大数据分析管理系统在实验室的应用

计算机实验室教学是高职院校教学的重要组成部分，是培养高技术水平、创新型人才的关键，而高职院校计算机实验室是大学生实操学习、实践创新、开阔眼界的场所。但传统的机房实验室存在着不能及时反映实验设备的利用和损坏等情况，与实验室设备相关的数据信息规模小、管理模式落后，且面对日益增多的实验室教学与管理需求,传统的人工管理也受到了强烈的冲击,于是提升实验室的数字信息化管理水平就显得尤为重要。

一、高职院校实验室存在的问题

现阶段，高职院校的机房实验室存在诸多问题。

（一）实验室设备落后

部分机房实验室设备已经投入使用多年，故障频发，虽然投入大量维修升级资金，但收获效果甚微。实验室门禁仍然采用传统的人工开锁模式，极其不便；机房内部的环境监控设备只是安装摄像头，无法智能调节实验室温度，无法监控每台设备的运行情况。

（二）管理手段滞后

实验室仍然采用传统的人工管理手段，实验室管理员同时管理多个实验室，力不从心；实验室的实训、实践课程需要人工去安排；现有的实验室管理软件功能有限。这些都导致实验室管理的工作效率不高，无形中增加了管理成本。

（三）实验数据空缺

不收集教师实验教学数据和学生使用实验设备以及实验学习数据，只有传统的纸质信息登记表，将导致实验室管理者无法快速、全面、精准地掌握实验设备状况、学生实验情况。

（四）缺乏大数据学习平台

人工智能和大数据专业虽已成为高职院校的新兴专业，然而校内未配备大数据实践平台和人工智能实训室；学生虽然在学习与专业相关的知识，但是无法把学到的技术应用到具体的实践中。这些都将导致学生难以真正掌握与大数据相关的技术

二、实验室建设大数据分析

管理系统的意义和目的高职院校应运用“互联网+”的理念,以大数据为核心,拓展大数据分析管理系统在实验室正常教学与日常管理中的应用,构建全新的实验室管理模式，能实现实验室、实验仪器设备与实验耗材管理的规范化、信息化，提升实验教学的管理水平与服务水平。大数据分析管理系统全面落实“产、学、研、用、赛”一体化的思想和模式，从课程设计、项目教学、科研、竞赛和校企合作等方面注重学生综合素质及高层次职业技能人才的培养；利用现有虚拟化教学资源，搭建实战平台，将课程设计、项目教学和大数据分析三者融为一体，由难而易、循序渐进，逐步提高学生学习的质量和成效；利用大数据融合框架，创建与企业一致的实战与科研环境，提升学生的动手能力和项目实战能力，使得学生所学知识与企业岗位人才需求无缝衔接；同时与教师的科研工作紧密配合，有助于提高教师的科研水平。

三、大数据分析管理系统的设计和功能

大数据分析管理系统由数据库、人工智能技术、数据分析技术、云服务、数据安全等相关技术结合而成。大数据分析管理系统包括实验室管理、教务管理、数据分析、数据挖掘、决策分析等模块。各模块间数据共享，通过数据分析和数据挖掘将实验室数据中关键信息资源挖掘出来，并进行决策分析，为实验室的发展提供帮助。构建基于大数据分析的管理系统，能基本实现实验室管理、教务管理、数据分析、数据挖掘功能。其中，系统架构分为展现层、SaaS层、PaaS层、采集层。学校通过管理系统挖掘出有利于提升实验室教学的数据，提高教学质量。首先对由实验室教学设备、教学资源库、学生基本信息、学生在实验室中的操作信息等组成的资源数据库进行采集和分析，将有效数据收集分类，将无用的数据删除；应用挖掘算法、聚类算法、支持向量机（SVM）算法等技术进行挖掘与分析，分析得出数据之间相关联的内在关系，实现实验室的全过程管理，方便实验室管理者及时发现问题和解决问题。

四、大数据分析管理系统在实验室中的应用

大数据分析管理系统在实验室日常教学和管理中，不断在教学方法、课程设计、管理模式、师资队伍建设、课程思政教学的培养上进行探索和改革。高职院校以产业学院为依托，使项目教学、专业建设与实验室建设相协调，继续坚持以“应用型、高品质、创新型”作为现代信息化人才培养目标，以学生为本，完善以传授知识、培养能力、提高技能为核心，在管理模式、教学方法等方面紧密跟踪学科发展前沿，不断提高和创新大数据分析管理系统。

（一）打造“产学研用赛”大数据实验云平台

高职院校应依托产业学院，建立“产学研用赛”大数据实验云平台，即包含教学、实验、实训、考试、竞赛于一体的综合实验平台。该平台采用Web与Docker容器技术，同时适用于局域网与互联网，可实现教学实验、考试作业、自学测试、资源共享、课程开发、综合评估、大数据统计等功能。该平台使用方便，功能强大，维护升级简单，安全可靠，并提供了大量的大数据科学微视频、教学课件、素材、源码、实验案例，方便教师上课使用、学生实验练习使用。

（二）健全“产学研用赛”大数据人才培养模式

高职院校应建立健全“产学研用赛”大数据人才协调培养模式，通过大数据分析管理系统实验室来创新人才培养模式，建立起专业化的人才培训基地，为区域大数据发展提供源源不断的人才保障。大数据分析管理系统实验室还将结合不同地域和行业的特色，将企业的岗位需求与学校的人才培养结合起来，开展协同育人、制订人才培养及岗位培训计划，为企业大数据相关岗位提供完整的人力资源解决方案，缓解大数据人才严重紧缺的问题。

（三）加强师资队伍建设

目前，在高职院校专职的实验室管理人员中，具有较强管理能力又精通数据分析的人才很少。要实现信息化、智能化管理，高职院校需要加大对专职实验管理人才的培养，特别是数据分析方面的培训。第一，高职院校应制定相应的实验室岗位职责，突出岗位性质。鉴于目前大部分实验室都由教师兼职管理，高职院校应建立和完善人才选拔机制，通过引进和内部培养的方式，建立一支高素质的专职实验室管理人才队伍。第二，领导层面应高度重视信息化人才队伍的培养，出台相关激励制度，将信息化、智能化考核纳入实验管理考核和录用范围中。第三，高职院校应创新培养方式，选送优秀的专职实验室管理人员到企业培训，到兄弟院校参观、交流等，不断提升他们的大数据分析、应用能力。第四，对于大数据分析实验室的管理，高职院校要组织人员编写详细的操作管理手册，提供给教职工使用。

（四）强化课程思政教育

实验室教学是课程思政教育的重要组成部分，是“立德树人”的主战场。为贯彻落实中共中央、国务院《关于加强和改进新形势下高校思想政治工作的意见》精神，高职院校应将思想政治工作贯穿实验室教育教学全过程。教师应采用多元化的教学模式，并融入当代人文素质教育内容，将社会主义核心价值观、时代楷模、抗“疫”英雄、大国工匠、传承中国传统文化、国家网络安全、职业道德等思政元素贯穿教学；通过设置“一句话问答”的方式收集数据，通过大数据分析管理系统开展数据分析，引导学生树立正确的人生观、价值观、世界观，充分发挥大数据分析管理系统在课程教学中的育人作用，承担起“课程思政”工作的主体责任。

五、结语

大数据分析管理系统为实验室管理带来了全新的理念，推动着高职院校实验室管理的改革，特别是人、财、物三方面要与时俱进，同时在实验室的建设布局中要考虑合理性，注重总体规划，完善管理制度和人才培养模式，充分运用数据分析、数据挖掘、信息决策功能，为实验室管理、教学改革决策提供依据，以实现高效、规范的管理。

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作者：韦树成 廖剑斌