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(1.韶關學院 信息科學與工程學院，韶關 512005;2.中山大學 數(shù)據(jù)科學與計算機學院，廣州 510006)

0 前言

隨著信息技術的發(fā)展，高等院校的信息化建設已經(jīng)開始從“數(shù)字校園”向“智慧校園”方向發(fā)展。移動互聯(lián)、智能終端、大數(shù)據(jù)、云計算等技術的迅猛發(fā)展，使得高校師生的工作和學習方式正潛移默化的發(fā)生變化。

智慧校園是當前“互聯(lián)網(wǎng) + ”思維與學校教育深度聯(lián)合的生動體現(xiàn)，是高校整合教學、科研、管理和服務資源，實現(xiàn)有效提升的重要平臺[1]。“智慧校園”是未來高校發(fā)展的趨勢，借助信息化建設成就“中國教育夢”已成為教育界的共識。

在高校智慧校園網(wǎng)絡中，大數(shù)據(jù)的應用不僅可以獲取大量的數(shù)據(jù)信息，更重要的是通過對這些數(shù)據(jù)的加工整理、聚類分析，提煉出其它有用的信息[2]。利用這些信息可以實現(xiàn)對高校的智能化管理、以及教學資源優(yōu)化、教學質(zhì)量提升，從而促進學校未來的良性可持續(xù)發(fā)展。

1 智慧校園

1.1 智慧校園定義

不同的研究者對智慧校園的定義各不相同，鄧明亮認為智慧校園是指校園工作、學習和生活借助一定的工具或手段實現(xiàn)智能化、網(wǎng)絡化、一體化[3]；陳小寧等認為智慧校園就是利用移動互聯(lián)，大數(shù)據(jù)，云計算，物聯(lián)網(wǎng)，虛擬現(xiàn)實，以及人工智能等技術，打造一個數(shù)據(jù)中心和協(xié)同工作平臺[4]。楊斌認為智慧校園是信息校園更高級的狀態(tài)，是數(shù)字校園的拓展和提高[5]。王斌斌對智慧校園的理解是以各種應用服務系統(tǒng)為載體，以物聯(lián)網(wǎng)為基礎，涉及繁多的基礎設備和龐雜的應用服務[6]。Liu等人也認為數(shù)字校園的發(fā)展趨勢是智慧校園，并且認為智慧校園是云計算和物聯(lián)網(wǎng)技術的綜合[7]；Adamko and Kollar構(gòu)想了一個從大量數(shù)據(jù)中進行數(shù)據(jù)收集，然后進行分析的智能校園[8]。

不盡相同的定義中有一個共同點，就是智慧校園可以在正確的時間、正確的地點將正確的信息提供給正確的使用者。趙楠通過書目共現(xiàn)分析軟件Bicomb2.0 對高頻關鍵詞進行提取，構(gòu)建高頻關鍵詞的共現(xiàn)矩陣，利用社會網(wǎng)絡分析與可視化工具Ucinet 和NetDraw繪制出高頻關鍵詞的共詞網(wǎng)絡圖[9]；陸凱莉通過闡述“智能”與“智慧”之間的關系，嘗試提出智慧校園中智慧集成的路徑，最終基于“以人為本”的建設理念，嘗試構(gòu)建了智慧校園的意義層次圖[10]。因此，本文提出通過深度學習算法對校園中師生的各種數(shù)據(jù)進行分類，構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘模型，設計合理的分析及預測方法，融合全面的數(shù)據(jù)信息，進行智能推理和挖掘分析，為師生提供更準確的個性化學習與服務，能夠幫助學習者不斷認識自己、發(fā)現(xiàn)自己和提升自己，具有一定的應用價值和理論意義。具體目標有：

(1) 實現(xiàn)用戶的分類

學校用戶的類別很多，根據(jù)不同的分類依據(jù)可以分為不同的類別，分類的依據(jù)可以是類型、職稱、職務、院系、專業(yè)、性別、籍貫等已有類別，也可以是學習狀況、價值取向、精神狀態(tài)、心理健康情況等需要分析挖掘的類別，在實現(xiàn)智能推薦和基于用戶的個性化服務過程中，不同的類別獲取到的信息不一樣，所以要準確把握分類情況，才能保證推薦過程的智能化。

(2) 實現(xiàn)云平臺數(shù)據(jù)資源的分類

云平臺上資源非常廣泛，這些數(shù)據(jù)來自許多不同的數(shù)據(jù)源，異構(gòu)數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或者遵循著不同的內(nèi)部邏輯結(jié)構(gòu)的簡單的多個數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集大部分都沒有標簽。對于沒有類別標簽的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過詞的向量表示方法，利用聚類算法，對文件進行類別劃分并進行標注，方便在個性化服務過程中使用。

(3) 實現(xiàn)基于用戶的定制服務

在實現(xiàn)智能推薦和基于用戶的個性化服務過程中，沒有嚴格的某些內(nèi)容適合某個用戶，只能是某些內(nèi)容在最大程度上適合某個用戶或某些用戶。利用深度學習算法，將分好類的用戶和標注過的數(shù)據(jù)進行融合，使推薦給用戶的數(shù)據(jù)在最大程度上適合某個或某些用戶的特征。

1.2 研究現(xiàn)狀

目前數(shù)字化校園的建設中，存在著重基礎設施建設、輕軟件服務建設的傾向。主要表現(xiàn)在兩方面：首先，投入大，收效小。其次，各種硬件設施完善，但與之配套的軟件和資源則顯得相對貧乏[11]。

在智慧校園的建設過程中，特色不是基礎設施的建設情況，而是對數(shù)據(jù)的有效、合理利用過程。國內(nèi)部分高校已完成智慧校園的建設，還有部分高校處于規(guī)劃立項或建設階段，浙江大學提出的智慧校園是無處不在的網(wǎng)絡學習、融合創(chuàng)新的網(wǎng)絡科研、透明高效的校務治理、豐富多彩的校園文化、方便周到的校園生活[12]。

江南大學、廈門大學等已經(jīng)將智慧校園建設付諸實踐，典型智慧應用正在逐步開展，如手機開門、借書、考勤、消費、電子圍籬、車牌自動識別、水電自動監(jiān)控、移動智能卡、學習過程自動分析、學習情景自動識別等。

華東師范大學利用預警系統(tǒng)跟蹤學生的餐飲消費數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)低于警戒值就發(fā)出短信慰問，確定學生是否有經(jīng)濟困難需要幫助。清華大學對學生成長類的數(shù)據(jù)進行分析，比如針對進校時成績很優(yōu)秀的一批學生，追蹤其在大學四年的各種數(shù)據(jù)，觀察其成長路徑，或者對畢業(yè)時表現(xiàn)很優(yōu)秀的學生進行追溯。

美國Harcourt 公司專門為Apple iPad開發(fā)了數(shù)字課程，代替?zhèn)鹘y(tǒng)的課本；2008年加州宣布全州使用電子教材。日本松下和索尼推出了Pin change電子書包，通過采用嵌入式系統(tǒng)“T-Engine”，學生老師可以下載電子教材。韓國用20億美元發(fā)展數(shù)字化教科書，計劃在全國范圍內(nèi)實現(xiàn)平板電腦教學。

2 應用技術

2.1 分類算法

當數(shù)據(jù)源中數(shù)據(jù)有類別標簽時，可以根據(jù)文本的特征或?qū)傩?，將其劃分到已有的類別中。根據(jù)不同的數(shù)據(jù)集形式采用不同的分類方法，常用的分類算法包括：神經(jīng)網(wǎng)絡法、樸素的貝葉斯分類算法、決策樹分類法、基于支持向量機(SVM)的分類器、K-最近鄰法(KNN)算法和基于關聯(lián)規(guī)則的分類等。

2.2 聚類算法

云平臺上的數(shù)據(jù)資源大部分是沒有標簽的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，需要使用聚類算法對數(shù)據(jù)進行處理。文本聚類是文本處理技術的重要部分，在處理過程中將多維空間中的數(shù)據(jù)集聚合成多個有意義的簇的過程。文本聚類的主要假設依據(jù)是：相同類別的文本相似度較大，不同類別的文本相似度較小。其主要任務是把一個文本集分成若干個簇，在給定的某種相似度度量下，把各個文本分配到與其最相似的簇中。目前聚類的方法很多，根據(jù)基本思想的不同，大致可以將聚類算法分為五大類：基于劃分的方法、基于模型的方法、基于密度的方法、基于網(wǎng)格的方法、基于層次的方法[13]。

2.3 Word2Vec

Google的Tomas Mikolov團隊2013年發(fā)布了一個基于組合概率語言模型和神經(jīng)網(wǎng)絡的開源詞向量工具Word2Vec[14][15]，基于NNLM(Neural Network Language Model)的思想，其主要用到CBOW(Continuous Bag-of-Words Model)和Skip-gram Model(Skip-gram)兩種模型。

Word2Vec算法通過大規(guī)模文本集進行學習，進而得到高質(zhì)量的詞向量，這些詞向量可以很好地描述詞的語義信息，因此被廣大學者應用在自然語言處理任務的各環(huán)節(jié)，如詞聚類、文本表示、同義詞擴展[16]、主題推薦[17]等。

利用Word2Vec進行訓練的文本集不需要具有分類標簽，同時也不需要文本集中有一套分類體系，任何正常編寫的、大規(guī)模的文本都能通過Word2Vec訓練得到各個詞的詞向量，所以非常適用于智慧校園云平臺上沒有類別標簽的各種數(shù)據(jù)。使用Word2Vec方法進行詞向量的計算，然后基于詞向量進行聚類以構(gòu)造主題特征。

2.4 深度學習

深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究，含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結(jié)構(gòu)。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。

“神經(jīng)元”是深度學習模型的組成部分，“神經(jīng)元”運算單元如圖1所示，圖中圓形為假設的“神經(jīng)元”運算單元，x1，x2，x3為詞向量，是該單元的輸入值，+1為偏置值。

圖1 “神經(jīng)元”運算單元

該運算單元的輸出值為：

其中Wi為第i個輸入單元對應的權值，xi為第i個輸入單元的詞向量，b為偏置值，f為激活函數(shù)，此處可以選用Sigmoid函數(shù)、Tanh函數(shù)或者ReLU函數(shù)作為激活函數(shù)。

圖2是將多個“神經(jīng)元”聯(lián)合在一起構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，L1層每一個詞向量的值作為L2層神經(jīng)元的輸入，L2層神經(jīng)元的運算結(jié)果作為L3層神經(jīng)元的輸入，圖中“+1”的圓圈被稱為偏置節(jié)點，即截距項。圖中L1為輸入層，L2層為隱藏層，L3層為輸出層。圖2中包含3個輸入單元，3個隱藏單元和1個輸出單元。

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡模型

3 智慧校園應用研究

3.1 智慧教育

智慧教育是教育信息化建設的新境界，是數(shù)字校園的高級發(fā)展階段。智慧教育依托大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等新技術，建設感知化、物聯(lián)化、智能化、泛在化的教育平臺，構(gòu)建協(xié)作學習和個性化學習的智能學習環(huán)境，實現(xiàn)信息技術與傳統(tǒng)教育的深度融合，通過運用智慧教學法，促進學習者開展智慧學習，培養(yǎng)智慧人才[18-19]。將深度學習方法應用在智慧校園的架構(gòu)中，可以更好的構(gòu)建針對性的教育，精準的推送教育內(nèi)容。

智慧校園信息推送模型如圖3所示，云平臺上的資源可以是單標簽的，也可以是多標簽的。有標簽的數(shù)據(jù)通過word2vec轉(zhuǎn)換為詞向量文件，進而在深度學習模型中進行訓練和測試，抽取特征，通過多次迭代訓練深度學習模型。

云平臺上無標簽的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為詞向量文件后，利用k-means進行聚類，通過輪廓系數(shù)和CH指標對聚類效果進行評價。選擇詞聚類效果好的聚類結(jié)果構(gòu)造主題特征，構(gòu)成主題特征庫，結(jié)合訓練過的深度學習模型和反饋信息繼續(xù)進行訓練，直到基本可以精準的推送教育內(nèi)容。

當幾個學生在群聊天中談到程序設計語言課堂上老師授課速度過快時，模型應該可以通過分析挖掘出學生該學期的相關課程只有java語言程序設計，并且挖掘出對應的課時安排和授課計劃，判斷任課教師的教學進度，然后給教師推送學生對這門課程的意見，方便教師調(diào)節(jié)授課進度，給學生推送目前授課內(nèi)容的前期教學視頻、網(wǎng)絡課堂、參考資料、對應考核習題供學生進行課下學習。

智慧教育不單純是課堂學習內(nèi)容的教育，也包括課下課外知識的教育，當某個學生在評論或者群中討論的事情和事實不相符時，智能推送平臺可以檢索與事實相符的數(shù)據(jù)和信息推送給相關學生，拓寬學生課外知識域。

圖3 智慧校園信息推送模型

3.2 智慧服務

在智慧校園中構(gòu)建智慧服務平臺，對學校管理人員、教師、學生的日常工作、生活、學習等提供快捷、高效的服務。

當某個學生在網(wǎng)上檢索“程序設計大賽”的信息時，系統(tǒng)通過綜合分析學生情況可以判斷該生學習過哪些“程序設計大賽”比賽涉及的課程，根據(jù)其學習情況(包括理論課成績、實驗課成績和課程設計成績)推送適合該生參與的“程序設計大賽”的比賽項目，并從學習過項目對應課程的學生中選擇溝通能力強、協(xié)作能力好、應變速度快的學生信息推送給該生，供其選擇組團。另外，智慧服務系統(tǒng)還可以將該生所在學校歷年參加“程序設計大賽”的情況和該項目比賽的相關題目推送給學生，并且根據(jù)教師教學任務和專業(yè)授課評價情況，給學生推薦指導教師信息，供學生篩選，為學生學習借鑒提供高效、便捷的服務。智慧服務應用功能結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 智慧服務應用功能結(jié)構(gòu)圖

智慧服務平臺通過對高校智慧校園平臺上的大數(shù)據(jù)分析與挖掘，可實現(xiàn)對學生的智能推薦、智能提醒、行為預警等服務，還可以為高校的教學、科研、管理、決策提供服務，同時進行精準的個性化推送，兼顧學生的個性化需求，為每一個學生的成長提供無微不至的智能服務。

4 總結(jié)

用深度學習技術助推智慧校園的建設模式，建立在大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)、知識管理、智能物聯(lián)、社交媒體等新興信息技術的基礎之上，綜合、深度分析云平臺資源，并對信息進行處理，為高校教職員工建立智能的教育教學環(huán)境和舒適便利的工作學習生活環(huán)境，實現(xiàn)可定制的個性化服務，真正體現(xiàn)出智慧校園的“智慧”特點。