大数据挖掘在高职院校智慧校园建设中的应用

时卉

摘 要：在高职院校的智慧校园建设过程中，大数据挖掘技术发挥着重要作用。文章先对高职院校智慧校园建设框架进行分析，进而探讨大数据挖掘在智慧校园建设中的具体应用，包括教学与科研应用、学校管理应用、服务系统应用等，以期为高职院校智慧校园建设提供参考。

关键词：大数据挖掘;高职院校;智慧校园建设

在现阶段的教育信息化发展过程中，积极建设智慧校园平台，可以为高职院校教学管理工作提供多方面支持，营造更加高效的内部运行环境，从而促进教学与科研效率的提升。其中，大数据挖掘是智慧校园建设的关键技术之一，对其进行合理运用，可以有效提升智慧校园平台的应用水平。

1 高职院校智慧校园建设框架

智慧校园建设是高职院校教育信息化发展的新阶段，通过综合运用大数据、云计算、物联网等先进的技术手段，实现智能化管理目标。可以利用先进的传感器设备动态采集基础信息数据，在物联网下完成数据交换，并利用云计算平台的大数据分析挖掘功能，对信息数据进行动态处理，提高信息资源利用效率。高职院校智慧校园的构建，可以大幅度减轻传统教学管理工作负担，使智慧校园平台具有一定的自决策、自调节和自恢复功能，确保高职院校各项日常工作的高效开展。

高职院校智慧校园平台功能框架主要包含四层结构：（1）基础设施层，主要由智能传感器设备、高清摄像监控设备和应用终端组成，负责收集、反馈校园信息，采集校园生活、教学、科研和管理等各方面的信息数据。（2）云存储层，基于cStor、laaS和虚拟化技术实现，对基础设施层采集到的信息数据进行统一存储，并实现数据资源整合。（3）大数据智能处理中心，主要由云计算中心、大数据管理中心和分布式处理中心组成，可以对信息数据进行智能化、高效化处理，以满足实际应用系统需求。（4）智慧应用平台，面向师生提供应用服务，按照教学管理、科研管理、校园安全、校园生活服务等划分功能模块，基于对大数据分析挖掘结果的利用，提高高职院校内部运行效率[1]。

2 大数据挖掘在智慧校园中的应用

2.1 教学与科研应用

在上述构建的高职院校智慧校园平台框架下，可以采用大数据挖掘技术对教学及科研数据进行动态分析，深入挖掘信息數据潜在价值，为教学和科研工作的改进提供方向。比如在高职院校课程管理方面，大数据挖掘技术可以自动对各专业课程设计情况进行汇总，分析当前课程设计中存在的冲突问题，包括学时冲突、教师课程安排冲突、实验室资源利用冲突等，从而根据分析挖掘结果，对课程设计进行调整。在平时的授课过程中，大数据挖掘平台可以自动从各个教学应用系统平台上采集数据，包括学生打卡签到情况、在线学习情况、作业完成情况等，从而对学生的学习状态进行综合判断。在科研管理方面，可以发挥大数据挖掘技术的优势，在科研项目决策过程中，基于对大量信息数据的挖掘分析，并与同类型项目进行比较，对项目方案进行优化，确保科研项目决策的合理性。在项目实践过程中，还可以利用大数据挖掘技术分析科研经费投入的合理性，对各项经费使用情况进行跟踪分析，确保科研经费的有效投入和利用[2]。

2.1 学校管理应用

大数据挖掘技术在智慧校园管理中的应用，能够显著提升高职院校管理工作的自动化水平，形成良好的信息采集、处理、分析、挖掘和控制机制，确保校园秩序的稳定性。比如在北京经济管理职业院校的智慧校园构建过程中，主要通过物联网建设，自动采集学校基础设施、教育教学资源的状态数据，然后汇总到大数据挖掘平台中，对其进行智能化分析和处理。其中包括对各类教学资源利用率的分析和评价功能，而且可以根据大数据挖掘结果，找出教学资源利用率低的主要影响因素，从而制定相应的改进措施。北京经济职业院校被评为2017年最具有影响力的高等职业院校“TOP50”之一，其智慧校园建设以及大数据挖掘技术的应用发挥了重要作用。此外，还可以将大数据挖掘技术应用到校园安全管理方法，深入分析校园安全潜在隐患，并通过制定预警系统，及时对校园安全隐患进行排除，为学生营造安全的学习环境。

2.3 服务系统应用

除了教学和管理工作外，大数据挖掘技术还可以为校园服务体系的建设和改进提供支持。高职院校不仅是学生的学习环境，也是其生活环境，包括食堂服务、宿舍服务、图书馆服务等方面的建设，直接影响着学生校园生活质量。在此方面，浙江商业职业技术学院通过应用大数据挖局技术对校园服务体系进行优化，使其服务质量和效率得到明显提升。比如在食堂服务方面，通过对师生一卡通消费信息进行挖掘分析，掌握师生就餐的高峰期，并对食堂运营时间进行调整，充分满足师生就餐需求。还可以根据师生消费习惯，分析其口味、用餐方式等方面的个性化需求，不断创新食堂服务机制，获得了师生的一致好评。

3 结束语

综上所述，在高职院校智慧校园建设发展趋势下，通过合理搭建智慧校园框架，实现大数据挖掘技术的充分应用，可以对平台功能作出进一步完善。基于海量信息数据分析挖掘结果，通过采用智能算法，使智慧校园具有一定的自我调节能力，充分满足学校教学管理以及学生学习的实际需求，促进高职院校教学水平的提高。

参考文献：

[1] 李江灵.大数据挖掘在高职院校智慧校园建设中的应用[J].电脑编程技巧与维护，2019（12）：116-117+131.

[2] 庞英智.大数据挖掘在高职院校智慧校园建设中的应用情况分析[J].现代经济信息，2019（20）：356+359.