현재 상황은 대학의 정보화 기반이 기본적으로 완성되어 정보화를 통해 교사, 학생 및 시나리오 관리 애플리케이션에 더 나은 서비스를 제공하는 구축 단계에 진입하고 있다는 것입니다.
현재 교육, 교사-학생 학습 및 교실 활용 과정에서 빅 데이터 수집, 정보 전송 및 교육 공간의 사물 인터넷 제어가 직면해야 할 시급한 문제가 되었습니다. .
교육 데이터 수집은 교육 빅 데이터 분석을 위한 가장 확실하고 정확하며 풍부한 데이터 소스를 제공할 수 있으므로 데이터 분석이 정확하고 효과적입니다.교육정보 전달은 강좌정보 변경, 휴학안내, 강의실 입주, 교육활동 홍보, 졸업, 입학, 취업정보 등 다양한 측면을 포괄한다.기존 알림 방법은 계층별 통신과 좁은 범위의 문제를 안고 있습니다.정보화는 의사소통의 촉수를 늘리고, 의사소통 링크를 줄이고, 정보 손실을 줄이는 데 도움이 되어야 하며, 이를 통해 정보의 투명성, 공정성, 개방성을 보장해야 합니다.
가장 핵심적인 교육 자원으로서 강의실 내 자원 활용과 사물 인터넷 제어는 서비스 기능의 주요 병목 현상이 되었습니다.정보기반 플랫폼을 통한 자원상황 개방, IoT 관제연계 구축, 운영 및 유지관리 서비스 역량 제고 등을 통해 자원은 더 많은 교사와 학생에게 서비스를 제공할 수 있으며 활용하는 역할을 할 수 있다.
교사와 학생 교육을 위한 통합 서비스 플랫폼을 구축하여 교육 과정 정보, 등록 및 채용 정보, 휴일 정보, 학습 자원 현황, 학교 홍보 공지를 공개하여 빈도가 높은 학습 시나리오에 도달함으로써 학교가 다양한 것을 인식할 수 있도록 보장합니다. 교사와 학생을 위한 봉사 활동을 통해 기대되는 이익을 달성합니다.
교사와 학생의 교육 및 교수를 위한 통합 서비스 플랫폼을 구축하여 IoT를 통해 교수 공간 및 교수 장비의 운영 및 제어를 정교화하고, 운영 및 유지 관리 효율성을 향상시키며, 교수 보증 운영 및 서비스 수준을 향상시켜 보다 원활한 교육을 보장합니다. 교육 작업의 구현.
교사와 학생 교육을 위한 통합 서비스 플랫폼을 구축하여 학생들의 수업 행동에 대한 데이터를 수집하고, 교육 자원의 운영 현황을 인지하며, 후속 빅데이터 분석 및 운영 경고를 위한 기반을 마련합니다.
이는 또한 캠퍼스 정보화 개발에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
1. 얼굴인식 적용
교실 내 얼굴인식 적용을 통해 캠퍼스 내 얼굴인식의 효율성을 대규모로 검증할 수 있다.동시에, 통합 데이터 센터의 정보 구축을 개선하기 위해 고품질의 안전한 얼굴 데이터베이스를 구축할 수 있습니다.
2. 데이터 일관성 검증
이 플랫폼은 학업 과정 데이터, 인사 파일 데이터, 기본 장소 데이터, 원 카드 데이터, 시험 데이터 등을 포함한 다중 소스 이기종 데이터를 통합해야 합니다. 이 플랫폼의 구현 및 적용을 통해 데이터의 일관성과 정확성을 확보할 수 있습니다. 검증을 통해 정보 구축의 데이터 기반을 지속적으로 공고히 하고 있습니다.
3. 풍부한 빅데이터 소스
본 플랫폼 구축을 통해 대량의 학생 행동 데이터, 공간 현황, 사용 데이터를 수집할 수 있으며, 향후 빅데이터 분석을 위한 풍부하고 정확한 데이터 소스를 제공함으로써 더 큰 가능성을 가져올 수 있습니다.
현재 정보기술의 건설은 새로운 개념과 수요에 들어섰습니다.교육부는 “신청이 왕이고, 서비스가 최우선”이라고 제안했습니다.대학의 정보 기술 구축 과정에서 대다수의 학교는 통합된 신원 확인 플랫폼을 구축했습니다.그러나 정보기술의 발달로 통일된 신원의 특징은 더 이상 계정과 비밀번호에만 국한되지 않습니다.캠퍼스 카드, QR 코드, 얼굴 특징 및 기타 생체 인식 기능이 점차 캠퍼스에서 널리 사용되고 있습니다.
대학에서 정보 기술을 적용할 때 신원 인식은 강의실, 기숙사, 교육 건물, 교육 건물, 사무실 건물, 도서관, 매점, 스포츠 경기장, 심지어 학교 입구까지 다양한 시나리오에 적용되었습니다.각 애플리케이션 시나리오는 독립적이지만 상호 연관되어 있으므로 효율적인 관리 및 서비스를 달성하려면 협업 연결이 필요합니다.캠퍼스 개념의 변화에 따라 임베디드 서비스에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
대학에서 빅데이터를 구축하는 과정에서 향후 캠퍼스 운영과 관리에 있어 빅데이터의 역할은 매우 중요할 것이다.가장 큰 어려움은 데이터 수집에 있지만 구축 과정에는 두 가지 어려움이 있습니다.
데이터의 통일과 데이터의 축적.
장기적인 역사적 이유로 인해 데이터는 다양한 시스템에 분산되어 서로 분리되어 있습니다.학교에서 통합 데이터센터를 구축하더라도 각 학과 업무에 대한 이해 부족으로 인해 더티 데이터(Dirty Data), 정리되지 않은 데이터(Uncleaned Data)가 많아 실질적인 적용에 결과를 가져오기 어려울 수 있다.스마트 학급식별 시스템을 구축하여 학교 인사 데이터, 학과 조직 구조, 교과목 데이터, 원카드 데이터, 얼굴 데이터 등을 통합하고, 여러 당사자의 이질적인 데이터를 통일적으로 매칭하며, 실제 적용 발표를 통해 데이터의 정확성을 검증함으로써 궁극적으로 데이터 정리 및 통합을 완료합니다.
데이터 수집
학생들의 일상 행동에서 수업 행동 데이터와 장소 출입 데이터는 상대적으로 크고 완전하며 신뢰할 수 있습니다.빅데이터 플랫폼 구축 관점에서 보면 신원인식 애플리케이션 구축과 행동 데이터 수집이 필수 전제조건이 됐다.
전체 솔루션은 출석 관리 시스템, 일정 관리 시스템, 정보 공개 관리 시스템, 실시간 출입 통제 관리 시스템, 스마트 시험 관리 시스템, 장비 수리 관리 시스템, 장소 예약 관리 시스템 등 여러 가지 주요 시스템으로 나눌 수 있으며, 대형 화면 데이터 모니터링 시스템과 다양한 응용 모바일 단말기를 갖추고 있습니다.
얼굴인식을 위한 인식방식은 주로 캠퍼스카드를 기반으로 하며, QR코드 스캐닝과 얼굴인식 확장(스마트클래스카드로 구현)을 지원한다.
학교의 정보 기술 공공 기본 서비스 역량을 종합적으로 강화하고 종합적인 데이터 자산 및 공유 시스템을 구축하며 정보 기술 교육 플랫폼 구축을 촉진하고 네트워크 보안 제어 기능을 강화하며 학교의 혁신적인 발전을 지원합니다.
Shandong Well Data Co., Ltd.는 1997년부터 전문 지능형 식별 하드웨어 제조업체로 고객 요구 사항에 따라 ODM, OEM 및 다양한 맞춤화를 지원합니다.우리는 무선 기술과 통합된 생체 인식, 지문, 카드, 얼굴 등 ID 식별 기술과 코로나19에 대한 근태 관리, 출입 통제, 안면 및 온도 감지 등 지능형 식별 단말기의 연구, 생산, 판매에 전념하고 있습니다. ..
고객의 단말기 설계를 지원하기 위해 SDK 및 API는 물론 맞춤형 SDK도 제공할 수 있습니다.우리는 전 세계의 모든 사용자, 시스템 통합자, 소프트웨어 개발자 및 유통업체와 협력하여 상생 협력을 실현하고 멋진 미래를 창조하기를 진심으로 희망합니다.
설립일: 1997년 상장 시간: 2015년(신3차 주식 코드 833552) 기업 자격: 국가 하이테크 기업, 이중 소프트웨어 인증 기업, 유명 브랜드 기업, 산동 기업 기술 센터, 산동 보이지 않는 챔피언 기업.기업 규모: 회사에는 직원 150명 이상, R&D 엔지니어 80명, 전문가 30명 이상이 있습니다.핵심 능력: 하드웨어 개발, OEM ODM 및 맞춤화, 소프트웨어 기술 연구 및 개발, 맞춤형 제품 개발 및 서비스 능력.