基于大數據智能決策的江西高校智慧校園的建設

李安裕

摘要

“互聯網+”時代，不管是智慧校園的理論和應用還是大數據的理論和應用，都是動態發展的，本文通過數據體系和組織體系架構分析，基礎數據、業務數據和決策數據平臺分析，基礎研究、核心技術攻關和大數據智能決策系統設計，大數據安全保障體系和大數據安全支撐等方面，從大數據智能決策的角度，為江西高校智慧校園建設進行了有益探討，提供了參考思路。

【關鍵詞】高校智慧校園 大數據 智能決策

智慧校園概念的提出是從IBM公司2008年提出的智慧地球概念引申而來，時至今日，人們對其定義、內涵、衡量標準還沒有一個統一、明確的認識。清華大學蔣東興等提出智慧校園的內涵和特征是目前被公認為的比較全面一種表述，即智慧校園是高校信息化的高級形態，是對數字校園的進一步擴展與提升。是綜合運用移動互聯、物聯網、大數據、云計算等信息技術，全面感知校園物理環境，智能識別師生工作、學習情景和個體特征，將校園物理空間和數字空間有機銜接起來，為師生建立智能、開放的教學、學生環境和便利、舒適的工作、生活環境，改變師生與學校資源、環境的交互方式，實現以人為本的個性化創新服務。

近年來，隨著國務院“關于印發促進大數據發展行動綱要的通知”的出臺、“智慧校園”從概念提出到各類產品的逐步推廣和應用、移動互聯網、物聯網、大數據、云計算等技術的快速推廣和應用，以及江西省各高校智慧校園建設不斷從深度、廣度二維發展，在此背景下，本文開展了基于大數據智能決策的江西高校智慧校園建設探討和研究。

1 體系架構分析

1.1 數據體系架構分析

高校數據模式不僅包括教育各級部門發布的行業標準參考模型和數據，還包括各高校業務部門需要的校級標準參考模型和數據。為充分挖掘各類數據的潛在價值，凡是涉及到各高校招生、教學管理、學生管理、就業、財務管理、黨政管理、科研管管理等各個環節中產生的各類數據都是高校數據集成、整合和重中之重。高校數據涉及2個主體數據模式，一個是以教職工為核心的數據模式，一個是以學生為核心的數據模式，這2個數據模式貫穿了高校數據管理的各方面。如圖1所示。

1.2 組織體系架構分析

據不完全統計，目前江西高校在智慧校園建設過程中，雖然結合自身實際從不同程度上投入了不少經費用于購置各種硬件、軟件以及相關應用系統，但對整個系統缺乏統籌規劃，主要表現在：

（1）從管理上講，沒有規范的管理機構，沒有統一規劃和管理;

（2）從硬件上講，各硬件系統存在互不兼容現象，新設備換舊設備，造成資源浪費;

（3）從軟件上講，形式注重多、內容重視少，有些信息模塊內容空洞、更新速度慢;

（4）從相關應用系統上講，應用系統少，功能單一甚至沒有。

考慮到各高校智慧校園建設的實際情況，從組織體系架構設計上可作如下調整：

（1）整體規劃。校級機構對數據的建立、使用和各應用系統的策劃、開發、整合建立統一的規劃和審批機制;部門級機構負責本部門數據集成、數據管理的具體工作。

（2）統一部署。高校數據整合工作具有全局性，涉及到學校各部門，要建立由學校領導牽頭的專門機構，負責組織管理和統籌協調，對數據進行共享整合和有效利用，解決數據的碎片化和信息孤島等問題。

（3）分級把關。各高校要逐步建立各級數據管理機構，劃分責任主體，分級把關，加強監督考核，避免內耗，確保管理職能統一、高效，確保數據共享整合工作順利、有序開展。

2 數據平臺分析

2.1 基礎數據平臺分析

（1）以教職員工為基礎的數據平臺，涉及教職員工的個人基本信息、教學管理信息、科研成果信息、各類考核信息、在職培訓信息、工資福利信息、人事變動信息等;

（2）以學生為基礎的數據平臺，涉及學生的個人基本信息、學籍信息、所學課程及成績信息、各類活動及相關獎懲信息、檔案信息、畢業信息等。

對于基礎數據，主要解決的問題是數據的建立和存取，一方面可建立高校統一的基礎數據平臺，由各業務責任部門負責數據錄入、保存等工作;一方面通過統一的數據接口動態更新數據，解決數據的一致性和冗余問題。

2.2 業務數據平臺分析

江西各高校可根據自身實際業務需要，建立各自的信息系統，如教學管理系統、學籍管理系統、學生管理系統、檔案管理系統、就業管理系統等，各系統可從基礎數據平臺獲取基礎數據，為開展業務工作提供依據。

2.3 決策數習耀平臺分析

通過基礎數據平臺、業務數據平臺提供的數據，建立數據之間的關聯關系，整合、集成以建立大數據中心平臺，建立統一的數據標準、規范統一的數據協議，對各業務系統之間增強關聯度、降低耦合度，預測業務的發展方向、找出需要的關鍵數據，提高數據的有效使用率。其決策可以是業務部門內部的決策，可以是跨部門之間的決策，可以是為上級部門提供數據支撐和決策依據。

3 大數據智能決策系統設計

3.1 開展基礎研究和核心技術攻關

（1）要圍繞大數據理論、大數據方法及大數據應用技術等方面開展研究。

（2）通過校企合作模式開展大數據分析發掘、大數據存儲和清洗、數據可視化、大數據信息安全等領域技術攻關，構建安全、可靠的大數據體系。

（3）開展支持自然語言理解、機器學習等人工智能技術創新，提升數據分析處理、知識發現和輔助決策等能力。

3.2 開展大數據智能決策系統設計

（1）圍繞數據采集、整理、分析、挖掘、應用等方面開展大型海量數據存儲管理系統、大數據分析挖掘系統等開發設計，打造大數據智能決策系統軟件產品體系。

（2）圍繞海量數據存儲設備、大數據一體機等硬件產品設計，打造大數據智能決策系統硬件產品體系。

（3）圍繞大數據應用系統開發，打造面向江西高校教學、科研領域內大數據智能決策系統等。

4 安全保障

4.1 健全大數據安全保障體系

（1）加強信息基礎設施安全防護，做好大數據平臺的安全性和可靠性評測、風險評估和監測預警，建立健全大數據安全評估和監測體系。

（2）結合江西高校自身實際，加強大數據網絡安全問題和網絡安全技術研究，明確數據采集、存儲、傳輸、應用等網絡安全保障的邊界范圍、具體要求和責任主體，落實信息安全風險評估、等級保護等網絡安全制度，建立健全大數據安全保障體系。

4.2 強化大數據安全支撐

（1）結合江西高校實際，有針對性選用安全可靠的大數據產品及服務，提升江西高校大數據基礎設施安全水平。

（2）深化網絡安全防護體系和態勢感知能力建設，增強網絡安全防護和事件識別能力。

（3）建設符合江西高校自身實際的網絡安全信息匯聚、共享、關聯和分析平臺，促進相關數據融合和資源合理分配，提升網絡安全重大事件應急處理能力。

（4）定期或不定期開展安全監測和預警通報工作，加強大數據環境下防攻擊、防泄露、防竊取的監測、預警、控制和應急處置能力建設。

5 結論

“互聯網+”時代，不管是智慧校園的理論和應用還是大數據的理論和應用，都是動態發展的，本文通過數據體系和組織體系架構分析，基礎數據、業務數據和決策數據平臺分析，基礎研究、核心技術攻關和大數據智能決策系統設計，健全大數據安全保障體系和強化大數據安全支撐等方面，從大數據智能決策的角度，為江西高校智慧校園建設進行了有益探討，提供了參考思路。

參考文獻

[1]http：//www.gov.cn/zhengce/content/2015-09/05/content_10137.htm.國務院關于印發促進大數據發展行動綱要的通知.2015.8.

[2]https：//baike.so.com/doe/5568727-5783904.html.智慧校園_360百科.