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智慧校园建设与应用随着人工智能和大数据技术的发展，智慧校园建设已经成为当今教育领域中的重要议题。
智慧校园是指运用互联网、物联网、云计算等新兴技术，整合校内教学、管理、服务资源，打造数字化、网络化、智能化的校园。
如今，越来越多的学校开始向智慧校园转型，以提高教育质量，为学生提供更好的学习体验。
一、智慧校园建设的主要内容智慧校园建设包括校园信息化、教务管理、学生管理、教学资源管理、校园安全管理等方面。
其中，校园信息化是智慧校园建设的基础，教务管理和学生管理是中心环节，教学资源管理和校园安全管理则是重要保障。
1. 校园信息化校园信息化是指将校内各个部门的信息资源整合起来，形成一个全面且便捷的信息化系统，并通过互联网和移动终端进行共享和传播。
这一系统可以满足师生对学习、教学、生活等方面的需求，并帮助学校进行决策分析和管理优化。
2. 教务管理教务管理是指对学生入学、毕业、选修课程、学籍管理等方面的管理。
智慧校园可以通过运用大数据技术，进行精确的学生管理和教育质量控制。
例如，通过学生信息化管理系统，对学生的学习情况和成绩进行全面跟踪和评价，帮助教师和家长更好地关注每个学生的学习进展和问题。
3. 学生管理学生管理包括学籍管理、生活管理、心理健康管理、就业指导等方面。
智慧校园可以通过校园门禁、身份识别、移动终端等设备，对学生的进出校园、生活习惯、心理状态等进行全面监测和记录，为学生提供更好的服务和管理。
4. 教学资源管理教学资源管理是指对校内各种教学资源的整合、管理和分配。
智慧校园可以通过网络学习平台、教学资源库、智能化学习课件等方式，为学生提供更多、更丰富、更实用的学习资源，同时为教师提供更便捷、更高效的教学工具和支持。
5. 校园安全管理校园安全管理是指对校园安全进行全面监测、预警和及时应对。
智慧校园可以通过安防系统、智能化监控系统、紧急报警系统等设备，及时发现并处理校园内的各种安全隐患，保障师生的安全和健康。
基于大数据背景下的智慧校园建设随着信息技术的不断发展和大数据的广泛应用，智慧校园建设成为了当前教育领域的重要发展方向和趋势。
利用大数据技术和智能化设备，可以实现校园管理的高效、智能化和数字化，提升教学和管理水平，为师生提供更优质的教育和生活环境。
本文将就基于大数据背景下的智慧校园建设进行探讨和分析。
一、大数据在智慧校园建设中的应用大数据在智慧校园建设中发挥着重要作用，主要体现在以下几个方面：一是数据应用在校园管理中，利用大数据分析技术可以帮助学校更好地进行学生档案管理、教职工管理、学籍管理、财务管理等工作，实现高效、精准和可持续的管理；二是数据应用在课程教学中，通过大数据分析可以更好地了解学生的学习情况和特点，科学调整课程设置和教学内容，提升教学质量和学生成绩；三是数据应用在校园安全中，利用大数据技术可以实时监控校园安全状态，发现异常情况及时进行处理，确保师生的生命安全和财产安全。
二、智慧校园的建设实践针对大数据背景下的智慧校园建设，目前已经有不少学校进行了实践探索。
在校园管理方面，一些学校利用大数据技术进行学生信息管理和教职工信息管理，实现了信息化和数字化管理，并且利用大数据分析技术进行学籍管理和财务管理，提升了管理效率和管理水平。
在课程教学方面，一些学校通过利用大数据分析学生的学习行为和学习数据，进行个性化教学和课程优化，取得了良好的教学效果。
在校园安全方面，一些学校通过大数据技术实现了校园安全监控和预警系统，提高了校园安全防范能力。
三、面临的挑战和问题在大数据背景下，智慧校园建设也面临着一些挑战和问题。
一是数据隐私和信息安全问题，大数据背景下的智慧校园存在着大量的学生和教职工个人信息，如何保护这些信息的安全和隐私是一个亟待解决的问题。
二是技术和设备问题，智慧校园建设需要大量的智能化设备和技术支持，如何统一管理和维护这些设备和技术也是一个难点。
三是管理和运营问题，智慧校园建设需要学校管理者和工作人员具备一定的信息技术素养和管理能力，如何提升他们的素养和能力也是一个挑战。
基于数据治理的智慧校园建设研究目录一、内容综述 (1)二、智慧校园概述 (1)三、数据治理的重要性 (2)四、智慧校园建设中的数据治理策略 (4)4.1 数据治理架构设计 (4)4.2 数据治理流程规划 (6)4.3 数据质量管理与保障 (7)4.4 数据安全防护策略制定与实施 (8)五、基于数据治理的智慧校园建设方案 (9)5.1 建设目标与原则 (10)5.2 整体架构设计思路 (11)5.3 关键技术选型与实施路径 (13)5.4 资源整合与共享机制构建 (14)六、智慧校园建设中的挑战与对策分析 (15)6.1 数据治理面临的挑战分析 (17)6.2 应对策略与建议制定思路 (18)6.3 制度规范与管理机制创新实践探讨 (19)6.4 案例分析与启示意义挖掘研究路径和方向延伸推测 (20)一、内容综述随着信息技术的迅猛发展，智慧校园作为教育现代化的重要标志，正逐渐成为高校改革和创新的新热点。
在智慧校园的建设过程中，数据治理作为核心要素之一，对于提升教育质量、优化管理流程、促进资源共享等方面具有不可替代的作用。
国内外学者对智慧校园及数据治理的研究日益增多，涉及智慧校园建设的目标定位、架构设计、技术应用、风险评估等多个方面。
针对基于数据治理的智慧校园建设研究，仍显得较为薄弱。
现有研究多从技术角度出发，探讨如何利用大数据、云计算等技术手段推动智慧校园的发展；另一方面，较少关注数据治理在智慧校园建设中的战略地位和作用机制。
本文旨在通过对智慧校园建设实践的深入调研和理论分析，明确数据治理在智慧校园建设中的重要性和紧迫性。
结合具体案例，探讨基于数据治理的智慧校园建设策略和方法，为高校信息化建设提供有益的参考和借鉴。
二、智慧校园概述随着信息技术的迅猛发展，教育领域正经历着深刻的变革。
智慧校园作为这一变革的重要产物，正逐渐成为推动教育现代化、提高教育质量的新引擎。
智慧校园的核心在于运用先进的信息技术，整合校园内的各种资源，实现教学、管理、服务等方面的智能化和个性化。
本栏目责任编辑：王力计算机教学与教育信息化基于大数据的中小学智慧校园建设研究李军（吉首大学师范学院，湖南吉首416000）摘要：随着云计算、物联网等新一代计算机技术的兴起,国内外纷纷依托这些新兴技术开始投入"智慧校园"平台的应用研究和建设开发。
智慧校园平台可以实现校园的数字信息化、管理智能化和服务全面化等优势。
本文充分借鉴国内外先进地区的经验，分别从信息的融合、关联，以及存储应用等方面来探究平台建设的可操作性，让广大师生享受互联网技术给学校的教学、管理、交流、生活和服务等带来的进步。
关键词：智慧校园；大数据；融合；体系中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2021)08-0120-02开放科学（资源服务）标识码（OSID ）：1引言随着科技的迅速发展和时代的不断进步，中小学校校园建设逐渐由数字化校园建设转化为智慧校园建设方向转变。
教育部的信息化工作要点（2016）也明确指出：“应加大教育信息化培训和典型示范推广力度，引导各级各类学校开展利用信息技术转变教学模式、改进教学管理的智慧校园应用”。
可以说，智慧校园平台的建设对于促进校园信息处理水平，改进信息服务质量，打造开放式、协同性和智能化的综合管理服务平台，完善各个体系间信息资源的互联互通、共享融合，提高校园管理效率等具有极大的研究价值。
2智慧校园平台应用的现状近年来，“智慧校园”已成为一个热点词汇，研究和实践的案例层出不穷。
当然，英、美等国外发达国家和地区以及我国的香港特别行政区因为文化底蕴和经济条件的历史原因影响，研究条件更为成熟，也取得了令人瞩目的成果。
美国宾夕法尼亚大学推出的集手机卡与银行卡功能为一体的“Penny Card 4”校园卡；加利福尼亚大学推出的能对各方获取信息进行价值分析、智能整理、加工和处理的领导决策系统；英国的诺丁汉大学提供的涵盖了教育教学、科学研究、校园生活和校务管理等各个方面服务为一体的“校园呼叫中心”以及香港浸会大学自主设计和开发的“e 板书在线教学系统”等。
浅谈大数据在智慧校园中的应用随着科技的不断发展，大数据已经成为了各个领域中的热门话题，而智慧校园作为教育领域中的一个重要方向，同样也离不开大数据的支持和应用。
本文将从不同角度探讨大数据在智慧校园中的应用。
大数据在智慧校园中可以帮助学生进行个性化学习。
传统教育模式中，教学资源有限，学生只能按照统一的教学进度和内容进行学习。
每个学生的学习能力和学习方式都有所不同，大数据可以通过收集和分析学生的学习数据，为学生提供个性化的学习内容和教学方式。
通过了解学生的学习习惯、学习弱点和兴趣特长等信息，大数据可以为学生提供精准的学习建议和指导，提高学生学习的效果和兴趣。
大数据在智慧校园中可以帮助学校进行管理和决策。
学校的管理工作繁杂而复杂，需要对各个方面的数据进行收集和分析，以便更好地了解学校的运行状况和问题所在。
通过大数据分析，学校可以实时监测课程进度、学生考勤情况、教职工工作情况等，及时发现并解决问题。
大数据还可以帮助学校进行战略决策，比如制定教学计划、调整资源配置、提升教职工能力等，从而提高学校整体的管理水平和教育质量。
大数据在智慧校园中可以帮助学生选择职业发展方向。
在大数据时代，职业发展变得更加多元化和复杂化，学生在选择职业时需要面对大量的信息和选择。
大数据可以通过收集和分析就业市场的需求数据、行业发展趋势数据等，为学生提供职业发展的参考和指导。
通过对不同职业的数据进行对比和分析，学生可以了解各个职业的薪资水平、就业前景、所需技能等信息，从而更加明确自己的职业发展方向，提高就业竞争力。
大数据在智慧校园中还可以帮助学校和社会进行资源整合和共享。
传统上，学校和社会资源孤立存在，互相沟通和交流不畅。
而大数据技术可以将学校和社会各个方面的资源进行整合，并通过互联网进行共享和交流。
学校可以通过大数据平台将校内的图书馆资源、实验室设备等对外开放，与社会企业、研究机构合作，促进资源的互补和共享，提升教学和科研水平。
大数据在智慧校园中的应用具有广泛而深远的影响。
探究大数据时代高校智慧校园服务平台建设随着大数据时代的来临，高校智慧校园服务平台建设变得越来越重要。
智慧校园服务平台是指利用大数据和先进信息技术，集成高校各类信息资源，提供全面、高效、便捷的服务和管理平台。
该平台可以优化高校的管理，提升教学和研究水平，提高学生的学习和生活质量。
大数据时代的高校智慧校园服务平台可以提升高校的管理水平。
通过集成各类信息资源，可以实现高校各个部门的协同工作，提高管理效率和效益。
学生信息管理、教职工管理、教学资源管理等都可以通过平台来集中管理，提供及时、准确的数据支持，帮助高校管理者更好地决策和规划。
智慧校园服务平台可以提升高校的教学和研究水平。
通过平台上的数据分析和挖掘功能，可以对学生的学习情况进行监测和分析，帮助教师更好地了解学生的学习需求，个性化地开展教学活动。
平台还可以提供丰富的教学资源，如在线教材、教学视频等，为教师的教学提供更多支持。
平台还可以为学术研究提供数据支持，帮助教师和研究人员进行科研工作。
智慧校园服务平台还可以提高学生的学习和生活质量。
平台可以提供各种便捷的学生服务，如在线选课、校园卡管理、宿舍管理等。
学生可以通过平台方便地完成各种手续和申请，减少繁琐的办事流程，提高效率。
平台还可以为学生提供个性化的学习支持，如课程推荐、学习进度跟踪等，帮助学生更好地选课和安排学习计划。
要建设一套高效的智慧校园服务平台也面临一些挑战。
首先是数据安全问题，大量的学生和教职工信息需要妥善存储和处理，确保数据的安全性和隐私保护。
其次是技术和人才问题，建设和维护智慧校园服务平台需要专业的技术支持和人才储备。
高校需要投入足够的资源来培养和引进相关技术人才，确保平台的正常运行和不断创新。
大数据环境下的智慧校园建设与应用随着大数据技术的发展和应用，智慧校园建设也逐渐成为了高校管理和教育教学改革的一个重要方向。
大数据技术的应用，可以为校园管理和教育教学提供更加全面、精准的数据支持，从而实现校园管理和教育教学的智能化、信息化，提高教育教学质量。
智慧校园建设首先需要构建一个稳定和高效的大数据环境。
大数据环境包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等环节。
数据采集是关键步骤，可以通过各种传感器和设备来采集校园内的各种数据，如学生的考勤记录、教室的温度湿度、饭堂的用餐情况等。
数据存储可以选择云存储或者自建存储系统，保证数据的安全和可靠性。
数据处理和分析可以使用各种大数据技术，如数据挖掘、机器学习等，提取和分析有用的信息。
只有构建一个稳定和高效的大数据环境，才能支撑起智慧校园的建设和应用。
在智慧校园的建设和应用中，大数据技术可以应用在校园管理和教育教学的各个方面。
在校园管理方面，大数据技术可以帮助学校管理各类资源，如人力资源、物资资源和财务资源等。
通过对大数据的分析，可以实现校园资源的精细管理，提高资源的利用率和效益。
大数据技术还可以提供校园安全管理和风险预警功能，帮助学校及时发现和解决安全问题。
在教育教学方面，大数据技术可以帮助教师和学生进行教育教学的个性化定制。
通过对学生学习行为和个性化特征的分析，可以为每个学生提供个性化的教学内容和学习资源，提高学生的学习效果和学习兴趣。
智慧校园的应用也需要解决一些问题和挑战。
首先是数据的质量和可靠性问题。
大数据环境下，数据量很大，数据的质量很重要。
如果数据存在错误或者不准确，那么分析和应用的结果也会存在误差。
在数据采集、存储和处理的过程中，需要保证数据的质量和可靠性。
其次是数据隐私和安全问题。
校园内的数据涉及到教育教学、学生信息等敏感数据，对于这些数据的隐私和安全需要进行保护。
在数据采集、处理和分析的过程中，需要采取各种安全措施，如数据加密、访问控制等，保证数据的隐私和安全。
智慧校园建设的技术研究一、背景介绍随着信息化时代的发展，智慧校园建设成为了推进教育现代化的重要途径。
智慧校园建设通过信息技术的应用，将校园内部的相互联系和信息交流变得更加高效，为学生创造更好的学习环境。
因此，智慧校园建设成为了全国各地教育系统推进的一个重要方向。
二、智慧校园建设的特点1.多元化的应用场景：智慧校园涉及到视听教室、数字图书馆、智能教学、智能办公等方面，应用场景非常广泛。
2.高级的应用技术：智慧校园建设需要借助现代化技术手段，如物联网技术、大数据技术、云计算技术、人工智能技术等，来实现各项功能。
3.高度的自动化：智慧校园的建设目的是将学校教育管理和教育服务实现化、自动化，为学生和教职工提供高效精准的服务。
三、智慧校园建设的技术要点1.物联网技术的应用物联网技术是智慧校园建设的基础，可以实现智慧校园内各个实体设备之间的互联互通。
现代化的物联网技术可以通过感知层、传递层、应用层的三层架构，提供高效的数据传输和管理服务。
2.大数据技术的应用大数据技术是智慧校园建设的重要组成部分，可以实现对教育数据的有效挖掘和利用，使得学校教育管理更加科学化。
大数据技术可以通过多维度的数据分析和预测，为学生提供个性化的服务。
3.云计算技术的应用云计算技术是智慧校园建设的核心技术之一，可以实现校内数据的集中管理和共享。
云计算技术可以通过网络云端的数据库、服务器等硬件设施，将学校内部的各项工作数据实现一体化管理。
4.人工智能技术的应用人工智能技术是智慧校园建设的未来方向，可以实现智慧校园内自动化、智能化的学习和管理。
人工智能技术可以通过智能语音识别、机器学习等技术手段，实现校园服务智能化，帮助学生更加高效地学习。
四、智慧校园建设的实施方案智慧校园建设需要全面性、系统性的规划和实施。
实施智慧校园建设的步骤如下：1.需求分析：分析学校内教育服务的痛点和需求，制定切实可行的建设方案。
2.技术选型：根据需求分析，选定合适的物联网、大数据、云计算、人工智能等技术方案，并对技术方案进行概念设计。
基于大数据背景下的智慧校园建设1. 引言1.1 大数据背景下的智慧校园建设在当今信息化与智能化的时代背景下，智慧校园建设已经成为教育领域的重要发展方向。
随着大数据技术的不断发展和普及，智慧校园建设也迎来了更多的机遇与挑战。
大数据背景下的智慧校园建设，旨在通过充分利用学校内外各类数据资源，提高教学、科研、管理效率，优化教学环境，提升教育品质，推动教育现代化发展。
在这一背景下，智慧校园建设不仅仅是信息化设施的搭建和应用，更是教育管理与服务的智能化转型。
大数据技术赋予智慧校园更多的智能和洞察力，为学校的教学、科研、管理等方面提供更为精准、高效的支持和决策依据。
借助大数据分析的能力，智慧校园可以实现对学生学习情况、校园设施使用情况等方面的全面监控和分析，为学校决策提供更科学的参考。
基于大数据的智慧校园建设不仅是一种技术手段，更是一种教育管理创新的实践。
通过充分挖掘和应用大数据资源，智慧校园将有望实现更高效、更智能、更人性化的教育服务，为学生和教师提供更好的学习与工作环境，推动教育事业迈向更高水平。
2. 正文2.1 智慧校园概述智慧校园是指利用信息技术、物联网技术、大数据技术等先进技术手段，将校园内的各种资源进行集成、共享和智能化管理，以提高校园管理的效率和服务水平，为师生提供更加便利、高效、安全的学习和生活环境的一种新型校园模式。
智慧校园的建设是对传统校园管理模式的革新和升级，通过整合校园内的各类信息资源，实现信息化、智能化的管理和服务。
在智慧校园中，师生可以通过手机App或者智能设备随时随地查询校园资讯、课表安排，进行在线选课、缴费等操作，校园设施设备也能实现远程监控和智能化调度。
智慧校园的建设不仅可以提高校园管理的效率和服务水平，也有利于为师生创造更加便利、舒适的学习和生活环境。
通过大数据分析，智慧校园还可以为学校领导提供决策参考，做出更加科学合理的发展规划和管理决策。
智慧校园是未来教育发展的趋势之一，借助大数据技术和智能化平台，可以为教育领域带来更多的可能性和机遇。
智慧校园建设研究课题智慧校园建设研究课题1. 智慧校园的定义和意义在信息技术的快速发展和广泛应用的背景下，智慧校园成为当今教育领域的一个热门话题。
智慧校园是指运用先进的信息技术手段，将教育和管理过程数字化、智能化、数据化的一种现代化办学模式。
它以提升教育教学质量，提高管理效率，实现全面发展为目标，让学校成为实现个性化、差异化教育的平台。
智慧校园建设研究课题的提出有利于深入探究智慧校园的内涵和外延，进一步推动教育现代化。
2. 智慧校园建设的关键要素智慧校园建设需要依托先进的信息技术，包括物联网、云计算、大数据、人工智能等。
其中，物联网技术可以实现校园设施的互联互通，让学校各项活动更加智能化；云计算技术可以使教育资源共享，提高教学效果；大数据技术可以实现对学生学习、行为等数据的分析与挖掘，为个性化教育提供支撑；人工智能技术则可以帮助教师进行教学辅助和信息管理。
除了技术手段，智慧校园建设还需要包括教育理念、人员培训等方面的支持。
3. 智慧校园建设的深化与拓展智慧校园建设初期主要集中在教学环境的数字化和信息技术工具的应用方面，随着经验积累和技术进步，智慧校园建设逐渐深化和拓展。
需要进一步完善教育相关法律法规，明确智慧校园建设的指导原则和监管机制。
需要培养专业化的智慧校园建设团队，包括教师、技术人员和管理人员，提高工作效率和水平。
另外，还需要不断探索前沿的教育技术手段，如虚拟现实、增强现实等，将其应用于教育教学实践中。
4. 智慧校园建设的影响与挑战智慧校园建设的实施将对教育产生积极的影响。
它可以通过提供个性化的学习资源和教育环境，满足学生的多样化需求，提高学习兴趣和主动性。
智慧校园建设也能够提高管理效率，减轻教师的工作压力，释放教师更多的时间和精力用于教学和个别辅导。
但是，智慧校园建设也面临着一些挑战，如信息安全、隐私保护等问题，需要学校和教育部门加强监管和管理。
5. 个人观点和理解作为我的文章写手，我对智慧校园建设的研究课题持肯定态度。
2019.09大数据技术是面向海量数据资源的管理技术,主要包括Hadoop 分布式模块、Hadoop 应用程序、MapRe⁃duce 软件框架、Hive 数据仓库等组成结构,可以完成数据信息的查询、整合、分析与存储等操作。
通过将大数据及云计算技术,应用到高校智慧校园网络的建设中,可以实现多种软件、硬件设备之间的互联互通,强化不同网络服务平台的数据共享、功能拓展,进一步推动高校教务管理、教学及科研服务的智能化。
1高校智慧校园主要内容及建设中存在的问题1.1高校智慧校园建设的主要内容现阶段根据高校不同部门具体业务工作的差异性,可以将智慧校园系统,分为智慧教务、智慧教学、智慧学习、智慧校园生活等组成部分,各部分分别负责校内某一方面的日常事务。
(1)智慧教务系统。
智慧教务系统是对校内各项教学事务的管理系统,包括课程安排、教师选择与管理、课时组织与管理、课后教学成绩评价等。
高校领导或管理部门,会针对智慧教务系统的要求,展开教师教学流程、学生学习过程的监督与评价,并将相应教学评价结果,与教师工资、绩效奖金、职称评定等挂钩,以强化教师课程教学的规范化建设。
(2)智慧教学与智慧学习系统。
智慧教学、智慧学习系统,是一种在线网络教育系统,教师可以搜集网络中的教学资源,制作多媒体网络在线教育课程,并将相关的教学视频、学习资料等,上传至校内网络平台中。
学生可以借助于智能手机、平板电脑等移动设备,进行某一学科专业课程的学习,网络客户端会记录教师教学、学生学习的状况。
(3)智慧校园生活系统。
智慧校园生活系统,是针对学费缴纳、食堂刷卡、洗浴管理等的配套生活系统,可以记录教师、学生等主体的生活状况,并为不同主体提供多样化的生活服务。
例如:当下高校智慧校园所建构的“一卡通”系统,就将学费缴纳、食堂消费、校内乘车、洗浴打水、超市购物等多种业务,集成到智慧校园生活系统中,教师或学生可以刷卡,或者登录智慧校园生活APP 平台,享受一站式校园服务。
1.2目前高校智慧校园建设中存在的问题(1)高校业务管理与服务缺乏有效的对接、融合。
虽然多数高校已建立起数字化校园管理系统,不同校内主体可以通过网络平台,对各项行政事务、教学事务、日常生活事务等进行处理,但不同校园业务之间缺乏对接与融合,网络数据资源无法形成共享,这成为智慧校园建设面临的主要问题。
比如高校管理部门只负责某一项学院事务,而不同业务存在着不同的信息管理平台,教师或学生主体只有到具体地点,才能完成行政事务的实地办理。
而且不同行政业务的网络应用较多,用户只有通过不断下载多种软件APP,才可以在网络中进行事务的处理,这显示出校园业务流的闭环化、数据信息的孤岛化,为校内人员的信息业务办理带来较大困难。
基金项目：2019广西高校中青年教师科研基础能力提升项目《基于大数据时代下的智慧校园构建研究》,项目编号2019KY1018。
作者简介：徐勇(1979-),男,硕士,讲师,研究方向:软件工程。
收稿日期：2019-06-12大数据环境下的智慧校园建设与应用研究徐勇（广西民族大学相思湖学院，南宁530000）摘要:我国高校校园网络建设，已经由数字化校园网转变为智慧校园网，特别在大数据、云计算等信息技术快速发展形势下，高校开始对网络中的数据资源、服务项目等进行整合，运用大数据智能信息处理技术，展开教务管理、课程教学、学生学习、生活管理等数据的挖掘与处理，加强不同业务系统之间的数据交流、服务融合，来推进智慧校园网络的建设。
主要探讨了大数据等信息技术在高校智慧校园建设中的应用策略，从而为不同行为主体的数据分析、决策提供依据。
关键词:大数据；智慧校园；建设；应用1012019.09(2)高校课程教学质量评价、学习考评形式化。
专业课程教学为高校最重要的事务之一,而教师教学质量、学生学习情况的好坏,又决定着学生未来的就业与职业发展。
但当下高校智慧校园建设,仍旧未构建与之相配套的教学考评体系,仍旧将学生的考试成绩,作为教师教学、学生学习评价的主要参照因素。
这一问题产生的原因,在于高校没有引入大数据云计算教育平台,也就无法根据大数据教学指标的指导,对学生课程学习状况进行数据挖掘与分析,对教师课程教学环节、在线教学内容等作出规范,由此使得高校教学质量评价、学习考评过于形式化,不能体现学生真实的理论学习、专业技能掌握状况。
2高校智慧校园建设中应用到的大数据技术2.1大数据技术的主要架构大数据技术为智慧校园建设所用到的重要技术,包括Hadoop 系统、HDFS 分布式文件系统、Spark 并行计算系统等组成。
其中Hadoop 系统为大数据技术的主要框架,Hadoop 作为分布式数据计算平台,包含Hive 数据仓库、HDFS 文件系统、NameNode 访问控制模块、DataNode 请求响应等部分。
HDFS 文件系统负责存储数据信息,Hive 数据仓库负责查询HDFS 中的数据,NameNode、DataNode 为运行在HDFS 文件系统中的软件,NameNode 负责文件名称空间的管理、外部访问控制,DataNode 负责客户请求的响应、发送与接收数据的响应。
2.2智慧校园建设中的大数据抽取、清洗、转换和分析高校智慧校园中数据的抽取、清洗、转换,主要利用开源ETL 工具Kettle,进行数据处理脚本的编写与运营,来完成网络中各软件系统数据的采集工作,并将数据存储至结构化数据库MySQL、非结构化数据库Hive 等。
首先数据抽取会使用DBMS、ODBC 等提供的数据库链接,从DW、Hive、Hbase 等数据仓库服务器中,抽取需要的数据源文件,然后将源数据转变为.txt 或.xls 格式,导入至ODS 数据仓库中。
特别对于海量数据的网络系统,则要采用增量抽取方式,根据ODS 数据仓库中记录的时间戳,从高校教务管理、业务记录等平台,进行教务管理数据、教学数据等的抽取。
之后数据清洗是对不符合要求数据的清除、结构转换,包括数据噪声去除、无关数据清除、错误或重复数据去除,数据清洗可以被用到DW 数据仓库、TDQM 数据质量管理等系统中。
在海量高校业务数据清洗过程中,可以对多个数据仓库、数据源中的数据信息,进行合并与集成处理,然后利用SQL 数据清洗工具,对不完整业务信息、错误或缺失的数据内容进行清洗,包括数据格式、日期格式不正确,以及数值输入错误等数据的抽取、清洗和修正,并及时更新清洗后的优质数据信息。
最后,对清洗过的数据进行转换,数据转换包括为数据类型、数据粒度的转换,比如进行XX0001、YY0001等数据编码的统一转换,还要根据不同业务系统的数据需求,进行数据粒度、精细度的转换,并对转换后的不同粒度数据,存储至数据仓库中完成聚合。
在完成所有数据处理后,要展开结构化数据、非结构化数据的智能分析,将数据处理结果显示到可视化平台中。
3大数据环境下的智慧校园建设与应用策略3.1依托大数据技术建构的智慧校园信息服务框架高校智慧校园的建设,要按照高校领导、教师及学生的日常事务需求,开展多种多样的智慧服务,包括办公管理、教学管理、学生管理、移动校园、综合信息等服务。
而当前高校所建构的智慧校园信息服务框架,通常利用大数据技术、云计算平台及后台数据库等软硬件,搭建基础层、大数据支撑层、智慧服务应用层、展示层等层级,并对不同业务系统的数据信息进行挖掘、整合处理与分析等,来完成校园内行政管理、教育教学、教师及学生信息管理、日常生活服务提供等工作,具体构架如图1所示。
(1)基础层。
校园网络为高校智慧校园的基础层,主要包括基础网络设施、有线/无线网络等,可以构建起多种硬件设备互联的物联网体系。
在不同网络设备通信、数据传输的过程中,通常借助于物联网组网技术,图1展示层一站式校园信息服务网站及客户端应用层智慧服务办公管理服务教学管理服务学生管理服务综合信息服务移动校园服务大数据支撑层校园一卡通统一身份认证统一内容管理数据挖掘引擎数据交换与通讯云平台服务器、后台数据库基础层基础网络设施有线/无线网络102以及无线传感器模块、IP协议,进行不同云平台服务器、数据服务器、客户端节点的数据通信控制。
而且智慧校园网络的基础层,还存在网关防火墙、延迟容忍网络防火墙等通信协议,能够有效过滤未经允许的、异常的数据访问、信息查询,从而尽可能保障校园网络中数据通信、传输与存储的安全性。
(2)大数据支撑层。
大数据支撑层为智慧校园的核心层级,其中包含着数据采集、分析与存储的软硬件设施,如云平台服务器、MapReduce数据挖掘引擎、Hive 或Hbase数据仓库、HDFS分布式数据储存等模块,不同模块分别负责大数据信息的挖掘、交换、整合处理与存储。
通过主数据管理平台、应用平台等体系的建立,可以通过历史数据、业务系统数据、代码数据等进行挖掘与分析,完成用户身份认证、一卡通管理、校务内容管理等活动,并形成校园内不同系统的互联互通、数据资源共享。
(3)应用层与展示层。
智慧服务应用层主要为高校师生提供多种服务,其涵盖应用软件、移动硬件设备等组成结构,可以提供办公、教学、科研、日常事务等多方面服务。
教师及学生能够通过智能手机、平板电脑、PC,登录校园信息服务网站或移动客户端,访问校园网络平台中的业务系统及服务端口,来完成公共业务办理、教务及教学管理、个人信息管理和数据资源获取。
例如:学生进入在线教育学习平台,就能够进行专业课程内容的学习、多种学习资料的下载,因此高校智慧校园的应用层级,能够满足不同校内用户智慧教学、智慧学习、生活服务等网络需求。
3.2高校智慧校园建设的数据整合、业务服务整合流程(1)高校智慧校园建设的数据整合流程。
当前高校智慧校园海量数据内容的采集与整合,通常依托Hive 数据仓库、主数据管理平台等系统模块,对某一业务系统中的数据资源进行整理提取出重要的数据字段,并将其存储至大数据平台的后台数据库中。
在这一数据整合流程的执行中,数据挖掘引擎MapReduce通常会从原有数据库中,抽取出重要的数据源文件,并将其存储至ODS数据仓库,这样既能够保证原有数据的完整性,又可以不断对现有数据信息进行实时更新与回填,从而实现不同业务系统中数据的统一性、标准性与准确性。
(2)高校智慧校园建设的业务服务整合流程。
高校多种业务服务的实施,主要利用面向服务的架构模型(SOA),为师生等群体提供不同功能单元的服务。
SOA 业务建模是一种应用程序,与网络操作系统、硬件平台互相分离的服务架构,智慧校园不同业务功能的对接与实现,会通过各种服务接口进行连接,这种业务服务整合模式,不仅能够保证不同服务的互相独立运行,而且也能更加方便地对业务信息系统进行功能拓展,加强多种信息平台之间的数据交换与通信。
其中云计算平台、后台数据库及服务器等设备,可以保证原有数据平台数据连接、功能拓展的开放性,同时也会设置“私有云”云服务模式,构建校园网关防火墙、网络边界路由等防护措施,来避免不明用户对校内数据资料、公共服务的窃取。
