教育部数据中心数据管理优化策略研究
教育数字化时代高校教育新形态的建设与发展对策
教育数字化时代高校教育新形态的建设与发展对策【摘要】教育数字化是时代发展的必然趋势，也对高校教育变革提出了新要求。
高校应顺应这一趋势，加快构建教育新形态，推动教学模式创新，优化管理评估体系，促进教育公平。
但当前高校数字化转型仍面临基础设施不足、师资能力欠缺、教学改革不深入等问题。
为此，文章提出高校应强化顶层设计，夯实数字化基础，提升教师信息化教学能力，深化教学模式改革，为高质量人才培养提供强有力支撑，助力教育现代化发展。
【关键词】教育数字化；高校教育；数字化转型一、教育数字化时代高校建设教育新形态的意义（一）推动高校教学模式改革创新随着数字化技术在高等教育中的广泛应用，传统的教学方式正在经历重大变革。
首先，翻转课堂、混合学习等新兴教学模式的兴起不仅提升了教学的灵活性和多样性，还更加强调学生中心，注重以学生为主导的学习方式。
这些模式通过在线视频讲座、互动讨论板以及实时反馈机制，为学生提供了自主学习和深度学习的机会，使得学习不再受限于传统的教室环境，而可以随时随地展开。
其次，虚拟仿真、增强现实等技术可以创造身临其境的学习体验，增强了教学的现场感和参与度。
教学模式的创新有助于提升人才培养质量，培养学生的创新意识和实践能力。
（二）优化教学管理和评估体系数字化时代为高校教学管理和质量评估带来了新思路。
首先，通过构建智慧校园管理平台，高校可以实现教学过程的数字化记录和智能化分析，及时发现教学中的问题，并为优化教学提供决策支持。
积累学生学业信息、教师教学情况等数据有助于构建更科学、多维的质量评估指标体系，实现教学质量的常态化监测和持续性改进。
其次，通过数据赋能，高校还能克服实验考试方式单一、实验考试命题质量不高和成绩评定分析不足等问题，从而加强实验课程学习的科学评价。
（三）促进高校教育公平发展教育数字化为推动高校教育的公平和缩小区域差距带来了新契机。
首先，优质教育资源的在线共享使得偏远地区的高校和学生能够享受到名校和名师的课程资源，从而在一定程度上解决了教育资源分布不均的问题。
国家教育管理公共服务平台省级数据中心建设指南
教育管理公共效劳平台省级数据中心建立指南教育部教育信息化推进办公室发布教育部教育管理信息中心编制2013 年4 月1前言本指南的附录是技术资料性附录。
本指南由教育部教育管理信息中心提出。
本指南由教育部教育信息化推进办公室负责解释。
i目录一、引言 (1)二、建立目标与根本原那么 (3)2.1 省级数据中心的建立目标 (3)2.2 省级数据中心建立应遵循的原那么 (3)三、建立总体要求 (4)3.1 满足应用系统部署和效劳的需要 (4)3.1.1 承载信息系统部署 (4)3.1.2 承载自建及其他应用系统的部署运行 (5)3.1.3 提供本省教育信息化根底设施云效劳 (5)3.2 形成完善的根底设施环境 (5)3.3 符合及教育部信息化有关标准规 (5)3.4 建立集中统一的教育根底数据库 (6)3.5 构建网络与信息平安保障体系 (6)3.6 建立运行维护和技术效劳体系 (7)3.7 规省级数据中心建立工程管理 (7)四、建立容 (9)4.1 省级数据中心分类 (9)4.2 机房设施 (9)4.3 省级教育管理云平台 (12)4.3.1 总体架构 (12)4.3.2 根底设施层 (13)4.3.3 云平台管理层 (21)4.3.4 桌面云效劳 (23)4.4 公共软件平台 (24)4.4.1 应用公共支撑平台 (24)4.4.2 数据库平台 (26)4.4.3 密码平安效劳平台 (27)4.5 信息平安保障体系 (27)ii4.5.1 信息平安保障体系总体要求 (27)4.5.2 信息平安方针策略 (29)4.5.3 平安技术体系 (29)4.5.4 平安管理体系 (36)4.6 运行维护与技术效劳体系 (39)4.6.1 机构和职责 (39)4.6.2 运行维护效劳体系总体架构 (40)4.6.3 运行维护效劳体系建立容 (41)附录一规划容与测算方法及参考案例 (47)附录二统一规划的信息系统一览表 (55)1一、引言教育管理信息系统建立是?中长期教育改革和开展规划纲要(2010-2020 年)?以及?教育信息化十年开展规划〔2011-2020 年〕?中确定的重要容，是支撑教育管理现代化、促进教育改革开展的基础性工程。
高校智慧校园云数据中心解决方案
分散的资源和业务驱动的服务需求
校区A数据中心
院系N数据中心
校区B数据中心
院系A数据中心
高校数据中心建设面临的主要问题
高校正渐渐成为黑客猖獗的领域之一。
环境构建复杂
新应用部署需要需要进机房，动网络，时间长新应用没有统一规划：存储、备份、可靠性拓扑结构越来越复杂，新增系统布线困难
科研创新受制
各院系各部门存在大量信息孤岛无法共享部门间信息化标准不统一，互通困难资源的总体利用效率低，平均只有约20%
…
数据融合
颠覆式演进：数据库平台变更，带来传统IT应用修改的巨大风险，部分复杂关系数据模型无法完备支持
平滑式演进：传统应用在数据库不变的前提下，采用企业级分布式存储+X86实现小型机及传统存储替换，解决数据库扩展性与并发处理瓶颈问题；针对创新应用，则可直接基于Hadoop，MPP和No SQL数据库中间件平台进行开发
应用场景及收益
特性描述
应用编排模板，支持与服务管理平台关联，发布到服务目录；应用端到端的自动化部署，支持虚机、物理机的自动化部署。支持商业平台软件，包括Apache 2.2.4、WeblogicV9.2/V10.3.5 、Oracle10gR2/11gR2 等常用软件；
基础架构
基础软件
应用
现有数据中心
应用场景及收益
特性描述
实现计算资源与业务负载之间的动态匹配。可以与现有资源池共同管理，跨资源池进行资源监控，资源调配。－ 自动VM创建，新VM自动加入LB组－ 支持应用虚机负载监控触发VM弹性扩展的能力；
VM
vLB
VM
NEW VM
VM
HEAT
Scale out
业务WEB组件弹性伸缩组
数字化校园统一数据中心的研究与设计
（ ４ ） 缺乏 统一 的身份 认证 ， 登 陆不 同 的系统需 要
１ 数 字 化 校 园 数 据 建 设 现 状
数 字 化校 园 自上世 纪 ９ Ｏ年 代开 始 经 过长 期 的 建设 ， 基 本形 成 了局部 信息化 局 面 ， 如基 于校 园 网的 教 务管 理 系统 、 科 研管 理 系统． 这 是数 字化 校园第 一 阶段 的建设 成果． 它 不仅 为广 大 师 生 和教 职 员 工 的 学习、 工作 和生 活带来 极大 的便利 ， 也 为社会 服务 带 来 了前 所未有 的快 捷 和方便 ． 但是 ， 处 于第 一 阶段 的校 园 网及 其 应用 系统 的 缺 点也 显而 易见 ， 主要 体现在 如下 几个方 面 ： （ １ ） 各应 用 系 统 都 有 自己 的数 据 ， 信 息 难 以 共 享， 维护 工作 量大 ． 由于各个 应用 系统在 不 同的时 间 采 用不 同 的开发 工具 或 不 同的数 据 库 进 行 开发 ， 信 息 缺乏 统一 的标 准 ， 各应 用 系统 的 独 立维 护 导致 校
３ ９
统一 数据 中心 建立 的首 要任 务是 建立 全校 信息 标准． 目前 信息 标 准 的 种类 很 多 ， 如 国家 标 准 、 行 业 标 准 等． 各 个 学校 由于 自身 的特 征 需 要 在 参 考上 述 标 准 的基 础上 制定 符合 本校 的信 息标 准 ． 数 字 化 校 园 的信 息 标 准包 括 基 础 代 码 数 据 标 准、 学 校 各信 息 子集 信 息标 准、 部 门数 据 信 息 标 准口 ］ ． 基础 代码 数据 标准 也就 是一 些基 础代 码 表 ， 常 常通 过参 考 国 家 标 准 和 相 关 权 威 部 门 的 标 准 来 建 立， 因而 改动 的可 能性 不大 ； 学 校各信 息 子集则 主 要 以教 育部 标 准为 主 ； 部 门 数据 信 息 标 准 是 数 字 化 校 园 信息标 准 的主 体 ， 需 要 根 据各 学 校 业 务 部 门来 产 生， 反 映各业 务部 门本 身 的信息 特征 ］ ．
基于Hadoop云存储架构的教育资源管理优化技术研究
to solve the problems of poor throughput and low storage efficiency existing in current educational resource management optimiza ⁃
tion technology. The Hadoop cloud storage architecture is used to manage educational resources and get the cloud structure of ed ⁃
Keywords：Hadoop cloud storage；educational resource management；educational resource optimization；data center es⁃
tablishment；educational resource uploading；storage efficiency improvement
LIU Shaonan
（School of Computer and Communication Engineering，Northeastern University at Qinina）
Abstract：A Hadoop cloud storage architecture is designed for optimization of educational resource management technology
优化技术研究
刘少楠
（东北大学秦皇岛分校 计算机与通信工程学院，河北 秦皇岛
摘
066000）
要：为了解决现有教育资源管理技术存在吞吐量差、存储效率低等缺陷，设计 Hadoop 云存储架构对教育资源管理
校园数字化建设与管理系统方案
校园数字化建设与管理系统方案第1章引言 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 目标与范围 (3)1.3 研究方法与数据来源 (3)第2章校园数字化建设现状分析 (4)2.1 数字化基础设施 (4)2.2 网络环境与资源 (4)2.3 应用系统与平台 (5)2.4 存在问题与挑战 (5)第3章数字化建设总体框架 (5)3.1 设计原则与目标 (5)3.1.1 设计原则 (5)3.1.2 设计目标 (6)3.2 总体架构设计 (6)3.2.1 基础设施层 (6)3.2.2 数据资源层 (6)3.2.3 应用支撑层 (6)3.2.4 业务应用层 (6)3.2.5 用户服务层 (6)3.3 技术路线与标准 (6)3.3.1 技术路线 (6)3.3.2 技术标准 (7)第4章网络基础设施优化 (7)4.1 网络规划与设计 (7)4.1.1 网络拓扑结构 (7)4.1.2 IP地址规划 (7)4.1.3 网络带宽规划 (7)4.2 网络设备选型与配置 (7)4.2.1 网络设备选型 (7)4.2.2 网络设备配置 (8)4.3 网络安全策略 (8)4.3.1 防火墙策略 (8)4.3.2 入侵检测与防御系统 (8)4.3.3 VPN应用 (8)4.3.4 安全审计 (8)第5章数据中心建设 (8)5.1 数据中心规划 (8)5.1.1 设计原则 (8)5.1.2 建设目标 (8)5.1.3 规划内容 (9)5.2 数据存储与管理 (9)5.2.2 数据管理 (9)5.3 云计算与虚拟化 (9)5.3.1 云计算 (9)5.3.2 虚拟化 (9)第6章应用系统设计与开发 (10)6.1 教务管理系统 (10)6.1.1 系统概述 (10)6.1.2 功能设计 (10)6.1.3 技术实现 (10)6.2 图书馆管理系统 (10)6.2.1 系统概述 (10)6.2.2 功能设计 (10)6.2.3 技术实现 (11)6.3 校园一卡通系统 (11)6.3.1 系统概述 (11)6.3.2 功能设计 (11)6.3.3 技术实现 (11)6.4 其他辅助系统 (11)6.4.1 系统概述 (11)6.4.2 功能设计 (11)6.4.3 技术实现 (12)第7章智能化教学支持 (12)7.1 智慧教室设计与实施 (12)7.1.1 设计理念 (12)7.1.2 系统架构 (12)7.1.3 实施步骤 (12)7.2 在线教学平台 (12)7.2.1 平台功能 (12)7.2.2 技术保障 (12)7.3 教学资源库建设 (13)7.3.1 资源分类 (13)7.3.2 建设原则 (13)7.3.3 管理与维护 (13)第8章安全保障体系建设 (13)8.1 物理安全防护 (13)8.1.1 设备安全 (13)8.1.2 环境安全 (13)8.1.3 线路安全 (14)8.2 网络与信息安全 (14)8.2.1 防火墙安全策略 (14)8.2.2 入侵检测与防御 (14)8.2.3 安全审计 (14)8.3 数据备份与恢复 (14)8.3.2 数据恢复与验证 (14)第9章信息化管理与运维 (15)9.1 管理组织与制度 (15)9.1.1 管理组织架构 (15)9.1.2 管理制度 (15)9.2 运维团队与职责 (15)9.2.1 运维团队建设 (15)9.2.2 运维职责划分 (15)9.3 监控与评价体系 (15)9.3.1 监控体系建设 (15)9.3.2 评价体系建设 (16)第10章项目实施与推广 (16)10.1 实施策略与计划 (16)10.2 风险评估与应对 (16)10.3 成果总结与推广 (17)10.4 持续优化与升级展望 (17)第1章引言1.1 背景与意义信息技术的飞速发展，数字化建设已成为国家战略发展的重要组成部分。
教育部省级教育数据中心建设指南
教育部省级教育数据中心建设指南下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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省级数据中心建设目标、内容框架与实施管理
《 中国教 育信息化） ） 鳊辑部 ： ｍ ｉ ｓ ＠ｍ ｏ ｅ ． ｅ ｄ ｕ ． ｃ ｎ
省级数据中心建设 目标、 内
教 育部 教 育 信 息化 推 进 办公 室副 主 任 、 教 育 部 教 育 管 理 信 息 中心 副 主 任 曾德 华
关 于省级数据 中心建设 ，围绕 以下四个 方面介绍 ： 第一 ， 省 级数据 中心建设相关 的工作 背景。 第二， 从 中央 信 息系统的布局和整个 系统 的业务推进方面 ， 介绍省级 数据 中心建设 的 目标 。第三 ， 省级数据 中心建设 的内容 框架和思路。 第 四， 省级数据 中心建设的实施管理 、 工作
要求。
第三 ， 集成和支撑省本 级各类教育基础数据库 和各 类教育 管理信 息系统 ，比如说像省级公共 服务平 台 、 办
公 自动 化 等
第四。 服 务于所 辖区域 内教育行政部 门和学 校的信 息化管理业务应用 。 第五， 省级数据中心建设是全 国教育管 理信息系统
和 教 育 管 理信 息化 工 作 的抓 手 。 省 级 数 据 中心 建 设 既可
示， 组织专家论证 ； 教育部教 育信息化推进 办公 室 ２ ０ １ ３
年２ — ４ 月 份组织 召开 了两次专题 办公会 ， 为整个方案提
８ 中国教育信息化／２ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ０ １ ３ ． １ ３
费为各省厅提供服务 。
改完善 ； ２ ０ １ ２ 年 １ ０月 ，征求部分省级教育部门意见 ， 并 进行 了修改 ； ２ ０ １ ２ 年 ｌ １ 月， 按照教育部副部长杜 占元指
今年 ． 争取在 “ 中国教育 科研 网” 建立从教育部 数据
中心 到 各 个 省 级 数 据 中 心 的 一 个 高 级 专 用 宽 带 网 络 ， 免
教育数字化推进教育强国建设的实践探讨——以常州工程职业技术学院为例
20|专家笔谈|General No.5712023.12次是师资队伍管理制度建设，包括招聘制度、考核评价制度、激励制度等的建设和完善。
学校通过制度管理，外在规范和监督教师行为，内在激发教师主观能动性，双管齐下，保障师资队伍质量。
最后要营造和谐融洽的教育教学氛围和良好的师资队伍建设工作氛围，增强教师的凝聚力和向心力，提升教师的职业幸福感，这是师资队伍稳定建设和持续发展的重要因素。
培养造就一支师德高尚、业务精湛、结构合理、充满活力的高素质专业化教师队伍是培养高素质技术技能人才的基础保障，是职业教育高质量发展的关键条件，也是当前教育强国建设的核心要素之一。
总之，要落实好党和国家提出的教育强国战略，职业教育需要以高质量发展为目标，加强自身建设，提高人才培养质量，为教育强国建设贡献职教力量。
教育数字化推进教育强国建设的实践探讨——以常州工程职业技术学院为例◎李雄威（常州工程职业技术学院党委书记）党的二十大首次将“推进教育数字化”写进党的全国代表大会报告，对教育、科技、人才进行“三位一体”统筹安排和一体部署，赋予教育在全面建设社会主义现代化国家中的新使命与新任务，明确了教育数字化未来发展的行动纲领。
2022年，教育部提出“实施教育数字化战略行动”，吹响了教育全域数字化转型的号角，把教育数字化作为战略制高点，推动教育高质量发展，引领教育现代化进程。
教育数字化战略行动实施以来，我国已建成世界第一大教学资源库，形成了一批标志性研究成果，探索了以服务引领支撑学生全面发展、促进教师能力提升的数字化新路径，实现了国家智慧教育平台应用试点工作的全覆盖，从数字化层面为加快建设高质量教育体系提供了重要支撑。
在数字化、智能化浪潮的推动下，高等职业教育作为高等教育的重要组成部分，必须适应变迁，加速变革，培养满足未来社会发展需要的时代新人。
近年来，常州工程职业技术学院（以下简称“常工程”）的数字化转型因需而生、应时而变，与职业教育改革发展同频共振、同向同行，全面贯彻落实教育部教育数字化战略行动计划，全力提高学校数字化治理能力和服务能力，全域构建“一章双制”制度体系，全力以赴打造“专业发展特色化、产教融合协同化、资源供给优质化、应用场景智慧化、学习方式个性化、人人学习终身化”的六化模式，先后荣获“江苏省智慧校园示范校”“江苏省教育信息化先进集体”“中国智慧教育联合会智慧高校综合实力卓越奖”等荣誉，入选“教育部首批职业院校数字校园建设试点校”和“国家智慧教育平台江苏省试点学校”，在以教育数字化推进教育强国建设层面初步构建了实践模式、形成了发展观点。
“教育数字化战略行动”介绍
教育数字化战略行动一、是什么？教育数字化战略行动：我国 2022 年教育部工作重点，也是当前教育改革发展的重要内容1.具体内容包括：强化需求牵引，深化融合、创新赋能、应用驱动，积极发展“互联网+教育”，加快推进教育数字转型和智能升级。
推进教育新型基础设施建设，建设国家智慧教育公共服务平台，创新数字资源供给模式，丰富数字教育资源和服务供给，深化国家中小学网络云平台应用，发挥国家电视空中课堂频道作用，探索大中小学智慧教室和智慧课堂建设，深化网络学习空间应用，改进课堂教学模式和学生评价方式。
建设国家教育治理公共服务平台和基础教育综合管理服务平台，提升数据治理、政务服务和协同监管能力。
强化数据挖掘和分析，构建基于数据的教育治理新模式。
指导推进教育信息化新领域新模式试点示范，深化信息技术与教育教学融合创新。
健全教育信息化标准规范体系，推进人工智能助推教师队伍建设试点工作。
建立教育信息化产品和服务进校园审核制度。
强化关键信息基础设施保障，提升个人信息保护水平。
2.教育数字化的核心：教育基础要素——教与学过程的数字化（两者并不可分的，为同一事物的两个视角）（1）教师的课程建设与教学方案执行过程数字化。
（2）学生的学习计划与学习方案执行过程数字化。
二、为什么？我国全面推进教育数字化转型具有深刻的战略背景：1.数字中国战略的部署与实施，一个强大的数字中国必然需要一种高度适应数字经济与社会发展的数字教育作支撑。
（应对数字化发展大势，助力培养适应未来社会发展需要的知识、能力并重的创新型人才）2.建设教育强国的战略谋划。
教育强国建设要“坚持以人民为中心”，满足人民群众的高品质、个性化学习需要，这就必然要求信息化全面赋能教育，供给“更高质量、更加公平、更多选择、更加便捷、更加开放、更加灵活”的教育服务。
（破解教育改革发展难题，通过引领构建高质量教育体系，加快教育内涵式发展，促进教育公平、提高教育质量）3.中国教育现代化战略的加速推进。
基于数据中心的中小学数字化校园建设的研究与探索
ｃｎｅ． ｎ ｕ ｒ ａｄ ｅｆｔｒ ｉ ｃｉ ｆｈ ｕｌｉｇｏ ｒ ｒ ｎ ｅｏｄ ｒ ｄｇａ ａ ｐ ｓ ｅ ｔｒＡ ｄＰ ｔｏｗ ｒｓｈ ｕｅｄｒ ｔ ｎｏ ｅｂ ｉ ｎ ｆ ｉ ｙ ａｄｓｃｎ ａ ｉ ｔｌ ｍ ｕ ． ｆ ｔ ｕ ｅ ｏ ｔ ｄ ｐ ｍａ ｙ ｉ ｃ
【 ｅ ｏｄ］ ａ ｅｔ ； ｉｔ ｍ ｕ ；ｉｔ ａｐ ｓ ｒ ａ ｄｓ ｏｄｒ Ｋ ｙｗ ｒｓＤ ｔｃｎ ｒＤｇａｃ ｐ ｓ ｇａｃ ｕ ｐ ｍ ｒ ａ ｃｎａ ａ ｅ ｉｌａ Ｄ ｉｌ ｍ ｉ ｙ ｎ ｅ ｙ
０ 引 言
来越重要了。 数字化校园是指 利用计算机技术 、 网络技术对教学 、 科研 、 管理和 生活服务等信息资源进行全 面、 规范的整合和集成 。构成统一的用户 管理 、 资源管理和权限控制 ， 以实现教育信息化 、 管理规范化Ｉ 国家 １ ｌ 。《 中长期教育改革 和发展规划 纲要 （０ ０ ２ ２ ２ １ — ０ ０年） 》指 出我国的教育 现代化 和信息化 已经进入加快 发展和全面提 高质量 的新 时期 ． 在这 新时期 ， 对教 育信息化提 出了新任务新 要求 ． 中明确提出了要推 其 进 中小学数字化校 园的建设 ． 加快教育信息化进程 随着信息技术 的飞速发展 ， 计算机辅助教学是今 后教学改革 的方 向之一 ． 将多媒体 技术和 网络技术相结合辅 助数学教学 已成为必然趋势 ． 新课程标准下 的课堂提倡是 高效 教学 ． 充分发挥 现代多媒体教育技术 的优势 ． 在高 中数学实施高效教 学 在我 国中小学 ． 由于长期 以来受 传统教育体制 的影 响 ． 学生接受 的主要是课 堂的被动式学 习， 自主学习的环境和条件 比较差 ． 学生进 行 自主学习的能力 也比较差 ． 为此造成 了许多学生进入大学后不能适 应大学里以 自主学习为主 的教育方式 ． 使得许多大学生在大学期 间学 无所成 。 也造成了我国高科技人才匮乏 ， 科学技术落后的局面 。为此 ． 我 国要进 行基 础教育 的新 改革 ．必须 首先从 建设 自主学 习 的新环 境——数字化校园人手 ． 来提高 中小学生 自主学习的条件 和能力
国家科学数据中心建设发展对江苏的启示
第１５期２０２３年５月江苏科技信息ＪｉａｎｇｓｕＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＮｏ １５Ｍａｙ，２０２３基金项目：江苏省科技创新能力建设计划项目；项目名称：江苏省科学数据中心建设；项目编号：ＢＭ２０２２０１１㊂作者简介：戴琦（１９９５ ），女，江苏泰州人，研究实习员，硕士；研究方向：科技资源管理㊂国家科学数据中心建设发展对江苏的启示戴㊀琦，李㊀红，段伦超，汪㊀欢（江苏省科技资源统筹服务中心，江苏南京２１００１８）摘要：科学数据中心是国家信息基础设施的重要组成部分，其建设对于服务和支撑科技创新㊁健全国家创新体系以及实施创新驱动发展战略具有重要意义㊂文章从组织网络㊁数据资源㊁标准规范㊁数据应用方面总结分析国家科学数据中心建设发展经验，为江苏建设省级科学数据中心提供启示与借鉴㊂关键词：科学数据中心；科学数据；数据管理；数据共享中图分类号：Ｇ２０３㊀㊀文献标志码：Ａ０㊀引言㊀㊀科学数据是支撑科技创新及经济社会发展的基础性和战略性资源，科学数据中心作为数据管理㊁开放共享的重要基础设施，是大数据时代科技创新能力提升的重要保障㊂自２０１８年国务院办公厅发布‘科学数据管理办法“以来，科技部㊁财政部对原有国家平台开展优化调整工作，于２０１９年布局形成２０个国家科学数据中心㊂近年来，国家科学数据中心不断强化数据要素资源集聚，积极构建各自领域的科学数据共享网络，在科学数据服务国家重大战略㊁支撑基础研究和技术研发等方面已有相关实践探索㊂本文通过总结国家科学数据中心建设发展经验，分析江苏省科学数据资源拥有现状，为江苏建设省级科学数据中心建设提供建议㊂１㊀国家科学数据中心建设发展经验１ １㊀积极构建组织网络㊀㊀国家科学数据中心均有非常显著的领域属性，且通常是某一基础学科或行业内占主导地位的科学数据中心，因此，其依托建设单位一般为该领域的优势科研机构㊂本文梳理了２０个科学数据中心现有的组织架构（见表１），基本按照 １＋Ｎ 的合作共建模式，建设单位覆盖了本领域高水平的高等学校及科研院所㊂这样的组织架构不仅能将细分领域的人才㊁成果等科技资源以主体为单位汇集，还能加强团队间合作研究，加速推动科学数据的共建共享㊂１ ２㊀持续汇聚数据资源㊀㊀国家科学数据中心以学科领域为主线，充分发挥共建单位资源优势，突出数据 分级分类㊁多线汇流 ，将不同层次㊁不同细分领域的数据整合汇交，集聚行业及地域分中心㊁野外观测试验站点㊁计划专项㊁数据论文等多圈层数据，根据实际情况构建新的数据中心资源分类体系㊂在多种数据类目中，科研机构㊁数据站点等在实验㊁观测过程中采集的第一手科学数据通常占比最多，同时，科技计划项目产生的科学数据也是相对稳定的数据来源㊂根据‘科学数据管理办法“，国家科学数据中心承担各领域科学数据汇交管理㊁共享与服务工作，目前国家科技基础性专项项目㊁国家重点研发计划项目的科学数据汇交工作均已常态化开展，由此加速推动科学数据的多尺度汇交和全域化积累㊂１ ３㊀逐步建立标准体系㊀㊀科学数据共享标准体系的建立为科学数据的高度共享及其与其他应用系统的适配创造必要的条件［１］㊂国家于２００９年成立全国科技平台标准化技术委员会，加速推进科技平台建设㊁管理等方面的标准化工作㊂科学数据来源㊁形态㊁分布各异，因此，相比其他科技资源，建立覆盖数据描述㊁采集㊁汇交㊁存储㊁共享等一系列流程的数据标准体系显得尤为重要㊂国家科学数据中心在国家科技基础条件平台现有基础标准和规范框架的基础上，按照 边建边用㊁需求导向㊁内外协调 的原则，相继开展领域内科学数据标准的研制与应用，极大地保障了数据汇交的效果与质量，提高了领域内数据的兼容性和互操作性，进而为高效的数据共享和大数据分析提供基础㊂１ ４㊀不断强化数据应用㊀㊀数据驱动的科学发现已成为科研 第四范式 ，国家科学数据中心不仅是各领域分散数据整合集成的枢纽，还是数据共享应用的试验基地㊂除了数据的表１㊀２０个国家科学数据中心名称及其依托㊁共建单位序号国家科学数据中心名称依托单位共建单位１国家高能物理科学数据中心中国科学院高能物理研究所２国家基因组科学数据中心中国科学院北京基因组研究所中国科学院上海营养与健康研究所㊁中国科学院生物物理研究所３国家微生物科学数据中心中国科学院微生物研究所中国疾病预防控制中心传染病预防控制所㊁中国疾病控制中心病毒病预防控制所等４国家空间科学数据中心中国科学院国家空间科学中心中科院国家天文台㊁中国科学技术大学㊁中科院国家授时中心等５国家天文科学数据中心中国科学院国家天文台中国科学院紫金山天文台㊁中国科学院上海天文台等６国家对地观测科学数据中心中国科学院遥感与数字地球研究所中国科学院空天信息研究院㊁中国科学院地理科学与资源研究院等７国家极地科学数据中心中国极地研究中心８国家青藏高原科学数据中心中国科学院青藏高原研究所兰州大学㊁北京师范大学和中国科学院计算机网络信息中心９国家生态科学数据中心中国科学院地理科学与资源研究所５３个国家生态站和相关行业部门站㊁中国科学院计算机网络信息中心等１０国家材料腐蚀与防护科学数据中心北京科技大学武汉材料保护研究所㊁钢铁研究总院青岛海洋腐蚀研究所㊁大庆油田工程有限公司㊁２０个试验台站及其他数据生产单位１１国家冰川冻土沙漠科学数据中心中国科学院寒区旱区环境与工程研究所中国科学院新疆生态与地理研究所㊁中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所等１２国家计量科学数据中心中国计量科学研究院全国各省计量院等１３国家地球系统科学数据中心中国科学院地理科学与资源研究所中国科学院地理科学与资源研究所㊁中国科学院南京地理与湖泊研究所等１４国家人口健康科学数据中心中国医学科学院中国医学科学院基础医学研究所㊁中国医学科学院北京协和医院等１５国家基础学科公共科学数据中心中国科学院计算机网络信息中心中国科学院㊁教育部㊁工信部㊁国防科工局㊁国家林草局㊁黑龙江省等下属４０余个单位１６国家农业科学数据中心中国农业科学院农业信息研究所中国农业科学院部分专业研究所㊁中国水产科学研究院㊁中国热带作物研究院等１７国家林业和草原科学数据中心中国林业科学研究院资源信息研究所中国林科院木材工业研究所㊁中国林科院森林生态与森林环境研究所㊁中国林科院林业研究所１８国家气象科学数据中心国家气象信息中心１９国家地震科学数据中心中国地震台网中心中国地震局地球物理研究所㊁中国地震局地质研究所等２０国家海洋科学数据中心国家海洋信息中心国家卫星海洋应用中心等１０余家相关涉海单位㊁科研院所和高校实时发布㊁统一检索，国家科学数据中心基于其先进的算力和专业的人才团队，积极探索科学数据存储㊁数据认证㊁数据出版㊁数据计算㊁数据工具及产品开发等服务模式，开拓多样化的科学数据应用场景，推动形成高质量㊁具有领域影响力的关键数据集，形成可复用㊁可推广的衍生数据产品，逐步实现由数据共享服务到知识服务的转型升级㊂虽然各科学数据中心的服务各有侧重，但都在服务基础科学研究㊁支撑国家重大战略等方面发挥了重要作用，通过具体的数据共享实践打造了行业领域内㊁区域内的数据应用生态㊂２㊀江苏省科学数据现状调研２ １㊀科学数据政策㊀㊀江苏省委㊁省政府高度重视科学数据统筹工作，２０１９年，省政府出台‘江苏省科学数据管理实施细则“（苏政办发［２０１９］２０号），为进一步加强和规范科学数据管理㊁保障科学数据安全㊁提高开放共享水平提供制度保障；同年，省政府分管领导担任理事长，省委组织部㊁省发展改革委等１３个主管部门和单位共同参与的省科技资源统筹服务平台理事会，正式审定印发‘江苏省科技资源统筹服务平台建设方案“，明确提出建设省科学数据中心㊂２０２１年，江苏省 十四五 科技创新规划再次将省科学数据中心建设列入目标任务㊂２０２２年，江苏省科学数据中心建设正式启动㊂２ ２㊀科学数据资源㊀㊀江苏是科教大省，科技资源门类齐全㊁总量富集㊂截至２０２１年年底，江苏省共有１３２家部省属高校院所㊁１９０家国家与省级重点实验室㊁２６０家省级科技公共服务平台，建设布局网络通信与安全紫金山实验室等９家重大科研设施㊂随着各类科技载体承担项目数量的增长，科学数据在地球科学㊁生物学等一些学科㊁产业领域已有小规模集成，根据２０２２年江苏省１００家国家级和省级学科重点实验室科学数据调研情况，共５１家学科重点实验室建有科学数据集（库），从实验室依托建设单位看，２６家高等学校㊁６家科研院所建有科学数据库（集）㊂大部分科学数据都有国家和省级科研项目支撑，数据主要来自应用基础研究，覆盖了地球科学㊁生物学㊁材料科学与工程等学科㊂科学数据来源主要有试验开发㊁观测检测㊁检验检测等，以数值㊁文本㊁图形类数据为主㊂江苏省学科重点实验室拥有数据超５２亿条，总量约６６５ＴＢ㊂目前，江苏省内单位承担的国家重点研发计划项目产生的科学数据已向国家平台开展汇交，通过科学数据汇交评审并取得汇交凭证后方能结题㊂２ ３㊀问题分析２ ３ １㊀科学数据有效积累不足㊀㊀当前，科学研究已进入数据驱动的 第四范式 ，科技创新越来越依赖高量级㊁高信度的科学数据㊂各类创新主体在科研攻关中存在大量的科学数据诉求，但江苏省科学数据有效积累尚显不足㊂一方面，江苏省内尚未布局数据中心载体，通过开展基础研究㊁观测试验等形成的科学数据没有统一的汇集渠道，导致科学数据散落在不同学院㊁课题组㊁个人的手中，且省㊁市不同层级和不同部门之间科学数据整合难度较大㊂另一方面，虽然‘江苏省科学数据管理实施细则“已发布，但尚未对省级财政预算资金支持的科学计划项目做统一的科学数据汇交要求，导致科学数据来源不固定，且数据汇交标准体系不一，筛选㊁清洗㊁加工的难度较大，不利于数据分级分类管理和数据质量提升，极大制约了科学数据的长期有效积累㊂２ ３ ２㊀科学数据共享机制不完善㊀㊀科学数据及相关衍生数据日益丰富，在一些领域已有小规模集成，但总体看，科学数据统筹服务体系还不完善㊂目前，省级层面推进数据共享的细化措施不明确，国内数据确权的工作也处于初步探索中，致使数据权利主体和价值评定存在困难，对数据主体的权利保护不详细㊁不到位，主体多元㊁权益不清的问题没有得到解决㊂同时，科学数据开放共享氛围尚未形成，科研人员存在数据 个人私有 成果专享 利益专属 的固化观念，数据开放 不愿 不敢 不会 的现象普遍存在，高价值的科学数据难以得到充分有效的共享利用，且科学数据多源异构㊁标准不一，这为数据的开放服务和挖掘应用增添了难度㊂２ ３ ３㊀科学数据支撑创新能力不足㊀㊀一方面，科学数据挖掘分析和开发利用不足㊂当前，江苏省内科学数据的数据成果转化和应用场景探索还在起步阶段，供需分离㊁共享不易㊂科学数据供给与需求在空间㊁时序上分离，且基于创新数据驱动的创新需求具有高度缄默性与复杂性，现有各类平台对挖掘㊁重构数据价值的能力不足，导致科学数据赋能科技创新的能级较低㊂另一方面，科学数据行业生态尚未健全，专业服务机构数目与能力不足㊂专业服务机构的数目和能力直接影响科学数据体系的效率水平，其 少㊁弱㊁散 的现状既阻塞了科学数据成果转化及应用场景拓展，薄弱的专业人才队伍也极大制约了科学数据融合驱动科技创新潜能㊂３ 江苏省科学数据中心发展建议３ １㊀结合地方优势特色，布局领域科学数据分中心㊀㊀国家科学数据中心布局已覆盖大部分重点学科领域，突出重大问题导向，优势资源集聚效应显著㊂为避免重复建设，对于江苏省科学数据中心而言，应本着 特色引领㊁优势互补㊁上下交换 的原则布局建设 １＋Ｎ 科学数据运行体系㊂在江苏省科学数据总中心的架构下，紧密衔接本省科技创新发展战略，聚焦生物医药㊁新材料等省内先导产业领域建设一批科学数据分中心㊂优先选取拥有一定体量科学数据资源㊁具备较强科技资源整合能力㊁具有一定专业或行业影响力的高校院所作为依托单位：一是纵向交换，加强与国家科学数据中心对接合作，实现与国家级科学数据共享与互通；二是横向整合，持续吸纳本省各资源管理单位的优质数据资源，以此保障本领域观测监测㊁基础研究㊁技术研发㊁试验加工等多源多面数据汇聚融合㊂３ ２㊀探索数据标准构建，规范数据管理服务㊀㊀为保证地方科学数据标准与国家标准的协同一致，增加地方标准的适用性和实效性，江苏应充分借鉴国家科学数据中心的标准编制经验，加强与国家标准㊁团体标准的衔接，积极参与国家科学数据中心主导的科学数据标准规范编制工作，进一步提高本省标准研制能力㊂后期在取得相关标准成果的基础上，结合江苏特色，在数据汇交㊁质量控制㊁安全存储㊁共享服务等方面，试点编制江苏省地方科学数据标准，加速推动构建全省统一㊁权威㊁完备的标准规范体系，为多源异构的数据集成㊁分析㊁处理等提供依据㊂３ ３㊀试点科技计划项目，实现科学数据汇交㊀㊀科技计划项目是我国政府部门支持科技创新活动的重要途径和手段，代表着我国科技创新的最高水平，也集聚了各项目团队研究过程中产生的高价值科学数据［２］㊂科学数据汇交是确保我国科学数据自主可控的关键举措，如何合理规范化地开展科技计划项目科学数据汇交，是各级科技计划项目管理部门需长期关注的问题［３］㊂江苏可以国家科学数据汇交实践为导向，试点选取省级重点研发计划等能够产生海量科学数据资源的项目类别，设计科学㊁便捷㊁有效的数据汇交流程，营造科学数据汇交氛围㊂同时，结合江苏实际探索引进国家科学数据中心资源服务本地工作㊂３ ４㊀强化数据挖掘分析，推动数据成果转化㊀㊀ 十三五 时期，我国大数据产业快速起步，加快培育我国数据要素市场成为当下经济发展的新命题㊂２０２２年１２月发布的‘中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见“进一步凸显了数据生产要素的巨量价值㊂近年来，各地积极打造数据交易中心（所），围绕数据交易㊁流通和利用积极探索制度和服务创新，加快推动数据要素价值转化㊂高质量的科学数据具有巨大的开发潜力，无疑能够成为当下科技成果新的表达式㊂江苏拥有科技资源管理服务机构（江苏省科技资源统筹服务中心）与第四方技术转移公共服务平台（江苏省技术产权交易市场）一体化融合发展的先天优势，理应充分发挥技术产权交易市场的桥梁纽带作用，强化科学数据多源集聚和融合分析，推动形成一批多时相㊁细粒度㊁高质量的数据集产品，探索数据确权㊁数据交易，以成果转化的方式激发市场供需两端积极性，深度参与数据要素市场建设㊂３ ５㊀引导多方共建共享，探索数据应用场景㊀㊀共享服务是科学数据价值实现的桥梁和媒介，创造数据应用场景是科学数据价值充分发挥的必要条件［４］㊂构建完善的科学数据共享服务生态，需要多方主体共同发力㊁协同推进㊂一是从省级政府层面加强顶层设计，细化科学数据管理细则，加速地方科学数据中心建设，推动科技计划项目科学数据汇交，营造数据汇交文化，逐渐培养社会各方的使用习惯㊂二是需充分运用市场化手段引导高校院所㊁专业机构积极参与，江苏于２０２１年发起成立的科技资源统筹服务共同体，在多主体协同㊁多要素融合方面有丰富的实践经验，但还需依托共同体加强金融㊁技术㊁数据等多重力量加持，推动服务模式与协作机制创新，加快推进科学数据在各个层面的 区块链接 ，合力打造具有地方特色的科学数据服务品牌［５］㊂参考文献［１］徐枫．科学数据共享标准体系框架［Ｊ］．中国基础科学，２００３（１）：４４－４９．［２］徐波，王瑞丹，王卷乐，等．科技计划项目科学数据汇交共性机制研究［Ｊ］．中国科技资源导刊，２０２１（１）：９－１４．［３］许琦，邹自明，袁雅琴，等．科技计划项目数据管理过程模型［Ｊ］．大数据，２０２２（１）：１５－２３．［４］张贵兰，王健，潘尧，等．科学数据共享服务模式及其演化研究［Ｊ］．情报理论与实践，２０２２（２）：７０－７７．［５］张宣．１＋Ｎ＋Ｘ，创新资源要素高效流转起来［Ｎ］．新华日报，２０２１－１２－０１（１６）．（编辑㊀李春燕）ＥｎｌｉｇｈｔｅｎｍｅｎｔｏｆｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＳｃｉｅｎｃｅＤａｔａＣｅｎｔｅｒｔｏＪｉａｎｇｓｕＤａｉＱｉ ＬｉＨｏｎｇ ＤｕａｎＬｕｎｃｈａｏ ＷａｎｇＨｕａｎＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＲｅｓｏｕｒｃｅｓＣｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎＳｅｒｖｉｃｅＣｅｎｔｅｒ Ｎａｎｊｉｎｇ２１００１８ ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ Ｔｈｅｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｄａｔａｃｅｎｔｅｒｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｐａｒｔｏｆｔｈｅｎａｔｉｏｎａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．Ｉｔｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｉｓｏｆｇｒｅａｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｆｏｒｓｅｒｖｉｎｇａｎｄｓｕｐｐｏｒｔｉｎｇｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ ｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｎａｔｉｏｎａｌｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍａｎｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔｉｎｇｔｈｅｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ－ｄｒｉｖｅｎｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓｔｒａｔｅｇｙ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｓｕｍｍａｒｉｚｅｓａｎｄａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｏｆｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＳｃｉｅｎｃｅＤａｔａＣｅｎｔｅｒｆｒｏｍｔｈｅａｓｐｅｃｔｓｏｆｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎａｌｎｅｔｗｏｒｋ ｄａｔａｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｓｔａｎｄａｒｄｓａｎｄｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎｓ ａｎｄｄａｔａａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｐｒｏｖｉｄｉｎｇｉｎｓｐｉｒａｔｉｏｎａｎｄｒｅｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｐｒｏｖｉｎｃｉａｌｓｃｉｅｎｃｅｄａｔａｃｅｎｔｅｒｉｎＪｉａｎｇｓｕ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｄａｔａｃｅｎｔｅｒ ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｄａｔａ ｄａｔａｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｄａｔａｓｈａｒｉｎｇ。
高校大数据平台建设与研究
高校大数据平台建设与研究曲英涛【摘要】数据资源建设是高校信息化建设的重要组成部分,构建大数据管理服务平台将为高校大数据应用分析场景建设,提供数据、管理、服务、技术等多层面的有效支撑.以DAMA数据管理服务体系方法论作为理论依据,以教育部发布的《JYT1002_教育管理基础信息》、《JYT1003_教育行政管理信息》、《JYT1006_高等学校管理信息》等标准文件内容作为参考,结合高校数据特点,在传统高校数据共享平台相关技术的基础上将Hadoop框架体系、Spark技术、Elasticsearch数据引擎技术等大数据技术进行深度融合,提出一种数据统一存储、统一管理、统一处理、统一服务的一站式的大数据服务平台的建设思路,为高校大数据平台建设提供一个参考依据.%Data resource construction is an important part of information construction in Colleges and universities. The construction of big data management and service platform will provide effective support for data analysis, construction, data, management, service and technology. Based on the DAMA data management service system methodology, with the contents of standard documents including JYT1002 Basic Information on Education Management, JYT1003 Information on Administrative Management of Education andJYT1006_Information on Higher Education Management issued by the Ministry of Education as a reference, in combination with the characteristics of university data, this paper deeply integrated Hadoop framework system, Spark technology, Elasticsearch data engine technology and other big data technologies on basis of the related technologies oftraditional university data sharing platform, proposed a train of thoughtsfor building a one-stop big data service platform integrating data storage, unified management, unified processing and unified service, providing a reference for the construction of big data platform in universities.【期刊名称】《应用科技》【年(卷),期】2018(045)002【总页数】5页(P86-89,95)【关键词】数据管理;数据中心;数据标准体系;数据服务;大数据技术;数据平台建设;高校数据治理;高校数据安全【作者】曲英涛【作者单位】哈尔滨工程大学信息化处,黑龙江哈尔滨 150001【正文语种】中文【中图分类】G434随着高校信息化建设不断深入，信息化建设方向已经从以业务系统建设的驱动导向，逐渐过渡到以数据和平台的建设内容的新的目标和需求，如何将高校几十年积累的数据利用当前成熟的大数据技术和传统数据库技术融合，并将多种类数据进行统一的存储、整合、计算分析、快速查询和调用，充分挖掘高校数据价值，为未来高校智慧校园提提供准确全面的决策分析将是未来高校大数据平台建设的重要目标[1]，本文将传统关系性数据库和HDFS分布式文件系统进行技术融合，提出一种高校大数据平台建设的方法论。
教育部关于加强新时代教育管理信息化工作的通知
教育部关于加强新时代教育管理信息化工作的通知文章属性•【制定机关】教育部•【公布日期】2021.03.10•【文号】教科信函〔2021〕13号•【施行日期】2021.03.10•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】教育信息化正文教育部关于加强新时代教育管理信息化工作的通知教科信函〔2021〕13号各省、自治区、直辖市教育厅（教委），新疆生产建设兵团教育局，部属各高等学校、部省合建各高等学校，各直属单位：教育管理信息化作为教育信息化的重要组成部分，是以信息系统、数据资源、基础设施为基本要素，利用信息技术转变管理理念、创新管理方式、提高管理效率，支撑教育决策、管理和服务，推进教育治理现代化的进程。
为加强新时代教育管理信息化工作，有效解决系统整合不足、数据共享不畅、服务体验不佳、设施重复建设等突出问题，现就有关事项通知如下。
一、总体要求以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中、五中全会精神，全面贯彻落实全国教育大会精神，深化教育领域“放管服”改革，以数据为驱动力，利用新一代信息技术提升教育管理数字化、网络化、智能化水平，推动教育决策由经验驱动向数据驱动转变、教育管理由单向管理向协同治理转变、教育服务由被动响应向主动服务转变，以信息化支撑教育治理体系和治理能力现代化。
二、工作目标到2025年，新时代教育管理信息化制度体系基本形成，信息系统实现优化整合，一体化水平大幅提升；数据实现“一数一源”，数据孤岛得以打通，数据效能充分发挥；在线服务灵活便捷，“一网通办”深入普及，服务体验明显提升；现代化的教育管理与监测体系基本形成，多元参与的应用生态基本建立；教育决策科学化、管理精准化、服务个性化水平全面提升，支撑构建高质量教育体系。
三、重点任务（一）加强教育管理信息化统筹协调1.加强教育管理信息化组织领导。
加强教育管理信息化的组织领导，建立“主要负责人牵头抓”的工作机制。
中小学校教育数字化转型：困境与对策
智识深度解读当前，教育数字化转型已成为热门话题。
不少学术界人士特别是教育技术学科的学者开展了大量的学术研究，取得了丰硕的成果。
也有不少地区和学校开展数字技术与学校教育整合的探索，这些探索对于积累数字化应用经验、深化教育数字化转型的认识具有重要价值。
就中小学校教育数字化转型的实践和研究而言，还有很多问题值得进一步探讨。
一、中小学校教育数字化转型的要素科学、技术的持续创新及其与人类活动的关联和互动，深刻地影响了社会的各行各业，引发与促进了这些行业产生相应的变化，比如，信息化、数字化、智能化等。
所谓“数字化”，就是将实体信息、资料等转化为数字形式，并对其进行计算、分析、传输和管理等操作。
数字化转型则是以数字技术的运用为手段，推动多行业实现全方面、全过程的变革和创新。
按上述对数字化与数字化转型这两个概念的解释，我们可以将教育数字化转型理解为运用数字技术，对教育行业进行全方面、全过程的变革与创新，借以促进教育的升级优化与教育水平的整体提高，是对教育资源、教育管理、课程教学、教师发展、学生发展、教育评价等领域进行全面改革和改进，以提升教育质量和育人质量的过程。
通常来说，教育技术、教育业务与教育组织这三大领域的转型是教育数字化转型的主体。
教育技术的转型一般是指国家或地方政府或教育系统基于对时代发展需求与未来发展的考虑，布设网络基础设施和网络设备，搭建教育数字化转型所需的数字传输与互联网架构以及技术生态系统。
成功的教育技术转型需要完善互联网构架，中小学校教育数字化转型：困境与对策张理智教育技术、教育业务与教育组织这三大领域的转型构成教育数字化转型的主体部分。
目前，学校教育数字化转型面临的困境有：学校教育数字化转型所需的硬件经费严重短缺；现有数字设备不能满足所有师生数字教育的需要；对教育数字化转型的认识和应用仍处在初级阶段。
学校教育数字化转型的真正落地需要采取适切的策略，主要包括：树立主动进取思想，多方筹措经费和其他资源；树立系统思维，坚持整体推进数字化转型；确立复杂思维和过程思维，坚持扎实稳步推进数字化转型；树立以生为本的思想，正确处理人与技术、教育与技术的关系。
关于数字化校园中数据中心的研究
［］ １ 张旭波， 屈展， 李小刚． 高校校 园网络数 据仓 库技术研 究［］ Ｉ． 西安
石 油 大学 学报 ，０６（ ． ２０ ，） ２
［］ ２ 李海 霞， 韩锡斌， 建钢 ． 程 数字校 园中资源 中心的研 究与构 建［ ． Ｉ ］
中 国 电化 教 育 。０５１： ２ ０ （） ［］ ３ 教育部 ． 教育管理信 息化标 准第 １ 分： 部 学校 管理信息标准［ ． Ｍ］ 北 京 ： 民邮 电 出版 社 ， ０ ． 人 ２ ２ ０
和不一致 ， 据的利用率很低 集带来 了很大 的工作量 。 并且各个应用系统的开发人员不尽相 同， 数据的编码格式也不尽相 同。 因此为 了避免以上情况 的存在 ， 必须统一
数据的格式 ， 通过数据 中心实现应用系统之间的数据交换 和共享 。 校园数据 中心 的主要意义在于 ： １ 校园数据 中心在 收集 、 ） 存储各 类数据的 同时有效 地将数 据管理 起来 ， 打破“ 息孤 岛” 信 的存在 ， 为校 园网中的各个应用系统提供统一 的 数据服务， 保证 了数据 的一致性 。
２为学校各个部 门和领导提供 了实时的数据 ， ） 各个 部门之 间可 以
很方便地查看其它部 门的数据 ；领 导也可 以统一地调用所有部门 的业 务数据进行查看 ， 能够直观地 了解学校的情况。 ３便 于后期 的应用系统开发 ， ） 将应用 与数 据分 离开来 ， 降低了应用 系统扩展开发 的难度 ，为全面整合校 园网内的应用系统打下了坚实 的 基础。 校园数据 中心主要包括数据 的采集 与加工 、数据的存储和数据的 共 享 服 务三 个 方 面 的 内容 。 １ 数据的采集 和加 工来 自于不 同的业务部 门， 么就涉及 到统一 ） 那
参 考 文 献
基于大数据的教育资源管理与优化策略研究
基于大数据的教育资源管理与优化策略研究随着互联网和大数据技术的发展，教育资源管理与优化策略在教育领域变得越来越重要。
本文将基于大数据的教育资源管理与优化策略进行研究，探讨如何利用大数据技术提高教育资源的利用效率和优化教育策略。
教育资源是指教育领域中涉及到的各类资源，包括教师、教材、教学设备、教育场所等。
这些资源是支撑教育教学活动的基础，对于提高教育质量和培养优秀人才起到至关重要的作用。
如何管理和优化这些教育资源，提高其利用效率成为当今教育领域面临的一个重要问题。
大数据技术是指通过采集、存储、处理和分析海量的数据来获取有价值的信息和知识的一种技术。
在教育领域，大数据技术可以帮助我们更好地管理和优化教育资源。
首先，利用大数据技术可以对教育资源进行全面的数据采集和分析。
通过对教育资源的各项指标进行监测和统计，可以了解教育资源的使用情况、流动情况以及存在的问题和短板，为后续的优化工作提供参考。
其次，利用大数据技术可以对教育资源的使用效果进行评估和分析。
通过对学生在不同教育资源下的学习成果进行量化和分析，可以评估出不同资源对学习效果的影响，为教育决策提供科学依据。
最后，利用大数据技术可以进行教育资源的智能分配和优化。
通过根据学生的学习情况和需求，结合教育资源的分布情况和质量来进行资源的智能分配和调整，使得教育资源能够最大化地满足学生的需求，提高教育教学效果。
教育资源管理与优化策略需要从多个角度进行考虑和实施。
首先，需要建立完善的教育资源数据库。
该数据库应该包括各类教育资源的基本信息、分布情况、使用情况等数据。
通过对这些数据的采集和整理，可以为教育资源的管理和优化提供基础。
其次，需要建立科学的指标体系。
这个指标体系应该包括教育资源的数量、质量、使用效果等方面的指标，以便对教育资源进行全面的评价和分析。
然后，需要建立教育资源的动态跟踪系统。
通过对教育资源的动态跟踪，可以及时了解资源的变化情况，为资源的及时调整和优化提供支持。
数据中心管理技术研究与优化
数据中心管理技术研究与优化随着信息化和数字化进程的深入，数据中心已成为企业和组织的核心基础设施。
数据中心的管理技术研究与优化已成为当前亟待解决的问题。
一、数据中心管理技术现状数据中心管理技术从最初的手动管理到现在的自动化运维管理。
自动化管理技术的发展，使得数据中心的管理效率大大提高，实现了数据中心的高可用性和可靠性。
自动化管理技术也允许管理员进行更为细致的管理，如精确的资源利用、更好的能源效率等方面的优化。
目前，自动化运维管理技术已经成为数据中心管理的主要方向。
大部分数据中心已经采用了自动化管理系统，带动了整个数据中心管理技术的发展。
其中，ITIL （IT基础架构库）的框架，成为数据中心服务管理和运维领域的重要管理方法。
二、数据中心管理技术发展趋势1. 云计算云计算已成为当前数据中心管理技术的主要趋势之一，它将资源进行抽象，利用虚拟化技术，为用户提供一种高效、灵活、便捷的资源共享模式。
云计算将计算资源细化成无数个小单元，减少了资源的浪费和不必要的花费。
2. 大数据大数据已经逐渐成为越来越多公司关注的热点，它解决了数据量大、种类多、处理方式不统一等缺陷。
数据中心在管理海量数据方面也得到了极大的助力。
数据中心提供的集中式数据存储方式，让大数据的应用不再受到硬件限制。
3. 绿色数据中心绿色数据中心是指在数据中心建设、维护和管理中采用各种环保技术和措施，达到节能减排的目的，例如采用节能设备、优化空调系统、使用绿色能源等等。
绿色数据中心的出现，有助于减少数据中心对环境造成的污染和对能源的消耗。
三、数据中心管理技术优化1. 网络拓扑的优化网络拓扑是数据中心重要的组成部分之一，也是数据中心管理的难点。
优化网络拓扑可以增加数据中心的流畅性和性能。
在优化时，需要关注网络带宽、延迟和丢包的问题，并采用合适的路由策略、调度策略，明确各个网络节点之间的关系。
2. 资源调度技术的优化资源调度技术是管理数据中心的核心技术。
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教育部数据中心数据管理优化策略研究
针对教育数据的快速增长和巨大分析需求,考虑信息安全和基础网络、软硬件资源等因素制约,本文研究教育数据存储的优化管理、任务调度、容错部署等问题,以降低教育数据在管理上的总体成本,
提升系统效率和可靠性。
论文的主要研究成果有：(1)针对教育数据中心的传统竖井式建设模式成本高、无差别数据存储造成存储空间利用率不高的问题,选取在成本和横向扩展能力上更合适的分布式并行处理方式,提出了基于相关性的列组合聚类及列组合配置策略。
在界定搜索查询热度值的基础上构建带有查询热度值的数据列组合,考虑集群中节点负载情况,提出了最小存储成本策略,在降低存储空间成
本的同时有效提高教育数据查询分析效率。
(2)针对教育数据查询分析面对的巨大压力和响应要求,对教育数据分析任务进行量化和优先级划分,综合考虑服务成本,量化节点分析承载能力,提出了“基于综合效用的教育数据调度模型”。
基于系统的整体负载率,提出了优化的任务调度优化策略。
(3)针对教育数据的列组合特性,提出数据重要性的界定方法,基于节点负载和数据重要性提出了数据选择性恢复策略,提高了系统的可用性。
(4)针对教育分析系统分布式数据节点故障问题,提出了节点故障下资源优化部署模型和部署策略,保证数据的完
整性和可用性,并给出了教育数据中心的运维保障策略,以提高系统
的服务可靠性。