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基于大数据技术的智慧校园整体构建研究

近年来，大数据技术的迅猛发展为智慧校园的构建和落地带来了新思路。与
传统的智慧校园相比，基于大数据技术的智慧校园能为师生提供教学、科研、管
理、生活上的一体化智慧服务。首先设计一种新的大数据下的智慧校园体系架构，
然后探索出一套智慧校园建设模型，其中包括数据采集、数据治理、数据分析、
数据应用服务。最后在图书馆管理、教学监督管理、用户上网管理、网络安全管

理等方面进行应用展示。利用该模型能够实现数据资源的整合和校园安全预警，
减少管理成本，进一步提高高校信息化水平。
随着信息技术的快速发展，高等教育的发展形态深受影响，高校信息化建设
正由数字校园阶段向智慧校园阶段转型发展[1]。教育部在《教育信息化“十三五”
规划》提出“积极利用云计算、大数据等新技术，创新资源平台、管理平台的建
设、应用模式”，高校利用云计算、大数据等技术，把校内各类数据进行提取、
整合和分析。大数据下的智慧校园建设以数据为依托，为师生提供教学、管理、

生活等智慧化服务。
1体系架构
大数据下的智慧校园建设需要摒弃数字化校园业务独立、信息封闭的现状
[2]，利用大数据和云计算技术对校园业务系统的基础数据进行去冗余、标准化、
存储和计算分析，采用开放、协同的体系架构，在智慧校园中实现按需服务、精
准服务和移动服务，从而加快校园各类资源的合理化配置，提高校园智能化管理
水平。
基于大数据技术的智慧校园系统架构如图1所示，自顶向下依次为应用服务、

数据平台、数据源层、数据标准与规范体系和信息维护与安全体系，从网络、数
据、制度标准等多个方面确保智慧校园能够安全、稳定运行。
2基于大数据技术的智慧校园建设模型

大数据背景下的智慧校园建设本质是充分利用云计算、虚拟化平台等信息技
术结合数据分析统计、信息检索、在线分析处理、深度学习、人工智能等计算机
技术[3]，把高校的各类基础数据通过数据采集、数据标准化和数据分析整合，
并在服务管理过程中应用于教学、舆情控制、校情服务的分析与决策中。
2.1数据采集
数据采集是大数据下的智慧校园建设的基石。该模块主要完成从各业务子系

统中利用ETL工具采集业务相关的结构化数据，通过Nutch[4]爬虫引擎采集外
部互联网中文本、图像、视频等非结构化数据，利用Flume日志处理工具预处
理用户网络行为、服务器运行等日志文本数据，实现对各类数据有效、规范地采
集、清理和标准化存储与应用，为后续高校业务发展提供准确、一致、可互联互

通的数据来源。
2.2数据治理
数据治理是对数据资产管理和控制，包括数据质量管理、数据标准核对、数
据清洗与整合交换和数据质量评估。构建高校数据治理框架首先需要确定高校内
部的数据标准体系，其中包含数据标准、质量标准、管理标准，确保各个部门能
得到落实;其次，消除信息孤岛，完成各业务系统的数据集成整合工作;最后评估
数据质量，最终实现校内统一数据治理的目标。

2.3数据分析
通过对高校大量的业务数据进行采集和治理，从海量的数据中进行数据分
类、数据聚类发掘数据之间的关系，抽取具有标识的特征，比如老师、学生、科
研、教务等。根据数据分析模型挖掘内在的价值规律，从而加强学校的服务管理
能力。
数据分析流程如图2所示，最底层是存储数据的文件系统和数据库，对数据

进行分布式缓存，提高数据读取速度，中间层是利用Spark计算引擎处理批量
数据，最上层是通过统计分析、聚类等算法根据数据特征进行分析和挖掘，最后

提供面對不同应用服务的接口。
2.4数据应用与服务
在对数据进行采集、处理分析后，通过大数据服务平台为校内师生提供个性
化的服务。一是校园网络数据管理，学生在校内活动的相关数据搜集，包括终端

设备（POS机、门禁、无线AP等）、防火墙、服务器、堡垒机、网络日志数
据等，对这些海量数据的分析和挖掘能够发现和预警异常情况，实现学生精准化
服务与管理。二是科研管理服务，该服务能够根据老师的科研情况，找出不同学
科、学院的投入和产出，发现具有潜力的科研团队。同时，在科研项目管理过程
中进行进度提醒，为科研人员提供同类型的研究报告等，从而有助于高校科研有
效、精准地管理和发展。三是教学应用与服务，通过对教学资源管理平台中的学
生学习数据监控，帮助老师有的放矢地把握教学中的重点，提高教学质量。同时，
教学数据也可以作为评价教师教学水平的依据。四是移动端服务。随着智能手机
的普及，基于移动端的智慧校园建设愈发受到人们重视。将学校各业务系统与微
信小程序进行对接，如图书馆座位预约、线上统一支付平台、成绩课表查询等，

实现随时随地办理业务，推进个性化、精准化服务。
3大数据智慧校园应用效果
大数据服务平台广泛地从学校业务系统采集各种数据，经过数据标准化处
理，利用数据