基于大数据智能决策的江西高校智慧校园的建设

李安裕

摘要

“互联网+”时代，不管是智慧校园的理论和应用还是大数据的理论和应用，都是动态发展的，本文通过数据体系和组织体系架构分析，基础数据、业务数据和决策数据平台分析，基础研究、核心技术攻关和大数据智能决策系统设计，大数据安全保障体系和大数据安全支撑等方面，从大数据智能决策的角度，为江西高校智慧校园建设进行了有益探讨，提供了参考思路。

【关键词】高校智慧校园 大数据 智能决策

智慧校园概念的提出是从IBM公司2008年提出的智慧地球概念引申而来，时至今日，人们对其定义、内涵、衡量标准还没有一个统一、明确的认识。清华大学蒋东兴等提出智慧校园的内涵和特征是目前被公认为的比较全面一种表述，即智慧校园是高校信息化的高级形态，是对数字校园的进一步扩展与提升。是综合运用移动互联、物联网、大数据、云计算等信息技术，全面感知校园物理环境，智能识别师生工作、学习情景和个体特征，将校园物理空间和数字空间有机衔接起来，为师生建立智能、开放的教学、学生环境和便利、舒适的工作、生活环境，改变师生与学校资源、环境的交互方式，实现以人为本的个性化创新服务。

近年来，随着国务院“关于印发促进大数据发展行动纲要的通知”的出台、“智慧校园”从概念提出到各类产品的逐步推广和应用、移动互联网、物联网、大数据、云计算等技术的快速推广和应用，以及江西省各高校智慧校园建设不断从深度、广度二维发展，在此背景下，本文开展了基于大数据智能决策的江西高校智慧校园建设探讨和研究。

1 体系架构分析

1.1 数据体系架构分析

高校数据模式不仅包括教育各级部门发布的行业标准参考模型和数据，还包括各高校业务部门需要的校级标准参考模型和数据。为充分挖掘各类数据的潜在价值，凡是涉及到各高校招生、教学管理、学生管理、就业、财务管理、党政管理、科研管管理等各个环节中产生的各类数据都是高校数据集成、整合和重中之重。高校数据涉及2个主体数据模式，一个是以教职工为核心的数据模式，一个是以学生为核心的数据模式，这2个数据模式贯穿了高校数据管理的各方面。如图1所示。

1.2 组织体系架构分析

据不完全统计，目前江西高校在智慧校园建设过程中，虽然结合自身实际从不同程度上投入了不少经费用于购置各种硬件、软件以及相关应用系统，但对整个系统缺乏统筹规划，主要表现在：

（1）从管理上讲，没有规范的管理机构，没有统一规划和管理;

（2）从硬件上讲，各硬件系统存在互不兼容现象，新设备换旧设备，造成资源浪费;

（3）从软件上讲，形式注重多、内容重视少，有些信息模块内容空洞、更新速度慢;

（4）从相关应用系统上讲，应用系统少，功能单一甚至没有。

考虑到各高校智慧校园建设的实际情况，从组织体系架构设计上可作如下调整：

（1）整体规划。校级机构对数据的建立、使用和各应用系统的策划、开发、整合建立统一的规划和审批机制;部门级机构负责本部门数据集成、数据管理的具体工作。

（2）统一部署。高校数据整合工作具有全局性，涉及到学校各部门，要建立由学校领导牵头的专门机构，负责组织管理和统筹协调，对数据进行共享整合和有效利用，解决数据的碎片化和信息孤岛等问题。

（3）分级把关。各高校要逐步建立各级数据管理机构，划分责任主体，分级把关，加强监督考核，避免内耗，确保管理职能统一、高效，确保数据共享整合工作顺利、有序开展。

2 数据平台分析

2.1 基础数据平台分析

（1）以教职员工为基础的数据平台，涉及教职员工的个人基本信息、教学管理信息、科研成果信息、各类考核信息、在职培训信息、工资福利信息、人事变动信息等;

（2）以学生为基础的数据平台，涉及学生的个人基本信息、学籍信息、所学课程及成绩信息、各类活动及相关奖惩信息、档案信息、毕业信息等。

对于基础数据，主要解决的问题是数据的建立和存取，一方面可建立高校统一的基础数据平台，由各业务责任部门负责数据录入、保存等工作;一方面通过统一的数据接口动态更新数据，解决数据的一致性和冗余问题。

2.2 业务数据平台分析

江西各高校可根据自身实际业务需要，建立各自的信息系统，如教学管理系统、学籍管理系统、学生管理系统、档案管理系统、就业管理系统等，各系统可从基础数据平台获取基础数据，为开展业务工作提供依据。

2.3 决策数习耀平台分析

通过基础数据平台、业务数据平台提供的数据，建立数据之间的关联关系，整合、集成以建立大数据中心平台，建立统一的数据标准、规范统一的数据协议，对各业务系统之间增强关联度、降低耦合度，预测业务的发展方向、找出需要的关键数据，提高数据的有效使用率。其决策可以是业务部门内部的決策，可以是跨部门之间的决策，可以是为上级部门提供数据支撑和决策依据。

3 大数据智能决策系统设计

3.1 开展基础研究和核心技术攻关

（1）要围绕大数据理论、大数据方法及大数据应用技术等方面开展研究。

（2）通过校企合作模式开展大数据分析发掘、大数据存储和清洗、数据可视化、大数据信息安全等领域技术攻关，构建安全、可靠的大数据体系。

（3）开展支持自然语言理解、机器学习等人工智能技术创新，提升数据分析处理、知识发现和辅助决策等能力。

3.2 开展大数据智能决策系统设计

（1）围绕数据采集、整理、分析、挖掘、应用等方面开展大型海量数据存储管理系统、大数据分析挖掘系统等开发设计，打造大数据智能决策系统软件产品体系。

（2）围绕海量数据存储设备、大数据一体机等硬件产品设计，打造大数据智能决策系统硬件产品体系。

（3）围绕大数据应用系统开发，打造面向江西高校教学、科研领域内大数据智能决策系统等。

4 安全保障

4.1 健全大数据安全保障体系

（1）加强信息基础设施安全防护，做好大数据平台的安全性和可靠性评测、风险评估和监测预警，建立健全大数据安全评估和监测体系。

（2）结合江西高校自身实际，加强大数据网络安全问题和网络安全技术研究，明确数据采集、存储、传输、应用等网络安全保障的边界范围、具体要求和责任主体，落实信息安全风险评估、等级保护等网络安全制度，建立健全大数据安全保障体系。

4.2 强化大数据安全支撑

（1）结合江西高校实际，有针对性选用安全可靠的大数据产品及服务，提升江西高校大数据基础设施安全水平。

（2）深化网络安全防护体系和态势感知能力建设，增强网络安全防护和事件识别能力。

（3）建设符合江西高校自身实际的网络安全信息汇聚、共享、关联和分析平台，促进相关数据融合和资源合理分配，提升网络安全重大事件应急处理能力。

（4）定期或不定期开展安全监测和预警通报工作，加强大数据环境下防攻击、防泄露、防窃取的监测、预警、控制和应急处置能力建设。

5 结论

“互联网+”时代，不管是智慧校园的理论和应用还是大数据的理论和应用，都是动态发展的，本文通过数据体系和组织体系架构分析，基础数据、业务数据和决策数据平台分析，基础研究、核心技术攻关和大数据智能决策系统设计，健全大数据安全保障体系和强化大数据安全支撑等方面，从大数据智能决策的角度，为江西高校智慧校园建设进行了有益探讨，提供了参考思路。

参考文献

[1]http：//www.gov.cn/zhengce/content/2015-09/05/content_10137.htm.国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知.2015.8.

[2]https：//baike.so.com/doe/5568727-5783904.html.智慧校园_360百科.