大数据时代高中智慧型校园的建设探究

◆摘  要：随着5G时代的到来，大数据在工作和生活中的作用日益明显。高中校园各基础设施和应用系统的运转每天都会产生大量的数据，如教务、科研、政教等各职能部门的数据，通过人工智能、大数据等技术对这些海量数据进行采集、整理和分析，提取其中蕴含的各种规律性、潜在性信息，实现精准化的教学与管理，建设智慧型校园。

◆关键词：大数据;智慧;应用系统

1 引言

在科技发展飞快的今天，5G、人工智能、大数据等技术迅速发展，高中传统教育模式的改革与发展正面临着挑战和机遇，诸多高校不断加快信息化建设，已经迈入智慧型校园，并且发挥了非常重要的教育与教学管理作用。高中需要加快脚步，积极推进智慧型校园建设的步伐，亟需把教室、功能室、实验室、监控、门禁等基础设施和各应用系统打通，形成互联互通，互为共享，使各种行为数据有效的沉淀，为大数据分析提供数据基础保障。

2 现状及存在问题

经过多年数字校园的建设发展，学校在信息化建设方面取得了阶段性的成果，实现了校园网全覆盖，搭建了机房、服务器虚拟化等支撑信息系统的基础设施。建成了许多应用系统，如移动校园门户、OA、智能阅卷、校园一卡通等系统，能够一定程度上满足学校教学、科研、管理、生活等方面的日常需求，并积累了部分数据。但随着技术不断发展，存在问题逐渐凸显：

2.1数据孤岛现象严重

学校各部门的应用系统基本各自互不关联，无统一的数据标准，数据形式多样化，“数据孤岛”现象严重，且重复部分过多占用存储资源，数据重复采集，不能产生关联性，实现数据共享价值最大化，很好服务教学和管理。

2.2缺乏智能应用系统

学校现有网络阅卷、选课系统、一卡通系统等应用系统，部分为通用简单版本，因不便捷、功能模块不适用导致使用效率低下甚至不使用，造成了基础数据流失、无基础数据的局面。现亟需加快完善符合各处室需求的应用系统建设才能为实现大数据分析提供数据基础保障。

2.3基础设施建设滞后

校园网大多仍然为百兆网，核心交换机陈旧，服务器没有虚拟化，基础服务分类不够清晰，网络磁盘阵列柜的存储空间有限，校园无线网络只能局部覆盖等。宿舍无门禁系统、教室无考勤设备等。基础设施建设不完善，就意味着不能产生数据，就无法为大数据的分析提供保障。

3 建设思路

通过构建校园大数据平台中心，把所有的基础设施及各部门的应用系统互相联通，实现数据的交换、共享与整合，逐步迈向智慧型校园。智慧型校园是结合互联网、大数据、物联网和人工智能等诸多技术的新一代校园信息化平台，基本框架如下图所示。

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3.1 构建大数据平台中心

建立学校大数据平台，实现统一数据标准，提供多种标准数据接口，现有的应用系统无缝接入或高度集成，实现数据的交换、共享与整合，消灭数据孤岛。所有子系统（含第三方应用系统）运行于大数据平台之上，实现统一的系统登录、统一安全认证、统一管理，实现数据交换与共享，为学校教学、管理、服务等工作质量的提升和改进提供了决策数据支持。

3.2 加快完善应用系统建设

学校各部门都有各自的应用系统，有的因无法满足现有教学管理情况而无法使用，闲置浪费，如教务处成绩分析管理系统;有的因不便捷、功能模块不适用而不使用、如政教处学生日常管理系统;还有的因人事调动的暂停而未使用，如行办OA系统等。这些都造成了基础数据的流失、无基础数据局面。亟需加快完善符合各处室需求的应用系统建设才能保证日常教学和日常管理行为数据得到有效沉淀，实现大数据分析提供数据基础保障。

3.3加强基础设施的建设

将校园核心交换机万兆升级，使多个校区，实现校园骨干网万兆连接。加快建设校园无线网的全面覆盖，实现无线网和有线双网覆盖的网络环境。将服务器全部虚拟化，便于计算利用物理服務器的资源。

加强感知设备的建设。当前学校配置了功能室、教室、计算机教室、各球馆，实验室、门禁、监控、饮水机等设施，这些传统设施需加快与物联网智能感知技术相互融合连接，逐步实现“人一物一机”间的全方位感知，相互共享，互联互通。为校园环境及校园内活动的感知、检测，数据的采集存储提供保障。

4 应用场景

4.1行为预警

学校大数据平台中心通过对智能一卡通（门禁、消费、借阅）、智能监控（具有无感知刷脸识别、表情识别、行为分析功能）等设备数据的实时采集、对学生情绪状态分析、肢体动作分析、运动轨迹分析，形成课堂评价参考依据。并对异常行为分析并给出相应预警，如失联预警、心理预警、逃课预警、不归宿预警、偷窃预警等，将预警消息及建议解决方案自动推送给负责老师，老师可以通过移动设备或者PC端查看，通过综合预警，减少学生安全事故的发生。

4.2 智慧阅卷系统

智慧网络阅卷系统具有题卡编辑、扫描、网上阅卷、等功能，也具备有成绩分析功能，如薄弱点、闪光点、贡献值、走势分析等基础数据分析。也可实现从教研角度、教师角度、学生角度等不同角度进行智能分析。

4.2.1 多维度数据分析

设置统计分析指标进行多维度数据分析，自动生成各类统计分析报表。教师可以准确了解各知识点、知识模块、学科在年级和班级的掌握情况，及时掌握成绩波动较大的学生动态和学生学习过程中的薄弱点，对症下药提高临界生的转化率，让优等生提优，学困生补差。

4.2.2 错题智能收集

学生每次考试的错题进行智能收集，形成错题集。学生通过智能阅卷系统统计得出的分析报告，制定自己的学习提升计划，做错的题目反复练习巩固，并根据学生的知识薄弱环节，精准推送类似精选题目供学生反复练习。

4.2.3 智能“体检”报告

大数据平台对学生个人的历史数据深度挖掘，数据来源于考试成绩、作业、考勤、课堂精力集中度、图书借阅、消费等沉淀下来的数据，对历史数据的深度学习，整合出一份能提高学习成绩、改善学习方法、改变生活不良习惯的“体检”报告，供学生参考。

4.3 智慧课堂管理

智慧课堂即结合智能学习平台、移动平台端工具，通过互联网、物联网、大数据等新一代信息技术打造的智能、高效的课堂学习平台。具有课堂互动教学可游戏化教学，海量的课件模板随时调用，课件随身带，常用备课资源一键插入等功能，也具有百万习题题库，用于课前的预习、课中的答题、课后的作业。通过课堂上教师与学生手持设备的无缝对接，学生学生通过学生端移动设备操作参与互动，将课前预习测评、课堂实时检测情况、课后作业等数据上传，形成过程性的课堂质量评价和学情分析报告，并及时接受教师推送资源，教师可通过学生手持终端的数据及时获取学情信息。

4.4 智慧可视化管理

基础设施和信息系统的运转产生的海量数据，经过分析处理后通过大数据屏显中心可视化展示，如成绩分析、行为画像、综合预警等，可根据实际要求屏显不同的数据，也可在各个处室可视化展示及决策建议推送。根据角色的不同，可视化展示该角色应关注的数据内容及决策建议。如，科研处板块高三年级显示尖指生排名变化趋势、临界生距一本线的差距、上一本线转化率等数据，结合他们在的课堂表现、课堂作业、错题集练习和薄弱知识点的测试等数据综合分析，找出问题的根源并智能推送决策建议。

5 结束语

随着5G时代、人工智能时代、大数据时代的来临，建设智慧型校园是必然的趋势，学校要组建一支我们掌握前沿技术的团队精英，通过到先进地区和实践基地实地考察学习，了解慧智校园建设的构思和框架，学习人工智能、云計算、大数据等前沿技术和理论知识武装自己的头脑，结合学校目前的现状统筹规划、科学实施、分步执行，为打造成实用的、现代化的智慧型校园提供保障。

作者简介

刘存宝，信息技术教师。

参考文献

[1]程南清. 智慧校园视野下的信息化基础设施建设问题及对策[J]. 宁波广播电视大学学报， 2018， 016（002）：90-95.

[2]李正， 罗征， 孙雨， et al. 大数据分析应用于高校精准教学与管理的探索[J]. 中国教育信息化， 2019， 000（017）：P.9-12.

[3]王露， 孙丽， 刘晓莹. 现代教育中人工智能的应用[J]. 课程教育研究， 2019（13）：46-47.