大數據技術在高校學生信息化管理中的應用探索

楊 帆

（遼寧建筑職業學院 遼寧 遼陽 111000）

0 引言

高校管理長期以來都是人們關注的焦點，加之信息爆炸時代的到來，學生信息化管理成為學術界積極討論與高校實踐探索的井噴式話題。但從實質角度來看，信息化管理系統開展后續日常教育與教學教育中存在現實問題，主要體現在信息化管理系統產生數據不可分析及海量離散數據在管理層面無法提供數據支撐等。據此，本文以大數據技術構建高校學生信息化管理系統為討論方向，旨在解決傳統高校信息化管理中存在的不足，以此推動我國高校信息化管理系統發展。

1 基于大數據技術構建高校學生信息化管理的數據資源

基于大數據技術構建高校學生信息化管理的數據資源劃分可從信息化管理基本定位將其劃分為以下3類。

1.1 數據存儲與數據采集

數據存儲與數據采集主要體現在校園信息化管理中人工錄入數據及自動采集的基礎上計算與合并后形成衍生數據[1]。信息化管理核心要求即高校學生管理信息一體化、聯動化及可視化，縱觀我國高校信息化管理應用中存在的主要問題即是各工作部門信息化系統差異導致信息數據無法合并，孤島化與碎片化的系統數據亦存在格式差異問題，對信息化管理整體聯動性造成現實阻礙[2]。據此，依托大數據技術構建高校學生信息化管理系統中，應加強數據資源規范化與標準化，將分布式數據存儲形成相對統一的數據資源，依托大數據分析技術處理，提高數據資源準確性及規律性，為后續高校學生管理提供有效支撐。

1.2 物聯網收集離散數據

高校信息化管理中不可避免產生海量離散數據，數據多以圖形、表格、圖像等無法接觸的形式在人機交互界面呈現，且離散數據內容在產生中并未對管理數據進行深度挖掘，它的結果僅是特定類信息集中化的存儲方式，較為常見的為高校視頻數據、人體感官數據等。離散數據在高校學生信息化管理體系中因體量較大與數據直觀性較差等問題，對高校信息化管理造成不同程度的影響。因此，基于大數據技術構建高校學生信息化管理，依托物聯網自主收集與處理海量離散數據，根據大數據綜合處理與分析實現高校學生信息化管理的全面變革與本質化提升。如通過物聯網自主收集高校監控視頻，基于大數據挖掘與分析后可精準識別與深度挖掘某教室內學生行為，提高學生監督效率與覆蓋率的同時，對促進高校信息化管理發展具有現實意義。

1.3 數據共享

數據共享主要集中體現于凝聚高職課程內部與外部的海量共享數據庫，主要服務于高職課程教學、教研及日常管理[3-4]，如服務于網絡學習的信息化教學資源——電子教材、電子文獻、微課教材與海內外名師講座。基于大數據分析技術的數據共享資源具有自主記憶功能，可精準識別信息化教學管理中學習成績與物聯網系統中學生行為偏好，精準定位學生學習風格，模擬制訂學生個性化學習方案，為高職課程層次化及個性化教學提供數據支撐。

2 基于大數據技術構建高校信息化管理系統的模型研究

2.1 相關理論研究

大數據是具有高體量數據類特大數據集，具有“可視化分析”“數據挖掘算法”“預測性分析”“語義引擎”以及“數據質量與數據管理”等特點，從實質角度來看，大數據對傳統信息傳送數據格局進行革新的同時，為社會信息化、高效化發展，奠定良好的基礎。在基于大數據技術構建高校學生信息化管理平臺中，首先應做好頂層設計，秉承“鏟除產生信息孤島的土壤”的原則，切實解決傳統高校數據采集效率低等問題，并針對某一項問題進行深入探究，為數據集中和標準統一提供根本保證[5-6]。同時，我國教育部門明確表示，高校建立統一大數據管理平臺與數控資源庫中，要合理構建應用場景。因此高校大數據管理平臺建設中應切實從實際角度出發，切實保障大數據平臺符合高校管理需求。

2.2 系統設計

2.2.1 系統框架

結合上述高校信息化管理系統數據資源，對現有的高校信息化管理系統進行重組與完善，將高校尚未統一的平臺系統形成云數據，基于相應接口構建云數據管理平臺，同時基于現有高校信息化管理系統中相對分布的數據存儲資源，在該平臺的基礎上建立以大數據技術為核心的信息化管理系統模型。系統構建主要以Hadoop平臺架構為例，具體見圖1[7]。

由圖1可知，依托大數據技術構建的高校學生信息化管理系統基礎層主要以數據為主，其數據內容統一規劃傳統高校信息管理中形成的海量數據；中間層為面向異構數據統一管理及數據分布式管理的采集層與存儲管理層，服務于系統數據采集規范化處理與高校數據利用的綜合效率；頂層設計為大數據分析工作，通過大數據分析與可視化結果用于服務高校教育、日常及服務等方面的決策。

2.2.2 云數據管理子系統框架

此次數據管理系統主要針對高校信息化管理中的硬性需求設計，將系統設計具體細致劃分為兩類：一類以Hadoop構架的云平臺數據處理；另一類為高校信息化管理系統平臺中的數據模型[8]。前者模型設計中主要采用Hadoop系統特點進行基本存儲，后者主要針對高校信息化管理數據為模型的方案進行設計。設計模型見圖2。

2.2.3 存儲模型

存儲模型主要以Master sever、slave server及client為主，系統模型基于不可信節點構建，在一定程度上克服傳統服務器條件性的限制，即便低能性PC亦可提供高質量服務。需要注意的是，slave server服務器應具備充足的硬盤空間，以此規避數據存儲丟失問題，見圖3。

2.2.4 系統管理子系統的實現

系統管理子系統設計主要從用戶權限及登錄管理兩個方面入手。

（1）用戶權限管理模塊。通過管理功能，管理員可以對用戶進行授權，修改用戶密碼，添加和刪除用戶。在全系統中，對經過認證的使用者進行了開放，其授權的特征是統一的。管理員可以管理授權使用者的資料，例如賬號、姓名、ID、密碼等。根據使用者的角色，他們的權限也會有所不同。在特殊的管理中，必須參照一定的條件來分配角色。比如，用戶資格、智能等參考標準。該系統還提出了一個模塊式的授權機制，即通過對同一角色的通用用戶進行集體授權，從而降低了授權的數量。同時，本系統還支持數據表的授權，即將視圖、數據表的類型分割后，對不同的用戶進行單獨的存取。通過這種方式，有些數據在未經許可的情況下無法訪問。

在圖4和圖5中，使用一個用于管理角色和管理用戶信息的系統接口。“系統角色管理”為用戶提供了各種權限，如添加、刪除等。如果有多個角色，可以在“角色名稱”中鍵入相應的數字，然后單擊“查詢”即可獲取。

如圖5所示，在“用戶信息”窗口中，已顯示了用戶信息。比如，用戶名、名字、創建日期等。在此視窗內，若使用者人數眾多，則由管理員進行模糊查詢，將相應的字母填入“用戶名”。在操作條中，模塊提供了添加和刪除的權限。

（2）用戶登錄模塊。因為每個人的權限都不一樣，每個人都有自己的專屬界面。在特定的設計過程中，軟件開發人員應該清楚每個使用者在各個模塊中的作用，并設定相應的理由。而且，一旦登錄成功，就不能同時使用同一個賬戶。總體上，在設計登錄模塊時應該考慮如下方面登錄單點化，禁止重復登錄。

登錄和顯示控制指的是在用戶輸入的帳號后，由系統判定該帳號的權限，并將該帳號的具體內容顯示在該用戶的個人平臺上。在此，根據使用者的屬性標記來判斷所顯示的內容。單一登錄，是指同一時間內，同一個帳號只允許一次登錄，而不能多次登錄。當進行控制時，是由伺服器來執行的。選擇控制端，是因為如果是由瀏覽器來完成，它就需要提供相應的代碼。如果不能計算出密碼，就會被其他擁有同樣賬號的人入侵。在服務器獲得了登錄信息后，在沒有再次登錄的情況下，將會被禁止再次登錄。當然，一些物件或登錄使用者也會在很長時間內登錄，這會使伺服器承受更大的壓力。因此，當系統被設計，如有對象在特定時間未操作，則會自動退出。

3 大數據學生管理平臺的實際應用效益

高校信息化管理體系中大數據技術收集行為（管理行為、學生行為）數據后，通過挖掘與分析，為高校后續教育與管理提供參考數據。在具體應用過程中，不僅解決了傳統數據格式不標準、難收集等問題，同時對提高生活管理與教學管理具有實質意義。

3.1 提高學生管理效率

通過數據存儲與數據采集建立獨立數據資源庫后，高校教師可根據視頻內容與教學活動制定高職課程計劃與方案，或通過瀏覽數據內容對學生學習興趣及日常行為進行綜合點評，有助于幫助高校教師在對學生管理措施中進行創新或幫助學生矯正不良行為。而物聯網自主采集數據信息并深度挖掘后，設定系統化及便捷化監控警告功能，提高學生管理力度的同時，促進高校監督工作質量全面提升。

3.2 提高管理針對性

大數據技術可對學生集體或個體行為數據特征進行挖掘與分析，為針對管理提供數據支撐。嚴格意義上來說，學生因個體差異不同導致在接受管理與學習方面存在一定差異，為進一步提高管理效率與管理針對性，高校教師可通過大數據平臺，基于海量數據檢索對學生行為及興趣進行分析，不斷加強管理課親和力、針對性。同時大數據海量數據分析與存儲可以識別高校學生在學生生活與學習過程中存在的問題，幫助教師及時矯正學生不良行為，提高管理效率。

4 結語

綜上所述，本文以大數據技術在高校學生信息化管理中的應用探索為討論方向，分析與討論了基于大數據技術構建高校學生信息化管理平臺需求的基礎上，詳細闡述了大數據高校學生信息化管理平臺的模型設計，最后結合實踐案例分析了大數據學生管理平臺對提高高校管理的實際價值。大數據技術作為整合、處理資源的核心技術，不僅有效解決傳統高校信息化管理中存在的若干問題，同時也在一定程度上可提高高校信息化管理效率，對促進高校管理質量提升具有現實意義與深遠影響。