大数据环境下高校智慧校园建设分析与探讨.docx

大数据环境下高校智慧校园建设分析与探讨 汪升华摘要：百年大计，教育为先。信息化校园建设一直以来是教育建设的重点。随着云计算技术、物联网技术等新一代计算机信息技术的产生，高校纷纷依托这些新兴技术建设“智慧校园”。智慧校园的建设是利用新兴计算机技术实现校园数字信息化，为广大高校师生及管理人员提供全方位的智能化校园生活和便捷的综合性服务，能为不同的个体提供更为精确的，与众不同的个性化定制服务，让广大师生充分享受互联网技术给高校的教学、学习、科研、生活和管理带来的进步。然而数据的庞大和复杂性使得“智慧校园”的建设面临着诸多挑战，智慧校园的目标还远未达成。“大数据”技术是一种新型的数据分析技术，能对各类型数据进行深度分析，深度挖掘并能为各项服务应用提供智能决策分析，是 “智慧校园”建设不可或缺的一部分。关键词：智慧校园；大数据；教育资源；数据处理：TP393 ：A ：1009-3044（2016）19-0218-03近百年里，人类从电气时代步入信息时代后，数据变成为独一无二的传递媒介，在我们的生活中无处不在。随着互联网和物联网的快速发展，人们的一起日常生活都可以被数据化记录。在2009年爆发了全球性的甲型H1N1流感病毒疫潮，令人感到震惊的是，在该病毒爆发的前几周，自然杂志上的一篇论文准确地预测了H1N1流感的爆发。这篇由谷歌公司工程师们发表的论文利用计算机技术准确分析预测跨领域疫情爆发的论文，随着疫情的蔓延也引起全世界的关注。人们逐渐意识到，这些曾经静静记录在各种数据库里的数据。开始爆发出惊人的价值和巨大的信息，人类已经迈入一个深度挖掘数据的大数据时代1。我国在高校研究大数据中有着得天独厚的条件，根据教育部2016年4月7日发布的数据显示，2015年我国大学生在校人数达到3700万，全世界第一。全国各类高校达到2852所，位居世界第二。在高校里，学生在校园学习生活的各项活动都会产生大量的数据，教师教学、科研等各项数据，以及高校各项日常教务管理等等，日积月累。特别是近年来倡导和建设的智慧校园，使得高校师生日常学习生活以及教务管理产生了海量的数据。对这些数据运用大数据技术，进一步分析和挖掘，就会对“智慧校园”的发展建设提供更为深远的智能决策。1 高校智慧型校园的建设和发展1.1“智慧校园”的概念“智慧校园”是校园信息数字化建设结合物联网、云计算、大数据技术等计算机技术而产生的校园建设的新概念。它以物联网为基础、以云计算、大数据为核心打造的集高校工作管理、教育教学、学习科研、校园生活服务等等综合型智慧校园环境，这个一体化环境以各种应用服务系统为载体，将教学、科研、管理和校园生活进行充分融合2。在智慧校园里，可以通过手机、电脑等现代化工具，结合校园网络，能极其方便地进行学习、教学、科研、管理、生活、服务等活动，实现校园生活学习的全面信息化，达到丰富校园生活，提高教育、教学、管理效率的目的。1.2 智慧校园的总体框架智慧校园建设是将智能化传感器植入和安装到教室、实验室、会议室、图书馆、餐厅和宿舍等地方。并对它们进行一定方式的连接，形成“物联网”，通过服务器和云计算服务中心将“物联网”和“软件系统管理平台”整合，实现全面的信息化智能化，并且采用科学的管理方式对这些信息资源进行处理，为校园师生、工作管理人员提供全方位的数字信息生活环境和方便快捷的办公服务平台。1.3 现阶段智慧校园建设的不足3智慧校园从概念的产生就受到了国家政策的大力支持，以及各大企业的技术支持，但由于高校本身管理的复杂性，以及各部门之间的通信困难，导致尽管在智慧校园高速发展的今天，也在建设上存在一定的困难和不足。主要表现为：第一、高校信息的复杂性，使得学校和师生之间的即时信息沟通能力不强。由于高校信息的种类繁多以及学生的自律性等等问题，以致目前绝大多数高校和学生之间的信息沟通还没有全面实现互联网化，甚至还有许多学校仍然通过布告栏或者辅导员、班长通知的传统方式，而且通过移动互联网传递的即时信息也面临信息数量等限制，无法对不同类型学生进行精准发送等诸多问题，造成沟通效率低下。第二、高校部分机构繁多，信息相对闭塞，智慧管理难。高校机构庞大，部门繁多。各个学院和行政管理部门有各自的网站，甚至有不同软件公司开发的管理系统，难以统一管理。使用不同的平台，导致各类信息资源存储在不同的数据库中，形成诸多“信息孤岛”，数据格式和标准无法统一，从而造成系统中存有大量冗余数据、垃圾数据。第三、大数据缺乏进一步分析和挖掘。由于数据的庞大和复杂性，缺乏有效的系统针对这类数据进行分析和挖掘，例如、学生的图书借阅信息无法跟个性化教学进行关联，学生的消费数据很难跟助学金以及助学贷款进行关联，学生的日常生活行为不能跟毕业方向进行统一分析等等。2 高校智慧校园的大数据2.1 大数据的概念所谓大数据（big data），是指在所涉及的数据资料量规模庞大，无法在响应时间内用人工甚至以往计算机软件进行获取、存储和分析处理的数据集。根据麦肯锡研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合 4，。通俗来说大数据是一个数据体量（Volume）巨大，一般要超过10TB，数据类别特别庞多（Variety），并且要求处理数据速度（Velocity）在合理的响应时间范围内，并且数据的真实性要高（Veracity）的数据集合2.2 大数据分析大数据分析的不是简单对大量数据信息进行传统式数据处理，而是要深度挖掘和关联潜藏在这些数据里更深层次的信息进行专业性的分析。从技术上来说，大数据分析与云计算技术是相辅相成的。大数据无法依托单独的处理平台进行处理，必须采用分布式架构。利用分布式系统对数据进行数据挖掘。故它必须依赖云计算技术对数据进行存储、分析和处理。 2.3 高校的大数据高校是一个时刻都会产生大量信息的地方。特别是智慧校园的建设和普及，使得海量的数据被记录和保存。比如人事处、教务处、财务处等部门管理的基本业务数据，网络教学教案、课件和视频，学校师生查阅资料、上网、论坛留言、微博发文、微信等产生的网络行为数据，校园内通过无线网络而感知的位置数据，学校师生日常的校园消费、活动等日常生活产生的行为数据等等。随着高校智慧校园的建设程度不断的深入和加强，比以往更多的庞大数据信息被存储下来。这对高校来说是一笔庞大宝贵的财富。这些海量的数据信息不仅仅是简单的数据记录，通过分析和挖掘其潜在的价值，会对高校智慧校园的建设产生更为积极重要的作用。例如，通过对“生活行为、课堂成绩、就业”等数据的深入分析，就可以在一定程度上对学校课程的开设，毕业生培养的方向给予指导和建议；通过对学生的图书借阅历史、选课信息以及网上查询资料信息等信息进行综合判断，分析学生的兴趣爱好，从而进行个性化授课定制服务等等。大数据技术的应用将会在高校智慧校园建设中起到举足轻重的作用，使得智慧校园做到更个性化、更智能化。3 基于大数据的高校智慧校园3.1 大数据智慧校园的需求分析现阶段高校在传统智慧校园建设方面已经取得了一定的成就，比如教学方面有了更多的教学手段以及远程教育资源。学生管理方面有了校园一卡通、校园监控等等，提高了学生管理的能力。教务管理方面各部门的信息数据也基本打破“信息孤岛”，实现基本的信息互通。 随着联接实体的不断增多，采集数据的不断扩大，传统的数据架构远远达不到相应的处理要求，大数据更能实现对各类数据进行快速而有效的数据分析，通过深入挖掘数据价值，得出对教育发展方向更有价值的分析结果，更能充分体现校园的智慧特色5。3.2 大数据智慧校园的总体设计为了更完善智慧校园的智能建设，针对传统的数字化建设，引入大数据分析系统，对智能识别、智能监测收集的数据进行清洗、统一存储管理、深度分析挖掘，为高校各类学习、管理、生活服务提供智慧型应用，打造校园智能学习生活一体化信息平台。引入大数据和云计算后，高校智慧型校园体系结构整体设计框架如下图所示，具体说明如下。1）基础设施：安装大量感应识别、监测设备，覆盖校园生活各个区域，对高校师生日常活动产生的信息数据进行收集，通过通信网络上传云存储层，实现对在校师生教学、学习与生活的全面感知，为智慧校园采集数据提供硬件基础。2）智能信息采集与云存储层：采用云存储技术对通过基础设施采集的海量数据采用分布式存储，通过虚拟化技术解决存储空间的浪费，提高存储空间的利用率，并对所有存储资源数据统一整合，实现数据存储的自动化和智能化。3）智能数据管理与云计算层：从存储在云服务端的资源中获取数据并加以管理，并对数据进行清洗、计算，为数据分析提供更有意义的数据信息。4）智慧应用支撑平台：对大数据进行深入挖掘和分析，为各种智慧型校园信息化业务提供数据支持，是智慧校园发挥作用的关键，也是智慧校园建设的重点。4 结束语为促进新形势下教育理念和教育模式的转变，高校“智慧校园”已经取得各方面的一致的认同。大数据技术通过对高校数据进行深入分析，挖掘数据潜在价值，让系统有智能决策的能力，是“智慧校园”建设的核心，也是“智慧校园”中“智慧”的体现。尽管大数据也面临着许多技术性难题，但我们期望随着大数据技术的发展，其必将真正地融入“智慧校园”中，为广大师生提供更为个性化、人性化、智能化的服务。参考文献：1 维克托迈尔-舍恩伯格.大数据时代M. 杭州：浙江人民出版社，2012.2 武汉星讯科技.星讯科技如何实现智慧校园EB/OL.（2014-05-22）.3 互联网+时代，智慧校园四大痛点怎么破？EB/OL.中国教育新闻网.（2015-09-30）.4 大数据时代要有大数据思维EB/OL.中国大数据.（2015-11-3）.5 张玲，温向明.基于大数据的智慧校园建设研究EB/OL.北京：中国科技论文在线，2015. -全文完-