智慧校园整体解决方案及典型应用案例分享

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1、智慧社区微平台http://www.allrun.com.cn智慧校园整体解决方案及典型应用案例分享—2018年教育管理信息化应用案例新一代智慧校园建设内容主要是通过各种用途不同、受众不同、力度不同的功能性系统的建设,实现校园信息的全面采集、物理校园的全面映射和校园虚拟映像的全面构建,最终搭建可持续发展和运营的“智慧校园生态圈”。项目实施策略为由学校进行总体规划,运营商提供设施运营,互联网企业提供通用信息服务,行业软件企业提供核心系统,校内团队面向师生进行功能性研发,形成多方参与、开放共享的建设模式。着眼于未来

2、,通过各类系统快速持续的迭代和升级,并不断地同周边系统进行融合,以用户为核心构建个性化的应用环境,形成碎片化、快速迭代、协同演进的发展方式。新一代智慧校园的精髓所在是“以人为本”,重点关注“用户体验”和“用户服务”,不必受以往的数字化校园建设模式局限思维,应采用运营的思路、互联网思维构建新生态,用户认可度和满意度将成为唯一的衡量标准。鉴于国家对智慧校园建设的重视,我校也积极响应,进行了以下建设。一、微校园“微校园”将着眼于未来校园IT规划,并且向前兼容。从建设智慧校园的角度出发,充分利用云计算、大数据等信息化理

3、念指导设计思路,让校园可以实现:“少绑定、多业务、多服务”,全面、深度地整合各种信息化应用,实现现实校园在移动互联网空间中的映像,无论是教学、科研,还是决策、管理,都可以在虚拟和现实中完美结合,更加人性化地服务于“全体师生”,建设真正意义的“智慧校园生态圈”。目前“微校园”已经在学校使用中,取名为“i医大”,并且取得了不错的反响,学校一共有16000人,几乎所有的人都安装了“i医大”,产品深入人心,每天打开“i医大”也成为全校师生的习惯。教学大数据分析平台学工管理系统校园统一支付平台智慧社区微平台http://

4、www.allrun.com.cn“微校园”是全国各高校建设互联网+的深入实践,核心目标是搭建国际领先的学校移动化信息门户,充分利用移动互联网的便捷性,满足全校师生日益增长的移动化办公和学习的个性化需求。平台建设着眼于校内资源整合、校际互通,主要内容包括:整合人员:通过校园社交、消息系统整合老师、学生等人的资源。提倡跨岗位、跨职、跨级的沟通,实现课上、课下一体化教学。整合应用:通过开放平台、应用商店深度整合学校的教务、政务、人事、财务、科研等系统,整合具有移动互联网特色应用,充分利用用户的碎片化时间,随时随地工

5、作和学习。整合消息:通过服务平台整合学校所有结构化、非结构化的信息资源。有价值的信息会第一时间推送到师生的手机,从而解决传统校园网关注数量不足,体验度、阅读方式过时等历史问题。校际互通:这是满足学校自身需求之上的更高愿景。学校与学校之前可以互联互通、资源共享,通过跨校合作,建设区域性高校教育云,解决各地区高校、职业院校师资力量分配不均的社会化问题。一、校情大数据分析平台在普通高等学校已经构建的数字校园的基础上,随着数据的不断积累、数据质量的不断改善,逐步构建跨部门、跨系统的数据挖掘系统和展现平台,以不同主题(评

6、估教学、基本校情、院系竞争力、学科建设等)和层次(校、院系、专业、班),为校领导、各级管理机构和教师,提供一个多维度、可视化、全景式的数据分析挖掘和展现渠道,及时发现管理与教学活动中的问题和规律,为学校、各部门和各学院的决策提供辅助和依据,充分利用普通高等学校数字校园建设所带来的数据与应用整合的优势,在数据到信息,管理到服务,充分发挥信息化所带来的益处与作用,为普通高等学校进一步提升管理质量和管理效率,发挥信息技术的“支撑”与“引领”教学大数据分析平台学工管理系统校园统一支付平台智慧社区微平台http://ww

7、w.allrun.com.cn作用,为学校的长远规划与建设,起到真正的促进和助推的作用。校情分析系统用于展示学生、教职工以及各类统计分析的数据;展示各种统计报表。使得院校领导能够从全局了解院校的整体建设情况,从各个方面了解学生、教职工、校园卡的总体情况,为学校总体方针的制定和决策提供数据支持。依托原有系统,通过分布式交换数据平台形成以大数据为中心,以数据挖掘为手段,以智慧化服务为最终目标的校情数据分析平台。系统包括学生分析、教职工分析、学生信息查询、学生、教职工、校园卡等类目的分析。校情分析系统不仅降低了统计工

8、作带来的资源消耗和减少了统计周期,而且为院校带来极大辅助决策价值的同时促进了院校数字化校园的建设。通过构建分布式数据交换网络,支持面向数据、面向消息、面向服务等多种数据交换模式,采用发布-订阅机制,以松耦合的方式实现各种不同类型(结构化、半结构化、非结构化)海量数据的安全、高效、可靠地集成与交换。通过本次项目,解决普通高等学校数据平台与系统存在的以下问题,进一步完善数据基础设施、数据质

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