“智慧校園”數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)

羅 征，李 正，孫 雨

（西安歐亞學(xué)院 圖文信息中心，西安 710065）

1 國(guó)內(nèi)外研究開發(fā)現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)

1.1 現(xiàn)狀與趨勢(shì)

在當(dāng)今大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新思路、新技術(shù)快速發(fā)展的又一歷史時(shí)期，高等教育面臨著前所未有的發(fā)展機(jī)遇，在經(jīng)歷了網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化、信息化管理階段之后，“智慧校園”將是在“互聯(lián)網(wǎng)＋教育”趨勢(shì)下最重要的發(fā)展思路。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，各種系統(tǒng)結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以前所未有的驚人速度迅猛增長(zhǎng)，“大數(shù)據(jù)”時(shí)代已經(jīng)到來。大數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜、數(shù)據(jù)規(guī)模大的數(shù)據(jù)集合。其數(shù)據(jù)量已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了一般數(shù)據(jù)管理工具可以承受的處理時(shí)間以及數(shù)據(jù)處理及存儲(chǔ)管理能力。在當(dāng)今大數(shù)據(jù)環(huán)境下，高校管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及數(shù)據(jù)量發(fā)生了巨大的變化。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)挖掘等方面面臨著巨大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。為了有效地利用大數(shù)據(jù)為高校決策分析提供更好的服務(wù)，必須基于大數(shù)據(jù)建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。

1.2 國(guó)內(nèi)外研究與開發(fā)綜述

隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展和教育信息化的不斷深入，基于大數(shù)據(jù)開展的高校校園數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用逐步受到重視。

對(duì)大數(shù)據(jù)的定義始終沒有形成統(tǒng)一的意見。維基百科對(duì)大數(shù)據(jù)（Big data）的定義是：所涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模巨大到無(wú)法通過人工，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到截取、管理、處理并整理成為人類所能解讀的信息。麥肯錫全球研究院將大數(shù)據(jù)定義為：無(wú)法在一定時(shí)間內(nèi)使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行獲取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。加特納（Gartner）于2012年修改了對(duì)大數(shù)據(jù)的定義：大數(shù)據(jù)是大量、高速、多變的信息資產(chǎn)，它需要新型的處理方式去促成更強(qiáng)的決策能力、洞察力與優(yōu)化處理。

而在高校學(xué)生數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用方面，國(guó)內(nèi)外高校均有開展相關(guān)的研究。紐約州波基普西市瑪麗斯特學(xué)院（Marist College）與商業(yè)數(shù)據(jù)分析公司Pentaho合作發(fā)起開源學(xué)術(shù)分析計(jì)劃，旨在一門新課程開始的兩周內(nèi)預(yù)測(cè)哪些學(xué)生可能會(huì)無(wú)法順利完成課程，它基于商業(yè)分析平臺(tái)開發(fā)了一個(gè)分析模型，通過收集分析學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣，包括線上閱讀材料、論壇發(fā)言、完成作業(yè)時(shí)長(zhǎng)等數(shù)據(jù)信息，來預(yù)測(cè)學(xué)生的學(xué)業(yè)情況，及時(shí)干預(yù)幫助問題學(xué)生，從而提升畢業(yè)率。

上海財(cái)經(jīng)大學(xué)基于校園信息化數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，開發(fā)了校務(wù)決策支持系統(tǒng)，面向人才培養(yǎng)、內(nèi)部管理、科學(xué)研究和師生服務(wù)等方面開展決策分析；華東師范大學(xué)利用校園信息化基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，開展了校車人數(shù)與載客分布分析，提升了校車使用率；利用一卡通數(shù)據(jù)開展了貧困生的特征確定、潛在貧困生分析、后續(xù)跟蹤驗(yàn)證，有效提升了幫困扶貧的工作效率。

2 需求分析

結(jié)合西安歐亞學(xué)院信息化建設(shè)基礎(chǔ)與海量的數(shù)據(jù)積累，建立“智慧校園”數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，通過此平臺(tái)的建設(shè)和應(yīng)用，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)，從而在大數(shù)據(jù)中獲取數(shù)據(jù)之間內(nèi)在的相互聯(lián)系，以及其中可能存在的某種規(guī)律，從而有效提升校園管理的決策效率，提升教學(xué)科研與管理服務(wù)的綜合水平。

通過調(diào)查走訪各部門，了解教師、學(xué)生與行政管理人員的相關(guān)需求。主要包括四個(gè)方面：一是教學(xué)數(shù)據(jù)分析需求。包括各分院、招生辦、教務(wù)處等部門對(duì)于招生、學(xué)生學(xué)習(xí)行為、教學(xué)質(zhì)量、學(xué)科建設(shè)與學(xué)生就業(yè)等方面的分析。二是生活服務(wù)數(shù)據(jù)分析需求。包括圖書館、后勤等部門對(duì)于學(xué)生的消費(fèi)行為即圖書借閱、網(wǎng)絡(luò)行為、資源利用等項(xiàng)目的分析。三是財(cái)務(wù)、人事、宣傳等部門對(duì)于全校的資產(chǎn)、師資力量、宣傳效果等項(xiàng)目的分析。四是研究發(fā)展部門對(duì)于全校科研項(xiàng)目與成果完成情況的分析（見圖1）。

圖1 需求分析示意圖

3 系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)

3.1 框架設(shè)計(jì)

結(jié)合需求情況，開展系統(tǒng)的總體框架設(shè)計(jì)，初步將系統(tǒng)分為三大板塊，包括數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)、決策支持和查詢定制（見圖2）。

3.2 系統(tǒng)方案

系統(tǒng)總體架構(gòu)包括四個(gè)層次，分別是數(shù)據(jù)引擎、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案和交互平臺(tái)。數(shù)據(jù)引擎部分將集成校園WIFI、固網(wǎng)、一卡通、教務(wù)系統(tǒng)等各類信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，形成數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)挖掘?qū)⑼ㄟ^分布式計(jì)算架構(gòu)和數(shù)據(jù)分析平臺(tái)對(duì)潛在數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與建模，通過數(shù)據(jù)庫(kù)建立本系統(tǒng)的分析數(shù)據(jù)庫(kù)，最終通過PC、手機(jī)等客戶端向用戶進(jìn)行呈現(xiàn)（見圖3）。

3.3 典型應(yīng)用研究?jī)?nèi)容

3.3.1 教學(xué)質(zhì)量評(píng)估

教學(xué)質(zhì)量評(píng)估屬于高校定期必須完成的任務(wù)，教學(xué)評(píng)估的主要目的是更好地發(fā)掘出教學(xué)過程中存在的一些問題，從而及時(shí)地對(duì)教學(xué)方法進(jìn)行調(diào)整，最終實(shí)現(xiàn)教學(xué)質(zhì)量的提升。將大數(shù)據(jù)運(yùn)用到高校教學(xué)評(píng)估系統(tǒng)之中，不但能夠在很大程度上提高高校教學(xué)管理的科學(xué)性，同時(shí)還可以提高信息化教學(xué)的實(shí)用性。把基于大數(shù)據(jù)挖掘的算法運(yùn)用在教學(xué)評(píng)估工作之中，找出教學(xué)效果、信息技術(shù)在教學(xué)中的應(yīng)用、師生之間的溝通互動(dòng)等因素之間的聯(lián)系，從而給高校的教學(xué)部門帶來非常科學(xué)的決策信息，同時(shí)讓教師可以更加有效地開展教學(xué)工作，提高教學(xué)質(zhì)量。

圖2 系統(tǒng)板塊與功能設(shè)計(jì)示意圖

圖3 “智慧校園”數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)數(shù)據(jù)體系架構(gòu)

3.3.2 教師教學(xué)能力分析

以往的教學(xué)缺乏大量數(shù)據(jù)支撐，教學(xué)的質(zhì)量高低主要靠教師自我度的把握。現(xiàn)在，可以通過在線課堂等技術(shù)，搜集大量課堂情況信息，比如學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)的理解程度、教師課堂測(cè)試的成績(jī)、學(xué)生課堂紀(jì)律等。通過這些數(shù)據(jù)的分析，了解教師熟悉教案的程度、課堂氛圍等，改善教學(xué)水平。也可以通過深度分析學(xué)生在教學(xué)過程中教師的課堂表現(xiàn)，從而發(fā)現(xiàn)課程的閃光點(diǎn)以及不足，從而讓教師能夠進(jìn)一步地對(duì)課程教學(xué)進(jìn)行改善，提升教學(xué)質(zhì)量。

3.3.3 個(gè)性化課程分析

個(gè)性化學(xué)習(xí)是高校教學(xué)改革的目標(biāo)，過去的班級(jí)制教學(xué)中無(wú)法很好達(dá)到這一點(diǎn)，通過把大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和學(xué)習(xí)內(nèi)容結(jié)合起來，指導(dǎo)學(xué)習(xí)者規(guī)劃學(xué)習(xí)發(fā)展方向，制訂學(xué)習(xí)規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)功能。通過評(píng)估個(gè)人情況，根據(jù)分析結(jié)果推薦可能取得優(yōu)秀成績(jī)的課程方案。首先獲取學(xué)生以往的學(xué)習(xí)表現(xiàn)，然后從已畢業(yè)學(xué)生的成績(jī)庫(kù)中找到與之成績(jī)相似的學(xué)生信息，分析前期成績(jī)和待選課程結(jié)果之間的相關(guān)性，結(jié)合專業(yè)要求和學(xué)生能力進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)學(xué)生選擇的課程中可能取得的成績(jī)，最后綜合權(quán)衡預(yù)測(cè)學(xué)生成績(jī)和各門課程的重要性，為學(xué)生推薦一份專業(yè)課程清單。

3.3.4 學(xué)習(xí)行為分析

通過一卡通門禁信息、網(wǎng)絡(luò)信息、課程信息、在線教育系統(tǒng)等相關(guān)數(shù)據(jù)，可以把學(xué)生到課堂時(shí)間、上課表現(xiàn)、作業(yè)完成情況、自習(xí)情況等學(xué)習(xí)信息記錄下來，進(jìn)行變量分析。當(dāng)一些與學(xué)習(xí)行為有關(guān)的因素（如曠課、紀(jì)律問題、課堂表現(xiàn)）發(fā)生變化時(shí)，對(duì)學(xué)生提示并進(jìn)行分析。通過這種系統(tǒng)分析，可以很好地規(guī)劃學(xué)生的學(xué)習(xí)時(shí)間，提高學(xué)習(xí)效率。

4 技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)

4.1 大數(shù)據(jù)環(huán)境下提升數(shù)據(jù)挖掘范圍

相比于傳統(tǒng)常規(guī)環(huán)境下的數(shù)據(jù)獲取渠道，大數(shù)據(jù)環(huán)境下，校園數(shù)據(jù)的獲取更為廣泛和準(zhǔn)確。常規(guī)環(huán)境下的數(shù)據(jù)主要以經(jīng)費(fèi)收支、課程建設(shè)、問卷、訪談、課堂觀察等來源，而在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，通過對(duì)事件數(shù)據(jù)、輿情數(shù)據(jù)、一卡通、日志搜索等數(shù)據(jù)的抓取與分析，更能夠準(zhǔn)確地反映實(shí)際校情。

4.2 可視化技術(shù)展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果

利用大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)挖掘與可視化分析，能夠直觀地呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，同時(shí)能夠非常容易被使用者所接受，就如同看圖說話一樣簡(jiǎn)單明了。智慧校園中，結(jié)合學(xué)生學(xué)習(xí)、生活消費(fèi)的各類數(shù)據(jù)，通過系統(tǒng)分析與圖表展現(xiàn)，讓用戶只管了解數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。

4.3 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理提供重要支持

本項(xiàng)目結(jié)合大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)，充分利用數(shù)據(jù)挖掘、建模與可視化展示技術(shù)，系統(tǒng)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)主要是從校內(nèi)外各種數(shù)據(jù)源中獲得最原始數(shù)據(jù)，并對(duì)該部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行整合形成數(shù)據(jù)層，然后將數(shù)據(jù)層中的數(shù)據(jù)經(jīng)過抽取、清洗、轉(zhuǎn)換、裝載進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)從而形成支撐層，在支撐層的基礎(chǔ)上，可以根據(jù)需求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，從而構(gòu)建決策層。

4.4 多重模型綜合判別特征學(xué)生

系統(tǒng)將利用數(shù)據(jù)和模型，預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)中的進(jìn)步和表現(xiàn)，預(yù)測(cè)未來表現(xiàn)和發(fā)現(xiàn)潛在問題。如潛在心理問題學(xué)生的尋找，家庭困難學(xué)生認(rèn)定，學(xué)期中期差生成績(jī)預(yù)測(cè)等，不再是描述性分析報(bào)告的呈現(xiàn)，而是將構(gòu)成一套綜合決策分析模型，準(zhǔn)確進(jìn)行判別預(yù)警。