導(dǎo)語：智慧校園陪伴支撐系統(tǒng)設(shè)計研究一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：為解決陪伴開展過程中日益?zhèn)€性化和精準(zhǔn)化的需求，文章設(shè)計并實現(xiàn)了基于數(shù)據(jù)中臺的陪伴支撐系統(tǒng)。在分析數(shù)據(jù)中臺技術(shù)架構(gòu)的基礎(chǔ)上，設(shè)計了其與陪伴支撐系統(tǒng)的數(shù)據(jù)互動架構(gòu)，并結(jié)合業(yè)務(wù)需求進(jìn)一步細(xì)化了系統(tǒng)功能。系統(tǒng)充分利用了數(shù)據(jù)中臺對數(shù)據(jù)存儲、匯聚和分析等方面的能力，對學(xué)生相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提升了數(shù)據(jù)的利用程度和業(yè)務(wù)支撐力度。同時，通過對學(xué)生綜合信息的展示、預(yù)警信息、陪伴體系和陪伴過程的管理，實現(xiàn)了對學(xué)生工作隊伍的數(shù)據(jù)賦能，有效支撐了個性化和精準(zhǔn)化陪伴的順利開展。

關(guān)鍵詞：智慧校園；數(shù)據(jù)中臺；大數(shù)據(jù)分析；陪伴支撐

數(shù)據(jù)日益成為智慧校園建設(shè)的核心資產(chǎn)，隨著物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)的日趨成熟，智慧校園中出現(xiàn)了越來越多的用于感知環(huán)境和人的終端設(shè)備，不斷豐富著智慧校園中的數(shù)據(jù)類型和數(shù)量。同時，為進(jìn)一步發(fā)揮數(shù)據(jù)價值，不少高校啟動了數(shù)據(jù)中臺建設(shè)。通過數(shù)據(jù)中臺，不同方式產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)可以匯聚在一起，經(jīng)過清洗、融合和分析后，助力高校在管理、教學(xué)、服務(wù)等方面實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。學(xué)生工作管理對于學(xué)生成長成才有著重要的影響和作用，而對學(xué)生的陪伴則是學(xué)生工作管理中的基礎(chǔ)工作內(nèi)容。隨著“00”后新生步入大學(xué)以及招生人數(shù)的不斷增長，學(xué)生對陪伴的需求，也在逐步個性化和精準(zhǔn)化。傳統(tǒng)的學(xué)生工作管理系統(tǒng)在面對此需求時，則顯得很吃力。主要因為，一是傳統(tǒng)系統(tǒng)大多是將線下的流程搬到線上來開展，比如評獎評優(yōu)、資助管理等，而對于開展線下業(yè)務(wù)的支撐方面則關(guān)注較少。二是傳統(tǒng)系統(tǒng)雖然基于校內(nèi)數(shù)據(jù)平臺開展建設(shè)，但是受限于數(shù)據(jù)平臺和系統(tǒng)本身對大數(shù)據(jù)存儲、匯聚和分析的能力不夠，導(dǎo)致對數(shù)據(jù)利用的程度不足，只能實現(xiàn)部分?jǐn)?shù)據(jù)的互聯(lián)互通，如學(xué)籍信息的同步等。面對此需求，需要新的方式和手段，在充分利用數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，支撐學(xué)生工作隊伍開展個性化和精準(zhǔn)化的線下陪伴活動。目前，文獻(xiàn)[1]基于Hadoop生態(tài)，設(shè)計并實現(xiàn)了高校學(xué)生行為預(yù)警平臺，重點介紹了行為預(yù)警模型。文獻(xiàn)[2]基于大數(shù)據(jù)，設(shè)計了學(xué)生行為綜合分析與服務(wù)平臺，實現(xiàn)了對學(xué)生日常學(xué)習(xí)生活的動態(tài)監(jiān)測。但是，以上兩個平臺并沒有涉及預(yù)測和分析后的陪伴過程以及反饋信息的管理，且數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)實現(xiàn)在同一平臺中，一定程度上影響了數(shù)據(jù)分析結(jié)果的共享和復(fù)用。目前，數(shù)據(jù)中臺在數(shù)據(jù)分析、共享和復(fù)用方面具有較好的能力，文獻(xiàn)[3-6]對數(shù)據(jù)中臺的相關(guān)內(nèi)容做了介紹，并分別從數(shù)據(jù)模型、可視化、應(yīng)用研究等方面進(jìn)行了探討。本文基于以上的情況，設(shè)計并實現(xiàn)了基于數(shù)據(jù)中臺的陪伴支撐系統(tǒng)，在對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和轉(zhuǎn)換后，形成學(xué)生個人綜合信息展示，全面體現(xiàn)學(xué)生在校期間的表現(xiàn)。同時，在對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，圍繞學(xué)業(yè)困難、家庭經(jīng)濟(jì)困難等類型，對學(xué)生進(jìn)行預(yù)警，提醒學(xué)生工作隊伍進(jìn)行線下陪伴，并提供線下陪伴反饋功能，一方面可記錄陪伴過程中發(fā)現(xiàn)的其他類型困難情況，如心理健康情況、身體健康情況等；另一方面也可對預(yù)警信息進(jìn)行標(biāo)注，對預(yù)警周期進(jìn)行調(diào)整，有利于進(jìn)一步改進(jìn)預(yù)警方法。

1數(shù)據(jù)中臺

1.1數(shù)據(jù)中臺技術(shù)架構(gòu)

數(shù)據(jù)中臺旨在數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)集成的基礎(chǔ)上，通過對各類數(shù)據(jù)的清洗轉(zhuǎn)換和分析，并按一定的數(shù)據(jù)邏輯模型進(jìn)行存儲，形成隨時可用的主題數(shù)據(jù)。同時，通過數(shù)據(jù)服務(wù)接口或數(shù)據(jù)推送的方式，進(jìn)行數(shù)據(jù)下發(fā)，逐步構(gòu)建“大中臺、小前臺”的發(fā)展模式，支撐和適應(yīng)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展。本文中使用的數(shù)據(jù)中臺主要包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)存儲與管理、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)服務(wù)4個部分，其技術(shù)架構(gòu)如圖1所示。數(shù)據(jù)集成主要有服務(wù)于傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)的ETL集成工具，服務(wù)于日志類集成的Flume組件以及服務(wù)于消息類集成的Kafka組件。數(shù)據(jù)存儲與管理過程中，則使用HDFS分布式文件系統(tǒng)進(jìn)行貼源數(shù)據(jù)存儲，再通過Spark組件和數(shù)據(jù)開發(fā)組件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，處理后的數(shù)據(jù)存儲在MPP可高速并行處理的關(guān)系數(shù)據(jù)庫中。數(shù)據(jù)治理是在數(shù)據(jù)存儲和處理的過程中，通過數(shù)據(jù)治理組件進(jìn)行數(shù)據(jù)血緣、數(shù)據(jù)質(zhì)量等管理，提升數(shù)據(jù)可用性。數(shù)據(jù)服務(wù)是通過數(shù)據(jù)服務(wù)接口的開發(fā)以及ETL集成工具的推送，將數(shù)據(jù)中臺的數(shù)據(jù)，提供給業(yè)務(wù)系統(tǒng)使用。

1.2數(shù)據(jù)處理過程

數(shù)據(jù)中臺在對數(shù)據(jù)處理的過程中，采用了分層處理機制，分為貼源層、標(biāo)準(zhǔn)層、主題層和專題層。其中，貼源層主要存儲從業(yè)務(wù)系統(tǒng)直接同步過來的原始數(shù)據(jù)；標(biāo)準(zhǔn)層則存儲經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換和處理后的數(shù)據(jù)，此時數(shù)據(jù)依然按照業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行分類存儲；主題層存儲的是按照數(shù)據(jù)邏輯模型，重新進(jìn)行分類后的數(shù)據(jù)。如人員庫中，主要有從人事、教務(wù)、研究生系統(tǒng)中經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的教職工、本科生、研究生的人員數(shù)據(jù)。專題層則是按照數(shù)據(jù)的使用用途進(jìn)行分類存儲，如人事系統(tǒng)專題庫、教務(wù)系統(tǒng)專題庫。

2系統(tǒng)架構(gòu)

2.1數(shù)據(jù)互動架構(gòu)

智慧校園中，傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)與數(shù)據(jù)平臺的互動一般包含兩個部分：一是數(shù)據(jù)平臺將其他業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集并清洗后，通過ETL工具下發(fā)到業(yè)務(wù)系統(tǒng)，剩余的數(shù)據(jù)使用過程交由業(yè)務(wù)系統(tǒng)自行處理。二是業(yè)務(wù)系統(tǒng)將自身產(chǎn)生的數(shù)據(jù)共享出來，通過ETL工具同步到數(shù)據(jù)平臺，供其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)使用。相比于傳統(tǒng)的互動方式，基于數(shù)據(jù)中臺構(gòu)建的陪伴支撐系統(tǒng)，需要使用數(shù)據(jù)中臺對數(shù)據(jù)存儲、匯聚、分析等方面的能力，與數(shù)據(jù)中臺之間的互動更加的緊密，其互動架構(gòu)如圖2所示。（1）數(shù)據(jù)中臺將傳統(tǒng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，如部門、人員基礎(chǔ)信息等下發(fā)到業(yè)務(wù)系統(tǒng)；（2）業(yè)務(wù)系統(tǒng)將數(shù)據(jù)分析過程中，需要使用到的參數(shù)信息，共享到數(shù)據(jù)中臺；（3）數(shù)據(jù)中臺將分析后得到的分析結(jié)果，通過數(shù)據(jù)同步或數(shù)據(jù)接口的形式，下發(fā)到陪伴支撐系統(tǒng)；（4）系統(tǒng)將分析結(jié)果的反饋信息，共享到數(shù)據(jù)中臺，以便進(jìn)一步優(yōu)化分析過程和方法；（5）系統(tǒng)將沉淀的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)共享到數(shù)據(jù)中臺，以便清洗轉(zhuǎn)換后，供其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)使用。以上互動內(nèi)容，在滿足陪伴支撐系統(tǒng)需求的同時，也使得數(shù)據(jù)分析過程和結(jié)果沉淀在數(shù)據(jù)中臺。這樣，一方面當(dāng)系統(tǒng)因業(yè)務(wù)需求進(jìn)行功能調(diào)整時，數(shù)據(jù)分析部分可以復(fù)用。另一方面，已完成的數(shù)據(jù)分析結(jié)果也可共享到其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

2.2系統(tǒng)架構(gòu)

基于數(shù)據(jù)中臺，系統(tǒng)架構(gòu)如圖3所示。主要包含行為指標(biāo)項管理、預(yù)警管理、陪伴體系管理、陪伴內(nèi)容管理、結(jié)果庫管理和行為與陪伴總覽。其中，行為指標(biāo)項管理和預(yù)警管理，主要是進(jìn)行參數(shù)配置和調(diào)整，以支撐數(shù)據(jù)中臺進(jìn)行數(shù)據(jù)分析；其他四個模塊則是基于預(yù)警數(shù)據(jù)開展陪伴的業(yè)務(wù)支撐模塊。行為指標(biāo)項管理主要用于定義學(xué)生行為并進(jìn)行分類，同時指定該指標(biāo)項對應(yīng)的數(shù)據(jù)源頭信息，如食堂就餐次數(shù)、快遞收件次數(shù)、志愿服務(wù)時長等。預(yù)警管理則是在指標(biāo)項的基礎(chǔ)上，配置預(yù)警的具體信息。其中，預(yù)警類型定義了需要預(yù)警的學(xué)生類型，如家庭經(jīng)濟(jì)困難類型、學(xué)業(yè)困難類型等；預(yù)警級別管理則配置各類型對應(yīng)的預(yù)警級別和相應(yīng)的顯示顏色，同時用于匹配相應(yīng)的陪伴體系；預(yù)警條件管理則具體實現(xiàn)預(yù)警內(nèi)容，掛接指標(biāo)項、指標(biāo)字段、默認(rèn)預(yù)警閾值、歸屬預(yù)警類型、歸屬預(yù)警級別等。歸屬預(yù)警類型和預(yù)警級別允許為空，當(dāng)為空時，此預(yù)警條件一般用于構(gòu)建組合型預(yù)警條件；預(yù)警組合管理支持將不同的預(yù)警條件進(jìn)行合并形成新的預(yù)警條件，如一周不在食堂就餐并且一周沒有門禁刷卡記錄，可組合后形成疑似不在校預(yù)警條件；預(yù)警閾值管理主要是向各個學(xué)院開放默認(rèn)閾值的配置，不同學(xué)院可以針對學(xué)院特點配置不同的閾值；預(yù)警周期管理則是用于配置預(yù)警條件的計算周期和同步周期，比如學(xué)生志愿服務(wù)時長預(yù)警是按學(xué)期為單位計算且按學(xué)期同步的、疑似不在校預(yù)警則是按周為單位計算并按天同步的。陪伴體系管理主要用于構(gòu)建服務(wù)于不同類型和不同級別預(yù)警的陪伴內(nèi)容，如家庭經(jīng)濟(jì)困難三級預(yù)警和學(xué)業(yè)困難二級預(yù)警，就對應(yīng)了不同的陪伴體系和方法。其中，陪伴來源管理主要是配置每個陪伴項的數(shù)據(jù)支撐方式，對于已有系統(tǒng)采集的一般選擇系統(tǒng)同步方式，沒有系統(tǒng)采集的則選擇手工錄入的方式。如陪伴項中的給予經(jīng)濟(jì)資助數(shù)據(jù)，來源于資助系統(tǒng)；進(jìn)行感恩誠信教育，則來自輔導(dǎo)員錄入。陪伴內(nèi)容管理是結(jié)合預(yù)警信息和對應(yīng)陪伴體系開展線下陪伴的主要支撐模塊。一般情況下，輔導(dǎo)員發(fā)現(xiàn)預(yù)警信息后，結(jié)合對應(yīng)陪伴體系開展工作并錄入陪伴情況。過程中，對于個別較為特殊的情況，可針對性的調(diào)整預(yù)警周期，如學(xué)生一周后參加比賽，最近需要晚回宿舍，就可以將對應(yīng)的晚歸預(yù)警暫停一周；對于需要重點幫扶和陪伴的學(xué)生，可推薦進(jìn)入結(jié)果庫，方便給予更大的常規(guī)化的陪伴支持。結(jié)果庫管理包含在庫學(xué)生的信息查詢、各類統(tǒng)計以及取消管理。依據(jù)不同類型，結(jié)果庫的學(xué)生數(shù)據(jù)會被共享到不同的系統(tǒng)中，如家庭經(jīng)濟(jì)困難數(shù)據(jù)會共享到資助系統(tǒng)，學(xué)業(yè)困難數(shù)據(jù)會共享到教務(wù)系統(tǒng)，以便形成陪伴合力，助力學(xué)生成長。

3系統(tǒng)實現(xiàn)

3.1流式數(shù)據(jù)處理

在陪伴支撐系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)過程中，除了需要傳統(tǒng)的校內(nèi)業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生的關(guān)系數(shù)據(jù)外，還需要其他類型的數(shù)據(jù)支撐。比如上網(wǎng)行為、人臉識別等流式數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)需要依靠數(shù)據(jù)中臺來完成采集和處理。對于上網(wǎng)行為數(shù)據(jù)，主要使用Flume組件進(jìn)行采集和處理。對于人臉識別數(shù)據(jù)的處理，主要使用Kafka組件。當(dāng)人臉識別系統(tǒng)獲取到人員信息后，調(diào)用Kafka接口，將識別信息送入指定的Topic通道。同時，通過數(shù)據(jù)開發(fā)，將數(shù)據(jù)從消息通道中讀取出來，讀取的過程通過實時調(diào)度的方式運行。這樣，人臉識別的數(shù)據(jù)就可以實時的進(jìn)入數(shù)據(jù)中臺關(guān)系數(shù)據(jù)庫。識別后的數(shù)據(jù)主要包含學(xué)號、識別位置、識別時間等。陪伴支撐系統(tǒng)可通過對位置信息的定義和引用，形成不同的指標(biāo)項。比如：出現(xiàn)在操場附近信息，對應(yīng)于體育鍛煉次數(shù)。由于網(wǎng)絡(luò)日志信息和人臉識別信息數(shù)據(jù)量較大且涉及個人隱私較多，加之陪伴支撐系統(tǒng)中對于此類分析指標(biāo)項主要使用統(tǒng)計數(shù)據(jù)。所以，除歷史數(shù)據(jù)存儲外，在數(shù)據(jù)中臺中另外建立了只存儲7天信息的數(shù)據(jù)表（即，當(dāng)天數(shù)據(jù)進(jìn)入后，刪除7天前的數(shù)據(jù)），具體的數(shù)據(jù)處理從此表中讀取，以天為處理周期統(tǒng)計學(xué)生行為信息。

3.2預(yù)警信息計算

在獲取到系統(tǒng)配置信息后，在數(shù)據(jù)中臺建立了陪伴支撐系統(tǒng)專題庫。在專題庫中一般按照如下的過程進(jìn)行計算：第一步，按照指標(biāo)項配置信息，分項計算每個學(xué)生的數(shù)據(jù)情況；第二步，依據(jù)預(yù)警周期配置，形成需要計算的預(yù)警條件列表；第三步，按照預(yù)警條件配置信息，按學(xué)院計算非組合型預(yù)警條件產(chǎn)生的預(yù)警信息，預(yù)警信息一般包括預(yù)警編號、預(yù)警學(xué)號、預(yù)警信息、預(yù)警時間等；第四步，依據(jù)預(yù)警組合邏輯，按學(xué)院計算組合型預(yù)警條件的預(yù)警信息；第五步，去除掉歸屬預(yù)警類型和歸屬預(yù)警級別為空的預(yù)警條件對應(yīng)的預(yù)警信息；第六步，依據(jù)預(yù)警暫停信息，去除掉對應(yīng)的預(yù)警信息；第七步，依據(jù)各預(yù)警類型對應(yīng)的預(yù)警條件和指標(biāo)項信息，去除掉已在結(jié)果庫中的學(xué)生對應(yīng)的預(yù)警信息。預(yù)警數(shù)據(jù)在經(jīng)過調(diào)度同步到陪伴支撐系統(tǒng)后，也將同步到預(yù)警歷史信息庫中，結(jié)合預(yù)警反饋信息，為進(jìn)一步優(yōu)化指標(biāo)項和預(yù)警條件提供依據(jù)。

3.3學(xué)生綜合信息查詢

學(xué)生綜合信息查詢對于陪伴過程的開展具有重要的支撐價值。在實現(xiàn)過程中，系統(tǒng)匯聚了250多個字段，并將學(xué)生信息分成信息總覽和10個明細(xì)信息，如圖4所示。在數(shù)據(jù)總覽中，主要體現(xiàn)學(xué)生的學(xué)籍信息以及如GPA信息、欠費信息、困難類型、健康狀況和基本描述等重點信息。在明細(xì)信息中主要有家庭信息、第一課堂、第二課堂、錄取信息、目標(biāo)總結(jié)和規(guī)劃、獎懲信息、人際交往、生活行為等。學(xué)生綜合信息查詢有利于學(xué)生工作隊伍快速地對學(xué)生有個初步的了解。尤其是當(dāng)需要引入其他陪伴人員開展線下陪伴的時候，如創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師進(jìn)行創(chuàng)業(yè)輔導(dǎo)時，通過此功能將有效提升陪伴質(zhì)量。圖4學(xué)生綜合信息查詢

3.4陪伴過程管理

在陪伴過程管理的實現(xiàn)過程中，依據(jù)陪伴發(fā)起的源頭不同，分為預(yù)警驅(qū)動和線下陪伴驅(qū)動兩種方式。預(yù)警驅(qū)動，是指依據(jù)預(yù)警信息，有針對性地進(jìn)行陪伴，并反饋預(yù)警結(jié)果和陪伴內(nèi)容。線下陪伴驅(qū)動則是在線下陪伴先發(fā)生后，依據(jù)線下陪伴過程，再線上關(guān)聯(lián)陪伴體系，反饋陪伴內(nèi)容。在預(yù)警驅(qū)動的實現(xiàn)過程中，首先依據(jù)預(yù)警信息，關(guān)聯(lián)其歸屬預(yù)警類型和歸屬預(yù)警級別；然后關(guān)聯(lián)此預(yù)警類型下的其他預(yù)警信息；接著通過預(yù)警類型和級別配置信息，關(guān)聯(lián)到對應(yīng)的陪伴體系；最后在陪伴體系下，搜索對應(yīng)學(xué)生的陪伴記錄，實現(xiàn)的效果如圖5所示。圖5預(yù)警驅(qū)動陪伴管理這樣，用戶在查看一條預(yù)警信息的同時，還可查詢到該同學(xué)同類型其他預(yù)警信息、以及需要提供哪些陪伴內(nèi)容、其他陪伴人員已提供了哪些內(nèi)容、陪伴結(jié)果如何等。這樣，方便反饋預(yù)警結(jié)果、陪伴內(nèi)容和結(jié)論的同時，也有利于后續(xù)有針對性地開展線下陪伴。在線下陪伴驅(qū)動的實現(xiàn)過程中，用戶可直接選擇陪伴的學(xué)生，然后選擇陪伴體系和陪伴項，錄入陪伴內(nèi)容和結(jié)論。考慮到一次線下陪伴會涉及多個類型的陪伴內(nèi)容，因此在實現(xiàn)過程中，陪伴體系和陪伴項都支持多選，系統(tǒng)自動分拆成多條記錄，存儲在不同的陪伴體系中。

4結(jié)語

隨著智慧校園建設(shè)的不斷深入和數(shù)據(jù)中臺的逐步優(yōu)化完善，在基于數(shù)據(jù)中臺構(gòu)建的陪伴支撐系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)賦能的效用將會不斷顯現(xiàn)，同時預(yù)警的反饋信息也將不斷提高預(yù)警準(zhǔn)確性，數(shù)據(jù)的良性循環(huán)將更加有效的支撐個性化、精準(zhǔn)化陪伴的開展，更好的助力學(xué)生成長成才。同時，這也為智慧校園中其他需要數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)支撐的業(yè)務(wù)系統(tǒng)建設(shè)，提供了一定的參考和借鑒。

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作者：王剛 張鵬 趙永杰