大数据背景下的教学设备管理研究

刘刚　韦火旺

[摘           要]  随着计算机和网络技术的不断创新发展，大数据技术在教育行业也越来越显示出其独特的优势。利用大数据技术等信息化手段科学地对高校设备进行管理，对提高设备管理水平、防止国有资产流失具有重要意义。针对高校设备管理的特点，提出对设备管理的流程算法，解决设备管理混乱、重复维修等问题。利用大数据技术对设备管理的审批实现自己核价，并对设备的“生命轨迹”进行分析，可选出性价优越的产品品牌和服务质量好的维修服务供应商，为学校设备采购、服务供应商招标提供数据支撑，可有效降低学校设备的维修成本，提高管理效率。

[关    键   词]  大数据;评教;教学应用;教学质量

[中图分类号]  G717                   [文献标志码]  A                      [文章编号]  2096-0603（2019）09-0108-02

一、大数据技术发展现状

随着计算机和网络技术的不断创新发展，数据从简单的处理对象开始转变为一种基础性资源，大数据技术应运而生，这项技术越来越被人们所重视。大数据主要是指信息数据量较大，人工是无法对数据进行有效搜集和整理的，需要通过相关数据处理软件对大数据进行处理。例如某购物网站利用大数据技术可以通过分析个人搜索的内容来判断一个人的喜好，从而进一步主动推送顾客近期可能想买的产品，如此可以有针对性地增大该平台的交易量达到盈利的目的，同时也方便了购买者挑选。大数据技术在各行各业的作用逐渐凸显，大数据技术在教育行业也越来越显示出其独特的优势。

二、高校设备管理现状

高校的仪器设备是从事教学、科研活动的重要基础设施，是高校培养学生，提高办学质量的物质基础，同时也从另外一个侧面反映出一个学校的办学水平。随着高校对学生动手能力培养的重视，各高校所拥有的仪器设备也呈逐年倍增趋势，伴随着仪器设备的增加，设备管理中所面临的新情况、新问题也不断出现，例如设备维护涉及多用户多部门难以管理，存在重复维修的现象、维修价格没有对比没有标准难以管理、设备产品众多难以选择、维修服务商提供的维修服务质量难以评估等问题。如何使如此庞大数量的设备资源发挥最大的作用，如何对高校中的设备进行科学有效的管理和维护，成为高校发展所面临的又一个新的难题。一个学校设备管理水平的高低间接影响着学校办学质量水平，利用信息化手段科学地对高校设备进行管理，对提高设备管理水平防止国有资产流失将是我们面临的一项十分有意义的工作。

三、大数据理论管理设备

设备的信息管理包括设备基础信息管理、供应商管理及维修信息管理，在保障设备可靠性和使用率的前提下，利用大数据技术对这三类数据进行融合分析，对设备的保修年限、维修价格和维修情况进行智能判断，可实现对设备整个生命周期的实时监管;通过分析设备维修频率及价格，可选出质量过关、服务优质的供货商及维修服务供应商，从而降低设备的维修频次，节约维修成本，提高设备使用率，实现对设备的有效管理。

利用大数据理论实现设备管理的信息化，对设备进行科学有效管理首先要做好基础数据采集的工作，主要包括设备的基本信息和设备维修价格的基本信息。这些基本信息应当具有完备性和一致性，即设备的基本信息和维修基本信息能够清楚描述每一件设备和每一项维修服务的具体情况，并且与学校其他业务管理系统的设备信息保持一致，如设备的基本信息、人员使用资产应当与资产管理系统保持一致，这些数据可根据管理的要求进行跨库采集。

基于对象模型的海量数据存储，实现设备对象的结构化数据和非结构化数据的存储。除存储对象的基础数据外，还会存儲各种对象的“生命轨迹”数据：对象产生之日，会给该对象“颁发”一份“数字证书”，该证书将伴随该“数字对象”的整个生命周期。

在设备的维修审批管理中，通过系统平台自主判定设备是否在设备的保修期内，对于在保修期内的设备，可跳过审批过程，直接联系供货商进行维修，并生成与“数字证书”相关联的维修记录;如果设备不在保修期，平台可自动关联相应维修服务供应商，并联网抓取网上价格WP，并与维修表中的价格P比较，允许P与WP有一定比例的偏差，例如可设为10%，当P>1.1WP，说明当前维修服务价格高出网上价格太多，应当考虑重新调整服务价格;对既不在保修期内也没有相关维修价格的维修项目，平台自动将网络价格按一定的比例调整并设为该项维修项目的维修价格，如令P=1.1WP，在流程审批通过后，将自动生成维修价格信息并存入维修价格数据库中。设备的每一次维修都要生成相应的维修信息，用来保存设备对象的维修痕迹，维修记录表主要字段如下：

准确描述设备维修信息，评估产品质量及服务提供商报务质量。我们对以下指标进行定义：

维保期维修次数RT：表示设备PD自购买之日起，在保修期内总的维修次数;

单位设备维修数URT：表示每100件同一品牌、同一型号设备在保修期内的维修次数，即URT=■100i=1RTi，i表示第i件设备;

单位设备维修平均数GRT：表示每100件同一品牌同一型号设备在修期内每台设备平均维修次数，即GRT=URT/100;

维修间隔TI：表示设备PD连续的两次维修的时间间隔;

平均维修间隔GTI：表示同一种品牌同一号开的设备的维修间隔;

单项维修间隔PTI：表示设备PD同一项维修项目的时间间隔;

针对不同供货商不同品牌的设备产品，我们引入维保期维修次数RT、单位设备维修数URT、单位设备维修平均数GRT、单项维修时长TI等指标，来分析产品的质量和维修质量。

通过“数字证书”，我们可以从平台中获取设备对象整个生命周期的全部数字信息，从这些信息中可以统计出每一件设备的维保期维修次数RT、维修间隔TI、单项维修间隔PTI。单个产品的维保期维修次数越少、维修间隔越长表示该设备质量越好，而单项维修间隔越长表示维修质量越好。

根据单件设备的统计，可以计算出单位设备维修数URT和单位设备维修平均数GRT，可以采用抽样计算的方法，从众多的设备中，抽取一定的数据进行计算，假设样本数据为m，li为第i个设备的维修次数，RTi为第个设备的维保期维修次数，TIij为第i个设备第次的维修间隔，则：

GTI、URT、GRT的大小表示该品牌型号的设备质量，如果GTI越大而URT、GRT越小就表明该品牌型号的设备越好，在后期采购设备时，可以往该型号设备倾斜。

分析设备在过保修期后的维修情况，以内存维修为例，假设样本数据不变，PLi表示设备i给服务商X维修内存的次数，PTIij表示设备i给服务商X第j次维修内存的单项维修间隔，则服务供应商X在内存维修的平均单项维修间隔为：

GPTI越长表示供应商X维修后设备的可用时间越长，服务质量越好。根据这些指标我们可以选出维修率低、性价比高的产品品牌，选择返修率低、服务质量好的维修服务供应商，为学校设备采购、服务供应商招标提供数据支撑，从而提高学校设备管理的效率，节约设备管理成本。

四、结语

利用大数据技术等信息化手段科学地对高校设备进行管理，可有效降低学校设备的管理成本，提高设备管理效率，防止国有资产流失，具有重大意义。下一步我们考虑利用大数据技术，結合现有的业务系统，挖掘分析设备维修情况的异常信息，进一步提高设备管理的科学性。

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