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深入了解谈计算机大数据在数字校园建设中的应用

发布时间:2019-04-15 09:15:38       发布人:经理人       字体大小:【大】【中】【小】

深入了解谈计算机大数据在数字校园建设中的应用

  (4)低值密度:大数据本身的信息单元通用性相对较低,但在对信息单元进行分组归类后,会发现看似无关的信息单元在信息组合后变得非常通用。因此,大数据的应用需要有效的组合和准确的数据分析,以便从价值中获得回报[1]。

  大数据在这方面的应用主要是通过对全校师生对学校某一事项的数据的统计分析,可以及时了解学校的教学、财务、科研、学生身体及生活等各方面的情况,了解校园运行的实时动态,为管理者提供必要的反映真实情况的数据资料,以帮助他们做出恰当的应对。例如,当数字校园数据统计结果显示,某一段时间内,学校校医院在短时间内某种疾病的咨询次数明显增加。这表明,有存在某种对应的传染病倾向,则数字校园将发布传染病预警,提醒决策者及时采取措施避免感染疾病和传播。

  (3)多种数据类型:在大数据资源中,有各种类型的信息文件,包括:图像类信息文件、视频类信息文件、日志类信息文件、地理位置信息文件等。不同类型的文件需要进行执行、分类存储、建立关系数据库,因此大数据对数据库功能的要求非常高。

  基于计算机大数据的数字化校园可以全面收集和分析师生个人行为信息数据、办公室信息数据、教学和科研信息数据等,并对这些数据进行系统分析、深入挖掘,通过数据的整合攫取出有价值的信息加以利用,成为优化工作的利器,因此,数字校园的应用前景较为广阔。近十年来,校园信息化建设的进程加快,发展模式也由单一系统模式逐渐转向统一平台模式,给数字校园建设带来实质性的功能扩展、应用便利。但随之而来的是产生了大量的系统数据。这些不断增加的数据给数据管理和应用带来了新的技术难题,在某种程度上制约着数字校园的应用发展。探索出一套适合高校发展的新型数据共享平台势在必行,而这需要充分了解目前高校数字校园建设方面的具体问题,才能有的放矢。本文以此为出发点,探索寻找出大数据应用于数字化校园建设的问题症结所在,为今后的探索新型校园数据共享平台提供必要的研究基础。

3.1个性化教学的应用

  随着互联网应用覆盖面的不断扩大,将信息化处理技术应用于校园建设已经成为了许多高校的共识。通过建立学校自己的�W站,搭建一个简单的数字化平台,不但可以加强高校与外界的联系,还增强了校内信息共享的便利性。但这种简单应用远远不够,只是信息化技术应用于校园建设的冰山一角。实际上,对校园的综合功能实行数字化集成管理,即基于数字信息和网络建设数字校园,才是计算机技术在校园建设应用的一大主导方向。

  在各高校信息化建设迅速发展的过程中,各种新兴的数据处理技术不断得到应用,这使得一个完整的数据处理系统既需要大量的数据来源支撑,又需要较高的数据质量来保证数据系统运行。数字化校园建设中同样存在这样的情况,高校管理的系统数据不断增加,给数字化校园建设带来了许多新的问题和挑战。其主要表现在:

  在校园学习和生活过程中,学生的各项活动生成大量的信息数据。学生的身体状况、心理发展状况、日常生活涉及的各个方面,都需要学校的饮食后勤部门、校医院、宿舍管理部门等进行综合汇总,数字校园建设中要充分挖掘这些数据,了解学生在校园生活中的各�N表现,从而更好地管理学生的校园生活。

  关键词:大数据;数字校园;信息化

  大数据在个性化教学方面的应用主要是利用大数据挖掘学生的兴趣和专业,开展有针对性和个性化的教育,激发学生的创造力,让学生通过在线学习系统充分利用大学学习资源的同时能够享受学习的乐趣。通过对学生选修课程名目、课程考试成绩、日常在实验室、图书馆学习的相关资料涉及的专业等进行分析,进一步挖掘学生的学习习惯、专业爱好,我们得出的结论是,可以真实详细的评定学生在各个专业上的学习情况与擅长情况,并据此帮助学生制定个性化的教学计划,帮助学生在学习中成长。这有利于培养专业人才,实现终身教育的目的。在实施中,数字校园建设要建立每个学生的个性发展指导方案库,要提供学生进行自主选择的信息资源,以帮助学生充分了解自己的兴趣点;要建立学生和教学设计人员的一对一的专业指导数据资料库,以帮助学生选择个性化发展方向过程中得到专业指导。

  (1)数据规模巨大。数字校园的建设过程需要妥善保存和管理高校师生的个人信息、教学和研究内容、办公室和财务信息等。庞大的数据基础需要占用较高的储存空间,这增加了数据存储、维护、管理的成本。随着时间的推移,数据规模不断扩大,又进一步给数据系统的数据处理能力带来了新的挑战。

3.5学生生活管理应用

  4数字校园建设方面存在的问题

1引言

三。基于计算机的大数据在数字校园建设中的应用分析

  学生通过登录校内局域网进行各种信息的交流,发表相对自由的言论,能够展示学生的内在情绪、思想变化动态。校园宣传管理部门通过对数字校园的相关信息资源加强信息维护、梳理、挖掘,如校内邮政栏、学生论坛、校内师生交流网等类似平台,及时了解校内师生的思想动态、舆论导向,真正走进学生的内心,跟踪学生的成长变化情况,并通过一系列的思想教育活动,引导学生适应大学生活,适应社会变化,树立正确的人生观、价值观,培养随时代进步的新型的德智全面发展的人才。这样的应用过程中需要引入社会实事、校园动态、学生思想掌控等方面涉及的数据信息内容,还要给学生预留一定的信息反馈机制,数据信息量同样比较庞大。  3.4在科学的教学管理中的应用

  (1)数据量大:大数据信息量超大,信息量可达PB级。在进行大数据操作时,需要数十、数百甚至更多台计算机来配合工作才能完成计算。

  (2)数据质量差。数据质量作为数据的一个特性,其质量高低明显影响数据处理系统的容量、系统运行的效率。面对越来越扩容的数据规模,数据质量成为影响系统运行的关键因素。但是,实践运行中的数据质量却不太容易优化,原因在于:首先,数据来源方式众多,表现形式千差万别,各类数据缺乏统一的数据格式和标准,难以在不同系统之间进行标准化,系统难以实现数据共享;其次,数据维护力度较为薄弱,没有专项的数据准确性核查措施,数据准确性不能量化保证;再次,数据存储工作不完善。对历史数据的存储,由于前期的硬件条件不够,容量较小,而且缺乏对系统内冗余数据的辨识、处理。

  中图分类号:TP393文献标识码:A文章编号:1007-9416(2018)09-0207-02

  5结语

  参考文献

  摘要:随着信息技术的不断发展,计算机大数据技术大量广泛的应用于数字校园的建设。一方面,基于数字信息和网络技术,通过采集、处理、集成、存储各类校园信息资源,并进一步传输、应用后形成数字化资源,应用于校园数字化服务、办公等方面,实现了教育过程的全面信息化。另一方面,数字校园的建设在为高校老师和学生带来便利的同时,也引起了数据的爆炸性增长,给数据的处理和应用带来了一定的困难。基于此,本文首先对大数据进行了简单分析,其次,重点围绕数字校园的建设分析计算机大数据在其领域的应用。好后,研究表明,根据应用实际指出了大数据在数字校园建设方面还存在的几个问题。

  以上是数字校园的应用场合,也是建设数字校园所需数据的来源基础。可以看出,数字校园建设需要的数据基础体系庞大,数据类型众多、数据变动情况复杂,不仅需要实现数据的采集,还需要数据的动态化更新和监控,因此,大数据的处理、存储、集成技术是数字校园建设进行的强有力的保证。

  对数字校园建设涉及的各类型数据进行详细分析和整理,是数字校园建设的首要任务,然后根据数据不同的收集特性,采用合适的网络手段进行安全、可靠、快速地传输,好后需要进行数据整合、汇总、归纳、挖掘等一系列应用,从而改善数字学校园区数据周转效率,提高数字校园建设的进展。以上过程进行的每一步,都需要强有力的大数据技术能力做支撑。因此,数字校园建设对大数据计算能力、存储提出了更高要求,这也是目前数字校园建设发展的一大瓶颈。

  (3)数据利用不足。高校数字校园数据挖掘力度、数据拓展应用环节相对薄弱,其原因在于:一是数字校园系统缺乏合适的信息披露、展示机制。大量数据信息由于各种原因只能静静地存储在数据库中而不得公开,导致数据的被利用性较低。其次,缺乏有效的数据挖掘技术支持,缺乏后期的相关数据信息补充和深入拓展,仅停留在查询阶段使用。根据实际情况,对数据的进一步挖掘和利用,使之产生对现实校园情况有帮助意义的数据结论或价值信息,才是数字校园的终极目标。

  数字校园通过大数据技术,进一步深入挖掘数据的利用价值,提高学校运作的管理效率,帮助学校建立更高效、先进的管理体系,这是数字校园发展的重要意义。在校园数字化建设中,大数据技术可以为高校管理提供有效可靠的数据支持,为高校师生提供高质量的信息服务。基于计算机大数据技术的数字校园必将成为未来校园网的主要应用形式。但目前的大数据在整合校园各资源时,存在一些问题,需要依靠更先进的技术来解决。相信随着大数据技术的进一步发展,数字校园建设将采用功效更为强大的技术手段,呈现出更专业的发展思路。未来,大学将成为一个多功能的集教育、管理、商业、交流和休闲的数字校园服务场所。

  [1]宓�,赵泽宇.大数据创新智慧校园服务[J].中国教育信息化.基础教育,2013,(12):3-7.

  大数据是海量数据的通用术语,它表明了数据来源的多样化。大数据技术需要汇集来自各方的不同结构化或半结构化数据,并对这些数据进行专门处理,以实现数据增值。使用大数据集成化资源和海量数据的分布式挖掘技术,可以提高人们的洞察力和决策能力。大数据技术表明互联网发展过程中的各类信息的通用互联性特征,经过多次反复测试后,该技术通过云计算技术,连接所有相关互联网信息,并从中提取更有价值的信息内容,以帮助人们更准确、更客观把握现实的认知世界。

2大数据简介

  (2)超快处理速度:在挖掘大数据时,数据处理速度是一项关键的性能指标。在数据处理时,大量的数据信息需要超高的快速处理速度,才能降低系统的运行时间,提升数据处理的效率。这不仅需要高性能的CPU、内存和数据库引擎,还需要合适的大数据处理架构,以实现大数据的开发和利用。

3.3舆论监督的适用

  大数据有四个性能指标,表示为4V,即体积(Volume)、速度(Velocity)、品种(Variety)和价值(Value)。其特点表现为数据量大、处理速度快、数据类型多、价值高(低值密度)。针对这几大特点,大数据处理技术对计算机提出了更高的要求,表现在:

  目前而言,基于计算机大数据在数字校园建设方面的应用主要体现在以下五个方面[2]:

  高校管理主要是高校资源管理和高校人才管理。针对高校资源管理,利用大数据挖掘高校潜在的物质资源和人力资源,利用这些资源提高高校综合教学能力。高校人事管理,利用大数据分析了解师生的需求和问题,可以进行科学管理,提高教学管理的人性化。这要设计人力资源的诸多数据信息。

3.2决策支持应用

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