周 亮,屠斐正
(寧波幼兒師范高等??茖W(xué)校 網(wǎng)絡(luò)信息中心,浙江 寧波 315336)
在我國高等教育發(fā)展的前期過程中,蘇聯(lián)發(fā)展模式對(duì)我國的高等教育產(chǎn)生了決定性影響。新中國成立后,我國進(jìn)行了高校的體系調(diào)整,將高等學(xué)校的發(fā)展納入到國家計(jì)劃經(jīng)濟(jì)的統(tǒng)一管理之中,從而使高等教育部門成為了服務(wù)于國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要組成部分。在計(jì)劃經(jīng)濟(jì)時(shí)期,為適應(yīng)于經(jīng)濟(jì)建設(shè)的要求,我國建立了大量的高等院校,但也逐步顯現(xiàn)出管理理念陳舊的問題。在計(jì)劃經(jīng)濟(jì)時(shí)代,國家對(duì)于高校的管理具有濃厚的行政權(quán)力主導(dǎo)的色彩。高校需要嚴(yán)格服從國家的教育計(jì)劃安排,高校中各個(gè)部門同樣要嚴(yán)格服從學(xué)校的管理。在這種理念指導(dǎo)下,高校管理體系以及高校內(nèi)部管理都缺乏足夠的自主性和靈活性。
數(shù)字化改革背景下的高校校園大腦(以下簡稱校園大腦)建設(shè)是新發(fā)展階段校園管理者和師生對(duì)校園數(shù)字化建設(shè)提出的新期望、新要求,如教育服務(wù)優(yōu)質(zhì)化、教育治理精細(xì)化、教育教學(xué)精準(zhǔn)化、教育決策科學(xué)化等。高校發(fā)展內(nèi)涵的拓展和升級(jí),從數(shù)字賦能到制度重塑,是建立在網(wǎng)絡(luò)化、信息化和智能化基礎(chǔ)上,校園大腦的探索研究使技術(shù)理性向制度理性的新跨越,是高校數(shù)字化轉(zhuǎn)型為引領(lǐng)的重點(diǎn)突破,也是高校新發(fā)展階段全面深化改革的總抓手。因此,校園大腦建設(shè)的探索和研究對(duì)于撬動(dòng)全方位、全過程、全領(lǐng)域的高校數(shù)字化改革、重塑校園物理空間和信息空間新載體具有非常重要的促進(jìn)作用。
校園大腦是高校信息化的高級(jí)形態(tài),構(gòu)建校園大腦,是對(duì)校園的人、物、各業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行全面連接,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全融合、狀態(tài)全可視、業(yè)務(wù)全可管、時(shí)間全可控,使校園更安全、高效舒適、運(yùn)營成本更低、持續(xù)卓越運(yùn)營和治理。校園大腦如同人類大腦,具備理解、交互、分析、計(jì)算、決策等能力,能夠滿足數(shù)字化校園管理的需要。因此校園大腦重點(diǎn)開展三大關(guān)鍵技術(shù)的研究和實(shí)踐:支撐多源異構(gòu)感知數(shù)據(jù)的校園數(shù)據(jù)匯聚中心、提供智能分析的大數(shù)據(jù)能力引擎、構(gòu)建多樣化應(yīng)用需求的實(shí)踐平臺(tái)。通過“實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)感知(采集)→數(shù)據(jù)智能處理→模型學(xué)習(xí)訓(xùn)練→智能服務(wù)應(yīng)用”這個(gè)技術(shù)路線,實(shí)現(xiàn)校園大腦的研究和建設(shè)。校園大腦有以下特點(diǎn):
全面有效的數(shù)據(jù)采集是發(fā)揮數(shù)據(jù)的整體效應(yīng)、實(shí)現(xiàn)智慧化服務(wù)的前提基礎(chǔ)。當(dāng)前高校普遍已經(jīng)建成眾多信息化業(yè)務(wù)系統(tǒng),各業(yè)務(wù)系統(tǒng)由于功能和架構(gòu)的不同,因此產(chǎn)生數(shù)據(jù)的類型不同、數(shù)據(jù)的表示不同、管理數(shù)據(jù)的軟件不同,以及系統(tǒng)運(yùn)行的環(huán)境不同,因此各系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫存在很大的差異。要進(jìn)行全面數(shù)據(jù)采集不僅要能訪問應(yīng)用程序來源(比如關(guān)系數(shù)據(jù)庫),還要能訪問各類格式的辦公文檔、XML、HTML、各類報(bào)表、圖片和音頻、視頻信息等。
目前對(duì)校園數(shù)據(jù)的使用僅停留于數(shù)據(jù)展示和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),缺乏對(duì)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性分析和智慧化應(yīng)用。如何在校園數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)上,利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù),針對(duì)校園管理、人才培養(yǎng)、科學(xué)研究等主題建立智能業(yè)務(wù)模型,基于數(shù)據(jù)模仿人類大腦對(duì)各類校園場景進(jìn)行理解、分析學(xué)習(xí)、智能決策,建立針對(duì)各種應(yīng)用場景的模型能力庫,并進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)校園大腦中數(shù)據(jù)模型與深度學(xué)習(xí)算法的融合學(xué)習(xí),不斷提升大數(shù)據(jù)能力引擎的計(jì)算能力、可擴(kuò)展性等。
現(xiàn)有校園服務(wù)的應(yīng)用場景基本是被動(dòng)式的查詢、統(tǒng)計(jì)服務(wù),以及簡單的交互服務(wù)等,而實(shí)際師生及管理者需要的并不是簡單的交互服務(wù),更需要主動(dòng)式的智能化服務(wù)。在海量異構(gòu)校園數(shù)據(jù)中心及智能分析大數(shù)據(jù)能力引擎的基礎(chǔ)上,構(gòu)建滿足多樣化應(yīng)用需求的服務(wù)平臺(tái)將是校園大腦建設(shè)的核心目標(biāo)。探索通過智能分析引擎實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的語義化分析、對(duì)數(shù)據(jù)粒度的精準(zhǔn)跟蹤、對(duì)不同應(yīng)用場景的精智服務(wù)也將是校園建設(shè)的特點(diǎn)之一。
校園大腦智能服務(wù)能力依托對(duì)高校對(duì)于數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘,而高校校園數(shù)據(jù)又需要在具體的服務(wù)場景下發(fā)揮價(jià)值。對(duì)服務(wù)對(duì)象進(jìn)行分類主要可分為三類:學(xué)生、教師、管理者。為上述服務(wù)對(duì)象設(shè)計(jì)若干個(gè)典型場景進(jìn)行研究開發(fā),形成一定的智能服務(wù)能力??筛鶕?jù)用戶咨詢的問題,通過智能分析判斷,向提問者推送圖片、文字說明、鏈接、應(yīng)用程序、地圖、文檔等多種內(nèi)容形式信息。
1.招生咨詢。提供招生政策、新生入學(xué)注意事項(xiàng)等信息的智能推送。
2.學(xué)習(xí)咨詢??梢酝ㄟ^語音查詢自己的學(xué)習(xí)成績、排課情況和選課情況,并且可以提供個(gè)人學(xué)習(xí)情況的分析。
3.畢業(yè)咨詢。提供畢業(yè)流程、校園招聘信息、個(gè)人成績信息、個(gè)人獎(jiǎng)懲信息等信息數(shù)據(jù)。
4.生活資訊。提供校園基本的生活服務(wù)設(shè)施的信息查詢。
表1 校園大腦主要建設(shè)內(nèi)容
5.校園信息??刹樵兞私庑@的布局,主要建筑功能信息,教學(xué)樓及房間的查詢及導(dǎo)航。
1.辦事流程。提供學(xué)校主要辦事流程的智能推送,根據(jù)用戶咨詢的問題,通過智能分析判斷,推送圖片、文字說明、鏈接、應(yīng)用程序、地圖、文檔等多種內(nèi)容形式信息,并可以通過跳轉(zhuǎn)打開其他應(yīng)用程序。
2.職業(yè)發(fā)展。教師可通過向大腦查詢職稱評(píng)定政策、個(gè)人培訓(xùn)等內(nèi)容,系統(tǒng)將根據(jù)教師的情況推送適合自身情況的相關(guān)信息。
3.學(xué)生查詢。學(xué)生的信息查詢有一定的權(quán)限設(shè)置,教師可以查詢有權(quán)訪問的學(xué)生情況,包括學(xué)生的成績、獎(jiǎng)懲,或者班級(jí)的整體情況分析等。
1.校園資產(chǎn)??刹樵冃@建筑的主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo),比如樓宇的建筑面積、建設(shè)時(shí)間、投資、內(nèi)部主要功能設(shè)施等信息。
2.教學(xué)管理??梢粤私庑@的開課情況,教室的使用情況等信息。
3.校園安全??梢赃h(yuǎn)程調(diào)取監(jiān)控。
4.教職工情況查詢。查詢了解教職工的綜合統(tǒng)計(jì)評(píng)價(jià)信息,以及具體某一個(gè)教職工的信息,并可以調(diào)取其他評(píng)價(jià)系統(tǒng),提供更完善的教職工信息。
5.學(xué)生人才培養(yǎng)。查詢了解整體學(xué)生的綜合統(tǒng)計(jì)評(píng)價(jià)信息,以及具體某一個(gè)學(xué)生、某一個(gè)專業(yè)和班級(jí)的信息,并可以調(diào)取其他評(píng)價(jià)系統(tǒng),提供更完善的學(xué)生信息。
在現(xiàn)有規(guī)劃主題的基礎(chǔ)上,系統(tǒng)設(shè)計(jì)需要支持對(duì)主題的快速、便捷擴(kuò)展,包括對(duì)現(xiàn)有主題內(nèi)容的擴(kuò)展和其他主題的增加。
服務(wù)的本質(zhì)是“能否真正及時(shí)、準(zhǔn)確地判斷用戶的需求”,這個(gè)判斷的依據(jù)就是“用戶刻畫能力”。當(dāng)校園大腦智能中樞應(yīng)可以準(zhǔn)確地判斷出何時(shí)、何地、何人、在做什么、會(huì)做什么的時(shí)候,將所有的服務(wù)將有的放矢,不僅僅實(shí)現(xiàn)成本最低,而且能實(shí)現(xiàn)效果最佳。對(duì)此,基于校園異構(gòu)大數(shù)據(jù)的智能分析最有可能顛覆的是面向管理者和師生的智能服務(wù),只要服務(wù)的對(duì)象是“人”,大數(shù)據(jù)的智能分析就能提供最佳的推薦,從而提升服務(wù)的品質(zhì)。
人才培養(yǎng)的特色和適切性,對(duì)高校自身和社會(huì)發(fā)展都具有重要的意義。優(yōu)良的人才培養(yǎng)體系是高等學(xué)校得以持續(xù)發(fā)展教育的命脈,做好人才培養(yǎng)體系的評(píng)價(jià)對(duì)于改善高校教學(xué)工作、促進(jìn)高校培養(yǎng)模式不斷轉(zhuǎn)變,具有重要意義。由于人才培養(yǎng)質(zhì)量受到多種因素的共同作用,建立合適的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)模型是保證評(píng)價(jià)結(jié)果準(zhǔn)確性的前提。
整個(gè)校園大腦的建設(shè)應(yīng)充分挖掘教育數(shù)據(jù)價(jià)值、數(shù)據(jù)賦能為目標(biāo),基于學(xué)生的課外實(shí)踐課堂、知識(shí)課堂、創(chuàng)新課堂等數(shù)據(jù),從學(xué)生的思想道德、知識(shí)素養(yǎng)、創(chuàng)新實(shí)踐、人才培養(yǎng)質(zhì)量等維度對(duì)人才培養(yǎng)體系進(jìn)行評(píng)價(jià),并建立相應(yīng)的評(píng)價(jià)模型。
面對(duì)打造中國特色、世界一流的高職學(xué)校和專業(yè)群的改革任務(wù),按照項(xiàng)目預(yù)期完成建設(shè)目標(biāo)、達(dá)成項(xiàng)目績效,關(guān)鍵在于提升教師隊(duì)伍能力和建立長遠(yuǎn)的師資發(fā)展規(guī)劃。
為了更加科學(xué)地制定明確的職業(yè)能力提升計(jì)劃,需要對(duì)教師現(xiàn)有的綜合能力和素質(zhì)進(jìn)行客觀地評(píng)價(jià),從師德素養(yǎng)、思政教育能力、教學(xué)能力、專業(yè)建設(shè)能力、社會(huì)服務(wù)能力、國際化能力六個(gè)維度,根據(jù)已有的教師個(gè)人數(shù)據(jù),建立教師能力評(píng)估模型,抽取教師個(gè)人能力圖譜,個(gè)性化地制定能力提升途徑,打造出一支高水平教師隊(duì)伍,實(shí)現(xiàn)學(xué)校師資能力提升的可持續(xù)發(fā)展。
校園大腦的建設(shè)應(yīng)提供大數(shù)據(jù)分析引擎、基于分布式內(nèi)存的大規(guī)模并行處理框架,以及基于國產(chǎn)化AI 芯片的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái),從而大大提高大數(shù)據(jù)分析性能。
整個(gè)平臺(tái)可通過Hadoop 或其他可提供可靠存儲(chǔ)HDFS 以及MapReduce 編程范式進(jìn)行大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)。通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的質(zhì)量進(jìn)行分析,剔除噪聲數(shù)據(jù),保證分析結(jié)果的正確性與準(zhǔn)確性。通過Hbase 實(shí)現(xiàn)大規(guī)模分布式NoSQL 數(shù)據(jù)庫,提供隨機(jī)存取大量的非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù),為異構(gòu)感知數(shù)據(jù)庫、業(yè)務(wù)知識(shí)庫等提供結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理能力。
另外,校園大腦的建設(shè)中擬基于隱含馬爾可夫模型、BILSTM+CRF 等設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)知識(shí)提取和表達(dá)模型。CRF 是一種常用的序列標(biāo)注算法,可用于詞性標(biāo)注,分詞,命名實(shí)體識(shí)別等任務(wù)。BiLSTM+CRF 是目前比較流行的序列標(biāo)注算法,其將BiLSTM 和CRF 結(jié)合在一起,使模型即可以像CRF 一樣考慮序列前后之間的關(guān)聯(lián)性,又可以擁有LSTM 的特征抽取及擬合能力。在Elastic Search基礎(chǔ)上搭建基于語義理解的服務(wù)推薦系統(tǒng),開展關(guān)鍵語義抽取技術(shù)研究,構(gòu)建面向校園場景的自然語言語義問答基礎(chǔ)模型和知識(shí)檢索路徑。
由于校園大腦的研究涉及項(xiàng)目實(shí)施、理論研究、校園大腦關(guān)鍵技術(shù)的研究和實(shí)踐建設(shè)驗(yàn)證等內(nèi)容,因此可能存在以下困難:
1.校園大腦建設(shè)的工作量比較大,分階段實(shí)施,整個(gè)服務(wù)周期長,需要各方保障時(shí)間和精力足夠投入,需要盡可能避免因承建方核心人員調(diào)動(dòng)而引起的項(xiàng)目實(shí)施脫節(jié)。
2.典型智慧化服務(wù)應(yīng)用的實(shí)踐驗(yàn)證需要一定周期的積累和完善才能產(chǎn)生成果,需要校方領(lǐng)導(dǎo)層堅(jiān)決執(zhí)行,參與各方和相關(guān)系統(tǒng)高效協(xié)同配合。
3.校園大腦的建設(shè)目前尚未形成一套完整可復(fù)制的方案,實(shí)際在建設(shè)過程中可能還需要不斷的進(jìn)行探索,完善項(xiàng)目方案。
校園大腦的建設(shè)是建立在學(xué)校網(wǎng)絡(luò)化、信息化和智能化基礎(chǔ)上,是學(xué)校數(shù)字化轉(zhuǎn)型為引領(lǐng)的重點(diǎn)突破,也是學(xué)校新發(fā)展階段全面深化改革的總抓手。通過校園大腦的建設(shè),對(duì)于撬動(dòng)全方位、全過程、全領(lǐng)域的高校數(shù)字化改革、重塑校園物理空間和信息空間新載體具有非常重要的促進(jìn)作用,使學(xué)校信息化建設(shè)從管理信息化向服務(wù)信息化轉(zhuǎn)變,奠定了數(shù)字化改革的可持續(xù)發(fā)展。