
三盟教育大脑智慧校园解决方案
三盟科技教育大脑作为校园核心决策中心,构建以“AI+大数据”为核心的智慧教学资源、智慧校园管理、智慧校园服务等一体化智慧校园建设方案。该方案产品可基于鲲鹏云服务器部署。1、方案特点三盟科技教育大脑智慧校园解决方案基于Hadoop及人工智能的通用型分布式大数据平台,具备行业最多的9
- 提供质量管理体系,持续提高学校数据质量:通过数据检核规则、检核任务、数据质量报告生成等确保数据质量
- 提供一站式数据管理:满足不同情境的常态化运维流程,让数据部门迈向数据运营,提高校园数据服务能力
- 解决数据孤岛与数据授权:通过全量数据标准化与共享解决数据孤岛问题,以信息资源目录解决数据共享的合理性
- 学生轨迹精准定位:基于学生校园轨迹与位置信息,便于学校失联学生定位、群体行为分析和重点人群关注
- 异常行为提前发现:通过异常发现算法准确预测7大预警类型,及时掌握学生异常行为,规避可能发生的安全事件
1、方案特点
三盟科技教育大脑智慧校园解决方案基于Hadoop及人工智能的通用型分布式大数据平台,具备行业最多的9大中心并含教育行业专有的特有算法,具备机器学习能力及超过高校行业90%的系统数据治理经验。产品采用了先进的分布式技术与人工智能技术,并融入成熟的数据项标准治理体系,建立学校全量数据中心。同时帮助学校建立部门间的信息资源目录,打通数据孤岛,提供常态化数据质量监控服务和校园数据典型应用。为智慧校园建设提供安全可靠的数据服务、科学精细化管理及可视化数据决策分析。
2 、方案优势
a:全量数据标准化与共享: 利用先进的数据项标准管理技术,根据学校现有数据情况重新构建校本数据项标准,能对每一个源系统数据进行标准化,实现全量数据标准化与共享。
b:严密的数据隐私管理: 使用成熟的加密技术对数据传输链路与数据内容进行加密,并结合信息资源管理体系,灵活实现不同颗粒度的授权与加密策略,为学校信息资源提供严密的数据隐私管理。
c:智能数据处理:便捷智能的预处理工具能适应不同场景的数据处理需求。通过自主设计的智能ETL工具箱,配合灵活拖拽式数据适配和转换的流程,满足不同人员不同场景的数据处理及算法应用。
d:智能算法应用:自2016年至今,为了满足智慧校园的建设需求以及智慧化业务的构建。三盟从众多学校落地经验中形成了4233多种算法模型组合应用。如:学生画像、成绩预测、精准资助、心里健康等 ;应用涉及校内各个部门及场景如:学工、就业、学科、财务、教学、诊改等;同时模型也是业界最准确的,如:北京师范大学的心里健康模型、西安交通大学的精准资助模型、中国海洋大学的学科分析模型以及陕西铁路职业技术学院的诊改转有模型等,这些算法模型的准确性都得到用户的高度认可。
e:可视化数据决策:方案对学生域、人事域、教学域、科研域内数据制定了34个分析主题,共163条分析指标项,为校领导、各职能处室主管及分院领导提供数据分析决策支撑。
3、方案价值
a:持续提高学校数据质量,提升数据应用能力: 实现数据“谁主管,谁提供,谁负责”,有效建立学校常态化数据治理体系。达到持续提高学校数据质量的效果,服务学校更多的高质量数据应用,助力科学管理决策。
b:解放人力,实现数据运营转型,提高数据服务能力: 减少数据运维时代带来的巨大沟通成本与重复运维工作,让数据部门的工作从数据运维迈向数据运营,提高校园数据服务能力。
c:解决数据孤岛与数据授权问题: 通过先进的技术体系实现全量数据标准化与共享,全面解决数据孤岛问题,并且通过信息资源目录的授权解决数据资产共享的合理性问题,避免授权问题带来的不必要纠纷。
d:科学决策辅助 实时、准确反映学生、教师、教学、科研等动态情况,为校领导决策和智慧校园建设提供全方位可视化数据支撑。
e:学生发展全面了解 深度感知学生学习、生活、社交等发展现状,对个体和群体实现精准预测预警,为职能部门提供定量化决策依据,有效引导学生健康成长。
f:异常行为提前发现 管理人员足不出户,即可通过预警系统的自动提示,及时掌握学生失联、未归等异常情况,让校方及时采取应对措施,避免可能发生的安全事件。
g:贫困学生精准帮扶 使用学生家庭困难指数挖掘模型,对家庭困难学生精确定位,科学推荐资助金额和类型准确率高达90%以上。
4、方案组成
数据服务平台-标准版:提供数据标准管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理,实现常态化数据治理与数据共享交换;
数据服务平台-鲲鹏版:(基于鲲鹏云部署)提供数据标准管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理,实现常态化数据治理与数据共享交换;
智能大数据平台-标准版:基于算法挖掘模块,完成大数据分析算法模型的编辑与调整,并结合数据预处理模块完成大数据分析的数据计算,为校园大数据分析应用提供算法与计算支撑;
智能大数据平台-鲲鹏版:(基于鲲鹏云部署)基于算法挖掘模块,完成大数据分析算法模型的编辑与调整,并结合数据预处理模块完成大数据分析的数据计算,为校园大数据分析应用提供算法与计算支撑;
领导驾驶舱平台-标准版:通过各种直观的图表形式呈现学校运行的关键指标,实时、准确反映学生、教师、教学、科研等动态情况,为校领导决策和双一流建设提供全方位可视化数据支撑的平台;
领导驾驶舱平台-鲲鹏版:(基于鲲鹏云部署)通过各种直观的图表形式呈现学校运行的关键指标,实时、准确反映学生、教师、教学、科研等动态情况,为校领导决策和双一流建设提供全方位可视化数据支撑的平台;
学生安全与成长辅助决策平台-标准版:深度感知学生学习、生活、社交等发展现状,对个体和群体实现精准预测预警,为职能部门提供定量化决策依据,有效引导学生健康成长;通过预警系统的自动提示,及时掌握学生失联、未归等异常情况,让校方及时采取应对措施,避免可能发生的安全事件。针对学校贫困生认定体系,设计辅助性的鉴别模型,发现关爱学生和异常贫困生;
学生安全与成长辅助决策平台-鲲鹏版:(基于鲲鹏云部署)深度感知学生学习、生活、社交等发展现状,对个体和群体实现精准预测预警,为职能部门提供定量化决策依据,有效引导学生健康成长;通过预警系统的自动提示,及时掌握学生失联、未归等异常情况,让校方及时采取应对措施,避免可能发生的安全事件。针对学校贫困生认定体系,设计辅助性的鉴别模型,发现关爱学生和异常贫困生;
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商品定价
商品价格=订购区间数量1*区间规格单价1+订购区间数量2*区间规格单价2。
举例:通话费率为不超过3分钟的部分按0.3元/分钟,超过3分钟的部分按0.2元/分钟;如果用户通话8分钟,收取的费用为3*0.3+5*0.2=1.9元。
商品价格=订购数量*数量所属区间单价。
举例:通话费率为不超过3分钟则0.3元/分钟,若超过3分钟则0.2元/分钟;如果用户通话2分钟,收取的费用为2*0.3=0.6元;如果用户通话8分钟,收取的费用为8*0.2=1.6元。
商品价格=订购数量*单价。
商品价格为页面呈现价格。