的现实意义。
二、大数据的发展现状与趋势
大数据的快速发展与广泛应用是互联网通信技术与信息处理技术的快速发展的必然产物。随着互联网络的快速发展以及个人电脑、企业服务器以及各种移动终端的广泛应用,互联网的数据量从2000年以来,就以爆炸式的形式快速增长。尤其是在我国,国民数量基数非常大,这都无形之中使得大数据成为我国互联网发展的基本需求。2012年,我国工信部陆续推动了一系列的大数据相关的项目运作,加上相应的法规、政策的支持,在2014年底,大数据已经在我国各地得到广泛应用。首先,大数据涵盖了社会产业的很多领域,例如在电信与互联网领域,食品安全、医疗卫生、智慧城市与交通、科技服务等多个领域中得到快速发展。其次,传统的IT信息产业也都借助大数据的东风,积极响应深化改革,出现了一大批以大数据技术为中心的信息产业转型的成功案例。最后,在全国各地都在积极构建大数据中心,力图以大数据应用为支柱来加速我国社会经济的转型。大数据的未来发展必定风云变化,主要发展方向大概包括以下几个内容。
(一)结构多样化
基于大数据的信息系统架构必然多样化,借助云计算的发展,实现分布式存储于管理的基本构架,对于图片、音频、视频等非格式化数据的存储与管理的计算框架以及对网络实时流分析与计算的基本框架将会并存。
(二)大数据预测
大数据的智能预测功能必然成为未来发展趋势。在2008年的金融危机中,阿里巴巴公司通过对淘宝网的用户购买行为的分析,发现包括欧美在内的大部分区域的买家询盘数急剧下降,也就提前预测了全球的经济走势,最终躲避金融危机的伤害。同样的,通过大数据预测未来的行为必然成为趋势,尤其是在经济金融、自然灾害等方面都会得到广泛的发展与应用。
(三)智慧城市的构建
智慧城市的发展是未来城市发展的必然趋势,而大数据技术成为智慧城市快速发展核心技术。智能交通、全民医疗、智能政府管理、企业发展等方面都离不开大数据的支持,相信大数据在智能城市构建上有非常广泛的应用前景。
三、云计算的发展现状与趋势
云计算是目前互联网发展的新的一次改革,将会以新的商业模式带动互联网产业的快速发展。目前,云计算推出的商业模式主要由三种,分别是基础架构即服务的IaaS、平台即服务的PaaS以及软件即服务的SaaS,通过三种运营模式可以满足不同用户的基本需求。目前,云计算的发展仍以IT巨头为代表,主要包括谷歌公司、亚马逊、IBM以及微软。其中谷歌公司主要通过其硬件基础、大数据应用以及良好的搜索引擎构建其专门的云平台,通过分布式的数据存储与管理、智能的云计算应用来实现其云平台构架。亚马逊、IBM、微软也都推出了自己相应的云平台,为企业提供相应的服务解决方案,极大地帮助客户提升自己的企业运行效率,促进经济快速发展。在电信运营方面,云计算也显示出其独特的优势,通过将以往的IP网络、光纤网络以及HSPA等构建基础的无线通信云,极大地方便各个企业和部门使用,同时我国三大运营商也都推动各自的云计算平台的发展,力图构建一个即软硬件、网络、应用与服务于一体的综合性平台,为用户提供更加优质的服务。云计算的快速发展必然会为各个行业带来新的商机,以促进其快速发展,主要趋势包含以下几个方面。
(一)简化移动终端
移动终端轻便化是人们的基本需求,也是移动终端发展的必然方向。通过云计算构建的相应平台,将主要的应用转移到云平台上,这样就大大减轻了移动终端的压力,用户只需要通过高速的网络、轻便的终端即可访问云平台应用,从而使得移动终端的配置与成本大大降低。
(二)私有云的快速发展
随着公共云的快速发展和技术逐步成熟,私有云的发展及其产品也将必然成为趋势。通过构建私有云平台,实现私有的云存储、虚拟桌面等应用,以及对专门的系统通过云集成提供针对性的系统服务,这将大大提升部门的运作效率,降低成本投入。
(三)促进物联网快速发展
物联网是互联网发展的延伸,是实现互联网与生活中实物联通的具体实现。云计算技术的出现,使得物联网发展的经济成本与技术成本大大降低,通过构建相应的云平台即可实现物联网基础设施、应用系统与服务的实现,从而加速物联网技术的发展。
四、总结
大数据与云计算是目前信息产业快速发展的中心,也是IT产业改革新的机遇,目前全球范围内的大数据与云计算都在蓬勃发展,如果把握机遇,顺应时代需求,这必然为为了的发展开启新的大门,趁着大数据与云计算的东风,为人们提供更加优质、高效的服务。
参考文献:
1云计算简介
1.1概念
云计算是通过将大量计算分布到分布式计算机上,实现虚拟化的计算机网络系统,使得数据的计算运行与互联网类似,能够按照需求访问资源和系统。但是云计算并非通过本地计算机或远程服务器进行计算,而是像计算机网络内部一样实现分布式处理计算,这种方式就好像电厂集中供电模式,将低成本的运算单元组织在一起,能够大幅度提升计算能力和数据处理能力。云计算的这种计算模式对用户完全透明,用户只需要向系统提交自己的要求,云计算软件和平台会自动进行处理,用户不需要了解云计算的具体方法就能够实现快速、高效的大数据处理。
1.2结构
云计算是借助虚拟技术,将大量分布服务器上的资源整合起来,然后根据用户需求进行分配和处理,是一个虚拟的、庞大的计算机网络辅助系统。因此其体系结构也十分复杂,可以大体上分为用户、服务要求、管理系统和服务器集合等四个部分。用户提出服务要求,然后由管理系统向服务器集群发出请求并整合和接收反馈,然后以一个完整的形式将结果反馈给用户,形成一个完整的虚拟计算机网络处理结构。
1.3特点
云计算具有虚拟、高效、资源共享度高等基本特点,同时,目前由于云计算技术还没有完全成熟,大部分企业和个人使用云计算技术需要付费。云计算是一种虚拟概念的计算,也就是说其计算过程并不是通过实际的物理方式实现的,因此不仅能够实现大量数据的运算,也能够提高资源之间的共享度,同时这种分布式处理方式也更大地保证了数据的保密性和安全性。重要数据大量分布在所有分布式终端中,不能简单地从一台终端中提取,提高了数据的保密性,并且如果某台终端处理机出现问题,也不会影响其他终端,极大地提高了数据的安全性,使得大量数据的保存管理成为可能。
2云数据管理技术类型简介
云计算是对海量的、分布性的数据进行计算处理,因此对于数据的管理要求很高,采用的数据管理技术必须能够高效地管理海量数据,于是云数据管理技术也随着云计算的广泛应用而出现,并且目前已经成为众多企业和研究机构研究的重要课题。目前已经存在了许多不同的云数据管理技术,这些云数据管理技术各有特点,但是都以不同的方式实现了对海量数据的有效管理。
2.1GFS技术
GFS技术即谷歌文件系统,是一种为谷歌云计算技术提供数据管理的系统。在这种技术中,所有资源文件以一种库文件的形式存在,并且有系统提供给用户一个专用的程序访问接口,用户提出请求后,由一个逻辑上唯一的管理者对整个库文件进行调度和统筹管理。这种文件系统管理技术不仅能够为谷歌云计算提供海量数据的存储管理,同时也可以进行云计算,满足各种用户要求,目前GFS技术已经成为云数据管理技术的主要技术之一,并且得到了非常广泛的应用。2.2BigTable技术BigTable技术也是谷歌开发的一种数据管理技术,这种技术是建立在谷歌文件系统的基础之上,通过将大量数据组织在一张虚拟的表格中进行管理。这种技术将云数据组织在一张巨大的表格中,从而实现数据的结构化管理。在使用时能够根据要求更加快速地进行数据查找和处理,合理进行资源的分配。这种方式比起文件系统更能够实现数据的架构化,对于结构化云数据的管理会产生更好的效果,取得更高的管理效率。
2.3Dynamo技术
Dynamo技术是一种分布式存储系统,具有数据库和分布式Hash表的特征,以分布式Hash表作为基本存储结构和理念,实现数据在环中的均匀存储形式。这种技术的主要特点是提供了三个参数:N、R、W,技术规定,有N个副本,如果有R个读取一致就可以认为是读取成功,如果有W个写入成功就认为是写入成功,即系统不要求N个全部读取或写入成功,只要能够保证R+W大于N,就能够确保数据的一致性,这种技术增加了数据读取的复杂性,但是降低了数据写入的复杂程度,实现了更加高速的存储管理。
3云数据管理技术特点分析
3.1提供可靠的数据存储管理
云数据管理技术尽管各有特点,但总体都采用了分布式存储管理的思想。这种数据存储管理方式能够为企业提供海量数据的存储管理,同时能够极大地提高数据的保密性和安全性。同时,云数据管理技术一般都具有较高的容错性,大量分布式服务器的支持也可以实现对数据的错误分析和报告,避免因失误产生的数据错误。云数据管理技术最大限度地降低了人为管理因素对数据管理的影响,从而更好地提升了数据管理的可靠性。
3.2实现数据的并行处理和分析
云数据管理技术是将数据进行分布式处理,尽管在逻辑上看来许多云数据管理技术是将数据整合到了一个统一的机构中,但事实上数据是分布存储在大量分布式服务器上,在对数据进行处理时,就可以按照用户的要求从各个服务器中调取数据。在这种技术支持下,就能够有效实现数据的并行处理,系统根据用户要求自动检索分析用户需求,迅速缩小范围,锁定用户关键词,迅速对用户命令做出处理和反馈。同时,多个用户如果提出同一要求,也能够迅速通过这种管理技术实现信息共享,将同样的信息返回不同的用户终端。云数据管理技术还能够根据用户提供的关键字对数据进行初步筛选和分析,节省用户的分析时间,对于需要进行大量数据分析的企业来说可以极大地提高工作效率。这种强大的数据提供和分析处理能力正是云数据管理技术得到广泛研究和应用的主要原因之一。
4云计算和云数据管理前景展望
4.1云计算技术发展前景
云计算技术目前正处于快速发展阶段,不论是个人、企业还是国家都十分重视云计算技术的研究和创新。同时,随着更多的“云”概念的提出,云计算也被赋予了更多的功能和含义,大数据等概念的提出也为云计算带来了新的发展方向。国际社会已经有越来越多的专家学者研究出了更多创新的云计算技术,并且提出了概念含义更加广泛的云计算概念。国内对于云计算的研究也正日益火热,科研机构也在进行新技术的研究,国内个人和企业也逐渐了解了云计算的概念和特点,并且有更多的企业单位开始运用和研究云计算技术。可以说,云计算技术发展前景大好,并且很可能会成为未来一段时间内计算机研究和应用的重点方向。
4.2云数据管理技术的发展
伴随着云计算概念和技术的更新,云数据管理技术也必然要随之更新,云数据管理技术是为了给云计算提供强大可靠的数据存储管理支持,为云计算技术提供数据基础,因此其发展也会随着云计算技术的需求而不断改善。在目前的发展趋势看来,正有着许多新技术和新思想不断涌现,不同概念和云数据管理概念的结合创造出来更多的云数据管理技术。目前云数据管理技术发展趋势正倾向于将不同学科、不同领域的概念与之相结合形成新的管理技术,这种发展不仅能够促进云数据管理技术的创新,也加强了云技术与其他学科技术的结合发展,促进了不同技术的融合与共同发展。
5结束语
教育技术是根据视听教育理论和实践应用的基础上,美国教育技术委员会首次提出,经过多次修改,多次实践,最后形成一个完整的概念。教育技术是通过创设、使用、管理适当的技术性的过程和资源,以促进学习和改善绩效的研究与符合道德规范的实践[1]。教育技术不仅是理论研究的领域,也是实践的领域,本文主要就教育技术的实践领域的应用进行论述。教育技术的发展与技术的发展有着密切相关的联系,教育技术的发展从萌芽阶段到网络发展阶段,它在教育手段方面经历了视觉教学——试听教学——计算机辅助教学——计算机多媒体教学的演变历程[2]。教育技术的特点体现为积累性与选择性,最后形成了现代教育技术。
2中职学校教育技术应用现状
中职教育办学以服务为宗旨,以就业为导向[3],决定了中职教育以培养一线的技工和服务人员为目标,同时为职业学校学生继续学习奠定基础。在教育目的上需要达到一定的技能目标,也需要掌握方法目标。为达到上述两个目的,中职学校在教育技术的实践上应走在前列,采用时代性的技术过程和资源创设环境,但是在实际教育过程中,从观念到实践中还存在着如下问题。
2.1定义的误解。教育技术在我国的还处于不断发展的阶段,在过去十余年间,不少地区与学校对教师进行了现代教育技术相关知识能力的培训,但是在实践中反映出对教育技术定义的误解:认为只要在教学过程中运用了计算机,就实现了教学的现代化。
2.2操作环节机械。教师在教学实践中受到局限,表现为用电脑玩花样、重形式。在操作环节上机械,只是将书本简单的“复制”到电脑上,将电脑单纯的作为了显示器,按照课件内容安排教学活动,不根据学生实际情况有效调整课堂。学习方式未发生变化,教学过程缺乏互动性导致学生学习主动性与参与性降低。另一极端体现是在教学活动过分依赖信息手段而摒弃传统手段。忽视教育技术的运用目的是为了达成教学目标,它们在本质上是辅教育手段。
2.3缺乏交互,资源单一。教育过程中,师生之间、学生之间缺乏交互,学习过程虽然因现代教育技术的应用让学习更便捷,但学习的形式上学生参与度不高,学习活动过程中得到的反馈信息有限。在教育资源的选择上单一、薄弱,对资源的利用仅是对教材的普通延伸,使之不能因材施教,提供学生喜欢的资源。
3云计算概述
云计算是根据使用量进行付费的方式,提供了一种可用、便捷、按需网络访问形式,通过网络资源配置的共享池,提供了简单、快捷使用资源的服务。云计算有弥漫性、分布性和社会性特征。云计算的简单技术已经在网络服务中应用得很广泛,如电邮、搜索引擎等。云计算的特征决定了云计算服务的共享性、同时性和交互性,按照云计算的最普通的解释,它的目标是把一切都拿到网络上,云就是网络,网络就是计算机。如今云计算技术也逐渐在开始改变信息产业的格局和人们的工作生活模式,例如Google的GoogleDoc和GoogleApps等产品,用上了许多远程应用如Office文字处理而不是用自己本地机器上安装这些应用软件。
4云计算在中职教育中的应用探讨
教育的发展需要新的教育技术,刺激了教育的发展。云计算的发展带来信息技术的变革,教育技术也必然会进一步发展,利用云计算技术,整合教育资源促使教学方式的变化。云计算教育是开放性的学习,它让家庭、学校、社会教育贯穿一体。创造了全程式终生化的学习环境和模式。MOOC是美国2012年兴起的一种开放型网络教育课程,如今在全球范围越来越普及,因为MOOC课程更具有自主性,课程更容易让学生使用。这些特性都是云计算环境所带来的教育模式的优越性。云计算教学特点如图1所示。
4.1学习的移动化。云计算环境下,网络发展特点是移动化,教育技术发展趋势也是移动化。如今移动设备终端数量呈显著上升趋势,如平板电脑、智能手机在移动通讯中发挥了更多的作用,在这种大趋势之下,作为教育者与其如禁止学生使用手机等移动设备,不如利用移动设备来促进学生更有效地学习,让云计算应用在所有教师和学生的教学过程之中。
4.2学习资源的交互式转变。在云环境下的移动化学习模式,学习资源同样发生了深刻的变化,传统学习过程中,学习资源主要由教师提供,传统课程的内容是事先准备好的,学生在学习资源的选择上存在着被动性。在云计算环境下的教学,学习资源的选择更具有自主性,学习内容的提供者不再只是教师,学生在学习过程中角色也发生着变化,不仅是学习者,也可能是学习内容的提供者,学习资源的准备者。学习资源将是交互式的,并在不断的更新发展。
4.3非正式化学习与社交化学习。在云计算环境下,学习将更加的非正式化,因移动终端的使用,可以突破传统课程时间、空间的限制,依托互联网技术,可以在任何时间和地点对知识进行更新和储备,不再局限于课堂和学期之内,在课余以及假期学生均可以利用学习资源进行学习,一方面学生可以根据实际情况有针对性地学习,另一方面也可以最大程度的解放教师,使教育目的更有效的达成。非正式化学习过程中,学生在共享资源的同时也补充新的资源,同时也可以与其他学生进行讨论并分享自己的观点与看法或者成果。学生之间形成互动和回应,在学习过程中能得到及时的回馈,达成同侪审查、协作学习的结果。
5教师的角色从主导到合作的转变
关键词:智慧城市 信息系统 物联网 云计算
中图分类号:TP3 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2014)07(c)-0016-02
1 城市信息化的发展趋势
信息化时代瞬息万变,移动互联网、物联网、云计算技术方兴未艾,其增长速度超出人们的想像。互联网应用从只能读取内容的Web 1.0时展到人们可以参与共享内容的Web 2.0时代,再到现在已悄然迈进的智能化的Web 3.0时代;管理信息化应用从关注组织内部事务处理到关注组织内部工作流程,又在向组织内外协同处理的诉求发展。人们的信息化生活、生产活动逐渐从封闭、单一走向开放、智能,正迈向协同处理、信息智能的时代。城市作为人们生活和生产的载体,将无可避免地与信息产业技术发展趋势相结合,从而衍生出具备智能的城市级信息系统。智慧城市信息系统作为信息产业新技术融合的产物,将控制和协同城市居民的生活和生产活动,使之更加便捷、高效、安全、和谐。
可以将城市比作一个有机的生物体,而将其信息系统比作生物体的神经系统。高等生物的神经末梢感受体内、体外环境的信息,通过周围神经传递到中枢神经进行整合加工,再经周围神经控制、协调生物体内部各系统的功能以及生物体和外部环境的平衡。物联网感知和控制终端是智慧城市的神经末梢,宽带通信基础网络构成周围神经系统,而云计算数据中心作为城市智慧的大脑,三者共同构成智慧城市信息系统,以协调城市这个庞大的生物体各系统的运转,以及城市和自然环境的平衡。城市将愈发依赖于这种高度互联、高度协同的智慧的信息系统。
2 智慧城市的概念和关键能力
智慧城市应具备以下三个信息化关键能力。
2.1 信息的全面感知能力
城市中布有大量的感知终端,通过传感器网络,在运行、服务中捕获到人们生活、生产以及城市环境的多种信息元数据。
2.2 海量的数据处理能力
具备海量的跨部门、跨行业异构数据的存储能力,能够对海量异构数据进行高效分析、计算和处理的能力,并且能够构建基于数据分析和知识管理的智能应用能力。
2.3 智能的管理服务能力
在形成支撑智慧城市的行业智能应用的基础上,建立面向服务的智慧城市综合应用的统一公共管理平台,为居民生活和各行业生产提供普适的、智能的应用与服务。
3 物联网和云计算技术
智慧城市信息系统是一个面向城市管理、控制与服务的体系,它统一集中各行业数据与信息资源,为跨部门、跨行业建立协同处理和智能控制平台。
对智慧城市关键能力的分析可以看到,物联网和云计算能够为构建智慧城市信息系统提供技术支撑,它们在宽带通信基础网络的支撑下构成智慧城市信息系统的信息感知端和信息处理端。一方面,物联网渗透入各行业,提供全面的城市感知和控制网络。另一方面,云计算数据中心提供面向各个物联网行业应用的集成,面向用户和终端提供整体的智慧城市应用服务平台。两者之间由普遍覆盖的宽带通信网络在平台与终端之间提供网络环境支撑。云计算构架在宽带通信网之上,物联网将主要依赖宽带通信网来实现有效延伸,通过云计算模式可以支撑具有业务一致性的物联网集约运营。
3.1 物联网技术在智慧城市中的应用
物联网是通信网和互联网的拓展应用和网络衍生,它利用感知技术与智能装置对物理世界进行感知、识别,通过网络传输互联,进行计算、处理和知识挖掘,实现人与物、物与物信息交互和无缝链接,达到对物理世界实时控制、精确管理和科学决策的目的。
物联网的网络架构可以分为三层:感知层、网络层和应用层。感知层对物理世界感知、识别并控制。网络层实现信息的传递。应用层在对信息计算和处理的基础上实现在各行业的应用。
物联网的关键技术包括传感与RFID融合技术、识别与环境感知技术、物联网节点及网关技术、物联网通信与频管技术、物联网接入与组网技术、物联网软件与算法、物联网交互与控制、物联网计算与服务等。物联网的应用渗透智慧城市的方方面面,可以为智慧城市信息系统的感知和控制提供全面支持。这些应用概括起来有:(1)工业,如生产过程控制、供应链管理、能耗控制等。(2)农业,如农作物精细灌溉、生长环境监测、农产品流通追溯等。(3)商业,如自动贩卖机、POS终端等。(4)金融服务,如“金卡工程”、二代身份证等。(5)交通,如交通流量监控、交通信号控制、电子收费、定位导航、车辆状况诊断等。(6)电力,如智能变电站、智能用电、配电自动化等。(7)医疗卫生,如远程诊断、医疗废物监控等。(8)教育,如图书信息推送、远程教育等。(9)家居,如门禁、安防、电气设备远程控制等。(10)环境,如有害物质监测、气候环境监测等。
3.2 云计算技术在智慧城市中的应用
社会经济和信息化大发展,尤其是移动互联网和物联网应用的发展,提出了对海量信息的处理与低成本、普适化、智能化应用的需求。云计算因这些需求快速发展,获得了显著的商业成功。
云计算是一种新的计算方法和商业模式,即通过虚拟化、分布式存储和并行计算以及宽带网络等技术,按照“即插即用”的方式,自助管理计算、存储等资源能力,形成高效、弹性的公共信息处理资源,使用者通过公众通信网络,以按需分配的服务形式,获得动态可扩展信息处理能力和应用服务。如果从计算效用的角度来看,云计算通过虚拟化技术形成可管理的弹性的资源池,充分提升机群的CPU和存储的利用率,又通过分布式存储技术和并行计算技术,充分利用机群并行处理的强大计算能力和快速响应能力,并通过中间件层对上层应用透明。构建智慧城市一体化智能控制服务平台,需要处理对城市各方面的生活、生产活动以及环境的感知数据,运用统计学、机器学习、专家系统和自动规划等多种方法,从原始数据中挖掘相关信息,提炼出信息中蕴涵的知识,发现规律,提供智能的城市管理、控制和服务。对海量信息的快速处理和智能挖掘需要巨大的存储能力和计算能力,云计算的海量数据分布式存储和并行处理能力为实现人工智能提供了重要的途径。
云计算模式在显著提高资源利用率的同时,降低了对用户终端的要求。往往一个采用嵌入式芯片的终端就能承担起用户终端的功能,用户可以通过简单的终端来获得服务器端强大的计算、存储和应用程序资源。因此,云端高性能计算的支持可以降低传感器终端的复杂性,减少终端功耗,简化终端计算系统的软件结构,使复杂的协同、上下文感知、自适应策略等功能放在云中实现,从而使终端的智能能够得到显著提高。
4 智慧城市信息系统的总体框架
智慧城市的总体框架如图3所示,包括物联网感知和控制层,云计算数据中心、数字化平台、管理中心和应用五个层次。
(1)普遍部署的物联网感知终端对城市系统和环境进行感知与采集,通过宽带通信网络对感知信息进行传送。(2)在云计算数据中心对信息进行汇聚、提取和处理。(3)在数字化平台实现行业集成的应用接口整合。(4)通过业务管理平台实现用户、业务、数据、安全、认证、授权和计费等管理功能。(5)最后实现各行业的应用服务。另外,标准、法规的完善和全局的统筹规范有利于保障整个信息系统的管理和控制,保证智慧城市的建设和运营,使系统真正具有智能运营、交付和服务能力。
5 智慧城市信息系统的网络拓扑
智慧城市信息系统是智能的开放的系统,以城市数据中心为核心,以物联网终端为触角,由内而外分为六层。
(1)城市数据中心包括网络数据中心、业务数据中心和用户数据中心,共同构成城市数据系统。(2)云存储、云计算和云网络设备构成的云资源系统为城市信息系统提供云计算的能力,使其具有强大的计算能力与共享服务能力。(3)能力引擎系统提供资源和支撑能力的开放使用。(4)资源控制节点基于分布式架构技术,屏蔽系统内部复杂的物理和逻辑结构,实现自适应负载均衡能力、带宽汇聚能力、分布式存储能力、动态资源调度能力。(5)智能接入网关将传感器终端接入云中,屏蔽不同传感器终端的差异,进行不同终端接入的智能适配,实现统一接入。(6)终端指感知和控制,以及应用服务获取的末端设备。
6 智慧城市发展建议
智慧城市的建设和发展需要现代信息通信技术支撑,需坚持开放合作与自主创新相结合,突破海量数据处理、智能终端系统、智慧化产业支撑平台等关键技术。
另一方面,也需要依靠政府和行业主管部门制定发展规划和扶持政策以大力推进智慧城市建设,从而构建良好的产业发展环境和配套措施,建设宽带、普遍部署的通信基础网络。同时,需要推动跨行业联合制定统一的标准体系研究,实现通信、数据、信息、应用、服务的协同。此外,还需要通过立法和监管,实现数据共享,提高信息管理水平,建立数据的隐私保护和信息安全管理机制。有了以上四个方面的共同保障,才具备打造一流的智慧城市服务环境,汇聚规模化的产业集群,实现规模经济和现代服务的条件。
参考文献
[1] 邹佳佳,马永俊.智慧城市内涵与智慧城市建设[J].无线互联科技,2012(4).
[关键词] 教育云; 云计算; 教育信息化
[中图分类号] G434 [文献标志码] A
一、引 言
自2006年亚马逊推出云计算服务和IBM正式推出“蓝云”计算平台以来,云计算技术得到了较快的发展和较高的关注。云计算技术在教育领域的应用更是得到了学者们的高度关注,针对教育云计算的研究也随之开展起来。“教育云”这一名词得到了广泛的应用,但迄今为止并没有学者对教育云的概念作出明确界定。本文通过对国内教育云相关文献进行梳理,试图厘清目前国内教育云研究的特点、研究主题的分布情况,并通过对这种情况的合理性进行分析,发现目前研究中存在的问题和不足,最后结合已有的研究成果对教育云作出一个较为清晰的界定,对存在的问题和不足提供一些解决策略,以便能够为后续的相关研究提供有益参考。
二、研究设计
(一)研究样本和研究方法
教育技术学学科作为国家教育信息化研究和推进的主要学科,其对教育云的研究在一定程度上能够代表国内当前教育云的研究水平,所以本文以2006年1月至2013年1月间教育技术学科领域内具有代表性的五种期刊(《中国电化教育》、《远程教育杂志》、《开放教育研究》、《电化教育研究》、《现代教育技术》)上所刊载的文献作为抽样范围,利用中国知网学术搜索引擎,以“云计算”、“教育云”作为关键词进行全文搜索,对于“云服务”、“教育”这种少数关键词割裂的情况本研究不予考虑。去除广告等无关文献后,将文献中明确提及“云计算”、“教育云”的210篇文献作为研究样本。
同时选取国内15家知名互联网运营商官方网站上公布的云产品(服务)解决方案作为产业层次的研究样本。
确定了研究样本后,笔者根据研究目的对样本按照逐一分析、整体统计的原则进行数据处理。笔者首先从文献的“时间—数量”维度对教育云研究的宏观发展趋势进行统计分析,然后再从“主题(内容)—数量”维度对教育云研究中观上的主题或内容(以下统称主题)进行统计分析;最后从教育云产业发展规模维度上进行总结分析。
(二)教育云研究主题或内容界定
为了能够从“主题—数量”的中观维度上清晰准确地反映国内教育云研究的现状,在对当前学者发表的文献内容进行初步分析的基础上,结合技术接受和使用统一理论(UTAUT)[1]中影响用户接受技术的四个维度,即绩效期望(Performance Expectancy,PE)、付出期望(Effort Expectancy,EE)、社群影响(Social Influence, SI)、配合情况(Facilitating Conditions, FC)和影响上述维度的年龄、性别、经验和自愿程度等因素,以及教育云计算技术在教育领域应用时所涉及的人员构成和资源分配以及对该技术的本体研究的实际情况,将教育云研究可能涉及的研究主题作如下归类,见表1。
三、研究结果
(一)文献的“时间—数量”维度
研究者对2006年以来,本研究所选择的期刊上每年刊发的文章数量进行了分析,如图1所示。
可以看出2006年和2007年云计算的载文量为0,在2008年至2012年间呈明显的上升趋势,又以2011年至2012年间上升最为显著。笔者认为教育云研究的宏观分布趋势出现这样现象,主要是因为2006年和2007年是亚马逊和IBM公司刚刚推出云计算服务两年,云计算这一概念尚未被教育领域的研究者们所周知,因此没有开展相关研究。2008年至2012年云计算技术在各行各业得到了广泛的研究应用,教育领域也不例外,其中2010年颁布的《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010—2020年)》[3]中加快推进教育信息化进程的要求和2012年颁布的《教育信息化十年发展规划(2011—2020年)》[4] 中国家教育云基础平台建设的需要等文件的出台在宏观政策导向上对促进教育云计算研究的广泛开展方面也起了巨大的推动作用,这些都是文献数量增加的原因。由于电子期刊数据库相比纸本期刊的内容更新具有一定的延时性,所以截至笔者统计完成时2013年1月已经刊载了4篇,按此数量推算来看2013年教育云的研究仍将会是教育技术学科的研究热点之一。
(二)文献的“主题—数量”维度
根据表1界定的教育云的研究方向,本文对样本进行逐一主题分类后,对教育云研究所涉及的主题和刊载的文献数量进行统计,得到“主题—数量”维度表,见表2。
我们把关于教育云的研究分为两个维度:关于科学的研究和关于技术的研究。关于科学的研究包括教育云本体研究、教育云理念、教育云分类、教育云研究综述等;关于技术的研究包括教育云应用、教育云实现技术、教育云运营机制等。从图2可以看出,总体来说,关于科学的研究占总数的60%,大于关于技术的研究。关于科学的研究主要集中在教育云理念和教育云研究综述,共占总数的46%,而关于教育云本体和教育云分类的研究则分别只占总数的11%和3%,这也从一定程度上反应了我们对教育云的认识还不够深入,主要还停留在理念和综述的水平,而对教育云至关重要的本体和范围的认识还不够清晰,当然也谈不到教育云的分类了。关于技术的研究主要集中在教育云应用案例和教育云实现技术,共占总数的39%,而关于教育云运营机制的研究仅占1%,从侧面上反应了教育云的大规模的应用实现还没展开或者还不够成熟,目前主要还停留在技术水平的探讨上或零散的云应用案例的收集与创作上,而没有进行大规模的商业实现。
(三)教育云产业
为加快推动我国云计算产业的发展,国务院出台了《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》,工信部、发改委联合了《关于做好云计算服务创新发展试点示范工作的通知》,并在北京、上海、深圳、杭州、无锡等5个城市开展云计算服务创新发展试点工作。根据中国电子信息产业发展研究院的《中国云计算应用示范工程战略研究(2011年)》报告显示,五个试点城市共计24项示范工程中经济金融类、公共服务类和数据中心类占据了18项,而教育云方面,只有上海的“面向教育的云计算应用示范”和北京的“中国学习云服务平台”两个国家级示范工程,占总数的8.3%。
通过访问国内的百度、腾讯等互联网公司和跨国企业如IBN、HP等共计15家的官方网站,笔者发现所有的企业都开展了云计算业务,但是只有华为、用友等四家公司明确提供了教育行业的云解决方案。因为有学者在学理层面对谷歌进行了研究,所以本研究也将谷歌作为研究对象。在对5家企业的教育云解决方案以及对方案的分析整理后得到表3。
四、研究结论与讨论
(一)教育云仍将是研究热点且研究空间巨大
从“时间—数量”的宏观维度上看,涉及教育云研究成果的文章呈逐年上升趋势,以此可以推测出教育云研究仍将是近段时间内的热门研究方向;从“主题—数量”的中观维度上看,云教育理念、教育云应用和教育云实现技术等主题占据研究成果文章总数量的66%之多,而教育云分类研究、教育云运营机制等主题只占文章总数的4%,由这种研究主题成果数量分布的失衡现象可以得出,在教育云分类、教育云运营机制、教育云本体研究方面仍然具有很大的研究空间。
(二) 教育云本体研究有待深入
1. 教育云本体
教育云本体从字面上理解是指教育云计算的本源或根本问题,是区别于其他名词概念的本质性问题,从计算机科学的角度来说本体是一个为描述某个领域而按继承关系组织起来作为一个知识库的骨架的一系列术语。[5]为此笔者认为教育云的本体研究的主要对象是与云计算技术在教育领域应用时涉及的一系列的专有术语以及各术语之间的关系。
2. 教育云概念界定
根据上述的思想笔者对教育云的概念进行了界定。云计算自产生以来,至今没有一个公认的定义,因此笔者采用目前认同度相对较高的三个定义来理解云计算技术。
“美国国家技术与标准局(NIST)信息技术实验室认为,云计算是对基于网络的、可配置的共享资源计算池包括网络、服务器、存储、应用和服务。并且这些资源池以最小化的管理或者通过与服务器提供商的交互可以快速地提供和释放。”[6]“云计算是利用因特网等网络媒体传输信息,类似于数据中心或者服务器群那样拥有大量用户需求的资源和服务的分布式计算机群。”[7]“云计算是并行计算、分布式计算和网格计算这些计算机科学概念的商业实现,是虚拟化、效用计算、基础设施即服务、平台即服务、软件即服务等概念混合演进并跃升的结果。”[8]
祝智庭教授对教育云进行了描述,认为“教育云是与医疗云、政务云、电子商务云等平行的概念,是一个面向教育的行业云,行业云就是由行业内或某个区域内起主导作用或者掌握关键资源的组织建立和维护, 以公开或者半公开的方式, 向行业内部或相关组织和公众提供有偿或无偿服务的云平台。同时,某一个具体的教育云平台,既可能是公共云,也可能是私有云,也可能是混合云。 教育云是教育技术系统的一个子类, 也是云计算应用系统的一个子类。”[9]
本研究认为上述学者们的定义更多的是从云计算的底层硬件架构和实现技术层面给出的,研究者认为教育云不应该仅仅从底层架构和实现技术两方面来界定,同时也应该考虑其具有的教育服务形式和对教育理论顶层可能的影响,以及教育与云计算技术之间的继承关系。鉴于此研究者认为教育云即教育云计算技术的简称,是在对云计算技术继承的基础上能够为各类教育人员提供具有针对性的教育资源和服务,且对教育基本理论具有变革性促进作用的理论和实践。
本概念具有四个特点:(1)在技术实现层面界定了教育云与普通云计算之间的关系,即教育云是对普通云计算技术的继承。(2)教育云是云计算系统和教育技术系统的一个子类。(3) 教育云在服务层面为教育领域人员提供具有针对性的服务。(4)教育云对学习理论、教学理论、环境建构理论等教育理论产生了变革性的促进作用;前两个点是对教育云的领域定位,后两点说明了教育云的服务对象和对教育理论的影响。
3. 教育云本体研究现状
从“主题—数量”维度上看,关于教育云本体研究方面的文献占据文献样本总数的11%。在如此之多的文献中只有卢蓓蓉从教育信息化角度对云建设现状进行了阐述,祝智庭教授[10]对教育云一词作了正面的解释,徐小双从成本度量角度对基础教育云发展进行了分析。更多的主要对教育云从云计算技术继承下来的优势特点方面,未来的教育技术发展趋势方面作了宏观的介绍,并没对教育云具有的独特的教育属性方面进行深入研究。
在教育云本体研究上我们更期待研究者关注云计算技术在教育领域中的概念和定位的研究,只有准确的教育云定义才能更直接地明确阐释教育云的本质,更清晰地规范教育云的研究领域,才能为研究者开展后续的工作指出明确的方向。云计算技术在教育应用中的特点、教育云的优劣势等方面,云计算服务的普适性模式在教育上的应用研究才能进一步开展下去。
(三) 教育云其他研究主题的几点思考
首先,就学者关注度最高的云教学理念方向,何克抗、周红春、桑新民等主要是阐述了教育云对“促进人才培养模式”“高校信息化建设”“教学模式的改革”方面的促进作用;张少刚、周文娟在对泛在学习理论进行研究时认为“云计算的优势将会对泛在学习的开展起到极大的促进作用”。余胜泉等学者介绍了云计算对e-Learning的促进作用,从而间接地促进了远程教育范式的变革;[11]宋述强、杨滨等学者则是从环保的角度论述了云计算技术的“教育低碳化作用”;[12][13]朱惠娟、解月光研究了技术支持下的教学环境的设计;董玉琦、王美等人则是从教育云对教育技术学科发展的角度开展了研究。杨现民、顾小清、傅钢善、余胜泉等对在教育云环境下的学习理论和云学习的设计以及移动学习方面开展了研究。王艳丽、陈丹等学者则是在研究”数字化布鲁姆”时提及了云计算。[14][15]闫寒冰、潘丽芳等学者则是从对教师培训和教师教育技术技能培养方面展开研究的。[16][17]
由以上文献的研究主题可以看出当前研究比较有广度,但在研究深度上仍有欠缺,更多的学者是集中在说明云计算会给教育带来新的革命性变化的浅层次介绍阶段,并没有对于教育云环境下教学模式的设计理论、教学环境构建理论、云技术支持下的教育方式方法变革方面作出深入具体的介绍和研究。在云计算对教育信息化变革的促进作用和泛在学习理论、移动学习理论推广方面的研究主要集中在基于云计算所能够带来的庞大资源优势的介绍上。
技术的革新会给教育理论带来变革,云技术也不例外。教育云支持下的教育理论研究应该多元化发展。教育云在教育管理领域内的应用是否使得原有的教育管理效率有所提高,学习者在云条件下的学习风格、教学设计模式、云技术下的学习环境建设等学习理论和教学理论的深入研究都可以成为教育云教学理念方向上新的研究内容。如此一来,目前学者多在进行泛在学习理论、移动学习方面的研究时才对教育云从侧面介绍和研究的状况将会得到扭转。
其次,对于占据样本总数量21%的教育云应用方面,张剑平、高宏卿主要阐述了某项技术如何结合云技术实现资源共享的问题,而左名章、蒋艳红等学者则是从美国信息化建设对我国的启示上谈及了云计算技术。[18][19]杨进中、徐天伟、吴永和等则是通过阐述Grails、e-Science、MyMathLab与Sakai、Moodle等现有的软件系统、软件模型结合云计算构建一个新的软件系统环境。在这一部分中更多的是像文献[20~26]那样只是在文献中对“云计算”或者“教育云”词汇进行简单的提及。
可以看出在教育云计算应用研究方面,学者多集中在某项技术与云计算技术的具体结合、某门课程利用云计算技术如何开展、某个平台引入云计算技术后会如何更好地实现其功能等方面。主要是针对云计算技术应用于个案进行研究,或者仅是对词语的简单提及;并没有对云计算技术是否能够在其应用的个案的基础上进行扩展或推广应用,如何推广应用方面进行深入研究。一项有效的技术在教育领域内的广泛应用是我们乐于见到的,但是为了给研究或者文献添彩而去简单地缀上一些比较时髦的词语的现象是值得我们去反思的。另一方面,虽然多数研究仅停留在词汇提及的层面,但是也从一定程度上反映了教育云计算技术在教育技术领域得到了广泛的认可。
学者们对于教育云应用研究主要集中于个案研究的原因有两方面,一方面是因为某些个案具有独特的优势和代表性,另一方面也是由于“云”建设运营标准的不统一从而导致云的建设无法大规模实现。产生缺乏统一标准指导的现状——小规模云具有很高的适用性等优势特征,但是也会因为其“地方特色”严重而不能推广应用。
第三,教育云的技术实现方面的文章占据了样本的18%。张家贵、陈巧主要对“基于云的资源平台、资源中心的设计”进行了研究,以高等院校的资源、平台设计为主,而较少涉及基础教育领域的设计。黎加厚、高辉等主要介绍了以“电子书包”为代表的教育云终端技术和设备,值得注意的是云端的研究目前也主要集中在电子书包上,其他的云端设备和技术还有待学者和开发人员研究、设计和开发。文献[27~30]主要是从教育云对“移动学习模式”、“个性化学习”的影响和变革设计方面开展的研究。这部分的其他文献则是主要集中在网络平台架构的设计,少量的文献如[31~33]从对教育云服务模式实现的角度开展了研究。总之,在云计算的技术实现方面,研究者主要集中在平台的架构设计和对教育云服务的简单介绍上。
最后,教育云分类和教育云研究综述部分主要是各种技术发展综述类文献。国家和地区规划纲要解读类文献中对“云计算”词语在教育应用中的提及或者是简单介绍;施建国、赵晓声、唐德海等对于国家云、区域云、公有云、私有云的分类也只是在对国家或者地区的教育规划纲要的解读中进行宏观层面的研究,并没有对云的规模或者具体的云的底层设备应该建设在哪个地区、哪个层次、如何建设等问题进行研究。
云计算是分布式计算(Distributed Computing)、并行计算(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展,或者说是这些科学概念的商业实现,[34]将其引入到教育领域中必然也涉及运营制度的问题。然而目前国内对云计算在教育中的,例如教育云的建设标准、运营体系、安全性和云规模的可控性方面都没有详细的研究。
教育云的运营应该向专业化均衡发展。国家和地区的教育信息化规划和学者在各级各类的教育云研究中并没有对云的规模做详细的研究,也没有对云的最底层的设备建设的运营作出详细的研究。我们认为高等教育数据信息量相对独立并且拥有较多的人力、财力和物力资源,所以高等院校可以在统一的标准指导下独立建设私有云;对于基础教育领域可以采取将底层的硬件设施交由专业的公司建设经营,教育部门采取购买服务的形式,在国家层面则成立专门的机构对资源池进行建设和把关,将全国的基础教育和高等教育云进行联通,真正地实现国家范围的“教育云”。
教育云的安全性方面是我们应该关注的重点。云作为教育资源和数据存储的一种便捷有效的手段将会使得大量的用户信息和数据资源存储在“云”中,那么对于云中的数据安全、数据的隐私保护和布设在不同地区的云基础设施的安全性问题缺乏健全的安全策略是值得我们认真对待的。
教育云建设应该向标准化制度化方向发展。上述的“云”间的快速互联互通和安全高效运营方面归根结底是国家标准问题。按照教育信息化的规划,各级各地区将要建立不同规模的教育云,那么对于不同地域、不同规模和不同底层硬件设备架构的云之间的联通问题就迫使我们考虑云计算在教育领域里具体应用的行业标准问题。教育行政部门应该组织专家在对各种类型的“云”进行充分调研的基础上,制定出既允许全国范围安全高效互联互通,又允许各具特色的云建设格局的“云标准”;完善资源的分类存储标准制定,使得海量的云资源在现有搜索技术的限制下仍能够有效合理地归类存储,最终便于使用者能够快速准确地在资源的海洋里找到需要的资源。
2008年至2010年前半年,相关研究大多停留在对于“云计算”一词的简单提及上,此后开始对云计算在教育中的应用的研究逐渐深入起来,相信在未来一段时间内教育云的研究会更加的全面深入。
(四)教育云产业振兴需要走产学研一体的道路
面对教育云只占国家层面的云计算示范工程总数的8.3%的局面,研究者认为在国家大力扶持云计算产业发展的大背景下针对于教育云产业的发展还需要扩大规模。从本研究统计的电信企业的云计算解决方案可以看出,企业关于教育云的解决方案相对较少,而已有的教育云解决方案也不尽如人意。通过上述对教育云解决方案的对比分析可以看到目前所谓的教育云解决主要是以硬件环境的部署实施、教育政务管理软件的开发和数据中心建设为主,基本上是停留在云的基础建设阶段。而教育评测类的解决方案也基本停留在半自动化的阶段,只是解决了解放一定劳动力的层次;虽然谷歌的某些App可以在教育教学中使用,但由于其并非为教育开发的初衷和谷歌在国内地区的使用限制也使得其很难有较大发展。
在研究过程中笔者认为“华师京城”和“国家教育资源公共服务平台”是教育云产业的两个比较成功的案例。华师京城采用B/S的开发形式,用户可以随时随地不受访问终端的限制;由其身后专家团队提供的教育教学资源是符合目前的教育教学需要的。国家教育资源公共服务平台则是由中央电教馆负责运营的,资源来源广和资源覆盖广是其主要优势。
按照工业和信息化部电信研究院对云计算产业的产业体系构成分类,目前国内的教育云产业主要集中在基础设施服务业,其特点主要是以云网络或者数据中心的建设为主,所以教育云设计、咨询、评估认证等专业的支持产业极度缺乏。
研究者认为教育云产业的振兴除在学理上认为的教育云标准急需制定外,教育云产业人才的培养才是关键,同时还应该走产学研一体的道路,例如“华师京城”就是理论与产业结合的很好范例。
五、小 结
本研究对近七年国内教育云研究的现状进行了梳理,虽然只是选择教育技术领域内的5种期刊作为样本抽取范围,但由于这些期刊在教育技术领域的代表性作用,所以在很大程度上能反映出目前教育云研究的概况。笔者在对教育云本体研究主题进行讨论时结合其他学者的研究成果对教育云的概念提出了自己的观点,对教育云的本体研究提出了较为清晰的研究思路,但对于其他主题只是给出了简单的建议,这还需要笔者和后续的学者进行研究完善。
[参考文献]
[1] Viswanath Venkatesh, Michael G. Morris, Gordon B. Davis, Fred D. Davis. User A Cceptance of Information Techenology:Toward a Unified View[J]. MIS Quarterly,2003,27(3): 425~478.
[2] Marinela Mircea, Anca Ioana Andreescu. Using Cloud Computing in Higher Education: A Strategy to Improve[J]. Communications of the IBIMA, 2011.
[3] [34] 中发[2010]12号文件.国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010—2020年)[Z].
[4] 教技[2012]5号文件.教育信息化十年发展规划(2011—2020年)[Z].
[5] Thomas R. Gruber. A Translation Approach to Portable Ontology Specifications[J]. Knowledge Acquisition,1993,5(2):199~220.
[6] 李秋红.中国云计算技术开发的问题与对策研究[D].锦州:渤海大学,2012.5.
[7] Nabil Sultan. Cloud Computing for Education: A New Dawn?[J]. International Journal of Information Management,2010,(30): 109~116.
[8] 冯坚. 基于云计算的现代远程教育展望[J].中国电化教育,2009,(10):39~42.
[9] [10] 祝智庭, 杨志和. 云技术给中国教育信息化带来的机遇与挑战[J].中国电化教育,2012,(10):1~6.
[11] 余胜泉,程罡,董京峰.e-Learning新解:网络教学范式的转换[J].远程教育杂志,2009,17(3):3~15.
[12] 宋述强,钟晓流,许俊华.低碳时代的多媒体教学环境:系统集成与技术趋势[J].电化教育研究,2010,(10):29~31,49.
[13] 杨滨,王文霞.论“云服务”在教育低碳化中的合理应用[J].现代教育技术,2010,20(6):19~22.
[14] 王艳丽,程云.“数字布鲁姆”对网络非正式学习环境构建的启示[J].现代教育技术,2011,21(11):32~36.
[15] 陈丹,祝智庭.“数字布鲁姆”中国版的建构[J].中国电化教育,2011,(1):71~77.
[16] 闫寒冰.教育技术骨干教师的培养路径分析——“英特尔1对1数字化学习”教师培训课程带来的启示[J].电化教育研究,2011,(11):102~106.
[17] 潘丽芳.技术支持的教师学习之历史演进[J].开放教育研究,2012,18(6):56~60.
[18] 左明章,邓果,李莎莎.美国国家教育统计中心对我国教育基础信息数据库建设的启示[J].中国电化教育,2012,(8):30~34.
[19] 蒋艳红,陈琳.中美高校教育信息化发展与现状研究比较及启示[J].电化教育研究,2012,33(10):115~120.
[20] 黎加厚.移动学习第一课[J].远程教育杂志,2011,29(6):108.
[21] 祝智庭,郁晓华.电子书包系统及其功能建模[J].电化教育研究,2011,(4):24~27,34.
[22] 蔡苏,宋倩,唐瑶.增强现实学习环境的架构与实践[J].中国电化教育,2011,(8):114~119,133.
[23] 钟元生.流水线式软件工厂校内实训模式及其管理流程设计[J].现代教育技术,2011,21(12):135~140.
[24] 梁迎丽,梁英豪.基于语音评测的英语口语智能导师系统研究[J].现代教育技术,2012,22(11):82~85.
[25] 程罡,徐瑾,余胜泉.学习资源标准的新发展与学习资源的发展趋势[J].远程教育杂志,2009,17(4):6~12.
[26] 赵国庆.概念图、思维导图教学应用若干重要问题的探讨[J].电化教育研究,2012,33(5):78~84.
[27] 王萍.基于位置服务的移动学习研究[J].中国电化教育,2011,(12):114~119.
[28] 张田,李子运,汪晴晴.基于云计算的移动学习资源开发初探[J].现代教育技术,2012,22(11):59~61.
[29] 吴彦文,吴军其,王贵才,田庆恒.基于云计算个性化e-Learning学习支持服务系统的设计[J].中国电化教育,2011,(9):122~126.
[30] 陈卫东,叶新东,许亚锋.未来课堂:智慧学习环境[J].远程教育杂志,2012,30(5):42~49.
[31] 张进宝,黄荣怀,张连刚.智慧教育云服务:教育信息化服务新模式[J].开放教育研究,2012,18(3):20~26.