基于大数据的智慧校园建设框架研究
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作者:李华勇 满冬
摘 要 随着信息技术的快速发展，大数据已经成为推动教育变革的重要力量，大数据与教育结合成为发展智慧校园的必然要求。通过分析智慧校园建设的现状和问题，提出基于大数据的高校智慧校园架构设计，探讨基于大数据的智慧校园建设优势、问题与需求分析。
关键词 大数据;智慧校园;教育信息化;数字校园
中图分类号：G717 文献标识码：B
文章编号：1671-489X（2020）10-0008-03
Abstract With the rapid development of information technology， big data has become an important force to promote the reform of edu-cation. The combination of big data and education has become an inevitable requirement for the development of smart campus. Based on the analysis of the current situation and problems of smart campusconstruction， this paper puts forward the architecture design of smart campus based on big data， and discusses the advantages， problems and demand analysis of smart campus construction based on big data.
Key words big data; intelligent campus; educational information; digital campus
1 前言
智能时代背景下，大数据、人工智能、物联网等新兴技术飞速发展，已经深刻影响教育的形态，高等教育发展到了转型升级的关键时期。《教育信息化2.0行动计划》中指出，依托各类智能设备及网络，开展智慧教育创新研究和示范，推动先进技术支持下教学模式变革和教育生态构建。新时代赋予高等教育新的使命，构建基于大数据的智慧校园，推进大数据支持下的教育教学创新，成为高校教育信息化发展的必然选择。
2 智慧校园建设中存在的问题
高校在信息化建设进程中，构建了数字校园服务平台和各类业务管理系统，积累了大量教学、科研等方面数据，但也暴露出以下几方面的问题。
顶层设计不足，存在盲目建设 智慧校园缺乏统一发展规划、统一数据标准、统一数据运行机制[1]。各管理系统建设局限于本部门的业务需求，应用单一且分散独立，造成数据流程断裂，不具备业务协同能力。具有业务关聯的管理系统建设存在模块功能重叠现象，造成多头数据，系统数据混乱。功能不衔接与重复建设造成人力、物力、财力等资源浪费，信息系统使用效率低下。
数据管理不足，信息孤岛严重 教学、科研、学生管理等管理系统建设基本完成，但由于缺乏统一的数据标准和数据中心，业务系统数据不统一，无法进行有效信息交换，数据孤岛问题突出。业务系统间无法实现数据共享和业务协作，数据在多个系统中重复录入，形成大量冗余数据和错误数据，造成学院基础数据和应用数据不准确。
数据处理能力不足，设施亟待更新换代 业务承载能力不足，部分院校的核心机房服务器老化，数据计算和存储能力远不能满足业务应用需求。受设备和经费的限制，校园网络带宽低，主干网络带宽多为千兆、单核心交换，网络环境已经不能满足实际的教学应用需求，网络拥堵现象严重。随着智慧校园建设的开展，大数据流量将成倍增长，设施亟待更新换代，形成高效、安全、稳定的基础网络。
师生获得感不足，智能化程度不够 学校各类应用信息系统服务覆盖的业务部门和群体对象较为单一，缺乏有效的大数据挖掘和数据分析，数据资源的利用率不高。智能化程度不高，广大师生能够直接从中受益的应用较少，特别是智能化移动应用服务平台，不能满足实际需要，以数据驱动教育智能尚未能完全实现。
3 基于大数据的智慧校园内涵与特点
基于大数据的智慧校园是指综合运用大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术，实现对校园物理环境的全面感知，将学校教学、科研、管理及校园生活等各项核心业务的数据有机融合，智能采集师生群体的学习、工作情景和个体特征的大数据，集智能控制、智能管理、智能互动、智能分析等于一体的教育生态系统。基于大数据的智慧校园具有以下特点。
1）教学环境智能化：通过大数据采集、数据模型构建，建成集智能化感知、控制、管理、互动、数据分析等功能于一体的教学环境。
2）教学资源个性化：运用大数据分析技术，针对每个学生的学习情况和能力，推送个性化学习资源，实现因材施教。
3）教育管理可量化：运用大数据可视化技术，实现直观、准确、高效的教育资源与业务管理，使基于教与学的行为数据的决策更加可靠。
4）校园服务人性化：通过运用大数据挖掘、智能推送等技术改变数字校园的交互方式，提高信息应用的预见性和准确性，实现高效的智慧化服务。
4 基于大数据的智慧校园建设
智慧校园建设框架采用基于大数据的体系架构设计，系统内部各功能模块采用松耦合设计。智慧校园建设框架总体横向分为三个平台，分别为基础平台、数据平台和应用平台;纵向包含三个保障体系，即数据标准体系、信息安全体系、运维服务体系[2]。基于大数据的智慧校园整体框架如图1所示。
基础平台 1）智能感知层。通过物联网传感器、网络感知设备、各类管理系统等，跨平台实时采集各种基础数据与状态数据，实现对师生的教与学状态、校园生活状态、校园基础设施状态、实验实训设备状态等全面感知，是大数据采集的终端数据源。
2）网络通信层。综合采用有线网络、无线网络、物联网、设备网、5G通信及时传输各种数据，实现泛在的接入、高速的互联、先进的应用，是大数据智慧校园的网络基础[3]。
3）计算层。建设“云平台+云安全+超融合”架构的超融合数据中心，实现资源、业务、数据集中承载和统一调度，扩充中心存储容量，充分保障冗余和备份，满足课程资源、管理服务的需要。建立数据容灾中心，保护极端条件下的数据安全。
数据平台 利用大數据技术构建数据平台，作为唯一数据源，向各应用系统和数据分析系统提供完备、有效、可信的基础数据，包括数据接口管理平台、大数据管理平台、大数据分析服务平台[4]。
数据接口管理平台提供统一的数据接口管理，实现系统之间数据的实时交互与共享。平台主要提供核心数据接口调用，解决系统之间数据交互的壁垒问题，实现库与库之间的联动。通过平台设置接口权限，完成系统之间的数据接口服务，实现各业务系统的流程贯通、跨部门跨业务实时数据的交互与共享。
大数据管理平台构建主数据库，根据全量标准建设全量数据库，覆盖整个学校业务域，建设历史数据库模型。从业务系统中提取核心数据，进行数据清理，形成统一的、完整的、准确的权威主数据。建设基于全量数据库的各类型可临时图形化配置的输入输出接口，实现数据的共享服务。通过管理平台，实施数据仓库目录管理、整合管理、质量管理、安全管理，保证数据准确性、可用性、可靠性。
大数据分析服务平台面向各个角色，实现全校跨业务的信息数据统计与分析的应用服务。利用专业的报表工具、数据展现工具、图表秀工具等多种工具，全方位、多角度进行数据展现。数据分析平台分别从校情分析和专题分析两个维度对学校的数据加以展现和分析。
应用平台 将分散在各领域的流程有效地整合起来，以先进的“微服务”理念，构建一站式服务中心，实现教学、学工、人事、科研、财务、一卡通、办公审批等业务在网上一站式办理，为师生提供基于移动的高效信息服务。通过工作流程开发平台，职能部门可以根据自身业务需求，编制审批流程，自定义业务表单。
数据标准体系 建立符合智慧校园建设实际，涵盖数据定义、数据应用、数据操作等多层次的数据标准体系，形成系统信息的统一参照系统，包括数据分类、数据编码、数据字典、数字地图。建立数据标准管理系统，为数据中心提供标准规范，保证信息的高效汇集和交换，包括元数据标准、交换规范、传输协议、质量标准等。数据标准管理平台实施标准全生命周期管理，对组织结构实施维护收集、整理、创建、发布、物理化、升级全链管理。
信息安全体系 信息安全体系包括智慧校园安全管理系统、安全防护系统、安全运维系统，对应配备新一代网络出口防火墙、新一代服务器防火墙、上网行为管理设备、日志审计设备等安全设备，实现对校园网的入侵检测与防御、病毒防护、内容过滤及上网行为管理，保障智慧校园数据的安全、可靠、稳定运行。
运维服务体系 运维管理体系主要包括机房环境及设备管理、网络运维管理、虚拟化平台和应用服务管理。在运维系统可视化基础上，实现运维智能化，主要由故障预测、故障定位和故障自我修复系统组成[5]。故障预测系统是利用大数据和人工智能技术，对运维数据进行纵向挖掘分析的系统。故障定位系统通过整合、统计、分析以往故障信息和运维人员的经验，建立分析模型，自动识别故障特征，自主发现和有效定位，自动提供最优解决方案，实现故障自我修复。
5 结语
基于大数据的智慧校园建立了“三平台，三体系”智慧校园框架体系，实现了多终端跨平台的全量数据采集，建设大数据中心并基于大数据的挖掘及分析，为师生提供更加高效、便捷、智能化的服务，为高校破解人才培养瓶颈、创新服务管理模式提供有力支撑。在全国高校“双一流”建设大背景下，各高校应立足自身现实情况和优势特色做好智慧顶层设计，推动基于大数据的智慧校园建设，创新推进体制机制，开展教育模式变革和生态重构，赋予教育教学新的形态。
参考文献
[1]杨现民，唐斯斯，李冀红.发展教育大数据：内涵、价值和挑战[J].现代远程教育研究，2016（1）：50-61.
[2]中国国家标准化管理委员会.GB/T 36342-2018智慧校园总体框架[S].北京：中国质检出版社，2018.
[3]刘邦奇，袁婷婷.智能教育系统的总体架构及区域实践模式研究[J].远程教育杂志，2019（3）：103-112.
[4]余鹏，李艳.基于教育大数据生态体系的高校智慧校园建设研究[J].中国电化教育，2018（6）：8-16.
[5]郭庆利.基于大数据的高校智慧校园数据中心运维研究[J].信息与电脑：理论版，2019（2）：9-10.
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