大數(shù)據(jù)時(shí)代高校學(xué)籍預(yù)警機(jī)制的探索與研究*

韓鳳霞

（北京信息科技大學(xué) 工程訓(xùn)練中心，北京100192）

一、引言

當(dāng)今大學(xué)生成長在以互聯(lián)網(wǎng)和手機(jī)通信為代表的現(xiàn)代傳媒手段蓬勃興起的時(shí)代，雖然可以開拓國際視野，但也缺乏自制力，容易迷失方向，無法自拔；還有部分學(xué)生由于其人生觀、價(jià)值觀在成長過程中發(fā)生偏差，崇尚享樂主義，主要精力不放在學(xué)習(xí)上，學(xué)生的自主能力差，不能正確的處理學(xué)習(xí)和交友，學(xué)習(xí)與休息，學(xué)習(xí)與娛樂等的關(guān)系。自我控制能力差，紀(jì)律松懈，作風(fēng)散漫。從而導(dǎo)致了多門課程重修，學(xué)習(xí)進(jìn)入了惡性循環(huán)。2012年中國社會(huì)科學(xué)院在國內(nèi)教育發(fā)展研究報(bào)告中指出，目前國內(nèi)每年平均有50萬大學(xué)生選擇了退學(xué)，其達(dá)到了大學(xué)招生的0.75%左右。其中主要原因是由于成績差，對(duì)個(gè)人學(xué)業(yè)或是對(duì)學(xué)校教學(xué)環(huán)境喪失信心[1]。大學(xué)生選擇退學(xué)的結(jié)果給社會(huì)、學(xué)校、家庭帶來了很大負(fù)面影響。

從學(xué)校的管理角度出發(fā)，若能建立動(dòng)態(tài)的預(yù)警教育機(jī)制，對(duì)大學(xué)生的不良思想、行為做到事先警示教育、事后跟蹤管理，對(duì)學(xué)生可以起到“揚(yáng)鞭奮起”的警示與鞭策作用。學(xué)籍異常都是逐漸產(chǎn)生的，怎樣在產(chǎn)生惡果之前及時(shí)介入干預(yù)和幫扶，怎樣才能做到“防微杜漸”、是急待解決的問題[2][3]。

二、當(dāng)前學(xué)籍預(yù)警體系的現(xiàn)狀

目前，高校學(xué)籍管理一般分為校院兩級(jí)管理模式，學(xué)校級(jí)別的管理主要靠建立規(guī)章制度和執(zhí)行規(guī)章制度，而學(xué)院對(duì)學(xué)生的管理主要靠學(xué)籍監(jiān)控及預(yù)警指導(dǎo)為主。教務(wù)工作與學(xué)生思想政治工作在學(xué)生管理方面相對(duì)獨(dú)立，主要是事后預(yù)警。

（1）成績預(yù)警：根據(jù)教學(xué)管理系統(tǒng)，統(tǒng)計(jì)學(xué)生完成的學(xué)分及學(xué)分績點(diǎn)和教學(xué)計(jì)劃要求的進(jìn)程比對(duì)，評(píng)估學(xué)生學(xué)習(xí)情況，并預(yù)測學(xué)生完成培養(yǎng)方案的趨勢，將可能無法完成培養(yǎng)方案的學(xué)生整理匯總，并將其交給學(xué)院輔導(dǎo)員。輔導(dǎo)員針對(duì)學(xué)生的具體情況進(jìn)行干預(yù)并對(duì)其預(yù)警。

（2）日常預(yù)警：可以借助教師定期對(duì)學(xué)生考勤記錄、作業(yè)是否按時(shí)完成、以及課堂學(xué)習(xí)狀態(tài)等進(jìn)行分析，學(xué)院教學(xué)管理者收集到相關(guān)信息后進(jìn)行整理及篩選后反饋給輔導(dǎo)員，由輔導(dǎo)員進(jìn)行預(yù)警處理。

由此可見，目前的預(yù)警主要是單方向的，孤立的事后預(yù)警，具有遲滯性。只有出現(xiàn)嚴(yán)重的學(xué)籍異常后，才采取相應(yīng)的對(duì)策解決問題，但是對(duì)于一些潛在的問題，學(xué)生不能發(fā)現(xiàn)，比如對(duì)處于網(wǎng)癮狀態(tài)而上學(xué)期表現(xiàn)良好的學(xué)生不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)。現(xiàn)有的學(xué)籍預(yù)警系統(tǒng)無法做到對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)和生活狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)管，對(duì)問題的根源無法追蹤。要以“學(xué)生為本”構(gòu)建全方位預(yù)警方式的構(gòu)架，將大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和傳統(tǒng)的人力管理相結(jié)合，做到“防微杜漸”，減少產(chǎn)生惡劣的后果。

三、基于學(xué)生畫像的學(xué)籍預(yù)警系統(tǒng)

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，學(xué)生的所有行為在高校面前幾乎全是“可視化”的。許多高校開始研究如何有效的利用大數(shù)據(jù)技術(shù)為人才培養(yǎng)服務(wù)，挖掘?qū)W校海量數(shù)據(jù)潛在的巨大價(jià)值，進(jìn)而提出“學(xué)生畫像”的概念。學(xué)生畫像即學(xué)生特征進(jìn)行標(biāo)簽化處理，是高校利用采集到學(xué)生的各方面數(shù)據(jù)，構(gòu)建一個(gè)學(xué)生數(shù)據(jù)抽取模型。通過分析其個(gè)人基本屬性、學(xué)籍信息、考勤信息、上網(wǎng)行為、借閱圖書信息、校內(nèi)消費(fèi)行為及個(gè)人興趣愛好等重要特征，進(jìn)而抽象出學(xué)生的在校畫像，該畫像可以作為是學(xué)校教學(xué)管理的重要依據(jù)。學(xué)生畫像可以為學(xué)校提供了充足的學(xué)生數(shù)據(jù)，對(duì)學(xué)生特征數(shù)據(jù)進(jìn)行降維及聚類分析，能夠幫助學(xué)校快速準(zhǔn)確的了解各個(gè)學(xué)生的學(xué)籍狀態(tài)，依據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果，有針對(duì)性的對(duì)相關(guān)學(xué)校有關(guān)部門、教師、家長和學(xué)生傳遞預(yù)警信號(hào)，必要時(shí)采取干預(yù)措施，對(duì)學(xué)籍狀態(tài)出現(xiàn)異常的學(xué)生給予有針對(duì)性的引導(dǎo)，避免因各種原因?qū)е聦W(xué)生無法完成學(xué)業(yè)或產(chǎn)生其他不良結(jié)果的事情發(fā)生。

1.構(gòu)建學(xué)生畫像的意義

隨著信息化建設(shè)的不斷推進(jìn)，高校在各種管理系統(tǒng)中采集并保存了有關(guān)學(xué)生信息的海量數(shù)據(jù)，并逐步形成了一個(gè)從學(xué)生基本信息、學(xué)籍信息、校內(nèi)消費(fèi)、圖書借閱到上網(wǎng)行為的多維度數(shù)據(jù)存儲(chǔ)體系。如果能夠根據(jù)學(xué)校管理決策的需要構(gòu)建一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫，對(duì)該存儲(chǔ)體系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、清洗、轉(zhuǎn)換并載入數(shù)據(jù)倉庫中，進(jìn)而形成一個(gè)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)中心，學(xué)生畫像是在學(xué)校數(shù)據(jù)倉庫中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，通過其中多維度的數(shù)據(jù)信息，分析學(xué)生的有關(guān)信息，還原學(xué)生的基本屬性、學(xué)習(xí)成績、上課考勤、圖書借閱行為、上網(wǎng)行為以及校內(nèi)消費(fèi)行為等屬性。了解學(xué)生的各種特征及需求，精準(zhǔn)描述學(xué)生群體特征，針對(duì)特定場景進(jìn)行學(xué)生不同維度的聚類分析，將雜亂無章的海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)殍蜩蛉缟膶W(xué)生畫象，進(jìn)而監(jiān)控學(xué)生的學(xué)籍狀態(tài)，并預(yù)測學(xué)生學(xué)業(yè)走向，必要時(shí)管理者可以干預(yù)學(xué)籍異常學(xué)生行為，對(duì)其進(jìn)行有效的管理。

2.學(xué)生畫像的構(gòu)建

學(xué)生畫像的主要任務(wù)是給學(xué)生貼“標(biāo)簽”，標(biāo)簽是指可以準(zhǔn)確精煉的描述學(xué)生的特征標(biāo)識(shí)，比如性別、年齡、民族、興趣愛好等，將學(xué)生的所有標(biāo)簽綜合在一起，就可以構(gòu)成學(xué)生的“畫像”了。本文主要從學(xué)生的基本屬性、學(xué)習(xí)成績、上課考勤、圖書借閱行為、上網(wǎng)行為以及校內(nèi)消費(fèi)行為對(duì)學(xué)生特征進(jìn)行研究。學(xué)生畫像主要分三步：①采集學(xué)生數(shù)據(jù)；②統(tǒng)計(jì)分析，生成學(xué)生特征標(biāo)簽；③生成學(xué)生畫像。流程如圖1所示。

圖1 學(xué)生畫像流程

首先，對(duì)學(xué)校各個(gè)數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取、清洗、轉(zhuǎn)換、裝載入學(xué)生數(shù)據(jù)倉庫中，采集到的學(xué)生數(shù)據(jù)分為靜態(tài)特征數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)，所謂靜態(tài)特征數(shù)據(jù)是學(xué)生相對(duì)固定不變的特征信息，如姓名、性別出生日期、民族等特征，動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)就是學(xué)生隨時(shí)間的推移不斷變化的行為特征，如學(xué)習(xí)成績、上課考勤、圖書借閱行為、校內(nèi)消費(fèi)行為及上網(wǎng)行為等。

其次，利用收集到的學(xué)生特征屬性信息，通過統(tǒng)計(jì)分析為學(xué)生在不同緯度特征上貼上標(biāo)簽。其中，對(duì)于學(xué)生靜態(tài)屬性，例如學(xué)號(hào)、姓名、性別、出生日期、民族籍貫等，通過對(duì)采集到的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、清洗及轉(zhuǎn)換，可以直接為學(xué)生貼上標(biāo)簽。 對(duì)學(xué)生動(dòng)態(tài)屬性貼標(biāo)簽時(shí)，需要根據(jù)具體需求進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。比如對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)狀況分析時(shí)，需要對(duì)學(xué)生學(xué)年學(xué)期不同課程性質(zhì)課程獲取的成績標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，生成學(xué)生學(xué)期不同課程性質(zhì)獲取的平均成績，從而為該生貼上學(xué)習(xí)狀況標(biāo)簽。依據(jù)同樣方式為學(xué)生貼上上課出勤特征、上網(wǎng)特征及借閱圖書特征等。

最后，根據(jù)學(xué)生的所有標(biāo)簽為學(xué)生畫像，通過畫像可以直觀地呈現(xiàn)學(xué)生特征屬性。

圖2 學(xué)生畫像框架圖

3.學(xué)生畫像分析

高校為學(xué)生特征生成畫像后，通過分析學(xué)生畫像可以實(shí)時(shí)準(zhǔn)確了解學(xué)生的各方面特征，掌握其基本學(xué)籍狀態(tài)。考慮到學(xué)生畫像中不同特征間具有某種相關(guān)性，而相關(guān)性會(huì)增加統(tǒng)計(jì)分析的復(fù)雜程度，采用主成分分析法對(duì)學(xué)生畫像進(jìn)行分析，將最初具有關(guān)系的屬性用新的相互獨(dú)立的屬性來替代。選取盡可能少的屬性來反映學(xué)生的所有特征。分析學(xué)生畫像主要包括以下步驟:

（1）將n個(gè)學(xué)生畫像數(shù)據(jù)按列生成矩陣S，如公式（1），該矩陣由n行m列組成

（2）對(duì)矩陣S每行（學(xué)生特征）進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，即將學(xué)生特征值歸一化處理，利用公式（2）進(jìn)行特征標(biāo)準(zhǔn)化。

（3）學(xué)生特征矩陣計(jì)算，輸出協(xié)方差矩陣R（公式（3））；

對(duì)學(xué)生特征矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，用處理后的矩陣替代原學(xué)生特征矩陣S，從而使得統(tǒng)計(jì)分析輸出的結(jié)果具有更好的質(zhì)量,利用公式(4)計(jì)算學(xué)生特征矩陣S的相關(guān)系數(shù)。

（4）計(jì)算協(xié)方差矩陣R的特征值（λ1，λ2…λm）以及特征向量ɑi=（ɑi1，ɑi2，…ɑim），i=1，2…m，并利用公式（5）計(jì)算貢獻(xiàn)率。

其中w表示特征值λi的貢獻(xiàn)率。

（5）選擇主成分

根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的學(xué)生特征數(shù)據(jù)，根據(jù)特征貢獻(xiàn)率將學(xué)生特征值按降序排列，根據(jù)統(tǒng)計(jì)需求取前若干行（特征），形成降維后的學(xué)生特征矩陣

（6）對(duì)矩陣進(jìn)行聚類分析，采用KHM（K-Harmonic Means）對(duì)矩陣聚類，該算法將每個(gè)學(xué)生特征數(shù)據(jù)到各聚類中心的調(diào)和平均值的和看作目標(biāo)函數(shù)公式（6）。

四、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

通過對(duì)北京信息科技大學(xué)31個(gè)專業(yè)2個(gè)年級(jí)5367名學(xué)生靜態(tài)數(shù)據(jù)及動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)采集、整理、過濾分析，形成學(xué)生畫像。其中包括靜態(tài)特征（基本屬性）24個(gè)，動(dòng)態(tài)特征5個(gè)，總計(jì)29個(gè)特征信息。針對(duì)學(xué)生的特征數(shù)據(jù)生成學(xué)生特征矩陣，進(jìn)而對(duì)學(xué)生特征矩陣進(jìn)行主成分分析法進(jìn)行降維處理，動(dòng)態(tài)提取學(xué)生關(guān)鍵特征值，從而生成新的學(xué)生特征矩陣，然后利用基于距離的聚類分析法，將學(xué)生進(jìn)行聚類，將嚴(yán)重偏離中心點(diǎn)的學(xué)生特征信息提取出來，如圖3所示，離群點(diǎn)的學(xué)生信息有可能為學(xué)籍狀態(tài)異常，進(jìn)而生成學(xué)籍異常學(xué)生信息，通過將模型提取的學(xué)籍異常學(xué)生信息與學(xué)院核對(duì)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)95%的學(xué)生確實(shí)存在學(xué)籍異常特征。

圖3 學(xué)生學(xué)籍狀態(tài)聚類圖

在分析過程中產(chǎn)生了一些急待解決的新問題，為進(jìn)一步動(dòng)態(tài)地監(jiān)控學(xué)生學(xué)籍的狀態(tài)，需要教務(wù)處、學(xué)生處、學(xué)院、任課教師、輔導(dǎo)員及學(xué)生多方形成合力，缺少任何一方的積極推進(jìn)，都無法順利完成預(yù)警工作并取得實(shí)效。必須在以下幾方面進(jìn)行加強(qiáng)建設(shè)：①及時(shí)上報(bào)課堂考勤數(shù)據(jù)。任課教師考勤是考勤預(yù)警的最準(zhǔn)確、全面的數(shù)據(jù)來源，數(shù)據(jù)匯總要及時(shí)，以免錯(cuò)失最佳干預(yù)期。②各個(gè)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)充分共享。各個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)之間的信息避免出現(xiàn)孤島現(xiàn)狀，實(shí)行實(shí)時(shí)的共享和同步。

五、結(jié)束語

采用學(xué)生畫像的方法監(jiān)控學(xué)籍狀態(tài)，構(gòu)造學(xué)生特征矩陣，并經(jīng)過降維處理，簡化特征，能夠?qū)崟r(shí)掌握學(xué)生學(xué)籍的動(dòng)態(tài)生特征信息，及時(shí)的發(fā)現(xiàn)問題，未雨綢繆的采用預(yù)警措施，利于學(xué)校的學(xué)風(fēng)建設(shè)，對(duì)于學(xué)籍信息不穩(wěn)定的學(xué)生，采取實(shí)時(shí)預(yù)警措施。在有大量信息的教育領(lǐng)域，將基于學(xué)生特征畫像方法應(yīng)用于學(xué)籍狀態(tài)監(jiān)測，在高校學(xué)生管理中加以推廣應(yīng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所得出的結(jié)論對(duì)高校教學(xué)和人才培養(yǎng)具有一定的指導(dǎo)意義。

[1]楊東平.中國教育發(fā)展報(bào)告2012[M].北京：社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社,2012.

[2]張紅云.高校學(xué)習(xí)預(yù)警機(jī)制探索[J].科技信息,2010(1)：801.

[3]章東飛.大學(xué)生學(xué)籍預(yù)警機(jī)制探索[J].教育學(xué)術(shù)月刊,2010(5)：75-76.

[4]袁安府,張娜,沈海霞.大學(xué)生學(xué)業(yè)預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建與應(yīng)用研究[J].黑龍江高教研究,2014(3)：79-83.

[5]吳青芳,胡欣敏.高校學(xué)籍管理與學(xué)風(fēng)建設(shè)關(guān)系研究[J].化工高等教育,2010(4)：21-24.

[6]李愛鳳,劉葵,唐連章等.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在數(shù)字化校園共享數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用[J].實(shí)驗(yàn)室研究與探索,2013(11)：232-236.

[7]黃曉霞,程論.綜合評(píng)價(jià)與數(shù)據(jù)挖掘的比較[J].上海海市大學(xué)學(xué)報(bào),2007(12)：54-58.

[8]劉昕,鄭莆燕,劉莉.學(xué)分制下二級(jí)學(xué)院學(xué)生預(yù)警機(jī)制的探索與實(shí)踐[J].教育與職業(yè),2013(1中)：174-175.

[9]林靜,陶愛萍.我國近二十年高校學(xué)籍管理制度理論研究綜述[J].江蘇高教,2012(1)：60-62.

[10]曾麗.學(xué)分制條件下學(xué)籍管理的完善[J].鞍山科技大學(xué)學(xué)報(bào),2006(6).

[11]張波,耿在丹,杜保強(qiáng).基于數(shù)據(jù)倉庫的學(xué)生信息管理決策系統(tǒng)[J].實(shí)驗(yàn)室研究與探索,2009,28(12)：60-62.

[12]華金秋.臺(tái)灣高校學(xué)習(xí)預(yù)警制度及其借鑒[J].江蘇高教,2007(5)：136-137.

[13]趙力,王濤,金代志等.高等院校學(xué)籍管理系統(tǒng)功能設(shè)計(jì),2009(8)：107-108.

[14]別紅桂.高校學(xué)籍管理工作的改革與探索[J].教育探索,2011(1)：88-89.

[15]趙雄輝,聶娟.高等學(xué)校學(xué)籍管理制度建設(shè)原則探討[J].高等教育研究學(xué)報(bào),2006(3)：78-80.

[16]Li Y,Tang SD,Lu J,et al.A survery of contentbased image retrieval with high-level semantics[J].Pattern Recognition.2008,10(1)：12-18.

[17]MORGAN STANLEY.Cloud Computing Takes O ff M arket Set to Boom as Migration Accelerates[R].2011.