大数据技术在高校智慧校园建设中的应用研究
基于大数据背景下高校智慧校园中的教学改革与建设
基于大数据背景下高校智慧校园中的教学改革与建设随着大数据技术的快速发展，智慧校园已成为高校建设的重要方向之一。
在智慧校园建设中，教学改革是其重要的组成部分，通过借助大数据技术，可以实现教学资源的整合、教学过程的优化，进一步提高教学质量和学生的学习效果。
一方面，大数据技术可以帮助高校建立起全面有效的教学资源库。
教育资源是教学过程中不可或缺的东西，而传统的资源采集、整合、利用方式存在着诸多问题，如资源稀缺、无法及时更新等。
而借助大数据技术，可以将分散在各个部门、学院的教育资源集中起来，形成统一的教学资源库。
教师可以通过搜索系统方便地找到所需的资源，并进行灵活的组合和利用，从而提高教学效率和教学效果。
大数据技术可以通过数据分析和挖掘，为教学过程提供指导和支持。
教学环节众多，包括教学计划制定、教学内容设计、教学方法选择等。
而传统的教学改革往往是基于教师的经验和直觉，缺乏客观的依据。
而借助大数据技术，可以对教学过程中产生的各类数据进行收集和分析，了解学生的学习状态、兴趣爱好、学习习惯等，从而更好地了解学生的需求和差异，为教学提供指导和支持。
还可以通过数据挖掘技术，发现学生的学习规律和模式，为教学过程提供参考和借鉴，进一步提高教学效果。
大数据技术还可以为学生提供个性化的学习服务。
每个学生都有自己的学习特点和需求，而传统的教学往往是面向全体学生，无法充分满足学生的个性化需求。
而借助大数据技术，可以根据学生的学习数据和个人信息，为其提供定制化的学习计划、教材推荐和学习资源，从而更好地满足学生的学习需求和提高学习效果。
要实现基于大数据背景下高校智慧校园中的教学改革与建设，也面临一些挑战和问题。
大数据的使用需要高校具备强大的技术支持和数据管理能力，包括数据采集、存储、处理和分析等方面的能力。
教育数据的隐私和安全问题也需要引起足够的重视，避免教育数据的泄露和滥用。
大数据技术的运用需要教师具备相应的技术能力和数据分析能力，而传统的教师培训和教育模式可能无法满足这一需求。
基于大数据背景下的智慧校园建设
基于大数据背景下的智慧校园建设随着信息技术的不断发展和大数据的广泛应用，智慧校园建设成为了当前教育领域的重要发展方向和趋势。
利用大数据技术和智能化设备，可以实现校园管理的高效、智能化和数字化，提升教学和管理水平，为师生提供更优质的教育和生活环境。
本文将就基于大数据背景下的智慧校园建设进行探讨和分析。
一、大数据在智慧校园建设中的应用大数据在智慧校园建设中发挥着重要作用，主要体现在以下几个方面：一是数据应用在校园管理中，利用大数据分析技术可以帮助学校更好地进行学生档案管理、教职工管理、学籍管理、财务管理等工作，实现高效、精准和可持续的管理；二是数据应用在课程教学中，通过大数据分析可以更好地了解学生的学习情况和特点，科学调整课程设置和教学内容，提升教学质量和学生成绩；三是数据应用在校园安全中，利用大数据技术可以实时监控校园安全状态，发现异常情况及时进行处理，确保师生的生命安全和财产安全。
二、智慧校园的建设实践针对大数据背景下的智慧校园建设，目前已经有不少学校进行了实践探索。
在校园管理方面，一些学校利用大数据技术进行学生信息管理和教职工信息管理，实现了信息化和数字化管理，并且利用大数据分析技术进行学籍管理和财务管理，提升了管理效率和管理水平。
在课程教学方面，一些学校通过利用大数据分析学生的学习行为和学习数据，进行个性化教学和课程优化，取得了良好的教学效果。
在校园安全方面，一些学校通过大数据技术实现了校园安全监控和预警系统，提高了校园安全防范能力。
三、面临的挑战和问题在大数据背景下，智慧校园建设也面临着一些挑战和问题。
一是数据隐私和信息安全问题，大数据背景下的智慧校园存在着大量的学生和教职工个人信息，如何保护这些信息的安全和隐私是一个亟待解决的问题。
二是技术和设备问题，智慧校园建设需要大量的智能化设备和技术支持，如何统一管理和维护这些设备和技术也是一个难点。
三是管理和运营问题，智慧校园建设需要学校管理者和工作人员具备一定的信息技术素养和管理能力，如何提升他们的素养和能力也是一个挑战。
智慧校园中大数据及云计算技术的应用
智慧校园中大数据及云计算技术的应用智慧校园是利用新一代信息技术，将学校内部各类资源打通，实现资源共享、数据交流、信息沟通和服务管理等功能的现代化校园建设模式。
其中，大数据和云计算技术是智慧校园中最重要的技术支撑，为学校提供了数据分析、数据挖掘、云计算、物联网等多种功能。
一、大数据技术的应用1. 学生管理校园大数据可收集学生的信息，对学生情况进行全面了解，包括学生课程表、成绩、出勤情况等。
通过大数据分析，可以更准确地预测学生的学业表现和行为，及时发现和解决学生学习生活中的问题，帮助学生成长和发展。
同时也可以根据学生需求和特点，提供个性化的服务和资源，优化教育教学过程。
2. 教师管理校园大数据可收集教师的教学成果、评价、科研项目等信息，通过数据分析，评估教师业绩和教学水平。
学生可通过网络评价教学质量，大数据分析学生反馈，提供教师专业发展、课程设计、人事分配等参考依据，优化教育教学管理。
3. 项目管理校园大数据可以帮助学校管理员对项目进行科学管理和数据分析。
通过大数据分析，可以更好地了解项目进展情况、发现风险，优化决策，提高项目成功率和效率。
校园大数据可以收集学校各种资源和管理信息，包括校园设施、学生超市、校车等，分析资源利用率，优化资源分配，提高学校管理效率和服务质量。
二、云计算技术的应用学生云桌面通过云计算技术，将计算机资源虚拟化，让学生可以随时随地接入网上课程、教学资源和软件工具，大大增加学生的学习体验和学习效率。
2. 资源共享云计算技术可实现学校各项资源的共享，包括教学资源、科研设备和软件工具。
云计算技术不仅减少了学校资源的浪费和重复建设，而且提高了资源的利用率和效率，促进了教育教学的发展。
3. 数据备份云计算技术提供了数据备份的功能，将学校数据存储在云端，保证了数据的安全性和可靠性。
同时，云计算技术还加强了学校的信息管理和控制，更好地保护了学校信息资产。
大数据技术在智慧校园信息化建设中的应用研究
大数据技术在智慧校园信息化建设中的应用研究随着信息技术的快速发展和普及，智慧校园正在成为现代教育领域的热门话题。
大数据技术作为一项能够处理大规模、高维度、复杂多样数据的技术，对智慧校园的信息化建设具有重要的应用价值。
本文将探讨大数据技术在智慧校园信息化建设中的应用，并分析其带来的影响。
一、数据采集和管理智慧校园信息化建设需要收集大量的数据，包括学生的行为数据、学术成绩数据、教师的教学数据等。
传统的手工收集方式既浪费时间又容易出现数据错误，而大数据技术则可以帮助学校高效地收集和管理数据。
通过自动化的数据采集与处理，学校可以快速获取各类数据，并进行数据清洗、整合和存储，从而提高数据的准确性和可用性。
二、学生成绩预测和辅助决策利用大数据技术，学校可以建立学生成绩预测模型，通过分析学生的历史学习数据、个人特征和学校环境等因素，提前预测学生的学术成绩。
这对学校来说非常重要，可以及时发现学习不良的学生，并采取相应的措施进行干预辅导，从而提高学生成绩和减少辍学率。
此外，大数据技术还可以辅助学校的决策制定，通过分析和挖掘大量的数据，为学校的教学改革和管理提供科学依据。
三、个性化教育和学习推荐大数据技术可以根据学生的学习情况和学习偏好，为每个学生提供个性化的教育服务和学习推荐。
通过分析学生的学习数据和互动行为，可以了解学生的学习习惯、兴趣爱好和潜在问题，针对性地提供相应的学习资源和学习建议。
这可以帮助学生更好地利用教育资源，提高学习效果和兴趣，从而实现个性化发展。
四、教师教学辅助和评估大数据技术可以为教师的教学提供辅助支持和反馈。
通过分析大量的学生学习数据和教师的教学数据，可以对教师的教学方法和效果进行评估和改进。
同时，大数据技术还可以为教师提供教学素材和教学工具，帮助他们更好地设计和组织教学活动，提高教学质量。
五、校园安全与管理大数据技术在智慧校园的安全管理方面也有着重要的应用。
通过监测和分析校园内的实时数据，如视频监控、门禁系统、学生出勤记录等，可以实现对校园安全的快速响应和预防。
大数据环境下的智慧校园建设与应用
大数据环境下的智慧校园建设与应用近年来，随着大数据技术的不断发展和应用，智慧校园建设也成为了当下教育行业的热点和趋势之一。
大数据环境下的智慧校园建设与应用，不仅可以提升学校管理效率和服务质量，还能够为学生提供更加便利和个性化的学习体验。
本文将围绕这一主题展开讨论，分析大数据在智慧校园建设与应用中的作用和意义，以及未来发展的趋势和挑战。
一、大数据在智慧校园建设中的作用和意义1. 提升学校管理效率在大数据环境下，学校可以通过数据分析和挖掘，实现对学生、教师、校园设施等方方面面的监管和管理，从而提升学校管理效率。
通过大数据技术，学校可以实时监控学生的学习情况和行为习惯，及时发现并解决问题，做出更加精准的决策。
大数据还可以帮助学校对资源进行合理配置和利用，从而提高学校的整体运营效率。
2. 改善学校服务质量大数据技术的应用还可以帮助学校改善服务质量，提供更加个性化和精准的服务。
通过对学生、教师和家长的需求进行分析，学校可以为其提供更加贴合需求的服务，从而提升用户满意度。
大数据技术还可以帮助学校预测未来的需求和趋势，及时调整服务策略，确保服务质量始终处于高水平。
3. 促进教学创新在大数据环境下，学校可以通过对学生学习数据的分析，了解学生的学习习惯、兴趣爱好和学习能力等，从而为教学改革提供依据。
教师可以根据这些数据，设计更加精准、个性化的教学方案，提高教学效果。
大数据技术还可以为学校提供全面的教学资源，帮助教师开展多样化的教学活动，激发学生的学习兴趣，推动教学创新和改革。
目前，国内外许多学校已经开始了智慧校园建设与应用的探索和实践，并取得了一些成效。
许多学校通过引入大数据技术，建立学生档案、教学管理、项目管理等系统，实现了对学生学习、教学进程、资源调配等方面的精准管理。
一些学校还将大数据技术应用于学生学习行为的监测和分析，为学校提供了更多的决策依据和数据支持。
一些智慧校园应用也已经开始出现在学校生活中。
学校通过手机APP、智能终端等技术手段，为学生提供了更加便捷的学习和生活服务，如选课系统、校园导览、校园卡支付等功能。
基于大数据的智慧校园档案数字化建设研究与设计
基于大数据的智慧校园档案数字化建设研究与设计随着信息技术的不断发展和应用，传统的校园档案管理方式已经难以满足现代高校的需求。
为了更好地管理和利用校园档案资源，许多学校开始探索基于大数据的智慧校园档案数字化建设。
本文将对基于大数据的智慧校园档案数字化建设进行研究与设计。
一、背景概述随着互联网和信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
大数据技术的应用给各个行业带来了巨大的变革机遇，其中教育领域也不例外。
校园档案作为高校的重要管理资源，数字化建设成为当务之急。
二、大数据在智慧校园档案建设中的作用1. 数据采集与融合：通过数字化手段，将各类校园档案信息进行采集和融合，建立统一的档案数据库。
2. 数据存储和管理：利用大数据技术，构建高效可靠的存储和管理系统，确保档案数据的安全性和完整性。
3. 智能搜索与检索：通过建立全文搜索引擎和智能分类系统，实现对档案信息的快速搜索和精确检索，提高工作效率。
4. 数据挖掘与分析：利用大数据分析技术，对档案数据进行挖掘和分析，发现潜在信息和规律，为决策提供科学依据。
三、基于大数据的智慧校园档案数字化建设设计方案1. 建立数据平台：构建统一的校园档案数据库，将各类档案信息进行整合和存储，实现数据的集中管理和统一调用。
2. 引入云存储技术：利用云存储技术，提供高效、安全的存储服务，确保校园档案数据的备份和恢复。
3. 构建搜索引擎系统：建立全文搜索引擎系统，实现对档案信息的全面搜索和精确检索，提高档案查询的效率。
4. 开发智能分类系统：利用机器学习和自然语言处理技术，开发智能分类系统，实现对档案信息的自动分类和归档。
5. 应用数据挖掘技术：运用数据挖掘技术，对档案信息进行深度挖掘和分析，挖掘出潜在的规律和关联，为学校决策提供参考。
四、实施策略与前景展望1. 实施策略：根据学校实际情况和需求，确定分阶段的实施策略，注重数据的质量和规范化，确保数字化建设的顺利进行。
2. 前景展望：基于大数据的智慧校园档案数字化建设将为高校的管理和决策提供更精确、全面的信息支持，提高工作效率和学校管理水平。
浅谈大数据在智慧校园中的应用
浅谈大数据在智慧校园中的应用随着科技的不断发展，大数据已经成为了各个领域中的热门话题，而智慧校园作为教育领域中的一个重要方向，同样也离不开大数据的支持和应用。
本文将从不同角度探讨大数据在智慧校园中的应用。
大数据在智慧校园中可以帮助学生进行个性化学习。
传统教育模式中，教学资源有限，学生只能按照统一的教学进度和内容进行学习。
每个学生的学习能力和学习方式都有所不同，大数据可以通过收集和分析学生的学习数据，为学生提供个性化的学习内容和教学方式。
通过了解学生的学习习惯、学习弱点和兴趣特长等信息，大数据可以为学生提供精准的学习建议和指导，提高学生学习的效果和兴趣。
大数据在智慧校园中可以帮助学校进行管理和决策。
学校的管理工作繁杂而复杂，需要对各个方面的数据进行收集和分析，以便更好地了解学校的运行状况和问题所在。
通过大数据分析，学校可以实时监测课程进度、学生考勤情况、教职工工作情况等，及时发现并解决问题。
大数据还可以帮助学校进行战略决策，比如制定教学计划、调整资源配置、提升教职工能力等，从而提高学校整体的管理水平和教育质量。
大数据在智慧校园中可以帮助学生选择职业发展方向。
在大数据时代，职业发展变得更加多元化和复杂化，学生在选择职业时需要面对大量的信息和选择。
大数据可以通过收集和分析就业市场的需求数据、行业发展趋势数据等，为学生提供职业发展的参考和指导。
通过对不同职业的数据进行对比和分析，学生可以了解各个职业的薪资水平、就业前景、所需技能等信息，从而更加明确自己的职业发展方向，提高就业竞争力。
大数据在智慧校园中还可以帮助学校和社会进行资源整合和共享。
传统上，学校和社会资源孤立存在，互相沟通和交流不畅。
而大数据技术可以将学校和社会各个方面的资源进行整合，并通过互联网进行共享和交流。
学校可以通过大数据平台将校内的图书馆资源、实验室设备等对外开放，与社会企业、研究机构合作，促进资源的互补和共享，提升教学和科研水平。
大数据在智慧校园中的应用具有广泛而深远的影响。
大数据视角下高校智慧校园信息化建设创新研究
大数据视角下高校智慧校园信息化建设创新研究【摘要】本文从大数据视角下探讨了高校智慧校园信息化建设创新研究。
在阐述了研究背景、研究意义和研究目的。
在分析了信息化建设的现状，讨论了大数据在智慧校园中的应用，探讨了高校智慧校园信息化建设的创新模式以及大数据视角下的关键技术。
通过案例分析，展现了这些理论的实际应用。
最后在结论部分总结了研究成果，展望了进一步的研究方向，并阐述了实践意义。
通过本文的研究，希望能为高校智慧校园的信息化建设提供新的思路和方法，推动校园管理效率和服务质量的提升。
【关键词】大数据、智慧校园、信息化建设、高校、创新研究、技术、案例分析、研究成果、展望、实践意义1. 引言1.1 研究背景随着信息化技术的快速发展，智慧校园建设已经成为高校发展的重要方向之一。
智慧校园通过整合各种信息化技术和资源，为学生、教师和管理人员提供便捷、高效的学习和工作环境。
大数据作为新时代的重要技术，正在对传统的校园信息化建设模式产生深远影响。
面对日趋复杂的教育管理需求和教学环境，高校智慧校园信息化建设需要借助大数据技术来实现更智能化、精准化的管理和服务。
当前，国内外许多高校都已开始探索智慧校园信息化建设，并在实践中积累了丰富经验。
由于每个学校的背景和需求不同，智慧校园建设依然存在着诸多挑战和难题。
对于如何借助大数据技术推动高校智慧校园信息化建设进行深入研究和探讨，具有重要的理论和实际意义。
本研究将结合大数据分析方法，对高校智慧校园信息化建设进行创新研究，以期为推动高校信息化建设提供新思路和解决方案。
1.2 研究意义高校智慧校园信息化建设是当前高校发展的必然趋势，具有重要的现实意义和深远的历史意义。
智慧校园信息化建设可以提高学校的管理效率和服务质量，优化资源配置，推动高校管理体制和服务模式的创新。
信息化建设可以促进师生之间、学校和社会之间、学校与企业之间的信息交流和合作，打破信息孤岛，促进信息共享，促进教学、科研和管理工作的协同发展。
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大数据技术在高校智慧校园建设中的应用研究作者：林丽丹李娜来源：《电脑知识与技术》2020年第18期摘要：以2018年教育信息化2.0为起点，未来是以数据为基础的教育与信息化深度融合的数据应用阶段，高校在信息化校园的基础上逐步开展智慧校园建设，以大数据技术为主要支撑技术之一，充分挖掘、应用海量高校大数据的价值，为学校及师生提供智慧服务。
文章结合智慧校园建设总体框架，高校大数据的特点及存在问题，提出智慧校园的大数据处理平台技术架构，并分析探讨大数据技术在智慧校园中的实际应用场景。
关键词：智慧校园;大数据技术;高校智慧校园建设;高校信息化;教育信息化中图分类号：TP311 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）18-0036-03开放科学（资源服务）标识码（ OSID）：1 引言随着2018年教育信息化2.0的总体规划要求及《智慧校园总体框架》国家标准的颁布，各大高校逐步开展了智慧校园建设工作[1]。
高校智慧校园是在信息化校园的基础上，所构建的智能化网络服务评价架构，智慧校园的建设主要依赖于大数据、云计算、物联网技术[2，3]。
而高校信息化建设起步相对较早，其信息化系统中日常运行所涉及的业务领域包括教学、科研、学工、校园一卡通、图书馆、后勤、人事等，这些领域会产生大量数据[4]。
如何对这些数据进行有效的治理、存储、挖掘分析并运用，来提高教学质量、科研水平及工作效率，为学校管理提供新思路，为师生提供智慧服务，是智慧校园建设中利用大数据技术重点要解决的问题。
本文将在智慧校园建设总体框架及高校大数据特点和内在需求的基础上，提出一种大数据处理平台技术架构，分析大数据技术在高校中的实际应用场景，为优化智慧校园应用层的建设提供参考。
2 高校智慧校园2.1 智慧校园概述智慧校园是以促进现代信息技术与教育教学深度融合、提高学生学习、教师教学、科研效率为目的，以物联网、云计算、大数据技术等为技术支撑，提供一种环境全面感知、数据化、网络化、协作型一体化的教学、科研、管理和生活服务，并能对教育教学、教学管理进行整体分析和预测的智慧学习、工作、生活环境[5]。
智慧校园的建设将为学校师生打造一个安全、稳定、环保、节能的校园，同时也将为师生提供更加便捷、精准的个性化服务。
2.2 智慧校园建设总体框架《智慧校园总体框架》国家标准中指出智慧校园总体框架建议采用云计算架构进行部署，分为基础设施层、支撑平台层、应用平台层、应用终端和信息安全体系等。
不同层级分别负责基础设施搭建、网络通信、大数据处理、系统建设、服务提供等逻辑指令的执行[6，7]。
1）基础设施层。
基础设施层提供网络搭建、网络通信、感知设备和数据存储，主要包括数据库、服务器、感知设备、校园基础设施等，为校园环境及校园内活动的感知、检测，数据的采集存储，网络的传输提供保障。
2）支撑平台层。
支撑平台层是云计算、大数据业务的核心层，为应用平台层提供驱动和支持，包括云计算，大数据处理等核心技术架构。
3）应用平台层。
应用平台层是智慧校园应用与服务的内容体现，在支撑平台层的基础上，构建服务于学生、教职工的各种应用。
4）应用终端。
校园网的用户属于智慧校园建设的应用终端层，智能手机、平板以各种浏览器及移动端设备，可以随时随地应用到校园环境中，共享各类资源及服务。
5）信息安全体系。
信息安全体系是贯穿整个智慧校园建设中的安全保障系统，保障智慧校园系统的安全运行及用户的信息安全。
3 大数据技术在智慧校园建设中的应用3.1 高校大数据的特点及内在需求分析高校信息化建设中收集了大量数据，高校大数据普遍存在一些共有的特点。
（1）数据产生的用户群体相对单一，主要是学生、教工。
（2）数据来源丰富，包括感知设备数据，如校园一卡通、门禁等;系统数据，如教务系统、学工系统、招生系统、收费系统、人事系统等;网络日志数据，如校园网、AP热点等产生的大量日志数据;社交数据，如QQ、微信、抖音、贴吧、微博等。
（3）数据量大。
自高校信息化建设以来，学校的学生、教职工的相关数据被采集存储，数据量非常大。
（4）数据结构多样。
不同数据源的数据类型不同，包括结构化、非结构化、半结构化数据。
（5）数据质量低。
高校信息化建设中采集数据时，并未对数据进行清洗、治理，导致数据完整性、准确性差，数据质量低。
（6）数据利用率低。
大部分高校只对数据采集、存储，一段时间后由于存储资源的压力将数据丢弃，未采用有效的技术手段对数据进行挖掘利用。
（7）信息孤岛现象。
高校普遍存在信息孤岛现象，教务、科研、学工、收费、人事、财务、图书馆各自用自己的系统采集、存储数据，并未建立数据共享机制，导致数据重复采集，不能产生关联性且重复部分过多占用存储资源。
高校大数据资源价值的挖掘与应用是高校智慧校园建设中的重要内容，智慧校园中大数据处理平台及数据共享平台的搭建，可以解决高校大数据面临的利用率低、信息孤岛的问题，实现数据资源共享、服务共享的目的。
3.2 大数据处理平台技术架构高校智慧校园建设中需要充分挖掘海量数据的价值，这就需要在支撑平台层构建大数据处理平台，用于完成数据采集、清洗、存储，数据挖掘分析，数据可视化，最终给学校及师生提供智慧服务。
结合高校智慧校园建设的实际需求、高校大数据特点及存在问题和主流大数据技术，本文提出一种大数据处理平台技术架构如图1所示。
首先是数据采集阶段，根据数据源的不同选择数据采集技术。
如业务数据可以采用Sqoop工具采集，设备数据的主流采集技术为Flume、Kafka，而互联网数据主要是通过爬虫来获取，如Scrapy框架，第三方合作数据则可以通过HTTP/FTP方式共享。
其次是数据存储，主要用到的有HDFS分布式文件系统、HBASE、ElasticSearch、Redis、MySql等技术存储结构化、半结构化、非结构化数据。
然后是大数据挖掘分析阶段，离线数据处理采用MapReduce、Hive等技术，实时数据处理用Spark、SparkStream等，结合机器学习的库如MLib，完成对数据的分析挖掘。
最后根据学校领导、部门、院系、老师和学生关注业务的数据化、可视化需求，对数据进一步分析后，提供数据服务，包括数据可视化看板呈现，数据开发平台及主数据共享平台。
其中数据开放平台为学校第三方合作提供數据支持，主数据共享平台则主要解决校内各部门之间存在的信息孤岛问题，实现校内数据资源的共享[8]。
3.3 应用场景分析高校智慧校园的应用平台层包含多种应用系统，结合实际功能需求，将相关的信息服务整合至某一个应用程序中，可以实现智能化工作及服务。
为了让学生、教工更好的使用智慧化服务，高校中基于大数据技术的应用程序开发可以从以下几个实际场景出发。
应用场景一：学校各个部门业务的数据化、可视化展示及决策建议推送。
根据角色的不同，可视化展示该角色应关注的数据内容及决策建议。
如招生处展示招生情况、与往年相比今年招生情况，并给出如何改善生源情况的建议等。
应用场景二：综合预警，减少学生安全事故的发生。
高校学生安全事故频繁发生，如跳楼、自杀、网贷、抑郁等，通过使用大数据技术监测学生行为，描述学生行为轨迹，对异常行为分析并给出相应预警，如失联预警、心理预警、逃课预警、夜不归宿预警、网贷预警、传染病预警、情感预警、邪教预警等，将预警消息及建议解决方案推送给负责老师，老师可以通过移动设备或者PC端查看。
应用场景三：教学管理及学情分析。
通过大屏展示教学任务大数据、学生培养大数据，让学生实时、便捷掌握教学和学生培养核心工作进展。
结合教学任务大数据、学生培养大数据进一步分析挖掘，进行学情分析，对不同学习程度的学生学习情况深度分析，为老师优化教学进度、教学模式提供指导。
应用场景四：师生全景数据，描述学生画像、教师画像，为学校精准化、个性化管理提供基础。
应用场景五：学工管理大数据，让学生管理更简单。
包括心理健康、精准扶贫、智慧查寝、思政分析、学生轨迹、学生诚信等。
应用场景六：网络日志清洗及深度分析系统。
校园网的日志数据，包含了教师、学生在校的网上行为，对学生、教师的行为分析提供重要的数据资源。
4 结论大数据技术为智慧校园建设的主要技术，通过大数据采集技术、分布式文件系统、数据计算引擎、数据挖掘分析框架等构建大数据处理平台，对采集到的海量高校数据，进行清洗、抽取、集成、挖掘分析，从而得到有价值的信息。
结合高校的实际需求，整合信息至应用程序中，为师生提供智慧化服务。
参考文献：[1]沈华根，冯炜，褚宁琳，等.基于大数据的高校智慧校园云端化建设方案研究[Jl.无线互联科技，2019（22）：11-12.[2]李银超.大数据挖掘技术在高校智慧校园中的应用[J].信息与电脑（理论版），2019（22）：131-132，135.[3]刁智刚.大数据下的高校智慧校园系统[J].计算机产品与流通，2019（12）：172.[4]李江灵.大数据挖掘在高职院校智慧校园建设中的应用[Jl.电脑编程技巧与维护，2019（12）：116-117，131.[5]宋佳.试析大数据背景下高职院校智慧校园建设[J].电脑编程技巧与维护，2019（11）：79-80，115.[6]徐勇.大数据及云计算技术在智慧校园中的整合与应用研究[J].电脑知识与技术，2019，15（32）：55-56，68.[7]聂巍，大数据视角下高校智慧校园信息化建设创新研究[Jl.信息与电脑（理论版），2017（14）：120-121.[8]汪应.基于“人工智能+大数据”的智慧校园整体规划和建设——以重庆工程职业技术学院为例[J].世界教育信息，2019，32（23）：25-28，40.【通联编辑：唐一东】作者简介：林丽丹（1989-），女，河南漯河人，助教，硕士，主要研究方向为计算機应用技术、大数据技木与应用;李娜，副教授，硕士。