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“2018年学术年会”系列报道|李振:基于“一湖两平台”技术的高校智慧校园建设方案
来源:  作者:  发布时间:2018-12-17

本文为杭州华网信息CTO李振先生在江苏省高等教育学会2018年学术年会上所作的专题报告,文章根据现场报告内容整理,部分有删减。 

个人简介:李振,河北保定人,现任杭州华网信息技术有限公司CTO,浙江大学软件工程专业毕业,18年工作经验,14年软件研发经验,4年在专科院校任教。曾在台湾技嘉、美国虹软、网易杭州研究院,等大型公司历任软件架构师、技术专家、大数据专家、技术主管等职务。擅长高并发、复杂系统的开发与架构设计。有丰富的大数据产品开发、架构与应用经验。微软社区精英杭州站总负责人,WebCast特邀讲师、移动操作系统开发微软官方图书主要撰写人之一。

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 教育信息化已经全面迈入智慧校园时代,而这离不开——如果将智慧校园比作一个人的话——人工智能(犹如大脑,通过机器学习、深度学习挖掘校园数据价值)、大数据(犹如心脏,为大脑提供血液,即海量校园数据)、物联网(犹如手,负责获取数据、执行动作)、云计算(犹如腿,让智慧校园更快更稳的运行),这四者的充分应用。那么,如何将新兴信息化技术与智慧校园深度融合,就成了亟待解决的问题。

一、贴合校园场景的技术应用

新兴技术的落地首先要贴合校园的真实业务场景。基于多所高校的深度调研,我们发现学校的业务一般可分为“学生入学到就业”(入学、学习、生活、毕业、就业等)、“教师招聘到能力培养”(招聘、教学、科研、晋升等)以及“学校相关业务”(校情、管理、决策、诊改、学校实力等)三大部分,其中,针对学生和老师又可概括为两大“全生命周期”。每一个场景都需要智慧校园提供相应的智能服务。

二、聚力一个目标、聚焦二项原则

(一)华网信息推出的智慧校园建设方案以“管理精准、决策科学、运行高效”为建设目标,具体包含如下内容:为海量数据的获取、集成、存储、处理和展示提供基础,提供统一的数据管理环境;为将来的数据应用和数据挖掘分析提供稳固的基础;为校内各部门灵活、多变的分析需求提供数据支持;针对学生、教师的两个“全生命周期”的行为、日志等数据等进行采集、集成,并进行清洗、转换等进一步加工处理,以便形成可用于分析的数据集;跟踪、分析、预警以及相关应用,实现对学校教与学管理过程中的信息资源从不同层面数据的挖掘,支持学校和部门各级领导的决策活动。

(二)以“统筹规划、分步实施、保障安全”和“统一标准、保持先进、融合创新”为二项基本原则,具体指:从智慧校园建设目标统筹考虑,统一规划,明确工作任务,有序推进信息化综合应用平台建设;顶层设计,合理分工,分步实施,形成资源互通,防止重复建设,避免资源浪费;在系统建设和应用过程中,严格按照国家网络与信息安全的要求,采取相应措施,建立有效的安全保障体系和规范的安全管理体系,保护个人隐私和政务安全;规范标准,在统一应用开发标准、数据交换接口标准以及统一的网络平台下进行智慧校园建设,实现各业务系统的互联互通、数据共享;保证建设的先进性,数据通过应用自动产生,安全、稳定,不需要单独建设;应用多级私有云和大数据分析技术,将学校打造成一流的、实用的、满足未来信息化应用的智慧校园。

三、“一湖两平台”核心技术

华网信息智慧校园建设方案——华网EDU智慧大数据云平台解决方案,以“一湖两平台”技术为核心,可以帮助高校从浅层的数据分析快速过渡到深度挖掘,全面释放数据价值,打造一个以数据为中心的智慧大数据分析应用生态圈,使高校从数字校园迈向智慧校园。

(一) 一湖,即数据湖。

数据湖将不同种类的数据汇聚到一起,不需要预定义的模型就能进行数据分析,并且可以提供越来越多的实时分析,向更多类型的实时智能服务发展。这些实时的智能服务可以支持实时的决策制定,并保证数据的安全性,帮助使用者更加专注于数据的分析,而不用关心数据的类型和存储方式。

(二) 大数据管理与应用开发平台

大数据管理与应用开发平台存储和管理客户的全部数据资源,提供高效、易用的大数据分析挖掘应用开发环境,提供大规模查询和计算能力 ,数据血缘的溯源等。快数据,可及时处理、迅速反馈(快速准入、持久耐用、低功耗);大数据,具备海量能力、非结构化(动态跨云、接口兼容、可靠性)的特性。

(三) EDU智慧大数据云平台

EDU智慧大数据云平台是基于一个数据湖、一个开发套件平台的支撑,可完美构建出统计图表可视化、智慧报告辅助决策化、智能多维应用一体化的大数据智能分析平台。可实现从用户标签、画像、预警单应用到决策分析报告、智慧标签、智能预警多维应用的升级,从而获得用户全景轨迹画像、行为提升计划方案的各类微服务应用。

四、数据化决策管理

华网EDU智慧大数据云平台解决方案,提供了针对学校管理、学生管理以及教师自我发展的一系列智能应用模块,比如驾驶舱、智能校情报告、数据大屏、智能预警、人群画像、学业分析预测、毕业报告、就业指导、科研热点推荐等,可全方位、高效率地帮助高校实现数据化决策管理。


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