De huidige situatie is dat de basis voor informatievoorziening van universiteiten feitelijk is voltooid en de bouwfase is ingegaan van het beter bedienen van docenten, studenten en toepassingen voor scenariobeheer met informatievoorziening.
Momenteel zijn het verzamelen van big data, de overdracht van informatie en de controle over het internet der dingen in de onderwijsruimte, in het proces van lesgeven, het leren tussen leraar en leerling en het gebruik van klaslokalen, urgente kwesties geworden die moeten worden aangepakt. .
Het verzamelen van onderwijsgegevens kan de meest authentieke, nauwkeurige en rijke gegevensbron bieden voor de analyse van big data in het onderwijs, waardoor de gegevensanalyse accuraat en effectief wordt;De communicatie van onderwijsinformatie omvat verschillende aspecten, waaronder wijzigingen in cursusinformatie, aankondigingen van vakanties, klasbezetting, promotie van onderwijsactiviteiten, en informatie over afstuderen, inschrijving en werkgelegenheid.Traditionele meldingsmethoden hebben het probleem van laag-voor-laag-communicatie en een beperkte dekking.Informatisering zou moeten helpen de communicatietentakels te vergroten, communicatieverbindingen te verkleinen en informatieverlies te verminderen, waardoor de transparantie, eerlijkheid en openheid van informatie wordt gewaarborgd;
Als belangrijkste leermiddel zijn het gebruik van hulpbronnen en de controle over het Internet der Dingen in het klaslokaal belangrijke knelpunten geworden in de dienstverlening.Door de hulpbronnensituatie te ontsluiten via een op informatie gebaseerd platform, de IoT-controlekoppeling tot stand te brengen en de mogelijkheden voor exploitatie- en onderhoudsdiensten te verbeteren, kunnen hulpbronnen diensten verlenen aan meer docenten en studenten, en een rol spelen bij de toepassing.
Door een geïntegreerd serviceplatform te bouwen voor de opleiding en het lesgeven van leraren en leerlingen, zullen leerplaninformatie, inschrijvings- en werkgelegenheidsinformatie, vakantie-informatie, de status van leermiddelen en schoolpromotieberichten worden vrijgegeven om hoogfrequente leerscenario's te bereiken, zodat scholen verschillende soorten leerscenario's kunnen waarnemen. servicewerk voor docenten en studenten en het behalen van de verwachte voordelen.
Door een geïntegreerd serviceplatform te bouwen voor de opleiding en het lesgeven van docenten en studenten, zullen we de werking en controle van onderwijsruimte en lesapparatuur verfijnen via IoT, de efficiëntie van de exploitatie en het onderhoud verbeteren, het niveau van de werking en service van de onderwijsgarantie verbeteren en zorgen voor een soepeler uitvoering van onderwijswerk.
Door een geïntegreerd serviceplatform te bouwen voor de opleiding en het lesgeven van docenten en studenten, verzamelen we gegevens over het gedrag van studenten in de klas, nemen we de operationele status van leermiddelen waar en leggen we de basis voor daaropvolgende big data-analyse en operationele waarschuwingen.
Het kan ook een positieve impact hebben op de ontwikkeling van campusinformatisering:
1. Toepassing van gezichtsherkenning
Door de toepassing van gezichtsherkenning binnen het klaslokaal kan de effectiviteit van gezichtsherkenning op de campus op grote schaal worden geverifieerd.Tegelijkertijd kan een hoogwaardige en veilige gezichtsdatabase worden gebouwd om de informatieconstructie van een verenigd datacenter te verbeteren.
2. Verificatie van gegevensconsistentie
Dit platform moet heterogene gegevens uit meerdere bronnen integreren, waaronder academische cursusgegevens, personeelsdossiergegevens, basislocatiegegevens, éénkaartgegevens, examengegevens, enz. Door de implementatie en toepassing van dit platform kan de consistentie en nauwkeurigheid van gegevens worden verbeterd. geverifieerd, waardoor de databasis van de informatieconstructie voortdurend wordt geconsolideerd.
3. Rijke bronnen van big data
Door de constructie van dit platform kan een grote hoeveelheid gegevens over het gedrag van studenten, de ruimtelijke status en gebruiksgegevens worden verzameld, wat rijke en nauwkeurige gegevensbronnen oplevert voor daaropvolgende big data-analyse, waardoor er grotere mogelijkheden ontstaan.
Op dit moment heeft de constructie van informatietechnologie een nieuw concept en een nieuwe vraag ingevoerd.Het ministerie van Onderwijs heeft voorgesteld dat “toepassing de koning is, service de hoogste prioriteit heeft”.Tijdens het proces van de ontwikkeling van informatietechnologie op universiteiten heeft de overgrote meerderheid van de scholen een uniform platform voor identiteitsverificatie gebouwd.Met de ontwikkeling van de informatietechnologie zijn de kenmerken van een uniforme identiteit echter niet langer beperkt tot accounts en wachtwoorden.Campuskaarten, QR-codes, gezichtskenmerken en andere biometrische herkenningskenmerken worden langzamerhand op grote schaal gebruikt op de campus.
Bij de toepassing van informatietechnologie op universiteiten is identiteitsherkenning in verschillende scenario's toegepast: klaslokalen, slaapzalen, onderwijsgebouwen, opleidingsgebouwen, kantoorgebouwen, bibliotheken, kantines, sportlocaties en zelfs schoolingangen.Elk toepassingsscenario is onafhankelijk, maar onderling verbonden, waardoor een samenwerkingsverband nodig is om efficiënt beheer en diensten te realiseren.Met de verandering van campusconcepten neemt de vraag naar embedded services toe.
In het proces van het opbouwen van big data op universiteiten zal de rol van big data in de toekomstige bedrijfsvoering en het beheer van campussen zeer belangrijk zijn.De grootste uitdaging ligt in het verzamelen van gegevens, maar er zijn twee problemen bij het constructieproces:
Unificatie van gegevens en accumulatie van gegevens.
Om historische redenen op de lange termijn zijn gegevens verspreid over verschillende systemen en van elkaar geïsoleerd.Zelfs als de school een uniform datacenter heeft opgezet, kan dit resulteren in een hoop vervuilde en onopgeschoonde gegevens als gevolg van een gebrek aan inzicht in de activiteiten van elke afdeling, waardoor het moeilijk wordt om resultaten naar praktische toepassingen te brengen.Door het opzetten van een slim klassenidentificatiesysteem worden de personeelsgegevens, de afdelingsorganisatiestructuur, cursusgegevens, één kaartgegevens en gezichtsgegevens van de school verenigd. Uniforme matching van heterogene gegevens van meerdere partijen en verificatie van de nauwkeurigheid van de gegevens door middel van praktische toepassingspresentatie, uiteindelijk het voltooien van het opschonen en unificeren van gegevens.
Gegevensverzameling
Wat het dagelijks gedrag van leerlingen betreft, zijn de gegevens over klasgedrag en de gegevens over het binnenkomen en verlaten van een locatie relatief groot, compleet en betrouwbaar.Vanuit het perspectief van de constructie van big data-platforms zijn het bouwen van toepassingen voor identiteitsherkenning en het verzamelen van gedragsgegevens noodzakelijke vereisten geworden.
De algehele oplossing kan worden onderverdeeld in verschillende belangrijke systemen: academisch aanwezigheidsbeheersysteem, planningbeheersysteem, informatievrijgavebeheersysteem, realtime toegangscontrolebeheersysteem, slim examenbeheersysteem, beheersysteem voor reparatie van apparatuur en beheersysteem voor locatieafspraken, gecombineerd met een datamonitoringsysteem op groot scherm en verschillende mobiele applicatieterminals.
De herkenningsmethode voor gezichtsherkenning is voornamelijk gebaseerd op campuskaarten, die het scannen van QR-codes en uitbreiding van gezichtsherkenning ondersteunen (geïmplementeerd met smart class-kaarten).
Het uitgebreid verbeteren van de openbare basisdienstmogelijkheden op het gebied van informatietechnologie, het bouwen van een alomvattend systeem voor het delen van gegevens, het bevorderen van de constructie van onderwijsplatforms voor informatietechnologie, het verbeteren van de mogelijkheden voor netwerkbeveiligingscontrole en het ondersteunen van de innovatieve ontwikkeling van de school.
Shandong Well Data Co., Ltd., een professionele fabrikant van intelligente identificatiehardware sinds 1997, ondersteunt ODM, OEM en diverse aanpassingen volgens de eisen van de klant.We zijn toegewijd aan de ID-identificatietechnologie, zoals biometrie, vingerafdruk, kaart, gezicht, geïntegreerd met draadloze technologie en onderzoek, productie, verkoop van intelligente identificatieterminals zoals tijdregistratie, toegangscontrole, gezichts- en temperatuurdetectie voor COVID-19 enz. ..
We kunnen SDK en API leveren, en zelfs aangepaste SDK, ter ondersteuning van het terminalontwerp van de klant.We hopen oprecht met alle gebruikers, systeemintegratoren, softwareontwikkelaars en distributeurs in de wereld samen te werken om een win-win-samenwerking te realiseren en een prachtige toekomst te creëren.
Oprichtingsdatum: 1997 Lijsttijd: 2015 (voorraadcode nieuwe derde raad 833552) Bedrijfskwalificatie: nationale hightech onderneming, onderneming met dubbele softwarecertificering, beroemde merkonderneming, Shandong enterprise technology center, Shandong onzichtbare kampioensonderneming.Bedrijfsgrootte: het bedrijf heeft meer dan 150 medewerkers, 80 R&D-ingenieurs en meer dan 30 experts.Kerncapaciteiten: hardwareontwikkeling, OEM ODM en maatwerk, onderzoek en ontwikkeling van softwaretechnologie, gepersonaliseerde productontwikkeling en servicevermogen.