高职智慧校园建设中的大数据挖掘技术应用分析
2017-03-24王桂武高林国陈新胜
王桂武+高林国+陈新胜
摘要:随着我国社会的不断发展,大数据时代已不再只存在人们的想象中,我国以逐渐迈向大数据时代。人们通过对大数据的挖掘,发现了许多具有价值的信息,也被人们广泛应用在各行各业中。目前我国智慧化校园正在不断地探索及建设,不管是校园网络还是多媒体教学,大数据挖掘为建设智慧校园提供了多种的技术及服务,在高职智慧校园建设中应用大数据挖掘技术,可以有效地将学生学习及生活、教师教学及学校网络管理相结合。
关键词:职业技术学院;智慧校园;大数据挖掘技术
中图分类号:TP393 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2017)01-0268-02
近年来我国教育部越来越重视高职教育,提出了使用信息网络技术创建数字校园的要求,建设智慧校园时发展数字化学校的基础,它的核心就是智慧,运用全新的云计算、智能网络等信息技术,实现智慧管理服务。在高职智慧校园建设中,大数据挖掘有着重要的作用,通过大数据挖掘可以有效提高学校教学质量及管理能力,创新学校传统的粗放式管理模式,变为精细化校园管理。本文就以大数据挖掘技术为基础,分析其在高职智慧校园建设中的应用。
1高职智慧校园中大数据挖掘技术的重要性
1.1实现智能化教学
在高职智慧校园中,大数据挖掘技术可以准确的记录每一个学生在学习过程中的行为,学生还可以通过连接校园网,实现课堂互动学习,使学生的学习不仅仅是在课堂上完成,不受时间、地点的限制,学生可以自由控制学习时间,提高学生的学习质量,丰富教学活动。另外大数据挖掘技术还可以分析学生的学习行为,使教师可以对学生进行针对性的辅导,创建系统化的学习模式。【1】
1.2实现考学研共同发展
在高职智慧校园中,其可以通过大数据挖掘技术为教师创建教研平台,为教师提供大量的科研资料及技术发展动态。通过使用多媒体技术,与平台中的教研学者进行研究成果的沟通交流,实时的分享科研数据,能够确定教学的发展趋势,使国内外的交流提高一个层次,实现考学研共同发展和创新。
1.3提高学校管理效率
智慧校园中具有大量的数据信息,比如学校网站论坛中的稿子、评论、留言等,这些数据包括了结构化数据和非结构化数据,大数据挖掘技术可以对这些数据进行存储和分析,从大量的数据中找出最有价值的信息及数据,不仅仅能对校园中的人力、财力及物力进行服务,还能够对教育、行政、设备及科研方面进行管理服务,还可以寻找教育中和学习中的规律,对教育及办学趋势进行预测,为高职院校发展提供具有价值的意见,也有效地提高了院校的办学质量及教学效率。【3】
1.4实现智慧化服务
数字管理系统创新了传统的人工管理,大大节省了管理资金及人力,对校园进行智能化、数据化的管理及服务,比如资源的分配、信息化培训、故障响应等等。其中资源的分配包括软件系统的升级优化及IP地址、身份验证的优化分配等;信息化培训包括为学生培训提供文本资料、音频资料及视频资料等等,可以有效地提高教师及学生的信息素养,使教师及学生具备的信息化智慧能够满足智慧校园的需求;故障响应指的是在智慧校园发生故障及遇到问题的时候可以及时响应。【3】
2高职智慧校园的建设
2.1何为智慧校园
智慧校园指的是校园的数字化建设,并且与物联网、大数据技术及云计算等一系列的计算机技术相结合的全新校园建设理念。智慧校园主要是以物联网为基础,以大数据及云计算为前提,将高校管理工作、教学、科研及服务相融合的综合智慧校园环境。在智慧校园中,师生可以以手机、电脑等无线通讯设备结合校园网络,不受时间、地点的限制进行学习、教学、生活等一系列的校园活动,实现信息化的校园学习活动,有效地提高教学效率及校园管理效率。
2.2高职智慧校园的建设架构
高职智慧校园可以将智能传感器安装在校园中各个教室、图书馆、宿舍及实验室等各个场所中,并且将它们进行连接,从而构建物联网,使用服务器和云计算服务将软件管理系统与物联网向融合,全面实现校园智能化管理及教学。并且使用科学有效的管理模式处理这些信息资源,为全体师生及学校工作人员提供全面的信息化服务平台及生活环境。【4】
2.3高职智慧校园建设现状
智慧校园从产生到创建都得到了国家及社会企业的支持,但是由于高职院校本身的管理模式及部门之间的通讯较为复杂,这就使得高职智慧校园在建设以来还存在一些问题,比如:(1)高职院校中的大量的信息及学生的自律等方面,使得学校与学生之间的沟通交流无法实现全面信息化,其中不乏有一部分学校还是通过传统的短信、公告栏的信息为学生传递信息,这就造成学生无法及时的信息,降低了沟通效率;(2)由于学校与行政管理部分的网站并不统一,这就对管理方面造成了一定的难度。不统一的平台使一些具有价值的信息资源无法存储到相同的数据库中,使数据的格式及标准也有不一致,就使得系统中存在大量的无用数据及垃圾数据;(3)这些数据都较为庞大且复杂,目前的管理并没有针对性的对这些数据进行挖掘和信息,比如学生在日常生活中的行为没有和毕业方向统一分析、图书馆中的学生解决信息没有与个性化教学相联系等等。【5】
3高职智慧校园建设中的大数据挖掘技术
3.1何为大数据挖掘技术
大数据挖掘技术指的不仅仅是对数据信息进行处理,还是对这些数据进行专业的分析,深入挖掘数据中的潜藏及具深层次的信息。从技术角度来讲,大数据挖掘技术与云计算是有一定联系的,大数据不能单独进行处理,要使用分布式的架构,以此对数据进行挖掘,所以大数据挖掘要依靠云计算进行数据的存储、处理和分析。
3.2大数据挖掘技术智慧校园的需求
目前我国高职智慧校园的建设已经有了良好的效果,比如使用了技术性的教学手段及远程教育等等,在学生的管理方面也使用了监控及一卡通等等,有效地提高了对学生的管理效率,学校行政管理方面也实现了各部门之间的信息互通目的。随着连接的实体越来越多,那么传统的数据架构已满足不了需求,大数据挖掘技术就能很好地解决这个问题,对这些数据进行快速有效的分析,进行深入挖掘信息的潜在价值,为校园教育发展提供有价值的信息,體现高职院校的智慧特色。【6】
3.3大數据挖掘技术智慧校园建设架构
为了能够使高职智慧校园发挥出更大的作用,就在传统的建设基础上应用大数据挖掘技术,深入挖掘传统智慧校园中的智能识别及检测中的数据,并且对其进行统一管理,为高校中的教育、服务、管理及学习提供智慧的应用,实现校园学习智能一体化。应用大数据挖掘技术和云计算,可以先构建一个建设架构,详细见图一,下文对其进行具体说明。
(1)基础设备。其中包括检测设备及感应设备,并且分布在校园的各个角落中,收集校园教师和学生的日常生活数据,使用通信网传送到云存储层,能够全面了解学校中教师和学生的生活和学习。
(2)采集信息及存储层。使用云计算中的存储技术将基础设备中收集的数据进行存储,并且使用虚拟化技术降低空间的浪费,使数据资源可以有效整合,使数据存储具备智能化及自动化。
(3)数据管理及云计算。管理云服务中的信息资源信息,对这些数据资源进行计算,使数据的分析更加精准。
(4)智慧应用层。深入挖掘大数据,并且对其进行分析,为智慧校园中的信息化业务提供数据支持技术,这个也是使智慧校园发挥作用的重要内容,也是高校智慧校园建设中重点内容。【7】
4结束语
为了使高职院校教育模式和理念能够满足现社会形式的需求,智慧校园的建设也得到了教育界人士的广泛支持和认同。将大数据挖掘技术应用到智慧校园中,不仅能够对校园中的数据进行更深层次的分析,深入挖掘其中的价值,还能够对数据进行智能决策。大数据挖掘技术是高职校园建设中的核心内容,能够将智慧校园中的智能化及数字化充分体现。目前大数据挖掘技术还存在一系列的技术性问题,但是相信在今后的发展中,其能够完美的与智慧校园相融合,更加人性化的为校园师生提供服务。
参考文献:
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