大数据技术在高校智慧校园建设中的应用与研究

摘要

随着信息技术的发展，国内外各大高校开始采用现代信息化手段去管理学校。但是随着数据量的不断增大，采用目前流行的大数据技术管理会更有效。高校在信息化校园的基础上，逐步建设以大数据技术为主要支撑技术之一的智慧校园，充分挖掘和应用高校海量大数据的价值，为学校、教师和学生提供智慧服务。本文结合建设智慧校园的总体框架、高校大数据的特点和现存的一些问题，提出了智慧校园大数据处理平台的技术架构，并对大数据技术在智慧校园中的实际应用场景进行了分析和探讨。还分析了高校智慧校园建设的现状和现存的一些问题，重点针对现有的现实问题寻找相应的解决方案。

[关键字]大数据技术；高校；智慧校园

一、绪论

（一）研究背景及研究意义

1.研究背景

信息化建设不仅促进了社会的现代化发展，也成为世界各国在寻求机遇和发展中面临的战略选择。作为国家信息化不可分割的一部分，教育信息化有着极其重大的意义。在教育信息化进程中，高校应该充分利用校园信息资源，结合现代化技术，扩大师生的知识面、提高教学、科研和创新能力，提高学生素质，提升教学质量的发展速度，以进一步推动高校教育的改革与创新。

如今，高校校园的信息化程度已经成为评估一所大学现代化水平的重要标准。对高校信息化水平高低的评价，取决于高校建设完善、高效的校园网络环境和应用业务系统的能力，以及科学、合理的管理水平。近年来，各大高校对高校信息化创建工作越来越重视，他们在硬件、软件和技术上加大投入，使各高校的业务系统越来越成熟，各部门信息化建设的初级目标已经实现，校园信息化建设取得了较大进展。

随着信息技术的飞速发展，智慧校园已经引起了各大高校师生的关注，许多高校都投入到了智慧校园的建设中。智慧校园是高校保持可持续发展、提升核心竞争力的关键因素，是基于大数据、云计算等技术，通过改进和发展数字校园，实现将学习、生活和科研融为一体的教育环境。它提升了校园的智慧性，形成了服务和管理更加科学化、人性化的智慧校园。在大数据时代，智慧校园在建设过程中形成了多种形式、结构复杂的数据。高校只有不断提高数据收集、处理、分析、挖掘、利用等效率，才能顺应时代的变化。利用大数据技术为高校打造智慧校园势在必行。

2.研究意义

如今，我们生活在现代化信息时代，是以科学技术为中心，知识经济占主导地位的时代。未来，中国教育信息化，从数字化到智慧化，是我们时代发展的必然趋势。长期以来，中国教育主要为教师和学生提供数字化资源，即根据教科书的知识体系开发的资源。智慧化资源是教学信息化资源的整合，是将教育信息管理标准进行统一化，从“专用资源服务”到“大资源服务”。教育信息化、智慧化将持续提升对教师的要求，同时对学生教育的评估体系进行提高改善。

在当今的大数据时代，智慧校园是教育信息化建设发展而形成的产物，并且信息化建设也会促进现代化的发展。云计算、移动互联和其他技术的飞速发展产生了大量的数据。而怎样更好的利用这些现有的数据，挖掘其背后隐藏的价值，进一步帮助更多的教师和学生，已经成为了高校信息化建设中的一个大难题。

对大数据相关技术的运用，会更好的建设和完善教育信息化。比如魔笔、云课堂、智课双师等的开发都是运用大数据相关技术，改变了传统的教育方式，以便于更好地适应时代的需要。因此，对高校行为大数据的研究，有利于高校信息化进程的推动，提高了我国的教育水平。

（二）国内外研究现状

1.国内研究现状

对于智慧校园的建设问题提出较早并具有代表性的是浙江大学，其在信息化“十二五”规划中明确提出，要构建基于云的高校智慧校园平台。并且要充分利用移动互联网、物联网和其他一些新技术，建立统一的、运用于浙江大学的，网络办公和综合信息发布平台和一系列有利于师生和学校的便利平台。建设的重点是在校园安全和智慧图书馆方面，并对智慧校园的环境进行了详细的描述。这为国内外各大高校智慧校园的建设起到推波助澜的模范作用。

南京邮电大学的规划是基于物联网技术建立一个开放的、智能化的、综合的信息服务系统。为用户提供各式各样的研究、生活、管理、教学和智能感知等服务，其核心内容是实现“万物互联”。并将综合信息服务从传统的服务人员输入转变为客户端智能化的信息采集，并融合了一些新技术的应用，例如物联网技术。这些措施与做法有助于校园朝着更加智慧的方向发展。

同济大学智慧校园项目的设计重点考虑建设节俭型校园。提出建设“智慧校园”在校园制度和机制创新方面向前迈进一步，并逐步形成可持续发展的运行方式，为建立可持续发展的同济大学，提供坚实的基础保障。

2.国外研究现状

马来西亚XX提出了“智慧学校”的建设理念，旨在实现个人的全面发展和教育的信息化、智能化。在合理的政策的指导下，可以推动数字校园向更高的层次发展，并且智慧校园的全面建设可以逐步实现。

宾夕法尼亚州州立大学提出了建设智慧校园的四个指导思想，作为学校发展的一部分：①提供在线教育，并对网络学习的平台进行一个扩展；②对信息技术架构如何做到完整、安全进行研究；③面对管理以及教研方面，建设的信息技术架构要富有弹性；④对于集中式与分布式信息技术服务要做到一个平衡，兼顾效率和效用两方面。

国外对于智慧校园的研究相对较少，因为国外研究者关注的是不同的方面，而且X的学校更加开放，通常没有封闭式的实体校园。而对于智慧校园的建设通常是按照智慧的标准进行的。

（三）研究内容

全文共六章，具体如下：第一章为绪论。本章首先介绍了研究背景及研究意义、国内外研究现状，再综合所学知识，确定了本文将研究的内容。第二章为相关概念和理论基础。详细介绍了智慧校园相关的概念以及相关的理论和模型。第三章为大数据技术在智慧校园建设中的应用。首先阐述了高校大数据的特点及内在需求分析，其次描述了大数据处理平台技术架构，最后对高校智慧校园的应用场景进行了分析。

第四章为高校智慧校园建设存在的问题分析。分别从智慧校园关键技术、大数据与智慧校园建设存在脱节、智慧设备运行模式尚不完善、高校与高校之间的智慧服务缺乏有效的连接等四方面展开分析。第五章为高校智慧校园建设存在问题的解决策略。本章研究并提出了四种解决思路分别是：集中力量解决核心技术问题、优化大数据的收集与处理工作、提升智慧设备运行效率、加强与周边高校的联系与交流。最后为结论。对全文进行了总结，并对以后的研究做出了展望。

二、相关概念和理论基础

（一）相关概念

1.大数据技术

大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。所谓大数据，指的是网络上无法用常规软件工具进行获取并实现相关各种处理操作的一类特殊性且基于虚拟空间的数据集合，其作为一种信息资产，无法被直接利用而是需要一些新处理模式才能够提供各种决策辅助、流程优化等价值或功能，具有海量、多样化特点，且随着网络普及与渗透其规模也在持续翻倍式增长。

而大数据技术正是基于这样一种具有巨大潜力和价值的数据海而出现的一种专业化处理技术。同时，其也为异构数据处理提供了解决方案。总的来说，大数据技术不仅能够应对大规模且简单化的数据处理问题，同时也能够应对复杂条件下的数据处理需求。如音像类、文本类等数据类型。

2.云计算

云计算本质上就是建立在分布式技术之上的一种新计算机制，其实现路径是通过将数据计算处理程序通过一定介质载体及技术手段拆解成无数小程序，这一过程通常用的是网络“云”，之后用服务器系统针对这些海量的小程序进行处理，并将相关结果直接反馈给用户。在该技术发展早期，还仅限于简单的分布式计算，主要就是进行任务拆解及完成最后的结果合并。但是技术不断进步下，其数据处理量及处理效率直线上升，每秒数据处理量已经达到天量，超过数万次且还在持续进步，使得其网络服务功能得到迅速强化。

3.智慧校园

所谓智慧校园，是当前正在兴起的智慧化发展的一个重要方向，以物联网为技术架构起一个整体化且覆盖面齐全的校园环境，其内部提供了各种功能具有针对性的应用服务，将校园内的教学、生活、科研等活动串联起来并充分融合。其本质上就是利用现代互联网、智能等尖端技术，基于校园生活实际空间场景构建一个对应性的互联网系统，在其中实现数据共享，并能够提高协同与管理效能，实现高效供需匹配，提高校园生活及科研教学的便捷性及质量能力等，构建产学研一体化校园发展体系。总体来说，智慧校园就是要构建一个更为良性的校园网络空间及外部环境，并面向全体校园网用户提供个性化服务。

（一）理论基础

1.系统科学理论

系统科学理论是通过建立分析任何一种复杂事物的普遍规则，实现对该事物的全面认识，从而对智能校园系统进行分析的一种理论。这是分析智慧城市系统和智慧校园系统的基本理论，也是建立智慧城市和智慧校园系统模型的基础。其中，系统主要作为一种思维方式，通过建立普遍的规则模型，达到理解和认识事物的本质特征、事物之间的联系、事物的特点和事物的发展规律的目的。从客观的角度来看，世界上的事物之间存在着某种程度的相互联系。由于人类认知水平的限制，相互联系的事物被分解成独立的个体，从各自的领域分析事物的本质和发展的客观规律，科学被划分为不同的学科进行研究。然而，人类也在不断探索各学科之间的联系，以建立一个既能分析个别事物又能分析各学科之间联系的普遍规则，因此，系统科学理论诞生了。

2.智慧校园建设架构模型

本文涉及智慧校园计划，融入虚拟化、大数据等必要技术，计划目标始终体现着为师生服务及个性化服务供给这两点，以人为本，打造数字化校园系统。目前在智慧校园建设中，已经在多个领域与方面都深入渗透了大数据技术，包括教育、校园安防等。本文设计目标是开发智能校园结构，其中核心要素就是实现校园设备互联，从而客观上以师生终端及各种校园设备为单点，形成一个校园网络空间，能够对校园公共空间进行实时监控，提供更好的保护机制，同时还能够对校园当前环境信息或数据进行实时抓取及采集，并通过设置具体的监测目标来自动识别风险，以防止火灾和其他危险。在此基础上，现以示意图的方式介绍其总体框架，如图1所示。

大数据技术在高校智慧校园建设中的应用与研究

图1 智慧校园总体架构模型

由图1可知，本文构建的智慧校园总体架构模型的第一层为感知层，其利用RFID、WSN、ZigBee和IPCam等技术获取校园环境和学习活动的实时数据，全面检测不同校园设施的运行状态。第二层为网络层，它构成了智能校园全面收集数据的基础。各种网络的有机结合使高覆盖率的信号传输服务得以实现，这对教师和学生的广泛发展是有利的。第三层为数据层，通过数据集成、云计算平台、数据库等软件对校园环境和其他信息进行完整的整合。第四层为应用层，为智慧校园提供智慧的教学、管理，绿色安全且智慧的生活和环境，逐步完善校园建设机制。

三、大数据技术在智慧校园建设中的应用

（一）高校大数据的特点及其内在需求分析

高校信息化建设中收集了海量的数据，总体而言，高校大数据具有一些共同的特点。其主要特点如下：

（1）数据生成的用户群是特殊的，主要是学生和教师。（2）数据源丰富，包括感知设备数据，如校园卡、门禁卡等一些感知设备提供的数据。还有来自于一些系统的数据，如教务系统、学生管理系统、创新创业学分申报系统、招生系统、图书管理系统、人事系统等一些学校系统提供的数据。另外还有来自于社交媒体的数据，如QQ、微信、抖音、贴吧、微博等一些师生常用的社交媒体提供的数据。（3）数据量非常庞大。自学校建设信息化以来，学生、教师和职工的一些数据被收集和存储，数据量异常庞大。（4）数据质量低下。在高校信息化建设中，数据采集不规范，并且没有对采集的数据进行数据清洗，导致所采集的数据完整性较低，准确性较差差，整体数据质量低下。（5）数据结构具有多样性。来自不同数据源的数据类型很多，有结构化、非结构化、半结构化数据。（6）信息孤岛现象。高校中普遍存在着信息孤岛现象。教务、学工、人事、科研、招生办、财务、党委、团委、图书馆等部门通过各自的系统收集和存储数据，没有数据共享机制，导致一些数据被重复收集，数据之间无法产生关联性，并且重复的部分也会占用过多的存储资源。（7）数据的利用率较低。由于存储资源的压力，大多数高等院校只是简单地收集和存储数据，一段时间后就会丢弃一部分数据，没有采取有效的技术手段来提取和使用数据。

将高校大数据资源的价值更好的挖掘出来，并得以良好的应用是高校智慧校园建设的重要内容。智慧校园大数据处理平台和数据共享平台的建设可以有效地解决高校大数据遇到的利用率低、数据质量低下、信息孤岛现象等问题。由此实现数据资源共享和服务共享的目标。

（二）大数据处理平台的技术架构

在高校智慧校园的建设中要充分地挖掘所采集的海量数据的价值，这需要建设配套的大数据处理平台，来完成数据的采集、数据清洗与存储，数据挖掘与分析，数据可视化。最终为高校及其师生提供智慧服务。本文结合高校智慧校园建设中的实际需求、高校大数据的特点和问题以及现有的大数据技术，提出了一种大数据处理平台的技术架构，如图2所示。

大数据技术在高校智慧校园建设中的应用与研究

（三）应用场景分析

高校智慧校园平台是一个内容与结构非常庞大的应用层，里面涉及了各种校园生活所需要的应用系统，并基于需求与功能的匹配，将信息服务进行有序分类并归类到单一应用程序中，从而提供了更为集中性且智能化的智慧服务。为了让校园用户能够提高智能服务使用体验，利用大数据技术可以对智慧校园场景进行如下建设或开发。

第一个应用场景：针对学校机构或部门分别将它们的工作成果及业务信息全部进行数据化转化，并在校园网络上进行可视化呈现，同时将网内用户关注的议题决策结论或建议直接推送到首页或个人终端。依据不同用户角色，展示其感兴趣的数据内容或有必要了解的部分决策或建议，以招生办为例，会提供历年来招生情况及相关对比，并对招生工作未来一段时间的方案等。

第二个应用场景：安全防卫及警示，有效抑制事故发生。目前国内高校时不时就传出一起安全事故，复杂社会与家庭环境让学生容易问题进而发生诸如网贷自杀、跳楼或抑郁症等情况。可利用大数据来及时追踪到学生异常活动，并基于此描述该学生最近一段时间的活动轨迹，分析学生异常行为，并作出预警反应，比如将学生失联、缺勤、心理情况异常、网络借贷、夜不归宿、感染可传染性、邪教倾向、情绪异常等可能发生的情况进行预警反应，并推送给负责老师，负责老师可以通过移动设备或者PC端查看推送的预警信息及其建议的解决方案，并及时处理这些问题，以防不幸事故的发生。

第三个应用场景：教学管理和学生学习情况分析。这是一个非常有用的功能，直接以大屏展示的方式来对教学任务及学生培养等方面的计划、项目及具体细节等信息及数据进行显示，并能够让学生实时查看关系到自身的教学或培养任务当前状况及最新进展等。这两个方面的数据汇总到一起又能够提供进一步分析价值，能够让学校及教师准确把握不同层次学生的实际学习进度等信息，从而进行针对性的教学指导或调整自身教学进度等。

第四个应用场：教师和学生的全景数据，学生和教师的画像是准确和个性化的学校管理的基础。。

第五个应用场景：学工管理大数据，促进学生管理。包括心理健康、智能宿舍监控、精准扶贫、学生诚信、学生轨迹等各方面的管理。

第六个应用场景：网络日志清洗和深入分析系统。校园网络日志数据记录了学校教师和学生的一些在线行为，因此是分析学生和教师行为的重要数据资源。

四、高校智慧校园建设中存在问题的分析

（一）智慧校园的关键技术仍有待于提升

建设智慧校园还需要继续进行技术建设，部分核心技术关卡会在一定程度上限制智慧校园的发展速度。在智慧校园建设中大数据技术和物联网技术，这两项技术是建设智慧校园最重要的技术，而许多高校在建设这两项技术的过程中还有很多地方需要改进。首先，尽管许多大学已经实现了全校范围内的互联网普及，但其覆盖范围仅限于办公区和学生宿舍，而办公区和学生宿舍的互联网大多是有线的，校园内缺乏无线网络，这对智慧校园的发展产生了很大影响。其次，关于学生信息的大数据建设还处在起步期，相关信息管理系统同一化程度远远不够，且部分高校数据统计软件也各不相同，造成事实上的数据隔阂，不利于信息协同与共享。

（二）大数据与智慧校园的建设存在脱节的问题

大数据是构建智慧校园的前提和基础，也智慧校园和数字化校园之间最重要的功能。智慧校园中几乎处处都可以看到对大数据技术的利用，覆盖教学、生活等各个层面，尤其是个性化服务更是需要大数据支持。因此，在建设智慧校园的过程中，各大高校应该关注大数据的重要性。然而，目前很多大学在建设大数据的过程中投入不多，对大数据的价值，不管是校领导还是教授，很多都没有认识到，也就不会在日常工作或教学中利用融入大数据的一些工具或应用。多数管理者既没有能力也没有意识去使用大数据，缺乏抓取有价值学生信息的能力。另外，很多高校并不热衷于推进校园网建设，因此也没有建立适配的大数据分析重心，数据利用率非常低，这无疑是智慧校园建设的短板。

（三）智慧设备的运行模式尚且不完善

智慧校园的建设要积极投入新设备新技术，以保证各种智能化功能的实现。但很多高校在智慧设备的配备上，和其运行模式上遇到了以下几个主要问题。首先，目前使用的一些智慧设备要么已经开始老化要么就是科技含量低，很多设备都需要更新换代。如部分网络数据通信终端目前运行的还是很多代以前的老版本，信息传输效率低速度慢。其次，软硬件设备运行效率较低。虽然智慧终端进行了换代升级，但其他方面的软件研发及应用引进等都还存在较大欠缺。另外，智慧设备运行环境几乎处在无防护状态，安全隐患不容忽视。许多学校专注于如何提高服务质量，却忽视信息安全，导致校园网络经常遭到外部入侵造成研究资料或学生信息被盗或丢失。

（四）高校与高校之间的智慧服务缺乏有效连接

智慧校园最重要的一个特点是信息的开放和共享，这使得用户可以在智慧校园中获得更多有用的信息。但是，由于高校与其他高校之间经常存在竞争，很多大学为了自我保护，都有专门的方法来限制学术资源的泄露，导致大学之间缺乏智慧服务的共享和传播，还会造成部分信息资源的浪费。

五、高校智慧校园建设中现有问题的解决策略

（一）集中力量解决核心技术问题

首先，提供智慧校园建设中涉及技术问题的解决方案，要始终围绕着技术建设开展工作。主要有以下举措，一是对智慧校园设备终端持续进行新技术引进或自有技术研发，提高信息利用及传输质效，为更好地实施智慧校园的建设打造根基。二是考虑到智慧校园建设过程中网络覆盖面积小的问题，针对这个问题，高校应该大量采购无线传输设备，先进行重点区域的无线覆盖，如教学楼、图书馆等，之后在根据学校实际条件，对生活区、运动区等校园区域进行无线覆盖。三是提高校园网络的传输速度。用网络技术提供大量优质的学习资源供学校师生使用，以此拓展学生的学习视野，提高教师的教学水平。

（二）优化大数据采集与处理工作

高校智慧校园建设者应该更加重视，大数据处理方面的问题。努力为师生建设一个完善的大数据信息平台，让管理者、教师和学生能够更好地利用这个平台进行数据分析。（1）建立学院大数据采集和处理中心，定期采集、存储和分析学生、教师、教学等方面的信息。（2）提高大数据分析过程中的预见性，随着技术的不断升级，优化大数据处理工作，确保满足智慧校园建设的实际需要。（3）增加大数据分析的人性化服务，使教师能够更好地利用大数据开展日常的科研和教学工作。

（三）提高智慧设备的运行效率

考虑到校园内智慧设备运行中存在的问题，应解决以下几个方面。（1）提高智慧设备的终端水平，优化升级各类数据传输终端。（2）提高智能设备的运行效率，对智慧设备终端的开发效率进行加速，提高其软件的运行速度。（3）提高智慧设备运行环境的安全性，购买高级安全服务器和防火墙，有效提高网络信息的安全。

（四）加强和其他高校的联系与交流

为了实现更高水平的智慧校园建设，高校之间的良好合作以及信息的传递和交流是必要的。首先，高校应根据自己的优势和特色专业发挥自己的作用，在一个或多个专业领域重点进行专业建设，更好的提高自己在专业领域的优势和信息资源。其次，在其他专业领域，可以与其他高校展开合作，实现高校信息资源的共享和传递，将自己的特色专业与其他高校的特色专业进行交流学习，促进高校之间的友好交流和联系。

六、总结与展望

（一）研究总结

智慧校园系统不仅是在大学内部建立的智能管理系统，而且还是在校园内打造的一个信息化的生态环境。这不仅是技术进步的产物，也标志着大数据技术正在逐渐成熟，大数据已经逐渐成为建设智慧校园的核心技术。现阶段，大部分高校智慧校园已经实现了数据共享和分析，不仅很大程度上便利了师生的工作、学习、生活，也为高校管理决策的制定提供了更加全面、客观、准确的参考数据，对校园管理的效率和效果进行了有效地提升。未来通过不断完善和发展，相信大数据技术将为智慧校园的建设提供更加坚实的技术支撑，帮助学校培养智慧人才，促进学校持续健康的发展。

（二）研究展望

“智慧校园 ”主要是结合了物联网和云计算等技术的综合体，可以理解为 “数字校园 ”的升华。大数据作为我国IT领域新一代的数据技术和管理模式，实际上具有很强的数据代表性，对一些智能决策具有重要的参考和实用价值。因此，在未来建设智慧校园的过程中，很多重要的数据采集、分析、处理等环节都要基于大数据技术，这样才能使智慧校园的建设达到一个新的高度。

开展基于大数据技术的科学研究。其实足以说明现阶段高校的科学研究不可能脱离大数据而存在。因此，合理利用大数据技术对于促进科学研究过程中的数据分析和处理是非常重要的，因为它可以为高校科学研究的顺利实施和发展提供技术支持和保障。同时，也需要从外部引入一定量的科研信息，为科研人员提供相关信息和内容。此外，大学可以使用不同类型的软件和硬件来简洁地分享已完成和获得的研究数据信息。从长远来看，这意味着一方面可以有效促进高校科研工作的快速稳定发展，另一方面，大数据可以更广泛地应用于科研工作，最终达到促进智慧校园建设快速发展的目的。

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