大資料引爆未來教育資訊化

近兩年，隨著雲時代的來臨，大資料(BigData)這個詞在一次又一次的被人們提起，人們用它來描述海量的資料以及隨之產生的技術，互聯網每天數以億計的資料產生，每秒鐘有上萬條微博發佈，上千萬條微信交互， 超市利用大資料進行顧客消費行為分析，將原本不相關的「尿布」、「啤酒」進行捆綁銷售，根據庫存和需求的情況對貨物商品進行即時定價;華爾街根據民眾的情緒進行股票拋售;洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大資料預測犯罪的發生; 甚至國內如百度等互聯網公司也利用大資料技術開發了如百度指數等應用。 資料的重要性已經逐步被世人認可，有人將之比為黃金、石油，甚至有人雲「當時時變幻的、海量的資料出現在眼前，是怎樣一幅壯觀的景象?在後臺注視著這一切，會不會接近上帝俯視人間星火的感覺?」

對於大學校園來說，資料呈現爆炸式地增長，資料的產生也多種多樣，對於資訊系統來說，既有學校各個業務系統如人事、財務、教務、資產產生的結構化資料，又有多媒體教學等產生的非結構化資料，同時學生、老師、 訪客主動產生和各式各樣的設備自動搜集的資訊越來越多，如：通過各種社交媒體和即使通信軟體分享自己的想法、興趣等。 特別是隨著校園無線網和移動互聯網的快速發展，終端、App的大量豐富，在校園無線網如何利用大資料技術更好地為廣大師生提供服務，以及為學校高層提供更好地決策依據，已經成為校園無線網未來發展的趨勢所在。

無界管理

校園裡存在多種多樣的終端PC、 iPAD、iPHONE;終端的品牌也是紛雜多樣,蘋果、三星、小米;甚至作業系統也是各式各樣，不同系統、終端對無線網、業務系統的支援情況是不同的。 分析各終端品牌、類型占比情況，以便校方在進行業務系統開發時進行進度把控(先開發占比量大的平臺)、不同終端平臺差異化的適配以及對學生、老師、訪客、領導等各類人群品牌傾向分析。 通過H3C的智慧終端機識別技術，可使用指紋級的終端識別分析出目前接入無線網路的終端型號，結合H3C的精細化管理解決方案可以將使用者人群、地點、時間進行深入的統計，利用大資料分析後續可根據結果進行使用者消費能力、使用者品牌喜好分析 ，結合學校上層業務為使用者提供更有針對性的服務等等。

無線位置

無線位置

隨著校園無線網和移動互聯網的應用日益豐富，越來越多的學校為了滿足使用者隨時隨地能夠使用無線網的需求，將原來辦公樓等小範圍點的覆蓋，擴展到食堂、宿舍、廣場、禮堂等大範圍全覆蓋，而無線網路的建設愈發成熟， 使用者更是每時每刻都接入到無線網路中。 這也為無線位置分析提供了資料支撐。 另外我們知道無線網路的優勢在於，使用者脫離了傳統有線網路的束縛可以隨時隨地使用網路，而這移動的特點決定了在建設無線之前對覆蓋密度僅僅能做簡單的預估，後期使用時覆蓋效果如何，後續使用人群密度是否更高，是否和時間有所關聯。 在結合大資料技術可統計出某個區域一定時間段的使用者密度，結合頻寬、流量的實際情況分析出當前無線網路是否需要優化。 傳統定位方式定位精度較差、需要提前進行資料採樣，導致使用不變等問題制約著校園無線定位的應用。 H3C創新地採用「丘比特」定位演算法結合X-Share定位可將定位精度達到2~3米，通過上層定位引擎可對接校方業務系統，為之提供大資料分析，未來也將在學校廣泛地應用。

教學

現在學生的學習已經和無線網路息息相關，通過無線進行VOD視頻學習、進行系統選課、iPAD書包、線上互動教學、查看校車軌跡、校園導航等，據統計學生60%以上的時間都在使用無線網路，當然同時也在產生海量的資料， 如何利用這些海量的資料來為學生提供更好的服務?我們可以利用課程資訊進行熱門課程及空閒教室分析。 如：李明是XX大學學生，晚上要去教學樓上自習，傳統方式李明是一間一間教室找，看看哪間教室人比較少，位置比較好。 然而常常要不是找了好久都沒找到空閒的教室還不如去圖書館或者回宿舍，要不就是剛坐下看一會書由於有課、社團佔用等原因而不得不再重新尋找，而利用大資料技術可以對教室中人群的密度、教室的空閒情況、學生上課教室課表資訊進行分析， 學校可以通過系統分析各個教室的每個時段的空閒情況進行教室的合理調配，並且可以將課表結合終端的位置時間進行課程資訊的推送等等。 學生也可以利用無線終端如手機、iPAD很直觀地在系統中查看當前各個自習室都有多少人，以便選擇合適的教室進行自習，並且在路過每個自習室的時候都會收到當前自習室的課程資訊以便自己安排學習時間。 另外利用大資料技術來改善學生的學習成績也是非常重要的一個目的，學生平時學習生活中有許多資訊也常常被我們忽略，而通過大資料技術可以將這些重要的資訊進行分析，如課堂出勤率、最熱門課程、最受歡迎教室等等。

生活

對於學校生活中的「大資料」，國內已經有許多高校在進行率先應用，如華東師大的「餐飲預警」系統，根據學生的餐飲消費情況進行統計如果低於全校學生每頓飯消費均額的60%，這些同學就會進入進一步核查的名單， 之後進行精確的分析考察後會進行關注關懷等。 某學生就由於就餐的減少而收到了這樣一條短信：「同學，發現你上個月餐飲消費較少，不知是否有經濟困難」。 甚至某些大三大四學生由於將餐費拿去買考研資料而並不知道學校還有書費補貼，這時預警系統也可以反映出來。 也體現了學校的人文關懷。 而對於無線校園領域其實生活中的「大資料」也有著廣泛的應用。 如：通過對使用者移動軌跡、時間、使用者類型、無線熱圖技術等資訊進行分析，學生每天在教學樓哪層哪間教室的停留時間，結合課程安排資訊，提醒長時間待在教室的學生要注意勞逸結合，反之注意功課安排。 食堂各個視窗的人員流動密集情況來作為菜品受歡迎的依據，同時結合資訊推送的方式推送每日的特價菜;分析圖書館的哪個館哪個書架前哪類書是最受歡迎的，當經過某個書架自動推送出最受歡迎的書籍;分析使用者的長期移動軌跡， 如匹配教室-宿舍-食堂三點一線且為大四學生，之後再做精確判斷統計為考研備考學生，進行考研相關資訊如備考指南、輔導班相關等資訊推薦。

以上的介紹也僅僅是校園無線大資料應用的冰山一角，而列舉的場景是學校最常碰到的幾個情景，無線大資料在校園的應用還有許多。 今天是個移動互聯網時代也是海量資料爆發的時代，如何將無線、大資料技術進行結合為學生、老師的教學、生活、娛樂創造更好的環境和體驗，是大家一直努力的方向。