大數(shù)據(jù)技術(shù)在高校智慧校園建設(shè)中的應(yīng)用研究

林麗丹 李娜

摘要：以2018年教育信息化2.0為起點，未來是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的教育與信息化深度融合的數(shù)據(jù)應(yīng)用階段，高校在信息化校園的基礎(chǔ)上逐步開展智慧校園建設(shè)，以大數(shù)據(jù)技術(shù)為主要支撐技術(shù)之一，充分挖掘、應(yīng)用海量高校大數(shù)據(jù)的價值，為學(xué)校及師生提供智慧服務(wù)。文章結(jié)合智慧校園建設(shè)總體框架，高校大數(shù)據(jù)的特點及存在問題，提出智慧校園的大數(shù)據(jù)處理平臺技術(shù)架構(gòu)，并分析探討大數(shù)據(jù)技術(shù)在智慧校園中的實際應(yīng)用場景。

關(guān)鍵詞：智慧校園;大數(shù)據(jù)技術(shù);高校智慧校園建設(shè);高校信息化;教育信息化

中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）18-0036-03

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（ OSID）：

1 引言

隨著2018年教育信息化2.0的總體規(guī)劃要求及《智慧校園總體框架》國家標(biāo)準(zhǔn)的頒布，各大高校逐步開展了智慧校園建設(shè)工作[1]。高校智慧校園是在信息化校園的基礎(chǔ)上，所構(gòu)建的智能化網(wǎng)絡(luò)服務(wù)評價架構(gòu)，智慧校園的建設(shè)主要依賴于大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)[2，3]。而高校信息化建設(shè)起步相對較早，其信息化系統(tǒng)中日常運行所涉及的業(yè)務(wù)領(lǐng)域包括教學(xué)、科研、學(xué)工、校園一卡通、圖書館、后勤、人事等，這些領(lǐng)域會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)[4]。如何對這些數(shù)據(jù)進行有效的治理、存儲、挖掘分析并運用，來提高教學(xué)質(zhì)量、科研水平及工作效率，為學(xué)校管理提供新思路，為師生提供智慧服務(wù)，是智慧校園建設(shè)中利用大數(shù)據(jù)技術(shù)重點要解決的問題。本文將在智慧校園建設(shè)總體框架及高校大數(shù)據(jù)特點和內(nèi)在需求的基礎(chǔ)上，提出一種大數(shù)據(jù)處理平臺技術(shù)架構(gòu)，分析大數(shù)據(jù)技術(shù)在高校中的實際應(yīng)用場景，為優(yōu)化智慧校園應(yīng)用層的建設(shè)提供參考。

2 高校智慧校園

2.1 智慧校園概述

智慧校園是以促進現(xiàn)代信息技術(shù)與教育教學(xué)深度融合、提高學(xué)生學(xué)習(xí)、教師教學(xué)、科研效率為目的，以物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)技術(shù)等為技術(shù)支撐，提供一種環(huán)境全面感知、數(shù)據(jù)化、網(wǎng)絡(luò)化、協(xié)作型一體化的教學(xué)、科研、管理和生活服務(wù)，并能對教育教學(xué)、教學(xué)管理進行整體分析和預(yù)測的智慧學(xué)習(xí)、工作、生活環(huán)境[5]。智慧校園的建設(shè)將為學(xué)校師生打造一個安全、穩(wěn)定、環(huán)保、節(jié)能的校園，同時也將為師生提供更加便捷、精準(zhǔn)的個性化服務(wù)。

2.2 智慧校園建設(shè)總體框架

《智慧校園總體框架》國家標(biāo)準(zhǔn)中指出智慧校園總體框架建議采用云計算架構(gòu)進行部署，分為基礎(chǔ)設(shè)施層、支撐平臺層、應(yīng)用平臺層、應(yīng)用終端和信息安全體系等。不同層級分別負(fù)責(zé)基礎(chǔ)設(shè)施搭建、網(wǎng)絡(luò)通信、大數(shù)據(jù)處理、系統(tǒng)建設(shè)、服務(wù)提供等邏輯指令的執(zhí)行[6，7]。

1）基礎(chǔ)設(shè)施層。基礎(chǔ)設(shè)施層提供網(wǎng)絡(luò)搭建、網(wǎng)絡(luò)通信、感知設(shè)備和數(shù)據(jù)存儲，主要包括數(shù)據(jù)庫、服務(wù)器、感知設(shè)備、校園基礎(chǔ)設(shè)施等，為校園環(huán)境及校園內(nèi)活動的感知、檢測，數(shù)據(jù)的采集存儲，網(wǎng)絡(luò)的傳輸提供保障。

2）支撐平臺層。支撐平臺層是云計算、大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的核心層，為應(yīng)用平臺層提供驅(qū)動和支持，包括云計算，大數(shù)據(jù)處理等核心技術(shù)架構(gòu)。

3）應(yīng)用平臺層。應(yīng)用平臺層是智慧校園應(yīng)用與服務(wù)的內(nèi)容體現(xiàn)，在支撐平臺層的基礎(chǔ)上，構(gòu)建服務(wù)于學(xué)生、教職工的各種應(yīng)用。

4）應(yīng)用終端。校園網(wǎng)的用戶屬于智慧校園建設(shè)的應(yīng)用終端層，智能手機、平板以各種瀏覽器及移動端設(shè)備，可以隨時隨地應(yīng)用到校園環(huán)境中，共享各類資源及服務(wù)。

5）信息安全體系。信息安全體系是貫穿整個智慧校園建設(shè)中的安全保障系統(tǒng)，保障智慧校園系統(tǒng)的安全運行及用戶的信息安全。

3 大數(shù)據(jù)技術(shù)在智慧校園建設(shè)中的應(yīng)用

3.1 高校大數(shù)據(jù)的特點及內(nèi)在需求分析

高校信息化建設(shè)中收集了大量數(shù)據(jù)，高校大數(shù)據(jù)普遍存在一些共有的特點。（1）數(shù)據(jù)產(chǎn)生的用戶群體相對單一，主要是學(xué)生、教工。（2）數(shù)據(jù)來源豐富，包括感知設(shè)備數(shù)據(jù)，如校園一卡通、門禁等;系統(tǒng)數(shù)據(jù)，如教務(wù)系統(tǒng)、學(xué)工系統(tǒng)、招生系統(tǒng)、收費系統(tǒng)、人事系統(tǒng)等;網(wǎng)絡(luò)日志數(shù)據(jù)，如校園網(wǎng)、AP熱點等產(chǎn)生的大量日志數(shù)據(jù);社交數(shù)據(jù)，如QQ、微信、抖音、貼吧、微博等。（3）數(shù)據(jù)量大。自高校信息化建設(shè)以來，學(xué)校的學(xué)生、教職工的相關(guān)數(shù)據(jù)被采集存儲，數(shù)據(jù)量非常大。（4）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多樣。不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)類型不同，包括結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（5）數(shù)據(jù)質(zhì)量低。高校信息化建設(shè)中采集數(shù)據(jù)時，并未對數(shù)據(jù)進行清洗、治理，導(dǎo)致數(shù)據(jù)完整性、準(zhǔn)確性差，數(shù)據(jù)質(zhì)量低。（6）數(shù)據(jù)利用率低。大部分高校只對數(shù)據(jù)采集、存儲，一段時間后由于存儲資源的壓力將數(shù)據(jù)丟棄，未采用有效的技術(shù)手段對數(shù)據(jù)進行挖掘利用。（7）信息孤島現(xiàn)象。高校普遍存在信息孤島現(xiàn)象，教務(wù)、科研、學(xué)工、收費、人事、財務(wù)、圖書館各自用自己的系統(tǒng)采集、存儲數(shù)據(jù)，并未建立數(shù)據(jù)共享機制，導(dǎo)致數(shù)據(jù)重復(fù)采集，不能產(chǎn)生關(guān)聯(lián)性且重復(fù)部分過多占用存儲資源。

高校大數(shù)據(jù)資源價值的挖掘與應(yīng)用是高校智慧校園建設(shè)中的重要內(nèi)容，智慧校園中大數(shù)據(jù)處理平臺及數(shù)據(jù)共享平臺的搭建，可以解決高校大數(shù)據(jù)面臨的利用率低、信息孤島的問題，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源共享、服務(wù)共享的目的。

3.2 大數(shù)據(jù)處理平臺技術(shù)架構(gòu)

高校智慧校園建設(shè)中需要充分挖掘海量數(shù)據(jù)的價值，這就需要在支撐平臺層構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理平臺，用于完成數(shù)據(jù)采集、清洗、存儲，數(shù)據(jù)挖掘分析，數(shù)據(jù)可視化，最終給學(xué)校及師生提供智慧服務(wù)。結(jié)合高校智慧校園建設(shè)的實際需求、高校大數(shù)據(jù)特點及存在問題和主流大數(shù)據(jù)技術(shù)，本文提出一種大數(shù)據(jù)處理平臺技術(shù)架構(gòu)如圖1所示。首先是數(shù)據(jù)采集階段，根據(jù)數(shù)據(jù)源的不同選擇數(shù)據(jù)采集技術(shù)。如業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可以采用Sqoop工具采集，設(shè)備數(shù)據(jù)的主流采集技術(shù)為Flume、Kafka，而互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)主要是通過爬蟲來獲取，如Scrapy框架，第三方合作數(shù)據(jù)則可以通過HTTP/FTP方式共享。其次是數(shù)據(jù)存儲，主要用到的有HDFS分布式文件系統(tǒng)、HBASE、ElasticSearch、Redis、MySql等技術(shù)存儲結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。然后是大數(shù)據(jù)挖掘分析階段，離線數(shù)據(jù)處理采用MapReduce、Hive等技術(shù)，實時數(shù)據(jù)處理用Spark、SparkStream等，結(jié)合機器學(xué)習(xí)的庫如MLib，完成對數(shù)據(jù)的分析挖掘。最后根據(jù)學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)、部門、院系、老師和學(xué)生關(guān)注業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)化、可視化需求，對數(shù)據(jù)進一步分析后，提供數(shù)據(jù)服務(wù)，包括數(shù)據(jù)可視化看板呈現(xiàn)，數(shù)據(jù)開發(fā)平臺及主數(shù)據(jù)共享平臺。其中數(shù)據(jù)開放平臺為學(xué)校第三方合作提供數(shù)據(jù)支持，主數(shù)據(jù)共享平臺則主要解決校內(nèi)各部門之間存在的信息孤島問題，實現(xiàn)校內(nèi)數(shù)據(jù)資源的共享[8]。

3.3 應(yīng)用場景分析

高校智慧校園的應(yīng)用平臺層包含多種應(yīng)用系統(tǒng)，結(jié)合實際功能需求，將相關(guān)的信息服務(wù)整合至某一個應(yīng)用程序中，可以實現(xiàn)智能化工作及服務(wù)。為了讓學(xué)生、教工更好的使用智慧化服務(wù)，高校中基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用程序開發(fā)可以從以下幾個實際場景出發(fā)。

應(yīng)用場景一：學(xué)校各個部門業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)化、可視化展示及決策建議推送。根據(jù)角色的不同，可視化展示該角色應(yīng)關(guān)注的數(shù)據(jù)內(nèi)容及決策建議。如招生處展示招生情況、與往年相比今年招生情況，并給出如何改善生源情況的建議等。

應(yīng)用場景二：綜合預(yù)警，減少學(xué)生安全事故的發(fā)生。高校學(xué)生安全事故頻繁發(fā)生，如跳樓、自殺、網(wǎng)貸、抑郁等，通過使用大數(shù)據(jù)技術(shù)監(jiān)測學(xué)生行為，描述學(xué)生行為軌跡，對異常行為分析并給出相應(yīng)預(yù)警，如失聯(lián)預(yù)警、心理預(yù)警、逃課預(yù)警、夜不歸宿預(yù)警、網(wǎng)貸預(yù)警、傳染病預(yù)警、情感預(yù)警、邪教預(yù)警等，將預(yù)警消息及建議解決方案推送給負(fù)責(zé)老師，老師可以通過移動設(shè)備或者PC端查看。

應(yīng)用場景三：教學(xué)管理及學(xué)情分析。通過大屏展示教學(xué)任務(wù)大數(shù)據(jù)、學(xué)生培養(yǎng)大數(shù)據(jù)，讓學(xué)生實時、便捷掌握教學(xué)和學(xué)生培養(yǎng)核心工作進展。結(jié)合教學(xué)任務(wù)大數(shù)據(jù)、學(xué)生培養(yǎng)大數(shù)據(jù)進一步分析挖掘，進行學(xué)情分析，對不同學(xué)習(xí)程度的學(xué)生學(xué)習(xí)情況深度分析，為老師優(yōu)化教學(xué)進度、教學(xué)模式提供指導(dǎo)。

應(yīng)用場景四：師生全景數(shù)據(jù)，描述學(xué)生畫像、教師畫像，為學(xué)校精準(zhǔn)化、個性化管理提供基礎(chǔ)。

應(yīng)用場景五：學(xué)工管理大數(shù)據(jù)，讓學(xué)生管理更簡單。包括心理健康、精準(zhǔn)扶貧、智慧查寢、思政分析、學(xué)生軌跡、學(xué)生誠信等。

應(yīng)用場景六：網(wǎng)絡(luò)日志清洗及深度分析系統(tǒng)。校園網(wǎng)的日志數(shù)據(jù)，包含了教師、學(xué)生在校的網(wǎng)上行為，對學(xué)生、教師的行為分析提供重要的數(shù)據(jù)資源。

4 結(jié)論

大數(shù)據(jù)技術(shù)為智慧校園建設(shè)的主要技術(shù)，通過大數(shù)據(jù)采集技術(shù)、分布式文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)計算引擎、數(shù)據(jù)挖掘分析框架等構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理平臺，對采集到的海量高校數(shù)據(jù)，進行清洗、抽取、集成、挖掘分析，從而得到有價值的信息。結(jié)合高校的實際需求，整合信息至應(yīng)用程序中，為師生提供智慧化服務(wù)。

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【通聯(lián)編輯：唐一東】

作者簡介：林麗丹（1989-），女，河南漯河人，助教，碩士，主要研究方向為計算機應(yīng)用技術(shù)、大數(shù)據(jù)技木與應(yīng)用;李娜，副教授，碩士。