大数据挖掘技术在高校智慧校园建设中的应用

杨林雨

（云南开放大学 云南 昆明 650500）

1 引言

在大数据时代背景下，通过将大数据挖掘技术科学应用于高校智慧校园建设中，不仅可以实现对该校园海量数据的分析、挖掘和处理，提高有价值信息数据的利用率，还能为高校开展相关教育工作提供重要的决策，为实现对高校教育的自动化、智能化、标准化管理打下坚实的基础。因此，为了进一步提高高校智慧校园的建设水平，如何将大数据挖掘技术科学应用于高校智慧校园建设中是技术人员必须思考和解决的问题。

2 大数据挖掘技术概述

大数据挖掘技术主要是指通过对海量数据的搜集、分析、挖掘、处理和存储，从而提高有价值数据的利用率，为广大师生的工作和学习提供极大的便利。在进行高校智慧校园建设期间，为了保证高校教育智能化管理水平[1]，相关部门要重视对大数据挖掘技术的应用，通过利用该技术，实现对教师科研成果以及教学数据的有效共享，为保证高校教育质量提供重要的数据支持。

3 高校智慧校园设计

在大数据挖掘技术的应用背景下，为了进一步提升高校智慧校园建设水平，需要借助开放化信息架构，实现对海量数据的分析、挖掘、处理和存储，为促使高校智慧校园服务向个性化、精准化和移动化方向不断发展创造良好的条件[2]。基于以上设计理念，先以数据挖掘和整合为技术手段，提出一种新型、有效的高校智慧校园建设思路。高校智慧校园架构见图1。从图1中可以看出，高校智慧校园架构主要由基础设施层、数据仓库层、数据标准与规范体系等部分组成，其中，建设数据中心，在提高应用系统的智能化管控水平方面发挥出重要作用。此外，还要实现对结构化数据以及非结构化数据的整合，为广大师生提供强大的管理服务[3]。最后，还要借助移动平台，完成对移动终端智慧校园的科学构建。

图1 高校智慧校园架构图

4 大数据挖掘技术在高校智慧校园建设中的具体应用

在信息技术的不断发展和普及下，大数据挖掘技术在高校科研教学等领域中取得了良好的应用效果，尤其是高校智慧校园建设领域，其应用效果更为显著，现对大数据挖掘技术在高校智慧校园建设中的具体应用进行详解介绍。

4.1 校园一卡通

校园一卡通具有使用简单方便的特征，大学生校园通过利用校园一卡通，就可以完成相关校园的一切事物，为大学生的学习和生活提供了极大的便利。此外，校园一卡通具有有形和无形两个显著特征[4]，与有形卡相比，校园一卡通使用变得更加简单化、快捷化和方便化，该一卡通在具体的使用中，通过采用面部识别方式，就可以帮助大学生快速完成校园相关的学习项目或者生活项目，所以，目前，大量的高校均推广和应用了校园一卡通。对于校园一卡通而言，在具体的设计中，主要借助了大数据挖掘技术，使得大学生仅仅利用一卡通就可以解决在校园内的一切问题[5]，这些问题包含生活问题和学习问题。例如：大学生通过利用校园一卡通可以完成校园食堂就餐、校园超市购物以及校园图书馆借书等活动。此外，校园一卡通还录入了大学生的个人信息，这样一来，通过利用该一卡通，就可以精确地识别和了解学生的校园出入情况与就寝情况，为学生安全管理提供重要数据支持。

4.2 社交网络平台

在进行高校智慧校园建设中，通过将大数据挖掘技术与互联网进行充分结合，可以实现对社交网络平台构建。大学生通过利用该平台，可以完成跨专业学习。此外，社交网络平台包含的数据资源异常丰富、庞大[6]，大学生通过借助线下和线上学习相结合的方式，可以突破时间和空间的限制，随时随地开展学习活动，极大地提高自身学习的积极性和主动性，为实现自主学习能力的提升提供重要的平台支持。另外，对于高校而言，通过构建校园微信平台，可以帮助广大师生更好地开展学习活动[7]，为进一步提高教师的教学水平创造良好的条件。

4.3 知识管理平台

为了进一步提高高校智慧校园建设水平，技术人员要充分利用大数据挖掘技术，为广大师生构建知识管理平台。在知识管理平台的应用背景下，教师可以更好地开展教学管理工作，如课题申报工作的开展。同时，学生可以实时跟踪所发表的论文。另外，通过利用大数据挖掘技术构建知识管理平台，还能向云平台传输科研成果和教学资源，为实现优质资源的共享和利用产生积极的影响，这样一来，极大地提高了教师的教学质量以及学生的学习效率和效果。知识管理平台主要包含两大核心功能，分别是个人资源共享功能和知识管理功能。

4.4 资源云服务平台

在高校教育中，多媒体教学方式逐渐发展为必不可少的教学手段。同时，高校的视频、图片、音频以及动画等非结构化数据均呈现了不断增长趋势，这就导致海量数据资源被分散到各个应用程序或者教育部门中，造成了“资源孤岛”现象的发生。此时，广大师生在现有的信息系统中，无法实现对以上数据资源的高效检索和利用，降低了重要信息数据的利用率。为了解决这一问题，现利用大数据挖掘技术，构建资源云服务平台，高校校园内各个教学系统可以借助该平台实现对重要数据资源的调用和共享，从而进一步提高重要数据资源的利用率。此外，通过构建和应用资源云服务平台，还能保证校内数据资源的共享效果，为帮助广大师生构建个人空间或者个人网盘起到了积极的促进作用。

4.5 决策支持数据平台

对于高校而言，业务系统数量达到了80余个，产生了大量数据，同时，这些海量数据仅仅存储于相应的数据库中，没有被充分地分析、挖掘和利用，极大地降低了重要数据资源的利用率。为了解决这一问题，现利用大数据挖掘技术，通过对数据价值进行分析和挖掘，实现对决策支持数据平台的打造和利用。该平台主要包含一卡通消费、学生预警以及图书借阅等多个功能，通过利用该平台，可以采用表格、柱状图的方式，实现对不同数据类型的统计和汇总，便于广大师生更加全面地了解和把握高校的实际校情。此外，该平台还能将全体师生的个人信息进行科学统计和整理，为保证各种数据的关联效果，提高数据共享度和利用率提供有力的保障。另外，通过利用该平台的数据展示功能，可以将高校的基本情况形象、直观地呈现在师生面前，如学生的生源、民族、男女比例等信息。通过利用该平台的数据挖掘功能，可以采用横向对比的方式，实现对学生出入自习室频率以及学习成绩的全面统计，并将其统计结果作为后期助学金评选的重要依据和参考。决策支持数据平台内部主要使用了非结构化数据仓库，可以全面统计和分析零散的数据资源，从而挖掘和存储有价值的数据资源，并将高校总体数据情况形象、直观地呈现在广大师生面前，为后期相关决策的制定提供有效的指导。

4.6 物联网应用平台

高校智慧校园建设期间，同样离不开物联网应用平台的应用，如图书馆管理系统，该系统通过充分利用大数据挖掘技术，具有强大的空位警告功能和图书借还功能，为学生的日常学习提供了极大便利，因此，深受学生的喜爱和青睐。尽管图书馆管理系统所产生的数据具有较高的复杂性和庞大性，但是该系统通过利用大数据挖掘技术，可以实现对所需数据的快速检索、查找和获取，为促进高校智慧校园建设工作的有效开展提供了重要的数据支持。此外，在设计校园系统数据库期间，由于该数据库设计工作表现出一定的繁琐性和复杂性，因此，需要借助大数据挖掘技术做好对门禁刷卡、餐厅消费、考试成绩、上课出勤等信息的全面收集、分析和挖掘，并将数据最终处理结果保存于指定的数据库中，便于其学生或者教师的查看和调用，为实现对重要数据的安全传输、存储和管理，降低系统数据丢失、泄露风险打下坚实的基础。由此可见，图书馆管理系统、校园系统数据库等物联网应用平台的构建充分体现出了大数据挖掘技术在高校智慧校园建设中的典型应用，为最大限度地提升高校智慧校园建设水平提供重要的平台支持。

5 结语

综上所述，在大数据挖掘技术的应用背景下，高校智慧校园建设工作取得显著成效。因此，对于高校而言，通过充分发挥和利用大数据挖掘技术的应用优势，为广大师生打造智慧校园，为教师的教学以及学生的学习提供了极大的便利，同时，还能够更好地丰富大学生的校园生活，为促进高校教育事业的健康、可持续发展提供有力的保障。