高校數字化資源共享平臺構建與應用研究

摘要：文章立足高校數字化資源建設現狀，系統梳理了當前數字信息資源共享領域存在的核心問題，提出基于共建共享理念的高校數字化資源共享社區平臺構建方案。該平臺以互聯網技術為支撐，以海量數字資源為基礎，以知識協同共享為機制，旨在打造集學習、交流、創新于一體的高質量數字化生態社區。通過顯著提升校內數字資源流轉效率，構建精準化的師生服務體系，強化數字資源對教學、科研活動的支撐效能，本研究不僅為高校信息資源共建共享提供了可操作性范式，更對其長效發展機制進行了積極探索。

關鍵詞：數字化；資源共享；CARSI；數據中心；推薦系統

中圖分類號：TP393" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）23-0064-04

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

高校數字資源主要是指高校在教學、科研和管理過程中積累和構建的各類數字化信息資源，包括電子圖書、學術期刊數據庫、教學視頻、在線課程（如MOOC） 、科研成果庫、教學課件以及管理系統中的數據資源等[1]。這些資源來源于圖書館建設的商業數據庫、開放獲取資源，以及教務部門、科研機構和教師自建的各類教學、科研數據[2]。

隨著“互聯網+”的快速發展，高校數字資源建設日益受到重視，基于MOOC、學習通等平臺的在線教學模式已得到廣泛應用。然而，當前高校數字資源建設仍面臨諸多挑戰，包括資源分散、重復建設、利用率低等問題。同時，部分教學資源因缺乏統一管理和共享機制，僅限授課教師或特定學院使用，導致資源閑置，難以發揮其價值。這些問題降低了數字資源的使用效率，也制約了教學科研工作的進一步開展。

為解決上述問題，本文提出了一種基于共建共享理念的高校數字資源共享社區平臺。該平臺以互聯網為媒介，整合校內現有電子資源，構建集資源管理、智能推薦、在線協作、知識分享等功能于一體的高效共享體系。平臺旨在提升數字資源利用率，優化師生獲取資源的方式，并通過智能推送和交互式學習功能，促進教師教學創新、增強學生自主學習能力，同時推動學術資源的開放共享，助力科研合作與學術交流。通過這一方式，平臺不僅能改進高校數字資源管理模式，還能促進數字資源的深度應用，推動高校信息化建設的可持續發展。

1 高校師資資源共享平臺架構

基于學校現有的數字資源，利用學校統一身份認證中心，本研究構建了一個數字資源共享平臺，旨在整合校內各類數字資源，建立一個高效的共享體系。該平臺通過構建數字資源共享社區，縮短資源提供者與需求者之間的距離，提高資源利用率，并促進校內師生的交流、互助與知識共享，營造良性的校園學習生態。

該平臺的建設思路包括以下幾個核心方面。

1） 用戶認證與管理：依托學校統一身份認證系統，完成用戶信息確認和權限管理，支持不同用戶角色（教師、學生、管理人員） 的身份識別與分級授權。

2） 數據中心構建：整合圖書館電子資源、學習通教學資源等，構建涵蓋圖書借閱、電子資源使用、教學課程、科研成果、學科信息、成績數據、社團活動、學術會議等內容的數據中心。

3） 社區功能與交互：建設基于知識分享與互動的在線社區，支持資源上傳、下載、評論、評分、問答等功能，同時建立信息審核機制，確保內容質量與安全性。

4） 人工智能推薦引擎：基于機器學習和協同過濾算法，分析用戶行為數據，優化資源推薦，提高資源匹配度，增強個性化推薦能力。

2 CARSI統一身份認證

2.1 統一身份認證平臺的作用

在高校信息化建設中，統一身份認證平臺已成為整合校內各類數字資源的關鍵。統一身份認證平臺能夠實現單點登錄（SSO） ，即用戶只需使用學校賬號登錄一次，就能訪問多個業務系統，如圖書館、教務系統、科研管理平臺等。這樣不僅提升了訪問便利性，也增強了數據安全性[3]。

本研究基于統一身份認證系統，結合學校現有的認證體系，搭建數字資源共享社區平臺，確保不同角色（教師、學生、研究人員） 能夠安全、高效地訪問所需資源。

2.2 CARSI：提升高校資源共享能力

CARSI（教育網聯邦認證和資源共享基礎設施） 是一個全國范圍的高校資源共享平臺，支持師生在校外直接訪問學校采購的電子期刊、電子圖書、學術數據庫等資源，無需使用VPN或校園IP地址。CARSI的主要優勢：

1） 訪問更便捷：用戶可在任何地點使用學校賬號訪問學術資源。

2） 增強數據安全：身份認證在學校內部完成，資源平臺無法獲取用戶的詳細身份信息。

3） 支持跨校資源共享：用戶可以訪問其他高校或機構的共享資源，拓展學術交流。

2.3 認證機制與安全保障

CARSI采用Shibboleth中間件建設，Shibboleth是一種基于標準的開源軟件包，可用于跨組織邊界或在組織邊界內進行SSO單點登錄，實現資源的授權訪問。通過身份認證與資源訪問權限分離的方式，確保用戶信息安全，同時簡化跨機構資源訪問流程[4]。

1） 用戶訪問某學術資源（如電子期刊） 。

2） 資源平臺（SP） 向用戶所在高校的身份認證系統（IdP） 請求驗證。

3） IdP讓用戶輸入賬號密碼進行身份驗證。

4） 驗證通過后，IdP通知SP，并提供必要的用戶屬性信息（如角色、機構等） 。

5） SP根據用戶屬性決定是否授權訪問資源。

此外，Shibboleth使用metadata文件來確保身份認證過程的安全性，該文件包含IdP和SP的基本信息、加密證書和通信地址，確保雙方身份的真實性，并防止數據泄露。

2.4 資源共享平臺的集成

本研究將CARSI身份認證機制與高校統一身份認證平臺相結合，實現以下目標：

1） 單點登錄（SSO） ，提升資源訪問的便捷性。

2） 優化資源共享，支持師生跨校訪問更多學術資源。

3） 確保數據安全，保護用戶隱私，防止未經授權的訪問。

通過這一平臺，學校的各類數字資源（電子圖書、在線課程、科研數據庫等） 能夠更高效地整合和共享，進一步提升教學、科研和學習的便利性。

3 平臺數據中心建設

3.1 數據中心架構

數字資源共享社區平臺的數據中心旨在整合和優化高校內部的各類數字資源，以提高資源的利用率，并為師生提供更加精準和高效的資源推薦服務。數據中心的架構主要包括以下四個核心層次：

1） 數據來源層：涵蓋學校現有的各類業務系統，如圖書館（電子圖書、期刊數據庫、館藏書目、借閱記錄等） 、教務（課程信息、專業信息、教師授課信息、成績數據等） 、人事（教師科研成果、職稱評定信息等） 、學工（學生社團活動、競賽信息、獎懲記錄等） 、科研管理系統等，提供教學、科研、學生管理等方面的數據。

2） 數據處理層：基于ETL（Extract、Transform、Load） 技術，完成數據的抽取、轉換、清洗和存儲，確保數據的完整性和一致性。

3） 數據存儲層：采用關系型數據庫（如MySQL、PostgreSQL） 和大數據存儲（如Hadoop、Elasticsearch） ，實現對結構化和非結構化數據的存儲和管理。

4） 數據應用層：為學校師生提供資源推薦、資源檢索、學習路徑規劃、數據可視化分析等功能，優化用戶體驗。

3.2 數據中心關鍵技術

數據中心的數據處理采用ETL技術，包括數據抽取（Extract） 、數據轉換（Transform） 、數據加載（Load） 3個核心步驟。

數據抽取（Extract） ：通過API接口、SQL查詢、日志采集等方式從圖書館、教務、人事、科研等系統獲取原始數據；定義數據抽取策略，確定定期抽取或實時抽取模式。

數據轉換（Transform） ：進行數據清洗，去除重復、不完整或異常數據；進行數據標準化和格式轉換，例如統一日期格式、文本編碼等；進行數據聚合和關聯分析，例如將同一學生的課程學習記錄與科研活動數據整合。

數據加載（Load） ：采用定期批量加載或實時流式加載的方式，將處理后的數據存入數據倉庫；依據數據查詢需求，構建索引以提高檢索效率。

3.3 數據中心的預期效益

高校數字資源共享平臺的數據中心建設，將在多個方面提升高校數字資源的管理與應用價值。首先，資源一體化管理能夠整合分散的學術資源、教學資源和科研數據，避免資源重復建設，提高資源的利用率和可訪問性。其次，智能資源推薦通過大數據分析技術，基于用戶行為、興趣偏好等數據，為師生提供個性化學習資源推薦，從而提升學習效率與教學效果。此外，精準決策支持功能依托數據分析和可視化工具，為高校管理者提供數據驅動的決策依據，優化學科建設和教學資源配置。最后，增強共享與協作的特性通過資源共享社區，促進師生之間的學術交流、知識共享和跨學科合作，進一步推動高校信息化建設和數字資源的可持續發展。

4 數字資源共享社區平臺主題建設模塊

數字資源共享社區平臺基于校內數據資源接入體系，圍繞資源管理、個性化學習、資源共享、資源評價及職業發展指導5個核心模塊展開，實現資源的高效整合與優化配置。

首先，數字資源管理模塊 負責對校內各類學術、教學及科研資源進行統一整理、分類和存儲。平臺基于學科、專業和研究方向等維度對資源進行分類，并采用全文檢索、關鍵詞匹配及語義分析技術，實現資源的精準檢索和快速訪問。此外，結合學校統一身份認證系統（CAS） ，確保不同用戶身份匹配相應的資源訪問權限，從而保障資源的安全性和合理分配。

其次，個性化學習與推薦模塊 依托用戶行為分析與數據挖掘技術，為師生提供智能化的學習支持。該模塊包含自主學習空間、智能資源推薦和資源反饋機制三部分。自主學習空間支持學習進度跟蹤、筆記管理及個性化學習路徑規劃；智能資源推薦基于用戶的學習行為、專業方向及科研活動，采用人工智能算法進行精準匹配；資源反饋機制允許用戶對資源進行評分和評論，并結合評價數據優化推薦策略，提升學習體驗。

在資源共享與學術互動模塊中，平臺為師生提供在線學術交流、資源共享及跨學科合作的機會。用戶可在平臺上進行問題咨詢、學術討論，實現知識共享，并上傳自建資源（如學習筆記、實驗報告、科研論文等） ，促進資源共建共享。此外，該模塊還支持跨學科交流，依托論壇和討論區等方式，推動不同學科領域的知識交叉與合作，提高學術研究的質量。

此外，資源評價與反饋模塊 通過用戶評分與評價、資源反饋分析及優質資源推薦機制，優化資源質量管理。用戶可對資源進行評分和撰寫評價，評價內容經審核后展示；平臺則結合用戶行為數據優化資源排序，提高推薦系統的準確性；同時，基于用戶反饋數據，篩選并推薦高質量資源，提升資源利用率。

最后，專業發展與職業規劃模塊 為師生提供學術科研指導及職業發展路徑規劃。該模塊涵蓋學術發展指導、職業發展規劃及行業資源對接三方面內容。學術發展指導提供專業學習建議、研究方向推薦及科研資源整合服務，幫助師生提升學術研究能力；職業發展規劃基于行業需求，提供職業技能培訓、就業指導及行業動態分析，助力師生明確職業發展方向；行業資源對接功能結合用戶學科背景與職業需求，推薦相關行業資源、學術會議及企業合作項目，促進學術研究與產業發展的融合。

通過上述五大功能模塊，數字資源共享社區平臺實現了資源的一體化管理、智能化推薦和高效共享，為高校師生提供了更加便捷、精準的學術支持和職業發展服務。

5 知識發現與推薦系統

在數字資源共享社區平臺的建設過程中，知識發現與推薦系統[5-6]是提升資源利用率的重要手段。平臺基于人工智能算法，構建了召回、排序與規則優化相結合的推薦體系。

1） 召回階段：采用基于內容推薦（Content-based Filtering） 和協同過濾（Collaborative Filtering） 等技術，篩選用戶可能感興趣的資源。

2） 排序階段：通過分析用戶的歷史瀏覽記錄、點擊行為、學習路徑等數據，計算資源的優先級，提高推薦準確性。

3） 規則優化：結合學校的學科建設、科研熱點及職業發展需求，對推薦結果進行優化，以確保推薦的資源符合教育和科研目標。

通過該系統，平臺能夠精準推薦適應不同用戶需求的學習與科研資源，進一步提升資源利用率，促進學術與職業發展的融合。

6 結束語

本研究圍繞數字資源共享社區平臺的建設，提出了一套集資源整合、智能推薦、學術互動與職業發展支持于一體的系統框架。通過ETL技術實現多源數據融合，依托人工智能算法優化資源推薦，并構建用戶驅動的資源評價體系，提升師生的自主學習與科研能力。研究表明，該平臺不僅能提高數字資源的利用率，還能促進高校師生的學術交流與協作。然而，當前仍存在數據融合優化、推薦算法精度提升、用戶互動機制完善等挑戰。未來研究可進一步探索數據治理、智能推薦優化及用戶激勵機制，以提升平臺的智能化水平與用戶體驗，并推動高校數字資源的高效利用與可持續發展。

參考文獻：

[1] 段曉林.高校圖書館民國文獻數字資源建設現狀及其對策研究[J].圖書館，2019（9）：32-39.

[2] 趙瑩瑩.安徽省高校數字圖書館建設現狀及對策研究：以合肥市11所本科院校為例[D].合肥：安徽大學，2016.

[3] 蘇亞濤.基于CAS框架的高校統一身份認證平臺研究與實現[J].西安文理學院學報（自然科學版），2018，21（4）：78-83.

[4] 劉占文，李瑞山.基于CARSI平臺構建統一認證和資源共享服務[J].網絡安全技術與應用，2021（12）：46-48.

[5] 秦川，祝恒書，莊福振，等.基于知識圖譜的推薦系統研究綜述[J].中國科學：信息科學，2020，50（7）：937-956.

[6] 王超.基于圖神經網絡的個性化推薦系統的研究與實現[D].北京：北京郵電大學，2021.

【通聯編輯：王 力】