1智慧城市的发展、特征和体系架构智慧城市的建设发展是一个逐步渐进的过程，在定义上与数字城市、感知城市、智能城市等概念存在相关性。数字化教学背景下的智慧城市是基于新兴技术以及社交网络、移动通信、综合集成法等工具和方法，实现智慧技术高度集成、智慧产业高端发展、智慧服务高效便民、城市生活（ICT）更加智能的城市形态。1.1智慧城市特征现阶段智慧城市的特征表现为全面感知、泛在互联以及智能融合应用等3个方面。全面感知通过传感技术、设备和智能化系统，依托城市各类网络获取和监测城市管理各方面信息，并进行数据处理和主动响应，实现智能化感知、识别、定位、跟踪和监管，促进城市各个关键系统和谐高效运行。泛在互联网是指智慧城市的自适应，可随时获取信息并实时反馈。智能融合应用引入综合集成法对海量数据进行存储，借助云计算及智能分析技术实现海量信息的计算与分析，能够有效实现即时、自由地数据处理与应用，为城市决策提供数据和策略支撑。1.2智慧城市体系架构智慧城市体系是绿色开放、集成整合、高度协同的数字城市信息化架构，应当注重数据融通并发挥智慧环境和信息化技术的整体效能。智慧城市体系架构主要包含物联感知、网络通信、计算与存储、数据及服务支撑和智慧应用等5层，智慧城市体系架构如图1所示。10.19301/j.cnki.zncs.2023.05.036.F001图1智慧城市体系架构物联感知层对城市范围内信息进行全面采集、识别和分析检测，获取城市实时运行情况，实现对城市环境、状态和各类行为数据的智能感知。网络通信层是智慧城市的通信基础设施，依托城市专网组建骨干传输网络，实现广泛互联。计算与存储层是智慧城市的关键，能够为智慧城市提供信息数据的存储和运算，保障上层对应用软件、分析计算、存储共享和数据汇聚功能的相关需求。数据及服务支撑层基于面向服务的体系架构，融通感知数据和应用服务，搭载智慧应用层中的相关应用，利用新兴网络信息技术和智慧感知手段，为应用所需的各种服务和共享资源提供支撑。智慧应用层整合政企服务、智慧教育、城市管理等各类智能应用场景，为城市提供完整的智慧信息化应用服务。2智慧城市架构下高校智能化建设体系设计智慧城市是信息化、智慧化发展的高级形态，技术赋能使得城市服务系统得到优化和重塑，在政治经济、教育文化和公共服务等多个科学领域形成集成化、智慧化的生态城市新格局。教育智能化是智慧城市建设的重要组成部分，“十四五”数字经济发展规划中明确指出需要深入推进智慧教育，构建高质量教育支持体系。在智慧城市总体架构下，推动技术与教育的深度融合，提升育人质量，为智慧城市建设发展提供人才支撑，也是教育变革的需要。高校作为培养城市建设人才的主阵地，其建设发展与城市发展具有紧密联系。智慧城市建设为高校智能化建设提供了实施思路与实现方式的指引，高校智能化建设通过对传统教育管理场景、教学培养方式实施全方位、系统性变革，推进高校教育智能化重构重塑，提升教学育人质量，为智慧城市建设发展提供人才支撑[1]。2.1智慧城市总体架构下高校智能化建设模型为确保高校建设与智慧城市体系的相互兼容、数据互通和应用共享，高校智能化建设模型应统一在智慧城市总体架构中，高校场所、人员和数据相对单一，架构模式在设计方面可简化为4层。高校智能化建设模型框架如图2所示。10.19301/j.cnki.zncs.2023.05.036.F002图2高校智能化建设模型框架2.2高校智能化建设模型各层功能（1）智能态势感知层。智能态势感知层主要实现校园环境的智能感知，实时感知校园内人、事、物数据，并进行全面采集，即时处理、分类存储与上传共享。数据采集设备平台的建设应符合智慧城市物联感知层的技术标准，支持与智慧城市体系的对接。对于跨品牌、种类的感知设备，预留第三方开放数据接口，为上层智能应用的运行和使用提供便利。（2）传输控制网络层。该层在智慧城市网络通信层的基础上，增加了控制功能，对外实现与智慧城市体系的互联互通，对内实现校园网络信号对接、控制指令下发和设备数据、状态信息的上传报送。智能网关可以发送基本控制指令，使底层感知设备汇聚各类数据，实现数据横向和纵向流通[2]。（3）智能教育数据处理层。通过建立智能数据处理平台，实现智慧城市架构中的计算存储和数据服务支撑功能，为构筑上层教育智能场景应用提供数据支持。围绕教育教学过程中数据产生、数据整合和数据服务、数据搜索、数据消费的价值流，形成数据建模、共享、融合服务的关键能力，为智慧教育管理的应用场景提供服务和资源。（4）智能场景应用层。智能场景应用层承载了智慧教育的各类具体应用，围绕教育教学、管理服务、辅助决策等应用场景，通过技术赋能智能化建设，为高校发展提供完整的信息化应用服务。3智慧教育应用场景探究3.1建设智能化数据处理平台在智能化高校架构下建设数据处理平台，加强过程性数据采集和共享数据仓库建设，对校园业务数据和外部数据进行标准化处理、管理和服务，建立数据资源目录，实现校园数据主题库、指标库、专题库的数据治理服务。配置数据统一管理、访问和开放的功能模块，对计算、存储等基础性资源进行池化管理。完善校园标准数据集，为数据使用者提供一站式集成开发环境、工具模型、分析引擎和开发接口，实现智能教育数据处理层的各项功能。3.2构建教师管理评价应用场景以信息技术为核心的数据挖掘分析与可视化技术正在改变教学场景、育人行为特征和绩效评价方式。基于教师教学质量监测的过程性数据，开发教师管理评价综合分析与辅助模块，实现智能评价教育教学和科学研究等方面的绩效，科学评估教师发展轨迹，全面优化教师管理服务[3]。通过对教育教学过程性数据的智能化分析，将教学育人的过程从非量化转为可量化，为教师管理评价的指标权重提供依据。利用数据挖掘技术，辅助高校管理决策从经验化转为数据化，为教师职业发展提供预测，充分体现智慧应用在教师管理评价场景中的价值导向。开发教师智能化管理测评体系，采集教师在校教学、科研数据和管理服务等方面的行为信息，利用数据挖掘分析技术建立教师数字画像，为教师个性化培养提供依据，实现教师培养从大众化向个性化转变，改进学校管理模式。建设教师绩效码，为教师实现自我发展提供参考。将大数据分析技术与教师教学实践数据进行有效融合，使高校管理者可通过可视化技术洞察教育执行过程中的问题本质与发展趋势。教学场景和行为特征的数据赋码，实现了对教师职业素养、教学水平、专业知识、实践技能和教学科研成果[3]等多方面绩效的科学评价。以教师绩效码作为教师提升教学行为、调整科研方向和发展路径的依据，为开展授课改进和提升教学水平提供有力支撑，帮助教师发现影响自我发展的因素[3]。3.3构建学生成长服务应用场景依托合格人才成长成熟度模型（PIGM）对学生在校成长过程产生的学业进度、课程学习、评优评先等各类数据进行实时、动态采集，实现入学—在校—毕业全周期要素数字化。综合运用学生成长相关的基础数据、过程数据、结果数据，对学生进行群体分类和特征描述，建立以数据分析—特征发现—智能干预为一体的个性化培养模式[4]，精准助力学生成长。以促进学生全面发展为目标，对学生在校数据建模，科学评估学生成长轨迹，形成科学的成长服务体系，辅助教师精准指导学生高效学习[5]。建设学生成长码，在业务系统数据汇集基础上为学生赋码，展示学生基本情况、综合素质评价、学习成绩排名及变化趋势图等内容。基于学生的德、智、体、美、劳等5个方面对学生在校成长情况进行监测，实现对学生素质发展情况的自动化评价，根据学生行为数据和日常活动智能预测个人成长轨迹，多维度对学生的异常情况进行信息预警纠偏，为教育活动提供精准参考依据。3.4建设智慧教育应用链融通学校智慧教育、管理等应用场景，打造多跨协同的应用链，使得数据流、业务流、管理流在高校教育的各环节运行，形成具有正向反馈机制的教育教学链条[4]，以教师绩效码、学生成长码两个核心场景应用为驱动，不断深化数据挖掘和分析，完善功能，构建智慧教育应用链。使教师评价和学生成长的过程性数据向可视化转变，实现一人一码、覆盖全员。利用多元分析和数据聚类，对教师绩效码、学生成长码进行散点分布展示，按照金字塔的比例设置金码、绿码、黄码和红码分布，以码构链，将数据反映的教学意义与价值清晰呈现，实现数字赋能。以数据赋码形成基于教师教、学、管、评、测和学生五育成长模型等全生命周期精准教育服务治理闭环。通过教师绩效码和学生成长码围绕教学核心场景和智慧教育应用链，无感化伴随式采集教师与学生的校园行为数据、在线教育学习数据等，完成绩效评价、学情分析、综合测评、行为预警分析、学生成长监测等多方面的融合应用，将抽象、枯燥的数据以具象、生动、可交互的方式呈现，为教学质量的评估和监测提供技术支持[6]。4结语智慧城市是现代城市建设发展的重要战略目标，也是数字化教学背景下城市建设发展的必然趋势。高校建设也应结合智慧城市发展策略，对现有模式进行创新，不断探索高校智能化建设和智慧教育、管理新路径，实现在智慧城市架构下，育人方式和治理模式的智能化创新，为智慧城市建设培养更多优秀人才。