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高校数字化校园与云平台的创新性结合

出处:论文网
时间:2017-09-01

高校数字化校园与云平台的创新性结合

  伴随着全国各地对高校要求的提高,学校日常教学办公所依赖的数字化校园需要满足的功能也不断提高。云平台作为一个高效安全的使用平台也被国家一次次的提及,我校全面考虑了目前技术水平和数字化校园需要具备的功能,决定以目前的云平台为基础来建设一个高效稳定的高校数字化校园,通过这个平台来保证学校的高效教学和日常行政办公。高校数字化校园与云平台的结合在高校数字化校园建设过程中到目前为止鲜有采用,我校通过高校数字化校园与云平台建设的结合建设了一个方便、高效、安全、节能、稳定的高校数字化校园。本文主要介绍高校数字化校园与云平台的一些结合,通过目前已经实现的应用来着重介绍我校数字化校园的建设成果。

  一、总体架构

  数字化校园是完整而全面的系统,每个子系统之间既相互独立又相互关联,其总体逻辑架构图如图 1所示,清楚展示了各个子系统之间的逻辑关系。

  硬件基础设施:是数字校园最基础的设施,它构成数字信息的载体。

  数据中心:作为数字校园的核心支撑系统,为数字校园各个应用系统的集成提供一系列的基础服务,使得各应用系统之间能够实现数据交换和共享。创新性的数字化校园在这部分设计过程中采用云计算架构进行设计,以保障投资的高效利用,以及管理调度的灵活性。

  应用平台:主要是教学、科研、管理、服务的各种应用系统,用于满足教职工和学生对信息管理和信息服务的需求,是信息化建设的应用表现。

  二、云平台的主要组成

  一个应用云平台基本具备以下框架结构,如下图2应用云平台组成所示:

  其中,主要包括了:

  (一)基础:在平台应用的机器上,几乎每一个应用程序都需要一个平台软件,通常包括多种多样的软件,如标准数据库和存储和一些基础的操作系统。

  (二)一组基础结构服务:在现代分布式环境中,应用程序经常使用其它计算机提供的服务。 一般情况下,如,提供远程存储,集成服务,识别服务等等。

  (三)一批应用服务:越来越多的应用程序发展成面向服务的,他们提供的功能逐渐成为新应用程序的可访问对象。 即使这些应用程序最初是提供给最终用户的,也会使它们成为应用程序平台的一部分。

  三、与传统方案的优势对比

  云平台方案与传统方案相比存在诸多优势,部分优势对比如下表1所示:

  四、云平台下的数字化校园典型应用

  数字化校园典型应用如下图3数字化校园的典型应用所示:

  (一)数字图书馆如图3左上所示图书馆是一个高校教学科研的主要场所,具备一个完善的数字化图书馆将大大方便师生的学习和交流,数字图书馆系统将主要包含以下内容:借还书业务,海量资源访问,迅速、智能的检索业务,灵活的接入服务等等。

  (二)数字教务系统如图3右上所示教务处作为高校教学管理进行的核心机构是一个高校日常教学工作安排的主要场所,具备一个完善的数字教务系统能够大大提高各位老师的教学和学生的学习效率。教务处的工作平时琐碎而繁重,拥有了数字教务系统能够实现电子办公,大大解决老师和学生的时间,提高学生和老师的效率。图中数字教务系统在进行网上教室申请,通过这种方法可以免去之前各个部门之间来回跑和不断盖章申请浪费的时间。

  (三)校园一卡通如图3中下左右所示,一卡通除了能够实现正常的学生消费、打考勤、进行相关身份验证之外,还具备统一门户平台查询和记录功能。能够最大限度的方便师生,方便学校的管理。

  五、总结

  随着时代的不断发展,高效的数字化校园越来越被各个高校重视,无论从提高办教学效果、管理效率、节能环保等各个角度来说都是现代化高校必不可少的一个高效管理工具。本方案以现已建成的高校项目为依托,以我校数字化校园与云平台建设这个角度的建设方法和实际效果作为文章写作依据,内容详实方案可行,希望对其他院校的数字化校园建设有一定的借鉴意义。

  本方案基于高层次的数据服务和应用服务,以数据服务和信息服务为出发点,为学校各类用户提供完善的服务体系。基于云平台建立的数字化校园,不仅是网络与服务的融合,也是专网所构成的教育平台。让学校、业务、服务、信息直接参与互动,形成有直接价值的产业链、价值链。云平台提供的服务具有高效性、高可靠性、跨平台性、 服务规模有伸缩性等特点,可以针对不同的应用和需求来做动态的调整,即同一个云平台可以支持不同的应用。同时,通过各种各样的云终端(PC、PDA、手机、笔记本电脑、U盘、MP3等),广大师生可以在学校范围内实现食堂消费、校园出入安全管理、考勤、打水、机房上机、图书管理等功能。目前,我校已经建成数字化校园手机客户端APP方便师生对本人的一卡通进行管理和使用。因为所有资源来自于“云”,师生在使用云服务的时候,可以使用各种便捷终端来获取相关资源,而不需要了解运行服务的具体位置和地点,不需要花费财力、精力去维护, 甚至可以并行处理超级数据和运行海量计算。

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