| 标题 | 大数据技术在智慧校园中的应用研究 |
| 范文 | 陈向东 李静蕾 摘要：针对智慧校园建设过程中遇到的问题，分析了智慧校园建设的目标、大数据在智慧校园中的价值，架构了基于大数据平台的智慧校园模型，并论述了智慧校园建设中关键问题及解决方案，最后搭建了基于hadoop的大数据分析系统，以实例给出了大数据及数据挖掘技术在智慧校园建设中的实际应用。 关键词：大数据；智慧校园；数据挖掘 中图分类号： TP399 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）15-0001-02 Research on the Application of Big Data Technology in Smart Campus CHEN Xiang-dong， LI Jing-lei （Xinyang Normal University， Xinyang 464000， China） Abstract：In view of the problems encountered in the construction of smart campus， the goal of the construction of smart campus and the value of big data in the smart campus are analyzed. The smart campus model based on big data platform is constructed， and the key problems and solutions in the construction of intelligent campus are discussed. At last， a large data analysis system based on Hadoop is built. The practical application of big data and data mining technology in the construction of smart campus is given by an example. Key words： big data；smart campus；data mining 1 智慧校園及其建设目标 近年来，高校数字化校园建设得到了快速发展，提升了高校校园建设的信息化水平，但是也遇到了很多挑战，智能终端，移动互联网的普及，尤其以校园海量数据，以及其巨大的附加值没有得到合理利用等等。智慧校园是数字化校园发展的另一个阶段，也是高校信息化发展的大趋势，它综合运用移动互联、大数据、云计算、智能感知等技术，对校园物理环境，生活环境，教学环境，科研动态等进行全面感知，为师生提供综合信息服务，为学校提供全局性数据分析和决策支持，最终实现校园的“智慧”服务及“智慧”管理[1]。 智慧校园建设目标是：建设立体化的数字化校园解决方案，解决校内各信息系统“信息孤岛”问题，整合校内信息数据资源、建立统一数据共享中心、统一数据交换平台、统一身份认证，实现校内资源共享，为师生提供个性化的信息服务，并能实现数据挖掘和分析，为学校决策提供依据。 2 大数据在智慧校园中的价值[2] 高校信息化建设过程中会产生大量的数据，随着智慧校园建设的不断深入，数据量不断增加，师生日常学习生活各项活动都会产生大量数据，比如：教学科研数据、师生消费行为，无线网络感知定位数据等等，这些数据结构复杂，类型不一，对这些非结构化的数据进行有针对性的数据挖掘，分析出数据中潜在的价值，可以为学校科研、教学、管理等提供辅助决策。 大数据的运用提高了高校信息化管理问题，解决了校内数据资源的互联互通，保障高校数据资源可以在各部门之间的流通和共享，学校各部门可以以此为依据，开展教学、科研、管理等工作，实现校内各部门、院系之间的协同发展。 大数据挖掘可以进行深度有效的数据分析，优化教育资源，提高人才培养质量，提供科学决策，缓解高校就业压力。 对校园大数据进行数据挖掘可以为学校提供决策：依据大数据分析技术，对校园日常数据的分析可以为学校提供更加智慧型的校园管理，为学校管理层提供决策服务。 高校大数据分析可以为师生提供全面的信息服务，为师生提供多维度，全方位的信息资源，为师生工作和生活提供更多的便利。 3 基于大数据平台的智慧校园建设架构及关键技术 本文以信阳师范学院智慧校园建设架构为例，图1为智慧校园建设架构模型。建设智慧校园必须解决以下4大关键问题： 3.1 整合数据资源 在数字化校园建设过程中，校内各信息系统数据标准没有统一，数据无法在各信息系统中互通、共享，智慧校园建设亟需解决的问题就是建立统一的数据标准，这也是实现校内信息数据资源共享的必要条件，在智慧校园建设过程中首先要整合各信息系统中的数据资源，统一数据标准。在智慧校园建设时，充分考虑各信息系统之间数据的流动，设计合理的数据库结构，严格遵循高校信息管理标准，保障校内数据资源的共享性、可维护性、可扩展性。对于不符合数据标准的信息系统，应进行数据清洗工作，使之符合共享数据中心数据标准，最终达到校内所有信息系统均能共享数据中心数据的目标。 3.2 建设基于大数据的统一数据交换平台 打破校内“信息孤岛”，建立统一数据交换平台，实现共享数据中心数据能在各信息系统之间无障碍流通，实现信息系统之间数据的同步交换，实现校内数据资源共享。统一数据交换平台要对各信息系统数据进行采集、清洗、加工和整合，建立统一的数据标准。统一数据交换平台是校内各信息系统稳定的数据源，保证数据共享的同时，还要减少信息系统之间的数据冗余，在建立数据共享平台时，以学校人事处和招生就业处数据作为原始数据源，数据共享交换平台数据库提供WebService数据访问接口，对外部信息系统提供数据资源，保持了统一数据共享交换平台具有良好的扩展性、安全性、可维护性以及标准化的数据来源。统一数据共享交换平台通过数据交换机制实现校园共享数据的集中管理和授权，并为用户提供综合信息查询，为决策层提供数据挖掘及数据分析。 3.3 统一身份认证 在数字化校园建设过程中，各信息业务系统的需求导向、角色权限、安全审计机制等不同，即使同一用户，在不同业务系统中会出现不同账号，不同权限，切换业务系统平台认证时需要输入不同账号和密码，增大了丢失认证信息的可能性，以及找回认证信息所带来的成本，用户体验较差，智慧校园在建立统一共享数据平台的情况下，实现统一身份认证是合理的。统一身份认证即是实现统一授权，一次授权认证成功，用户即可自由跳转不同信息系统，实现数据资源在不同信息系统中的互连互通，统一身份认证平台将用户和权限集中管理，各业务平台分开授权，实现各业务系统用户身份统一和单点登陆，提升了智慧校园的访问体验。 3.4 统一登录门户 统一登录门户平台集成了校内所有接入共享数据交换平台的业务系统，对数据资源、用户权限、业务流程等进行高度整合，对用户提供统一登录门户，实现用户权限统一管理，以及个性化的资源访问页面，从安全性、集成性、单点登陆等方面整合了校内信息系统登录认证方式，面向用户统一信息发布模式，便于用户协同工作，开展业务处理，实现订阅消息的及时推送和管理，面向用户提供个性化的服务，这种基于校园网异构应用业务系统的综合信息门户，实现了面向用户的一站式服务大厅模式。 4 智慧校园中大数据分析及应用 基于hadoop分布式数据处理平台的大数据分析系统，如下图2，采集一卡通数据、教务数据，图书馆数据，学工数據等进行深度挖掘，对在校师生学习、生活等行为轨迹进行数据挖掘分析，通过多维度，综合性的关联分析，可以挖掘出一系列的大数据关联模型及服务。系统采用扁平化的UI设计，以一种图表的形式呈现出大数据分析服务，非常直观。生成的大数据报告，一类是供全体师生查阅，以便提高广大师生的生活学习体验；另一部分按角色权限分类，提供给各部门查阅，以便有针对性地提供管理决策服务。本系统主要的生成大数据应用服务有以下几类： 师生画像：根据师生行为数据和师生基本信息属性数据，大数据产品自动为师生打上符号标签[3]。可以根据标签不同，查找符合此标签的人群，方便学校精准管理。例如：通过对学生消费行为信息数据分析，可以在勤工助学岗位筛选、助学贷款申请、餐厅价格调整与就餐人员分流方面做出相应决策；从教师督导评教，学生评教等教学行为，可以对教师教学质量评价，判断其是否需要改变某教学环节。 教学管理：通过对教务系统教学行为数据的分析，可以找出同一门课，不同教师授课教学质量的差异，有利于教师改进教学方法提升教学质量；学生选课人数，可以侧面反映教师教学质量，教学水平及受学生欢迎的程度；对于学生成绩挂科情况分析，向学生和所在院系推送学业预警的消息。还发现了有趣的现象，对学习成绩较好的同学，他们在开水消费、图书借阅、宿舍门禁、食堂消费等行为都很规律，这种好习惯和成绩是否也有一定关系呢？ 优化图书馆管理：通过对图书馆门禁系统及借阅系统的数据分析，可以知道哪些学生喜欢去图书馆，借了什么类型的书；学生进出图书馆次数与学习成绩的成正比的关系；最受欢迎的图书是现当代文学小说；对借阅图书数据分析，发现应用数学专业学生借阅图书频次最高，汉语言文学专业的学生平均每次借阅图书数量最多，这些数据对图书馆管理方面都有很好的依据，来优化图书馆管理制度和提供精细化服务。 学生管理：通过对校内财务信息和一卡通信息的数据分析，可以反映学生欠费情况以及是否家庭贫困；也可以了解到食堂价格与就餐人数的关系、提醒学生避开洗澡高峰、充值时间等；通过电子邮件为师生提供月账单，消费明细等情况。 大学生活全景展示：通过对学生在校生活、学习轨迹的分析，来全景展示学生大学生活的场景等。 5 结语 本文结合信阳师范学院智慧校园项目建设实践经验，论述了依托大数据技术的智慧校园架构及其建设过程中的关键技术研究。虽然大数据技术在智慧校园中的应用为高校的管理、教学、科研、生活等带来了极大的便利，但是，目前基于校园大数据的挖掘技术还处在起步的阶段，数据挖掘分析仍然面临着诸多挑战，相信随着挖掘技术的发展和数据深度分析，大数据将与智慧校园一起来为高校师生提供更加人性化的服务，也必将给高校的教育和管理工作带来质的变化。 参考文献： [1] 李川.基于数据挖掘技术下的智慧校园构建分析[J].电脑知识与技术，2017（7）：10-13. [2] 姚琪.大数据在“智慧校园”中的价值研究[J].南京工业职业技术学院学报，2013（12）：36-38. [2] 潘奇.基于Hadoop技术的高校学生行为分析系统研究与实现[D].北京：北京邮电大学，2014. |
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