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基于大數(shù)據(jù)和無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的校園智慧決策系統(tǒng)研究

2018-11-29 02:33:06李書(shū)欽史運(yùn)濤馬時(shí)來(lái)李琳
現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2018年31期
關(guān)鍵詞:校園智慧系統(tǒng)

李書(shū)欽,史運(yùn)濤,馬時(shí)來(lái),李琳

(北方工業(yè)大學(xué)信息中心,北京 100144)

0 引言

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的日益完善,用大數(shù)據(jù)促進(jìn)教育信息化已成為廣泛共識(shí),近年來(lái),國(guó)家陸續(xù)出臺(tái)了《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要(2015)》、《教育信息化“十三五”規(guī)劃(2016)》、《2016教育信息化工作要點(diǎn)》等文件,明確提出利用大數(shù)據(jù)技術(shù)加快教育信息化的發(fā)展步伐,建立“用數(shù)據(jù)說(shuō)話(huà)、用數(shù)據(jù)決策、用數(shù)據(jù)管理、用數(shù)據(jù)創(chuàng)新”的管理機(jī)制,實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的科學(xué)決策[1]。

高校信息化建設(shè)經(jīng)過(guò)了基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)階段、數(shù)字化校園建設(shè)階段,正在朝著“環(huán)境全面感知、網(wǎng)絡(luò)無(wú)縫互通、海量數(shù)據(jù)支撐、師生個(gè)性服務(wù)”的智慧校園階段邁進(jìn)[2],如何利用已有業(yè)務(wù)系統(tǒng)(教務(wù)、科研、人事、財(cái)務(wù)、卡務(wù)、網(wǎng)絡(luò))的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)日志),進(jìn)行數(shù)據(jù)加工和大數(shù)據(jù)分析,實(shí)現(xiàn)學(xué)生行為分析、學(xué)生畫(huà)像、學(xué)生異常狀態(tài)預(yù)警等功能,全面掌握學(xué)生情況,以便及時(shí)、準(zhǔn)確地應(yīng)對(duì)突發(fā)事件與公共危機(jī);及早識(shí)別學(xué)業(yè)預(yù)警、心理異常、沉迷游戲的學(xué)生,提升學(xué)生素質(zhì);對(duì)發(fā)展態(tài)勢(shì)做出準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和判斷,提前預(yù)警、及時(shí)干預(yù)、消除隱患,等等,顯得尤為重要[3]。因此,擬結(jié)合大數(shù)據(jù)和無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),研究校園智慧決策系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)和實(shí)現(xiàn)方法,為學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)、管理部門(mén)等提供科學(xué)決策和智慧決策。

1 無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)和信息化建設(shè)現(xiàn)狀

北方工業(yè)大學(xué)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)于全校學(xué)生和教職工,約13000多人,截至2018年6月,共部署無(wú)線(xiàn)AP點(diǎn)位3780個(gè),最大同時(shí)接入終端總數(shù)超過(guò)7000個(gè),無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流量峰值超過(guò)2GBps。目前,北方工業(yè)大學(xué)數(shù)字化校園建設(shè)和信息化建設(shè)都比較完善,包括一卡通系統(tǒng)、教務(wù)系統(tǒng)、OA辦公系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)、圖書(shū)館管理系統(tǒng)、人事系統(tǒng)、科研管理系統(tǒng)、上網(wǎng)認(rèn)證系統(tǒng)、資產(chǎn)管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)交換平臺(tái)、財(cái)務(wù)系統(tǒng)等,并且學(xué)校已對(duì)部分業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了整理及標(biāo)準(zhǔn)化。

北方工業(yè)大學(xué)積累了海量的教育數(shù)據(jù),即學(xué)生服務(wù)類(lèi)數(shù)據(jù)、學(xué)校管理類(lèi)、教學(xué)類(lèi)以及設(shè)備類(lèi)的數(shù)據(jù)都比較豐富。但是學(xué)校還未有效利用相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析,為學(xué)校展示學(xué)生、教師以及資產(chǎn)的相關(guān)信息。另外,校領(lǐng)導(dǎo)無(wú)法及時(shí)掌握學(xué)校業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、學(xué)生管理數(shù)據(jù),這就需要建立各類(lèi)預(yù)警模型,例如針對(duì)學(xué)生、教師信息呈現(xiàn),促進(jìn)學(xué)校教學(xué)、科研提升、校園管理等。因此擬通過(guò)建設(shè)全量及增量原始大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),并針對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和建模清洗,構(gòu)建服務(wù)學(xué)生、教師和領(lǐng)導(dǎo)的校園智慧決策系統(tǒng)。

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

本研究擬利用無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)和各業(yè)務(wù)系統(tǒng)(教務(wù)、科研、人事、財(cái)務(wù)、卡務(wù)、網(wǎng)絡(luò))的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)日志),進(jìn)行數(shù)據(jù)整合、數(shù)學(xué)建模分析,對(duì)學(xué)生狀態(tài)、學(xué)生異常行為等做出準(zhǔn)確預(yù)判或預(yù)測(cè),為校領(lǐng)導(dǎo)和管理部門(mén)等提供詳盡的數(shù)據(jù)支撐和科學(xué)決策。

2.1 技術(shù)路線(xiàn)

首先,利用教室、圖書(shū)館、餐廳、宿舍內(nèi)安裝的校園無(wú)線(xiàn),從無(wú)線(xiàn)AP獲取學(xué)生的在線(xiàn)用戶(hù)信息,包括上網(wǎng)賬號(hào)、上網(wǎng)IP、MAC地址等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,確定學(xué)生軌跡,進(jìn)行上網(wǎng)行為分析、逃課行為分析、課堂出勤分析和疑似失聯(lián)預(yù)警等預(yù)測(cè)預(yù)警。其次,利用各業(yè)務(wù)系統(tǒng)(教務(wù)、科研、人事、財(cái)務(wù)、卡務(wù)、網(wǎng)絡(luò))的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)建模和統(tǒng)計(jì)分析,對(duì)學(xué)校輿情、學(xué)業(yè)預(yù)警、沉迷游戲、疑似貧困學(xué)生、教師畫(huà)像等做多維呈現(xiàn)和準(zhǔn)確預(yù)測(cè)預(yù)判。最后,結(jié)合上述分析預(yù)測(cè)結(jié)果,開(kāi)發(fā)領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙,將領(lǐng)導(dǎo)關(guān)注的板塊進(jìn)行展現(xiàn),為領(lǐng)導(dǎo)和管理部門(mén)提供全方位的科學(xué)決策和智慧決策。

2.2 獲取無(wú)線(xiàn)AP在線(xiàn)用戶(hù)信息

我校無(wú)線(xiàn)AP包括華為和思科2個(gè)品牌,在無(wú)線(xiàn)AC上可以實(shí)時(shí)獲取每個(gè)AP的在線(xiàn)用戶(hù)信息,如圖1所示。無(wú)線(xiàn)AP的在線(xiàn)用戶(hù)信息包括用戶(hù)名、接入終端MAC地址,接入IP地址和接入AP名稱(chēng),輸入某個(gè)無(wú)線(xiàn)AP,可以直接查找該AP的在線(xiàn)用戶(hù)信息。目前,華為和思科的無(wú)線(xiàn)AC均提供第三方接口,可以供用戶(hù)直接調(diào)用,獲取無(wú)線(xiàn)AP的實(shí)時(shí)在線(xiàn)用戶(hù)信息。

2.3 獲取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

我校信息門(mén)戶(hù)和數(shù)據(jù)中心已經(jīng)建設(shè)完成,信息門(mén)戶(hù)已經(jīng)集成了包括一卡通系統(tǒng)、教務(wù)系統(tǒng)、OA辦公系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)、圖書(shū)館管理系統(tǒng)、人事系統(tǒng)、科研管理系統(tǒng)、上網(wǎng)認(rèn)證系統(tǒng)、資產(chǎn)管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)交換平臺(tái)、財(cái)務(wù)系統(tǒng)等,而且大部分業(yè)務(wù)系統(tǒng)已經(jīng)建設(shè)多年。目前,學(xué)校已經(jīng)對(duì)部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行了整理及標(biāo)準(zhǔn)化,積累了海量的教育數(shù)據(jù),即學(xué)生服務(wù)類(lèi)數(shù)據(jù)、學(xué)校管理類(lèi)、教學(xué)類(lèi)以及設(shè)備類(lèi)的數(shù)據(jù)都比較豐富。

對(duì)各業(yè)務(wù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗及標(biāo)準(zhǔn)化處理,如認(rèn)證計(jì)費(fèi)系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等海量分散數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗預(yù)處理,并分析適配,形成數(shù)據(jù)分析表、入庫(kù)存儲(chǔ),對(duì)傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),也包括XML等半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),以及以視頻、音頻、文本和其他形式存在的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),將如殘缺數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,把結(jié)果集入庫(kù),并記錄清洗結(jié)果,形成標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)庫(kù)倉(cāng)庫(kù),最后通過(guò)建模分析,針對(duì)模型建立模型分析主題數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

圖1 無(wú)線(xiàn)AP在線(xiàn)用戶(hù)信息

2.4 數(shù)據(jù)整合、建模和統(tǒng)計(jì)分析

在獲取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)后,需要對(duì)建立的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)整合,并采用建模和統(tǒng)計(jì)分析等算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,例如關(guān)聯(lián)和推薦、深度機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)、分類(lèi)、聚類(lèi)、回歸、貝葉斯等算法[4,5]。下面以學(xué)業(yè)預(yù)警預(yù)測(cè)模塊為例,分別使用回歸算法、貝葉斯方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等3種不同的預(yù)測(cè)算法,進(jìn)行1萬(wàn)次以上的機(jī)器訓(xùn)練,得出學(xué)業(yè)預(yù)警預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率如表1所示(僅列出8次結(jié)果),可以看出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的準(zhǔn)確率明顯高于回歸算法與貝葉斯方法。

表1 學(xué)業(yè)預(yù)測(cè)預(yù)警模塊不同算法預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率對(duì)比分析

2.5 系統(tǒng)運(yùn)行實(shí)例

基于大數(shù)據(jù)和無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的校園智慧決策系統(tǒng)包含學(xué)生行為分析、學(xué)生畫(huà)像、學(xué)生異常狀態(tài)預(yù)警等功能,下面以學(xué)生行為軌跡分析模塊為例,闡述結(jié)合大數(shù)據(jù)和無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的具體實(shí)現(xiàn)方法。通過(guò)校園無(wú)線(xiàn)獲取終端用戶(hù)的MAC地址,與計(jì)費(fèi)認(rèn)證系統(tǒng)結(jié)合獲取終端用戶(hù)賬號(hào),然后與校內(nèi)地圖結(jié)合,實(shí)現(xiàn)對(duì)校內(nèi)人員行為軌跡分析,實(shí)現(xiàn)終端軌跡定位和用戶(hù)信息分步定位,追蹤各師生在校園的Wi-Fi軌跡情況,以及全校的行為軌跡分析地圖,同時(shí)實(shí)時(shí)監(jiān)控校園的人員分布和流向。經(jīng)過(guò)大數(shù)據(jù)分析,可預(yù)測(cè)未來(lái)24小時(shí)內(nèi)的人流密集程度,以便于及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)與問(wèn)題,校園智慧決策系統(tǒng)軌跡分析模塊運(yùn)行效果如圖2所示。

3 結(jié)語(yǔ)

圖2 校園智慧決策系統(tǒng)軌跡分析模塊運(yùn)行效果

隨著高等教育事業(yè)快速發(fā)展,各高校的日常管理工作變得更加繁重,針對(duì)學(xué)校管理中面臨的綜合管理難度大、學(xué)生管理問(wèn)題多、信息孤島、學(xué)校對(duì)學(xué)生感知不全面等問(wèn)題,本著“用數(shù)據(jù)說(shuō)話(huà)、用數(shù)據(jù)決策、用數(shù)據(jù)管理、用數(shù)據(jù)創(chuàng)新”實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的科學(xué)決策為根本目的[6],本研究結(jié)合大數(shù)據(jù)和無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),研究校園智慧決策系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)學(xué)生生活行為和學(xué)習(xí)行為等的智能管理和智慧決策,為領(lǐng)導(dǎo)決策等提供數(shù)據(jù)支撐和可視化參考。

基于大數(shù)據(jù)和無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的校園智慧決策系統(tǒng),不僅能進(jìn)一步提升我校日常管理的科學(xué)化水平,達(dá)到科學(xué)決策、智慧決策的目標(biāo),還可以對(duì)發(fā)展態(tài)勢(shì)做出準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和判斷,提前預(yù)警、及時(shí)干預(yù)、消除隱患,將有效減少和化解學(xué)校管理中的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。

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