人工智能技术在智慧校园建设中的应用实践

刘 哲

（贵州食品工程职业学院，贵州 贵阳 550000）

0 引言

在大数据、云计算等新兴数字产业快速创新的背景下，新型高职智慧校园建设已成为职业教育信息化发展的重要内容。人工智能作为战略性新兴信息技术，因具有强大的数据处理分析、知识获取、智能决策等能力，成为推动高职教育智能化转型，打造全新高职智慧校园的关键助力。构建基于人工智能的高职智慧校园体系，将人工智能技术深度融合应用于高职智慧校园信息系统，为学生、教师、管理人员等不同用户群体提供智慧化服务，已成为高职智慧校园可持续发展的重要研究方向。

1 人工智能技术概述

人工智能是计算机科学的分支，是利用数字计算机或者由数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人类的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术和应用系统[1]。人工智能技术的主要研究方向包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉等。机器学习模仿人类学习的过程，通过海量的数据对算法进行训练，以达到自我提高的目的。自然语言处理技术专注于使计算机能够理解和生成人类语言，被广泛应用于语音识别、机器翻译等场景。

2 高职智慧校园发展历程

高职智慧校园是指利用先进的信息技术、网络技术和通信技术等，对传统高职校园的教学、科研、管理、生活等各个方面进行深度的网络化、数字化、智能化和协作一体化改造，为全校师生提供信息化、个性化、智慧化的服务体系和管理模式的智慧学习环境。

我国高职智慧校园的发展历程可划分为3 个主要阶段。

第一阶段始于20 世纪80 年代，主要特征是利用初期的互联网技术和计算机系统建立基础的校园信息化架构，重点在于实现教育资源的电子化和数字化，数字校园的概念随之诞生。数字校园作为高职智慧校园的萌芽阶段，提出了如校园一卡通、电子图书馆、电子教案等典型应用，极大地拓展了传统校园教学和管理的维度[2]。然而在数字校园阶段，尽管网络基础设备得到建设，数字化资源得到开发，但是这些技术并未给教与学带来根本性的变革，对教育的支持能力非常有限。

第二阶段在2008 年美国IBM 公司提出 “智慧地球” 的概念后开始，国内各高校纷纷着力筹划和建设智慧校园1.0 版本。借助物联网和无线通信等技术，提升了校园信息系统的互联互通和资源共享能力，实现了校园管理和教育教学方式的初步智能化，为师生提供了更加方便快捷的一站式服务。这一发展趋势标志着高职智慧校园建设开始从数字校园向以现代信息技术为支撑的智慧校园1.0 版本过渡，但是因其只能处理和解决单一、特定的工作任务，所以智慧校园的建设还停留在低层次智慧阶段。

第三阶段指的是近年来智慧校园2.0 版本的建设阶段，人工智能已经成为核心支撑技术。2018 年4 月，教育部颁布的《教育信息化2.0 行动计划》标志着智慧校园2.0 版本建设阶段正式开始。该计划强调各级学校应积极推动智能教学环境的建设，促进人工智能在校园建设和教育教学中广泛应用[3]。这一阶段的智慧校园不仅在基础信息化建设上有所提升，而且在智能化教学辅助、精准的学生行为分析以及高效的校园管理等方面取得了显著进步，展现出更高层次的智能化和自动化特征。

3 构建基于人工智能的高职智慧校园体系

高智能的高职智慧校园体系通过集成人工智能技术优化了校园的管理和运营效率，提升了教学质量和学生学习体验。体系包含5 个关键层次，各层之间高度协同，构成一个高效、智能、互联互通的智慧校园环境。

3.1 基础设施层

基础设施层是高职智慧校园体系的基石，为体系提供必要的硬件和网络支持。人工智能技术对路由器和交换机的算法优化不仅能够保证数据高效传输，还能为数据采集层提供实时数据流。基础设施层的设施和网络架构直接影响着上层系统的性能和稳定性。

3.2 数据采集层

数据采集层负责从基础设施层收集的数据中提取有效信息，数据包括视频监控、环境监测和用户行为数据等。这些数据是管理控制层智能决策的基础，为应用服务层的个性化服务提供必要的信息输入。

3.3 管理控制层

管理控制层是数据采集层和应用服务层之间的桥梁，利用机器学习算法和大数据技术，处理和分析收集的数据，生成有价值的管理决策。例如，智慧校园中对能源管理的优化决策依赖于数据采集层提供的能耗数据，同时这些决策为提高应用服务层中设施的使用效率提供指导意见。

3.4 应用服务层

应用服务层直接面向高职智慧校园最终服务的教师和学生，为师生提供各种智能服务，如智能助手和个性化学习系统。这些服务的有效性依赖于管理控制层提供的智能决策和指导。应用服务层还收集用户反馈和行为数据，并传递给数据采集层和管理控制层，以优化整个系统的性能。

3.5 用户体验层

用户体验层是高职智慧校园体系的最终输出，关注的是用户与智慧校园交互的直接体验，从智慧实训到健康监测的体验质量直接受到上层服务的影响。用户的反馈和行为数据又成为基础设施层和数据采集层持续优化的推动力。

4 人工智能技术在高职智慧校园中的创新应用

4.1 人工智能技术推进个性化教学

4.1.1 自适应学习平台

自适应学习平台是高职智慧校园中融合机器学习与大数据技术的创新应用，针对学生的学习习惯、能力及进度等个性化特征，分析和处理学生的学习和行为模式相关数据，有效识别学习的重点和难点，推荐合适的学习内容并定制个性化的学习路径，为每个学生提供针对性支持。例如，在计算机编程课程中，平台可以通过分析在校学生的课后作业完成情况和考试测验成绩，识别他们的知识掌握程度和问题解决能力，自动调整教学内容的难易度并针对性布置练习任务。

4.1.2 智慧实训平台

智慧实训平台集成了虚拟现实与模拟技术，并结合机器学习算法与数据挖掘技术，旨在模拟真实的工作环境和场景，在校园内为高职学生提供实际操作和技能训练的机会。例如，在汽修课程中，学生可以在智慧实训平台创建的模拟环境中练习汽车零部件的拆装，系统将辅导学生完成操作。智慧实训平台的应用为高职教育提供了一个安全且高效的实践教学环境，教师在平台上的示范操作也有助于消除师生之间的沟通障碍[4]。

4.2 人工智能技术助力智慧化生活

4.2.1 智能健康监测系统

智能健康监测系统通过传感器、智能穿戴设备和机器学习算法等，在校园中实时监测和分析学生的健康状况。系统通过监测心率、体温、睡眠质量等生理指标获取健康数据并进行处理和分析，为在校生提供个性化的健康建议。例如，系统在识别到学生的睡眠时间和质量下降后，将在第一时间建议其通过调整作息时间或加强运动等方式来改善失眠的情况。

4.2.2 智能安防监控系统

高职智慧校园中的智能安防监控系统，集成了人工智能的关键技术如人脸识别和行为分析，通过实时监控和预警校园内的安全状况，极大地提升了校园安全管理的效率和精确性。例如，在校园入口安装的人脸识别摄像头能够快速识别学生和教职工并筛查陌生人，避免不法分子进入校园。行为分析技术能够在校园内监控非常规集聚等异常行为，一经发现系统会立即通知安保人员进行处理[5]。

4.3 人工智能技术赋能自动化管理

4.3.1 智能行政管理系统

智能行政管理系统在高职智慧校园中扮演着核心角色，集成先进的人工智能技术和数据分析算法，为校园行政管理注入智能化和自动化的新动力。该系统通过融合校园各部门的数据和业务流程，构筑一个高效的一体化管理平台。系统的应用范围广泛，覆盖人事管理、财务处理等关键领域。在人事管理方面，系统能够自动处理教职工的招聘、考核与培训等一系列工作流程，大幅提升管理效率。在财务管理环节，自动化的预算编制和报销审核流程确保了财务操作的准确性和透明度。

4.3.2 校园设施智能维护系统

高职智慧校园中的校园设施智能维护系统深度集成了物联网技术和数据分析算法，能够全面监测与维护校园设施和设备。该系统通过各类传感器和联网设备，实时收集关于设施运行状况、能源消耗和维修需求等方面的数据，借助人工智能算法进行深入分析和预测。系统还具备自动规划维护计划和巡检路线的能力，极大提高了维护工作的效率和响应速度。智能维护系统主要应用于校园维修中心、后勤管理部门等关键场景，不仅提升了设施维护的效率和可靠性，还有效降低了维护成本和能源消耗，使校内设施能够以更高效、经济、可持续的方式运营。

5 结语

人工智能技术为高职教育的教学和管理提供了新的发展思路，使得高职教育更加贴合时代发展的需求。智慧校园的建设不仅依赖于先进的人工智能等技术支撑，还需要深入理解教育过程中的实际需求，实现技术与教育的深度融合。