数据挖掘技术赋能智慧校园建设研究

摘要：在全球数字化浪潮的推动下，智慧校园的建设和数据挖掘技术的应用日益成为教育领域的重要趋势。数据挖掘技术赋能智慧校园建设，在提高教学质量、个性化学习、精细化管理等方面为师生的学习、教学、科学研究提供了极大的便利。文章探讨了数据挖掘技术在智慧校园建设中的应用。首先，构建了包含数据层、核心业务层和表示层的三层架构。其次，分析了智慧校园建设现状，并从数据质量、隐私安全、技术复杂性和数据孤岛等方面剖析了数据挖掘技术应用面临的挑战。最后，阐述了数据挖掘技术在智慧校园中的典型应用场景。

关键词：数据挖掘；智慧校园；数据孤岛；数据质量；隐私安全

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）04-0085-03 开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：

0 引言

智慧校园的建设需要处理大量数据，并且拥有众多应用系统，这些系统分布在不同的部门，导致业务维护和升级变得相当复杂。此外，各系统之间相对独立，数据的关联性较弱，显著降低了使用效率。通过数据挖掘技术赋能智慧校园，可以分析并整合校园内分散的数据，利用关联算法揭示数据间的潜在联系，从而为智慧校园的建设提供更坚实的技术支撑。近年来，互联网、云计算、人工智能等信息技术的快速发展推动着高等教育的理念和模式不断变革，传统的“数字校园”模式向更加智能化的“智慧校园”转型升级成为必然趋势[1-2]。智慧校园旨在通过深度融合信息技术与教育教学，提升教学质量和效果。智慧校园建设涉及的关键技术包括计算机技术、互联网技术、物联网技术、云计算技术以及大数据技术等。通过这些技术的应用和整合，为学生提供了一个全面感知、智能化、数据驱动、网络化和协作的校园服务和生活环境，实现了教育教学和管理的综合智能化[3-4]。数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息和知识的过程，能够从海量数据集中挖掘有效信息，为智慧校园建设提供数据驱动的决策支持，目前已在学生行为分析、师生画像、学业预警等方面取得了初步应用[5]。本文从数据融合的角度[6-7]，探讨了数据挖掘技术支持下的智慧校园建设框架和现状，旨在强调数据作为智慧校园建设核心要素的重要性。

1 基于数据挖掘技术的智慧校园建设框架

基于数据挖掘技术的智慧校园建设框架，通过数据的采集、存储、处理、挖掘和应用，为校园的教育、管理和服务提供了有力的支撑。随着数据挖掘技术的发展和应用，智慧校园将不断完善和提升，为教育现代化和信息化的发展贡献力量。整体架构主要包括以下3个层面，依次为数据层、 核心业务层和表示层，如图1所示。

数据层主要是目前已经部署的智慧校园中各种应用的云计算大数据中心的分布式存储架构。该架构包括三部分，分别为数据源、数据采集和数据存储，存储智慧校园各业务系统中的流程数据。数据源主要包括校园一卡通系统、教务管理系统等，主要数据类型和特点如表1所示。

核心业务层通过读取各业务系统的流程数据，并进行数据清洗、集成、转换、归约、评估和分析。然后调用Spark的MLlib方法，将智慧校园在云数据中心所产生的各类业务流程数据进行相关处理。运用关联规则、回归分析、聚类等多种算法，实现对各业务流程数据在不同需求、不同维度、不同层面3个角度的数据挖掘和分析。

表示层主要负责将分析处理后的有效数据进行可视化展示。通过使用ECharts等技术，将数据挖掘的结果以直观的图形化方式展现出来，以便进行深入的分析和解释。

2 基于数据挖掘技术的智慧校园建设现状

智慧校园建设借助数据挖掘技术迅速发展，并在多方面取得显著成效。许多学校已建立完善的数据收集和整合系统，能够实时采集学生、教职员工、课程安排、设备使用及校园环境等多类数据。通过分析学生的学习行为数据，学校能够预测学生的学业表现，发现潜在的学习困难，并提供针对性的辅导。总的来说，基于数据挖掘技术的智慧校园建设正在逐步走向成熟，为教育行业带来了深刻的变革[8-9]。然而，仍有一些挑战需要克服，具体如下。

2.1 数据质量问题

智慧校园数据来源多样且异构，包括教学管理、图书馆、门禁等系统，数据格式不统一，涉及结构化、半结构化和非结构化数据。此外，数据整合和清洗难度较大，还面临数据缺失与噪声问题，如学生未刷卡进教室或传感器数据丢失等情况。

2.2 数据隐私与安全

智慧校园收集大量涉及师生个人隐私的数据，如成绩、健康记录、行为轨迹等，一旦泄露将严重侵害个人隐私。此外，数据安全面临风险，包括数据泄露、非法访问和篡改等，校园网络易成黑客攻击目标，保障数据传输与存储安全性，防止非法篡改或泄露，是智慧校园建设的重要课题。

2.3 技术复杂性

智慧校园中的数据挖掘面临多重挑战。算法复杂性高，涉及分类、聚类、关联分析和回归等，需要研究人员具备深厚的数学和计算机科学知识。模型训练与部署也要求大量计算资源，尤其是深度学习模型需高性能硬件支持，同时部署过程中需保证模型在动态环境下的有效性。

2.4 数据孤岛现象

智慧校园面临系统孤立和数据共享困难的问题。各系统由不同厂商开发，独立运行，形成“数据孤岛”，阻碍了数据的综合利用，影响数据挖掘结果的准确性。此外，缺乏统一的数据共享机制，部门间数据交换不畅，受到政策、技术和管理等多方面的限制。各系统数据标准不统一，导致整合与分析困难，需要制定统一的数据标准，确保互操作性。为解决数据孤岛问题，需建立数据治理机制，明确数据所有权、管理责任和共享规则，实现全校数据的统一管理和利用。

针对以上问题，目前也有了一定的应对策略。对于数据质量问题，使用自动化工具清理不完整、重复或错误数据，采用缺失值填补和噪声过滤技术，提升数据准确性，并建立统一的数据标准。通过使用通用数据格式（如XML、JSON） 规范数据存储和传输，确保一致性和互操作性；对于数据隐私与安全问题，通过AES、RSA等加密技术保护传输和存储中的敏感数据，仅授权用户可解密访问。采用RBAC模型限制数据访问权限，并使用多因素认证（MFA） 提高系统安全性；对于技术复杂性问题，引入自动化机器学习（Au⁃toML） 技术，降低模型选择与参数调优难度，使非专业人员也能应用数据挖掘技术。采用低代码或无代码平台，简化开发流程，降低技术门槛。对于数据孤岛问题，构建数据中台，将各系统的数据资源整合到统一的平台上，提供标准化的数据接口，实现跨系统的数据共享与调用。制定智慧校园的数据标准，涵盖数据定义、格式、编码、存储等各个方面，确保不同系统的数据能够互操作。

3 数据挖掘技术在智慧校园中的典型应用场景

智慧校园的建设不仅依赖于先进的技术支持，更需要通过具体的应用案例展示其实际效果[10]，以下是几个数据挖掘技术在智慧校园中的典型应用场景。

1） 教学质量评估与改进

①应用场景：学生成绩记录、课程评估问卷、学生行为数据（如图书馆借阅记录、线上学习平台使用情况） 等。

②方法：关联规则分析、聚类分析。通过分析学生成绩与课堂活动的关联，找出影响成绩的关键因素；对学生进行聚类，识别不同学习群体，并针对不同群体制定改进措施。

③应用案例：分析课堂互动频率与学生成绩的相关性、识别不同学习群体并制定个性化教学方案等。

2） 学生行为分析与干预

①应用场景：校园一卡通消费记录、图书馆借阅记录、学生健康数据（如体检记录） 等。

②方法：异常检测、分类算法。通过对学生行为数据进行分析，检测出异常行为（如突增的消费、频繁的图书馆访问） ；利用分类算法预测学生的行为模式，识别出高风险群体。

③应用案例：分析校园一卡通消费记录识别高消费学生、分析学生上网行为、识别沉迷网络的学生等。

3） 教师绩效评估与管理

①应用场景：学生评价问卷、教学评估数据（如课程完成情况、学生成绩） 、教师科研成果（如论文发表、项目申请） 等。

②方法：聚类分析、决策树分析、多元回归分析。利用分类算法预测学生的行为模式，识别出高风险群体；建立决策树和回归模型，找出影响教师绩效的关键因素。

③应用案例：分析学生评教数据识别优秀教师、分析教师科研成果数据识别科研潜力教师等。

4） 校园安全监控与预警系统

①应用场景：校园监控系统、校园一卡通刷卡记录、校园门禁系统数据等。

②方法：关联规则分析、机器学习。分析安全事件的关联因素，发现潜在的安全隐患；利用机器学习算法建立安全事件预测模型。

③应用案例：分析历史安全事件数据预测高风险区域、分析监控视频识别异常行为等。

4 总结

文章分析了基于数据挖掘技术的智慧校园三层架构，即数据层、核心业务层和表示层，详细探讨了各业务系统中的数据类型及其主要特点，并揭示了当前智慧校园建设中面临的数据质量、技术复杂性和数据孤岛问题，提出了多角度的解决方案。文章展示了4 个典型应用场景：教学质量评估与改进、学生行为分析与干预、教学绩效评估与管理、校园安全监控与预警系统，并从应用场景、数据挖掘方法和具体案例3个方面进行了深入探讨。高校应重视数据挖掘技术在智慧校园建设中的应用，以推动教育事业的发展。尽管智慧校园建设面临挑战，但未来数据挖掘技术将与人工智能、大数据、云计算深度融合，推动校园智能化与个性化发展，并通过差分隐私、区块链等技术加强数据安全与隐私保护。

参考文献：

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【通联编辑：王力】

基金项目：江苏省现代教育技术研究2023 年度智慧校园专项立项课题（2023-R-107326）