Текущая ситуация такова, что основа информатизации университетов в основном завершена, и вступает в стадию создания более эффективных приложений для преподавателей, студентов и сценариев управления с помощью информатизации.
В настоящее время в процессе преподавания, обучения учителей и учеников и использования классных комнат сбор больших данных, передача информации и контроль Интернета вещей в учебном пространстве стали насущными проблемами, с которыми необходимо столкнуться. .
Сбор обучающих данных может стать наиболее достоверным, точным и богатым источником данных для анализа больших данных обучения, что делает анализ данных точным и эффективным;Передача учебной информации охватывает различные аспекты, включая изменения в информации о курсах, уведомления о праздниках, занятости классов, рекламу преподавательской деятельности, а также информацию об окончании школы, зачислении и трудоустройстве.Традиционные методы уведомления имеют проблему многоуровневой связи и узкого охвата.Информатизация должна способствовать увеличению коммуникационных щупалец, сокращению коммуникационных связей и уменьшению потерь информации, обеспечивая тем самым прозрачность, справедливость и открытость информации;
Использование Интернета вещей как самого основного учебного ресурса и контроль над ним в классе стали ключевыми узкими местами в возможностях предоставления услуг.Открывая ситуацию с ресурсами через информационную платформу, устанавливая связь управления Интернетом вещей и улучшая возможности эксплуатации и технического обслуживания, ресурсы могут предоставлять услуги большему количеству учителей и студентов, играя роль в применении.
Благодаря созданию интегрированной сервисной платформы для обучения и преподавания учителей и учащихся будет публиковаться информация об учебных программах, информация о зачислении и трудоустройстве, информация о праздниках, статусе учебных ресурсов и рекламные объявления школ, что позволит реализовать сценарии высокочастотного обучения, гарантируя, что школы смогут воспринимать различные обслуживать учителей и учащихся и достигать ожидаемых выгод.
Создавая интегрированную сервисную платформу для обучения и преподавания преподавателей и студентов, мы усовершенствуем эксплуатацию и контроль учебных помещений и учебного оборудования с помощью Интернета вещей, повысим эффективность эксплуатации и обслуживания, улучшим уровень обучения, гарантируем эксплуатацию и обслуживание, а также обеспечим более бесперебойную работу. осуществление педагогической работы.
Создавая интегрированную сервисную платформу для обучения и преподавания учителей и учащихся, мы собираем данные о поведении учащихся в классе, оцениваем рабочее состояние учебных ресурсов и закладываем основу для последующего анализа больших данных и оперативного предупреждения.
Это также может оказать положительное влияние на развитие информатизации кампуса:
1. Применение распознавания лиц
Благодаря применению распознавания лиц в классе эффективность распознавания лиц на территории кампуса может быть проверена в больших масштабах.В то же время можно создать качественную и безопасную базу данных лиц для улучшения информационного построения единого центра обработки данных.
2. Проверка целостности данных
Эта платформа должна интегрировать разнородные данные из нескольких источников, включая данные академических курсов, данные личного дела, основные данные о месте проведения, данные одной карты, данные экзаменов и т. д. Благодаря внедрению и применению этой платформы можно обеспечить согласованность и точность данных. проверены, тем самым постоянно консолидируя базу данных для построения информации.
3. Богатые источники больших данных
Благодаря созданию этой платформы можно собрать большой объем данных о поведении учащихся, пространственном статусе и использовании, предоставляя богатые и точные источники данных для последующего анализа больших данных, открывая тем самым большие возможности.
В настоящее время строительство информационных технологий приобрело новую концепцию и спрос.Министерство образования заявило, что «приложение – это король, а обслуживание – главный приоритет».В процессе построения информационных технологий в университетах подавляющее большинство школ создали единую платформу проверки личности.Однако с развитием информационных технологий характеристики единой личности больше не ограничиваются учетными записями и паролями.Кампусные карты, QR-коды, черты лица и другие функции биометрического распознавания постепенно начинают широко использоваться на территории кампуса.
При применении информационных технологий в университетах распознавание личности применялось в различных сценариях: классы, общежития, учебные корпуса, учебные корпуса, офисные здания, библиотеки, столовые, спортивные площадки и даже входы в школы.Каждый сценарий приложения независим, но взаимосвязан, поэтому для достижения эффективного управления и обслуживания требуется совместная связь.С изменением концепций кампусов растет спрос на встроенные услуги.
В процессе создания больших данных в университетах роль больших данных в будущих операциях и управлении кампусами будет очень значительной.Самая большая проблема заключается в сборе данных, но в процессе построения есть две трудности:
Унификация данных и накопление данных.
По долгосрочным историческим причинам данные рассредоточены по различным системам и изолированы друг от друга.Даже если в школе создан единый дата-центр, это может привести к появлению большого количества грязных и неочищенных данных из-за непонимания бизнеса каждого отдела, что затруднит доведение результатов до практического применения.Благодаря созданию интеллектуальной системы идентификации классов данные о персонале школы, организационная структура подразделений, данные курса, данные одной карты и данные о лице унифицированы, унифицированное сопоставление разнородных данных от нескольких сторон и проверка точности данных посредством практического представления приложений, в конечном итоге завершение очистки и унификации данных.
Сбор данных
В повседневном поведении учащихся данные о поведении в классе, а также данные о входе и выходе из учебного заведения являются относительно большими, полными и надежными.С точки зрения создания платформы больших данных, создание приложений для распознавания личности и сбор данных о поведении стали необходимыми предпосылками.
Общее решение можно разделить на несколько основных систем: система управления академической посещаемостью, система управления расписанием, система управления выпуском информации, система управления контролем доступа в реальном времени, интеллектуальная система управления экзаменами, система управления ремонтом оборудования и система управления назначением мест в сочетании с системой мониторинга данных с большим экраном и различными мобильными терминалами.
Метод распознавания лиц в основном основан на кампусных карточках, поддерживающих сканирование QR-кода и расширение распознавания лиц (реализованное с помощью смарт-карт класса).
Всесторонне расширить возможности общедоступных базовых услуг в области информационных технологий, создать комплексную систему данных и обмена ими, способствовать созданию платформ обучения информационным технологиям, расширить возможности контроля сетевой безопасности и способствовать инновационному развитию школы.
Shandong Well Data Co., Ltd., профессиональный производитель оборудования для интеллектуальной идентификации с 1997 года, поддерживает ODM, OEM и различные настройки в соответствии с требованиями клиентов.Мы занимаемся технологиями идентификации личности, такими как биометрия, отпечатки пальцев, карты, лица, интегрированные с беспроводными технологиями и исследованиями, производством и продажей терминалов интеллектуальной идентификации, таких как учет рабочего времени, контроль доступа, обнаружение лиц и температуры для COVID-19 и т. д. ..
Мы можем предоставить SDK и API, а также специальный SDK для поддержки конструкции терминалов клиента.Мы искренне надеемся работать со всеми пользователями, системными интеграторами, разработчиками программного обеспечения и дистрибьюторами во всем мире, чтобы реализовать взаимовыгодное сотрудничество и создать прекрасное будущее.
Дата основания: 1997 г. Время листинга: 2015 г. (код нового третьего совета 833552) Квалификация предприятия: национальное высокотехнологичное предприятие, предприятие с двойной сертификацией программного обеспечения, предприятие с известным брендом, корпоративный технологический центр Шаньдуна, предприятие-невидимый чемпион Шаньдуна.Размер предприятия: в компании работает более 150 сотрудников, 80 инженеров по исследованиям и разработкам, более 30 экспертов.Основные способности: разработка аппаратного обеспечения, OEM ODM и настройка, исследования и разработки в области программных технологий, разработка персонализированных продуктов и возможности обслуживания.