广东省深圳市福田区第二实验学校 常玉洁
“智慧校园”理念在“十二五”规划中，由浙江大学所提出，旨在打造全域化学习场景、融合创新网络科研、构建多元校园文化。在科学技术、教育管理理念的不断更新下，智慧校园建设呈现多技术融合特征，借助云计算、物联网、大数据等技术，实现数据信息的互联互通、多点反馈，拉近教务顶层与学习基层的对接性，辅助校园事务活动开展，全面推动安全、稳定、环保、节能的校园建设。本文针对智慧校园设计方法进行探讨，仅供参考。
一、智慧校园特性分析
智慧校园是多技术融合后的产物，经由技术关联教育活动、文化活动、科研活动等，全面助力教育事业的改革。从技术角度来讲，智慧校园建设期间，需在不同层面找寻教育及管理的共性点，充分发挥学习价值、教育价值，保证各项活动开展的协同性。
第一，智慧校园的定位属性。校园人群组成为学生、教师，学校主体教育任务培养高质量人才，推动教育的持续性改革。智慧校园则需要在不同层面完成数据信息的全程对接，做到及时反馈、及时处理，为教育资源整合奠定坚实基础。
第二，智慧校园的感知属性。从运行特征来讲，智慧校园感知服务功能的实现，结合智能操控理念，搭载智能设备，完成对区域活动的数据支撑，打造智能+云环境的智慧校园场景，保证数据信息界定与传输的时效性。
二、智慧校园平台的设计需求
智慧校园运行期间，采用的是全程数据调控处理，数字化运作模式，深化业务对接及处理能力。智慧校园平台的设计研发，与传统数字管理具有一定差异性，其需要综合分析出不同数据流通与融通模式下的传输机理，还应保证智慧校园实际应用过程中的稳定性与可靠性。
首先，智慧校园平台应打破数据传输不对称的壁垒。大数据时代到来下，大体量、同节点的数据传输，极易造成数据处理冗余的问题，在时间与空间下，融合产生信息孤岛的问题。对此，智慧校园平台建设期间，应将不同业务进行关联，以职能部门为切入点，打造多点联动的数据处理系统，完成标准化、统一化处理。
其次，智慧校园平台应做到数据传输贯通。校园智慧运作模式离不开数据业务的高效率处理，为达到无缝衔接的功能移植，需全面分析数据信息传输过程中的注意事项，保证数据信息采集、存储、传输的一体性，实现全过程管控。
最后，智慧校园应完成功能化转变。从校园服务机制来讲，智慧校园是为了辅助开展教育活动，但是技术本体的独立性与自主性，又将核心技术脱离教育管控的范畴。为实现综合化管理，应突破传统的数据服务局限，完成个性化、功能化转变，提高数据处理的精确性。
三、新时代智慧校园设计方法分析
1.分层式模型设计。
智慧校园设计工作的开展，必须具备理论支撑，同时应具备实践操作的可行性，保证系统驱动过程中，自然契合到校务管理、教育活动中，完成资源的优化配置。本文提出的分层式模型设计方法，是按照网络系统、智能操控系统运行期间的需求点，打造多元系统服务，从另一方面讲，也可将分层设计看成是智慧系统功能区分的基点，保证校园环境及相关教育服务的开展囊括外在教育场景、内部教育管理制度等。技术并行，发挥数字化控制价值，全面实现阶段式、模块化的转变，践行“统一规划、分步实施、逐步完善”原则，提高智慧校园的集成度。
具体设计期间，摒弃原有独立式的操控机制，留有模块操控系统，完成技术层面的关联驱动，保证数据信息在驱动及拓展期间，按照既有模型进行数据驱动及管控，强化数据信息之间的对接能力。一方面，沿用物联网应用层、网络层、感知层的运行特征，确保数据信息在调控与处理过程中，实现多点位处理。另一方面，建设具有统一标准的终端服务系统，确保数据服务与对接的一致性，例如，数据、服务、网络等方面的标准划定，经由数据信息的一体确认，保证不同服务功能的确定形成同步反馈与对接，提高数据信息传输的实效性。如图一所示，为物联网支撑下的智慧校园建设模型。
图一：基于物联网的智慧校园建设模型
从数据信息的表述结果来讲，不同数据表述功能的分析与确认，应具备同比例特征，确保不同网络运行环境下，数据信息具有的权重性代表相关载体完成精准服务，提高网络模型的参考价值。
智慧校园系统运行期间，数据信息传输及处理，应综合考虑到不同场景下的数据驱动机制，按照模型本身具有的特征，总结数据运行特点，例如，数据表述中的无序状态、某一程序执行下的逻辑状态、网络结构及其协议等，均需要相对应的数据操控，才可达到模块化处理标准。对此，模型设计及其功能化实现，应充分结合阶段性操控机制，详细表达不同操控空间下系统具备的操控权限，完成多节点数据信息的同步处理，保证模块化功能实现的精确性。
功能设计及驱动期间，应将智慧校园看成是基于信息技术、网络系统打造的校园生态体系，涵盖一切教务信息、管理信息等，确保数据真实反映出校园规划、校园文化、资源建设等管理要素，并按照分层管理，完成对不同数据节点的驱动及管控。
具体实现，智慧校园分层设计与驱动形式，则可看成是不同管理模型的驱动结构，按照智能管理思想，将不同网络节点的数据进行融通处理，增强数据服务的对接性。例如，教师办公室、机房、教室等部分，均可通过数据分层管理，完成数据信息采集、处理的对接，实现全域化的透明处理，保证每一项教育及管理工作开展的针对性。
2.柔性模块设计。
智慧校园与自动化、信息化应用技术的主要区别，在于智慧校园具备人工智能处理的能力，管理思维与人们思维的融合，打造多元数据服务系统，且处理模式遵循人们处理事务的思想。为进一步提高技术应用的可行性与贴合性，应分析出不同智慧场景对校园建设、教育活动开展起到的作用，保证智能服务工作的开展，可以数据为核心，组建多元数据服务场景。对此，智慧校园设计方法中应充分融合人性理念，以用户为中心，以教学为目标，全面推动教育工作的开展及落实。
具体设计期间，考虑到智慧校园的涵盖、支撑属性，应明晰技术驱动与校园管理之间的关系，结合不同校园场景，完成全域化的项目建设。如图二所示，以用户为核心的柔性设计模型。
图二：以用户为核心的柔性设计模型
从系统运行特征来讲，要想基本实现不同职能范畴下的数据调控及智能管理，需按照部门划定数据驱动权限，结合教育管理目标进行多元场景的数据拟合处理，强化数据服务效能，提高智慧服务的适应性。此外，智慧校园设计期间，应针对用户的外驱动场景，搭建互动性、约束性的管控平台，辅助教务部门进行校内管理以及对智慧系统进行运维管理，提高管理的针对性。
3.标定技术方法及基准。
智慧校园将数据信息进行数字化表述，为人们与机器提供交互渠道，保证服务系统、终端系统在驱动过程中，数据呈现价值根植于系统应用之上，体现出智慧校园体系的联动性。针对智慧校园进行设计时，除分层、柔性设计两种外，还需针对不同技术应用设计使用基准，保证规范性、标准性的技术驱动，可对智慧场景提供数据支撑。
第一，数据信息标准化的实现。信息标准作为智慧校园系统建设中的数据支撑点，其既是数据资源的承载体，又承担智慧视野下数据信息的共享，确保系统服务过程中数据信息在不同层面的交互能力。从数据运行角度来讲，智慧校园中数据驱动场景的复杂性，会加大系统运行负担，例如，编码对象的复杂问题，如果编码方法未能在不同智慧场景中起到逻辑功能，必然造成后期程序出现冗余问题，占用更多网络资源。对此，数据信息标准化的设计，是在工作平台中，制定具有对接功能的编码标准，保证数据信息在不同场景下进行高效率整合，为数据交换与对接提供保障。例如，校园开展管理任务、教育任务时，两个服务系统针对数据表述时，受限于不同数据类别，极易出现数据对接问题，在标准化的设定下，则可建立系统规范基准，按照不同流程确定相应服务逻辑，保证工作对接的一致性。
第二，数据库共享平台。数据库共享平台是在分层设计功能之上，对智慧校园系统中的数据信息进行比对处理，实时、共享的运行特征，保证不同类别的数据在处理过程中，不会产生数据碰撞的问题，经由数据规范，强化不同场景的数据对接性能，例如，数据信息的采集、处理及交换，全过程的数据利用，逐渐将数据管理转向为数据应用，为不同部门提供数据服务。但是考虑到数据的价值属性，为防止教育信息、师生信息的泄露，应针对数据库共享平台设定认证机制，开放权限，针对用户职能设定相对应的访问范畴，例如，口令认证、密码认证、面部识别认证等，保证功能授权及具体任务驱动的合理性。此类数据集成平台在实际驱动过程中，应注意不同应用系统联动过程中，实现无缝对接，强化信息访问、传递的集成环境，提高个性业务处理性能。例如，教职人员在查找信息时，通过智能识别，在设备终端自动呈现数据信息，为人员提供多元数据服务。
四、智慧校园系统的应用
智慧校园系统设计中，借助信息技术、大数据技术、网络平台，打造数据融通、信息互通体系，令不同类别的数据在处理过程中，真实阐述应用场景下的数据表达形式，为后期教育管理工作的开展提供数据支撑。从院校发展角度来讲，智慧场景的布设，极大增强校园的教育基础，提高各项教育管理指标，助力学校的转型发展，在新时代社会下拥有更高的竞争实力。
第一，基于智慧校园实现的混合式教学。在新时代教育改革政策的不断推进下，传统线下理论教学显然无法满足学生学习诉求。智慧校园体系的支撑下，借助线上教学平台，补充线下教学存在的不足，利用信息化教学场景，为传统枯燥课堂注入活力，提高学生的兴趣度。线上、线下教学联动期间，既利用智慧平台的数据整合功能，又可在线下课堂中实现全程化的渗透与引导，提高教育的层次性与对接性。例如，混合教学期间，教师可应用微课的形式，制作课件，提前发送到学生的智能设备中，令学生了解课程教学梗概，在课堂学习中找好侧重点，教师在教学期间，则可节省时间应用于教学活动中，提高课堂教学的主动性。
第二，实现各项化的教育及培养。自学生入校，便按照年级组为学生设定独立的ID，此类ID是学生在校园期间的身份认证信息，例如，校园卡充值、身份识别认证等。在智慧校园的建设与应用下，面向应用领域，实现网络视域下的多场景信息管理，扩大学生的监管范畴。经由全过程的监督行为，对学生在校园的学习行为、生活行为产生的信息予以整合，按照不同主题、类别对学生信息进行归纳整理，且在大数据及其挖掘技术的支撑下，可分析学生的预期行为，为专项化、各项化的管理服务提供数据支撑，提高教育资源的应用效能。
第三，教学及管理质量评测。教育考核是针对教学进行阶段式的教学评测，了解上一阶段教学管理中存在的不足，并为后期教学管理工作提供指导建议，补充教学薄弱点。在智慧校园系统的支撑下，教学管理工作的评测，可借助大数据系统，将不同层面的数据信息进行关联，例如，学术科研、教学评测以及教务管理等方面。通过自核对、自审计功能，对不同应用场景进行数据化分析与评测，这样数据信息在表述过程中，可按照人员操作，完成对基础信息、专业信息的比对，分析教学管理中存在的不足之处。此外，在学生成绩评测中，可按照专业学生在学习期间的数据进行比对，结合大数据技术，深度挖掘学生学习、生活中的信息轨迹，在不同场景的数据拟合下，测定教学活动期间存在的问题。
综上所述，智慧校园设计与实现，应结合不同技术，划定多功能执行基准，从不同层面界定智慧校园总成，保证各项任务部署及落实，辅助管理人员进行校园协同管控。期待在后续发展过程中，应加强对科学技术的引入力度，结合校园运行模式，打造个性化的数据服务系统，提高教育管控任务的多元性，为后续管理工作开展奠定坚实基础。
