基于大数据技术的智慧校园管理系统的设计与实现

摘要：该文探讨了基于大数据技术的智慧校园管理系统的设计与实现，旨在提升校园管理效率、优化资源配置、改善教学质量。首先，结合大数据技术的特点和应用领域，分析了智慧校园管理系统的需求和挑战。其次，提出了一种新颖的系统架构和关键技术，以应对校园管理中的挑战，并详细分析了大数据分析在高校数字化转型中的应用。然后，具体分析了大数据分析在高校数字化转型中的应用，包括高校教学、高校科研和高校管理。最后，提出了基于大数据技术的智能校园建模，并通过实证分析验证了指标体系的有效性。结果表明，基于大数据技术的智慧校园管理系统在提升管理效率、服务水平和校园生活质量等方面取得了显著成效，为智慧校园建设提供了有效的参考模型。

关键词：大数据技术；智慧校园；管理系统；BP神经网络

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）05-0051-03 开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：

0 引言

当前信息技术迅猛发展，教育领域也迎来了新的变革与机遇。随着互联网、大数据、人工智能等技术的不断应用，传统的校园管理模式面临着新的挑战和机遇。这些技术的融合为教育管理提供了更为高效、智能的解决方案，提升了校园管理的效率和服务质量。大数据技术作为这一变革中的核心动力，凭借其海量数据处理能力，进行实时数据分析和挖掘，为教育管理提供了全新的思路。因此，基于大数据技术的智慧校园管理系统的设计与实现，既是教育管理发展的必然趋势，也是提升教学质量和管理效率的重要途径，为教育改革与创新贡献新的思路与解决方案。

1 智能校园系统设计

大数据技术的发展推动校园管理向精细化、精准化的方向迈进，不再局限于传统的信息记录、统计与分析[1]。教育数据逐渐成为决策的重要依据，通过对数据的挖掘与分析，管理者可以更加全面地了解教育教学的动态状况，优化资源配置，提升教育质量。此外，大数据的实时分析能力使学校能够及时发现并解决教学管理中的潜在问题，助力教育管理的科学化和智能化[2]。

1.1 数字校园系统功能需求

本文从校园调查需求入手，将教室管理主要问题总结为以下几个方面[3]。

1） 传统考勤方式低效。当前教室上课考勤方式效率低，大部分学校仍依靠人工点名且需确认，出现作弊、冒名顶替、提前早退等行为，学校或教师难以规避，造成时间浪费。教师考勤信息依靠纸质记录，且需单独保存，考勤数据统计依靠人工录入考试系统，易错且费时，出现问题难以追溯。

2） 教室门禁管理低效。当前高校教室、实验室内设备类型多，价格高昂，而学校各类教室管理须依靠安全检查人员定时定期开关、检查，钥匙保管权限固化，门禁管理易出现纰漏，造成混乱，产生人力物力浪费的问题。

3） 信息推送管理低效。学校各类通知下发依靠网站查询或管理教师打印并张贴，工作烦琐，宣传内容固化，方式单一，缺乏数字媒体展现方式。学校或教室组织考试工作时须张贴更新考试考场信息、考生信息，且当学校组织承接社会性大型考试时，对外来人员的管理监管难度加大。

4） 教室巡课管理状态缺乏监控。多媒体、空调与照明等设备无法实现远程监控。学校领导无法随时掌握教室授课情况，缺乏对各班级教学动态与学生上课情况的对比与监控。

5） 校内多系统管理，信息孤岛化现象严重。信息查询便捷化不足，信息通道闭塞，数据资源分散，操作性低，导致资源利用率低。

通过使用计算机技术处理这些数据资源，数字校园系统能够为学校提供一个全面、准确和实时的信息库，支持校园的规划、管理、教学和科研等多方面的需求。高校数字化转型中大数据分析的主要应用如图1 所示[4]。

1.2 数字校园系统总体设计

数字校园建设旨在充分利用现代信息技术，紧密结合校园自身的特色和需求，通过精心的总体规划和分阶段实施，将教学管理、科研以及数据资源等核心业务领域逐步数字化[5]。这一过程不仅能够显著提升学校在管理、教学和科研方面的整体水平，还将推动校园向更加综合、开放、安全和智能的方向发展，最终建设一个现代化、高效率、高品质的数字校园，为师生提供更加优质的学习和工作环境。

系统软件设计开发分为两部分，Web管控平台程序设计和教室终端应用程序设计[6]。Web前端界面使用VUE框架进行开发设计，智能终端设备使用Flutter 实现界面开发。后端管控平台利用ASP.NET开发框架，基于WebAPI 开发模式，使用C#语言实现逻辑。采用前后端分离的开发方式，使得前后端仅通过数据进行传送，提高了开发效率。网络层终端设备通过感知层硬件模块采集信息，为整个平台注册提供数据支持，作为平台架构感知层硬件的网关，通过应用实现每个教室的本地考勤功能、门禁控制功能和信息查询功能，并将数据格式封装为JSON格式进行传输，定时将收集的数据上传至Web应用层。

Web应用层程序设计将所有教室数据汇总，后台向报表工具提供发布接口，同时通过HTTP请求与用户页面和终端设备进行通信。管理员用户通过网址登录系统，实现查询考勤汇总信息，监控学生逃课行为，警示缺勤挂科行为，通过线上推送发布教室考场考试信息，简化考务及通知发布，此外，通过与监控设备系统的连接支撑远程巡课评估，同时支持用户对远程设备的管理控制，实现远程开关门等功能。该Web 平台的主要用户为校内管理者，支持用户在多浏览器终端、不同系统以及多用户同时登录，登录时通过判断其身份信息返回相应权限下的功能操作页面。

2 大数据分析在高校数字化转型中的应用

2.1 大数据在高校教学中的应用

在高等教育领域，大数据技术的引入极大地促进了教学方法的创新和学习效果的提升，为高校数字化转型提供了新的动力。大数据在高校教学中的应用主要集中在学生表现分析、个性化教育路径的设计以及课程内容的优化。这些应用通过精准的数据分析，使教育过程更加符合学生的需求和特点。

1） 对学生表现的分析可以通过预测模型来实现，其中一个常用的模型是线性回归模型，其公式如下：

Y = β0 + β1 X1 + β2 X2 + ...+βn Xn + ε （1）

式中：Y 代表学生的学习成绩或其他表现指标，X1，X2，...，Xn 是影响学生表现的因素，如出勤率、作业提交情况等，β0， β1，...，βn为模型参数，ϵ 为误差项。

2） 在个性化教育路径的设计中，使用聚类分析来识别具有相似学习模式和需求的学生群体，其常用的K-means聚类算法公式为：

式中：S 为所有点到其所属簇中心点的距离平方和，Ci为第i个簇，μi为Ci的均值向量。

3） 在课程内容的优化中，决策树算法可以用来确定哪些课程内容对学生学习成效影响最大。通过运用这些数学模型和算法，大数据分析能够为高校教学提供精准的洞察，帮助教育者更好地理解学生需求，实现教学内容和方法的优化。

2.2 大数据在高校科研中的应用

在高校科研领域，大数据技术的应用正在改变传统的研究方法和科研管理，为科研工作带来了新的机遇和挑战。这些应用涵盖了数据驱动的科研决策、科研成果的数据分析以及跨学科研究合作。利用大数据分析，研究人员能够从海量数据中提取有价值的信息，加速科学发现并提升研究的准确性和效率。

在数据驱动的科研决策支持系统中，大数据分析发挥着核心作用，其中关联规则挖掘是揭示数据集之间隐含相关性的关键技术。关联规则挖掘的经典算法之一是Apriori算法，它依据事务数据库中的频繁项集合来生成关联规则。算法的基本度量之一是支持度，其定义为一个事务集合中同时包含项集X 和Y 的事务数与所有事务总数的比例，数学表达式为：

Support（X → Y ） = σ（X ⋃ Y ） ／N （3）

式中：σ（X ⋃ Y ）表示同时包含项集X 和Y 的事务数，N 是事务数据库中的事务总数。支持度量度反映了项集X 和Y 共同出现的频率，是评估规则强度的基础指标。通过这种方式，研究人员可以量化分析不同数据项集的联合出现频率，从而揭示潜在的数据关系并支持决策制定。此外，这一指标在处理大规模数据集时，为降低计算复杂性和提升效率提供了方法论上的指导。

2.3 大数据在高校管理中的应用

在高等教育机构中，大数据技术的融入为提升管理决策的精准性提供了强有力的支撑。通过利用支持向量机（SVM） 的分类能力，教育管理者能够更准确地预测学校招生的趋势和结果，优化招生策略。同时，主成分分析（PCA） 作为一种数据降维技术，能够揭示复杂数据集中最显著的特征，从而辅助管理者在众多决策变量中识别出关键因素，实现资源的有效配置。在校园安全监控领域，自编码器网络的应用能够通过异常检测机制，加强对非典型行为或潜在风险的识别，提升整体的安全管理能力。这些技术的集成应用不仅增强了教育机构对数据的洞察力，而且通过精确分析支持了以数据为驱动的决策过程，促进了高校运营效率的提升和学生服务体验的改善。

3 基于大数据技术的智慧校园建模

对收集到的定量测量指标以及定性测量指标进行整理，形成样本数据集，运用BP 神经网络方法对样本数据进行仿真，分析各个指标与能力成熟度等级的相关性，以验证指标体系的有效性。如果各个指标与能力成熟度等级存在相关性，则评价体系的各个指标能够较好地反映高校数字化转型的数据能力成熟度等级，构建的评价体系合理；反之，则不合理。

如图2所示，由于能力既具有潜在性又具有现实性双重特征，对于能力的度量需要综合应用测量指标。基于能力成熟度提出的高校数据能力评价指标体系，包含6个测量指标（C1、C2、C3、C4、C5） 。指标收集自2023年12月份填报的教育部高校事实数据库、高校图书馆的门户网页、微信咨询相关人员等。根据能力测量指标的观测要点，首先通过高校图书馆门户网页、微信公众号等途径收集指标相关情况，为指标的量化分析提供依据。随后，甄选专家，并提供相关资料给专家作为评价参考，以完成指标的专家评价赋值。结合收集的各个高校图书馆的指标数值情况，得到总体的样本数据，部分样本指标数据及综合评分如表1所示。

4 智能校园系统实现

优化资源分配，定期实施馆藏资源评估，通过图书馆管理系统进行后台统计与分析，掌握用户借阅情况，进而调整资源配置，如图3所示。结合学科发展和用户需求，对已有资源进行定期质量审查，持续采购与更新馆藏资源。同时，重视资源的分类与编目工作，以便用户查找和使用。设置专题书架，根据学科、研究热点等设置专题书架，方便用户查找相关书籍。建立资源共享机制，通过馆际互借、资源共享等方式，弥补本馆资源的不足。加强宣传推广力度，如制作图书馆宣传手册、海报，利用社交媒体定期发布图书馆动态及资源信息推荐，并与各学院加强合作进行辅助宣传等。开发引入图书馆移动应用，方便用户随时随地查询资源及实现位置预约等功能。

5 结论

本文旨在通过深入研究大数据技术在智慧校园管理中的应用，设计并实现一套高效、智能的校园管理系统。研究结果表明，基于大数据技术的智慧校园管理系统在提升校园管理效率、优化资源配置和改善教学质量等方面具有显著优势。同时，通过对系统的实际应用测试，验证了系统的稳定性和有效性，为智慧校园建设提供了有力的支持和指导。该系统具有一定的学术和实际应用价值，对提升现代教育管理水平、促进智慧校园建设具有积极的实际意义。

参考文献：

[1] 赵海亮.数字化转型背景下大数据分析在教学中的应用[J].中国新通信，2024，26（12）：98-100.

[2] 胡程.高校档案工作数字化转型与大数据分析的融合应用研究[J].办公自动化，2023，28（17）：36-38.

[3] 胡晓平.智慧校园与高校档案管理数字化[J].文化产业，2024（27）：7-9.

[4] 朱欢.智慧校园背景下高校档案信息化管理优化措施探究[J].吉林省教育学院学报，2024，40（9）：93-97.

[5] 崔立影，崔树成.智慧校园背景下高校档案信息化管理平台设计研究[J].信息记录材料，2024，25（8）：79-82.

[6] 杜璇.智慧校园中的信息管理系统设计与实现[J].电子技术（上海），2024，53（6）：194-195.

【通联编辑：张薇】