摘要：随着信息技术的飞速发展,高校智慧校园建设取得显著进展,但也面临系统分散、数据孤岛等问题。本文深入探究了高校智慧校园数据服务平台的建设,分析其在教学支持、学生服务、校园管理等方面的需求,提出了以数据为核心、以服务为导向的建设思路,构建包括数据采集、存储、处理、服务及应用的完整架构。通过数据清洗、挖掘与可视化处理,平台在提升教学质量、优化学生服务、强化校园管理等方面取得了显著成效,为高校智慧校园的进一步发展提供了有力支撑。

　　关键词：高校；智慧校园；数据服务平台；建设

　　1高校智慧校园发展概况

　　1.1智慧校园建设现状

　　随着信息技术的快速发展,高校智慧校园建设取得了显著进展。目前,许多高校已初步构建了基于云计算、大数据、物联网等技术的智慧校园基础设施,实现了校园网络的全覆盖和各类智能设备的广泛应用[1]。例如,部分高校通过建设大数据智慧校园平台,实现了教学、生活、医疗、财务等服务的集成,师生可以通过移动客户端随时随地获取所需服务。然而,当前智慧校园建设仍存在一些问题,如系统分散、数据孤岛现象严重,导致资源获取困难,制约了其进一步发展。

　　1.2智慧校园发展趋势

　　智慧校园正在朝着更加智能化、个性化、协同化的方向发展。一方面,人工智能、大数据分析等技术将深度融入教育教学和校园管理中,实现精准教学、智能决策和个性化服务[2]。另一方面,智慧校园将更加注重数据的共享与融合,打破部门之间的数据壁垒,形成全校统一的数据资源共享机制[3]。此外,智慧校园还将与教育教学深度融合,推动教育教学模式的创新与变革。

　　2高校智慧校园数据服务平台设计

　　2.1智慧校园数据服务需求

　　高校智慧校园数据服务平台承载着推动教育教学、学生服务以及校园管理全面智能化的重任,其需求呈现出多维度、深层次的特点。

　　第一,教学支持。教师不仅需要了解学生的考试成绩,更要剖析学生的学习行为数据,如在线课程的学习时长、参与讨论的活跃度、作业完成的时间与质量等。

　　第二,学生服务。整合多源数据为学生提供个性化支持成为关键。将学生的学业成绩、心理测评结果、社团参与情况、消费记录等数据融合,能够全面了解学生的状态。

　　第三,校园管理。对学校的人、财、物数据进行全面掌控与深度分析是实现高效管理的基础。人员管理方面,整合教职工的考勤、绩效、培训等数据,能优化人力资源配置；资产管理上,依据资产使用频率、维护记录等数据,实现资产的高效调配与维护。

　　2.2数据服务平台建设思路

　　数据服务平台建设需以数据为核心,以服务为导向,构建稳固且灵活的架构。

　　首先,建立统一的数据标准和管理体系是基石。在高校复杂的信息环境中,各业务系统的数据格式、编码规则差异较大。通过制定统一的数据标准,规范数据的定义、格式、采集流程等,确保数据在不同系统间的一致性与准确性[4]。

　　其次,先进的数据处理技术是驱动平台高效运行的引擎。大数据分析技术可处理海量、多样的数据,挖掘潜在价值[5]。人工智能技术中的机器学习算法,能够根据历史数据预测学生的学业表现、就业倾向等。

　　2.3数据服务平台基本架构

　　数据服务平台的基本架构由数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和应用层构成,其架构图如图1所示。

　　数据采集层：采集方式多样,包括实时采集和定时采集。例如,通过网络爬虫技术实时采集在线教学平台的学生学习行为数据,通过ETL（Extract-Transform-Load）工具定时抽取数据库中的结构化数据。

　　数据存储层：用于存储采集到的原始数据和处理后的数据。对于结构化数据,通常采用关系型数据库,如MySQL、Oracle,以保证数据的一致性和完整性；对于非结构化数据,如文档、图片、视频等,采用分布式文件系统（HDFS）或对象存储系统（如AmazonS3）进行存储。不同存储方式的选择需根据数据特点和应用场景进行优化。

　　数据处理层：是平台的核心,对采集到的数据进行清洗、转换、挖掘和分析。数据清洗去除重复、错误和无关的数据,提高数据质量。数据转换将数据格式统一,使其适合后续分析。

　　数据服务层：将处理后的数据以服务的形式提供给应用层。常见的服务形式包括RESTfulAPI、SOAP服务等。

　　应用层：是面向用户的各类应用系统,包括教学质量评估系统、学生个性化服务系统、校园管理决策支持系统等。

　　2.4数据服务平台数据处理

　　数据处理是数据服务平台的核心环节。

　　第一步,进行数据清洗,利用数据清洗工具,根据预设规则识别并去除重复数据。例如,在学生信息表中,通过对比学生的身份证号、姓名等关键信息,找出重复记录并删除。对于无关数据,如某些历史遗留的测试数据或格式错误无法解析的数据,进行筛选剔除。

　　第二步,采用数据挖掘和分析技术提取有价值的信息。以主成分分析（PCA）技术为例,在处理学生综合素质评价数据时,涉及成绩、竞赛获奖、社会实践、志愿服务等多个维度的数据,数据维度高且存在相关性。

　　第三步,将处理后的数据以可视化的方式展示给用户。利用数据可视化工具,如Tableau、PowerBI等,将数据分析结果转化为直观的图表,如柱状图展示不同专业学生的平均成绩对比,折线图呈现学生人数的年度变化趋势,热力图展示校园各区域的人流量分布等。

　　3高校智慧校园数据服务平台应用

　　3.1教学支持

　　数据服务平台为教学提供了多方面的支持,取得了显著的效果。经过进一步调查发现,这些学生对该章节的知识点存在理解困难。教师随即调整教学策略,增加了对该章节的讲解时间和辅导力度。经过一段时间的调整,这些学生的成绩平均提高了14.3%,如表1所示。

　　此外,平台还可以提供在线教学资源的推荐服务,帮助学生更好地学习。某高校在使用该平台后,学生对教学资源的利用率提高了37.2%,学生对课程的满意度从78.6%提升到了89.4%左右,如表2所示。

　　3.2学生服务

　　数据服务平台能够为学生提供个性化的服务,效果显著。某高校在实施个性化服务后,学生的学业预警准确率提高了28.7%,对于经济困难学生的资助精准度提高了23.4%,学生参与社团活动的积极性提高了18.6%,如表3所示。

　　3.3校园管理

　　数据服务平台在校园管理中发挥着重要作用,效果显著。在人员管理方面,通过整合教职工的考勤、绩效、培训等数据,优化了人力资源配置,人员管理效率提高了19.3%；在财务管理中,通过分析财务收支数据,预测资金流动趋势,合理规划预算,资金使用效率提高了14.7%；在资产管理上,借助资产使用频率、维护记录等数据,实现了资产的高效调配与维护,资产利用率提高了24.6%,如表4所示。

　　4结语

　　高校智慧校园数据服务平台的建设对于推动高校教育教学、学生服务和校园管理的智能化发展具有重要意义。通过构建统一的数据标准、先进的数据处理技术和多层架构设计,平台有效解决了数据孤岛问题,实现了数据的高效整合与深度分析。在实际应用中,数据服务平台显著提升了教学质量、优化了学生服务体验、提高了校园管理效率,并为学校的决策提供了有力支持。

　　参考文献

　　[1]周晓华,刘禹彤.数据治理视域下智慧校园建设服务成效实践研究[J].天津职业院校联合学报,2024,26(7):74-80.

　　[2]李荣志.基于大数据技术的高校行政管理信息化建设探析—以智慧校园综合服务平台实践为例[J].艺术科技,2024,37(6):81-83.

　　[3]李磊,谢淑娟,彭昊.高校智慧校园数据平台建设与应用[J].新潮电子,2024(3):175-177.

　　[4]钱珺,洪莉莉,张辉.新型智慧校园信息化系统建设研究与教学应用[J].物联网技术,2024,14(5):121-127.

　　[5]乔磊,龚清萍.基于“互联网+”背景下大数据创新智慧校园服务[J].科技与创新,2024(19):55-57.