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基于學生綜合素質評價的行為畫像系統的構建與實現

2021-08-31 09:47:40涂旭東蒲飛趙正輝陳苗
電子測試 2021年17期
關鍵詞:評價系統學生

涂旭東,蒲飛,趙正輝,陳苗

(重慶醫藥高等專科學校,重慶,401331)

0 引言

《國家教育事業發展“十三五”規劃》中指出要建立科學評價體系,充分發揮教育評價對科學育人的導向作用,構建科學的職業教育評價制度,將學習者職業道德、技術技能水平和就業創業能力作為評價的主要內容,改進高校人才培養質量評價。隨著5G,大數據,人工智能和區塊鏈等新技術的飛速發展,新一代信息技術正在對教育行業產生深遠的影響,學生的生活習慣和學習方式發生了明顯變革,尤其是新冠疫情期間信息技術在教育教學方面更是發揮了巨大作用[1]。當前大數據技術為學生綜合素質評價提供了新的思路和方法,將學生的評價數據拓展到了課堂內外,非正式的學習環境、學習活動和生活表現,能更真實地反應學生的綜合素質。利用學生在校期間產生的校園大數據,通過數據挖掘手段和預測技術,有效地對學生的綜合素質進行評定,是當前亟待解決的問題[2]。

1 學生綜合行為畫像構建

學生行為畫像的本質是利用學生在校期間通過消費,學習和參加活動等行為產生的各種結構化和非結構化數據,描述學生或者群體的過程,通常是使用標簽或者短語的形式來反映學生的個體特征,比如“學霸”,“喜歡晚歸”或“不愛吃早餐”等等。群體畫像則是指通過構建學生群體的集合來反映學生群體的總體特征,比如“先進班級”。

圖1 學生行為畫像構建的步驟

對學生進行綜合行為畫像分析,可以從多角度精準了解學生在校的生活狀態。任課老師根據班級綜合行為畫像信息及時調整教學方法和改進教學方式。輔導員或者班主任可以借助學業預警和不在校預警信息,及時跟蹤學生的在校狀態和學習情況。學生本人可以利用畫像信息,及時修完相應的學分,調整自己的生活習慣和作息,改善自己的學業情況[3,4]。本文接下來從數據采集,數據預處理,數據標簽化三方面,介紹如何構建學生的綜合行為畫像系統。

1.1 數據的采集

通過智慧校園平臺采集校園網絡認證系統,一卡通系統,教務管理系統、圖書借閱系統、學工系統、網絡教學平臺、超星學習通平臺、門禁系統,實習實訓系統,虛擬仿真系統,第二課堂活動系統等11個系統中的學生行為數據。

1.2 數據的預處理

(1)摸清家底。經過詳細盤點,上述11個系統中涉及有學生基本信息和行為數據,其中基本信息包括姓名,性別,民族,有效聯系電話,年齡,班級,專業,學院,課程成績。行為數據主要包括學生在校期間食堂、校醫院就醫、水卡和超市的刷卡記錄、圖書借閱記錄、校園有線和無線網絡的認證記錄、宿舍和圖書館的門禁記錄、課程學習記錄、第二課堂活動、學生黨建和團建、實習實訓等產生的各類數據。

(2)落地標準。不同系統之間相同字段的數據編碼不統一,導致無法進行正常的數據交換。需要按照從國標、省標到校標的優先級順序,在最大程度滿足上一級數據編碼標準的基礎上,建立一套適合學校的統一的數據編碼標準和體系,是保證各系統之間的數據能夠進行正常交換和分析的前提和基礎。

(3)搭建平臺。針對數據存在缺失值,重復值和數據編碼標準不統一等情況,搭建數據治理平臺和數據質量管理平臺,完善元數據和主數據的管理,對主數據進行必要的清洗和轉換。部分數據系統無法處理時就需要人工干預和處理。在系統梳理學校數據編碼標準的基礎上,最終建成校園數據的原始庫、標準庫和中心庫。

(4)明確職責。迎新系統、學工系統、教務系統都有學生的基本信息數據,到底哪一個系統才是學生基本信息的唯一來源?在此要明確數據產生的源頭部門和數據責任的權威部門,落實數據的管理職責。與此同時,數據的管理責任要精確落實到每個系統中具體模塊對應的管理員,最終實現數據的常態化治理和全生命周期管理。

(5)共享交換。通過建設數據共享交換平臺,實現各系統之間數據的互聯互通和共享,包括目錄服務、服務交換和平臺管理等,最終實現各類數據資源和共享資源目錄的統一管理。

1.3 數據的標簽化

數據的標簽化是指從學生的校園行為數據中抽取相關的行為變量或者指標,對其進行數據分析和處理之后,通過使用短語的形式為其貼上“標簽”的過程。標簽分為靜態特征標簽和動態特征標簽,其中靜態特征標簽主要包括學生的個人基本信息和榮譽獎懲;動態特征標簽主要包括學生的社交關系、體育情況、德育綜合素質、消費水平、學習水平和三餐規律等。

(1)個人信息。主要包括學生的學號,姓名,性別、專業和班級等基本信息

(2)榮譽獎懲。主要包括學生在校期間獲得的比賽、征文獲獎、榮譽證書和懲罰等。

(3)社交關系。通過利用宿舍或圖書館門禁,一卡通消費,和網絡的接入點等數據產生的時間,判斷學生校園期間行為軌跡的相似性,分析兩個或多個學生在短時間內共同出現在同一地點的頻率。另外還可以通過學生的專業,民族,來源地,性別等信息,挖掘出學生的個性化社交需求。進一步通過社團發現算法識別出學生的社區群體,進而從這些社區群體中找出社交孤獨的學生,加以重點關注。

(4)體育情況。通過分析學生的體育課成績和體質測試成績(由坐位體前屈、50米、跳遠、仰臥起坐、800米、個人總分和同年級平均分),并與同年級平均分進行對比,來對體育情況進行評價

(5)德育綜合素質。通過輔導員的德育綜合素質評分數據和學生參加的第二課堂得分情況對學生進行評價。

(6)消費水平。通過一卡通數據分析學生每月的消費金額,與全校所有學生、以及全校相同性別的所有學生每月消費平均值進行對比,同時,結合消費場所(食堂、洗澡、水果店、校醫院、超市、其他),消費結構(小吃,米飯,面食,飲料),消費地點(一食堂,二食堂,...)等數據綜合判定學生的消費水平情況。

(7)學習水平。利用學生個人課程成績的平均值、所在專業所有學生課程成績的平均值、專業排名情況、課程準點、已修學分和逃課情況,綜合判定學生的學習水平情況。

(8)三餐規律。通過一卡通數據分析學生的就餐時間和金額,將學生個人就餐時間與所在專業學生總體的就餐時間進行對比,判斷三餐就餐是否規律,并將三餐就餐規律分為五個等次(不規律、 較不規律、一般、較規律和很規律)。同時統計學生近半年每月的三餐消費金額,并與全校所有學生(校平均值)、以及全校相同性別的所有學生(男生校平均)每月三餐消費的平均值進行對比,判斷學生的三餐消費金額趨勢。

圖2 某學生的綜合行為畫像

2 學生行為畫像系統

如圖2所示,為某學生的綜合行為畫像,此學生的綜合特征為:男生,獲得過“我和我的祖國征文比賽”二等獎、道德素質較高,社交圈子較廣、是一個月消費中等,三餐就餐規律的學霸兼體育達人。

3 結論

本文利用學生在校期間產生的校園數據進行預處理和分析,通過數據標簽化實現了社交關系畫像、身體素質畫像、德育素質畫像、消費畫像、學習畫像、三餐畫像等畫像系統。對學生進行綜合行為畫像分析,能精準分析學生在校的行為習慣和學習特點,能不斷提升高等職業教育人才的綜合素質評價方法的科學性和準確性,有效解決醫藥職業類人才培養的綜合評定問題,為構建高等職業教育的人才培養模式,完善人才培養質量提供重要參考。

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