智慧校园WiFi大数据应用研究与实践

王磊杰，曹静云，樊蒙蒙

（河南工业大学 漯河工学院，河南 漯河 462000）

1 建设背景

教育信息化是教育现代化的基本内涵和显著特征，是“教育现代化2035”的重点内容和重要标志。进入教育信息化2.0时代，将教育信息化作为教育系统性变革的内生变量，支撑并引领教育现代化发展，推动教育理念更新、模式变革、体系重构，已经成为新时代我国教育改革发展的战略选择，也是高校改革发展的必由之路。教育信息化建设是实现高校跨越式发展的有效途径，将在高校的教学、科研、管理、服务、评价，以及校园文化、校企合作等方面发挥积极的赋能作用［1］。

为了规范高校信息化建设，为高校提供智慧校园建设内容和建设思路，2018年国家标准化管理委员会发布了国家标准文件《智慧校园总体架构》（GB/T 36342-2018），教育部在2020年发布了《职业院校数字校园规范》，2021年教育部又发布了《高等学校数字校园建设规范（试行）》，在这些规范中明确提出了校园网络是智慧校园建设的重要基础，是智慧校园应用的重要支撑条件，而校园WiFi是校园网络的重要组成部分［2］。

2 WiFi技术介绍

WiFi，全称“Wireless Fidelity”，中文名是无线保真，是一种无线联网技术，通过无线电波来联网，支持几乎所有智能手机、平板电脑和笔记本电脑无线上网，是目前使用最广的一种无线网络传输技术。WiFi发展的速度非常快，截至2019年9月，WiFi无线联网技术已升级至WiFi 6，即第6代无线网络技术，网速最高可达9.6 Gbps［3］。相比于前几代WiFi技术，WiFi 6的主要特点如下：

（1）速度更快。与WiFi 5相比，WiFi 6最大传输速率由前者的3.5 Gbps提升到了9.6 Gbps，理论速度提升了近3倍。

（2）延时更低。WiFi 6不仅仅是上传下载的速度得到了很大提升，而且还允许更多的设备连接至无线网络，并拥有一致的高速连接体验，基本解决了网络拥堵的问题。

（3）容量更大。WiFi 6网络允许多信道高效率数据传输，提升多用户场景下的网络体验，多个用户同时使用也不会出现卡顿问题。

（4）安全性更高。WiFi 6采用WPA 3网络安全协议，安全性能更高。

（5）更省电。WiFi 6无线网络技术允许设备主动规划与无线路由的通信时间，减少了信号搜索时间，一定程度上减少了设备的电量消耗，提升了设备的续航能力。

2021年是WiFi 6无线网络普及的关键一年，目前很多高校的校园无线网络已经升级到了WiFi 6。

3 校园WiFi应用情况分析

目前各高校都建有自己的校园无线网络，主要作为多业务融合的基础承载网络，校园WiFi覆盖所有教学、实训、活动和办公场所，支撑无线终端泛在接入和泛在信息服务［4］。

校园WiFi虽然在高校的教学、科研、管理、实训、文化、服务等方面发挥了重要的支撑作用，但是基于校园WiFi数据的挖掘应用有待进一步深化和优化。

校园WiFi每天所产生的数据达几十万条，反映学生活动的轨迹和所在区域，如果将这些数据进行深度挖掘，并且和学生的其他相关数据相结合进行大数据分析，必将对高校的教学管理产生重要价值，对管理水平也是一个重要的提升［5］。

4 学生轨迹智能预警分析系统

4.1 建设思路

2019年12月，新冠肺炎疫情暴发，为减少人员聚集及流动，避免发生交叉感染风险，教育部发布了延迟春季开学时间的通知，倡议“充分利用网络教学平台，积极应对‘复学难’问题”。教育部在2020年2月28日发布《中共教育部党组关于统筹做好教育系统新冠肺炎疫情防控和教育改革发展工作的通知》，要求做好在线教学的同时，扎实做好高校开学准备工作。

为了实时掌握学生动态，避免人员聚集，减少交叉感染的可能性，学校除了采用健康打卡等措施以外，还基于学生在校移动轨迹信息，实时掌握学校各个场馆的聚集人群管控状况，一旦出现异常情况可立即掌握异常人员的移动轨迹及其接触人员，实现精准疫情防控的目的。

4.2 系统建设

学生轨迹智能预警分析系统从2020年3月开始进行需求分析、设计和开发，8月底开发完成第一个版本。2020年9月学校开学时开始使用，在使用过程中不断完善，形成了功能相对稳定的版本。

4.3 系统功能研究

4.3.1 采集、分析学生行为轨迹数据

基于大数据的学生轨迹智能预警分析系统每天能采集、分析近一亿条日志数据和业务数据，实时描绘每一位学生的移动轨迹及每位学生的接触人员；通过智能轨迹驾驶舱可实时掌握学校各个场所的人员流量及人员移动轨迹［6］，可针对异常人员精准定位其移动轨迹，以便及时实施相应干预。

将系统进行归类合并处理，能够可视化显示学生个人移动轨迹，同时对原始日志数据进行清洗之后按时间对学生个人移动轨迹进行描绘，轨迹信息非常详细［7］；基于轨迹信息，分析每一位学生每时每刻的接触人员，一旦出现异常情况可进行精准管控。

4.3.2 分析学生移动轨迹，助力疫情防控

通过本系统可实时掌握学生动态，了解学生行为轨迹（图1）［8］。

图1 学生轨迹智能驾驶舱

疫情期间，通过关注学生行为轨迹，主要从以下两个方面对学校的疫情防控发挥有力的保障作用。

（1）实现了疫情防控期间对校内人员聚集的风险预警，及时进行干预，消除风险隐患。当人员聚集数量超过一定的阈值时，系统向管理人员发出风险预警，及时进行人为干预，避免风险发生。

（2）当感染者出现时，能够及时追踪溯源［9］，快速发现密切接触者。能够对感染者或接触者进行轨迹分析，及时对经过的场所进行消杀处理，加强防控措施。

在疫情防控期间，通过本系统主要解决了以下问题：解决了难以及时发现学生聚集的问题；解决了传统疫情防控成本高、效率低的问题；解决了发现密切接触者速度慢的问题；解决了对有问题人员追踪溯源效率低的问题。

4.4 系统使用效果

系统已经应用于全校19000名师生，每日处理数据达千万条；产生了良好的规模效益和应用数据。

（1）充分发挥了校园网的价值。本系统依托校园网络资源，充分利用学校已有的设备和数据资产，使得原有投资发挥出更大效益［10］。

（2）实时掌握学生轨迹，助力疫情防控。通过该系统平台可实时掌握学生动态，了解学生行为轨迹。疫情期间，通过关注学生行为轨迹，当发现人员聚集时实施相应干预，为学校的疫情防控提供帮助。

该系统虽然为学校的疫情防控工作提供了极大的保障，但仍然存在进一步优化的空间。例如，增加移动端的应用，可随时随地查看，使得系统更为简便快捷；最大限度地发挥系统轨迹数据的作用，为其他应用提供相关数据，产生新的数据价值和应用价值［11］。

5 无感知学生上课考勤系统

5.1 建设需求

学风是一所大学的灵魂，是办学思想、管理水平和教育质量的重要标志。学生课堂考勤工作是高校学风建设的基本内容，是日常教学管理工作的重要环节，是校园安全管理必不可少的抓手。切实抓好学生课堂考勤管理工作，是保证高校教育教学秩序正常运行和各项集体活动顺利开展的重要手段，对于加强学生的组织纪律性、提高教学质量发挥重要作用，对推进学校学分建设有着深远意义［12］。有效的课堂考勤不仅是提高教学质量的前提，而且是形成良好校风和学风的重要保障，同时能密切师生关系，强化教师的责任感［13］。

目前，大学生上课缺勤是高校比较常见的现象，高校考勤管理不健全，造成学生逃课现象时有发生［14］。大学校园人员流动性较大，大学生上课没有固定的教室，学生缺勤会影响教学质量，为学校学风建设带来非常大的影响。同时，学生私自逃课外出，还会对学生人身安全防控工作形成困扰［15］。

我国教育正处于信息化快速发展的时代，高校针对上课考勤管理也做了很多尝试，如人工点名、刷卡、指纹识别、人脸识别、二维码、位置签到等考勤方式，但由于存在诸多问题，最后都无法达到考勤的预期效果［16］。

如何在考勤签到时减少对学生的干扰，无感知地进行一次或多次考勤，提高考勤效率和实用性，成了亟待解决的问题［17］。

基于校园网的无感知学生上课考勤系统是以大数据技术为基础，基于校园网认证、无线控制器、无线AP、IP地址、MAC地址、一卡通记录、人脸识别通道、图书借阅、学生课表、学生信息等多类型数据，构建符合高校学生上课特征的考勤模型，研发综合软件系统（图3）。其目的是在学生无感知的情况下为学校教学提供学生的实时考勤结果和日报、周报、月报、期报，以及多维度的学风趋势、对比分析。

图3 无感知考勤设计架构

5.2 系统建设

该系统项目自2020年5月开始建设，到2021年5月开始应用，历时1年。

5.3 系统功能研究

基于大数据的无感知学生上课考勤系统以大数据技术为基础，依托校园网平台进行构建。系统架构设计采用Hadoop、Flume，Kafka、Sqoop、HBase、Redis等技术，从教务系统、网络认证系统、一卡通系统、通道系统、人脸识别系统、AC、AP、图书借阅系统等实时采集数据，然后对数据进行清洗、整合、归类。数据标准化和准确性处理以后，基于业务要求对数据进行建模及挖掘分析。最后呈现出各个角色需要的功能，如领导驾驶舱、实时考勤、考勤总结、异常预警、考勤提醒等（图4）。

图4 学生无感考勤实时驾驶舱

学生无感考勤系统包括考勤驾驶舱、今日考勤、考勤总结、学风分析、考勤提醒、考勤预警、考勤修正、用户权限、数据采集、数据清洗、模型构建，以及针对不同角色的手机端考勤分析查询、审核等功能。

该系统经过不断修改、调优和完善，构建了基于高校特点的上课考勤模型，设计针对大节和小节共29种考勤模型综合应用，考勤结果准确可靠。系统可实现每天实时处理超过一亿条记录，可实现PB级别的存储水平。

该系统针对不同角色提供特色服务功能。针对学校领导，提供考勤驾驶舱和移动端服务，无须打开电脑就可掌握学校考勤情况；针对院系领导，通过手机可实时掌握本院系考勤异常情况；针对辅导员，通过手机可实时掌握带班学生的考勤结果。同时系统还有针对任课教师、学生的移动端考勤查询服务。

如果学生由于某种原因迟到、早退，报任课教师或辅导员批准，可对学生考勤结果进行修正，满足在实际考勤管理中临时出现的特殊情况。

系统投入使用以后，受到师生的一致好评。辅导员可以通过手机实时掌握带班学生的考勤情况，任课老师在授课前通过手机对学生考勤情况及异常信息一目了然。如果哪个学生考勤结果出现异常，会提前提醒学生该怎么做。学校的上课出勤率提升了30%，学校学风大为改善。

5.4 系统使用效果

基于校园网的无感知学生上课考勤系统应用于全校所有系部，师生共计19000余人。目前每天处理2000多万条记录，实时分析学生每天考勤结果。经过考勤准确率分析，每月准确率达99.2%，每天考勤准确率接近98%。

基于校园网的无感知学生上课考勤系统在我校应用时间已近半年，根据学生考勤数据分析结果，以及领导、相关院系和师生的反馈，考勤准确率高，省时省力，为提高学生考勤管理制度的执行效力、保障教学质量与教学效率提供了高效可靠的技术支撑；为学校教学管理优化提供了宝贵的经验，原来大家都认为“不好办”的上课考勤得到了有效解决；为学生提供了更好的无感知服务，促进了智慧校园的发展。下一阶段将以学校各院系考勤管理制度为基础，不断优化考勤模型，以适应学校各院系的考勤制度，实现考勤模型针对不同院系的个性化服务。同时，以此系统设计思路为基础，提供其他无感知信息化服务，如无感知查寝、无感知会议签到、无感知失联预警等［18］。

6 系统建设特色

学生轨迹智能预警分析系统和无感知学生考勤系统注重以人为本，服务全校师生，系统的主体用户人群就是广大师生，在需求上应充分考虑如何让师生、管理者得到更多的便利服务，使日常的教学管理工作更加灵活。通过以上系统可以了解学生的轨迹信息及上课出勤情况，使学生安全问题更加有了保障，为全校教职工提供更加实用的人性化服务［19］。

系统依托校园网平台，使用校园WiFi，基于学校已有的网络资源，所采集的数据均来自学校已经建成的系统，包括校园网络系统、一卡通系统、上网行为管理系统等，使校园资源得到了充分利用，更多地服务于学校的教学管理，发挥更大的价值。学生轨迹智能预警分析系统能够准确采集、分析学生移动轨迹数据，实时描绘每一位学生的移动轨迹及其接触人员，通过智能轨迹驾驶舱实时掌握学校各个场所的人员流量及人员的移动轨迹，精准定位异常人员的移动轨迹，可立即掌握其接触人员信息，实施相应干预，实现精准疫情防控的目的。无感知学生考勤系统构建基于高校特点的上课考勤模型，设计针对大节和小节共29种考勤模型综合应用，让考勤结果准确可靠；基于大数据技术，针对当天各个节次的考勤结果，可实时查看，方便各个教学管理人员掌握学生考勤情况。另外，系统针对不同的角色提供不同的终端服务，不同角色的用户权限不同，所查看的界面也不一样，系统提供了很多人性化服务，积累了大量的智慧化提醒功能，当出现异常情况时会立即提醒，让管理工作更加简单有效。

7 结语

学校基于学生轨迹智能预警分析系统，利用已有网络资源产生的数据进行创新应用研发，采集、分析学生行为轨迹信息，并对数据进行处理，实现了学生行为轨迹的可视化呈现，助力学校疫情防控；学校基于大数据的无感知学生上课考勤系统，改变了旧有的校园考勤方式，解决了教学管理体系中的一大难题，促进了智慧校园的进一步发展。但是，系统在运行过程中还需要进一步完善。随着校园WiFi在各个场合的广泛应用，还需要进一步优化校园网支撑能力，让校园WiFi无线网络能够更稳定、更可靠地运行。在系统应用上，增加移动端的应用，实现了随时随地查看功能，能够更加简便快捷地发挥数据的作用，为其他应用提供相关数据，产生新的数据价值和应用价值。