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      高校后勤管理的多校區(qū)新冠肺炎防疫路徑研究

      2022-02-26 22:11:49
      高校后勤研究 2022年8期
      關(guān)鍵詞:高校后勤防疫防控

      陳 健 楊 藝

      高校后勤管理的多校區(qū)新冠肺炎防疫路徑研究

      陳 健 楊 藝

      [南京大學(xué)]

      2020年新冠肺炎疫情爆發(fā),國內(nèi)高校教學(xué)科研生產(chǎn)生活受到?jīng)_擊,多校區(qū)間人員流動更加劇了校園防疫風(fēng)險(xiǎn)。高校衛(wèi)生防疫工作主要包括對校內(nèi)師生等各類人員的管理管控,依托物業(yè)服務(wù)落實(shí)各項(xiàng)防疫政策、措施,實(shí)施常態(tài)化核酸檢測等工作。嚴(yán)峻的疫情形勢導(dǎo)致高校開展常態(tài)化防疫工作成本升高。為縮減防疫成本、提高效能,文章從高校后勤管理工作出發(fā),從疫情防控制度機(jī)制、信息化防疫措施兩方面開展研究,探討基于高校后勤管理的多校區(qū)新冠肺炎防疫路徑,構(gòu)建常態(tài)化、制度化、信息化的高校疫情防控體系。

      新型冠狀肺炎;校園防疫;高校后勤;管理制度;信息化防疫

      高校是疫情防控工作的重要陣地,國內(nèi)目前關(guān)于高校防疫工作制度機(jī)制和信息化防疫措施領(lǐng)域的研究仍不充足?;谶@一情況,文章重點(diǎn)探討如何充分利用信息技術(shù),強(qiáng)化高校后勤防疫工作規(guī)范化、模板化、智能化建設(shè),進(jìn)一步優(yōu)化多校區(qū)后勤防疫管理制度,提高防疫體系整體效能。

      一、高校后勤信息化防疫管理工作成效與存在問題

      近年來,高校信息化防疫有效開展“聯(lián)防聯(lián)控、群防群治”工作。相關(guān)舉措較好地滿足了疫情期間的指揮調(diào)度和管理需要,助力學(xué)校教學(xué)、科研、學(xué)生管理、后勤保障、校園安全等工作的高效開展,適當(dāng)降低了疫情對教學(xué)生活的影響和成本。

      北京大學(xué)通過人臉識別核驗(yàn)全面嚴(yán)控各類人員入校。江蘇科技大學(xué)依托“江蘇科技大學(xué)共享數(shù)據(jù)平臺”開展專項(xiàng)調(diào)研,從師生戶籍分布、寒假居住地、家庭關(guān)系等維度排查了師生與疫區(qū)的關(guān)聯(lián)情況,描繪了全校2萬余名師生的基本情況和數(shù)據(jù),形成了對疫情和開學(xué)形勢的科學(xué)研判,為制定下一步防疫措施提供助力。

      然而,信息化疫情“防線”絕非無懈可擊,存在多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn),如:審批環(huán)節(jié)對入校人員歸口主管部門意見依賴性較強(qiáng),肉眼難以識別對健康碼或行程碼截圖的修改造假。信息化防疫若未能串聯(lián)校園內(nèi)各系統(tǒng)數(shù)據(jù),易造成防疫漏洞,如若校園卡進(jìn)校系統(tǒng)未與人臉識別系統(tǒng)關(guān)聯(lián),存在部分人員盜用校園卡進(jìn)校的問題。各類數(shù)據(jù)分散在各個(gè)部門,協(xié)同性較弱,缺少統(tǒng)一管理部門,削弱了信息化防疫效能。

      二、高校后勤信息化防疫管理工作的制度機(jī)制和理論基礎(chǔ)

      (一)根據(jù)醫(yī)學(xué)信息化理論探討高校防疫重點(diǎn)人群及防疫信息化建設(shè)

      本次COVID-19能夠通過飛沫、接觸和氣溶膠方式傳播,人群易感性、傳染性極高。根據(jù)教育部發(fā)布《高等學(xué)校新型冠狀病毒肺炎防控指南》(以下簡稱《指南》),校內(nèi)疫情防控應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注三類人群,即病毒的感染者、可疑暴露者與密切接觸者。

      可疑暴露者是指暴露于新型冠狀病毒檢測陽性的生物、物品和環(huán)境,且暴露時(shí)未采取有效防護(hù)的加工、售賣、搬運(yùn)、配送或管理者等。密切接觸者指從疑似病例和確診病例癥狀出現(xiàn)前 2 天開始,或無癥狀感染者標(biāo)本采樣前 2 天開始,未采取有效防護(hù)與其有近距離接觸(1米內(nèi))的人員。

      隨著互聯(lián)網(wǎng)+信息化疫情防控理論不斷健全,可用于校園防疫的技術(shù)也取得長足進(jìn)展。大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用技術(shù)是對量級數(shù)據(jù)流進(jìn)行集中的統(tǒng)計(jì)分析處理,特別是針對多元化的數(shù)據(jù)源,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越多,越能通過清洗、整理、篩選轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。當(dāng)數(shù)據(jù)流量達(dá)到規(guī)模,數(shù)據(jù)越多得到的反饋越真實(shí)全面。[1]大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠優(yōu)化傳統(tǒng)的后勤管理模式,節(jié)約管理成本,還可以促進(jìn)后勤資源共享、可持續(xù)發(fā)展。[2]然而,目前大數(shù)據(jù)支持的精準(zhǔn)防疫還未能在高校充分開展。

      數(shù)字空間定位和匹配技術(shù),也為精準(zhǔn)防疫提供了現(xiàn)實(shí)途徑。其一,定位技術(shù)(GPS、無線蜂窩網(wǎng)、RIFD等)可獲取個(gè)人位置信息。若疊加基于位置的服務(wù)技術(shù)(Location Based Serviced, LBS),研究人員還能獲取軌跡路徑。帶有地理信息的軌跡數(shù)據(jù)不僅可提供移動或靜止物體的時(shí)空信息,也能揭示個(gè)體在時(shí)空上的活動規(guī)律,在各研究領(lǐng)域發(fā)揮作用。[3]GPS軌跡數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通過聚類歷史GPS軌跡數(shù)據(jù),能識別研究重要區(qū)域。[4,5]其二,我國工信部已完成利用手機(jī)信令技術(shù)獲取用戶地理位置、移動軌跡等信息的框架建設(shè)。[6]

      此外,基于屬性關(guān)聯(lián)與圖匹配的重點(diǎn)人物關(guān)聯(lián)分析也為可疑暴露者與密切接觸者的智能識別提供可能。通過屬性模板描述不同類型實(shí)體的可能關(guān)聯(lián)屬性,通過圖模型描述組成群體的不同個(gè)體關(guān)聯(lián)關(guān)系類型;在此基礎(chǔ)上,在RDF語義網(wǎng)的支持下,分別由語義索引匹配和圖索引匹配方法,對可能匹配的實(shí)體屬性進(jìn)行輪詢計(jì)算,評估重點(diǎn)人物和群體的信息關(guān)聯(lián)度;進(jìn)而對“可信”匹配特征進(jìn)行拼接,自動發(fā)現(xiàn)、評估和建立重點(diǎn)人物、群體之間的各類關(guān)聯(lián)。[7]

      最后,結(jié)合深度學(xué)習(xí)與巨圖匹配的時(shí)空敏感數(shù)據(jù)智能分析可以讓病毒的可疑暴露者與密切接觸者的識別更精準(zhǔn)。針對RDF語義網(wǎng)中的人物、事件相關(guān)快速匹配需求,基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)方法提取人物、事件相關(guān)的各種數(shù)據(jù)的時(shí)間特征、空間特征提取方法,以及不同關(guān)鍵詞間的深度語義關(guān)聯(lián),并在語義空間中研究基于時(shí)空相似的快速匹配算法;針對RDF語義網(wǎng)中的關(guān)系類知識的快速匹配算法,基于圖的分布式處理方法,解決億級節(jié)點(diǎn)規(guī)模、十億級邊規(guī)模的大圖和巨圖的并行匹配的分解算法及優(yōu)化方法,通過圖索引確保秒級查詢;針對多尺度混合屬性查詢請求,以多時(shí)間尺度間的自動轉(zhuǎn)換方法自動計(jì)算新的時(shí)空特征及其快速匹配算法。[7]

      由此可見,國內(nèi)高校在校園信息化建設(shè)較為完善的前提下,可以構(gòu)建校內(nèi)人員“時(shí)空軌跡”,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)防疫,將疫情對校園的影響和防疫成本進(jìn)一步降低。

      (二)根據(jù)高校防疫政策文件研究防疫管理制度建設(shè)重點(diǎn)

      據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),與本次疫情相關(guān)、對高校疫情防控體系建設(shè)具有指導(dǎo)意義的文件共23項(xiàng)。其中,政府部門發(fā)布文件15項(xiàng),包括:《中華人民共和國傳染病防治法》《市場監(jiān)管突發(fā)事件應(yīng)急管理辦法》《新型冠狀病毒感染的肺炎防控方案》《新型冠狀病毒感染的肺炎公眾防護(hù)指南》等。中國教育后勤協(xié)會、中國物業(yè)管理協(xié)會等機(jī)構(gòu)發(fā)布文件8項(xiàng),包括《高等學(xué)校校園物業(yè)新冠肺炎疫情防控工作指南》《高等學(xué)校疫情防控常態(tài)化下校園快遞服務(wù)工作指南》《校園商業(yè)服務(wù)場所新冠肺炎疫情防控工作指南》等。

      參照教育部13類建設(shè)指標(biāo)(教室、實(shí)驗(yàn)室、體育館、行政辦公用房、食堂、宿舍等),將以上23項(xiàng)文件有關(guān)內(nèi)容按疫情防控工作和場所分類歸納,總結(jié)出以下制度機(jī)制建設(shè)重點(diǎn)。

      1.高校內(nèi)公用房種類豐富,各類用房的人群屬性、密集度和密集時(shí)限均有不同,疫情防控工作應(yīng)做到精細(xì)劃分,對師生密集度高、人員停留時(shí)間長的用房類型如宿舍、食堂、商業(yè)服務(wù)場所等應(yīng)專門制定相應(yīng)工作辦法。

      2.宿舍管理需做好防疫相關(guān)的制度保障、設(shè)施保障、物資保障、人員保障、衛(wèi)生保障、宣傳保障、隔離保障等[8],以人員管控為主,重點(diǎn)做好與學(xué)工、后勤、保衛(wèi)、教務(wù)、宣傳、外事、校醫(yī)院等相關(guān)部門的聯(lián)動協(xié)調(diào),梳理明確各項(xiàng)工作接口,實(shí)現(xiàn)齊抓共管、多措并舉。

      3.食堂應(yīng)認(rèn)真做好員工管理,著力管好就餐環(huán)節(jié),儲備足量食材和防控物資,完善制度預(yù)案和關(guān)鍵流程,建立聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制。[9]注重人群的分流,構(gòu)建合適的人員分流機(jī)制,確定有效的堂食就餐規(guī)模和座位疏密,為疫情期間廣大師生營養(yǎng)提供保障。商業(yè)服務(wù)場所如超市、理發(fā)店、食品店等,應(yīng)以外防輸入為主,嚴(yán)格監(jiān)管入校商業(yè)服務(wù)人員及其家屬的健康信息,確定各級衛(wèi)生安全責(zé)任人。

      4.校園快遞服務(wù)應(yīng)與疫情防控緊密結(jié)合。學(xué)校相關(guān)部門聯(lián)合組建疫情防控工作小組,快遞歸口管理部門需建立人員管理的長效機(jī)制,做好快遞服務(wù)人員的健康檔案、出入校管理;常備充足的防控設(shè)備物資,包括防護(hù)與消毒設(shè)備、測溫設(shè)備、隔離設(shè)施與隔離畫線設(shè)施、應(yīng)急隔離設(shè)備等;落實(shí)日常人員管理、交通管理、消毒管理、場地管理、運(yùn)營管理和平臺管理;鼓勵推行“無接觸”模式的快遞服務(wù)。

      所有場所均應(yīng)由物業(yè)做好消殺工作、測溫工作,落實(shí)來訪人員登記制度。歸口管理部門應(yīng)定崗明責(zé),擬定疫情防控各項(xiàng)工作流程并建立臺賬。

      三、高校后勤信息化防疫管理工作探索(以南京大學(xué)為例)

      目前,南京大學(xué)校園卡應(yīng)用涉及40家單位。校園卡主要應(yīng)用場景包括:一卡通平臺管理系統(tǒng)——食堂、醫(yī)院、體育館、圖書館、門禁等。校園卡消費(fèi)場景中,支持師生在各場所刷卡/掃碼。其中,一卡通平臺管理系統(tǒng)具有教職工午餐補(bǔ)貼、會議簽到、疫情防控刷卡(2020年2月落實(shí))、報(bào)到注冊、體育考勤打卡等多個(gè)子系統(tǒng)。2019年下半年南京大學(xué)啟動數(shù)據(jù)中心建設(shè)工作,嘗試匯總管理全校各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)。

      疫情出現(xiàn)后,學(xué)校關(guān)閉了多個(gè)校園出入口,嚴(yán)控出入人員,嚴(yán)格落實(shí)入校體溫監(jiān)測。疫情期間,信息化建設(shè)部門在南京大學(xué)APP上增加校園健康填報(bào)、入校申請審批等功能。師生及其他入校人員需提交個(gè)人軌跡、健康碼截圖等最新有效材料,經(jīng)審核后獲得紫色校園碼才能入校。目前,在已有出入智能刷卡門禁系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,為出入口保衛(wèi)人員配置手持刷卡機(jī),嚴(yán)格落實(shí)“紫碼入?!保ㄐ@卡數(shù)據(jù)已關(guān)聯(lián)師生健康碼信息,綠色健康碼才能生成紫色校園碼)。此外,APP后臺按秒刷新、讀取健康碼數(shù)據(jù),確保了數(shù)據(jù)及時(shí)準(zhǔn)確,杜絕了將紫碼截圖后供他人進(jìn)校的可能。

      基于南京大學(xué)信息化建設(shè)情況(已配套建設(shè)了APP與微信小程序),僅需增加部分功能,即可實(shí)現(xiàn)智能防疫。

      一是繼續(xù)推進(jìn)以數(shù)據(jù)中心建設(shè)為抓手的數(shù)據(jù)匯集管理工作,強(qiáng)化各系統(tǒng)間數(shù)據(jù)協(xié)作。明確疫情防控信息化建設(shè)的主導(dǎo)部門和協(xié)同部門。

      二是利用手機(jī)信令技術(shù),獲取師生及其他入校人員在南京大學(xué)APP、微信小程序綁定的手機(jī)號對應(yīng)的一個(gè)月內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)行程情況,提供一鍵生成校內(nèi)個(gè)人時(shí)空軌跡的功能。

      三是利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),基于屬性關(guān)聯(lián)與圖匹配的重點(diǎn)人物(確診感染者)關(guān)聯(lián)分析,以個(gè)人時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),結(jié)合深度學(xué)習(xí)與巨圖匹配的時(shí)空敏感數(shù)據(jù)智能分析,精準(zhǔn)、智能、動態(tài)甄別可疑暴露者與密切接觸者群體。

      四是參照上級衛(wèi)生部門的具體意見,根據(jù)確診感染者的具體信息,設(shè)置用于甄別關(guān)聯(lián)人員個(gè)人軌跡的時(shí)空區(qū)間參數(shù),參照新型冠狀病毒可疑暴露者與密切接觸者的官方判定標(biāo)準(zhǔn),形成標(biāo)準(zhǔn)化識別模型。設(shè)立防疫管理員,負(fù)責(zé)導(dǎo)入確診感染者的核酸檢測信息,配置用于甄別的時(shí)空參數(shù),上報(bào)校內(nèi)可疑暴露者與密切接觸者名單(附各級部門人員管理意見),隨后明確下發(fā)管控任務(wù)。

      四、結(jié)論

      在現(xiàn)階段國內(nèi)疫情防控“動態(tài)清零”的總方針下,教育廳提出了高校防疫的最新要求,即需進(jìn)一步強(qiáng)化常態(tài)化疫情防控管理,實(shí)現(xiàn)校園常態(tài)化監(jiān)測預(yù)警。為助力高校成為防疫的“戰(zhàn)斗堡壘”,而非聚集性疫情的“孵化溫床”,后勤部門要扎實(shí)做好疫情防控工作,從管理制度和管理手段進(jìn)行優(yōu)化創(chuàng)新。國家衛(wèi)生健康委辦公廳也發(fā)布《關(guān)于做好信息化支撐常態(tài)化疫情防控工作的通知》,為信息化防疫建設(shè)提供指導(dǎo)。

      基于這一政策指導(dǎo),國內(nèi)高??梢越Y(jié)合已有經(jīng)驗(yàn),參照文中關(guān)于南京大學(xué)防疫管理探索的內(nèi)容,融合高校防疫的制度理論、醫(yī)學(xué)理論和信息化理論,嘗試構(gòu)建可以復(fù)制推廣、具有較高實(shí)操性、移植性的標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)方案,繼續(xù)探討在高校多校區(qū)間利用大數(shù)據(jù)實(shí)施精準(zhǔn)防疫、提供決策依據(jù)的可行性。

      [1]呂麗華,于濤.基于大數(shù)據(jù)背景下的高校后勤檔案信息化管理研究[J].法制博覽, 2016(21): 318+303.

      [2]楊劍.大數(shù)據(jù)時(shí)代下高校后勤管理信息化建設(shè)路徑[J].科教文匯(中旬刊), 2019(06): 12-13.

      [3]王冠男.基于GPS軌跡和照片軌跡的時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘 [D].長沙:中南大學(xué),2013.

      [4]Zheng Y, Zhang L Z., Xie X, et al. Mining Interesting Locations and Travel Sequences from Trajectories [C]. In: Proceedings of International World Wide Web Conference, Madrid: ACM, 2009, 791-800.

      [5]Ashbrook D, Starner T. Using GPS to Learn Significant Locations and Predict Movement Across Multiple Users [J]. Journal of Personal and Ubiquitous Computing, 2003, 7 (5): 275-289.

      [6]劉曉春.規(guī)范應(yīng)用大數(shù)據(jù) 有效進(jìn)行“防疫戰(zhàn)”[J].中國對外貿(mào)易, 2020(03): 46-48.

      [7]張四平,王梅.基于大數(shù)據(jù)分析的互聯(lián)網(wǎng)公開情報(bào)發(fā)現(xiàn)技術(shù)及系統(tǒng)研究[J].計(jì)算機(jī)時(shí)代, 2020(03): 9-12.

      [8]中國教育后勤協(xié)會.高等學(xué)校學(xué)生公寓新冠肺炎疫情防控工作指南(第二版)[EB/OL]. (2020-3-30) /[2020-10-19].http://www.chinacacm. org/content/6698.html

      [9]中國教育后勤協(xié)會.高等學(xué)校學(xué)生食堂新冠肺炎疫情防控工作指南(第二版)[EB/OL]. (2020-4-10) /[2020-10-19].http://www.chinacacm. org/content/6725.html,

      (責(zé)任編輯:趙相華)

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