大数据下智能化高校校园的建设

鲁丽伟

计算机信息技术与行业领域的融合发展，给各行各业带来前所未有的变革，随着我国“互联网+教育”战略持续推进，大数据为智能高校建设带来了新的变革，大数据是面向业务的技术手段，对教学模式的转变、高校教育管理以及现代化教学工作都有着深远的影响。

一、高校大数据分析面临的问题

（一）专业水平与新技术之间的矛盾

信息技术日新月异，面对快速发展的大数据应用，高校在大数据分析方面首先面临专业技术水平滞后的问题。包括两个方面的内容，即数据认知不足以及技术储备不足。数据认知不足主要是指相关教职员工没有树立正确的“大数据”分析意识，仍然停留在传统数据管理认知层次导致人为因素的大数据分析被动局面；而技术储备不足则主要是技术人员面对快速发展的新技术、新应用由于自身技术水平欠缺，引发的“能力缺失”问题。

（二）数据标准化问题

要进行高校大数据分析，首先是整合高校各类信息平台，将其作为数据抓取的“信息源”，获取相关业务数据之后，就要进行数据的清洗等预处理工作，应用过程中对数据标准化有一定的需求，需要高校各院系、各部门解决数据异构的问题，从而实现数据有效共享的问题，而实际高校信息平台应用过程，数据标准化不一，每个信息平台都有自身的数据标准，无法实现信息协同处理以及数据共享机制，这是制约大数据应用的重要方面，需做好相应的协调处理工作以及技术应对工作。

（三）网络与信息安全问题

实现大数据分析需借助一定的技术架构，通常是以云计算平台作为数据处理以及数据存储框架，因此会产生的一定的网络与信息安全问题，主要体现两个方面，其一是云平台的安全性，目前我国云服务供应主要有两种模式公共云平台及私有云平台，对于云服务供应商而言，用户数据是透明的，没有任何保密性可言，这也是近年来私有云平台快速发展的重要因素；其次，大数据分析引发的用户隐私问题，高校大数据分析，能够准确定位用户个体，一整套的个性化数据会通过分析产生，对于用户而言往往一些数据是不愿意共享或者被动共享出来的，对于高校用户存在一定的信息安全问题。

二、高校大数据分析应对策略探讨

（一）完善高校CIO统筹机制

CIO（Chief Information Officer），即首席信息官。在《教育信息化“十三五”规划》（教育部发布）明确提出：“要在各级各类学校逐步建立由校领导担任首席信息官（CIO）的制度，全面统筹本单位信息化的规划与发展”。大数据应用作为高校信息化建设重要方向，需要服务统筹机制的不断完善，使得高校自身信息化建设规划和各项政策的真正落地，加强高校部门之间、院系之间以及校际之间的协同发展，为大数据应用奠定强有力的组织服务保障，这是非常关键和重要的。

（二）加强技术应用能力

针对上文所述的技术水平不足问题，应从两个方面予以应对，首先深刻体会和认识大数据分析给高校现代化管理、教学以及决策带来变革，转变思想观念，树立积极和正确的管理观、数据应用观和教育观，可依托高校计算机学院相关研讨会进行技术讲解，使得相关技术和应用人员能够对大数据技术有着更为深刻的认识；其次加强相关技术水平，按照大数据所涉及到的技术，应重点从云平台建设和管理、网络信息平台建设、爬虫技术等方面进行加强，建议依托高校科研背景，通过人才教育以及校企合作等方式予以技术保障，为应用大数据分析奠定坚强的技术保障，真正发挥大数据技术优势，为构建智慧校园做好技术铺垫。

（三）提升网络与信息安全水平

面對日益严峻的网络和信息安全问题，应从以下几个方面进行予以加强，其一，加强技术保障，针对大数据所依赖的云平台技术支撑和信息系统平台，应不断优化网络环境，加强安全设备以及安全策略的应用，对信息敏感的数据做到隔离处理，针对云平台安全隐私的问题，应可以结合私有云和公共云特点进行组合运用，对普通数据进行公共云处理，以减少费用开支，而相对隐私和敏感的数据可以在高校本地进行处理，提升云平台的可靠性，而传统信息平台的应用则应通过身份识别、访问控制等技术不断提升其平台安全性；其二则是安全意识的不断提升，根据网络安全“三分技术、七分管理”的一般规律，对于管理水平的不断提升是应对各类网络安全问题的重要有效策略，尤其用户层面的安全意识管理，建议通过安全培训、安全教育等途径，提升其安全应用各类信息系统的意识和能力；其三，加强与网信、公安等网络监管部门的合作，构建大管理意识，针对有可能发生的网络安全事件，做到“早沟通、早汇报、早应对、早处理”，将安全损失降到最低。

（四）促进校际合作，提升大数据应用水平

实施大数据分析需要大量的业务数据进行支撑，单独高校所能够提供的数据量往往有限，数据普遍性存在一定的不足，也容易出现“数据孤岛”问题，因此，高校应加强大数据的校际，针对教育教学、教学管理等开放型数据的数据共享和交流，为提高数据的强有力支撑，保障数据来源的可靠性以及业务数据量提供支撑；另外，不同高校在技术应用方面都有其自身的优势，通过校际合作能够一定程度上弥补自身应用的不足，获得相关技术水平的不断提升，从而为更好的应用大数据分析技术，提供重要保障。

三、高校大数据应用方向分析

（一）数据信息资源共享平台

大数据依托云计算为技术背景，能够实现弹性计算（EC），其强大的数据处理、存储能力和数据集约化应用，最为典型和普遍的应用方向即构建大数据资源共享平台，为高校各类用户提供多维度、多层次的个性化数据，而不是给用户提供不经加工、处理和筛选的批量数据资源，使得大数据系统能够根据用户的研究方向、研究层次，提供更为高校的信息资源平台，这是基于高校以教育教学、研究为基础重要应用，能够大量的节约当前信息数据应用成本，提升数据应用效率，实现数据集约化的应用。

（二）支持决策管理应用

高校管理工作相对复杂，可参考的依据多以实际经验和传统管理模式为主，而立足实际教育教学工作的管理依据相对不足，大数据分析技术的发展使得高校决策参考有了更为可靠的数据依据，为科学决策、有效管理提供技术支撑。通常的做法如下，构建数据分析模型，根据数据模型从校园各信息系统中抓取数据，对数据进行预处理和分析，形成参考报告，尤其在教育教学工作方面，其数据都来源于真实的用户，数据具有相当的参考价值，高校可根据分析结果结合实际教学管理情况，进行科学决策，提高高校管理水平和管理能力的不断提升。

（三）现代高校教育、管理流程优化再造

大数据分析以数据共享和数据收集为基础，通过信息平台的整合，高校能够打破各部门、各院系之间的信息壁垒，使得整个管理流程得到资源整合，优化业务流程，提升高校现代化教育和管理水平的双提升。从而有效解决了当前高校各类信息系统重复建设、维护成本过高以及技术储备能力不足的现状，通过通用的数据模型，使得整个业务流程更加清晰，并针对不适应、过于复杂化的管理环节进行再造，实现管理效率的不断提升。除此之外，通过加强校际合作，可以打通不同院校在教育资源、教学经验数据等开放型数据屏障，破除“数据孤岛”，为提升数据应用频率、发挥数据价值提供平台支撑。

四、小结

大数据作为“互联网+”战略实施和发展的重要方向，在高校领域取得了长足的进步，高校依托大数据技术能够实现信息资源的个性化、优质化服务，对于提升高校决策管理提供重要的数据支撑，同时也是高校教育管理流程优化再造的重要应用，本文以大数据为背景，浅谈智能高校建设和应用过程中面临的挑战、应对措施以及应用方向，为实现高校现代化教育管理水平的提升提供信息技术支撑。