基于大數據的高校智慧校園建設探究

摘要：隨著互聯網技術的高速發展和教育信息化2.0時代的到來，高校信息化已從數字校園向智慧校園邁進。在高校信息化建設的過程中，各個應用系統產生了大量數據信息，因此可應用大數據技術使這些數據信息發揮更大的價值，從而推動智慧校園的建設。通過研究國內高校信息化現狀、智慧校園建設趨勢及大數據帶來的機遇，分析大數據在高校智慧校園建設中的應用前景，總結應用的難點和發展對策。

關鍵詞：大數據;智慧校園;高校

中圖分類號：TP311.13 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）21-0036-03

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

大數據時代的到來，給人類社會生活帶來了深遠影響。隨著教育信息化邁人2.0時代，大數據在高校信息化領域的應用也逐漸被發掘。目前各高校已經從數字校園邁人了智慧校園的建設，各信息系統及業務平臺的建成產生了巨大的數據體系，這些數據為大數據技術的應用提供了更多的可能。通過大數據技術對各類數據信息進行挖掘和分析，可以為高校教育教學個性化、人才培養精準化、生活服務智能化及管理決策科學化提供強有力的數據支撐，從而推動智慧校園的建設。

1 背景概述

1.1國內高校信息化建設現狀

經過多年數字校園的建設發展，我國高校在信息化建設方面取得了階段性的成果，基本實現了校園網全覆蓋，搭建了機房、服務器集群、虛擬化平臺等支撐業務系統的基礎設施;建成了許多應用系統，如移動校園門戶、教務、OA、人事、財務等系統，能夠一定程度上滿足學校教學、科研、管理、生活等方面的日常需求，并積累了部分業務數據;應用了數字資源平臺，開展了線上線下相結合的教學模式。但是，目前高校的各個信息系統或資源平臺都是分散建設、相對獨立的，數據之間無法流轉和共享，“信息孤島”現象嚴重，無法很好地適應智慧校園建設的發展需求。

1.2高校智慧校園建設趨勢

2018年4月，教育部印發了《教育信息化2.0行動計劃》來推進“互聯網+教育”的具體實施，旨在構建網絡化、數字化、智能化、個性化、終身化的教育體系。因此，智慧校園的建設是順應智能環境下高校發展的必然選擇。智慧校園是指運用“大、物、移、云、智”等先進技術手段，將原本分散孤立的信息資源進行有效整合，實現教學、科研、生活和管理的相互融合，打造一種智能化的校園環境，為師生提供智慧化、個性化、精準化服務，從而提高高校的教育教學水平和管理效率。

1.3 大數據對智慧校園的影響

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。大數據具有數據體量大、類型多樣、增長率高、流動性強、處理速度快、價值密度低等特點，通過用新處理模式對這些數據進行分析處理，從而提高數據的利用率并挖掘其中蘊藏的有價值的信息。

大數據影響了社會各行各業的發展，也給教育信息化發展帶來了機遇。高校各信息系統每天都會產生大量的數據，如學工、教務、科研、圖書借閱、一卡通消費、招生就業等數據，這些數據記錄著師生的學習行為、消費習慣、就業去向等信息。通過引入大數據技術對這些海量數據進行采集、整理和分析，可提取其中蘊含的各種規律性、潛在性信息。這些信息既可以反映師生教學特點和行為習慣，從而為其提供針對性、個性化的教育教學模式，也有助于管理人員根據實際情況制定合理的制度和正確的決策，進一步推動智慧校園的建設。

2 大數據在智慧校園建設中的應用前景

2.1 在教育教學中的應用

2.1.1資源共享，實現開放式教學

高校的學科設置一般是復雜多樣的，不同院系專業之間的課程有差異性，也有相關性。由于課程或資料的共享和交流基本只局限在同專業或院系，師生們很難及時獲取前沿的、優質的資料。運用大數據的數據存儲技術，構建一個涵蓋全校各個學科相關的課程及資料數據的教學資料共享庫，便可有效解決這個問題。師生可根據自己的需求從資料共享庫獲取最新的教學資料，實現開放式教學。

2.1.2 分層管理，實現個性化教育

隨著智慧校園的建設，高校教學模式也發生了變革，智慧教室的建設及線上教學模式的推廣沉淀了更多學生學習情況相關的數據，如考勤記錄、課堂互動、學習時長等，利用大數據技術對這類數據進行分析，可以幫助授課老師掌握學生學習情況并及時調整教學方案。此外，將課堂相關數據與學生的基本信息、學習成績、評教數據、上網時長、圖書館借閱記錄、社團活動等數據結合分析，可使教師進一步了解學生的思想、心理及學習動態。根據學生數據分析結果，構建差異化數據模型，采用關聯、聚類等數據挖掘技術對學生進行分級教學或分層管理，有針對性地輔導及提供建議，實現教育的精準化、差異化、個性化。

2.2 在學生管理中的應用

2.2.1 學業管理

對于高校學生而言，面對自主學習方式，部分學生可能會出現“掛科”，嚴重者還會影響升學或畢業。運用大數據技術對學生各門學科考試成績、學習時長、課堂考勤、圖書館借閱等數據進行挖掘分析，可對學生形成個性化的學業預測報告并給出合理的學業建議，甚至對部分學生提出學業預警，以便學生及時調整學習計劃，提升自己的學業水平。

2.2.2 心理管理

高校學生面臨學業、科研、生活、社交、就業等多重壓力，且部分學生抗壓能力和自我疏導能力均比較弱，極易出現心理健康問題。通過對學生學習行為和生活行為進行系統收集，如學習時長、圖書借閱、社團活動、門禁記錄、上網記錄等數據，通過大數據分析繪制學生心理及行為畫像并進行感知計算，可及時發現學生的異常行為，從而進行心理干預與疏導，幫助學生保持健康良好的心理狀態。

2.2.3 精準資助

近年來，我國高校大力實行了精準扶貧工作。通過運用大數據技術對學生的生源地、家庭經濟狀況、一卡通消費、勤工助學記錄等數據收集和分析，可以有效地辨識真正需要幫助的貧困生。此外，將助學金直接注入校園一卡通中，還可通過一卡通消費記錄跟蹤助學金去向，以便更好地監督助學金的使用，從而保證高校精準扶貧的公正性。

2.2.4 就業分析

就業率不僅是高校學生十分關心的問題，也是學校綜合實力的一個體現。通過對往屆學生的在校經歷和就業去向數據進行分析，充分挖掘就業相關因素，并以此評估本校學生在未來就業中的優勢及不足，提供專業的就業指導和科學干預，切實提升學生的就業率。此外，通過收集和分析社會對當下各專業人才的需求情況，對專業需求做預判，可適當地調整學校相應專業的課程設置，以便提升本校學生的就業競爭力。

2.3 在師資建設中的應用

2.3.1 評估教學科研水平，提升教師個人能力

師資力量很大程度地影響了高校的教學和科研水平。高校可利用大數據技術收集高校教師的數據集，包括教師的個人信息、任課情況、科研成果、學生評價等數據，基于這些數據構建教師畫像并形成個性化評定報告，教師可以自行復盤自己的教學及科研情況，調整教學策略，補足科研短板。此外，高校還可借助大數據技術，從各種資源庫或平臺的海量數據信息中篩選對教學或科研有幫助的有效信息推送給教師，以便教師能把握教育事業的新動態，掌握前沿的教學方法和科研動向。

2.3.2 調整師資配置結構，加強師資隊伍建設

為了保證高校的綜合教學實力，不僅要注重提升教師們的個人能力，還要加強師資隊伍的整體建設。借助大數據技術對學校專業學科設置、教師的年齡、教齡、職稱、學歷專業背景及科研成果等進行有效分析，為不同學科挑選匹配優秀教師，調整學校的師資配置結構，保證教師資源配置的合理性和最優化。同時，這些數據分析結果也可以使高校明確師資隊伍的薄弱部分，及時制定方案培養教師能力或引進優秀人才，加強師資隊伍的建設。

2.4 在生活服務中的應用

高校有很多公共資源，但因為師生數量眾多，會出現使用流量的峰值和低谷，給師生帶來不便的同時也會造成資源浪費。將大數據技術運用到監測和管理公共資源使用情況中，可以有效解決此問題。智慧校園的建設借助了物聯網和傳感器對公共場館或資源進行了流量監測，校園一卡通的數據也記錄了大部分公共場館和資源的使用情況。通過對這些數據進行分析，能夠實時獲取諸如圖書館、食堂、體育場館、自習室、浴室等公共場所的人員密度，不僅方便師生合理安排時間，也促進了校園公共資源的有效利用。

2.5 在后勤管理中的應用

2.5.1 能耗監管，構建綠色校園

隨著高校的迅速發展，能耗也越來越大，因此能源保障和節能管理工作越來越受高校的重視。通過對校園內各種場所、設施、設備的運行時長、狀態、環境及能耗負荷等數據進行檢測，構建能耗監管平臺，利用大數據對設備及場所的使用情況和能耗進行分析，選擇最優調配方案，及時發現并解決能耗異常情況，構建綠色智慧校園。

2.5.2 維修監管，提升服務水平

隨著智慧校園的建設，高校師生的報修方式已經從人工報修轉變為通過平臺報修，維修過程也都會在平臺上完整記錄，因此報修信息、派單情況、維修人員、維修結果、用戶評價等信息都被數據化。對這些數據進行分析，既可以對故障梳理分類，發現一些規律性的問題及解決方法，以便對同類故障及早預防或高效解決;還可以評估并監督故障的維修時效及維修人員的工作情況，以便管理人員調整人力分配或優化工作模式，促進后勤服務水平的全面提升。

2.6 在輔助決策中的應用

數據是對現象客觀描述，因此用數據來支撐決策也會引導決策更理性。運用大數據分析結果作為決策的支撐和參考，將會直接且有效地避開人為因素或主觀意見的干擾。大數據在輔助決策中的應用可謂能滲透到高校管理的每一個方面，數據分析的結果可以客觀呈現高校各個環節的現存狀態，管理者可以有針對性地做出決策。

3 基于大數據的智慧校園建設的難點和對策

3.1 基于大數據的智慧校園建設的難點

3.1.1 涉及眾多業務部門，項目推進阻礙較多

智慧校園的建設幾乎涉及全校所有業務部門，各部門業務各具特點，相關領導和負責人對信息化建設的認識也有差異，許多部門甚至認為信息化建設只與信息部門有關。而信息部門在很多高校的定位也只是教輔單位，以技術支撐和提供服務為主，因此由信息部門牽頭推動項目難免“心有余而力不足”。

3.1.2“數據孤島”現象嚴重，數據治理難度較大

目前高校的信息化系統大都是由各部門根據自身需求分別建設的，沒有統一的數據標準，數據形式多樣，質量參差不齊，“數據孤島”現象嚴重，無法實現數據共享，且存在相同數據以不同結構形式存在于多個系統的情況，數據冗余度大，信息不對稱。因此，數據治理任務重、難度大、成本高。

3.1.3專業技術人員缺失，師生數據意識薄弱

智慧校園的建設涉及學校各個業務部門，需要各部門都配備信息化負責專員，但現階段這些人員中鮮有具備專業知識背景的人，不利于推進信息化建設工作。此外，高校的每一位師生都是信息化的建設者和推動者。而部分師生數據意識薄弱，不愿意探索甚至配合信息化工作，使得信息的收集不夠全面.影響分析結果的準確性。

3.1.4數據安全責任重大，隱私保護不容忽視

基于大數據的智慧校園的建設將沉淀海量的數據，其中還包括了不少核心業務數據和用戶隱私信息，這為高校的數據安全及隱私保護工作帶來了極大考驗。

3.2 基于大數據的智慧校園建設的對策

3.2.1成立專項領導小組，明晰權責統籌協調

高校應組織成立由校級領導牽頭，各部門主管共同參與的專項領導小組，制定有效管理機制，明確各部門責任，制定相關責任人的獎懲制度，由專項領導小組全面統籌規劃并推進項目建設，由信息部門配合提供專業技術支持。

3.2.2 構建校級數據中心，實現數據交互共享

構建校級數據中心，統一數據標準，使得各應用系統數據的采集、治理、交換、分析等都基于大數據中心實現，可打破數據壁壘，有效解決數據質量問題，實現高效的數據交換和共享，為大數據在智慧校園中的應用奠定基礎。

3.2.3 加強人才隊伍建設，提升師生數據素養

高校應注重專業技術人才的引進，同時做好對現有人員的信息化技能培養。通過對信息管理人員開展技能培訓和學習交流等活動，提高其信息化理論知識和專業技能;通過開展講座或主題宣傳活動，對全校師生給予積極引導，提高其信息化素養和數據意識。

3.2.4 建立多層保障機制，有效保護數據安全

建立多層次的數據安全保障機制，可實現對數據安全的有效保護。首先，要通過引用防火墻等安全策略對數據傳輸及存儲的網絡環境做好安全保障，并定期對進行檢查、維護及升級。其次，要對核心數據和用戶數據做好加密與備份，盡量保證核心數據只能在內部網絡平臺共享，一旦需要在廣域網上傳輸，則必須對信息進行轉化與加密。另外，要做好應急預案，一旦數據安全受到威脅，可以及時補救。最后，學校應該明確信息安全相關的管理制度，并做好信息安全的宣傳和培訓，以保證管理者和使用者都有信息安全意識。

4 結語

大數據為高校智慧校園建設帶來了新的機遇和廣闊的應用前景。充分利用大數據技術不僅可以為高校師生提供智能化的教學、科研、生活服務，優化管理模式并提高管理效率，還可以為科學決策提供依據和指導。但是，大數據在高校智慧校園的建設的應用還在探索階段，仍有許多的問題和難點需要進一步研究解決。未來我們還需繼續不斷挖掘大數據技術的潛力和價值，以此推動高校智慧校園的建設。

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【通聯編輯：王力】

作者簡介：陳麗蓉（1992-），女，甘肅金昌人，碩士，就職于北京工商大學信息網絡中心，助理實驗師，研究方向：教育信息化、信息化管理。