基于大數據的大學生行為分析及預警機制研究

周斌

摘? 要：建設數字化、智能化校園是當下及未來在教育領域的發展趨勢。然而面對校園各業務管理系統日益增長的海量數據，如何開發好學生行為數據并惠及學生的健康成長及校園的教學管理，成為擺在各個高校面前的難題。該文闡述了建立基于大數據的大學生行為分析及預警機制的重要性，并梳理了其行為的分類，結合大數據的相關技術論述了針對學生在校行為的采集、處理、分析、訪問、應用等整個大數據分析過程，力圖為高校的信息化建設提供參考意見和技術支撐。

關鍵詞：大數據? 大學生行為? 分析? 預警

中圖分類號：TM73 ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2020）09（a）-0033-03

Abstract： The construction of digital and intelligent campus is the current and future development trend in the field of education. However， in the face of the growing mass of data in the campus business management system， how to develop good student behavior data and benefit the healthy growth of students and campus teaching management has become a problem in front of all colleges and universities. This paper expounds the importance of establishing the behavior analysis and early warning mechanism of college students based on big data， and combs the classification of their behaviors. Combined with the relevant technologies of big data， it discusses the whole big data analysis process of the collection， processing， analysis， access and application of students behaviors in school， trying to provide reference opinions and technical support for the information construction of colleges and universities.

Key Words： Big data; College students' behavior; Analysis; Early warning

近年來，隨著信息化技術的發展和教育信息化經費投入的不斷加大，教育領域搭上了信息技術發展的這班快車，極大地促進了我國教育的深化改革。信息化不再只是一種技術，也不再只是技術的推廣，而成為了一種管理理念。在各高校，信息管理系統（一卡通及各大業務系統）存儲了大量關于學生日常生活及而如學習行為的大數據[1]。如何從這大量、多樣、低價值密度的數據中挖掘出有效信息并應用于學生的管理，成為各高校必須要重點著手去做的工作，也成為了當今和未來教育管理領域發展的大方向和新趨勢。

1? 基于大數據的大學生行為分析及預警機制的重要性

為創建創新性國家，實現我國從人力資源大國向人力資源強國轉變，我國正在實施教育的全面深化改革。而大學生作為我國人才儲備和人才培養的重要對象，是各高校實施教育的主體。高校在人才培養中，對學生的學習、生活和心理進行分析并建立相應的動態監測及預警機制顯得尤為重要，這將有助于揭示學生的成長規律，及時發現學業或心理上的危機并進行及時預警，保障學生在校的健康成長，提升學校教育管理的信息化水平，進而支撐國家教育的全面深化改革[2]。然而傳統上，學校通常以手動統計、訪談、問卷調查等方法來了解學生的在校行為，統計數據往往比較分散，分析結果也比較淺顯，而且時效性也比較差，難以滿足學校管理與服務的效率需求[3]。在學生一面，學生一般也不愿主動地和輔導員、班主任等教育工作者進行深層次的交流。對于有特殊情況的學生，周圍的人也一般不會將相關信息反映上來。對于學習懈怠的學生，往往也只在學習成績出現倒退的時候才被發現，教育輔導工作出現嚴重的滯后性。而這些情況往往能從學生的各種行為數據中找到相應早期的變化跡象。借助大數據挖掘的技術，建立高校的大數據平臺，全面整合學校各個管理信息系統的信息，及時收集并對其進行實時的分析、挖掘與展示，能夠極大地提高學校管理的主動性、高效性與及時性，實現當前倡導的數字化、智慧型校園。

2? 大學生在校行為的梳理及歸類

為分析學生行為的規律與特性并建立相應的動態監測及預警系統，該文將學生的在校行為劃分為學習行為、生活行為、心理行為3個方面[4]。

（1）學習行為的挖掘分析。收集學生在校的各種學習行為，包括學生的檔案數據、選課數據、自習的數據、考試成績數據、一卡通數據、科研成果數據、就業數據等進行綜合性的分析，探究學生行為與學生成績、就業情況之間的關系，為學校的教輔人員和管理層決策提供可靠的依據。并對其關系建立相應的預測模型，及時發現學生學習出現異常情況的苗頭，提前預警并及時跟進教育工作。并建立優秀畢業生的模板，總結教學工作中需重點關注的關鍵點，提高教學質量，提升學生的就業率。

（2）生活行為的挖掘分析。學生生活軌跡方面需收集的數據包括一卡通消費的記錄數據（其中包括在食堂的消費、在學校超市的消費、在打印店的消費、電費、水費、熱水費等）、門禁的記錄數據、上網時間記錄數據等。刻畫學生的消費習慣和課外活動情況，分析學生的業余生活，展示學生日常活動的熱點區域，判斷學生的業余愛好，以便更深入地了解學生的業余生活，為開展學生課外活動和實踐提供決策參考。同時，通過消費數據能夠進一步精確的構建貧困生的認定模型，支撐高校資助貧困生工作的有效開展。

（3）心理行為的挖掘分析。主要收集學生心理有關的各種行為記錄，在品德方面分析的數據包括圖書館借閱記錄、社會實踐記錄、師生評級記錄等，在心理動態方面分析的數據包括輔導員反饋信息、心理調查信息、投訴信息、一卡通消費信息等。通過對一卡通在食堂等地的消費時間進行分析，對長期離群消費的學生進行及時關注并預警其可能存在的心理孤僻的情況，以跟進下一步的心理輔導。

3? 基于大數據的大學生行為分析及預警系統的建設

大數據挖掘主要使用Hadoop技術，其家族組件包括分布式文件系統HDFS、非關系型分布式數據庫Hbase、并行計算架構MapReduce/Spark/Storm、數據倉庫工具Hive/Sqoop/Flume和管理工具ZooKeeper等，并隨著技術的發展在不斷擴展。大數據平臺架構根據數據的流向自底向上大致可分為數據采集層、數據處理層、數據分析層、數據訪問層、應用層及數據管理層，大數據的概念和應用都能與其相對應起來。雖然不同的企業在開展實際業務時對其層次劃分會有所不同，但總體上可以做一定的映射。數據分析層主要是應用數據挖掘、機器學習、深度學習等技術的數據分析引擎。數據應用層是根據不同企業的實際需要劃分不同類別的應用。數據管理層主要是縱向橫跨多層實現數據的管理和運維，實現統一管理。

利用大數據技術實現大學生行為分析及預警的流程及技術大致如下：首先，從學校各個業務的管理信息系統中實時采集或離線采集相應的數據。同時基于對學生數據的隱私性保護，需對原始數據進行脫敏處理。將不同系統的數據按照分析目標的不同進行數據集成，使相關數據整合在同一張表當中。按照實際需求，并對數據進行相應的轉化和規范化。其次，按照我們之前劃分的學生行為（學習行為、生活行為、心理行為）主題，對各自相關的數據按照實際需求應用回歸分析、聚類分析進行分析，并建立學生動態監測的模塊和行為預測的模型。最后，將數據分析的結果以網站的形式人性化地展示出來，并提供數據分析結果的調用接口以方便后續相關應用的開發。

4? 結語

在社會信息化建設的過程中，高校教學管理中不斷涌現各種應用系統，由此積累了大量關于學生生活、學習、心理等各種行為的記錄數據。對這些大數據進行收集、清洗、分析處理并進行可視化展示，建立基于大數據的大學生行為分析及預警系統是高校管理數字化建設必須著手去做的事情。該文對大學生在校行為進行細致的梳理，分析其不同行為與異常情況的關聯，對學生行為進行主題分類。并介紹了當下用大數據分析的主流技術和平臺架構，闡述了實際處理和分析大學生數據的主要過程，為各個高校的大學生行為分析及預警系統建設提供參考意見和技術指導。

參考文獻

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[2] 張瑞娟，吳志強，趙丹.以本為本高校教學質量監控體系實踐研究[J].科技資訊，2019（25）：115-116.

[3] 鄒夢君.高校學生行為大數據的分析與應用研究 [D].浙江師范大學，2018.

[4] 張艷分，盧小清，劉禹.基于大數據平臺的大學生校園行為探析[J].中國教育信息化，2019（1）：39-42.

[5] 孫楊博.基于大數據挖掘的高校學生行為數據分析系統的研究與開發[D].華北電力大學（北京），2017.

[6] 張友健.基于大學生自主學習能力提高的導引養生學教學方法改革與實踐[J].科技資訊，2020（2）：137-138.

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