［摘要］随着大数据技术的快速发展，实训室信息管理在提升教学科研效能、优化资源配置中的作用日益凸显。当前，传统实训室信息管理仍面临许多挑战。文章从大数据技术赋能视角切入，简要阐述大数据背景下实训室信息管理的意义，并提出在大数据背景下实施实训室信息管理的措施。研究发现，在大数据背景下进行实训室信息管理可以提高实训室管理的效率与精确度，促进实训教学的高效开展。

　　［关键词］大数据；实训室；信息管理

　　0引言

　　随着大数据技术的深度渗透，实训室作为高等教育与产业实践的关键衔接点，其信息管理模式正面临颠覆性变革。传统实训室管理依赖人工记录与孤立系统，存在数据割裂、资源调度滞后、安全防护不足等缺陷，难以支撑跨学科协作与产教融合。在此背景下，大数据技术通过多源异构数据的实时采集、分布式存储与智能分析，为实训室管理提供了全流程数字化转型的新路径。一方面，物联网与传感器网络的部署使得设备状态、环境参数等动态数据得以精准捕获，构建起虚实映射的数字孪生体系；另一方面，机器学习与数据挖掘技术赋能故障预测、实训优化等场景，推动管理模式从经验驱动转向数据驱动。

　　1大数据背景下实训室信息管理的意义

　　1.1提升管理效率与精确度

　　在大数据技术支撑下，实训室信息管理通过数据自动化采集、智能分析与实时反馈机制，显著提升了管理的效率与精确度。传统管理模式依赖人工记录与经验判断，易受主观因素干扰且响应滞后，而大数据驱动的信息化系统能够实时整合设备使用状态、人员流动、实训室使用情况等多维度数据，并通过算法模型生成动态管理建议。例如，智能门禁与电控系统可自动识别权限并分配资源，降低人工调度成本；数据分析平台能通过历史数据挖掘预测设备维护周期，避免突发故障导致实训设备使用中断，影响实训课程；数据可视化工具可将复杂管理指标转化为直观图表，帮助管理者快速识别其中存在的问题并提出解决建议。这种从“经验驱动”到“数据驱动”的转变不仅减少了人为误差，还通过精准化管理缩短了响应时间，使实训室运行效率提升至新的高度［1］。

　　1.2优化资源配置

　　在大数据背景下，实训室信息管理通过构建全流程数字化管控体系，能够系统地优化资源配置，提高资源利用效率。其核心在于建立多维数据采集与智能分析机制，使资源调配决策从经验驱动转向数据驱动。首先，基于统一编码的资产管理系统可完整记录设备购置、维护、报废等全生命周期数据，结合历史使用频率与教学计划进行动态排程，解决传统人工排课导致的设备闲置或冲突问题。其次，信息管理系统通过规范化的流程再造，可突破部门壁垒，实现资源整合。建立包含设备台账、预约记录、耗材库存的中央数据库后，管理者能够实时掌握各实训室资源分布情况，依据教学优先级进行智能调度。这种集约化管理模式不仅能提升设备周转率，还能通过耗材使用数据的趋势预测，建立精准的采购补给机制，避免过量库存造成的资金占用。

　　1.3促进教学科研创新

　　大数据驱动的实训室信息管理为跨学科协同创新与数据密集型研究提供了基础设施。首先，信息化平台整合的实验数据（如算法运行结果、设备性能参数）可作为教学案例库，支持个性化学习路径设计。例如，通过分析学生在数据处理各环节的表现，系统可推荐针对性训练模块，提升实践教学质量。其次，教学科研团队可通过共享数据库获取多领域实验数据，结合机器学习算法挖掘潜在规律，加快跨学科研究成果产出。最后，开放式数据接口能支持校企合作，将行业真实数据（如旅游酒店大数据）引入实训项目，培养学生解决复杂问题的能力。这种数据驱动的创新生态显著拓展了教学与科研的边界。

　　2大数据背景下实施实训室信息管理的措施

　　2.1构建全面的数据采集系统

　　构建全面的数据采集系统是实现实训室信息管理数字化的基础性工程，其核心在于建立多源异构数据的无缝接入与标准化整合机制［2］。首先，学校需要依托物联网技术与传感器网络，实现设备状态、环境参数及用户行为的自动化采集。例如，通过部署设备运行状态监测模块及智能门禁系统，实时获取实训室内物理环境数据与设备使用动态。其次，学校需要打破校内数据壁垒，构建跨部门、跨平台的数据共享接口。通过应用程序编程接口（Application Programming Interface,API）对接教务系统、科研管理系统及企业合作平台，可同步整合教学计划、实验实训项目需求与行业真实数据流，形成覆盖教学、科研与实践的全维度数据资源池。最后，用户行为数据的精细化采集亦不可忽视，学校需要借助实训室设备使用记录跟踪与身份识别技术，记录学生操作路径、实训进度及协作模式，为个性化教学与资源优化配置提供底层支撑。

　　在完成数据采集框架搭建的基础上，学校需要进一步规范数据处理流程并强化数据质量管控。一方面，学校应设计分层级的数据清洗与预处理策略，针对设备传感器产生的时序数据、用户行为记录及外部导入的结构化数据，分别采用噪声过滤、缺失值填补及格式标准化方法，确保数据的一致性与可用性。例如，学校可通过Apache NiFi等ETL工具实现多源数据的自动化清洗与转换，将原始数据转化为可供分析的标准数据集。另一方面，学校应构建实时采集与离线采集并行的混合式架构，既满足设备运行监控、安全预警等场景的毫秒级响应需求，又支持历史数据的批量回溯与深度挖掘。尤为关键的是，学校必须建立数据安全采集规范，通过权限分级、数据脱敏及加密传输技术，防止敏感信息泄露。

　　2.2建立高效的数据存储与处理平台

　　构建高效的数据存储与处理平台需要以分布式架构为核心，实现海量数据的可靠存储与实时计算［3］。首先，学校应采用分层式存储策略，结合Hadoop HDFS等分布式文件系统与对象存储技术，将结构化数据（如实训室使用记录）、半结构化数据（如设备运行参数）及非结构化数据（如视频监控流）分类存储，并通过统一元数据管理实现跨类型数据的快速检索。例如，分布式文件系统可支持PB级数据的横向扩展存储，而对象存储技术则通过标签化机制提升非结构化数据的访问效率。其次，学校应引入混合存储架构，针对高频访问的实时数据（如预约使用记录、实时实训室监控流等），可采用高性能数据库（如MySQL、PostgreSQL）或内存数据库（如Redis）进行存储；使用分布式文件系统或对象存储（如MinIO）来存储历史操作记录、实训报告等非结构化数据，同时将长期保留的备份数据（如超过3年的历史数据）归档至低成本存储设备（如机械硬盘）。最后，学校应通过数据冗余与纠删码技术保障存储的可靠性，并基于区块链技术实现实训室操作记录的不可篡改存证，构建从物理层到应用层的全链路数据安全体系。

　　2.3开发智能化的信息管理系统

　　开发智能化的信息管理系统应以多模态数据融合与智能决策为核心，构建功能模块协同联动的技术架构［4］。第一，学校需要设计一体化的系统功能框架，集成资源调度、安全监控、教学支持等模块，并通过标准化接口实现与教务系统、设备管理平台及外部数据源的互联互通。例如，基于数字孪生技术构建虚拟仿真环境，学校可实时映射实训室物理实体状态，结合设备运行参数、用户操作记录等数据流，为动态资源分配提供可视化决策依据。第二，学校需要嵌入智能算法引擎，支持设备故障预测、实训项目进度评估等场景的自动化分析。例如，学校可通过机器学习模型对历史设备维护数据与实时传感器数据进行关联分析，生成设备健康度评分并触发预维护工单，避免非计划性停机对教学活动的影响。

　　在核心功能实现层面，学校应强化人机协同与场景化智能服务能力。一方面，学校应开发智能预警与自动化控制模块，基于预设规则与实时数据分析动态调整管理策略。例如，整合门禁权限数据与课表信息，实现实训室无人值守下授课教师可自行开关门；通过视频行为识别技术监测违规操作，及时阻断风险。另一方面，学校需要构建数据驱动的教学辅助子系统，利用虚拟仿真平台与个性化推荐算法优化实训流程。例如，根据学生操作习惯与知识薄弱点，系统可动态推送定制化训练案例，并基于操作记录生成技能掌握度热力图，辅助教师调整教学方案。尤为关键的是，学校应建立权限分级与操作溯源机制，通过区块链技术保障数据修改记录的可信存证，同时实现跨机构数据的安全共享，在保护隐私的前提下提升模型训练效能。这一智能化系统的落地，将推动实训室管理从被动响应向主动服务的范式转变。

　　2.4加强信息安全与隐私保护

　　要想在实训室信息管理中强化信息安全与隐私保护，学校需要构建分区分域的动态防护体系与全生命周期管控机制。第一，学校应基于零信任原则设计网络架构，将实训室划分为核心数据区、操作区及边缘接入区，通过虚拟化技术实现逻辑隔离与物理隔离的协同。例如，核心数据保护区仅允许授权用户通过安全云桌面以视频流形式远程访问，原始数据全程驻留加密存储区，避免本地留痕或非法外泄。第二，学校需要建立严格的身份认证访问控制机制，要求用户使用用户名、密码、验证码等多因素认证方式登录实训室信息管理系统。例如，学生通过学号和密码登录系统，教师通过工号和密码登录，系统可能会发送验证码到注册手机进行二次验证。根据用户的角色和职责，为其分配不同的访问权限，如教师具有查看和修改学生实训成绩、发布实训任务等权限，学生只有查看实训任务、提交实训报告等权限，管理员则拥有系统的最高管理权限，可对用户信息、系统等进行维护［5］。

　　在数据流转层面，学校应形成全链路安全管控与行为审计闭环。一方面，学校应构建跨网络区域的安全传输通道，在数据传输过程中，采用加密协议对数据进行加密，确保数据在网络传输过程中不被窃取或窜改。例如，实训室管理系统与外部设备通信时，通过加密通道传输学生信息、实训实验数据等敏感信息。对存储在实训室服务器或云端的数据，使用加密算法进行加密处理。例如，采用高级加密标准（Advanced Encryption Standard,AES）加密算法对实验报告、学生个人信息等文件进行加密存储，即使数据存储设备丢失或被盗，攻击者也难以获取其中的敏感信息。另一方面，学校需要建立系统监控与审计跟踪机制。一是建立系统监控机制，实时监测数据流转过程中的异常行为。通过分析系统日志、网络流量等信息，及时发现可疑的登录尝试、数据访问异常等情况。例如，当发现某个互联网协议（Internet Protocol,IP）地址频繁尝试登录系统且密码错误次数较多时，系统自动发出警报并暂时锁定该IP地址。二是建立审计跟踪机制，对系统中的所有操作进行审计跟踪，记录用户的登录时间、操作内容、数据修改记录等信息。审计日志应进行长时间保存，以便在需要时进行查询和追溯。例如，当出现数据错误或安全事件时，通过审计日志可以查明是哪个用户在什么时间进行了何种操作，导致了哪些问题发生。

　　3结束语

　　大数据技术对实训室信息管理的优化，已从单一效率提升转向系统性范式创新。实训室作为产教融合的核心载体，其管理模式在大数据驱动下呈现出虚实协同、动态响应与智能决策的显著特征。值得关注的是，实训室作为智慧教育生态的神经末梢，其管理效能的持续提升有赖于制度创新与技术演进的协同共振，既需要依托微服务架构实现系统的弹性扩展，也需要通过跨学科人才培养与组织流程再造，培育适应智能时代的协同管理文化。这一转型过程不仅仅是技术工具的应用升级，更是教育数字化转型中治理逻辑与价值体系的重塑。

　主要参考文献

　　［1］赵勇.大数据背景下的高职院校实训室信息化建设与管理研究［J］.黑龙江科学,2022(15):89-91.

　　［2］王程亮.互联网时代高职计算机实训室的优化管理探析［J］.电子元器件与信息技术,2021(10):248-249.

　　［3］闵星.互联网时代计算机实训室信息管理系统设计研究［J］.信息与电脑(理论版),2020(24):121-123.

　　［4］周志拓.大数据时代电子商务专业实训室管理改革与创新［J］.智库时代,2020(7):180-181.

　　［5］任佑平.大数据时代高职实训室优化管理研究［J］.现代信息科技,2018(7):143-144.