Den nuvarande situationen är att informationsgrunden för universiteten i princip har slutförts, och går in i konstruktionsstadiet för att bättre betjäna lärare, studenter och tillämpningar för scenariohantering med informationsbehandling.
För närvarande har insamlingen av big data, överföringen av information och kontrollen av Internet of Things i undervisningsutrymmet blivit brådskande frågor i undervisningsprocessen, lärar-elevinlärning och klassrumsanvändning. .
Insamlingen av undervisningsdata kan ge den mest autentiska, korrekta och rika datakällan för analys av undervisning i big data, vilket gör dataanalys korrekt och effektiv;Kommunikationen av undervisningsinformation täcker olika aspekter, inklusive förändringar i kursinformation, meddelanden om semester, beläggning i klassrummet, främjande av undervisningsaktiviteter och information om examen, inskrivning och anställning.Traditionella aviseringsmetoder har problemet med kommunikation lager för lager och smal täckning.Informatisering bör bidra till att öka kommunikationstentakler, minska kommunikationslänkar och minska informationsförlust, och därigenom säkerställa transparens, rättvisa och öppenhet i informationen;
Som den mest centrala undervisningsresursen har utnyttjandet av resurser och kontrollen av Internet of Things i klassrummet blivit viktiga flaskhalsar i tjänstekapacitet.Genom att öppna upp resurssituationen genom en informationsbaserad plattform, etablera IoT-kontrolllänkning och förbättra drift- och underhållstjänsternas kapacitet, kan resurser tillhandahålla tjänster till fler lärare och elever, vilket spelar en roll i tillämpningen.
Genom att bygga en integrerad tjänsteplattform för lärar- och elevutbildning och undervisning, kommer information om läroplan, inskrivning och anställningsinformation, semesterinformation, lärresursstatus och skolreklam att släppas för att nå högfrekventa lärandescenarier, vilket säkerställer att skolor kan uppfatta olika servicearbete för lärare och elever och uppnå förväntad nytta.
Genom att bygga en integrerad tjänsteplattform för lärar- och studentutbildning och undervisning kommer vi att förfina driften och kontrollen av undervisningsutrymmen och undervisningsutrustning genom IoT, förbättra drift- och underhållseffektiviteten, förbättra undervisningsnivån garantera drift och service samt säkerställa en smidigare genomförande av undervisningsarbete.
Genom att bygga en integrerad tjänsteplattform för lärar- och studentutbildning och undervisning samlar vi in data om elevers klassrumsbeteende, uppfattar undervisningsresursernas operativa status och lägger grunden för efterföljande big data-analys och operativ varning.
Det kan också ha en positiv inverkan på utvecklingen av campusinformation:
1. Tillämpning av ansiktsigenkänning
Genom tillämpningen av ansiktsigenkänning i klassrummet kan effektiviteten av ansiktsigenkänning på campus verifieras i stor skala.Samtidigt kan en högkvalitativ och säker ansiktsdatabas byggas upp för att förbättra informationskonstruktionen av ett enhetligt datacenter.
2. Verifiering av datakonsistens
Den här plattformen behöver integrera heterogen data från flera källor, inklusive akademisk kursdata, personalfildata, grundläggande platsdata, ettkortsdata, examensdata, etc. Genom implementeringen och tillämpningen av denna plattform kan konsistensen och noggrannheten hos data fastställas verifieras och konsoliderar därigenom kontinuerligt databasen för informationskonstruktion.
3. Rika källor till big data
Genom konstruktionen av denna plattform kan en stor mängd elevdata, rumslig status och användningsdata samlas in, vilket ger rika och korrekta datakällor för efterföljande big data-analys, vilket ger större möjligheter.
För närvarande har byggandet av informationsteknologi gått in i ett nytt koncept och efterfrågan.Utbildningsministeriet har föreslagit att "ansökan är kungen, service är högsta prioritet".I processen med informationsteknologikonstruktion på universitet har de allra flesta skolor byggt en enhetlig plattform för identitetsverifiering.Men med utvecklingen av informationsteknologi är egenskaperna hos en enhetlig identitet inte längre begränsade till konton och lösenord.Campuskort, QR-koder, ansiktsdrag och andra biometriska igenkänningsfunktioner används gradvis i stor utsträckning på campus.
Vid tillämpningen av informationsteknologi på universiteten har identitetsidentifiering använts i olika scenarier: klassrum, sovsalar, undervisningsbyggnader, utbildningsbyggnader, kontorsbyggnader, bibliotek, matsalar, idrottsplatser och till och med skolentréer.Varje applikationsscenario är oberoende men sammanhängande, vilket kräver en samarbetskoppling för att uppnå effektiv hantering och tjänster.Med förändringen av campuskoncept ökar efterfrågan på inbyggda tjänster.
I processen att bygga big data på universiteten kommer big datas roll i framtida campusdrift och förvaltning att vara mycket betydelsefull.Den största utmaningen ligger i datainsamling, men det finns två svårigheter i byggprocessen:
Enhet av data och ackumulering av data.
På grund av långsiktiga historiska skäl är data spridda i olika system och isolerade från varandra.Även om skolan har etablerat ett enhetligt datacenter kan det resultera i mycket smutsig data och orenad data på grund av bristande förståelse för varje avdelnings verksamhet, vilket gör det svårt att få resultat till praktiska tillämpningar.Genom att etablera ett smart klassidentifieringssystem förenas skolans personaldata, avdelningsorganisationsstruktur, kursdata, ettkortsdata och ansiktsdata, enhetlig matchning av heterogena data från flera parter och verifiering av datanoggrannhet genom praktisk applikationspresentation, i slutändan slutföra datarensning och sammanslagning.
Datainsamling
I elevernas dagliga beteende är data om klassbeteende och in- och utträdesdata relativt stora och fullständiga och tillförlitliga.Ur perspektivet av konstruktion av big data-plattformar har byggandet av applikationer för identitetsigenkänning och insamling av beteendedata blivit nödvändiga förutsättningar.
Den övergripande lösningen kan delas in i flera stora system: akademisk närvarohantering, schemahanteringssystem, informationsutgivningshanteringssystem, realtidshanteringssystem för åtkomstkontroll, smart tentamenshanteringssystem, hanteringssystem för utrustningsreparation och möteshanteringssystem, kombinerat med ett dataövervakningssystem på stor skärm och olika mobila applikationsterminaler.
Igenkänningsmetoden för ansiktsigenkänning är huvudsakligen baserad på campuskort, som stödjer QR-kodskanning och ansiktsigenkänningsförlängning (implementerad med smarta klasskort).
Förbättra skolans informationsteknologiska offentliga bastjänster, bygg ett omfattande datatillgångs- och delningssystem, främja byggandet av informationsteknologiska undervisningsplattformar, förbättra kapaciteten för kontroll av nätverkssäkerhet och hjälpa skolans innovativa utveckling.
Shandong Well Data Co., Ltd., en professionell tillverkning av intelligent identifiering av hårdvara sedan 1997, stödjer ODM, OEM och olika anpassningar enligt kundernas krav.Vi ägnar oss åt ID-identifieringsteknologi, såsom biometrisk, fingeravtryck, kort, ansikte, integrerad med trådlös teknologi och forskning, produktion, försäljning av intelligenta identifieringsterminaler såsom tidsregistrering, passerkontroll, ansikts- och temperaturdetektering för COVID-19 etc. ..
Vi kan tillhandahålla SDK och API, även anpassade SDK för att stödja kundens design av terminaler.Vi hoppas verkligen kunna arbeta med alla användare, systemintegratörer, mjukvaruutvecklare och distributörer i världen för att förverkliga win-win-samarbete och skapa den underbara framtiden.
Grundningsdatum: 1997 Noteringstid: 2015 (Ny tredje styrelse aktiekod 833552) Företagskvalifikation: Nationellt högteknologiskt företag, dubbelt mjukvarucertifieringsföretag, känt varumärkesföretag, Shandong Enterprise Technology Center, Shandongs osynliga mästareföretag.Företagsstorlek: företaget har mer än 150 anställda, 80 FoU-ingenjörer, mer än 30 experter.Kärnförmågor: hårdvaruutveckling, OEM ODM och anpassning, forskning och utveckling av mjukvaruteknologi, personlig produktutveckling och serviceförmåga.