「智慧校园」智慧校园建设中的数据技术优化，2010年，在信息化“十二五”整体规划中，浙大首先明确提出“智慧校园”定义;2018年6月，我国精细化管理联合会公布了国家行业标准《智慧校园总体框架(GBT36342-2018)》。近些年尤其是近几年来，愈来愈多的高等院校下手推动智慧校园管理方法信息系统软件建设，且大多数获得了不错的运用实际效果。但在走访调查了几家弟兄高等院校后，大家发觉高等院校智慧校园建设在数据技术性层面还存有一些关联性的难题，必须进一步提升，提升的目标与途径实际能够归纳为下列五个层面。

1目标导向性的数据采集技术性

「智慧校园」智慧校园建设中的数据技术优化，智慧校园整体架构一般选用云计算架构，分成基础设施建设层、支撑点服务平台层、应用平台层、信息门户网层和安全性保障机制等。智慧校园的整体目标是完成院校课堂教学、服务管理等各层面的高效率智能化系统，分目标包含协同办公系统、课程管理、科研管理、人力资源管理、教学管理、财务会计与投资管理等层面的聪慧化。

大部分高等院校的智慧校园建设选用了授权委托方式，委托方大多数是IT领域的企业，他们有技术性层面的优点，因而在基础设施建设层和支撑点服务平台层建设层面得天独厚。但智慧校园的运用行为主体是院校，院校做为受托人务必充足参加智慧校园建设全过程，而参加这一全过程的重中之重便是要向委托方精确描述智慧校园的建设目标。

智慧校园系统软件的目标设置，理应是一个多种嵌入的目标管理体系。目标管理体系由上而下由整体目标、分目标和实行目标三个层级组成。各个目标中间的关联是上级领导目标推动下属目标，下属目标的完成为上级领导目标出示确保。

高等院校在智慧校园建设中，最先要精确地描述智慧校园建设目标管理体系，关键是层级制目标叙述要实际清楚。归根结底，智慧校园是以数据技术性为基本的管理方法信息系统软件，数据采集是智慧校园充分发挥的基本，但收集什么数据理应以目标为导向性。

做为数据采集导向性的目标是层级制目标，也就是实际目标，如课程管理这一分目标就可以细分化为学员出勤、第二课堂与见习管理方法等实行目标，数据采集理应考虑实行目标完成的必须。实行目标越清楚越实际，相匹配的数据采集每日任务也就越清楚实际。

许多高等院校在推动智慧校园建设全过程中，通常与委托方沟通交流不够，早期提前准备也不足充足，目标描述尤其是层级制目标描述不足全方位、不足清楚，造成 智慧校园系统软件在具体运作中功效受到限制。因而，院校推动智慧校园建设的重中之重是充分发挥院校各工作部门、各教职工的能动性，清楚搭建智慧校园建设目标管理体系，尤其是明确各实行目标，并与委托企业充足沟通交流，让委托方充足了解院校智慧校园建设的各目标点。

2通联兼容的数据存储技术性

「智慧校园」智慧校园建设中的数据技术优化，大部分高等院校的智慧校园建设是在2015年之后，先前各高等院校早已普遍应用各种各样信息智能管理系统，如科学研究智能管理系统、课堂教学智能管理系统、学员智能管理系统与会计智能管理系统这些，仅仅在这个环节各系统软件单独运作，各系统软件数据库未完成互相中国联通。数据库中间的独立同分布，比较严重牵制了校园内管理方法的智能化系统水平，扩大了运作成本费。不一样单位同样的信息要求必须反复申报，这给老师和学员产生了巨大的困惑;另外数据库中间的独立同分布也牵制了数据的发掘与运用，由于不一样的数据组成能够造成新的能用信息。

智慧校园的建设以现有的信息智能管理系统为基本，在其中一个关键每日任务便是摆脱各系统软件中间的信息隔断，从各数据库展现的信息荒岛情况变换至各数据库中间的信息通联。完成的途径便是建设管理中心数据系统软件，管理中心数据系统软件与现有各系统软件互相通联，能够提取原来各系统软件的全部数据，完成各系统软件数据的共享资源。自然，管理中心数据系统软件在数据采集层面還是一个对外开放的系统软件，它除开从现有系统软件获取数据，还可以立即入录或捕获数据。

完成数据通联要以数据兼容为基本。这儿常说的数据兼容并不是指数据库中间的技术性兼容只是指数据的內容兼容，在电子信息技术迅猛发展的今日，数据库中间的技术性兼容一般是非常容易完成的。但各高等院校在数据管理方法实践活动中，都是会遭遇那样一个难题，同一个数据在原来不一样系统软件中入录时入录的內容存有分歧。举一个更为普遍的事例，如“在校生数”，教务部在入录时通常以学籍档案总数为规范，学员处于入录时通常以“必须具体管理方法”的总数为规范，这些保存学籍档案的学员通常未被统计分析进来，这就造成 2个单位2个系统软件入录数据的不统一。处理这一难题，有两根可选途径：一是统一同一数据的统计口径;二是对数据授予更精确的界定，如对于学员数在不一样系统软件錄时尚给与不一样的数据名，教务部入录时数据名叫学员数(学籍状态)、教务处入录时数据名叫学员数(在学校)。

完成数据通联的管理中心数据系统软件建设大量的是一个技术性难题，完成数据內容兼容大量必须的细心与细腻。技术性与细心细腻的结合才可以真实铸就智慧校园。

3便于发掘的数据应用技术

智慧校园以数据集成化技术性为基本，根据多种多样方法开展的数据采集、数据储存及其数据汇源与归类是为了更好地事后的数据发掘与运用。显而易见，数据的运用可简易区划为初始数据的立即应用和数据的发掘运用。

初始数据的立即应用是大家应用智慧校园智能管理系统时一种更为普遍的运用方式，它广泛运用于各种各样汇报编写、表格申报和标书制作。如我们在申请科研项目时，必须填好参加者的研究成果信息，这种信息做为初始数据储存于数据管理中心，我们可以根据智慧校园系统软件，键入参加者名字和研究成果做为查找的关键字，获取数据立即应用。自然，智慧校园系统软件还能够以查找为基本立即开展数据消息推送。

数据的发掘运用是更高級的数据运用方式，它以初始数据为基本根据数据剖析与数据结合等技术性发掘出更多方面的能用信息，数据发掘技术性在智慧校园智能管理系统中理应获得更为普遍的运用。一个学员假如持续五天沒有在高校食堂的刷信用卡纪录，很有可能代表着在学校外定居或离开院校;一个学员持续五天上网时间(扣减上学术网站時间)很有可能代表着上网成瘾这些。这类根据好几个数据组成拓宽出去的信息针对学校管理制度实际意义重特大，它能够让院校管理者有目的性地立即干预，开展合理干涉，避免 不良影响的产生或推动管理方法向着更为合理的方位发展趋势。

4标准有效的数据受权技术性

依据数据蕴涵的信息是不是涉及到私人信息，能够将数据简易区划为隐私保护类数据和非隐私保护类数据。非隐私保护类数据就是指能够根据公布方式获得的数据信息，针对高等院校来讲，老师发布的研究成果、批准项目立项的科研项目及其科学研究得奖等信息，能够根据中国知网、通告或公示等公布途径得到 ，这种信息理应看作非隐私保护类信息;老师的联系电话、身份证号、学员上网时间纪录等不能根据公布方式得到 的信息均应看作隐私保护类信息。院校在建设智慧校园的全过程中，就理应依据所收集的数据特性，将数据分成隐私保护和非隐私保护两大种类。针对非隐私保护类数据可受权申请办理应用行为主体立即选用。

针对隐私保护类数据必须标准数据应用受权。在实际运作中，可将数据应用行为主体区划为企业行为主体与本人行为主体。如学校管理制度单位做为企业行为主体要收集数据履行一切正常的管理职责，能够立即启用隐私保护类数据，但启用时理应让启用人最先作出保密性服务承诺，即启用隐私保护类数据时，系统软件会提醒“我承诺：数据仅用以管理方法主要用途，应用人不可在别的范畴散播或移作它用”，应用人点一下愿意后，就可以开展数据采集与应用。但本人行为主体必须应用别人的隐私保护类数据，则理应历经服务承诺、受权，才可以进到数据应用环节。例如老师在申请课题研究时，必须获得参加人的身份证号、手机号等隐私保护类信息，最先要服务承诺所选用的数据仅用以课题申报，不可散播或移作它用;服务承诺后，系统软件会立即连接數据收集目标，传出例如“XXX申请课题研究必须选用您的身份证号与手机上联系电话，您是不是愿意”的信息提醒，待数据采集目标愿意后，系统软件会全自动提醒申请办理数据应用人得到 数据应用受权的信息，数据应用优秀人才能够收集隐私保护类数据。

简单点来说，非隐私保护类数据具备对外开放特性，可受权各种行为主体立即选用;隐私保护类数据的应用要得到 数据采集目标的愿意，历经数据应用申请办理、服务承诺、收集目标愿意等程序流程，才能够进行数据的收集与应用。各院校在智慧校园建设的全过程中，理应创建“数据采集与应用标准”。

5动态性演变的数据管理方法技术性

智慧校园建设是一个长期性的全过程，不太可能一蹴而就。换句话说，学校管理制度“沒有最聪慧，仅有更聪慧”。院校在推动智慧校园建设的全过程中，理应持续检查数据管理工作存在的不足，动态性改善与提升。

数据管理方法技术性的提升理应遵循基础的管理学原理，实行PDCA循环系统。依照方案(Plan)、实行(Do)、检查(Check)和意见反馈(Act)这四个基础程序流程，将取得成功的作法列入下一步的行動规范，将失败的作法留待下一循环系统去处理。这一方式方法是质量控制的基础方式，也是院校高品质推动智慧校园建设的一般规律性。