智慧校园大数据信息化建设和实施方案

智慧校园大数据信息化建设和实施方案 2020年 智慧校园大数据信息化建设和实施方案 目录 第1章 概述 23 第1章 需求分析 23 1.1、 基础网络情况分析 24 1.2、 基础设施及成熟软件分析 25 1.3、 应用系统现状分析 25 1.4、 教育局用户群体与需求分析 26 1.4.1、 办公室 26 1.4.2、 督导室 27 1.4.3、 基教科 27 1.4.4、 规划财务科 28 1.4.5、 教科院 28 1.4.6、 教师工作科 28 1.4.7、 职成教科 29 1.4.8、 学校安全管理科、综合改革与政策法规科 30 1.4.9、 体卫艺科 32 1.4.10、 教育装备服务中心 33 1.4.11、 教育质量评价中心 33 1.4.11.1、 管理应用建设 33 1.4.11.2、 教与学应用建设 33 1.4.11.3、 社会公众应用建设 33 1.4.12、 人事科 34 1.4.13、 电教馆 34 第2章 建设思路和建设目标 35 2.1、 总体建设内容概述 35 2.2、 总体建设理念 36 2.2.1、 搭平台 36 2.2.2、 定标准 36 2.2.3、 上应用 38 2.2.4、 成体系 38 2.2.5、 集中管 41 2.2.6、 特色建 41 2.3、 总体目标 42 2.3.1、 培养人才目标 42 2.3.2、 推动教育治理体系和治理能力现代化目标 42 2.3.3、 平台建设目标 43 2.3.3.1、 智慧校园平台建设标准化 43 2.3.3.2、 平台云化 43 2.3.3.3、 业务能力云化 44 2.3.3.4、 服务集中化 44 2.3.3.5、 应用移动化 44 2.3.3.6、 应用扩展化 44 2.3.3.7、 资源可持续化 44 2.3.3.8、 管理可视化 45 2.4、 总体架构设计 45 2.4.1、 总体架构 45 2.4.2、 云平台整体架构 47 2.4.3、 系统技术路线设计 47 第3章 智慧校园大数据总体规划 49 3.1、 教育大数据建设背景 49 3.1.1、 战略机遇 49 3.1.2、 大数据产业政策支持 51 3.2、 教育大数据的来源 52 3.2.1、 个体教育大数据 53 3.2.2、 课程教育大数据 53 3.2.3、 班级教育大数据 53 3.2.4、 学校教育大数据 54 3.2.5、 区域教育大数据 54 3.2.6、 国家教育大数据 54 3.3、 教育大数据采集技术图谱 55 3.4、 教育大数据建设面临问题 55 3.4.1、 产品同质化严重 56 3.4.2、 分析端是整体短板 56 3.4.3、 缺乏统一的行业标准 56 3.4.4、 大数据价值尚未体现 56 3.4.5、 数据模型的科学性不足 57 3.4.6、 数据的权利制度未明确 57 3.4.7、 数据规模日益庞大 57 3.4.8、 缺乏稳定高效的大数据环境 58 3.4.9、 数据利用不充分 58 3.4.10、 数据驱动带来的科研新挑战 58 3.5、 教育大数据云平台建设原则 59 3.5.1、 要提前规划设计 59 3.5.2、 要有清晰的边界 60 3.5.3、 要保持连续性和规范性 61 3.5.4、 采集粒度要尽可能小 62 3.5.5、 教育大数据数据源分析 63 3.5.5.1、 数据涉及面窄 63 3.5.5.2、 有效数据量少 63 3.5.5.3、 数据接口不完善 63 3.5.6、 教育大数据服务用户分析 63 3.5.7、 教育大数据建设责任制问题 64 3.5.7.1、 校领导 65 3.5.7.2、 教师 65 3.5.7.3、 学生 65 3.5.7.4、 家长 65 3.5.7.5、 校园环境 65 3.5.7.6、 教学管理与服务 66 3.5.7.7、 社会 66 3.6、 建设目标 66 3.6.1、 实现数据的共享和交换 66 3.6.2、 大数据的采集和存储 66 3.6.3、 大数据分析与决策 67 3.7、 教育大数据平台建设意义 67 3.7.1、 实现个性化学习 67 3.7.2、 实现教育评价体系重构 68 3.7.3、 实现科学研究范式转型 68 3.7.4、 开启“大数据 创客”新模式 68 3.7.5、 实现教学模式改革 68 3.7.6、 实现科学化教育管理 68 3.8、 智慧校园大数据需求分析 70 3.8.1、 政府部门 70 3.8.1.1、 资源分配 70 3.8.1.2、 教育管理 71 3.8.2、 教师 71 3.8.2.1、 教学资源精准投放 71 3.8.2.2、 教师教学评价 72 3.8.2.3、 云题库建设 72 3.8.2.4、 教师综合评估 72 3.8.3、 学生 72 3.8.4、 教学管理 73 3.8.5、 教育技术服务商 74 3.8.5.1、 平台技术服务商 74 3.8.5.2、 语音识别技术服务商 75 3.8.5.3、 物联网技术服务商 75 3.8.6、 教育平台服务商 76 3.8.6.1、 教育资源平台 76 3.8.6.2、 教育管理平台 76 3.8.6.3、 O2O平台 76 3.8.6.4、 学习交流平台 77 3.8.7、 用户 77 3.8.8、 采集过程要符合伦理道德 78 3.9、 教育大数据应用场景分析 79 3.9.1、 政府部门 79 3.9.1.1、 生师比场景举例 79 3.9.1.2、 农村学生寄宿生比例场景举例 80 3.9.1.3、 教室、实验室的空置率/利用率场景举例 80 3.9.1.4、 学生体质健康达标率场景举例 80 3.9.1.5、 改革教学标准场景举例 81 3.9.2、 教育机构 81 3.9.2.1、 教师场景举例 81 3.9.2.2、 学生场景举例 83 3.9.2.3、 教学管理场景举例 84 3.9.3、 教育服务商 85 3.9.3.1、 技术服务商场景举例 85 1、 平台技术服务商 85 2、 语音识别技术服务商 85 3.9.3.2、 平台服务商场景举例 86 3、 教育资源平台 86 4、 O2O平台 86 5、 学习交流平台 87 3.9.4、 用户 87 3.10、 教育大数据架构 89 3.10.1、 基础硬件层 89 3.10.2、 数据集成 90 3.10.3、 数据计算与分析挖掘 90 3.10.4、 数据安全 90 3.10.5、 服务器集群 91 3.10.6、 大数据技术标准 91 3.10.7、 大数据数据中心 91 3.10.8、 大数据业务开发平台 92 3.10.9、 大数据业务可视化分析 92 3.11、 教育大数据平台标准体系 92 3.11.1、 基础标准 94 3.11.2、 数据表示标准 94 3.11.3、 数据处理标准 95 3.11.4、 数据存储标准 95 3.11.5、 大数据服务标准 95 3.11.6、 大数据安全和隐私标准 95 3.11.7、 行业大数据应用标准 96 3.11.8、 大数据产品测试标准 96 3.12、 教育大数据业务开发平台 96 3.12.1、 教育大数据业务开发平台架构图 97 3.12.2、 n大数据数据中心 98 3.12.3、 大数据业务平台层 99 3.12.3.1、 组件 99 3.12.3.2、 大数据处理引擎 99 3.12.3.3、 APP 100 3.12.3.4、 BI引擎 100 3.13、 教育大数据平台建设关键技术 100 3.13.1、 Hadoop技术 100 3.13.2、 HDFS技术 101 3.13.3、 MapReduce技术 102 3.14、 教育大数据平台建设效果 103 3.14.1、 开展大数据顶层设计，以大数据应用全面推进学校发展 103 3.14.2、 快速推进教学和管理工作的信息化，建立丰富的数据来源 104 3.14.3、 基于个性化服务需求，建立大数据分析模型 105 3.14.4、 综合应用大数据成果，推动学校全面创新 105 3.15、 教育大数据常见业务系统 107 3.16、 教育大数据服务用户类型 110 3.16.1、 校领导 110 3.16.2、 院领导 110 3.16.3、 校工会 110 3.16.4、 设备处 111 3.16.5、 图书馆 111 3.16.6、 校医院 111 3.16.7、 老师 112 3.16.8、 学生 112 3.16.9、 企业 112 3.17、 大数据教学创新应用 114 3.17.1、 教学质量评估 114 3.17.2、 上网行为 115 3.17.3、 学生成绩分析 115 3.18、 大数据科研创新应用 116 3.18.1、 科研成果 116 3.18.2、 科研项目 117 3.18.3、 科研经费 118 3.19、 大数据管理创新应用 118 3.19.1、 招生分析 118 3.19.2、 就业分析 119 3.19.3、 住宿分析 120 3.19.4、 资产数据统计分析 120 3.20、 大数据创新应用 121 3.20.1、 学生轨迹分析 121 3.20.2、 学生画像 122 3.21、 教育大数据建设模块 123 3.22、 学校概况模块 123 3.22.1、 全校一卡通消费情况 124 3.22.2、 学生生源分布地图 124 3.22.3、 教师职称统计图 125 3.22.4、 各学院学历分布图 125 3.22.5、 全校学历分布情况 126 3.22.6、 全校成绩统计图 126 3.22.7、 全校/各院学生综合分析 127 3.22.8、 各院逃课率占比 127 3.22.9、 全校上网信息 127 3.22.10、 学校舆情情况 128 3.22.11、 各省成绩分布图 128 3.22.12、 综合预警平台 128 3.23、 我的大学模块 128 3.23.1、 学生成绩详情分析 129 3.23.2、 学生图书借阅分析 130 3.23.3、 学生详细当前借阅信息 130 3.23.4、 学生课程表 131 3.23.5、 我的消费 131 3.23.6、 我的网络 132 3.24、 行为画像模块 133 3.25、 综合预警模块 134 3.26、 舆情分析模块 136 3.27、 招生就业模块 137 3.28、 数据安全模块 139 第4章 教育大数据云平台及应用系统技术 141 4.1、 云平台技术介绍 141 4.1.1、 公共云技术 145 4.1.2、 区域教育云技术 147 4.1.3、 虚拟化技术 147 4.1.3.1、 虚拟化的优势 148 4.1.3.2、 虚拟化实现 149 4.1.4、 超融合设计 152 4.1.4.1、 超融合概述 152 4.1.4.2、 存储虚拟化 153 6、 存储整合 153 7、 持续数据保护 155 8、 同城/同机房应用高可用 157 4.1.5、 云存储 160 4.1.5.1、 基于NCS分布式海量存储系统 160 4.1.5.2、 聚合存储 162 4.1.5.3、 线性可扩展性 163 4.1.5.4、 具有弹性的存储 163 4.1.5.5、 通过I/O并行提升性能 164 4.1.5.6