Tämänhetkinen tilanne on, että yliopistojen informaatiopohja on periaatteessa valmistunut, siirtymässä paremmin palvelevien opettajien, opiskelijoiden ja skenaariohallintasovellusten rakennusvaiheeseen informaatiolla.
Tällä hetkellä opetuksen, opettaja-oppilas-oppimisen ja luokkahuonekäytön prosessissa big datan kerääminen, tiedon välittäminen ja esineiden internetin hallinta opetustilassa ovat tulleet kiireellisiksi ongelmiksi, jotka on kohdattava. .
Opetustietojen kerääminen voi tarjota autenttisimman, tarkimman ja rikkaimman tietolähteen opetuksen suurdatan analysointiin, mikä tekee data-analyysistä tarkkoja ja tehokkaita.Opetustiedon välittäminen kattaa eri näkökohtia, kuten kurssitietojen muutokset, lomailmoitukset, luokkahuoneiden käyttöasteet, opetustoiminnan edistämisen sekä valmistumis-, ilmoittautumis- ja työllistymistiedot.Perinteisten ilmoitusmenetelmien ongelmana on kerros kerroksittainen viestintä ja kapea kattavuus.Informatisoinnin pitäisi auttaa lisäämään viestinnän lonkeroita, vähentämään viestintäyhteyksiä ja vähentämään tiedon menetystä, mikä takaa tiedon läpinäkyvyyden, oikeudenmukaisuuden ja avoimuuden;
Opetusresurssien ydinvoimana resurssien hyödyntäminen ja esineiden internetin hallinta luokkahuoneessa on noussut keskeisiksi pullonkauliksi palvelukyvyssä.Avaamalla resurssitilanne tietopohjaisen alustan kautta, luomalla IoT:n ohjauslinkityksiä sekä parantamalla käyttö- ja ylläpitopalveluvalmiuksia resurssit voivat tarjota palveluita useammalle opettajalle ja opiskelijoille, jotka ovat mukana sovelluksessa.
Rakentamalla integroitu palvelualusta opettajien ja opiskelijoiden koulutukseen ja opetukseen, opetussuunnitelmatiedot, ilmoittautumis- ja työllistymistiedot, lomatiedot, oppimisresurssien tila ja koulun promootioilmoitukset julkaistaan korkean taajuuden oppimisskenaarioiden saavuttamiseksi, mikä varmistaa, että koulut voivat havaita erilaisia palvelutyötä opettajille ja opiskelijoille ja saavuttaa odotettuja hyötyjä.
Rakentamalla integroidun palvelualustan opettajien ja opiskelijoiden koulutukseen ja opetukseen jalostamme opetustilan ja opetuslaitteiden toimintaa ja ohjausta IoT:n kautta, tehostamme toimintaa ja ylläpitoa, parannamme opetuksen takuutoiminnan ja palvelun tasoa sekä varmistamme sujuvamman opetustyön toteuttaminen.
Rakentamalla integroidun palvelualustan opettajien ja opiskelijoiden koulutukseen ja opetukseen keräämme tietoa opiskelijoiden luokkakäyttäytymisestä, havaitsemme opetusresurssien toimintatilan ja luomme pohjan myöhemmälle big data -analyysille ja operatiiviselle varoittamiselle.
Sillä voi myös olla myönteinen vaikutus kampuksen informatisoinnin kehitykseen:
1. Kasvojentunnistuksen käyttö
Käyttämällä kasvojentunnistusta luokkahuoneessa kasvojentunnistuksen tehokkuus kampuksella voidaan varmistaa laajasti.Samalla voidaan rakentaa laadukas ja turvallinen kasvotietokanta parantamaan yhtenäisen datakeskuksen tietorakennetta.
2. Tietojen yhdenmukaisuuden tarkastus
Tämän alustan on integroitava monen lähteen heterogeenista dataa, mukaan lukien akateemiset kurssitiedot, henkilöstötiedostotiedot, tapahtumapaikan perustiedot, yhden kortin tiedot, koetiedot jne. Tämän alustan käyttöönoton ja soveltamisen avulla voidaan parantaa tietojen johdonmukaisuutta ja tarkkuutta. varmennettu ja siten jatkuvasti lujittaa tietorakentamisen tietopohjaa.
3. Runsaat ison datan lähteet
Tämän alustan rakentamisen avulla voidaan kerätä suuri määrä oppilaiden käyttäytymistietoja, paikkatila- ja käyttötietoja, jotka tarjoavat monipuolisia ja tarkkoja tietolähteitä myöhempää big datan analysointia varten, mikä tuo enemmän mahdollisuuksia.
Tällä hetkellä tietotekniikan rakentamiseen on tullut uusi käsite ja kysyntä.Opetusministeriö on ehdottanut, että "sovellus on kuningas, palvelu on etusijalla".Yliopistojen tietotekniikan rakentamisprosessissa valtaosa kouluista on rakentanut yhtenäisen henkilöllisyyden todentamisalustan.Tietotekniikan kehittyessä yhtenäisen identiteetin ominaisuudet eivät kuitenkaan rajoitu enää vain tileihin ja salasanoihin.Kampuskortit, QR-koodit, kasvopiirteet ja muut biometriset tunnistusominaisuudet otetaan vähitellen käyttöön kampuksella.
Tietotekniikan soveltamisessa yliopistoissa identiteetin tunnistusta on sovellettu erilaisissa skenaarioissa: luokkahuoneissa, asuntoloissa, opetusrakennuksissa, koulutusrakennuksissa, toimistorakennuksissa, kirjastoissa, ruokaloissa, liikuntapaikoissa ja jopa koulujen sisäänkäynneissä.Jokainen sovellusskenaario on itsenäinen, mutta liittyy toisiinsa ja vaatii yhteistyön tehokkaan hallinnan ja palvelujen saavuttamiseksi.Kampuskonseptien muutoksen myötä sulautettujen palvelujen kysyntä kasvaa.
Yliopistojen big datan rakentamisprosessissa big datan rooli tulevaisuuden kampuksen toiminnassa ja johtamisessa on erittäin merkittävä.Suurin haaste on tiedonkeruussa, mutta rakentamisprosessissa on kaksi vaikeutta:
Tietojen yhdistäminen ja tietojen kerääminen.
Pitkäaikaisista historiallisista syistä tieto on hajallaan eri järjestelmissä ja eristetty toisistaan.Vaikka koulu on perustanut yhtenäisen datakeskuksen, se voi aiheuttaa paljon likaista dataa ja puhdistamatonta dataa, koska kunkin osaston liiketoimintaa ei ymmärretä, mikä vaikeuttaa tulosten tuomista käytännön sovelluksiin.Älykkään luokkatunnistuksen avulla koulun henkilöstötiedot, laitosten organisaatiorakenne, kurssitiedot, yhden kortin tiedot ja kasvotiedot yhtenäistetään, useiden tahojen heterogeenisten tietojen yhtenäinen yhteensovittaminen ja tietojen oikeellisuuden varmistaminen käytännön sovellusesittelyn avulla, viime kädessä tietojen puhdistamisen ja yhdistämisen loppuun saattaminen.
Tiedonkeruu
Opiskelijoiden päivittäisessä käyttäytymisessä luokkakäyttäytymistiedot sekä tapahtumapaikan sisään- ja poistumistiedot ovat suhteellisen suuria ja täydellisiä ja luotettavia.Big data -alustan rakentamisen näkökulmasta identiteetintunnistussovellusten rakentaminen ja käyttäytymisdatan kerääminen ovat tulleet välttämättömiksi edellytyksiksi.
Kokonaisratkaisu voidaan jakaa useisiin suuriin järjestelmiin: akateemisen läsnäolon hallintajärjestelmä, aikataulujen hallintajärjestelmä, tiedonvälityksen hallintajärjestelmä, reaaliaikainen kulunvalvontajärjestelmä, älykäs tenttihallintajärjestelmä, laitekorjauksen hallintajärjestelmä ja tapahtumapaikan tapaamisten hallintajärjestelmä, yhdistetty suuren näytön tiedonvalvontajärjestelmällä ja erilaisilla sovellusmobiilipäätelaitteilla.
Kasvojentunnistuksen tunnistusmenetelmä perustuu pääosin kampuskortteihin, jotka tukevat QR-koodin skannausta ja kasvojentunnistuksen laajennusta (toteutettu älykorttien avulla).
Tehostaa kokonaisvaltaisesti koulun tietotekniikan julkisia peruspalveluvalmiuksia, rakentaa kattava tietoresurssi- ja jakamisjärjestelmä, edistää tietotekniikan opetusalustojen rakentamista, tehostaa verkkoturvallisuuden ohjausvalmiuksia ja avustaa koulun innovatiivista kehitystä.
Shandong Well Data Co., Ltd., ammattimainen älykäs tunnistuslaitteistovalmistus vuodesta 1997, tukee ODM-, OEM- ja erilaisia räätälöintiä asiakkaiden vaatimusten mukaan.Olemme omistautuneet ID-tunnistusteknologiaan, kuten biometriseen, sormenjälki-, kortti-, kasvo-, integroituun langattomaan teknologiaan ja tutkimukseen, tuotantoon, älykkäiden tunnistuspäätteiden myyntiin, kuten ajankäyttöön, kulunvalvontaan, kasvojen ja lämpötilan havaitsemiseen COVID-19:n varalta jne. ..
Voimme tarjota SDK:ta ja API:ta, jopa räätälöityä SDK:ta tukemaan asiakkaan päätesuunnittelua.Toivomme vilpittömästi, että saamme työskennellä kaikkien käyttäjien, järjestelmäintegraattoreiden, ohjelmistokehittäjien ja jakelijoiden kanssa maailmassa toteuttaaksemme win-win-yhteistyön ja luodaksemme upean tulevaisuuden.
Perustamispäivä: 1997 Listautumisaika: 2015 (New Third Board -osakekoodi 833552) Yrityspätevyys: Kansallinen korkean teknologian yritys, kaksoisohjelmistojen sertifiointiyritys, kuuluisa tuotemerkkiyritys, Shandongin teknologiakeskus, Shandongin näkymätön mestariyritys.Yrityksen koko: Yrityksellä on yli 150 työntekijää, 80 T&K-insinööriä, yli 30 asiantuntijaa.Ydinkyvyt: laitteistokehitys, OEM ODM ja räätälöinti, ohjelmistoteknologian tutkimus ja kehitys, henkilökohtainen tuotekehitys ja palvelukyky.