大数据背景下人工智能技术在“智慧校园”建设中的应用分析与展望

郭超睿，胡志刚

（景德镇学院，景德镇 333000）

0 引言

在2017年，由北京师范大学与美国新媒体联盟（New Media Consortium，NMC）联合承办的“第二届中美智慧教育大会”上[1]，与会的中美教育专家针对中国教育信息化建设特别是“人工智能驱动下的未来教育”、“大数据、信息技术和高校管理现代化”等议题展开充分的研讨。会上发布了第一个地平线报告--《2017新媒体联盟中国高等教育技术展望：地平线项目区域报告》。该报告将对中国教育信息化建设以及推动“双一流”建设、实现教育现代化有着积极的指导意义。

该报告中指出[2]，大数据、云计算、人工智能等新技术与教育逐渐融合，对教育的“革命性影响”正日益凸显。新技术对传统教育的挑战尤其体现在以下方面：

（1）个性化学习。

（2）教育大数据的管理问题。

（3）教学创新的推广。

该报告还预测未来4-5年，在中国高等教育中将普遍采用涵盖情感计算、机器人技术和机器学习等属于人工智能范畴的新技术以用于教学实践。由此可见，在可预见的将来，随着大数据、人工智能技术的不断成熟并应用与高等教育实践，势必将对传统教育方法、模式以及高校管理模式带来巨大的冲击与变革，同时也为我国高等教育大国迈向高等教育强国带来前所未有的机遇与挑战。如何面对这一挑战与机遇，并结合当前“智慧校园”建设，这就需要我们充分理解大数据与人工智能技术的内涵，并且有针对性地结合当前高校教学、管理实践开展充分的研究与探索，因应得当，少走弯路。

1 大数据与人工智能技术概述

对于大数据，目前尚未有一个统一的定义。所谓大数据是相对传统数据而言，传统意义上的数据一般是指经过结构化以后存储在计算机特别是数据库当中的数据。但是随着互联网技术的发展，特别是自媒体、社交平台、智能手机APP的不断应用，传统数据的概念与内涵已经无法涵盖新技术日新月异的当前，为此就提出了“大数据”的概念。对于“大数据”定义，相对权威的观点认为：大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。同时以非结构化数据为主要的数据形式，数据类型包含文本、图片、音频、视频乃至社交媒体记录等等，而且数据量普遍以几何形式增长。大数据具有数据规模大、数据多样化、数据真实、数据时效性强、速度快、价值高[3]等特点。其核心技术具体体现在数据的采集、存储及应用。

人工智能（Artificial Intelligence）最早出现在1956年Dartmouth学会上，其终极目的是借助计算机的强大运算能力与存储能力来模拟人类大脑的思维方式，从而使得计算机获得原本只有人类大脑才具有的诸如思维、判断和学习等能力，以应对日益复杂的应用领域。但是该概念自提出以来，研究领域包括，机器人技术、语言识别、图像处理等等相关外延。人工智能涉及到的领域也十分广泛，比如语言学、行为科学、社会学、心理学、哲学、美学等等，其学科范围远远超出计算机学科本身，因此其进展较为缓慢，从而成为计算机学科中最为复杂、难度最大，但是应用前景却最为广阔的一门学科。而直到2016年3月，一个以深度学习为技术基础的人工智能机器AlphaGo与世界围棋冠军李世石的“人机大战”，才又把“人工智能”的概念拉回到大众的焦点。而究其原因就是近年来大数据、云计算的计算机前沿技术的不断成熟，为“人工智能”算法的实现提供了物质基础。从那时起，人工智能的应用领域不断拓展，真正使得信息技术步入“智能”时代。

2 大数据与人工智能技术在“智慧校园”建设中的应用前景分析

当前，各大高校均充分认识到信息化建设对高校日常教学管理以及推进“双一流”建设中的巨大作用，纷纷提出“智慧校园”的建设计划。但是，我国大部分的高校的信息化建设目前还停留在“网络化”的初级阶段，仅仅是建设了校园网系统，运行了部分OA（办公自动化）、实现了教务管理、学生管理、财务管理的信息化，初步实现了人、财、物数据的互联互通，取得了初步的成效。但是，在当前高校“智慧校园”建设中面临着[4]支撑功能丧失、缺乏统一规划、技术队伍信息化知识掌握能力不强、监控系统需要完善、资源浪费现象严重等问题。特别是在大数据背景下，充分利用大数据、人工智能等先进信息化技术，进一步推动高校“智慧校园”建设，充分利用好前期“智慧校园”建设中所取得的软件、硬件、数据成果，建设成真正的“智能化“校园，是当前高校信息化建设中需要集中研究的课题。

以大数据为背景的人工智能技术在校园信息化建设中的左右将集中在以下几个方面：

2.1 以“智能化”、“个性化”为代表的学习方式革命

在当前各“智慧校园“建设方案中，教育资源的信息化是重点。各个学校都通过各种方式或自建或采购了一批网课、慕课、虚拟教室、虚拟实验室等多种教学资源，利用校园网途径进行共享。学生可以通过多种终端媒介诸如电脑、手机、平板，多种方式诸如社交媒体平台、网页等，利用课余、碎片化等时间来进行学习。应该说，这种教学资源的应用丰富了和充实了”智慧校园“的内容，也取得了比较好的教学效果，对传统的课堂教学是一种有益的补充。

但是，这种方式也有其先天的不足，具体表现在：

（1）网课、慕课等仍然没有脱离传统单向式的教学手段。虽然这些教学手段采用了视频、动画等新颖的多媒体手段，相比较课堂刻板的教学而言，对学生有更大的吸引力。但其在教学脚本设计、课程制作上仍然是以“教“为主的单向式教学方法，而没有转变成以”学“为主的个性化、自主性学习方法。

（2）教学资源建设质量参差不齐。目前各学校在教学资源建设中，大部分仍然以采购为主、自制为辅的方式。很多公司也瞄准这一市场，开发出很多网络教学资源。但是目前尚没有一个网络课程资源质量标准，在各个公司开发出的教学资源中不乏优秀产品，但也不乏粗制滥造产品。例如笔者在与一家公司接触过程中，该公司针对当前比较热门的“大数据”、“人工智能”等课程，在没有一位专业师资、没有吃透技术内涵的情况下，就匆忙推出该系列课程资源以求抢先占领市场，其课程中各种概念错误漏洞摆出，教学内容上避重就轻，采用该课程的教学效果可想而知。

（3）教师、学生参与积极性不高。教师们认为采购课程与自身对课程理解不符、教学内容不一致等原因仅仅是将其作为日常教学的一个补充，而自身又缺乏自制网络课程的积极性。学生则认为网络课程内容单一、陈旧，缺乏互动等只将其视作修学分的一种途径。

（4）学习过程缺乏引导与监督。由于现有的网络教学资源大部分仍以教学视频方式呈现，缺乏互动手段，学生在学习过程中产生的疑问无从解答，导致部分学生只看了初始几节课程之后就无法再继续后续课程。同时，学生学习的效果与进度也无从监督，导致有部分学生几天突击学完一门网络课程的现象。

要解决上述问题，就必须在将来的教学实践中，要真正实现以学生为主体，充分考虑到不同学生的兴趣爱好、能力背景、学习需求来制定个性化的教学方案。要做到这一点，传统的信息化技术已经不能胜任。这就要求在“智慧校园”建设中，首要的是把建设“学生大数据”和“教学大数据”这两个大数据系统当成最基础的校园大数据系统，利用机器学习等人工智能手段对每个学生进行个性化分析，再结合“教学大数据”系统进行智能匹配，为每个学生制定有个性化学习方案、学习计划。在教学手段上，利用人工智能技术，为每名学生生成一个随时、随地都能访问的人工智能教师，采用引导式、交互式的方式开展教学活动。

2.2 以智能技术推进高校管理与决策科学化、智能化

“智慧校园”建设的一个主要目的就是通过网络化及信息化建设，提高办公效率，提升高校管理水平，从而与“双一流”建设相匹配。在大数据环境下，高校管理信息化建设又有新的内涵，具体表现在：

（1）大数据环境下的学生管理信息化

高校管理，学生是主体。作为高校工作的重要内容，学生管理在大数据时代背景下将朝着精准化、规范化的方向发展[5]。在大数据背景下，学生数据的采集与存储将为高校教学和管理两个领域提供服务。数据的样式从传统的结构化向半结构化、非结构化转变；数据采集的方法从传统的表格填写、在线注册、问卷调查等手段转向社交媒体、网络数据爬虫、视频数据采集等非传统手段。在对数据的应用上，从传统的“管理”为主向以数据为依托以人工智能技术进行个性化分析，更好地服务学生转变。例如，可以学生学业数据为依托，结合学生日常行为数据分析，判断学生的兴趣爱好、性格取向，制定更合理的学习路径和学习方式，也可以利用学生网络行为数据分析学生心理健康问题，通过学生各类竞赛数据、成绩数据、社团等数据构建学生的能力模型，给学生提供个性化的就业数据[6]

（2）大数据、人工智能推动高校财务管理转型升级

在当前各高校的“智慧校园”建设中，财务管理的网络化、信息化是其中的重点项目之一。各大高校都建设有“校园一卡通”、“校园ERP”系统为代表的财务信息化系统。但是在实施的过程中仍然存在数据割裂、信息化程度差异大、缺乏综合性人才保障、高校预决算缺乏有效衔接等问题[7]。大数据及人工智能技术的应用为解决此类问题提供了技术上的保障。例如可以利用人工智能技术开发财务预警系统，即把业务数据和财务数据收集、归纳、量化并构建一个大数据中心，利用机器学习和数据挖掘技术并结合财务专业知识进行分析，转化为精简有用过的信息，从而为高校财务提供一个动态的风险预警方案[8]；利用人工智能专家系统推进高校业财融合；利用智能模拟推进高校内部控制；利用人工智能激励高校财会队伍建设；利用智能监管推进高校（财务）网络安全等等[9]

（3）大数据、人工智能环境下的高校后勤信息化建设

网络化、信息化技术的应用为实现“人”、“财”、“物”数据的无缝对接与信息共享提供了可能，在大数据环境下，高校后勤信息化建设也有新的更高的要求。首先是要建立健全后勤大数据系统，在现有的后勤信息化系统当中，增设多种智能数据信息监控与采集装置，对师生校内消费购物、上课出勤等各方面产生的信息数据进行实时采集并进行分类整理；其次是随着后勤信息化建设的推进，必将产生海量的数据，这就需要借助于人工智能技术对各项后勤管理服务以及后勤信息数据进行深入挖掘，从中准确分析出师生的个人喜好、消费习惯、生活特征等。[10]

3 对于以大数据与人工智能技术为基础的“智慧校园”新模式建设的几点建议

3.1 新的形势下，“智慧校园”建设要有新理念

现在各个高校都普遍认识到“智慧校园”建设在提升高校管理效率和水平以及学科、专业建设等领域的巨大的作用，都投入相当大的资金用于该项目建设。但是比较普遍的现象是“重硬件、轻软件”，比较重视网络、服务器、存储设备等硬件建设，而对于软件、数据等资源建设认识和投入不足，以致造成比较大的硬件资源闲置、浪费的现象。在大数据及人工智能技术高速发展的当下，要充分认识到数据资源是价值极高的资源，要把基础数据的采集、存储、分析和利用上升到与硬件建设同等重要的地位。同时要致力于消除“数据孤岛”，消除不同单位、不同部门间的数据格式、内容不一致的痼疾，在加强信息交互的通畅的同时，保证数据的惟一性、准确性。

3.2 新技术背景下的“智慧校园”建设要加强校企合作

大数据、人工智能技术在“智慧校园”建设中的应用是一个全新课题，对于各高校而言，专业人才、技术的不足是比较大短板，并且以各个高校自身为主建设，势必又将形成新的“信息壁垒”，大数据就无从谈起。因此，有实力的企业应当瞄准这一未来“风口”，投入一定的人力及资金开展有针对性的技术攻关及制定相关技术标准。同时加强与校方的业务合作，真正理解校方需求，借助于云计算、云存储等技术的应用，采取以SaaS（Software as Service，软件即服务）的方式提供给校方使用。这种方式一方面减少了校方的资金投入，降低了项目风险，同时又能够使得“智慧校园”系统覆盖面尽可能大，数据样本数高，从而使得人工智能系统有更高的智能性和准确性。

3.3 大数据时代要有数据安全意识

随着大数据、人工智能技术在“智慧校园”中的应用，数据的来源与形式更加趋于广泛，这其中就不乏比较敏感的隐私数据，这些数据一旦泄露，将会给当事人、涉事单位带来比较大的困扰。因此，在加强数据互联、共享的同时，要树立数据安全意识。一方面，数据的获取必须是合法的、正规的，数据分析的结果也要出于保护当事人的目的，严格规定其用途，数据的持有者和拥有者必须明确法律责任，不得将相关原始数据、分析结果等转交给第三方。惟有如此，才能保证数据真正用于合法的目的。