人工智能技術在智慧校園建設中的應用實踐

劉 哲

（貴州食品工程職業學院，貴州 貴陽 550000）

0 引言

在大數據、云計算等新興數字產業快速創新的背景下，新型高職智慧校園建設已成為職業教育信息化發展的重要內容。人工智能作為戰略性新興信息技術，因具有強大的數據處理分析、知識獲取、智能決策等能力，成為推動高職教育智能化轉型，打造全新高職智慧校園的關鍵助力。構建基于人工智能的高職智慧校園體系，將人工智能技術深度融合應用于高職智慧校園信息系統，為學生、教師、管理人員等不同用戶群體提供智慧化服務，已成為高職智慧校園可持續發展的重要研究方向。

1 人工智能技術概述

人工智能是計算機科學的分支，是利用數字計算機或者由數字計算機控制的機器模擬、延伸和擴展人類的智能，感知環境、獲取知識并使用知識獲得最佳結果的理論、方法、技術和應用系統[1]。人工智能技術的主要研究方向包括機器學習、自然語言處理和計算機視覺等。機器學習模仿人類學習的過程，通過海量的數據對算法進行訓練，以達到自我提高的目的。自然語言處理技術專注于使計算機能夠理解和生成人類語言，被廣泛應用于語音識別、機器翻譯等場景。

2 高職智慧校園發展歷程

高職智慧校園是指利用先進的信息技術、網絡技術和通信技術等，對傳統高職校園的教學、科研、管理、生活等各個方面進行深度的網絡化、數字化、智能化和協作一體化改造，為全校師生提供信息化、個性化、智慧化的服務體系和管理模式的智慧學習環境。

我國高職智慧校園的發展歷程可劃分為3 個主要階段。

第一階段始于20 世紀80 年代，主要特征是利用初期的互聯網技術和計算機系統建立基礎的校園信息化架構，重點在于實現教育資源的電子化和數字化，數字校園的概念隨之誕生。數字校園作為高職智慧校園的萌芽階段，提出了如校園一卡通、電子圖書館、電子教案等典型應用，極大地拓展了傳統校園教學和管理的維度[2]。然而在數字校園階段，盡管網絡基礎設備得到建設，數字化資源得到開發，但是這些技術并未給教與學帶來根本性的變革，對教育的支持能力非常有限。

第二階段在2008 年美國IBM 公司提出 “智慧地球” 的概念后開始，國內各高校紛紛著力籌劃和建設智慧校園1.0 版本。借助物聯網和無線通信等技術，提升了校園信息系統的互聯互通和資源共享能力，實現了校園管理和教育教學方式的初步智能化，為師生提供了更加方便快捷的一站式服務。這一發展趨勢標志著高職智慧校園建設開始從數字校園向以現代信息技術為支撐的智慧校園1.0 版本過渡，但是因其只能處理和解決單一、特定的工作任務，所以智慧校園的建設還停留在低層次智慧階段。

第三階段指的是近年來智慧校園2.0 版本的建設階段，人工智能已經成為核心支撐技術。2018 年4 月，教育部頒布的《教育信息化2.0 行動計劃》標志著智慧校園2.0 版本建設階段正式開始。該計劃強調各級學校應積極推動智能教學環境的建設，促進人工智能在校園建設和教育教學中廣泛應用[3]。這一階段的智慧校園不僅在基礎信息化建設上有所提升，而且在智能化教學輔助、精準的學生行為分析以及高效的校園管理等方面取得了顯著進步，展現出更高層次的智能化和自動化特征。

3 構建基于人工智能的高職智慧校園體系

高智能的高職智慧校園體系通過集成人工智能技術優化了校園的管理和運營效率，提升了教學質量和學生學習體驗。體系包含5 個關鍵層次，各層之間高度協同，構成一個高效、智能、互聯互通的智慧校園環境。

3.1 基礎設施層

基礎設施層是高職智慧校園體系的基石，為體系提供必要的硬件和網絡支持。人工智能技術對路由器和交換機的算法優化不僅能夠保證數據高效傳輸，還能為數據采集層提供實時數據流?；A設施層的設施和網絡架構直接影響著上層系統的性能和穩定性。

3.2 數據采集層

數據采集層負責從基礎設施層收集的數據中提取有效信息，數據包括視頻監控、環境監測和用戶行為數據等。這些數據是管理控制層智能決策的基礎，為應用服務層的個性化服務提供必要的信息輸入。

3.3 管理控制層

管理控制層是數據采集層和應用服務層之間的橋梁，利用機器學習算法和大數據技術，處理和分析收集的數據，生成有價值的管理決策。例如，智慧校園中對能源管理的優化決策依賴于數據采集層提供的能耗數據，同時這些決策為提高應用服務層中設施的使用效率提供指導意見。

3.4 應用服務層

應用服務層直接面向高職智慧校園最終服務的教師和學生，為師生提供各種智能服務，如智能助手和個性化學習系統。這些服務的有效性依賴于管理控制層提供的智能決策和指導。應用服務層還收集用戶反饋和行為數據，并傳遞給數據采集層和管理控制層，以優化整個系統的性能。

3.5 用戶體驗層

用戶體驗層是高職智慧校園體系的最終輸出，關注的是用戶與智慧校園交互的直接體驗，從智慧實訓到健康監測的體驗質量直接受到上層服務的影響。用戶的反饋和行為數據又成為基礎設施層和數據采集層持續優化的推動力。

4 人工智能技術在高職智慧校園中的創新應用

4.1 人工智能技術推進個性化教學

4.1.1 自適應學習平臺

自適應學習平臺是高職智慧校園中融合機器學習與大數據技術的創新應用，針對學生的學習習慣、能力及進度等個性化特征，分析和處理學生的學習和行為模式相關數據，有效識別學習的重點和難點，推薦合適的學習內容并定制個性化的學習路徑，為每個學生提供針對性支持。例如，在計算機編程課程中，平臺可以通過分析在校學生的課后作業完成情況和考試測驗成績，識別他們的知識掌握程度和問題解決能力，自動調整教學內容的難易度并針對性布置練習任務。

4.1.2 智慧實訓平臺

智慧實訓平臺集成了虛擬現實與模擬技術，并結合機器學習算法與數據挖掘技術，旨在模擬真實的工作環境和場景，在校園內為高職學生提供實際操作和技能訓練的機會。例如，在汽修課程中，學生可以在智慧實訓平臺創建的模擬環境中練習汽車零部件的拆裝，系統將輔導學生完成操作。智慧實訓平臺的應用為高職教育提供了一個安全且高效的實踐教學環境，教師在平臺上的示范操作也有助于消除師生之間的溝通障礙[4]。

4.2 人工智能技術助力智慧化生活

4.2.1 智能健康監測系統

智能健康監測系統通過傳感器、智能穿戴設備和機器學習算法等，在校園中實時監測和分析學生的健康狀況。系統通過監測心率、體溫、睡眠質量等生理指標獲取健康數據并進行處理和分析，為在校生提供個性化的健康建議。例如，系統在識別到學生的睡眠時間和質量下降后，將在第一時間建議其通過調整作息時間或加強運動等方式來改善失眠的情況。

4.2.2 智能安防監控系統

高職智慧校園中的智能安防監控系統，集成了人工智能的關鍵技術如人臉識別和行為分析，通過實時監控和預警校園內的安全狀況，極大地提升了校園安全管理的效率和精確性。例如，在校園入口安裝的人臉識別攝像頭能夠快速識別學生和教職工并篩查陌生人，避免不法分子進入校園。行為分析技術能夠在校園內監控非常規集聚等異常行為，一經發現系統會立即通知安保人員進行處理[5]。

4.3 人工智能技術賦能自動化管理

4.3.1 智能行政管理系統

智能行政管理系統在高職智慧校園中扮演著核心角色，集成先進的人工智能技術和數據分析算法，為校園行政管理注入智能化和自動化的新動力。該系統通過融合校園各部門的數據和業務流程，構筑一個高效的一體化管理平臺。系統的應用范圍廣泛，覆蓋人事管理、財務處理等關鍵領域。在人事管理方面，系統能夠自動處理教職工的招聘、考核與培訓等一系列工作流程，大幅提升管理效率。在財務管理環節，自動化的預算編制和報銷審核流程確保了財務操作的準確性和透明度。

4.3.2 校園設施智能維護系統

高職智慧校園中的校園設施智能維護系統深度集成了物聯網技術和數據分析算法，能夠全面監測與維護校園設施和設備。該系統通過各類傳感器和聯網設備，實時收集關于設施運行狀況、能源消耗和維修需求等方面的數據，借助人工智能算法進行深入分析和預測。系統還具備自動規劃維護計劃和巡檢路線的能力，極大提高了維護工作的效率和響應速度。智能維護系統主要應用于校園維修中心、后勤管理部門等關鍵場景，不僅提升了設施維護的效率和可靠性，還有效降低了維護成本和能源消耗，使校內設施能夠以更高效、經濟、可持續的方式運營。

5 結語

人工智能技術為高職教育的教學和管理提供了新的發展思路，使得高職教育更加貼合時代發展的需求。智慧校園的建設不僅依賴于先進的人工智能等技術支撐，還需要深入理解教育過程中的實際需求，實現技術與教育的深度融合。