大數據智慧校園建設的探索

毛建景，秦利娟，張嫻靜

（鄭州工業應用技術學院 信息工程學院，河南 鄭州 451150）

隨著大數據來臨，互聯網、物聯網等相關領域日益火爆，數據的增長比雨后竹筍還要快速，在其相關領域內的決策不再依靠經驗和自覺，一切依據數據分析，也提升了數據分析行業的地位，所謂的“一切以數據說話”.那么什么是大數據呢？從大數據的提出，到大數據時代的到來，大數據的定義眾說紛紜，我們認為，大數據是從數據的采集到數據的挖據分析，從而得到有價值的信息表的一個過程，或者說是一個流程.在這個流程過程中包含了數據的采集、存儲和關聯分析，并發現信息、創造價值、提升能力.

大數據區別于數據一個明顯之處就是一個“大”字，無“大”字無法體現其容量大、類型多、存取速度快，這也是目前大學教學、科研、管理、技術服務、生活服務等大學信息的特征[1].傳統校園的信息化建設是基于相關原則，是分化獨立的系統實現的，具有獨立的數據庫和展現層，以及無法滿足大數據時代下校園信息化水平和進一步提高大學教育與服務一體化的需求.

1 大數據對大學的影響

高校是人才培養的中心，在整個教學活動的過程中會產生大量的數據，這些數據雖然數量龐大、結構復雜，但它不僅是衡量教學基本狀態，也是提高教學質量的重要指標.大數據4V特點[2]之一就是數據種類繁多，不僅含有大量結構化數據、半結構化數據，同時含有非結構化數據.從這一特點分析來說明大數據對大學的重要意義，在大學教學過程中利用結構化數據可以對不同主體進行全面了解教學基本狀態，增加了對教學基本狀態發展趨勢的預測性判斷，同時優化了教學過程中師生對話，提高教學效率.結構化的數據是從官方或者學校教學過程中采集和進行數據挖掘的不能全面掌握學校教育方向與社會就業方向是否一致，缺乏合理的對接.而非結構化的數據可以通過網絡大數據來搜集社會對高校教學工作的參與和監督信息，進行統計分析，從而來促進學校教育方向與社會就業方向趨于同步化.

同樣大學大數據是基于計算機和網絡技術而建立的，針對大學整個教學、科研、管理、技術服務、生活服務等大學信息的收集、處理、整合、存儲、傳輸和應用的.把設備、教室等環境，圖書館、講義、課件等資源應用到教、學、管理、服務、辦公等一體化信息平臺的重要手段.

2 國內大學大數據建設存在的問題

目前國內大學建立的信息化平臺，通常都是依據各子級單位的需求，建立自己獨立的數據庫和展現層，有的是使用不同公司的不同產品，軟件不統一，更甚是數據標準不統一，各子級單位形成了信息孤島，在邏輯和功能上存在問題.并且資源信息數據難以共享，增加全面把控數據的難度，同時也難以根據信息孤島提供的數據進行分析，從而得到切實可靠的決策依據.在經濟上也會造成學校資金的浪費和重復建設，在學校層面會給教學、科研、管理帶來很多重復性工作，造成效率低下.

缺乏統一的規劃，各子級單位根據自己的需求建立平臺進行數據采集，其中大部分存在設計不規范，兼容性較差，缺乏被采集群體的參與造成有效集成不足，界面多樣化，用戶使用時需要記住各部門的系統接口，而且各部門獨立維護和運營自己的系統無法實現資源共享，被采集群體需要提供多份重復數據，而重復數據在填寫過程中，也存在數據標準不統一，所以要根據不同的數據標準重新編譯重復標準，造成重復性工作，效率低下，資源嚴重浪費.

各高校普遍存在重視網絡建設而輕視軟件平臺的建設，各高校目前幾乎普及了主干萬兆網絡，并實現了有線、無線的全網覆蓋.但是無大數據分析平臺的建立，教師、學生往往感到無信息可用，信息也無法及時共享和傳播，教師和學生的積極性無法充分調動起來，建網的效益也無法發揮出來.

高校大部分已經建立了一卡通系統，但是其應用范圍較窄，無法形成跨區域異地漫游的集商務、身份識別和金融一體的公用，同時也未實現數據實施全局共享.

3 大學大數據分析平臺建設模式的分析

大數據分析平臺的核心就是數據資源的共享，是統一應用集成共享，是集成物聯網和軟件平臺的平臺[3].從建設的模式而言，一種整體規劃，根據學校的教、學、管理、服務、辦公等需求，統一建立大數據分析平臺.但是，大多數高校已經建立一些信息孤島式的平臺和應用程序，很難再重新規劃統一數據標準建立新的大數據分析平臺，那么只能采用第二種模式，即基于現有的主干網絡、“信息孤島”平臺的基礎上，進行統一規劃整合.

大學大數據資源的整合重在數據整合、系統集成化、業務流程閉環整改等方面，這樣才能實現信息資源的共用和聯動，進而實現教學、科研、學科建設的數據化.據調查顯示高校大數據的建立一般經過三個階段，第一個階段傳統意義上信息化校園建設，主要是主干網絡的建立和部分部門自建系統軟件平臺階段.第二個階段數字化校園初級階段或稱為智慧校園的初級階段，在這個階段已經注重平臺的建設，集成身份統一、核心數據統一、門戶統一[4]，三個統一的數字化時代.第三個階段稱為大數據校園或數字化校園及智慧校園階段，大數據時代的來臨，云計算技術的加入，這個階段不僅僅局限于校園內部的信息，也擴展到校校合作、校企合作、校社信息同步，這種模式，保證校園教學工作更加智能，同時也保證學校科研、管理工作及服務工作的同步.大部分的高校處于第二個階段，要實現第三個階段，還需要進一步的資源整合.

大數據是對海量數據進行挖掘分析并得到有價值的信息，目前高校擁有大量的用戶群體，也具備了基本的數據采集系統，如圖1.

圖1 高校數字化系統基本架構

就大部分高校而言，現行的數字化或智慧校園體系初具上圖的規模，一般都是按照ModelView Controller，即模型 (model)－視圖 (view)－控制器(controller)框架體系開發或集成而成[5].

主干網絡是各個通信網絡的硬件基礎，目前大部分學校已經建立起了相應的校內以太網，實現了有線、無線的全網覆蓋，為大數據智慧校園的建設做好了物質基礎.

核心數據庫層是所有數據集中的核心，也是大數據發展的核心，它要保持數據的一致性、可靠性、可行性、安全性，才能為整個校園的信息查詢和決策分析提供強有力而又可靠的全面數據保障.目前大部分的高校處在第一個階段，需要對數據整合建立公共的數據平臺，那么第一步要做的就是重新規劃統一核心數據庫，包括統一身份、統一核心數據、統一門戶.

數據邏輯層是數據分析算法的集成，對采集的數據進行分類、匯總、存儲，是數據的過濾和初步分析階段，這對以后數據的分析以及業務流程具有重要意義，是控制器的范疇.

業務管理層，是針對高校的科研、服務、管理等服務應用體系建立的保證，只有合理的集成業務管理層，是在數據邏輯層和核心數據庫層上建立的，也是表現層的數據來源，是對數據分類后的精確處理.

數據表現層是用戶呈現層，也是用戶的交互頁面，根據不同的需求，不同的部門，分別呈現其需求的內容.

只有集成這些層次才能完善智慧校園大數據平臺的建立，下面以定制化的教務管理系統進行分析，其應包含的模塊如圖2所示：

圖2 智慧校園教育管理系統功能構架圖

從上圖不難看出基本涵蓋了教務的基本功能，但是大數據平臺不同于傳統的教務系統的構架體系.首先，師資模塊是根據核心數據層中人事處的分類數據而形成的師資模塊，基于數據共享和同步的思想，教務處可以隨時調用人力資源庫，進行師資的分析.同樣學籍模塊可以從招生辦提交的核心數據庫中進行條件化篩選，進行學生人數的掌握，合理分配教學資源.其次，在選課、排課、教學場地、教室借用等教學計劃、教學任務調整、教學工作量核算、考試成績查詢管理、學生學費、學籍管理等方面，與相應的管理部門可以通過核心數據庫以及數據邏輯層的共享實現數據的實時同步，提高教學、辦公等工作效率.

這就是基于傳統的校園信息化進行整合而得到建設初探，相應的建立校園的智能分析平臺、科研教學和服務支撐平臺，同樣基于云計算的技術，開發相應的云桌面、服務共享平臺及模塊化數據中心.

總體而言建設大數據智慧校園的建立模式是在有線無線全網覆蓋的基礎上實施，建立“信息孤島”之間的橋梁，打通通道，最終建立起滿足教師、學生在教學、科研、學習方面的要求，而這個過程核心是數據核心層的標準統一，做好長期規劃，切合實際，從實際情況出發，實事求是.

同樣在建設過程中會存在很多問題，大數據平臺的建立會對傳統校園的管理思想、體制和方法造成沖擊，也會觸及機構重組、人員調整等問題，同樣會沖擊一些部門的利益，也會因此產生阻力，造成資金不足，項目暫時擱置.

4 對大數據智慧校園平臺的展望

利用大數據平臺建立高校信息共享平臺，是采用數據挖掘技術，打破傳統數據搜集的模式，利用大數據技術對學校相關數據進行數據檢索、抽取、挖掘與歸類分析，來增強高校的跨部門的資源整合，實現對教育情景的準確分析與科學預測.可以通過數據治理實現知識決策、提高教學質量.

教育部于2013年開啟了“全國普通高等學校本科教學基本狀態數據庫”，標志著大數據評估時代的來臨.本科評估也掀開了一個新的篇章，這就要求智慧校園建設需要加快進度，以滿足數據化評估的時代需求.

同樣大數據引發新的教學模式的改變，從公元前300年，孔老夫子創建私塾及蘇格拉底的講學，開創教育先河，但是現在還在沿用一對多的教學模式，而現在隨著大數據時代的來臨，學生的學習不再是一對多的課堂模式，在線學習日益成為學生學習的重要途徑.學生在不限定的空間和時間進行多途徑交互式的學習，學習更加有效率.大數據可以挖掘群體的學習模式，進行分析、歸納、統計，得出學習的規律，也凸顯處學習過程中難點重點，從而進行針對性的教學，提高教學模式的改革，使教學更趨于科學化、合理化.

大數據轉變了大學教學觀念，在線學習會直接進行教師分化三個等級，一種通過提供優質教學資源，獲得更好地發展；一種稱為助教，為學生提供輔導和幫助；最后一種是從基礎教育中出來，投入到科研中去，更好的發展科學[6].

再者，大數據促進個性化的教育.在線學習由于不限空間不限時間不限專業，學生可以根據自己的學習情況和個人特點，制定自己的學習計劃，根據自己的知識儲備、學習能力以及興趣特長，選擇自己的學習方法，學習技巧，真正做到因材施教.

大數據的到來，改變了傳統統計學科的研究方法，但是其性質未改變，使其更加有效和快捷地分析出結果.

大數據是交叉性的學科，覆蓋了數學、統計學、計算機編程語言、數據庫、分布式計算、數據挖掘、人工智能、機器學習和數據可視化工具等學科.覆蓋學科非常廣泛.

大數據的到來，會引發大學教學的重大變革，機遇與挑戰共存，大數據智慧校園的推動整個大學乃至整個國家高等教育的重大項目.

5 結語

實現大數據智慧校園建設，是大學的機遇，同時也是挑戰，任重而道遠.其建立必須要經歷萌芽期、發展期、成熟期這三階段，而大數據具有典型的規模性、多樣性、高速性、價值性、易變性和準確性，體現出了建設的復雜性和龐大性.在這個緊要時期，我們要抓緊時代的脈搏，讓大數據服務于大學培養更多的專業人才，推動我國大數據的發展.