基于大數據和人工智能的高校信息化服務研究

楊 龍

(福州大學 信息化建設辦公室， 福建 福州 350108)

國務院《促進大數據發展行動綱要》和教育部《高等學校人工智能創新行動計劃》等文件的出臺，促進了我國大數據和人工智能技術的發展,也推動著高校信息化服務的變革。如何充分利用高校體量龐大、類型豐富的數據資源，發揮大數據和人工智能技術在高校管理決策制定上的支撐作用，大力推動基于人工智能的學校教學變革和學校治理方式變革，構建支持終身在線學習的智能化學習平臺，已經成為高校信息管理服務部門所面臨的主要任務[1]。

1 大數據和人工智能的信息化服務價值

1.1 大數據和人工智能的特征與關系

大數據研究在全球范圍內得到了廣泛關注，已成為我國國家戰略[2]。作為一類重要的信息資源，大數據以其復雜性、決策有用性、高速增長性、價值稀疏性、可重復開采性、功能多樣性等特征，成為支持管理與決策的重要資源[3]。

人工智能技術的目標是使計算機做出與人類智能相似的反應，使機器代替人類完成一些需要人類智能才能完成的復雜工作。然而，由于傳統人工智能范式存在著獲取成本高、質量差、只能模擬低級智能的弊端，其對高級人類智能的模擬程度還有很大差距[4]。

當前，大數據與人工智能正在的融合發展。一方面，人工智能技術以強大的運算能力，為大數據的收集、存儲與分析提供了技術保障；另一方面，大數據以其豐富的信息資源，能夠使人工智能范式以感知、數據、腦科學和認知為中心，實現從人工技術表達到大數據驅動，從分類型處理到跨環境處理，從追求智能機器到追求人機、腦機互動的技術變革。

1.2 傳統高校信息服務模式的不足

自2012年我國開展教育信息化試點以來，已經在實現智慧校園建設、信息化教育模式應用、教育資源共建共享、教學支持服務發展等領域取得了長足的進步[5]，但也暴露出一些不足。

(1) 服務和管理模式不能滿足教育教學的要求。部分高校的信息化服務建設雖滿足學校的頂層設計，但沒有全面適應師生的信息化需求，現有服務模式和師生理想狀況之間還存在差距。

(2) 規劃和服務設計不深入，缺乏長遠規劃，系統更新升級頻繁。部分平臺建設為了解決當時的問題，隨著學校的發展，每一次系統升級都會帶來額外的財務成本與人力成本的增加。

(3) 信息化項目定位不準，實用性不強。在信息化系統建設前的論證沒有充分了解用戶的需求與使用習慣，致使服務系統實用性不強，很多數字資源閑置，降低了信息化服務系統的使用率[6]。

1.3 大數據和人工智能對高校信息化服務的影響

在高校信息化服務不斷深入推進的背景下，大數據和人工智能技術正在越來越緊密地結合到這一過程中，并對這一過程產生深遠影響，成為推動高校數據管理、精確治理、教學模式、績效評估改革的重要力量[7]。

在數據管理方面，更加關注過程、關注微觀。結合高校教育管理大數據非結構化、動態化、過程化和微觀化的特點，可以在源源不斷的數據流中，發現、揭示教育管理現象背后的規律與問題的根源，從而更好地提升教育管理水平。

在精確治理方面，更加關注數據的利用和全員的參與。一方面，能夠為決策者提供更為全面的數據支持，減少或避免決策數據來源的碎片化和高校“精英治理模式”的出現；另一方面構建管理者和教師之間不受限制的交流環境，充分發揮群眾的智慧，加強政策制定的科學化和執行力。

在教學模式方面，更加關注學習積極性的培養和個性化學習方案的制訂。借助大數據和人工智能技術，能夠實時反饋學生的學習情況，為教師調整教學計劃提供參考，減少或避免一刀切的課程教學模式,同時還能針對不同學生的特點，智能化推薦有針對性的學習資料，提高教育水平和育人質量。

2 高校信息化服務的發展趨勢

面對當前的高校發展需求，高校信息化服務的發展趨勢主要表現在3方面。

(1) 以數據為驅動，為高校教育管理決策的制定提供依據。大數據具有預測事物發展規律的作用。在學校教育管理方面，充分利用各類數據所揭示的信息，預測學校未來發展趨勢，實現學校教育管理政策制定由經驗主義向以數據為支撐的實證主義轉變，提高教育管理政策制定的科學性。

(2) 深化信息技術應用，推動高校教育教學模式改革。充分發揮人工智能技術優勢，重構教學流程，實現教學過程、學習情況、學業水平的人工智能監測、分析與診斷，探索基于人工智能的新教學模式。同時，建立基于大數據的學生成長檔案，完善學生綜合素質評價體系，實現學習效果的精準評估，制定個性化的職業生涯發展規劃。

(3) 加強跨專業的信息融合，優化高校教育服務供給方式。不斷加強大規模開放在線課程建設，構建“互聯網+教育”的新型教育平臺。在綜合分析學生興趣愛好、學習情況、職業發展傾向等信息的基礎上，實現豐富的個性化學習資源的精準推送，構建跨學科、多領域的智能化終身在線學習平臺，實現教育服務的人人供給、處處供給、時時供給[8]。

3 大數據和人工智能在信息化服務中的應用

3.1 在學生管理中的應用

學生是高校信息化服務最主要的受眾群體，對學生的管理是一個從入學開始到畢業結束的動態過程，其中包含了大量的信息化服務元素，為大數據和人工智能的應用提供給了廣闊領域。

在新生錄取與報道階段，利用大數據和人工智能技術，可以第一時間對新生的省份、民族、院系分布、男女比例等基本信息進行統計，從而為迎新準備工作提供最優化的解決方案。例如在宿舍分配上，利用大數據和人工智能技術，也能夠克服傳統人工分配只關注部分學生特征的局限性，在綜合學生民族、專業、基礎學業水平、興趣愛好等諸多信息的基礎上，實現宿舍分配最優化的智能解決方案[9]。

在就餐管理上，利用大數據和人工智能技術，可以綜合分析學生的用餐規律，如用餐擁擠時段、食堂檔口受歡迎程度、菜品銷量情況等，從而為合理疏導用餐人流、減少排隊時間，提供學生最喜歡的菜品、提高用餐滿意度，合理制訂食材采購數量、減少菜品浪費等問題提供最佳的解決方案。

在學生的安全管理上，通過建設智能監控、人臉識別、智能門禁、智能報警等人工智能系統，及時發現可疑人員和可疑行為，構建安全的校園學習生活環境，最大限度保護師生的財產和人身安全。

3.2 在教學模式改革中的應用

首先，加強慕課(MOOC，大規模開放在線課程)教育和創客教育在高校人才培養中的應用。建立跨學科、多領域的慕課平臺，實現國內外相同類型慕課的檢索、分類與推送，提高教學效率，降低教育成本，促進教育公平。同時，通過STEM教學模式，培養學生的邏輯思維、創新能力與動手能力，加強智能機器人研發力度，促進我國人工智能創新發展[10]。

其次，加強課堂互動，實時反饋教學效果。研發智能教學APP，利用手機、iPad、電腦等電子設備，構建智慧課堂，實現課堂提問、學生回答、問題匯總、教學方案調整等一系列智能化過程，幫助教師及時掌握學生學習情況，有針對性地制訂教學方案。

第三，加強課外學生自學能力培養。綜合學生所學專業、職業規劃、興趣愛好、知識短板等數據，實現在線課程的精準推送，配合在線學習情況檢查與反饋技術，提高學生課外自主學習的積極性和學習效果。

3.3 在學業管理中的應用

因學習環境不適應和學業成績不理想，是少數大學生退學的一個很重要的因素。而目前對于學生學業的管理，往往還停留在發現問題后的處理上，這時學生學業暴露出的問題往往都已經十分嚴重，學業管理效果往往不佳，難以起到學業管理預防為先、防微杜漸的作用。因此，借助大數據和人工智能技術，建立新型學生學業管理機制就顯得尤為重要。

首先，利用大數據技術，通過綜合分析學生已修課程成績，以及以前學生課程成績、學習時間投入、家庭經濟狀況等因素，預測哪些學生可能會出現學業失敗。根據分析結果，通過輔導員及時聯系學生，幫助他們調整學習方法或選擇更適合自己專業，從而提高學生的畢業率。

其次，還可以建立大數據環境下的學業預警系統。利用學生的課程、課堂、課外表現情況，綜合評定學生學習情況，建立預警機制。根據學生的學習情況進行分類，對優秀的學生可以提高教學進度，對于存在問題的學生則采取針對性的幫助措施[11]。

3.4 在師資隊伍建設中的應用

高水平的教師隊伍是保障高校教學、科研、管理工作高質量發展的基石。利用大數據和人工智能技術，在教師隊伍建設和教師能力提升方面提供最優化的解決方案，解決學校師資隊伍年齡結構不合理、學科知識背景與專業設置匹配性不高、教學能力與學生需求不相適應等問題。

首先，在制訂人才引進規劃的時候，利用大數據和人工智能技術，綜合分析當前教師隊伍的年齡結構、學科背景、研究方向等因素，并結合學校發展規劃和當前國內外研究熱點等因素，制定最佳的人才引進標準，真正實現“人盡其才、物盡其用”，避免人力資源浪費。

其次，在制訂教師能力提升計劃的時候，利用大數據和人工智能技術，根據教師教授的課程，檢索最新的學術動態與教學方法，定期向教師推送，提升教師知識儲備與教學能力，確保課程教學的前沿性，減少舊知識的重復教學。同時，建立智能化的學習網絡平臺，為教師提供智能化的教學支持環境，提高作業布置、批改、反饋的效率[5]。

3.5 在財務管理中的應用

隨著高校辦學規模的擴大，呈現資金來源多樣化、辦學環境復雜化的情況，高校財務管理工作的難度也越來越大。利用大數據與人工智能技術，實現經費流向的動態監控，經費預算的科學合理以及財務報銷的快速高效，避免學校貪腐事件、經費預算欠合理、報銷流程的繁瑣與低效等問題的出現。

在財務監管方面，按照既定邏輯對資金流向進行監控，對財務流程和錄入信息進行合并分析，及時發現資金使用上的違規行為，發現財務管理過程中的風險點，對內部風險及時進行防控。

在預算制訂方面，結合上一年預算執行情況、本年度主要工作任務、各項任務預計經費支出等綜合數據，合理制訂本年度經費預算，避免出現項目預算不足、項目年底集中花錢的現象，減少國有資產的損失。

在財務報銷方面，實現報銷的網上辦公、無紙化辦公，通過智能化的圖像識別技術，完成繁瑣的單據審核工作，實現從報銷憑證生成到費用撥付的自動化處理，提高財務報銷規范性與高效性[12]。

4 信息化服務中需解決的問題

4.1 保證大數據的真實性

數據來源的真實性，是保證決策科學的前提。在很多情況下，數據所反映的情況可能與實際有偏差。例如通過打卡分析學生的上課出勤率、自習次數、體育鍛煉時間等方面的情況，就需有防止代刷卡的措施。因此，如何通過多樣性的大數據來源和人工智能技術，比如指紋識別和人臉識別，以及基于手機GPS的位置識別，共同判斷學生的日常學習、鍛煉情況，就成為保障數據與現實相符合必須克服的問題。

4.2 保護數據安全與隱私

個人信息的泄露嚴重影響了人們的生活。在將大數據和人工智能技術應用于高校信息化服務的同時，還需加強與其配套的倫理道德和規章制度的建設。對于哪些數據可以用來做分析、數據如何保存、分析結果如何利用等進行明確的規定，保證師生在知情且同意的情況下向學校提供相應數據用于分析。同時，加強數據庫安全建設，保證數據不外泄，維護個人和單位的信息安全[13]。

4.3 提高大數據的整合與決策支持功能

當前高校的信息系統多停留在數據收集與存儲的層面，系統之間存在著兼容性不強、數據冗余等問題，造成數據的碎片化，難以在海量數據中提取出有效信息以支持學校決策，造成數據的浪費。因此，在進行高校信息化服務系統建設時，應統籌規劃、規范建設，實現數據資源的整合與共享。同時，加強大數據和人工智能技術的研發與應用，提高大數據分析能力，為學校的各項決策提供數據支持[14]。

5 結語

大數據和人工智能對高校信息化服務產生著深遠的影響，成為推動高校數據管理、精確治理、教學模式、績效評估改革的重要技術支持。在信息化建設中要以大數據和人工智能為核心支撐技術，主動投入到智能化的大潮中，準確把握人工智能的思維模式，探尋高校信息服務的新模式，實現高校智慧教學、智慧管理和智慧服務的目標。