大數據挖掘技術在高校智慧校園建設中的應用

楊林雨

（云南開放大學 云南 昆明 650500）

1 引言

在大數據時代背景下，通過將大數據挖掘技術科學應用于高校智慧校園建設中，不僅可以實現對該校園海量數據的分析、挖掘和處理，提高有價值信息數據的利用率，還能為高校開展相關教育工作提供重要的決策，為實現對高校教育的自動化、智能化、標準化管理打下堅實的基礎。因此，為了進一步提高高校智慧校園的建設水平，如何將大數據挖掘技術科學應用于高校智慧校園建設中是技術人員必須思考和解決的問題。

2 大數據挖掘技術概述

大數據挖掘技術主要是指通過對海量數據的搜集、分析、挖掘、處理和存儲，從而提高有價值數據的利用率，為廣大師生的工作和學習提供極大的便利。在進行高校智慧校園建設期間，為了保證高校教育智能化管理水平[1]，相關部門要重視對大數據挖掘技術的應用，通過利用該技術，實現對教師科研成果以及教學數據的有效共享，為保證高校教育質量提供重要的數據支持。

3 高校智慧校園設計

在大數據挖掘技術的應用背景下，為了進一步提升高校智慧校園建設水平，需要借助開放化信息架構，實現對海量數據的分析、挖掘、處理和存儲，為促使高校智慧校園服務向個性化、精準化和移動化方向不斷發展創造良好的條件[2]。基于以上設計理念，先以數據挖掘和整合為技術手段，提出一種新型、有效的高校智慧校園建設思路。高校智慧校園架構見圖1。從圖1中可以看出，高校智慧校園架構主要由基礎設施層、數據倉庫層、數據標準與規范體系等部分組成，其中，建設數據中心，在提高應用系統的智能化管控水平方面發揮出重要作用。此外，還要實現對結構化數據以及非結構化數據的整合，為廣大師生提供強大的管理服務[3]。最后，還要借助移動平臺，完成對移動終端智慧校園的科學構建。

圖1 高校智慧校園架構圖

4 大數據挖掘技術在高校智慧校園建設中的具體應用

在信息技術的不斷發展和普及下，大數據挖掘技術在高校科研教學等領域中取得了良好的應用效果，尤其是高校智慧校園建設領域，其應用效果更為顯著，現對大數據挖掘技術在高校智慧校園建設中的具體應用進行詳解介紹。

4.1 校園一卡通

校園一卡通具有使用簡單方便的特征，大學生校園通過利用校園一卡通，就可以完成相關校園的一切事物，為大學生的學習和生活提供了極大的便利。此外，校園一卡通具有有形和無形兩個顯著特征[4]，與有形卡相比，校園一卡通使用變得更加簡單化、快捷化和方便化，該一卡通在具體的使用中，通過采用面部識別方式，就可以幫助大學生快速完成校園相關的學習項目或者生活項目，所以，目前，大量的高校均推廣和應用了校園一卡通。對于校園一卡通而言，在具體的設計中，主要借助了大數據挖掘技術，使得大學生僅僅利用一卡通就可以解決在校園內的一切問題[5]，這些問題包含生活問題和學習問題。例如：大學生通過利用校園一卡通可以完成校園食堂就餐、校園超市購物以及校園圖書館借書等活動。此外，校園一卡通還錄入了大學生的個人信息，這樣一來，通過利用該一卡通，就可以精確地識別和了解學生的校園出入情況與就寢情況，為學生安全管理提供重要數據支持。

4.2 社交網絡平臺

在進行高校智慧校園建設中，通過將大數據挖掘技術與互聯網進行充分結合，可以實現對社交網絡平臺構建。大學生通過利用該平臺，可以完成跨專業學習。此外，社交網絡平臺包含的數據資源異常豐富、龐大[6]，大學生通過借助線下和線上學習相結合的方式，可以突破時間和空間的限制，隨時隨地開展學習活動，極大地提高自身學習的積極性和主動性，為實現自主學習能力的提升提供重要的平臺支持。另外，對于高校而言，通過構建校園微信平臺，可以幫助廣大師生更好地開展學習活動[7]，為進一步提高教師的教學水平創造良好的條件。

4.3 知識管理平臺

為了進一步提高高校智慧校園建設水平，技術人員要充分利用大數據挖掘技術，為廣大師生構建知識管理平臺。在知識管理平臺的應用背景下，教師可以更好地開展教學管理工作，如課題申報工作的開展。同時，學生可以實時跟蹤所發表的論文。另外，通過利用大數據挖掘技術構建知識管理平臺，還能向云平臺傳輸科研成果和教學資源，為實現優質資源的共享和利用產生積極的影響，這樣一來，極大地提高了教師的教學質量以及學生的學習效率和效果。知識管理平臺主要包含兩大核心功能，分別是個人資源共享功能和知識管理功能。

4.4 資源云服務平臺

在高校教育中，多媒體教學方式逐漸發展為必不可少的教學手段。同時，高校的視頻、圖片、音頻以及動畫等非結構化數據均呈現了不斷增長趨勢，這就導致海量數據資源被分散到各個應用程序或者教育部門中，造成了“資源孤島”現象的發生。此時，廣大師生在現有的信息系統中，無法實現對以上數據資源的高效檢索和利用，降低了重要信息數據的利用率。為了解決這一問題，現利用大數據挖掘技術，構建資源云服務平臺，高校校園內各個教學系統可以借助該平臺實現對重要數據資源的調用和共享，從而進一步提高重要數據資源的利用率。此外，通過構建和應用資源云服務平臺，還能保證校內數據資源的共享效果，為幫助廣大師生構建個人空間或者個人網盤起到了積極的促進作用。

4.5 決策支持數據平臺

對于高校而言，業務系統數量達到了80余個，產生了大量數據，同時，這些海量數據僅僅存儲于相應的數據庫中，沒有被充分地分析、挖掘和利用，極大地降低了重要數據資源的利用率。為了解決這一問題，現利用大數據挖掘技術，通過對數據價值進行分析和挖掘，實現對決策支持數據平臺的打造和利用。該平臺主要包含一卡通消費、學生預警以及圖書借閱等多個功能，通過利用該平臺，可以采用表格、柱狀圖的方式，實現對不同數據類型的統計和匯總，便于廣大師生更加全面地了解和把握高校的實際校情。此外，該平臺還能將全體師生的個人信息進行科學統計和整理，為保證各種數據的關聯效果，提高數據共享度和利用率提供有力的保障。另外，通過利用該平臺的數據展示功能，可以將高校的基本情況形象、直觀地呈現在師生面前，如學生的生源、民族、男女比例等信息。通過利用該平臺的數據挖掘功能，可以采用橫向對比的方式，實現對學生出入自習室頻率以及學習成績的全面統計，并將其統計結果作為后期助學金評選的重要依據和參考。決策支持數據平臺內部主要使用了非結構化數據倉庫，可以全面統計和分析零散的數據資源，從而挖掘和存儲有價值的數據資源，并將高校總體數據情況形象、直觀地呈現在廣大師生面前，為后期相關決策的制定提供有效的指導。

4.6 物聯網應用平臺

高校智慧校園建設期間，同樣離不開物聯網應用平臺的應用，如圖書館管理系統，該系統通過充分利用大數據挖掘技術，具有強大的空位警告功能和圖書借還功能，為學生的日常學習提供了極大便利，因此，深受學生的喜愛和青睞。盡管圖書館管理系統所產生的數據具有較高的復雜性和龐大性，但是該系統通過利用大數據挖掘技術，可以實現對所需數據的快速檢索、查找和獲取，為促進高校智慧校園建設工作的有效開展提供了重要的數據支持。此外，在設計校園系統數據庫期間，由于該數據庫設計工作表現出一定的繁瑣性和復雜性，因此，需要借助大數據挖掘技術做好對門禁刷卡、餐廳消費、考試成績、上課出勤等信息的全面收集、分析和挖掘，并將數據最終處理結果保存于指定的數據庫中，便于其學生或者教師的查看和調用，為實現對重要數據的安全傳輸、存儲和管理，降低系統數據丟失、泄露風險打下堅實的基礎。由此可見，圖書館管理系統、校園系統數據庫等物聯網應用平臺的構建充分體現出了大數據挖掘技術在高校智慧校園建設中的典型應用，為最大限度地提升高校智慧校園建設水平提供重要的平臺支持。

5 結語

綜上所述，在大數據挖掘技術的應用背景下，高校智慧校園建設工作取得顯著成效。因此，對于高校而言，通過充分發揮和利用大數據挖掘技術的應用優勢，為廣大師生打造智慧校園，為教師的教學以及學生的學習提供了極大的便利，同時，還能夠更好地豐富大學生的校園生活，為促進高校教育事業的健康、可持續發展提供有力的保障。