基于大数据的智慧校园

中国科技论文在线基于大数据的智慧校园建设研究#张玲1，温向明2**（1.北京邮电大学异构网络构建与融合北京重点实验室，北京100786；2.北京邮电大学通信与信息工程学院，北京100876）5摘要：近年来，“智慧”理念研究不断引起社会各界的注意，“智慧校园”也成为了教育行业信息化建设的方向。物联网为“智慧校园”提供底层物理基础，而云计算等的应用使得大批量的计算任务得以在较短时间内完成。同时“大数据”作为一种新的数据管理技术，对结构化、半结构化和非结构化数据深度学习，深度挖掘并形成智能决策依据使大数据技术成为“智慧校园”不可或缺的一部分。尽管当前“大数据”技术发展还处于基础阶段，但从其定10义、特性以及当前的应用领域可以看出它在“智慧校园”建设中的潜在价值。关键词：智慧校园；大数据；物联网；云计算中图分类号：TP311.13Theresearchofwisecampusconstructionbasedonbigdata15ZhangLing1,WenXiangming2(1.BeijingUniversityofPostsandTelecommunication,BeijingKeyLaboratoryofHeterogeneousNetworkConstructionandConvergence,Beijing100876;2.SchoolofCommunicationandInformationEngineering,BeijingUniversityofPostsandTelecommunication,Beijing100876)20Abstract:Inrecentyears,theconceptofwisdomstudieshavedrewtheattentionofthesocietyfromallaspectsoflife;intelligentcampushasbecomethedirectionoftheinformatizationconstructionofeducationindustry.Internetofthingsprovidetheunderlyingphysicalbasisforintelligentcampus,andtheapplicationofcloudcomputingmakeitpossibleforlargecomputingtaskstobefinishedinshortertime.Bigdataatthesametime,asakindofnewdatamanagement25technology,onthedepthofstructured,semi-structured,andunstructureddatastudy,depthexcavationandintelligentdecision-makingmakebigdatabecomeanintegralpartoftheintelligentcampus.Despitethebigdataisstillinthestageoftechnicaldevelopment,butfromitsdefinition,characteristicsandapplicationfieldsofthecurrent,youcanseeitspotentialvalueintheconstructionofintelligentcampus.30Keywords:Wisdomcampus；Bigdata；TheInternetofthings；Cloudcomputing0引言自从2008年IBM第一次提出“智慧地球”理念，即把新一代信息技术如大数据、云计算、物联网等充分运用在社会的各行各业之中。这种思想马上被社会各层人士认可并予以高35度的关注。随后中国浙江大学也在云计算和物联网等新技术的推动下提出了“智慧校园”理念。随着“智慧”相关理论与应用研究的深入，2011年6月，麦肯锡全球研究院推出关于大数据的研究报告《Bigdata：thenextfrontierforinnovation，competition，andpmductivity》[1-3]。对大数据的关键技术和应用领域做了详尽分析，“大数据”成为“智慧”建设要素的重要组成部分，充满智慧的“数据创新”时代正在形成。40基金项目：北京市“三通两平台”网络技术规范研制作者简介：张玲，1990年出生，女，硕士，主要研究方向为大数据，CoMP,5G,MIMO等通信联系人：温向明（1959出生），男，教授、博士生导师。现任北京邮电大学副校长、校党委常委、校学术委员会委员。主要研究方向：通信与信息系统理论及技术，大数据，云计算.E-mail:[e-mail]智慧校园的内涵“智慧校园”是一个包含云计算、物联网等技术的综合体，不同于传统“数字校园”概念。“智慧校园”的设计理念就是通过新一代信息技术的应用使师生及管理人员能以更加精细和动态的方式开展教、学、管理的状态[4]。“智慧校园”通过把传感器嵌入和装备到校园每个角落的供电系统、供水系统、建筑物、设备等校园生态系统的各种物件中，使其形成的45物联网与互联网相联，实现校园生活与物理系统的整合，而后将学习系统、管理系统、办公系统等众多软件系统平台整合并融人“校园云”，最终将云、物联网、互联网整合起来，进而实现大规模数据的实时抓取，深度分析计算，形成更有效的决策依据[5]。IBM提出的智慧系统特征是：即能够更透彻的感知和度量(Instrumented)，更全面的互联互通(IntercoIlllected)，更深入的智能化(InteIligent)。关于“智慧校园”的特征，国内一些50学者提出了不同的解读。有人认为智慧校园(smartcampus)应具有以下五个特征[6]：(1)环境全面感知；(2)网络无缝互通；(3)海量数据支撑；(4)开放学习环境；(5)师生个性服务。“智慧校园”的核心特征主要在三个方面：一是为广大师生提供一个全面的智能感知环境和综合信息服务平台，提供基于角色的个性化定制服务；二是将基于计算机网络的信息服务融入学校的各个应用与服务领域，实现互联和协作；三是通过智能感知环境和综合信息服务平台，55为学校与外部世界提供一个相互交流和相互感知的接口。“智慧校园”是信息技术高度融合、信息化应用深度整合、信息终端广泛感知的信息化校园。“智慧校园”系统兼有技术、教育和文化等多重属性，具有如下9大特征[7-8]：(1)融合的网络与技术环境。实现校园有线网、无线网、传感网、视频监控网等多种网络的融合和多种信息化应用系统的融合，形成一体化的网络环境和应用环境；60(2)广泛感知的信息终端。为广大师生提供一个全面的智能感知环境；(3)快速、综合的业务处理服务。能够对教学、科研、管理的各种业务、信息、数据按照基于流程的方式进行快速、综合处理，为广大师生提供一个全面综合业务处理与服务平台。(4)智能的管理与决策支持。具有架构科学合理、低耗高效运转的学校智能化管理与决策支持系统，能够对学校的人、财、物、活动、事件和业务流程进行感知、识别、跟踪、判65断、处理、评价与提示指引。(5)个性化的信息服务。能提供基于角色的个性化信息定制服务；(6)泛在的自主学习环境。通过实施有线和无线网络的全面覆盖，借助移动学习终端和教育云服务平台，任何时间可以在学校任何地点在线学习、互动交流和辅导答疑。实现教育无处不在，学习随时随地。70(7)智慧的课堂。具有满足师生个性化教与学需求，实现自主探究、互动教学、协同学习等多种教学模式，并能对学习过程进行动态跟踪与评价的智慧课堂。(8)充分共享、灵活配置的教学资源平台。建有教育云服务平台，能实现教育资源的按需动态分配和技术服务的充分共享。具有统一的教育资源建设标准和存储规范，能实现教育资源的高效检索和智能汇聚。能提供海量的优质教育资源，并与教学系统无缝对接，满足教75学需求；(9)蕴含教育智慧的学习社区。具有家校互通的沟通平台和学习社区，教师、学生、家长能够及时互动，分享教育经验与智慧。能整合各种社会力量，共同促进学生快速健康成长。什么是大数据？2.1大数据的历史80大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apacheorg的开源项目Nutch[9]。当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和GoogleFileSystem（GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。大约从2009年开始，“163大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互85联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。2.2大数据的特点90大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。《计算机学报》刊登的“架构大数据：挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性，对当前的主流实现平台——并行数据库、MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳，指出了各自的优势及不足，同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍，对未来研究做了展望[10]。95大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第四，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。业界将其归纳为4个“V”——Volume（大量）、100Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（价值）[11]。从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。2.3大数据的应用1051)商业智能服务。传统数据分析只是形成对已有结构化数据的分析报告，例如某季度销售业绩是多少等，由于不能快速处理非结构化数据，因此无法涉及决策和规划方面的问题。大数据利用ETL(Extract、Transform、Load)技术对抓取的数据、日志文件或传感器数据的快速处理，实现“未知的未知”商业决策，将传统BI(BusinessIntelligence)工具所形成的“已知的未知”提升到了一个新境界[12]。1102)电子商务营销。电子商务和社交网络的兴起将大数据带人新的征程。基于互联网的营销将在行为分析的基础上向个性化时代过渡，拉近了消费者与企业之间的关系。客户的每一次点击、收藏、“顶”、分享、加好友、转发、评价等行为被自动纳入企业的销售漏斗中。通过对“大数据”的深度挖掘并与业务相结合，基于数据驱动型的发现和决策方式告诉商家什么是正确的商品，谁是正确的用户，什么是应该发表的正确内容等，对客户形成所谓的“360115度客户视角”。3)公共服务。如今，城市正面临预算超支、住房、医疗、社会保障、公共基础设施等一中国科技论文在线系列难题，利用大数据技术可及时预测出疾病暴发趋势、物价走向、劳动力资源分配、行业投资方向等城市热点问题走向，提前消除争端。客观的、透明化的市政数据是维系公民与社会的最佳纽带。伴随着各国电子政务的推进，政务数据