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[摘 要] 围绕智慧校园与大数据挖掘的内涵、职业院校智慧校园建设中存在的问题、职业院校智慧校园建设中大数据挖掘的应用策略这几个方面展开，通过大数据挖掘技术，进一步解决职业院校智慧校园建设中存在的各种问题，优化职业院校智慧校园建设流程，为师生创建更智慧化、和谐化的校园环境。
[关 键 词] 职业院校;智慧校园;大数据挖掘;应用策略
[中图分类号] G717 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2021）45-0170-02
随着智慧校园的建设，职业院校信息孤岛基本消除，各类数据实现了互通共享，形成了新的大数据资源，提升了数据的价值。探究职业院校智慧校园建设中大数据挖掘技术和应用策略，旨在从方式方法上为职业院校带来新思路，在创新发展方面提供借鉴，从而推动职业教育的现代化发展进程。
一、智慧校园与大数据挖掘的内涵分析
（一）智慧校园与大数据内涵概述
智慧校园是学校在信息化支撑下的晋级，是信息化的高级层次。相对于电子化校园、数字化校园，智慧校园代表更先进的技术水平。目前，智慧校园涵盖的技术主要有计算机技术、互联网、物联网、云计算技术、AI和大数据挖掘技术等。在智慧校园的氛围中，教学流程更加智慧化，学生管理更加智慧化，校园活动也更加智慧化，一切校园行为都与先进技术相结合。
师生在智慧校园环境下的活动会生成大量的数据，这些数据的积累就形成教育教学大数据，通过大数据的分析和价值挖掘，就会为学校的精准管理、学生的个性化成长、教师的综合发展提供精准数据支撑。
（二）大数据挖掘技术内涵分析
在大量数据信息中寻找有效数据信息，并进行科学整合、分析，为用户和企业提供服务，这就是大数据挖掘技术的工作内涵。在实际情况中，大数据挖掘技术通常与计算机技术、云计算技术、物联网技术等紧密关联。可以说，大数据挖掘技术是一项综合类技术。现阶段，大数据挖掘技术的特点可以概括为：（1）数据规模大;（2）数据类型多;（3）数据处理效率高。基于这些特点，大数据挖掘技术可以广泛应用于各个行业，也包括教育领域。
在职业院校智慧校园建设中，大数据挖掘技术的优势主要体现在：（1）整合职业院校智慧校园建设中各种数据信息，促使数据信息管理规范化、科学化;（2）科学分析职业院校智慧校园建设中有效的数据信息，为智慧校园建设提供参考，带来启发;（3）追踪职业院校智慧校园建设中复杂的数据信息，合理规避各项风险，保证智慧校园建设有序进行。
二、职业院校智慧校园建设中存在的问题
（一）教学管理与活动方面的问题
构建智慧校园的最终目的，还是要服务于教育教学。当前，部分职业院校智慧校园建设，没有结合教育教学展开。首先，部分职业院校为了打造智慧校园，会引进一系列公共智能化设备，如电子显示屏、电子导引牌等。这些公共智能化设备虽然可以改变校园环境，但无法直接促进教育教学。其次，除了硬件设备缺失，教师个人能力不足也是十分突出的问题。当前，部分职业院校已经具备教育教学方面的智能化硬件，但教师不懂得如何使用，也没有积极学习的热情。在这种情况下，智能化硬件可能会成为摆设，无法服务于教育教学。
（二）科研与产教融合方面的问题
有些职业院校建设智慧校园时，很容易忽略科研方面的工作。首先，在职业院校科研工作中，通常涉及大量社会调查。每一项调查数据，都关系到最终的科研成果。有些职业院校只重视教育教学，没有关注科研部门的需求，忽略科研部门的智慧化建设。其次，科研项目都需要经历广泛的交流、探讨，进行科研资源整合，最终实现科研目标。同时，很多科研项目的确定，并没有结合职业院校“产”“教”“学”之间的融合，科研目标的制订不够明确，与产教的融合度并不高，很少从科研视角出发，构建产教融合的有效平台。如果不加强科研与产教方面的融合，很难打造职业院校智慧校园。
（三）管理与服务方面的问题
营造智慧校园的过程中，职业院校既要抓局部建设，又要抓整体管理。但在实际情况中，有些职业院校没有从管理上体现智慧化。一方面学习管理不够智慧化。有些职业院校构建智慧校园时，没有从自主学习出发，为学生提供完善的服务。比如说，学生在自习室如何进行智慧化学习？学生在图书馆如何进行智慧化借阅？学生在网站上如何进行智慧化交流？这些方面都没有为学生提供完善的服务，使得智慧校园建设无法取得实际进展。另一方面生活管理不够智慧化。学生在职业院校的生活，包含娱乐、运动、社交、食宿、出行、安全等多方面内容。有些职业院校只提倡“教学智慧化”“科研智慧化”，很少强调“生活智慧化”。学生在智慧化生活中，可以有充足的时间和精力投入自主学习，发展兴趣爱好。如何加强“教学智慧化”“科研智慧化”“生活智慧化”之间的互聯互通，这些都需要职业院校进一步完善管理制度和服务制度。
三、职业院校智慧校园建设中大数据挖掘的应用
策略
（一）在教学活动与管理中的应用
大数据挖掘技术的应用，可以提升职业院校教育教学方面的智慧化水平。首先，为了实现全方面智慧化，职业院校除了要关注公共智能化设备，还要积极引进智慧化教学设备。比如说，学校可以开设智慧化教室，通过大数据挖掘技术系统，帮助教师整合教学资源，为学生呈现丰富多彩的情境课堂。再比如说，针对学生的学习情况，大数据挖掘技术系统可以分析学情，便于教师掌握学生学习规律，优化教学方案，提升教学质量，实现职业院校智慧化建设目标。其次，除了引进智慧化教学设备，职业院校还要高度重视教师个人能力。比如说，职业院校可以组织“大数据挖掘技术培训课程”，重点讲解大数据挖掘技术与教育教学之间的关联性，提升教师运用大数据挖掘技术的能力，让智慧化教学设备不再成为摆设，可以发挥实际效用。 （二）在科研与产教融合中的应用
如何加强职业院校科研部门的智慧化建设？首先，在职业院校科研调查工作中，相关教职工可以通过大数据挖掘技术的整合功能、分析功能，汇总更大范围内的数据信息，为科研工作者提供有效参考。在这个过程中，大数据挖掘技术还可以提高工作效率，减轻科研人员工作量，让科研人员有充足的精力进行科研创新。其次，建设智慧校园是一个系统化工程，离不开科研部门的积极参与。为了更好地满足科研部门发展需求，职业院校要高度重视科研需求，积极加强与产教融合的紧密联系，创建科研与产教融合的研究平台，便于科研工作者学习。举例来说，职业院校可以开通“智慧校园大数据交流平台”，设置“资源共享模块”“学术分析模块”“献计献策模块”及“产、学、教一体化模块”等，营造科研人员学习、交流氛围，以科研部门的智慧化，带动职业院校整体的智慧化建设。
（三）在管理和服务中的应用
从职业院校管理层面分析，大数据挖掘技术同样具有重要意义。一方面促使学习管理智慧化。比如说，学生进入自习室之前，大数据挖掘系统可以统计各个自习室的使用情况，发布自习室相关信息：是否有空位？是否有辅导员？便于学生选择自习时间、自习场地。再比如，学生想要借阅图书时，可以通过大数据挖掘技术，了解图书馆近期借阅情况，看看周围的同学都在关注什么书，看看自己对热门书籍是否感兴趣。总体来说，职业院校应该充分发挥大数据挖掘技术在学习管理智能化方面的作用，进一步完善学生的学习服务体系。另一方面提高生活管理智慧化水平。学生在校园生活中，既需要一定约束，又需要充足的自由。大数据挖掘技术可以实现“远程跟踪”“远程监管”，对学生日常生活进行合理管控。为学生制订生活管理计划，例如，几点出门？几点回来？多少次晚归？出行规律是什么？全面完善相关管理服务制度，进一步提升智慧校园建设的整体质量。
四、结语
大数据挖掘技术可以从技术层面给智慧校园建设带来帮助，但技术层面只是职业院校智慧校園建设的一部分。要想全面实现智慧校园愿景，职业院校还需要有一批敢于创新、敢于执行的实践者，认真落实智慧校园建设的一系列具体工作，将大数据挖掘技术渗透到各个环节，做到“技术进步”与“管理进步”协调发展。未来，我国职业院校要积极引领教职工广泛学习大数据挖掘技术，通过全员学习、全员实践，加强大数据挖掘技术与智慧校园之间的关联性。
参考文献：
[1]唐亮荣.大数据技术在高职院校智慧校园建设中的应用研究[J].智库时代，2018（47）：284，286.
[2]卢秀芸.职业院校智慧校园建设中大数据挖掘的应用探讨[J].江苏科技信息，2017（14）：79-80.
[3]宿佳宁，赵洪光，杨文.大数据挖掘在高职院校智慧校园建设中的应用[J].福建质量管理，2017（4）：144-145.
[4]雎贵芳.智慧校园建设中的大数据挖掘技术的应用研究[J].信息记录材料，2019，20（2）：70-71.
◎编辑 郑晓燕
[关 键 词] 职业院校;智慧校园;大数据挖掘;应用策略
[中图分类号] G717 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2021）45-0170-02
随着智慧校园的建设，职业院校信息孤岛基本消除，各类数据实现了互通共享，形成了新的大数据资源，提升了数据的价值。探究职业院校智慧校园建设中大数据挖掘技术和应用策略，旨在从方式方法上为职业院校带来新思路，在创新发展方面提供借鉴，从而推动职业教育的现代化发展进程。
一、智慧校园与大数据挖掘的内涵分析
（一）智慧校园与大数据内涵概述
智慧校园是学校在信息化支撑下的晋级，是信息化的高级层次。相对于电子化校园、数字化校园，智慧校园代表更先进的技术水平。目前，智慧校园涵盖的技术主要有计算机技术、互联网、物联网、云计算技术、AI和大数据挖掘技术等。在智慧校园的氛围中，教学流程更加智慧化，学生管理更加智慧化，校园活动也更加智慧化，一切校园行为都与先进技术相结合。
师生在智慧校园环境下的活动会生成大量的数据，这些数据的积累就形成教育教学大数据，通过大数据的分析和价值挖掘，就会为学校的精准管理、学生的个性化成长、教师的综合发展提供精准数据支撑。
（二）大数据挖掘技术内涵分析
在大量数据信息中寻找有效数据信息，并进行科学整合、分析，为用户和企业提供服务，这就是大数据挖掘技术的工作内涵。在实际情况中，大数据挖掘技术通常与计算机技术、云计算技术、物联网技术等紧密关联。可以说，大数据挖掘技术是一项综合类技术。现阶段，大数据挖掘技术的特点可以概括为：（1）数据规模大;（2）数据类型多;（3）数据处理效率高。基于这些特点，大数据挖掘技术可以广泛应用于各个行业，也包括教育领域。
在职业院校智慧校园建设中，大数据挖掘技术的优势主要体现在：（1）整合职业院校智慧校园建设中各种数据信息，促使数据信息管理规范化、科学化;（2）科学分析职业院校智慧校园建设中有效的数据信息，为智慧校园建设提供参考，带来启发;（3）追踪职业院校智慧校园建设中复杂的数据信息，合理规避各项风险，保证智慧校园建设有序进行。
二、职业院校智慧校园建设中存在的问题
（一）教学管理与活动方面的问题
构建智慧校园的最终目的，还是要服务于教育教学。当前，部分职业院校智慧校园建设，没有结合教育教学展开。首先，部分职业院校为了打造智慧校园，会引进一系列公共智能化设备，如电子显示屏、电子导引牌等。这些公共智能化设备虽然可以改变校园环境，但无法直接促进教育教学。其次，除了硬件设备缺失，教师个人能力不足也是十分突出的问题。当前，部分职业院校已经具备教育教学方面的智能化硬件，但教师不懂得如何使用，也没有积极学习的热情。在这种情况下，智能化硬件可能会成为摆设，无法服务于教育教学。
（二）科研与产教融合方面的问题
有些职业院校建设智慧校园时，很容易忽略科研方面的工作。首先，在职业院校科研工作中，通常涉及大量社会调查。每一项调查数据，都关系到最终的科研成果。有些职业院校只重视教育教学，没有关注科研部门的需求，忽略科研部门的智慧化建设。其次，科研项目都需要经历广泛的交流、探讨，进行科研资源整合，最终实现科研目标。同时，很多科研项目的确定，并没有结合职业院校“产”“教”“学”之间的融合，科研目标的制订不够明确，与产教的融合度并不高，很少从科研视角出发，构建产教融合的有效平台。如果不加强科研与产教方面的融合，很难打造职业院校智慧校园。
（三）管理与服务方面的问题
营造智慧校园的过程中，职业院校既要抓局部建设，又要抓整体管理。但在实际情况中，有些职业院校没有从管理上体现智慧化。一方面学习管理不够智慧化。有些职业院校构建智慧校园时，没有从自主学习出发，为学生提供完善的服务。比如说，学生在自习室如何进行智慧化学习？学生在图书馆如何进行智慧化借阅？学生在网站上如何进行智慧化交流？这些方面都没有为学生提供完善的服务，使得智慧校园建设无法取得实际进展。另一方面生活管理不够智慧化。学生在职业院校的生活，包含娱乐、运动、社交、食宿、出行、安全等多方面内容。有些职业院校只提倡“教学智慧化”“科研智慧化”，很少强调“生活智慧化”。学生在智慧化生活中，可以有充足的时间和精力投入自主学习，发展兴趣爱好。如何加强“教学智慧化”“科研智慧化”“生活智慧化”之间的互聯互通，这些都需要职业院校进一步完善管理制度和服务制度。
三、职业院校智慧校园建设中大数据挖掘的应用
策略
（一）在教学活动与管理中的应用
大数据挖掘技术的应用，可以提升职业院校教育教学方面的智慧化水平。首先，为了实现全方面智慧化，职业院校除了要关注公共智能化设备，还要积极引进智慧化教学设备。比如说，学校可以开设智慧化教室，通过大数据挖掘技术系统，帮助教师整合教学资源，为学生呈现丰富多彩的情境课堂。再比如说，针对学生的学习情况，大数据挖掘技术系统可以分析学情，便于教师掌握学生学习规律，优化教学方案，提升教学质量，实现职业院校智慧化建设目标。其次，除了引进智慧化教学设备，职业院校还要高度重视教师个人能力。比如说，职业院校可以组织“大数据挖掘技术培训课程”，重点讲解大数据挖掘技术与教育教学之间的关联性，提升教师运用大数据挖掘技术的能力，让智慧化教学设备不再成为摆设，可以发挥实际效用。 （二）在科研与产教融合中的应用
如何加强职业院校科研部门的智慧化建设？首先，在职业院校科研调查工作中，相关教职工可以通过大数据挖掘技术的整合功能、分析功能，汇总更大范围内的数据信息，为科研工作者提供有效参考。在这个过程中，大数据挖掘技术还可以提高工作效率，减轻科研人员工作量，让科研人员有充足的精力进行科研创新。其次，建设智慧校园是一个系统化工程，离不开科研部门的积极参与。为了更好地满足科研部门发展需求，职业院校要高度重视科研需求，积极加强与产教融合的紧密联系，创建科研与产教融合的研究平台，便于科研工作者学习。举例来说，职业院校可以开通“智慧校园大数据交流平台”，设置“资源共享模块”“学术分析模块”“献计献策模块”及“产、学、教一体化模块”等，营造科研人员学习、交流氛围，以科研部门的智慧化，带动职业院校整体的智慧化建设。
（三）在管理和服务中的应用
从职业院校管理层面分析，大数据挖掘技术同样具有重要意义。一方面促使学习管理智慧化。比如说，学生进入自习室之前，大数据挖掘系统可以统计各个自习室的使用情况，发布自习室相关信息：是否有空位？是否有辅导员？便于学生选择自习时间、自习场地。再比如，学生想要借阅图书时，可以通过大数据挖掘技术，了解图书馆近期借阅情况，看看周围的同学都在关注什么书，看看自己对热门书籍是否感兴趣。总体来说，职业院校应该充分发挥大数据挖掘技术在学习管理智能化方面的作用，进一步完善学生的学习服务体系。另一方面提高生活管理智慧化水平。学生在校园生活中，既需要一定约束，又需要充足的自由。大数据挖掘技术可以实现“远程跟踪”“远程监管”，对学生日常生活进行合理管控。为学生制订生活管理计划，例如，几点出门？几点回来？多少次晚归？出行规律是什么？全面完善相关管理服务制度，进一步提升智慧校园建设的整体质量。
四、结语
大数据挖掘技术可以从技术层面给智慧校园建设带来帮助，但技术层面只是职业院校智慧校園建设的一部分。要想全面实现智慧校园愿景，职业院校还需要有一批敢于创新、敢于执行的实践者，认真落实智慧校园建设的一系列具体工作，将大数据挖掘技术渗透到各个环节，做到“技术进步”与“管理进步”协调发展。未来，我国职业院校要积极引领教职工广泛学习大数据挖掘技术，通过全员学习、全员实践，加强大数据挖掘技术与智慧校园之间的关联性。
参考文献：
[1]唐亮荣.大数据技术在高职院校智慧校园建设中的应用研究[J].智库时代，2018（47）：284，286.
[2]卢秀芸.职业院校智慧校园建设中大数据挖掘的应用探讨[J].江苏科技信息，2017（14）：79-80.
[3]宿佳宁，赵洪光，杨文.大数据挖掘在高职院校智慧校园建设中的应用[J].福建质量管理，2017（4）：144-145.
[4]雎贵芳.智慧校园建设中的大数据挖掘技术的应用研究[J].信息记录材料，2019，20（2）：70-71.
◎编辑 郑晓燕