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基于校园行为数据分析的学生画像系统初步构建研究
发布时间:2021-07-21 点击: 发布:《教育教学论坛》杂志社
基于校园行为数据分析的学生画像系统初步构建研究
杨光莹,杜 敏,杨东梅,孔 静,施明毅
(成都中医药大学,四川  成都  611137)
[ ]随着互联网的普及与推广,各大高校的教学与管理都实现了信息化。学生行为数据能够全面、系统地反映出大学生的行为规律和特征,面对海量的校园数据,如何从中有效挖掘,筛选有价值的信息,已成为提升学生工作信息化管理水平的重要内容。本文主要介绍基于校园行为数据分析的学生画像系统,以大学生各种行为数据为基础,对数据进行动态更新、实时处理、综合分析,通过“七观”与“六维”方法将思想与行为相关联起来实现对学生思想特征“画像”,对学生不良情况进行预警,提升学生工作管理水平,为高校教育教学、教育管理的决策和规划提供更加可靠的依据。
[关键词]校园行为数据;数据化;学生画像;学生管理;教育教学论坛
[基金项目]本文系成都中医药大学“杏林学者”辅导员专项(FDY2019010)、党建与思政专项(DJZX2019007),国家大学生创新创业训练计划资助项目(201851011029)的研究成果。
[作者简介]杨光莹(1998-),女,汉族,四川凉山人,在读本科生,研究方向:医学信息工程。施明毅(1984-),男,汉族,福建三明人,医学硕士,讲师(通讯作者),研究方向:中药信息化、思政与党建。
 
一、引言
随着智慧校园的大量兴起,产生了丰富的各类校园行为数据,运用云计算、大数据和人工智能等技术,整合校园监控视频系统、教务系统、图书借阅管理系统、一卡通系统与校园网管理系统[1]等系统的相关数据, 经过抽取、洗涤和加工,最终抽象出反映学生的性格、习惯、态度等多个维度的用户行为特征画像,以及反应学生心理状况、生活状况、社会关系等多维度的学生画像。可以更科学、更精准地了解学生动态,丰富大学生网络思想政治教育方法,提升学生工作管理水平,为高校教育教学、教育管理的决策和规划提供更加可靠的依据。
二、学生画像
大数据时代,“一切皆可精确化”。数据肖像以大数据作为技术根基,通过调研不同用户的目标、行为和观点,根据各自的差异,将他们区分为不同的类型,然后在每种类型中抽取出典型特征,赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场景等描述[2],即为每个人物贴标签,形成用户画像。具有基本性、移情性、真实性、独特性、目标性、数量性、应用性等特性,完整的用户画像须满足以上7个条件。
(一)基于校园行为数据分析的学生画像
随着大学校园信息化进程的加速,信息获取各式各样,不再局限于教学、书本。智慧校园是校园信息化最好的产物,记录了大学生学习、生活、工作等大量数据。在学生食堂就餐、超市购物、图书馆进出、借还图书时,一卡通就会自动记录下学生的流水数据;使用校内各类管理信息系统留下的IP信息和时间信息,结合有线网络端口配置信息可得到学生登录系统的时间和地点。使用“网络+校园一卡通+管理信息系统”的方法对数据进行全面、可靠地采集,并对数据进行抽取、分析、归类,使用“七观”与“六维”的学生肖像法进行学生画像,探究学生学习、生活和心理等方面的相关关系,挖掘学生异常数据、反馈异常数据,保障学生在校的健康、安全以及学习质量等需求,以此提高学校管理能力与校园资源利用率。
(二)基于校园行为数据分析的学生画像构建的必要性
学生行为数据作为教育大数据的重要组成部分,能够全面、系统地反映出大学生的行为规律和特征。如何从海量的大学生校园数据提取出隐含的、有价值的信息,改变传统的对这些数据的简单查询与统计,为学生管理工作提供高效客观的决策信息,是各高校亟待解决的问题。利用多种校园数据对学生的综合分析,消息及时推送给辅导员和相关任课教师,有助于学校把握学生的思想活动动态,引导学生向正确的、积极健康的行为活动发展,丰富大学生网络思想政治教育方法,提升学生工作管理水平,进而促进学生健康成长成才。
(三)基于校园行为数据分析的学生画像系统初步构建
大学生是高校教育的主体,对学校教育质量、人才培养校风建设等方面起着决定性作用。但近年来,学生失联、晚归、不正常消费、身心健康异常[3]等异常行为在各大高校较为常见。学生画像系统既有对学生个人信息这种静态信息的存储,也有对考试表现、上网行为、课堂表现、日常行为、活动参与、学生专业技能、画像展示、预警提醒及数据分享等动态信息的及时更新,系统将会根据一定的规则对行为数据进行分析,异常行为将会直接反馈给辅导员,保证信息及时处理、提前预防,避免事态恶化。
三、基于校园行为数据分析的学生画像构建意义
(一)高效的学习生活
网络社会的到来为现在的学生提供了智能化的学习生活,通过网络上网,进行互动教与学,在使用这些海量数据的同时也在产生大量的行为数据,大数据分析给我们的学习带来了巨大的改变与便利。
(二)智能化校园生活
“校园大数据”是智能校园生活的保障。目前,国内大部分高校已经将校园大数据作为学校生活管理的一项重要措施,通过对海量数据的分析,可清晰了解大学生的在校状况。
(三)预防身心健康问题的发生
近年来,大学生心理问题在各大高校都普遍存在,基于校园行为数据分析的学生画像系统将会建立大学生在校行为数据库并形成动态分析、对比,从而可以提前了解大学生的心理变化和一段时期的行为变化,最终将心理疾病的预防和控制放在可控的范围内。
(四)改变教学模式
近年来教育方式正在发生重大的改变,越来越多的学校开始重视并开展网络课堂教育。在本校有专门的网站用于教师微视频展示,主要是用于讲解本课堂较为难懂、重要的知识点,以动画方式展示的短视频,生动、形象、易懂;同时也在微信平台上开展“掌上杏云”教学,该平台集医教协同、医联协作、医研协作为一体,其中掌上金课、学生画像是医教协同的重要组成部分。可运用大数据分析各构成要素的特点变化及相互关系,为学生画像的开发提供参考。
(五)学校决策支持
学生的行为数据可以从各个方面反映学生在学校的状态, 而学生的这些行为对于学校在进行整体工作规划和教学工作的布置都起到很好的借鉴作用。尤其是在学校做出转型发展和重大调整的时刻,这些数据是关键的所在。
四、结语
基于学生行为数据分析的学生画像系统综合了大学生各方面的数据,利用科学的方法处理数据并给出权威性结论,对学生生活、学习和学校管理和教育都可以起到至关重要的作用。本系统拟从个人信息、上网行为、课堂表现、日常行为、学生专业技能、画像展示、预警提醒等方面进行学生画像的功能设计,采用C#+HTML5+jQuery+JS等技术进行实现;通过对学生在食堂、教室、寝室、图书馆、上网等行为数据,以及好友、群体、服装、新生心理测评、奖勤助贷等各方面数据,进行及时采集、深入分析,对学业、心理、生活等异常问题进行预警,真正实现智慧数字化校园。
参考文献:
[1] 郭水泉.基于校园大数据的学生异常行为分析模型[J].信息与电脑,2018(4):116-117.
[2] 严正宇,张鸣.基于智慧校园微服务的学生画像研究[J].福建电脑,2019,35(8):68-69.
[3] 王斌.基于校园大数据的学生异常行为分析模型[J].赢未来,2018,000(014):P.24-24.
 
 Research on the preliminary Construction of Student Portrait system based on Campus Behavioral data Analysis
YANG Guang-ying,DU Min,YANG Dong-mei,KONG Jing,SHI Ming-yi*
(Chengdu University of traditional Chinese Medicine,Chengdu,Sichuan 611137,China)
Absrtact: With the popularization and popularization of the Internet, the teaching and management of colleges and universities have achieved informatization. The behavior data of students can comprehensively and systematically reflect the behavior rules and characteristics of college students. Facing the massive campus data, how to effectively mine and screen valuable information has become an important content to improve the information management level of student work. This paper mainly introduces the student Portrait System Based on the analysis of the campus behavior data. Based on the various behavior data of college students, the data is dynamically updated, processed in real time and comprehensively analyzed. Through the method of "seven views" and "six dimensions", the thought and behavior are linked to realize the "portrait" of the students' ideological characteristics, early warning of the students' bad situation and improving the management of students' work The level provides a more reliable basis for the decision-making and planning of university education and management.
Key words: campus behavior data; data processing; student portrait; student management