基于数据中台的高校智慧校园建设对教学改革的影响分析

贾润亮

(山西省财政税务专科学校,山西 太原 030024)

一、高校智慧校园建设现状分析

目前,国内外高校都在积极推动智慧校园建设,探索基于大数据技术的智慧校园建设模式。智慧校园建设是以信息技术为支撑,构建智能化、智慧化的校园。校园网、一卡通、智慧教室、智慧安防等子应用的实现为智慧校园建设打下了良好基础。但是,很多高校的智慧校园建设仍处于初级阶段,存在一系列的挑战。

(一)基础资源平台存在不足

支撑智慧校园的基础资源平台主要包括网络资源、计算资源、存储资源等。很多高校存在基础资源分散、不集中,资源不足,设施设备不先进、不完善,设备和线路老化,网络覆盖率低,网络传输慢等问题,不能满足智慧校园信息化建设的发展需求。

(二)存在“信息孤岛”“数据壁垒”等现象

在数字化校园建设阶段,高校部署了许多不同的业务信息系统,产生了大量数据,但是由于这些系统分属不同的院系部门,每个系统所使用的技术规范和数据标准各不相同,系统与系统之间没有打通,因此这些系统中的数据是孤立的,未进行有效的整合和利用,形成了“信息孤岛”和“数据壁垒”,不利于数据的共享和交换。

(三)数据价值未被充分挖掘

一方面,由于在前期各系统建设之初就形成了“信息孤岛”,“数据壁垒”明显,数据无法流动和整合,有时同样的数据会重复存储在不同的系统中,造成数据冗余,而且数据只停留在堆砌和简单分析的层面,没有进行深度挖掘和分析,无法体现出数据深层次的价值。另一方面,数据的应用和处理仍主要集中在对结构化数据的挖掘和分析,对于半结构化数据和非结构化数据的分析存在明显不足。

这一系列挑战是当前智慧校园信息化建设需要迫切解决的问题,也是学界研究的重点。在智慧校园建设架构中引入数据中台建设思想,可以把新一代信息技术、人工智能技术与智慧应用深度融合,打通“数据壁垒”,挖掘数据价值,使智慧校园发挥更大的作用。

二、智慧校园建设中数据中台的应用设计

目前，智慧校园建设的总体架构主要有两种:一种是全校建立一个统一的系统、统一的数据库,将全校所有业务整合在一起,不同业务内容是其中的一个模块;另一种是已有业务系统保持不变,不同业务系统互不干预,以数据中台为中介实现数据交换和服务。前者实施难度较大、成本较高,因此高校通常采用基于数据中台的建设方案。数据中台是利用相关数据技术对海量数据进行采集和处理,构建标准化的数据仓库,并将数据封装成服务高效提供给用户的数据平台,可以有效解决数据孤立和碎片化、数据价值挖掘不够、数据管理不完善等问题。

(一)智慧校园数据层次结构

基于数据中台的高校智慧校园,数据建设层次结构可分为前台、中台、后台三层,如图1所示。

图1 智慧校园数据层次结构

前台指基于数据直接面向师生角色的各种碎片化服务/应用,包括会产生数据的应用和使用数据的应用。

中台是中间的建设层次,起到链接前台和后台,达到为前台各种数据应用消费场景提供相应数据的目的，即数据的中间层次需要解决数据的链接、标准化、共享交换、开放使用、支撑大数据分析和挖掘等能力,形成高校 “数据资产”。

后台指各种产生数据的独立系统,包括传统的MIS业务系统(如教务系统、人事系统、学工系统、拓就系统、科研系统、财务系统等)和独立偏硬件底层的信息化支撑系统即ICT/IO系统(如一卡通、网络、安防系统、智慧教室、物联网识别设备等)。

总的来讲,就是数据中台从异构的底层数据库采集各种类型的数据,汇聚成数据湖;通过预处理、计算、开发、挖掘等步骤构建数据仓库,存储满足教学与学习需求的各类数据主题;将数据主题封装成可供不同应用的数据服务接口,形成标准、高效的数据服务体系。

(二)数据中台架构

数据中台通常具有四个核心能力,即数据汇聚能力、数据处理能力、数据可视化能力及数据价值变现能力。关于智慧校园数据中台建设,高校可以与企业进行合作,根据学校自身的发展需求进行平台定制,从而加快推进智慧校园建设。从业务和行业视角展开来看,在获取数据的基础上,数据中台可分层为“数据工具平台”“行业数据中台”“数据应用场景”供用户角色使用,如图2所示。

图2 数据中台架构

1.数据工具平台。该层提供必要的各种数据存储、标准化、管理、运算的技术能力,将各个系统分散、杂乱的各种数据通过技术工具处理,形成标准、集中、干净、有序的数据集合。

2.行业数据中台。该层提供面向高校前台业务的各种专业化模型库,将高校各业务领域经验转换为直接的中台能力。高校行业数据中台是完成汇聚数据转向前台业务的关键层次,在这一层中实现了数据的业务能力。行业数据中台的数据模型包括 “高校业务模型库”“高校业务数据分析模型”“高校大数据挖掘模型”等。

3.数据应用场景。根据应用场景不同,该层包括大数据应用场景、数据融合看板、数据支撑业务场景等。

用户角色通过前台的各种数据应用,按需获取个性化的界面。用户角色主要包括校领导、二级部门及院系领导、全体师生、业务管理岗位教师等。通过统一门户和界面即可享受到自己关注的各种数据服务组合。

(三)数据中台建设的具体实施

1.数据标准。数据中台基础工作围绕数据标准进行。依据“高等学校管理信息”“教育管理基础代码”“教育管理基础信息”“教育行政管理信息”“教育统计信息”等教育部标准,同时结合学校的实际情况,建设学校的数据标准,这项工作关系到学校信息化建设的质量,具有关键性作用。同时,这项工作需要全校各个部门协作,共同制定学校的数据标准。数据标准的引入有助于人们对系统业务的统一理解,加强对数据定义、使用的一致性。

2.数据采集与汇聚。作为数据中台的入口,数据的采集与汇聚是从异构的底层数据库中将各类结构化、半结构化和无结构数据采集到数据中台进行集中存储,形成数据湖,构成整个数据中台运行的数据基础。对于没有业务系统的部门,电子Excel文件也可以作为数据源。

3.数据治理。基于数据中台的数据治理系统,包括数据管理、数据质量管理、数据监测查询等模块,通过元数据管理实现数据源的梳理,主数据管理实现数据的分类、编辑,数据质量管理实现数据的规则管理、质量校验、共享与交换,数据监控实现数据的异常行为检测与分析、全文检索等。各类应用孤岛中的数据被采集后,要先进行数据编目,对所有的应用打上标签,包括数据是从哪个应用的哪个数据库来的,数据类型是什么,业务是什么,对接的应用是什么等。一旦上层的应用发现数据有错误,可以通过数据编目进行数据溯源,或者通过血缘分析可以追溯到表级别、记录级别甚至是字段级别。在数据采集或者同步过程中,一些不符合规则和要求的脏数据,需要进一步进行数据处理。通过数据治理,可以更有效地将数据价值转化为实际业务价值。

4.数据分析。基于大数据的数据分析是对规模巨大的数据进行分析,包括数据可视化、数据挖掘算法、预测性分析、数据仓库等方面。数据可视化是用图表直观地展示数据;数据挖掘算法是深入数据内部进行数据价值的挖掘;预测性分析是依据之前结果做出一些预测性分析;数据仓库是为多维分析和多角度展示多维数据而创建的数据库。

5.数据服务。数据服务是把数据资产按照平台功能模块应用的需求进行数据服务封装,以接口的形式面向各功能模块提供服务,最大程度发挥数据的价值,是整个数据中台核心价值所在。数据服务体系最大的特点就是能屏蔽底层数据库细节,根据业务需求提供统一、可复用的数据服务接口,最大程度地实现数据对各类应用的支持服务功能。数据服务功能是向外数据分发,将数据分发至多个智慧应用,包含有数据大屏以及不同颗料度大小的统计报表,也可以满足其他系统的应用需要。

(四)数据中台带来的价值

数据中台包含一系列技术能力,以适应高校各类场景,满足数据处理的各种需求。但数据中台并非技术功能集合,它的能力体现在对业务和管理优化的支撑上。所以高校数据中台建设并非以一系列技术功能实现为最终目标,必要的技术及实施服务都是为了提供可以直接、快速响应业务场景和数据服务的能力，即在技术能力之上,必须提供符合智慧校园的信息化发展的数据内容。这些内容具体到可以直接向智慧校园前台的管理应用、跨部门流程服务、快速流程服务、数据综合查询分析挖掘等场景提供“数据”,以支撑业务发展和响应管理优化。数据中台带来的价值体现在以下七方面:(1)解决“数据孤岛”问题;(2)数据使用门槛大幅度降低;(3)数据对应用的响应速度加快;(4)应用替换代价大幅降低;(5)数据可视化展示;(6)数据价值变现;(7)数据真正掌握在自己手中。

三、高校智慧校园建设对教学改革的影响分析

基于数据中台的智慧校园建设,利用物联网、云计算、人工智能、大数据分析等核心技术,为高校的教学、科研、管理和生活提供智慧型服务。通过个人数据中心、学生成长类、教师专业发展类、教育管理类、科学研究类等智慧应用系统,实现信息技术与教育教学深度融合,让智慧教育真正走进校园、走进课堂,助力高校教学改革。

(一)学生个人数据中心服务

为学生提供“一站式”的个人数据中心服务,学生个人数据中心能将来自不同部门及业务系统的学籍、成绩、活动、测评、奖惩、资助、财务等信息统一进行直观的呈现,为学生加强自我管理提供可靠便利的服务。

(二)学生学业成长指导

通过打通分散的与学生成长相关的业务系统数据,将学生在校的专业课程学习成绩、专业拓展活动表现、线上线下课程学习过程数据、校园行为轨迹等进行采集和聚合,对每个学生的成长轨迹形成标准化成长档案,并对学生进行精准画像。基于学生画像进行学习规划推荐、达成检测、综合测评、师生互动、学习预警等,建立起多元化、智能化、一体化的指导体系,为学生提供成长路径的个性化引导。

(三)智慧教育云平台

智慧校园具有基于云端、备课资源共享的教师备课系统,为教师提供丰富的备课资料,教师自己的优质资源也可上传共享;课堂互动教学系统将信息技术手段融入课堂教学,教材立体化,评价多元化,师生在线互动、小组合作学习,实现课堂教学的改革创新。

(四)教务教学主题分析

平台对教学资源、开课情况、考试成绩、评教情况、论文评审、社会实践情况等进行分布、趋势分析;从性别、年级、成绩等级、评教等级等视角进行组合分析,提供教务教学明细信息的智能查询,为教学管理提供数据支撑。

(五)教学质量有效评估

在智慧校园平台中,汇聚教务系统、就业系统和各个教学平台所传回的数据,通过数据中台的大数据分析所得出的结果,以及学院各位代课教师的综合分析,对所开设的课程进行合理有效的考核;对学生所学课程和学生成绩相结合进行合理的分析,给予真实有效的评估;通过上课的电子班牌和教学平台使用情况,对学生到课率和学生对知识点的掌握情况评判学生的学习状况。

(六)教学改革方向指引

通过数据中台搭建的智慧应用服务,为广大师生提供教学、科研、学习、管理平台,实现基于大数据的数据存储、数据共享、数据交换与数据挖掘。通过数据中台对学生的就业情况进行分析,并结合对课程设置的合理性分析,对课程体系进行相应调整。通过大数据分析教学平台的使用情况,对学生使用单个教学平台的时长、活跃度、评价进行分析,对教学平台内容进行相应调整,从而对教学改革形成一定的指引。

(七)学生就业方向指导

平台对就业毕业生、就业情况、就业意愿等情况进行分布、趋势分析,并提供明细信息查询。通过对校企合作和就业指导系统传入数据中台的数据进行分析,以及从学生性别、学生专业、就业单位、就业岗位等视角进行组合分析,为高校毕业生的就业指明方向。

四、结语

高校智慧校园信息化建设是今后一段时间内教育改革发展的重要方向。本文提出了数据中台的应用设计,探讨和研究了基于数据中台的智慧校园建设对教学改革的影响,指明了在教学改革中所起的作用。高校在开发设计具体应用时,还需要更多地结合学校自身实际和应用需求搭建更为有效的数据中台。