Situasi saat ini adalah fondasi informasiisasi universitas pada dasarnya telah selesai, memasuki tahap konstruksi untuk melayani guru, siswa, dan aplikasi manajemen skenario dengan informasiisasi dengan lebih baik.
Saat ini, dalam proses pengajaran, pembelajaran guru-siswa, dan pemanfaatan ruang kelas, pengumpulan big data, transmisi informasi, dan penguasaan Internet of Things di ruang pengajaran telah menjadi persoalan mendesak yang perlu dihadapi. .
Pengumpulan data pengajaran dapat memberikan sumber data yang paling otentik, akurat, dan kaya untuk analisis big data pengajaran, sehingga menjadikan analisis data akurat dan efektif;Komunikasi informasi pengajaran mencakup berbagai aspek, termasuk perubahan informasi mata kuliah, pemberitahuan hari libur, hunian kelas, promosi kegiatan pengajaran, dan informasi kelulusan, pendaftaran, dan pekerjaan.Metode notifikasi tradisional memiliki masalah komunikasi lapis demi lapis dan cakupan yang sempit.Informatisasi harus membantu meningkatkan hambatan komunikasi, mengurangi hubungan komunikasi, dan mengurangi hilangnya informasi, sehingga menjamin transparansi, keadilan, dan keterbukaan informasi;
Sebagai sumber daya pengajaran yang paling inti, pemanfaatan sumber daya dan pengendalian Internet of Things di dalam kelas telah menjadi hambatan utama dalam kemampuan layanan.Dengan membuka situasi sumber daya melalui platform berbasis informasi, membangun hubungan kontrol IoT, dan meningkatkan kemampuan layanan pengoperasian dan pemeliharaan, sumber daya dapat memberikan layanan kepada lebih banyak guru dan siswa, serta berperan dalam aplikasi.
Dengan membangun platform layanan terpadu untuk pendidikan dan pengajaran guru dan siswa, informasi kurikulum, informasi pendaftaran dan pekerjaan, informasi liburan, status sumber belajar, dan pemberitahuan promosi sekolah akan dirilis untuk mencapai skenario pembelajaran frekuensi tinggi, memastikan bahwa sekolah dapat memahami berbagai hal. pekerjaan pengabdian kepada guru dan siswa serta mencapai manfaat yang diharapkan.
Dengan membangun platform layanan terintegrasi untuk pendidikan dan pengajaran guru dan siswa, kami akan menyempurnakan pengoperasian dan pengendalian ruang pengajaran dan peralatan pengajaran melalui IoT, meningkatkan efisiensi pengoperasian dan pemeliharaan, meningkatkan tingkat pengoperasian dan layanan jaminan pengajaran, dan memastikan kelancaran pelaksanaan pekerjaan mengajar.
Dengan membangun platform layanan terintegrasi untuk pendidikan dan pengajaran guru dan siswa, kami mengumpulkan data tentang perilaku kelas siswa, mengetahui status operasional sumber daya pengajaran, dan meletakkan dasar untuk analisis big data dan peringatan operasional selanjutnya.
Hal ini juga dapat memberikan dampak positif terhadap perkembangan informatisasi kampus:
1. Penerapan Pengenalan Wajah
Melalui penerapan pengenalan wajah di dalam kelas, efektivitas pengenalan wajah di kampus dapat diverifikasi dalam skala besar.Pada saat yang sama, database wajah berkualitas tinggi dan aman dapat dibangun untuk meningkatkan konstruksi informasi dari pusat data terpadu.
2. Verifikasi konsistensi data
Platform ini perlu mengintegrasikan data heterogen multi-sumber, termasuk data mata kuliah akademik, data arsip personel, data tempat dasar, data satu kartu, data ujian, dll. Melalui implementasi dan penerapan platform ini, konsistensi dan keakuratan data dapat ditingkatkan. diverifikasi, sehingga terus mengkonsolidasikan fondasi data konstruksi informasi.
3. Sumber data besar yang kaya
Melalui pembangunan platform ini, sejumlah besar data perilaku siswa, status spasial, dan data penggunaan dapat dikumpulkan, menyediakan sumber data yang kaya dan akurat untuk analisis big data selanjutnya, sehingga membawa kemungkinan yang lebih besar.
Saat ini, pembangunan teknologi informasi telah memasuki konsep dan tuntutan baru.Kementerian Pendidikan telah mengusulkan bahwa “ lamaran adalah raja, pelayanan adalah prioritas utama”.Dalam proses pembangunan teknologi informasi di universitas, sebagian besar sekolah telah membangun platform verifikasi identitas terpadu.Namun seiring berkembangnya teknologi informasi, ciri-ciri kesatuan identitas tidak lagi sebatas akun dan password saja.Kartu kampus, kode QR, fitur wajah, dan fitur pengenalan biometrik lainnya secara bertahap banyak digunakan di kampus.
Dalam penerapan teknologi informasi di perguruan tinggi, pengenalan identitas telah diterapkan dalam berbagai skenario: ruang kelas, asrama, gedung pengajaran, gedung pelatihan, gedung perkantoran, perpustakaan, kantin, tempat olah raga, bahkan pintu masuk sekolah.Setiap skenario aplikasi bersifat independen namun saling terkait, sehingga memerlukan hubungan kolaboratif untuk mencapai pengelolaan dan layanan yang efisien.Dengan perubahan konsep kampus, permintaan akan layanan tertanam semakin meningkat.
Dalam proses membangun big data di perguruan tinggi, peran big data dalam operasional dan manajemen kampus di masa depan akan sangat signifikan.Tantangan terbesar terletak pada pengumpulan data, namun ada dua kesulitan dalam proses konstruksi:
Penyatuan data dan akumulasi data.
Karena alasan historis jangka panjang, data tersebar di berbagai sistem dan terisolasi satu sama lain.Sekalipun sekolah telah mendirikan pusat data terpadu, hal tersebut dapat mengakibatkan banyak data kotor dan data tidak bersih karena kurangnya pemahaman tentang bisnis masing-masing departemen, sehingga sulit untuk memberikan hasil dalam aplikasi praktis.Dengan membangun sistem identifikasi kelas yang cerdas, data personel sekolah, struktur organisasi departemen, data kursus, data satu kartu, dan data wajah disatukan, Pencocokan terpadu data heterogen dari berbagai pihak, dan verifikasi keakuratan data melalui presentasi aplikasi praktis, pada akhirnya menyelesaikan pembersihan dan penyatuan data.
Pengumpulan data
Dalam perilaku siswa sehari-hari, data perilaku kelas dan data tempat masuk dan keluar relatif besar dan lengkap serta dapat diandalkan.Dari perspektif konstruksi platform data besar, membangun aplikasi pengenalan identitas dan mengumpulkan data perilaku telah menjadi prasyarat yang diperlukan.
Solusi keseluruhan dapat dibagi menjadi beberapa sistem utama: sistem manajemen kehadiran akademik, sistem manajemen jadwal, sistem manajemen rilis informasi, sistem manajemen kontrol akses real-time, sistem manajemen ujian cerdas, sistem manajemen perbaikan peralatan, dan sistem manajemen janji temu tempat, digabungkan dengan sistem pemantauan data layar besar dan berbagai terminal seluler aplikasi.
Metode pengenalan pengenalan wajah terutama didasarkan pada kartu kampus, mendukung pemindaian kode QR dan ekstensi pengenalan wajah (diimplementasikan dengan kartu kelas pintar).
Meningkatkan kemampuan layanan dasar publik teknologi informasi sekolah secara komprehensif, membangun aset data dan sistem berbagi yang komprehensif, mempromosikan pembangunan platform pengajaran teknologi informasi, meningkatkan kemampuan kontrol keamanan jaringan, dan membantu pengembangan inovatif sekolah.
Shandong Well Data Co., Ltd., pembuatan perangkat keras identifikasi cerdas profesional sejak 1997, mendukung ODM, OEM, dan berbagai penyesuaian sesuai dengan kebutuhan pelanggan.Kami mengabdikan diri pada teknologi identifikasi ID, seperti biometrik, sidik jari, kartu, wajah, terintegrasi dengan teknologi nirkabel dan penelitian, produksi, penjualan terminal identifikasi cerdas seperti waktu kehadiran, kontrol akses, deteksi wajah dan suhu untuk COVID-19 dll. ..
Kami dapat menyediakan SDK dan API, bahkan SDK yang disesuaikan untuk mendukung desain terminal pelanggan.Kami sangat berharap dapat bekerja sama dengan semua pengguna, integrator sistem, pengembang perangkat lunak, dan distributor di dunia untuk mewujudkan kerja sama yang saling menguntungkan dan menciptakan masa depan yang indah.
Tanggal pendirian: 1997 Waktu pencatatan: 2015 (Kode saham Papan Ketiga Baru 833552) Kualifikasi perusahaan: Perusahaan teknologi tinggi nasional, perusahaan sertifikasi perangkat lunak ganda, perusahaan merek terkenal, pusat teknologi perusahaan Shandong, perusahaan juara tak kasat mata Shandong.Ukuran perusahaan: perusahaan memiliki lebih dari 150 karyawan, 80 insinyur R&D, lebih dari 30 ahli.Kemampuan inti: pengembangan perangkat keras, OEM ODM dan penyesuaian, penelitian dan pengembangan teknologi perangkat lunak, pengembangan produk yang dipersonalisasi, dan kemampuan layanan.