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基于大数据的高校智慧校园建设探究

作者:佚名 来源:电脑知识与技术 202021期 时间:2020-09-13

摘要:随着互联网技术的高速发展和教育信息化2.0时代的到来,高校信息化已从数字校园向智慧校园迈进。在高校信息化建设的过程中,各个应用系统产生了大量数据信息,因此可应...

  摘要:随着互联网技术的高速发展和教育信息化2.0时代的到来,高校信息化已从数字校园向智慧校园迈进。在高校信息化建设的过程中,各个应用系统产生了大量数据信息,因此可应用大数据技术使这些数据信息发挥更大的价值,从而推动智慧校园的建设。通过研究国内高校信息化现状、智慧校园建设趋势及大数据带来的机遇,分析大数据在高校智慧校园建设中的应用前景,总结应用的难点和发展对策。

  关键词:大数据;智慧校园;高校

  中图分类号:TP311.13 文献标识码:A

  文章编号:1009-3044(2020)21-0036-03

  开放科学(资源服务)标识码(OSID):

  大数据时代的到来,给人类社会生活带来了深远影响。随着教育信息化迈人2.0时代,大数据在高校信息化领域的应用也逐渐被发掘。目前各高校已经从数字校园迈人了智慧校园的建设,各信息系统及业务平台的建成产生了巨大的数据体系,这些数据为大数据技术的应用提供了更多的可能。通过大数据技术对各类数据信息进行挖掘和分析,可以为高校教育教学个性化、人才培养精准化、生活服务智能化及管理决策科学化提供强有力的数据支撑,从而推动智慧校园的建设。

  1 背景概述

  1.1国内高校信息化建设现状

  经过多年数字校园的建设发展,我国高校在信息化建设方面取得了阶段性的成果,基本实现了校园网全覆盖,搭建了机房、服务器集群、虚拟化平台等支撑业务系统的基础设施;建成了许多应用系统,如移动校园门户、教务、OA、人事、财务等系统,能够一定程度上满足学校教学、科研、管理、生活等方面的日常需求,并积累了部分业务数据;应用了数字资源平台,开展了线上线下相结合的教学模式。但是,目前高校的各个信息系统或资源平台都是分散建设、相对独立的,数据之间无法流转和共享,“信息孤岛”现象严重,无法很好地适应智慧校园建设的发展需求。

  1.2高校智慧校园建设趋势

  2018年4月,教育部印发了《教育信息化2.0行动计划》来推进“互联网+教育”的具体实施,旨在构建网络化、数字化、智能化、个性化、终身化的教育体系。因此,智慧校园的建设是顺应智能环境下高校发展的必然选择。智慧校园是指运用“大、物、移、云、智”等先进技术手段,将原本分散孤立的信息资源进行有效整合,实现教学、科研、生活和管理的相互融合,打造一种智能化的校园环境,为师生提供智慧化、个性化、精准化服务,从而提高高校的教育教学水平和管理效率。

  1.3 大数据对智慧校园的影响

  大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据具有数据体量大、类型多样、增长率高、流动性强、处理速度快、价值密度低等特点,通过用新处理模式对这些数据进行分析处理,从而提高数据的利用率并挖掘其中蕴藏的有价值的信息。

  大数据影响了社会各行各业的发展,也给教育信息化发展带来了机遇。高校各信息系统每天都会产生大量的数据,如学工、教务、科研、图书借阅、一卡通消费、招生就业等数据,这些数据记录着师生的学习行为、消费习惯、就业去向等信息。通过引入大数据技术对这些海量数据进行采集、整理和分析,可提取其中蕴含的各种规律性、潜在性信息。这些信息既可以反映师生教学特点和行为习惯,从而为其提供针对性、个性化的教育教学模式,也有助于管理人员根据实际情况制定合理的制度和正确的决策,进一步推动智慧校园的建设。

  2 大数据在智慧校园建设中的应用前景

  2.1 在教育教学中的应用

  2.1.1资源共享,实现开放式教学

  高校的学科设置一般是复杂多样的,不同院系专业之间的课程有差异性,也有相关性。由于课程或资料的共享和交流基本只局限在同专业或院系,师生们很难及时获取前沿的、优质的资料。运用大数据的数据存储技术,构建一个涵盖全校各个学科相关的课程及资料数据的教学资料共享库,便可有效解决这个问题。师生可根据自己的需求从资料共享库获取最新的教学资料,实现开放式教学。

  2.1.2 分层管理,实现个性化教育

  随着智慧校园的建设,高校教学模式也发生了变革,智慧教室的建设及线上教学模式的推广沉淀了更多学生学习情况相关的数据,如考勤记录、课堂互动、学习时长等,利用大数据技术对这类数据进行分析,可以帮助授课老师掌握学生学习情况并及时调整教学方案。此外,将课堂相关数据与学生的基本信息、学习成绩、评教数据、上网时长、图书馆借阅记录、社团活动等数据结合分析,可使教师进一步了解学生的思想、心理及学习动态。根据学生数据分析结果,构建差异化数据模型,采用关联、聚类等数据挖掘技术对学生进行分级教學或分层管理,有针对性地辅导及提供建议,实现教育的精准化、差异化、个性化。

  2.2 在学生管理中的应用

  2.2.1 学业管理

  对于高校学生而言,面对自主学习方式,部分学生可能会出现“挂科”,严重者还会影响升学或毕业。运用大数据技术对学生各门学科考试成绩、学习时长、课堂考勤、图书馆借阅等数据进行挖掘分析,可对学生形成个性化的学业预测报告并给出合理的学业建议,甚至对部分学生提出学业预警,以便学生及时调整学习计划,提升自己的学业水平。

  2.2.2 心理管理

  高校学生面临学业、科研、生活、社交、就业等多重压力,且部分学生抗压能力和自我疏导能力均比较弱,极易出现心理健康问题。通过对学生学习行为和生活行为进行系统收集,如学习时长、图书借阅、社团活动、门禁记录、上网记录等数据,通过大数据分析绘制学生心理及行为画像并进行感知计算,可及时发现学生的异常行为,从而进行心理干预与疏导,帮助学生保持健康良好的心理状态。

  2.2.3 精准资助

  近年来,我国高校大力实行了精准扶贫工作。通过运用大数据技术对学生的生源地、家庭经济状况、一卡通消费、勤工助学记录等数据收集和分析,可以有效地辨识真正需要帮助的贫困生。此外,将助学金直接注入校园一卡通中,还可通过一卡通消费记录跟踪助学金去向,以便更好地监督助学金的使用,从而保证高校精准扶贫的公正性。

  2.2.4 就业分析

  就业率不仅是高校学生十分关心的问题,也是学校综合实力的一个体现。通过对往届学生的在校经历和就业去向数据进行分析,充分挖掘就业相关因素,并以此评估本校学生在未来就业中的优势及不足,提供专业的就业指导和科学干预,切实提升学生的就业率。此外,通过收集和分析社会对当下各专业人才的需求情况,对专业需求做预判,可适当地调整学校相应专业的课程设置,以便提升本校学生的就业竞争力。

  2.3 在师资建设中的应用

  2.3.1 评估教学科研水平,提升教师个人能力

  师资力量很大程度地影响了高校的教学和科研水平。高校可利用大数据技术收集高校教师的数据集,包括教师的个人信息、任课情况、科研成果、学生评价等数据,基于这些数据构建教师画像并形成个性化评定报告,教师可以自行复盘自己的教学及科研情况,调整教学策略,补足科研短板。此外,高校还可借助大数据技术,从各种资源库或平台的海量数据信息中筛选对教学或科研有帮助的有效信息推送给教师,以便教师能把握教育事业的新动态,掌握前沿的教学方法和科研动向。

  2.3.2 调整师资配置结构,加强师资队伍建设

  为了保证高校的综合教学实力,不仅要注重提升教师们的个人能力,还要加强师资队伍的整体建设。借助大数据技术对学校专业学科设置、教师的年龄、教龄、职称、学历专业背景及科研成果等进行有效分析,为不同学科挑选匹配优秀教师,调整学校的师资配置结构,保证教师资源配置的合理性和最优化。同时,这些数据分析结果也可以使高校明确师资队伍的薄弱部分,及时制定方案培养教师能力或引进优秀人才,加强师资队伍的建设。

  2.4 在生活服务中的应用

  高校有很多公共资源,但因为师生数量众多,会出现使用流量的峰值和低谷,给师生带来不便的同时也会造成资源浪费。将大数据技术运用到监测和管理公共资源使用情况中,可以有效解决此问题。智慧校园的建设借助了物联网和传感器对公共场馆或资源进行了流量监测,校园一卡通的数据也记录了大部分公共场馆和资源的使用情况。通过对这些数据进行分析,能够实时获取诸如图书馆、食堂、体育场馆、自习室、浴室等公共场所的人员密度,不仅方便师生合理安排时间,也促进了校园公共资源的有效利用。

  2.5 在后勤管理中的应用

  2.5.1 能耗监管,构建绿色校园

  随着高校的迅速发展,能耗也越来越大,因此能源保障和节能管理工作越来越受高校的重视。通过对校园内各种场所、设施、设备的运行时长、状态、环境及能耗负荷等数据进行检测,构建能耗监管平台,利用大数据对设备及场所的使用情况和能耗进行分析,选择最优调配方案,及时发现并解决能耗异常情况,构建绿色智慧校园。

  2.5.2 维修监管,提升服务水平

  随着智慧校园的建设,高校师生的报修方式已经从人工报修转变为通过平台报修,维修过程也都会在平台上完整记录,因此报修信息、派单情况、维修人员、维修结果、用户评价等信息都被数据化。对这些数据进行分析,既可以对故障梳理分类,发现一些规律性的问题及解决方法,以便对同类故障及早预防或高效解决;还可以评估并监督故障的维修时效及维修人员的工作情况,以便管理人员调整人力分配或优化工作模式,促进后勤服务水平的全面提升。

  2.6 在辅助决策中的应用

  数据是对现象客观描述,因此用数据来支撑决策也会引导决策更理性。运用大数据分析结果作为决策的支撑和参考,将会直接且有效地避开人为因素或主观意见的干扰。大数据在辅助决策中的应用可谓能渗透到高校管理的每一个方面,数据分析的结果可以客观呈现高校各个环节的现存状态,管理者可以有针对性地做出决策。

  3 基于大数据的智慧校园建设的难点和对策

  3.1 基于大数据的智慧校园建设的难点

  3.1.1 涉及众多业务部门,项目推进阻碍较多

  智慧校园的建设几乎涉及全校所有业务部门,各部门业务各具特点,相关领导和负责人对信息化建设的认识也有差异,许多部门甚至认为信息化建设只与信息部门有关。而信息部门在很多高校的定位也只是教辅单位,以技术支撑和提供服务为主,因此由信息部门牵头推动项目难免“心有余而力不足”。

  3.1.2“数据孤岛”现象严重,数据治理难度较大

  目前高校的信息化系统大都是由各部门根据自身需求分别建设的,没有统一的数据标准,数据形式多样,质量参差不齐,“数据孤岛”现象严重,无法实现数据共享,且存在相同数据以不同结构形式存在于多个系统的情况,数据冗余度大,信息不对称。因此,数据治理任务重、难度大、成本高。

  3.1.3专业技术人员缺失,师生数据意识薄弱

  智慧校园的建设涉及学校各个业务部门,需要各部门都配备信息化负责专员,但现阶段这些人员中鲜有具备专业知识背景的人,不利于推进信息化建设工作。此外,高校的每一位师生都是信息化的建设者和推动者。而部分师生数据意识薄弱,不愿意探索甚至配合信息化工作,使得信息的收集不够全面.影响分析结果的准确性。

  3.1.4数据安全责任重大,隐私保护不容忽视

  基于大数据的智慧校园的建设将沉淀海量的数据,其中还包括了不少核心业务数据和用户隐私信息,这为高校的数据安全及隐私保护工作带来了极大考验。

  3.2 基于大数据的智慧校园建设的对策

  3.2.1成立专项领导小组,明晰权责统筹协调

  高校应组织成立由校级领导牵头,各部门主管共同参与的专项领导小组,制定有效管理机制,明确各部门责任,制定相关责任人的奖惩制度,由专项领导小组全面统筹规划并推进项目建设,由信息部门配合提供专业技术支持。

  3.2.2 构建校级数据中心,实现数据交互共享

  构建校级数据中心,统一数据标准,使得各应用系统数据的采集、治理、交换、分析等都基于大数据中心实现,可打破数据壁垒,有效解决数据质量问题,实现高效的数据交换和共享,为大数据在智慧校园中的应用奠定基础。

  3.2.3 加强人才队伍建设,提升师生数据素养

  高校应注重专业技术人才的引进,同时做好对现有人员的信息化技能培养。通过对信息管理人员开展技能培训和学习交流等活动,提高其信息化理论知识和专业技能;通过开展讲座或主题宣传活动,对全校师生给予积极引导,提高其信息化素養和数据意识。

  3.2.4 建立多层保障机制,有效保护数据安全

  建立多层次的数据安全保障机制,可实现对数据安全的有效保护。首先,要通过引用防火墙等安全策略对数据传输及存储的网络环境做好安全保障,并定期对进行检查、维护及升级。其次,要对核心数据和用户数据做好加密与备份,尽量保证核心数据只能在内部网络平台共享,一旦需要在广域网上传输,则必须对信息进行转化与加密。另外,要做好应急预案,一旦数据安全受到威胁,可以及时补救。最后,学校应该明确信息安全相关的管理制度,并做好信息安全的宣传和培训,以保证管理者和使用者都有信息安全意识。

  4 结语

  大数据为高校智慧校园建设带来了新的机遇和广阔的应用前景。充分利用大数据技术不仅可以为高校师生提供智能化的教学、科研、生活服务,优化管理模式并提高管理效率,还可以为科学决策提供依据和指导。但是,大数据在高校智慧校园的建设的应用还在探索阶段,仍有许多的问题和难点需要进一步研究解决。未来我们还需继续不断挖掘大数据技术的潜力和价值,以此推动高校智慧校园的建设。

  参考文献:

  [1]徐树坚.高校智慧校园的建设与发展研究[J].教育现代化,2019(52):117-118.

  [2]黄慧.基于大数据和人工智能的高校信息化服务[J].电子技术与软件工程,2019(6):234-234.

  [3]牛辰昊.大数据技术在高等学校信息化建设中的应用[J].现代信息科技,2019,3(12):137-138.

  [4]陈丽萍.基于大数据的高校信息化建设研究与设计[J].中国多媒体与网络教学学报(上旬刊),2019(3):99-100.

  【通联编辑:王力】

  作者简介:陈丽蓉(1992-),女,甘肃金昌人,硕士,就职于北京工商大学信息网络中心,助理实验师,研究方向:教育信息化、信息化管理。

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