[發明專利]一種基于聯邦學習的教育數據分析方法

在審

• 申請號: 202111354728.0
• 申請日: 2021-11-16
• 公開（公告）號: CN114066691A
• 公開（公告）日: 2022-02-18
• 發明（設計）人: 張榮榮;高志強;張凱;魯曉陽
• 申請（專利權）人: 中國人民武裝警察部隊工程大學
• 主分類號: G06Q50/20
• 分類號: G06Q50/20;G06N20/00
• 代理公司: 西安眾和至成知識產權代理事務所(普通合伙) 61249
• 代理人: 行博宇

本發明公開了一種基于聯邦學習的教育數據分析方法，針對多院校教育數據孤島的問題，建立包括云端聚合模塊、本地處理模塊和數據采集模塊的云域?邊域?端域的教育數據分析框架，云域通過云端聚合模塊進行云計算，邊域通過本地處理模塊進行各個院校節點的院校自主數據處理的邊緣計算，端域通過數據采集模塊進行本地計算，在邊域?端域間采用面向邊緣智能的聯邦分析策略進行本地化數據分析，在邊域?云域間采用基于跨域多模態教育數據的聯邦分析策略融合多模態數據，可以有效解決數據孤島的問題，對于整合院校教育教學數據，為領導作出決策部署提供幫助，具有重要的應用價值。

技術領域

本發明涉及教育數據信息化技術領域，具體涉及一種基于聯邦學習的教育數據分析方法。

背景技術

教育數據是院校信息化進程中的一個核心，目前，迫切需要完善院校教育數據采集、治理、存儲、共享、應用的全流程機制，整合教學、科研、管理及服務的業務流程，打破數據標準不統一、數據處理不高效、數據安全不托底的各類“數據孤島”。隨著大數據時代的到來，院校教育數據已成為院校個性化教學、精細化管理、智能化發展的重要基礎資源。

以多院校教育數據分析為例，各類原生數據資源孤立于各個院校、管理部門，難以高效共享，無法支持跨院校的聯教聯訓，更無從談起聯研聯評。盡管主管部門已統一下發2部3版數據標準，建立了院校教育大數據抽取比對平臺，對數據進行了初步清洗，但各院校自有業務系統的個性化應用需求與統一管理互為矛盾，短期內難以平衡，已然形成制約治學辦校水平的“數據孤島”。尤其，N所院校和1個主管部門的院校教育數據缺乏深度關聯與智能分析，無法將智能高效的分析結果反饋給教學、科研、管理過程的決策者或參與者。因此，亟需通過智能化定制化的分析方法，充分發掘院校教育數據的潛在價值。

各院校對于自己的教育數據管理存在以下問題：

一是不敢融合、不想融合，擔心數據不夠安全，害怕數據泄露導致泄密等一系列問題。

二是人工繁瑣，不自動化，不智能，比如哨表，個人信息等很多信息都體現在紙張上，既不利于保存也不利于使用。

目前，已制定標準和數據抽取機制。然而，人工參與度高，各單位參與積極性不高，面臨阻力大。而且，目前對數據的利用，尚需集中在一個中心服務器上，數據需要大規模匯聚，這便需要進行數據通信，會占用帶寬，造成很大開銷；數據大規模匯聚，需要的和不需要的數據很多都是摻雜的，這樣也就涉及到了隱私問題，不需要讓第三方看見的東西也會被看到。一旦出現泄密問題，往往會被“一網打盡”，造成了很大的安全風險。院校面臨數據困境的另一個原因是，各院校協同分享處理大數據的益處并不明顯。假如兩個院校想把各自的教育數據聯合起來協同訓練一個聯邦模型，一個院校向另一個院校傳輸數據，傳統方法將會使數據的原始擁有者失去對自己數據的掌控。而一旦數據不在自己的掌控中，其利用價值將會大幅減小。而且倘若一所院校向另一個院校傳輸了數據，訓練出了更精確高效的聯合機器學習模型，那么帶來的收益在各方的分配也是沒有一個形成共識的標準來衡量的。因此，各院校對失去數據掌控和收益分配不透明的擔憂，加劇了所謂數據碎片化和“數據孤島”問題的嚴重程度。

發明內容

為了解決現有技術中的問題，本發明提供了一種基于聯邦學習的教育數據分析方法，通過聯邦學習，解決教育數據孤島的問題，將數據匯集到一起，解決資源占用問題、數據安全問題、效率問題等，從而促進院校教育數據分析的進程。

為了實現以上目的，本發明所采用的技術方案包括：

使用橫向聯邦學習，根據多院校-院校-個人的管理層級，以客戶-服務器架構方式建立包括云端聚合模塊、本地處理模塊和數據采集模塊的云域-邊域-端域的教育數據分析框架；云域通過云端聚合模塊進行云計算，邊域通過本地處理模塊進行各個院校節點的院校自主數據處理的邊緣計算，端域通過數據采集模塊進行本地計算，在邊域-端域間采用面向邊緣智能的聯邦分析策略進行本地化數據分析，在邊域-云域間采用基于跨域多模態教育數據的聯邦分析策略融合多模態數據；