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“智教”學生工作一體化服務平臺通過其高效協同的后臺分類處置能力，把高校學工事項進行整合和業務流程的約簡化處理，包括迎新、學工管理、宿舍服務、報修服務、獎學金管理、勤工助學、學生返校、請銷假等，運用大數據打通“最后一公里”，將線下的業務操作剝離開實體大廳轉化為線上業務，實現高校學生管理工作的無紙化辦公，讓學生真正實現“最多跑一次”。 整合學生信息管理、獎助學金評定、日常事務審批（如請假、社團活動申請）等多項工作流程，實現自動化流轉。以往獎助學金評定需人工收集資料、多部門線下傳遞審核，周期長達數月。借助平臺，學生在線提交申請，系統自動抓取學業成績、家庭經濟狀況等數據，各部門線上協同審核，評定周期縮短至，大幅提升工作效率。同時，流程節點清晰可查，每個環節的處理時間、負責人明確，方便監督與管理。 為學生打造一站式服務平臺，學生無需在多個系統或部門間切換奔波。無論是查詢考試成績、辦理學籍證明，還是申請校園活動場地，均可在平臺上一站式完成。 將分散在學校各部門（教務處、學工處、財務處等）的學生數據統一匯聚至平臺，建立學生綜合數據庫。通過數據清洗、整合與標準化處理，確保數據的準確性與完整性。學校管理人員可在平臺上快速查詢、分析學生各類數據，如通過分析學生成績波動與考勤數據，提前發現學業困難學生，為制定針對性幫扶措施提供數據支撐，使數據利用效率提升數倍，消除數據孤島。

高校“一站式”學生社區不僅是學生學習、休息的生活場域，也是高校加強基層黨建的重要載體、構建“三全育人”格局、推進“五育并舉”的內在要求，是創新育人途徑的有益嘗試和踐行“一線規則”的有力抓手，構建高質量“一站式”學生社區教育管理服務體系。 立足新時代新形勢新任務新要求，聚焦教育發展規律、思想政治工作規律和學生成長成才規律，將推進體制機制改革作為突破口，將提高大學生思想政治教育實效性、推進學生德智體美勞全面發展作為著力點，“秉持尊重差異、包容多樣的態度，在多元中立主導，在多樣中謀共識，在多變中定方向”，以看齊思維凝聚黨建引領思想共識、以平臺思維構建教育管理特色模式、以系統思維發揮“五育并舉”綜合效能、以共治思維打造團結有力育人隊伍、以服務思維優化線上線下集成設施，以協同思維釋放校內校外育人動能，從而依托“一站式”學生社區綜合服務平臺形成共創共建、共享共融、共進共贏的新型師生成長共同體，加速推動形成全員全過程全方位育人格局。 智教一站式學生社區綜合服務平臺包含一站式辦理學籍證明、接訴即辦、宿舍相關事務、軍訓活動、活動室預約等，減少奔波于不同部門的時間與精力消耗，在線提交申請、上傳材料，并實時查詢辦理進度。

為服務社會大眾了解疫情走勢，并為相關部門提供決策支持，北京航空航天大學北航大數據與腦機智能高精尖創新中心劉旭東教授、胡春明教授、李建欣教授等組織師生，與復雜系統可靠性實驗室李大慶研究員聯合組成團隊，全力投入建模和系統研發，已向決策部門提供疫情數據評估與預警報告、區域物資保障評估專項報告等，并迅速開發“新冠肺炎疫情數據導航服務”平臺，數據單日訪問量近 5 萬次。此外，中心還進行新型冠狀病毒的疫情評估與預測報告并開發疫情實時更新系統。中心對疫情現狀進行分析和預測，為公眾提供及時、準確的疫情態勢分析、走勢預測、輿情動態和政策措施等智能數據服務，實現全國及重點城市日度傳播系數計算、短期確診人數預測和長期疫情拐點與結束日期預測、疫情緩解系數評估等功能。此外，大數據與腦機智能高精尖創新中心研究團隊根據疫情確診患者相關公開數據，利用自然語言處理等技術，從已公開全國各省市直轄區四千余位確診患者軌跡中抽取了基本信息(性別、年齡、常住地、工作、接觸史等)、軌跡(時間、地點、交通工具、事件)及病患關系形成結構化信息。同時開發確診患者軌跡可視化查詢與分析系統，為疫情傳播與防控相關研究提供有效支撐。

西南交通大學??經濟管理學院2017級碩士研究生袁韻在導師指導下與國內外多名教授共同合作研究，于倫敦時間2020年4月29日在國際頂級期刊《自然》（Nature）在線發表論文《人口流動驅動新冠肺炎疫情在全國的時空分布》（Population Flow Drives Spatio-Temporal Distribution of COVID-19 in China）。該論文構建了“人口流動-風險源模型”，模型能利用有關人口流動的匿名整合數據準確預測新冠肺炎疫情的擴散時間和地域分布，便于決策者進行有效地風險評估和資源分配。在開發該模型時，研究人員基于匿名移動電話位移數據，對在2020年1月1日至1月24日期間武漢流出或途經武漢的11478484人次進行了分析，這些人口遷移至全國31個省的296個地級市。他們的研究顯示，湖北省的封城舉措是非常正確的，它能及時控制傳染源的傳播，有效降低了各地疫情的風險。此外，研究人員發現，根據2020年2月19日武漢外流人口的分布，能夠準確預測到全國新冠病毒感染者的相關頻率和地理位置分布。此外，通過“人口流動-風險源模型”衍生出的一個疫情發展的基準趨勢和一個指數，可以用來評估隨著時間的推移不同地區新冠病毒傳播的風險。與大多數流行病學預測模型不同的是，他們團隊構建的模型基于人口的實際流動情況來預測疫情的地域分布和傳播趨勢。對于新冠肺炎疫情，該模型至少提前一周預測了全國范圍內的病例感染情況和地理分布。團隊的研究結果能夠對各地疫情風險的大小進行預警，并探測出社區傳播嚴重的地區，在疫情發展的早期為相關部門提供決策依據，以便其能夠及時采取應急措施。論文作者在摘要中提到，任何國家的決策者都可以使用這種方法，利用現有的人口流動數據進行快速而準確的風險評估，并在疫情爆發之前規劃有限的資源分配。本文的作者之一，美國耶魯大學教授尼古拉斯·克里斯塔斯基稱：“這項研究結果揭示了中國有關新冠病毒案例報告的準確性，從不同來源獲得的完全不同的信息（移動通信顯示的人口流動）可以很好地預測病例數，這符合流行病學的預期（至少在2月19日之前）。”該項研究發布后，國際上有BBC等30多個新聞媒體報道，國內媒體也有許多報道，其中，央視國際電視CGTN、中國日報、中國科學報、環球時報、文匯報、中新網等政府官方媒體都強調了這項研究對于疫情防控的重要意義。除了文章本身的學術貢獻之外，該項研究也表明，中國的疫情研究是國際合作并且是公開透明的：論文于2020年2月18日提交至世界權威學術期刊《自然》并傳遞給相關的國際機構，第一時間與世界分享了我國抗擊疫情的經驗。此外，通過論文可以看出，我國武漢以外的疫情數據是有時空規律的，與第三方的手機流動性數據完全契合，以學術證據反駁了國際上的某些謠言和誹謗。