Mevcut durum, üniversitelerin bilgilendirme temellerinin temel olarak tamamlanmış, bilgilendirme ile öğretmen, öğrenci ve senaryo yönetimi uygulamalarının daha iyi hizmet vermesinin inşa aşamasına girilmesidir.
Günümüzde öğretme, öğretmen-öğrenci öğrenimi ve sınıf kullanımı sürecinde, büyük verinin toplanması, bilginin aktarımı ve öğretim alanındaki Nesnelerin İnternetinin kontrolü, yüzleşilmesi gereken acil sorunlar haline gelmiştir. .
Öğretim verilerinin toplanması, büyük verilerin öğretilmesinin analizi için en özgün, doğru ve zengin veri kaynağını sağlayabilir, böylece veri analizini doğru ve etkili hale getirebilir;Öğretim bilgilerinin iletilmesi, kurs bilgilerindeki değişiklikler, tatil bildirimleri, sınıf doluluğu, öğretim faaliyetlerinin teşviki ve mezuniyet, kayıt ve istihdam bilgileri dahil olmak üzere çeşitli hususları kapsar.Geleneksel bildirim yöntemlerinde katman katman iletişim ve dar kapsama sorunu vardır.Bilgilendirme, iletişim dokunaçlarını artırmaya, iletişim bağlantılarını azaltmaya ve bilgi kaybını azaltmaya yardımcı olmalı, böylece bilginin şeffaflığını, adaletini ve açıklığını sağlamalıdır;
En temel öğretim kaynağı olarak kaynakların kullanımı ve sınıf içindeki Nesnelerin İnterneti'nin kontrolü, hizmet yeteneklerinde temel darboğazlar haline geldi.Kaynak durumunu bilgi tabanlı bir platform aracılığıyla açarak, IoT kontrol bağlantısı kurarak ve işletme ve bakım hizmeti yeteneklerini geliştirerek kaynaklar, uygulamada rol oynayarak daha fazla öğretmene ve öğrenciye hizmet sağlayabilir.
Öğretmen ve öğrenci eğitimi ve öğretimi için entegre bir hizmet platformu oluşturularak, yüksek frekanslı öğrenme senaryolarına ulaşmak için müfredat bilgileri, kayıt ve istihdam bilgileri, tatil bilgileri, öğrenme kaynağı durumu ve okul tanıtım duyuruları yayınlanacak ve okulların çeşitli öğrenme senaryolarını algılayabilmeleri sağlanacaktır. öğretmenler ve öğrenciler için hizmet çalışmaları yapmak ve beklenen faydaları elde etmek.
Öğretmen ve öğrenci eğitimi ve öğretimi için entegre bir hizmet platformu oluşturarak, IoT aracılığıyla öğretim alanı ve öğretim ekipmanının işletimini ve kontrolünü iyileştireceğiz, işletme ve bakım verimliliğini artıracağız, öğretim garantili işletim ve hizmet düzeyini iyileştireceğiz ve daha sorunsuz bir eğitim sunacağız. öğretim çalışmalarının uygulanması.
Öğretmen ve öğrenci eğitimi ve öğretimi için entegre bir hizmet platformu oluşturarak, öğrencilerin sınıftaki davranışları hakkında veri topluyor, öğretim kaynaklarının operasyonel durumunu algılıyor ve sonraki büyük veri analizi ve operasyonel uyarı için temel oluşturuyoruz.
Kampüs bilgilendirmesinin gelişimi üzerinde de olumlu bir etkisi olabilir:
1. Yüz Tanıma Uygulaması
Yüz tanımanın sınıfta uygulanması yoluyla yüz tanımanın kampüsteki etkinliği büyük ölçekte doğrulanabilir.Aynı zamanda, birleşik bir veri merkezinin bilgi yapısını iyileştirmek için yüksek kaliteli ve güvenli bir yüz veritabanı oluşturulabilir.
2. Veri tutarlılığının doğrulanması
Bu platformun akademik ders verileri, personel dosya verileri, temel mekan verileri, tek kart verileri, sınav verileri vb. dahil olmak üzere çok kaynaklı heterojen verileri entegre etmesi gerekmektedir. Bu platformun uygulanması ve uygulanması yoluyla verilerin tutarlılığı ve doğruluğu sağlanabilir. doğrulanmış ve böylece bilgi yapısının veri temeli sürekli olarak sağlamlaştırılmıştır.
3. Zengin büyük veri kaynakları
Bu platformun inşası sayesinde büyük miktarda öğrenci davranışı verisi, mekansal durum ve kullanım verisi toplanarak daha sonraki büyük veri analizi için zengin ve doğru veri kaynakları sağlanarak daha büyük olanaklar sağlanabilir.
Günümüzde bilgi teknolojilerinin inşası yeni bir kavram ve talep içerisine girmiştir.Milli Eğitim Bakanlığı “başvuru kraldır, hizmet en önceliklidir” önerisinde bulundu.Üniversitelerde bilgi teknolojisinin inşası sürecinde okulların büyük çoğunluğu birleşik bir kimlik doğrulama platformu oluşturmuştur.Ancak bilgi teknolojisinin gelişmesiyle birlikte birleşik kimliğin özellikleri artık hesaplar ve şifrelerle sınırlı değil.Kampüs kartları, QR kodları, yüz özellikleri ve diğer biyometrik tanıma özellikleri kampüste giderek yaygınlaşmaktadır.
Üniversitelerde bilgi teknolojisinin uygulanmasında kimlik tanıma çeşitli senaryolarda uygulanmıştır: derslikler, yurtlar, eğitim binaları, eğitim binaları, ofis binaları, kütüphaneler, kantinler, spor salonları ve hatta okul girişleri.Her uygulama senaryosu bağımsızdır ancak birbiriyle ilişkilidir ve verimli yönetim ve hizmetlere ulaşmak için işbirliğine dayalı bir bağlantı gerektirir.Kampüs konseptlerinin değişmesiyle birlikte gömülü hizmetlere olan talep de artıyor.
Üniversitelerde büyük verinin oluşturulması sürecinde büyük verinin gelecekteki kampüs operasyonları ve yönetiminde rolü çok önemli olacaktır.En büyük zorluk veri toplamada yatıyor ancak inşaat sürecinde iki zorluk var:
Verilerin birleştirilmesi ve veri birikimi.
Uzun vadeli tarihsel nedenlerden dolayı veriler çeşitli sistemlere dağılmış ve birbirlerinden izole edilmiştir.Okul birleşik bir veri merkezi kurmuş olsa bile, her departmanın işinin anlaşılmaması nedeniyle çok sayıda kirli veri ve temizlenmemiş veri ortaya çıkabilir ve bu da sonuçların pratik uygulamalara getirilmesini zorlaştırabilir.Akıllı sınıf tanımlama sistemi kurularak okulun personel verileri, departman organizasyon yapısı, ders verileri, tek kart verileri ve yüz verileri birleştirilir, Birden fazla taraftan gelen heterojen verilerin birleştirilmiş eşleştirilmesi ve pratik uygulama sunumu yoluyla veri doğruluğunun doğrulanması, sonuçta veri temizleme ve birleştirme işlemini tamamlayın.
Veri toplama
Öğrencilerin günlük davranışlarında, sınıf davranış verileri ve mekâna giriş-çıkış verileri nispeten büyük, eksiksiz ve güvenilirdir.Büyük veri platformu inşası açısından bakıldığında kimlik tanıma uygulamaları oluşturmak ve davranış verilerini toplamak gerekli ön koşullar haline geldi.
Genel çözüm birkaç ana sisteme ayrılabilir: akademik devam yönetim sistemi, program yönetim sistemi, bilgi yayınlama yönetim sistemi, gerçek zamanlı erişim kontrol yönetim sistemi, akıllı sınav yönetim sistemi, ekipman onarım yönetim sistemi ve mekan randevu yönetim sisteminin birleşimi geniş ekranlı veri izleme sistemi ve çeşitli uygulama mobil terminalleri ile.
Yüz tanıma için tanıma yöntemi temel olarak QR kod taramayı ve yüz tanıma uzantısını (akıllı sınıf kartlarıyla uygulanan) destekleyen kampüs kartlarına dayanmaktadır.
Okulun bilgi teknolojisi kamu temel hizmet yeteneklerini kapsamlı bir şekilde geliştirin, kapsamlı bir veri varlığı ve paylaşım sistemi oluşturun, bilgi teknolojisi öğretim platformlarının inşasını teşvik edin, ağ güvenliği kontrol yeteneklerini geliştirin ve okulun yenilikçi gelişimine yardımcı olun.
Shandong Well Data Co., Ltd., 1997'den bu yana profesyonel bir akıllı kimlik donanımı üretimi yapmaktadır ve müşterilerin gereksinimlerine göre ODM, OEM ve çeşitli özelleştirmeleri desteklemektedir.Biyometrik, parmak izi, kart, yüz gibi kimlik tanımlama teknolojisine kablosuz teknoloji ile entegre edilmiş ve zaman katılımı, erişim kontrolü, yüz ve sıcaklık algılama gibi akıllı tanımlama terminallerinin araştırma, üretim ve satışına kendimizi adadık. ..
Müşterinin terminal tasarımını desteklemek için SDK ve API, hatta özelleştirilmiş SDK sağlayabiliriz.Kazan-kazan işbirliğini gerçekleştirmek ve harika bir gelecek yaratmak için dünyadaki tüm kullanıcılar, sistem entegratörleri, yazılım geliştiricileri ve distribütörleriyle çalışmayı içtenlikle umuyoruz.
Kuruluş tarihi: 1997 Listeleme zamanı: 2015 (Yeni Üçüncü Kurul stok kodu 833552) Kurumsal yeterlilik: Ulusal yüksek teknoloji kuruluşu, çift yazılım sertifikasyon kuruluşu, ünlü marka kuruluşu, Shandong kurumsal teknoloji merkezi, Shandong görünmez şampiyon kuruluşu.İşletme büyüklüğü: Şirketin 150'den fazla çalışanı, 80 Ar-Ge mühendisi ve 30'dan fazla uzmanı bulunmaktadır.Temel yetenekler: donanım geliştirme, OEM ODM ve özelleştirme, yazılım teknolojisi araştırma ve geliştirme, kişiselleştirilmiş ürün geliştirme ve hizmet yeteneği.