高校后勤管理的多校區新冠肺炎防疫路徑研究

陳 健 楊 藝

高校后勤管理的多校區新冠肺炎防疫路徑研究

陳 健 楊 藝

[南京大學]

2020年新冠肺炎疫情爆發，國內高校教學科研生產生活受到沖擊，多校區間人員流動更加劇了校園防疫風險。高校衛生防疫工作主要包括對校內師生等各類人員的管理管控，依托物業服務落實各項防疫政策、措施，實施常態化核酸檢測等工作。嚴峻的疫情形勢導致高校開展常態化防疫工作成本升高。為縮減防疫成本、提高效能，文章從高校后勤管理工作出發，從疫情防控制度機制、信息化防疫措施兩方面開展研究，探討基于高校后勤管理的多校區新冠肺炎防疫路徑，構建常態化、制度化、信息化的高校疫情防控體系。

新型冠狀肺炎；校園防疫；高校后勤；管理制度；信息化防疫

高校是疫情防控工作的重要陣地，國內目前關于高校防疫工作制度機制和信息化防疫措施領域的研究仍不充足。基于這一情況，文章重點探討如何充分利用信息技術，強化高校后勤防疫工作規范化、模板化、智能化建設，進一步優化多校區后勤防疫管理制度，提高防疫體系整體效能。

一、高校后勤信息化防疫管理工作成效與存在問題

近年來，高校信息化防疫有效開展“聯防聯控、群防群治”工作。相關舉措較好地滿足了疫情期間的指揮調度和管理需要，助力學校教學、科研、學生管理、后勤保障、校園安全等工作的高效開展，適當降低了疫情對教學生活的影響和成本。

北京大學通過人臉識別核驗全面嚴控各類人員入校。江蘇科技大學依托“江蘇科技大學共享數據平臺”開展專項調研，從師生戶籍分布、寒假居住地、家庭關系等維度排查了師生與疫區的關聯情況，描繪了全校2萬余名師生的基本情況和數據，形成了對疫情和開學形勢的科學研判，為制定下一步防疫措施提供助力。

然而，信息化疫情“防線”絕非無懈可擊，存在多個風險點，如：審批環節對入校人員歸口主管部門意見依賴性較強，肉眼難以識別對健康碼或行程碼截圖的修改造假。信息化防疫若未能串聯校園內各系統數據，易造成防疫漏洞，如若校園卡進校系統未與人臉識別系統關聯，存在部分人員盜用校園卡進校的問題。各類數據分散在各個部門，協同性較弱，缺少統一管理部門，削弱了信息化防疫效能。

二、高校后勤信息化防疫管理工作的制度機制和理論基礎

（一）根據醫學信息化理論探討高校防疫重點人群及防疫信息化建設

本次COVID-19能夠通過飛沫、接觸和氣溶膠方式傳播，人群易感性、傳染性極高。根據教育部發布《高等學校新型冠狀病毒肺炎防控指南》（以下簡稱《指南》），校內疫情防控應重點關注三類人群，即病毒的感染者、可疑暴露者與密切接觸者。

可疑暴露者是指暴露于新型冠狀病毒檢測陽性的生物、物品和環境，且暴露時未采取有效防護的加工、售賣、搬運、配送或管理者等。密切接觸者指從疑似病例和確診病例癥狀出現前 2 天開始，或無癥狀感染者標本采樣前 2 天開始，未采取有效防護與其有近距離接觸（1米內）的人員。

隨著互聯網+信息化疫情防控理論不斷健全，可用于校園防疫的技術也取得長足進展。大數據統計分析應用技術是對量級數據流進行集中的統計分析處理，特別是針對多元化的數據源，非結構化數據越來越多，越能通過清洗、整理、篩選轉化為結構數據。當數據流量達到規模，數據越多得到的反饋越真實全面。[1]大數據技術能夠優化傳統的后勤管理模式，節約管理成本，還可以促進后勤資源共享、可持續發展。[2]然而，目前大數據支持的精準防疫還未能在高校充分開展。

數字空間定位和匹配技術，也為精準防疫提供了現實途徑。其一，定位技術（GPS、無線蜂窩網、RIFD等）可獲取個人位置信息。若疊加基于位置的服務技術（Location Based Serviced, LBS），研究人員還能獲取軌跡路徑。帶有地理信息的軌跡數據不僅可提供移動或靜止物體的時空信息，也能揭示個體在時空上的活動規律，在各研究領域發揮作用。[3]GPS軌跡數據挖掘技術通過聚類歷史GPS軌跡數據，能識別研究重要區域。[4,5]其二，我國工信部已完成利用手機信令技術獲取用戶地理位置、移動軌跡等信息的框架建設。[6]

此外，基于屬性關聯與圖匹配的重點人物關聯分析也為可疑暴露者與密切接觸者的智能識別提供可能。通過屬性模板描述不同類型實體的可能關聯屬性，通過圖模型描述組成群體的不同個體關聯關系類型；在此基礎上，在RDF語義網的支持下，分別由語義索引匹配和圖索引匹配方法，對可能匹配的實體屬性進行輪詢計算，評估重點人物和群體的信息關聯度；進而對“可信”匹配特征進行拼接，自動發現、評估和建立重點人物、群體之間的各類關聯。[7]

最后，結合深度學習與巨圖匹配的時空敏感數據智能分析可以讓病毒的可疑暴露者與密切接觸者的識別更精準。針對RDF語義網中的人物、事件相關快速匹配需求，基于循環神經網絡（RNN）、LSTM 神經網絡等深度學習方法提取人物、事件相關的各種數據的時間特征、空間特征提取方法，以及不同關鍵詞間的深度語義關聯，并在語義空間中研究基于時空相似的快速匹配算法；針對RDF語義網中的關系類知識的快速匹配算法，基于圖的分布式處理方法，解決億級節點規模、十億級邊規模的大圖和巨圖的并行匹配的分解算法及優化方法，通過圖索引確保秒級查詢；針對多尺度混合屬性查詢請求，以多時間尺度間的自動轉換方法自動計算新的時空特征及其快速匹配算法。[7]

由此可見，國內高校在校園信息化建設較為完善的前提下，可以構建校內人員“時空軌跡”，實現精準防疫，將疫情對校園的影響和防疫成本進一步降低。

（二）根據高校防疫政策文件研究防疫管理制度建設重點

據不完全統計，與本次疫情相關、對高校疫情防控體系建設具有指導意義的文件共23項。其中，政府部門發布文件15項，包括：《中華人民共和國傳染病防治法》《市場監管突發事件應急管理辦法》《新型冠狀病毒感染的肺炎防控方案》《新型冠狀病毒感染的肺炎公眾防護指南》等。中國教育后勤協會、中國物業管理協會等機構發布文件8項，包括《高等學校校園物業新冠肺炎疫情防控工作指南》《高等學校疫情防控常態化下校園快遞服務工作指南》《校園商業服務場所新冠肺炎疫情防控工作指南》等。

參照教育部13類建設指標（教室、實驗室、體育館、行政辦公用房、食堂、宿舍等），將以上23項文件有關內容按疫情防控工作和場所分類歸納，總結出以下制度機制建設重點。

1．高校內公用房種類豐富，各類用房的人群屬性、密集度和密集時限均有不同，疫情防控工作應做到精細劃分，對師生密集度高、人員停留時間長的用房類型如宿舍、食堂、商業服務場所等應專門制定相應工作辦法。

2．宿舍管理需做好防疫相關的制度保障、設施保障、物資保障、人員保障、衛生保障、宣傳保障、隔離保障等[8]，以人員管控為主，重點做好與學工、后勤、保衛、教務、宣傳、外事、校醫院等相關部門的聯動協調，梳理明確各項工作接口，實現齊抓共管、多措并舉。

3．食堂應認真做好員工管理，著力管好就餐環節，儲備足量食材和防控物資，完善制度預案和關鍵流程，建立聯防聯控機制。[9]注重人群的分流，構建合適的人員分流機制，確定有效的堂食就餐規模和座位疏密，為疫情期間廣大師生營養提供保障。商業服務場所如超市、理發店、食品店等，應以外防輸入為主，嚴格監管入校商業服務人員及其家屬的健康信息，確定各級衛生安全責任人。

4．校園快遞服務應與疫情防控緊密結合。學校相關部門聯合組建疫情防控工作小組，快遞歸口管理部門需建立人員管理的長效機制，做好快遞服務人員的健康檔案、出入校管理；常備充足的防控設備物資，包括防護與消毒設備、測溫設備、隔離設施與隔離畫線設施、應急隔離設備等；落實日常人員管理、交通管理、消毒管理、場地管理、運營管理和平臺管理；鼓勵推行“無接觸”模式的快遞服務。

所有場所均應由物業做好消殺工作、測溫工作，落實來訪人員登記制度。歸口管理部門應定崗明責，擬定疫情防控各項工作流程并建立臺賬。

三、高校后勤信息化防疫管理工作探索（以南京大學為例）

目前，南京大學校園卡應用涉及40家單位。校園卡主要應用場景包括：一卡通平臺管理系統——食堂、醫院、體育館、圖書館、門禁等。校園卡消費場景中，支持師生在各場所刷卡/掃碼。其中，一卡通平臺管理系統具有教職工午餐補貼、會議簽到、疫情防控刷卡（2020年2月落實）、報到注冊、體育考勤打卡等多個子系統。2019年下半年南京大學啟動數據中心建設工作，嘗試匯總管理全校各業務系統數據。

疫情出現后，學校關閉了多個校園出入口，嚴控出入人員，嚴格落實入校體溫監測。疫情期間，信息化建設部門在南京大學APP上增加校園健康填報、入校申請審批等功能。師生及其他入校人員需提交個人軌跡、健康碼截圖等最新有效材料，經審核后獲得紫色校園碼才能入校。目前，在已有出入智能刷卡門禁系統的基礎上，為出入口保衛人員配置手持刷卡機，嚴格落實“紫碼入校”（校園卡數據已關聯師生健康碼信息，綠色健康碼才能生成紫色校園碼）。此外，APP后臺按秒刷新、讀取健康碼數據，確保了數據及時準確，杜絕了將紫碼截圖后供他人進校的可能。

基于南京大學信息化建設情況（已配套建設了APP與微信小程序），僅需增加部分功能，即可實現智能防疫。

一是繼續推進以數據中心建設為抓手的數據匯集管理工作，強化各系統間數據協作。明確疫情防控信息化建設的主導部門和協同部門。

二是利用手機信令技術，獲取師生及其他入校人員在南京大學APP、微信小程序綁定的手機號對應的一個月內風險區行程情況，提供一鍵生成校內個人時空軌跡的功能。

三是利用數據挖掘技術，基于屬性關聯與圖匹配的重點人物（確診感染者）關聯分析，以個人時空軌跡數據為基礎，結合深度學習與巨圖匹配的時空敏感數據智能分析，精準、智能、動態甄別可疑暴露者與密切接觸者群體。

四是參照上級衛生部門的具體意見，根據確診感染者的具體信息，設置用于甄別關聯人員個人軌跡的時空區間參數，參照新型冠狀病毒可疑暴露者與密切接觸者的官方判定標準，形成標準化識別模型。設立防疫管理員，負責導入確診感染者的核酸檢測信息，配置用于甄別的時空參數，上報校內可疑暴露者與密切接觸者名單（附各級部門人員管理意見），隨后明確下發管控任務。

四、結論

在現階段國內疫情防控“動態清零”的總方針下，教育廳提出了高校防疫的最新要求，即需進一步強化常態化疫情防控管理，實現校園常態化監測預警。為助力高校成為防疫的“戰斗堡壘”，而非聚集性疫情的“孵化溫床”，后勤部門要扎實做好疫情防控工作，從管理制度和管理手段進行優化創新。國家衛生健康委辦公廳也發布《關于做好信息化支撐常態化疫情防控工作的通知》，為信息化防疫建設提供指導。

基于這一政策指導，國內高校可以結合已有經驗，參照文中關于南京大學防疫管理探索的內容，融合高校防疫的制度理論、醫學理論和信息化理論，嘗試構建可以復制推廣、具有較高實操性、移植性的標準化建設方案，繼續探討在高校多校區間利用大數據實施精準防疫、提供決策依據的可行性。

[1]呂麗華,于濤.基于大數據背景下的高校后勤檔案信息化管理研究[J].法制博覽, 2016（21）: 318+303.

[2]楊劍.大數據時代下高校后勤管理信息化建設路徑[J].科教文匯（中旬刊）, 2019（06）: 12-13.

[3]王冠男.基于GPS軌跡和照片軌跡的時空數據挖掘 [D].長沙：中南大學，2013.

[4]Zheng Y, Zhang L Z., Xie X, et al. Mining Interesting Locations and Travel Sequences from Trajectories [C]. In: Proceedings of International World Wide Web Conference, Madrid: ACM, 2009, 791-800.

[5]Ashbrook D, Starner T. Using GPS to Learn Significant Locations and Predict Movement Across Multiple Users [J]. Journal of Personal and Ubiquitous Computing, 2003, 7 （5）: 275-289.

[6]劉曉春.規范應用大數據 有效進行“防疫戰”[J].中國對外貿易, 2020（03）: 46-48.

[7]張四平,王梅.基于大數據分析的互聯網公開情報發現技術及系統研究[J].計算機時代, 2020（03）: 9-12.

[8]中國教育后勤協會.高等學校學生公寓新冠肺炎疫情防控工作指南（第二版）[EB/OL]. （2020-3-30） /[2020-10-19].http://www.chinacacm. org/content/6698.html

[9]中國教育后勤協會.高等學校學生食堂新冠肺炎疫情防控工作指南（第二版）[EB/OL]. （2020-4-10） /[2020-10-19].http://www.chinacacm. org/content/6725.html,

（責任編輯：趙相華）