大数据背景下智慧校园
2000年前，我国高校的信息化建设处于初级阶段，基础设 置建设
以及系统集成和网络服务都还比较落后。 2000 年到 2015 年，随着信息
管理系统的应用与发展， 高校内各个系统自动化程 度等较高， 信息集
成和信息门户得到了很好应用， 进入了数字校 园时代。 2015 年后开
始，随着移动互联技术，大数据技术和物 联网技术应用，高校已经进入
到了智慧校园的建设阶段。
1 智慧校园的基本概念 各种信息化应用系统快速发展和推广， 高
校内管理系统得到 了广泛使用，包括学生系统，教务系统，科研系统，
图书系统， 一卡通系统，财务系统，国资系统等等，产生了海量的大数
据， 这些数据中包括了结构化数据和非结构化数据，如何利用大数 据，
挖掘蕴藏的价值，是智慧校园建设的思路和方向。
智慧校园就是利用移动互联，大数据，云计算，物联网，虚 拟现
实， 以及人工智能等技术， 打造一个数据中心和协同工作平 台，将分
散信息管理系统中的数据联系在一起， 通过数据挖掘等 实现对师生的个
性化服务， 教学以及管理的智能化运行， 将整个 校园变成一个智能协
同工作的有机体。
智慧校园建设的目标主要有， 第一建立大数据中心， 将分散 的结
构化和非结构化数据统一和规范， 实现各业务系统之间的数 据同步和资
源共享。第二建立协同工作平台，利用物联网，移动
互联实现对教师和学生的个性化服务。第三建立移动智慧校园， 通过
APP的使用，实现学生学习的移动化和碎片化， 生活的智能
化，教师教学和管理的移动化，提高各方面的效率。
2智慧校园的基本？丫构
大数据背景下的智慧校园建设架构如图 1 所示，智慧校园基 于物
联网和大数据技术，对采集得到的大数据进行存储，共享， 加工，处理
以及挖掘，实现对高校各类型需求者的个性化，移动 化以及精准化服
务，提高协同工作效率和质量。
（1）底层为物联网感知层，通过 zigbee，RFID等获得校园 内各
类设备的运行数据，为智慧校园提供数据采集。
（ 2）云计算层，采用虚拟化，分布式计算等提供大数据计 算和
处理。
（ 3）大数据层，采用分布式数据存储，数据挖掘以及数据 可视
化分析等提供数据支持。
（ 4）智慧应用层，基于大数据和云计算，实现对智慧校园
的教学科研，运行管理等提供应用支持。
（5）通信层和智能终端层，通过3G/4G网络以及全校 Wi-Fi 覆
盖，实现智能应用 APP的移动化。
3 智慧校园的关键技术
智慧校园的构建需要个各种信息技术的支撑， 下面对智慧校 园中
的关键技术进行简要的介绍。
3.1 大数据技术
在高校的日常教学和管理以及校园生活中会产生大量的数 据，大数
据技术利用 hadoop 分布式存储实现数据统一存储和共 享，对数据进行
加工和处理，利用 spark 技术等实现数据挖掘， 为应用层提供数据支
持。
3.2 云计算 智慧校园整个框架结构复杂，作为协同工作平台的核心
部 分，云计算模式可以很好的为其实现资源的动态配置以及优化服 务。
3.3 物联网技术
物联网通过传感器进行数据的采集， 利用智能识别技术以及 通信
技术实现人与人，人与物，物与物的智能连接，多传感器信 息采集和融
合技术为智慧校园的建设奠定了坚实的基础。
3.4 移动互联技术
随着互联网技术的不断发展， 移动终端应用越来越广泛， 打 破了
传统的时空限定，利用 JAVAEE技术，进行服务器端应用开 发，手机移
动端APP开发，这都将为智慧校园提供及时方便的通 信和应用服务。
4 智慧校园的应用
4.1 智慧教学
智慧校园中， 教师可以开展以学生为中心的教学活动， 建立
M00或者SPO（云教学平台，利用移动终端开展移动式和碎片化 教学。基
于大数据中心， 教师可以对学生的学习习惯等进行检测。
学生也可以利用云教学平台方便的实现教学互动。
4.2 智慧管理
智慧校园可以方便实现校园管理的智能化， 利用物联网传感 器技
术实现管理过程的检测控制。 协同工作平台可以方便实现多 校区协同教
学和办公，实现网上 0A 办公，流程审批等，也可以 方便实现网络教学
的开展等。
4.3 智慧决策 智慧校园中产生的大数据将被进行加工处理和整合，
通过机 器学习，人工智能等计算，对数据进行可视化分析和展示，对数
据进行挖掘处理， 为教学服务， 管理服务等提供有价值的规律和 决策
依据，进一步优化教学和管理。