大數據技術在智慧校園中的應用現狀及前景

常紅春 嚴思靜

摘 要：目前，隨著高校信息化建設的提速，智慧校園已逐漸成為高校信息化建設的熱點，隨著網絡覆蓋、信息系統的投入使用、RFID、二維碼、視頻監控、普適計算等信息技術的應用，使得高校產生的數據總量不斷增加，數據結構也日趨復雜。大數據技術作為IT 領域新一代的數據管理技術與架構，在智慧校園中具有極大的潛在應用價值。

關鍵詞：智慧校園；海量數據；大數據技術

信息技術能助推高校教育教學管理變革創新，提升學校教學、人才培養質量。進21世紀以來，我國高校信息化腳步加快，已邁入智慧校園建設的新階段，隨著RFID、二維碼、視頻監控、普適計算等智慧校園信息技術的應用，高校信息管理系統、一卡通系統、校園BBS論壇、貼吧、網站點擊流量、通信設備、監控系統等產生的數據量呈幾何級數快速增長，采用新型技術對海量數據進行有效分析和處理，提煉出有價值的數據信息供學校管理部門參考決策，將使得智慧理念在高校管理中真正得以實現。

1 高校智慧校園中數據分析處理現狀及不足

1.1 技術運用理念問題

智慧校園是新型信息化技術，往往由學校領導決策，信息網絡中心等部門負責實施，如果要全面推行，勢必得到全院師生的理解和支持，比如信息資源平臺的使用，需要每個部門、每個員工甚至包括每個學生都對信息資源平臺有所了解，掌握系統模塊和功能，熟悉其操作流程和辦法，才能確保信息平臺和系統真正發揮作用。

然而，對于一種新技術，領導層往往看重的是技術是否已經運用，而不是很關注運用狀況和結果，比如智慧校園環境下，對海量數據是否能加以提煉以供決策，真正助推學校改革發展，相信不單單是校領導層，對于信息網絡中心等信息技術負責部門考慮的都比較欠缺；由于信息技術專業性強，對很多非計算機專業師生家長來說，要完全接受需要一個過程，使得系統平臺普及以及數據收集等工作難以全面開展，影響了數據分析結果的普遍性。

1.2 數據收集機制缺乏

智慧校園中的海量數據不能很好利用的重要原因是缺乏有效的數據收集工具，匯聚數據難。目前，高校獲得各種海量數據的途徑多為學生、教務等管理信息系統、QQ群、紙質表格等，對于各種系統收集的數據比較分散，難以綜合運用結果，比如對學生信息收集分散凌亂，學生處、招生處、教務處等部門對有些字段重復進行收集，浪費人力財力，且不利于統一數據接口的建立。另外，由于收集部門的分散，沒有統一的責任部門，每個部門對收集到的電子數據往往用完就刪掉了或者保管時間不長，對紙質檔材料往往用完就歸檔封存，數據再利用相當不便，效率低下。

1.3 數據分析環節有待加強

對于信息系統或者調查問卷等收集到的數據，應進行數據分析，因為不管是信息系統也好還是調查問卷也好，存在噪聲數據或者人為亂填等因素，因此，必須對收集到的數據去偽存真，噪聲處理或者相似度檢查等，以獲得最接近客觀現實的數據。而很多高校，由于缺乏有關數據管理員等專業技術人才，對收集的數據有的缺乏分析環節，直接提交管理層參考和決策使用，有的則采用的數據分析技術比較落后，比如采用excel等工具進行簡單篩選，連OLAP數據分析工具都沒有，更不用提Spark技術數據處理平臺了。

1.4 數據處理系統技術落后

高校管理部門收集到的數據有些是批量數據，有些是學生上網或者飯卡消費的實時數據，有些是聊天、做作業等圖片數據，需要批量數據處理系統、流式數據的處理、實時交互計算、圖數據處理系統等處理系統軟件分別進行處理。而高校管理人員對不同類型數據缺乏辨別，加上這些數據處理軟件技術復雜、軟件昂貴、人才缺乏、使用不便等因素，導致先進的數據處理軟件未能在高校數據平臺中得以使用，數據處理效率低下。

2 大數據技術簡介及在智慧校園中的應用前景

大數據技術包括海量數據的收集、分析、處理等技術，其中處理技術包括對靜態數據的批量處理，對在線數據的實時處理以及對圖數據的綜合處理，在處理過程中會用到Apache Hadoop、Spark等處理平臺系統；數據分析技術包括紹深度學習、知識計算和可視化等關鍵技術，解決如何對圖像、聲音、文本等數據進行有效表達、解釋和學習。

“智慧校園”是一個包含云計算、物聯網、智能傳感等技術的綜合體，是對“數字校園”的拓展和提升。“智慧校園”通過把傳感器嵌入和裝載到校園的供電、供水系統以及建筑物、設備等校園生態系統的各種物件中，實現物聯網與互聯網的連接、校園生活與物理系統的整合，而后將學習、管理、辦公系統等眾多軟件系統平臺融入到“校園云”，從而將云、物聯網、互聯網聯接起來，進而實現大規模數據的實時抓取和深度分析計算，最終形成有效的決策依據，“智慧校園”通過對大量非結構化形態的數據進行分析形成智慧教學和管理，因此，對數據如何獲取、復雜數據類型實現、數據處理速度和數據分析能力要求較高，而大數據技術作為IT 領域新一代的數據管理技術與架構，在對結構化、半結構化和非結構化數據實施深度挖掘并形成智能決策依據方面有較強的優勢，因此，在智慧校園數據收集、分析、處理等環節使用大數據先進技術將會使“智慧校園”建設提升到一個新的高度，大數據的技術特性和潛在價值必將使其成為“智慧校園”中不可或缺的重要組成部分。

3 結語

通過分析智慧校園數據收集、分析、處理等環節存在的問題，分析大數據技術的先進性和優越性以及在智慧校園中的應用前景，可為高校信息化建設部門提供參考，讓智慧校園目標得以真正實現。

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作者簡介：常紅春（1983-），男，湖南衡陽人，湘潭醫衛職業技術學院，講師，碩士，主要研究方向為系統設計、網絡管理。