高職院校智慧校園建設大數據應用研究①

朱軍文，吳漢強

[摘 要] 隨著云計算、大數據、物聯網、移動技術和社交網絡的迅速發展與廣泛應用，學校的信息化迫切需要從數字化校園向智慧化校園轉型，主要對大數據技術在智慧化校園中的應用進行探討，期望能為智慧化校園建設獻計獻策。

[關 鍵 詞] 智慧校園；大數據；物聯網

[中圖分類號] G717 [文獻標志碼] A [文章編號] 2096-0603（2017）31-0022-03

一、智慧校園

現在關于智慧校園的研究和文章很多，那么，什么是智慧校園呢？一般來講，就是關于校園的智能化，校園的工作環境智能化，教師的教學科研、學生的學習生活、學校的管理安全越來越智能化。當然，智慧校園不僅需要技術支持，而且需要教育理念支持。高速網絡的發展、信息技術的發展、物聯網、云技術、大數據技術的發展都對校園的智能化起到推動作用，然而，怎么樣把這些技術的應用與現有的教育理念結合起來，諸如自主學習、個性化學習等，又值得我們深思。

當前，高職院校基本已經完成了數字化校園建設，正處在向智慧化校園過渡的階段。高職院校大都建立了諸如校園網、OA辦公系統、教務管理系統、圖書管理系統、學工管理系統、就業管理系統、后勤管理系統等信息化平臺，為高職院校的教學、科研和管理提供服務，隨著移動技術的發展，有線網與無線網無縫結合，實現了在校園內可以隨時隨地上網，隨著物聯網的普及，物聯網的節點產生的數據是海量的，而且是實時的、源源不斷的。對高職院校來講，需要與時俱進，融合這些新技術，創建智慧校園環境，共享專業教學資源和信息資源，為學校教學、科研、管理服務，為學生學習、生活服務，為企業和社會提供信息、培訓服務。

二、大數據應用

大數據，簡單地講，就是數據量非常大，海量數據。隨著網絡應用的普及、物聯網的發展，特別是數字化傳感設備的大量使用，出現了海量的數據，這些數據有的是有用的、有的是無用的，有的對一些人無用，但對另一些人有用，有的看似無用，但實則隱藏著有用的東西，需要通過數據挖掘技術提取。大數據技術則是對海量數據如何獲取、存貯、利用、安全等應用的技術，如圖1大數據標準體系框架所示，大數據標準體系包括七大組成部分：（1）基礎——術語和參考架構。（2）數據——數據資源和交換共享。（3）技術——大數據集描述、處理生命周期和互操作技術。（4）平臺/工具——系統級產品和工具級產品。（5）管理——數據管理、運維管理和評估。（6）安全和隱私——方法指導、檢測評估和要求。（7）行業應用——工業大數據、電子商務大數據等。由此可見，我們平時所說的大數據，狹義上是海量數據，廣義上還應包含各種大數據技術及應用。

三、高職院校智慧校園大數據應用建設

大數據之“大”不僅是數量大，而且“價值”也大。對高職院校來講，需要根據教育的應用目的進行數據過濾和清洗，然后，從海量數據中挖掘相關聯系、發現潛在問題、判斷發展趨勢，從而用大數據技術優化資源配置、實現個性化學習、促進公平、提升教育質量和輔助教育決策等，實現大數據在教育中的價值。

智慧校園中的海量數據從哪兒來？主要有這樣一些途徑：（1）現有校院網、各院、系、部門的局域網。（2）物聯網中的各種傳感器。（3）移動網絡。（4）手機、校園卡、指紋、臉譜等身份識別。（5）教學過程，如課堂教學、考試、測評等。（6）教育管理，如家庭信息、學校教職員工的信息。（7）教學科研，包括論文發表、設備采購、耗材使用等。（8）校園活動，如圖書借閱、健康運動、上機上網等。

這些來自于不同系統中的各類數據，有結構化的數據庫、半結構化的日志或者電子表格，以及非結構化的文檔、圖片、視頻、聲音等。每種不同的數據都有各自的概念體系和組織邏輯，因此，需要將不同的概念連接起來，形成知識的融合，并在融合知識的基礎之上建立數據分析，再將分析結果運用于校園的智慧化。這些結果按開放共享程度不同有以下形式：（1）數據在網站上可用（任意格式）。（2）作為結構化數據可用（比如Excel，而不是掃描圖）。（3）以一種開放的、非專屬的形式可用（比如XML）。（4）除了使用開放的格式，使用統一資源定位符（URLs）識別使用來自W3C的開放標準和推薦事物。（5）除了使用開放的格式和URLs識別事物，鏈接數據到其他用戶的數據，提供上下文環境。

因此，需要建立完善的數據庫系統，減少因條塊分割造成的數據不一致、不統一，更好地進行數據共享。加強大數據的貯存管理，建立自己的存貯空間設備，最好是租用現有的大數據公司的存貯空間，這樣可以節省設備的費用和管理的費用。另外，這些公司還提供大數據應用方面的優質服務，比如安全管理、數據挖掘工具等。加強大數據的安全管理，特別是權限管理。加強大數據的應用開發。參照表1信息技術大數據通用規范，建立完善的數據庫系統，還需要全面考慮大數據的功能性、可靠性、兼容性、安全性、可擴展性、維護性、易用性等方面的內容。

建立完善的數據庫系統是建立智慧校園大數據應用所必需的，但還有一些內容也是應該考慮的：（1）數據戰略，確定數據管理愿景、目標等內容，是各項職能任務有序開展的高階指南。確定管理功能及內在關系，結合實際情況，設計或選擇一個數據職能框架，界定數據管理和數據應用的各項功能，并在實踐中持續檢驗其合理性和完整性。確定任務藍圖及優先順序，先評估數據管理和數據應用的現狀，確定現實與愿景、目標之間的差距，然后根據數據職能框架制定階段性數據任務藍圖，并確定優先級實施步驟。對落實執行過程進行評價，對數據相關工作的開展進行定期評估，有利于戰略的執行和調整。（2）數據治理，對數據資產管理行使權力和控制，指導其他數據管理職能如何執行。其中，組織架構、崗位設置、團隊建設、數據責任等內容，是各項數據職能工作開展的基礎。數據制度建設則是保障數據管理和數據應用各項功能的規范化運行，建立對應的制度體系，是數據治理溝通和實施的關鍵依據。（3）數據架構，定義數據需求、指導對數據資產的整合和控制、使數據投資與業務戰略相匹配的一套整體構件和規范。針對組織經營、管理、決策活動中的數據信息需求，建立一系列結構化的主題域數據模型、概念數據模型、邏輯數據模型和物理數據模型及信息價值鏈分析。確定一個相對合理的最佳數據采集存儲系統，制定歷史數據的存儲策略和系統數據主副本間同步機制。組織內部及與外部合作伙伴或監管機構信息系統間的數據交換報文標準，提高數據交換的靈活性、適應性和效率，實現將組織內、外部的多種數據整合在一起，建立能夠進行復雜數據加工處理、便捷訪問數據的環境，供組織內的各級用戶根據需要和安全權限訪問或使用數據。形成不同類型的元數據，元數據一般分為業務元數據（如業務術語、業務規則）、技術元數據（如數據表結構、文件結構等）、操作元數據（如數據的更新時間、更新頻率等）和管理元數據（如數據的負責部門、負責人等）等。（4）數據標準，為各個信息系統中的數據提供規范化、標準化的依據，是組織數據集成、共享的基礎，是組織數據的重要組成部分。創建、審批、修改和發布統一的業務術語、業務數據、參考數據和主要數據標準等。（5）數據質量，反映數據滿足用戶使用要求的程度，根據業務需求及數據要求制定來衡量數據質量的規則。數據質量需要進行動態、實時監控，從而獲取數據質量問題，并向數據質量監控人員進行告警，及時掌控數據風險。同時對數據質量檢查過程形成的數據質量問題及累積的各種信息進行匯總，確定影響數據質量的原因，評估影響數據質量的級別，確立數據質量改進目標，根據數據質量分析的結果制定、實施數據質量改進方案，并制定數據質量問題預防方案。（6）數據安全管理，是計劃、制定、執行相關安全策略和規程，確保數據信息資產在使用過程中有恰當的論證、授權、訪問和審計等措施。確保合適的人用正確的方式使用和更新數據，對所有不適當的訪問和更新數據進行限制。數據安全管理是在數據安全標準和策略的規劃下統一對組織數據安全的管理工作、通過對訪問的授權、分類分級的控制、監控數據的訪問等多方面來進行數據安全的管理工作，滿足數據安全的業務需求和監管需求，實現組織內部數據安全周期的數據安全管理。數據安全管理通過審計負責經常性分析、驗證、討論、建議數據安全管理相關的政策、標準和活動。（7）數據應用，通過對組織數據進行統一的管理、加工和應用，對內支持業務運營、流程優化、營銷推廣、風險管理、渠道整合等活動，對外支持數據開放共享、數據服務等活動，從而提升數據在組織運營管理過程中的支撐輔助作用，同時實現數據價值的變現。數據應用可以通過對數據分析（探索性分析、挖掘建模等）實現對組織各項經營管理活動提供數據決策支持、評價推廣等活動。數據應用可以提供數據開放共享，按照統一的管理策略對組織內部的數據進行有選擇的開放，同時按照相關的管理策略引入外部數據供組織內部應用。數據應用可以提供數據服務，通過對組織內外部數據的統一加工和分析，結合公眾、公司和行業的需要，以應用的形式對外提供數據服務，實現數據跨領域、跨行業的有償或者無償服務。（8）數據生命周期，在數據全生命周期中實施管理，確保從宏觀規劃、概念設計到物理實現，從獲取、處理到應用、運維、退役的全過程中，數據能夠滿足數據應用和數據管理需求。首先，對業務運營、運營分析和戰略決策過程中產生和使用的數據的分類、含義、分布和流轉進行描述，識別并定義所需的數據，確定數據需求優先級并以文檔化的方式對數據需求進行記錄和管理。然后，設計、實施數據解決方案持續滿足組織的數據需求過程，數據解決方案包括數據庫結構、數據采集、數據整合、數據交換、數據訪問及數據產品（報表、用戶視圖）等方案。另外，對數據采集、數據處理、數據存儲等過程進行日常運行和維護。最后，對歷史數據的管理，根據法律法規、業務、技術等各方面需求設計歷史數據的保留和清除策略，執行歷史數據的歸檔、遷移和清除工作，確保組織對歷史數據的管理符合外部監管機構和內部業務用戶的需求。

高職院校智慧校園中大數據應用得如何，我們可以通過數據能力成熟度評估模型（DCMM）來衡量，如表2 DCMM數據能力成熟度評估所示，該模型列出了多項評估指標供我們參考。當然，大數據應用的建立不是一蹴而就的，而是不斷優化、逐步改善的過程。

四、智慧校園、物聯網和大數據展望

智慧校園離不開大數據，大數據促進智慧校園的發展，物聯網是大數據產生的催化劑，物聯網的應用使大數據永不枯竭，三者不斷融合，相輔相成。大數據的開放共享應用程度、物聯網節點的多少與自動化程度都對校園的智慧化起到巨大的推動作用。

參考文獻：

[1]黃蔚.教育大數據：真能“算”準你的未來[N].中國教育報，2017-06-17.

[2]姚剛，張曉祥，李金.基于移動平臺的醫院管理決策系統研究[J].計算機與數字工程，2013（8）：1291-1293，1384.