课题申报书基于云计算环境的海河教育园区资源整合方案应用研究文档格式.docx
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课题名称：
关键词：
海河教育园区云计算资源整合
申报级别：
全国教育信息技术研究课题
课题类别：
专项课题
学科分类：
信息技术
研究类型：
预期研究成果：
立项号：
136231437
课题设计论证
（一）本课题国内外研究现状述评、选题意义和研究价值
1.国内外研究现状
云计算（cloudcomputing），是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。
云计算的核心思想，是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务。
在国外，2006年3月，亚马逊推出弹性计算云服务。
2010年7月，美国国家航空航天局和包括Rackspace、AMD、Intel、戴尔等支持厂商共同宣布“OpenStack”开放源代码计划。
微软在2010年10月表示支持OpenStack与WindowsServer2008R2的集成。
在国内，2010年，万网作为老牌的IDC厂商，不断地寻求转型。
从过去的托管和出租服务器到现在的云主机服务出租，完成了从传统厂商到云计算服务厂商的转型。
2011年10月20日，“盛大云”宣布旗下产品MongoIC正式对外开放，这是中国第一家专业的MongoDB云服务,也是全球第一家支持数据库恢复的MongoDB云服务。
总体来看，中国的云计算的发展正处于成长期，技术和商业模式学习欧美，采用复制并本地化的发展方式。
我国云计算在教育方面的应用主要以上海师范大学黎加厚教授等为代表，其在国内各地举办了多次云计算辅助教学的培训，在国内教育技术领域产生了积极影响。
在云计算的实际应用方面，做的比较好的还有上海师范大学高义栋的3DMAX课程和上海师范大学中国云计算辅助教学平台（/chinaccai/）等。
纵观国内的这些应用，目前还都停留在刚刚开始萌芽的初级阶段，尤其是云计算在高职院校中的应用更少，还需要进一步的研究和创新，扩大云计算在教育教学中的应用范围。
目前，随着职业院校对信息化资源需求的增加，公共教学资源的共享问题越来越受到人们的重视，吸引了国内很多学者的关注。
为深入研究基于资源库的共享方法，有研究者提出了建设标准化的高职教育信息化资源协作平台的意见，指出建立标准化的区域高职院校教育资源协作平台是高职教育发展的客观需要，这一意见达成广泛的共识。
随着资源库建设的不断深入，针对集中数据库存在的问题，一些研究者提出了从传统的“集中式+树形层次”模式向“分布式+扁平化”的P2P模式转变的建议，这意味着云计算在高职院校的全面应用的大幕徐徐拉开。
2．研究意义及研究价值
大力发展高等教育和职业教育是推动经济社会又好又快发展的迫切需要。
在海河中游地区规划建设天津海河教育园区，对于推进天津高等教育和职业教育发展，整合全市教育资源，支撑海河中游地区开发，增强综合竞争力，具有重要的意义。
随着园区内各职业院校信息化投入逐步加大，各职业院校教育管理者对信息化的成本越来越看重，同时为满足各职业院校教师日益增长的对职业院校信息化资源的需求，整合职业院校校际间资源库的资源，打破职业院校校际资源库之间的壁垒，实现职业院校校际分布资源库资源的共享受到各职业院校教育管理者、资源建设者的重视，成为海河教育园职业院校教育信息化中一个重要的理论问题和实践问题。
因此，为促进园区内职业院校校际资源的有效共享，本研究具有重要的现实价值。
伴随“分布式+扁平化”教学资源建设理念的深入，基于云计算技术的资源共享越来越受到人们的重视。
利用云计算模式，打造职业院校资源共享平台，将对职业教育信息化在资源整合、资源共享、建设速度、交付模式等方面起到巨大的推动作用。
在研究过程中，研究者将进一步深入研究职业院校信息化教学资源共享模式和供给模式，探讨信息化教学资源有效共享的途径和方法，因此，具有重要的理论价值。
（二）研究内容、主要观点和创新之处
1．本课题的研究内容
本课题的研究方向是云计算模式在职业院校信息化建设中的应用研究与推广，在职业教育领域，对基础设施、互联网平台、网络资源共享、交付方式等进行研究，并在海河教育园范围内推广，为职业院校信息化建设作出贡献。
（1）基于云计算技术的职业院校资源共享平台构建研究。
通过文献分析发现，虽然研究者充分认识到了云计算技术在教育资源共享中的作用和价值，但是由于技术瓶颈的制约，国内尚未开发出实质上的基于云计算的资源共享平台，仍有不少问题需要研究解决。
在本研究中，重点研究两方面的问题。
一是基于云计算技术的适合海河教育园区实际情况的软件平台的方案设计；
二是基于云计算技术的硬件平台配置研究，通过上述问题的解决，形成基于云计算环境的海河教育园区的资源共享平台的软硬件综合解决方案。
（2）基于云计算技术的职业院校资源共享策略研究。
通过分析职业院校资源整合制约因素，通过借鉴国外资源共享的做法，结合国内资源共享现状，根据既定条件下职业院校信息化教学资源库整合策略，提出基于云计算技术的资源共享策略。
就目前来看，教育信息资源共享主要通过教育主管部门配置信息资源的共享机制和企业主导的市场配置信息资源的共享机制两种途径完成。
基于资源库的资源共享模式是典型的教育主管部门配置信息资源的共享机制，在我国资源共享中具有重要的作用。
教育主管部门配置信息资源的共享机制在维护教育公平方面具有重要的作用，但是在教育资源有效供给方面并不存在明显的优势，所以充分发挥市场机制在教育信息资源配置和共享中的优势，使市场配置信息资源的共享机制成为政府机制的补充，是分布异构资源库资源共享的基础。
（3）基于云计算技术的职业院校资源共享方法研究。
为了实现本研究提出的策略，需要研究出资源共享的具体方法。
就目前来看，依据“纯公共教育信息采用无偿共享、弱竞争信息采用收取一定比例成本费共享、强竞争信息采用市场定价的有偿共享”的机制来实施资源共享，形成有偿和无偿两种共享机制，打破教育资源共享的壁垒，但是，这种机制目前在国内尚无具体的实施，需要更多的研究和实践来验证。
通过上述研究，本研究力图构建出基于云计算技术的职业院校信息化教学资源共享软硬件平台，提出基于云计算技术的职业院校教育资源共享的策略和具体方法，为职业院校资源共享、教育信息化提供参考。
2．主要观点和创新之处
本课题的创新点主要体现在如下3个方面：
（1）经查新，目前在高校内部云计算应用主要体现在图书馆信息管理、数字化校园上较多，本课题可包括教学、教务管理及校际间财务核算等多种资源的有效整合。
（2）从前人已经发布的成果来看，多数云计算应用是以一个本科高校为背景，而本课题则是针对海河教育园区多所高校（包括各大学、职业院校）、大区域，更能发挥分布计算的特点，实现协同计算和处理。
（3）本课题不仅是高性能计算技术的实现，更注重系统实现的功能和管理功能的重构与创新。
本课题涉及到的教学、教务、财务管理是以海河教育园区教育资源共享这一长远发展目标为背景，切实解决海河教育园区的管理当中的具体问题。
（三）本课题的研究思路、研究方法、技术路线和实施步骤
1.研究思路
（1）本研究将通过文献法和实地调查法获得教育资源库资源共享的客观制约因素，利用访谈法分析分布资源库管理主体对资源共享的具体意见，得出制约分布异构资源库资源共享的具体条件。
（2）借鉴国内外关于资源共享的研究，结合当前职业教育资源共享的实践，通过对制约因素的综合分析，从理论上构建出教育资源共享策略，描绘出资源共享模型。
（3）在云计算策略指导下，结合实践中的具体问题，设计出基于云计算技术的资源共享平台理论和实施方案。
（4）在海河教育园区内开展相关实验研究，以天津中德职业技术学院作为实验校，利用虚拟化技术，仿真实现基于云计算的教育资源共享方案。
2.研究方法
本课题主要采用问卷调查法、文献法、访谈法、行动研究等多种方法。
课题组将对相关问题的研究文献进行整理，为本课题研究奠定文献基础。
通过调查研究和访谈等方法获得资源共享的内在制约因素和外在条件。
通过比较和实验获得课题研究成果。
1.文献研究法
利用图书馆的丰富资料和网上资源，对本课题研究现状进行综述，为本课题研究提供理论依据。
2.调查研究法
包括问卷调查和访谈。
对于结果进行问题归因分析，在此基础上构建合理的策略和实施模型。
3.行动研究法
构建基于云计算技术的资源共享平台，通过虚拟化技术对资源共享平台进行应用实践，对教学、教务管理活动进行跟踪研究，总结经验，发现问题，并通过专题研讨等形式对问题进行理性分析，探索解决问题的思路，进一步完善共享资源策略和模型，形成研究成果。
3.技术路线和实施步骤
本课题研究期限为一年，2013年9月开题，2014年9月结题。
为了保证基于园区内各职业院校的资源共享方案研究能按要求、有序、有效地进行，本研究主要分为四个阶段：
第一阶段：
项目的启动与调研阶段（2013年9月——2013年11月）
组织开题，拟定研究方案和实施计划，通过文献分析掌握国内外资源共享相关资料，利用问卷法、访谈法以及座谈会对园区内各职业院校网络管理人员分析研究，分析内在制约因素和外在条件，为问题解决提供前期准备。
第二阶段：
项目推进与深化阶段（2013年12月——2014年3月）
本阶段主要依据上一阶段得到的制约因素，借鉴国内外相关研究成果，利用系统方法构建出资源共享的具体策略，描绘出共享模型。
第三阶段：
项目实证检验阶段（2014年4月——2014年6月）
本阶段主要是通过实践验证上一阶段提出的策略，依据模型构建出初步的平台实施方案，在仿真平台上验证策略、模型的可行性，通过实践不断修正，逐步完善。
第四阶段：
项目总结与推广阶段（2014年7月——2014年9月）
归纳、整理各类信息资料，梳理研究成果，撰写研究报告，报送结题材料。
课题可行性分析
详见附件
预期研究成果
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