智慧校园数据管理平台建设的设计与实现

阳光学院 陈贵星

随着社会的不断发展，各种人才的需求在不断的增多，高校作为培养社会未来优秀人才的重要平台，积累大量有价值的数据。由于数据都还缺乏有效的治理和统一的手段，导致高校普遍存在着数据的孤岛与碎片化、数据标准不统一、数据管理体系缺失等问题。构建智慧校园、进行信息化管理的转型建设中，高校数据的统一就是建设信息化的核心灵魂。本文以高校实际情况，结合高校教学管理模式制度与高校教学质量监控数据，建设智慧校园数据管理平台，有效的解决了数据孤岛与碎片化问题。

智慧校园是当今社会发展的趋势，推动教学改革的重要力量。早年有研究者就提出未来高等教育的趋向是个性化学习，在高等教育个性化的时代，课程材料将适应性地满足学生学习的个性化需求，电子教育、网络教育、主动学习是其显著的特点[1]。尤其是近几年因为疫情的影响，教育个性化的变化巨大，线上的教育、教材、考试等都已成为如今的普遍现象。在这种趋势下，实现数据互通的智慧校园是必然需求。智慧校园应具备的六大调整中，对于业务应用的智能融合，需要打破各业务系统的分割，形成开放、整合、协同的信息化架构[2]。有研究者对目前智慧校园的建设困境提出来六大成因:缺少全局性、统筹性的指导方案及信息化专业人员团队；缺少了对各类数据源的有效整合；缺少了统一的数据标准和规范；缺少了有效的数据管理和数据交互；数据质量差、数据融合困难，存在壁垒发展不均衡；不同业务历史数据保存不完整，过程化数据严重缺失[3]。在高校信息化的历史发展的过程中，由于各业务部门没有形成有效的数据管理和数据交互，形成了数据孤岛与数据碎片化，相同的数据却没有共享。

对数据的治理是实现智慧校园的核心需求，有许多学者对高校数据治理提出来许多思路。孟欣[4]提出数据质量是智慧校园建设的重中之重，应当遵循数据标准梳理、数据统一和整合、数据存储强化、数据调整和优化的思路进行数据建设，从而建立数据生态圈，确保数据建设层面的健康有序的发展和提升。郑苑梁和振辉[5]指出数据治理要先制定数据标准管理、数据流程管理、数据资产管理，再构建高校教学管理数据平台，对数据进行有效的收集与整理，才能有效的治理数据孤岛与数据冗余现象。范小春[6]针对高校的智慧校园大数据治理和应用问题，总结了代码标准和元数据管理、数据备份和质量检测，以及监控技术等大数据关键技术和管理功能，提出了大数据治理策略和大数据共享接口策略。由此可见，数据治理应当完成数据标准的制定，完成数据管理体系的建立，从而建立起有效的数据清洗、管理、分享的平台，实现智慧校园数据管理体系的完善。

本文结合高校教学质量监控数据与教学管理制度规范的数据，以及对各业务部门的系统数据收集，对高校各种数据进行整理、分析并制定统一的标准与规范，建设智慧校园数据管理平台，有效解决高校历史遗留的数据孤岛与碎片化、数据管理不完善等问题。

1 系统运行环境及开发技术

智慧校园数据管理平台是基于Linux系统的Centos 7.6环境下配置Nginx服务运行，前端使用的HTML+CSS与相关JS开发，后台使用的是PHP语言与Mysql数据库。

1.1 后台技术

系统后台基础语言为PHP（Hypertext Preprocessor），是一种被广泛应用、开放源代码、多用途、可跨平台的脚本语言，经过多年的发展目前可根据实际需求选择强数据类型或弱数据类型的开发风格，强数据类型在大型项目中可以提供更高的运行效率，弱数据类型可提供更快更便捷的开发。采用ThinkCMF框架提出灵活的应用机制，框架自身提供基础的管理功能，而开发者可以根据自身的需求以应用的形式进行扩展，是一款快速、简单的面向对象的轻量级PHP开发框架。

1.2 前端技术

后台的前端是HTML+CSS+JavaScript，并且引入了遵循规范的、开源的LayUI组件作为辅助开发，LayUI提供了简洁美观、丰富的内置模块，使开发人员可以更多地专注于后端的开发，极大地缩短了项目开发的周期。

2 数据库

2.1 数据治理

根据数据的管理架构，分数据生产部门、数据使用部门以及数据管理部门。如图1所示，数据生产部门是权威的数据单一来源部门，负责数据的维护、发布、备份与归档。数据管理部门负责对收集数据，跟数据生产部门一起制定好数据的规范与标准，建立全校的数据标准，管理数据平台。数据使用部门既各部门对相关数据的使用提出申请，获取相关数据生产部门的数据接口，确保数据使用在教学、科研、管理、后勤服务等学校用途上。

图1 数据管理架构图Fig.1 Data management architecture

对治理过程中，通过对各部门数据的汇聚，再进行数据定义、数据提取、数据关联等系列操作，最终制定好相关数据的标准定义，定制好统一的数据字典，方便在数据管理平台上实现数据汇聚的清洗工作。在考虑数据管理平台与各业务系统之间可能会进行数据交互的大工作量，为避免数据管理平台受到高数据量的清洗而影响到运行效率，将数据清洗部分功能进行系统分布式布局，独立于一个完整服务器上。

2.2 数据库设计

本文采用Mysql数据，在基于高校教学质量监控的八十多种数据表的基础上，结合各业务部门的业务系统数据库以及业务数据进行分析，经过整理与协商最终制定出数据标准，设计出包含字典信息表、学校概况表、教职工信息表、学生信息表等六十多张数据库表格。其中对于一些基础信息的数据，例如教职工的工号、学生的学号、教室的编号都是具有一个唯一性的ID字段，在其他部门需要在维护的数据中导入时候会进行数据验证，数据库的表格会引用唯一的字段。

根据数据本身的应用属性，在数据库进行设计的时候，对数据表进行管理结构分层，分基础信息层、数据扩展层以及数据应用层。如图2所示，基础信息层包含学校的基础设施信息以及教职工、学生的基础信息，基础信息是唯一的，不能轻易进行更改；数据扩展层是对基础信息层的补充，也是对应用层一些数值的统计，例如教职工的教改情况统计、学生成绩分布情况信息；数据应用层是在业务上需要引用相关基础信息，例如排课信息需要引用到学生、教师与教室信息。

图2 数据应用架构图Fig.2 Data application architecture

3 系统功能结构

3.1 系统架构设计

智慧校园数据管理平台采用以ThinkCMF框架作为核心，考虑到可能承载着突发的高访问量，需要保证系统的高可用性，所以将前端面向用户的视图层与后端业务逻辑层分离，采用经典的MVC架构，这样可以让视图层的用户界面不完全受业务层的运行速度所限制，视图层与业务层之间通过业务层提供的Restful接口进行数据交互。同时为了管理平台后续的可扩展性，在MVC架构的基础上将核心业务代码分离出一个服务（Service）层，控制器（Controller）层不存在大量的业务代码，而是调用独立分离出来的服务层代码。

3.2 系统功能设计

系统主要以基础数据，包含学校基础信息模块、学生信息模块、教职工信息模块、教室信息模块、培养模块、质量报告模块等多个模块，通过对应的数据生产部门进行各自的数据模块管理，数据管理部门来维持数据管理平台与各个业务部门系统的数据交互与清洗，有效的加强了学校各应用服务之间的关联建设。除了基础信息的管理外，数据管理平台还提供了部分数据的查询功能，目前实现了教师的教改查询与学生毕业证书查询功能。

4 系统的实现

4.1 后台展示

后台是本平台主要功能有对基础信息模块、教职工信息模块、学生信息模块、教室信息模块、培养信息模块等多个模块数据的维护操作，在进行数据操作时也会伴随着相关数据的校验，如图3所示。

图3 后台管理Fig.3 Backstage Management

4.2 前台展示

前台主要进行项目查询，教职工可以在线上查询自己的项目编号、剩余经费情况与项目状态情况；毕业的学生可以在这个前台查看自己的数字证书，提供学生毕业证书查询的新途径，如图4所示。

图4 前台页面Fig.4 Front desk page

5 结论

智慧校园数据管理平台的建立，是完成了对全校数据制定了完善的管理体系，打破历史数据孤岛等问题，实现数据共享与清洗，释放了数据治理价值，掌握数据资产运行情况，更加规范、有效率的流转各业务数据，实现足够提供业务服务支持与有效的数据沉淀，完成构建智慧校园数据生态。