金红军 陈健
摘要:校园一卡通极大地方便了学生的校园日常生活,同时也促进了校园数字化建设。然而,目前学校仍通过年级、专业对学生进行划分,同时采用单一化的管理方式,不利于学生德智体美劳全面发展,因此提出基于一卡通大数据研究的学生行为分析。通过搭建学生行为分析平台,研究基于一卡通大数据,对学生行为进行分析,完成提出的研究。通过实例证明,基于一卡通大数据研究的学生行为分析具有切实的有效性,可应用于学生行为分析中。
关键词:一卡通;大数据研究;学生行为;数字化
中图分类号:G479 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2019)04-0235-02
0 引言
随着校园的数字化、信息化建设的逐步深入,校园内的各种信息资源整合已经进入全面规划和实施阶段,校园一卡通以结合学校正在进行的统一身份认证、人事、学工等MIS和应用系统等建设。通过共同的身份认证机制,实现数据管理的集成与共享,使校园一卡通系统成为校园信息化建设有机的组成部分[1]。通过这样的有机结合,可以避免重复投入,加快建设进度,为系统间的资源共享打下基础。通过对校园一卡通进行大数据研究,能够全面了解校园实际情况,提高学校管理与学生服务质量。
1 搭建学生行为分析平台
基于校园一卡通大数据信息,研究学生行为,分析学生生活规律。通过确定学生行为分析平台工作流程,获取学生成绩、教务考勤、消费、图书借阅、门禁等多源数据,构建学生行为特征库,搭建学生行为分析平台,为学校深层管理、学生全民培养提供决策支持和智慧服务。
1.1 确定学生行为分析平台流程
借助谷歌公司发布的hadoop大数据框架,根据其可扩展的运行分布式应用程序,搭建具备处理大规模数据的学生行为分析平台[2]。平台核心组件是MapReduce和HDFS,应用核心组件对数据参数进行统一调度和管理。学生行为分析平台由四层组成,分别是数据交互服务层、数据感知层、数据可视化层及分布式数据分析层,工作流程如图1所示。
1.2 获取基于校园一卡通系统学生行为分析数据
校园“一卡通”是“数字化校园”中的重要组成部分,它应主要具有综合消费类、身份识别类、金融服务类、公共信息服务类等功能。整个系统应与银行系统、学校原有的系统和学校管理信息系统有良好的衔接,并为学校潜在管理信息系统预留合适的接口,在项目完成后随时为学校增加其它管理系统接口提供必要的协助[3]。
获取基于校园一卡通系统学生行为分析数据来源于身份认证识别系统、第三方接入系统、门禁管理系统、考勤管理系统、指纹认证系统、校园餐饮收费管理系统、校园综合收费管理系统、图书馆管理系统以及网络计费系统等。通过运用大数据技术,深度挖掘校园一卡通各个系统内的学生行为,基于挖掘的学生行为数据,进行学生行为分类,构建学生行为特征库。
2 基于一卡通大数据研究的学生行为分析
2.1 校园一卡通大数据处理
首先通过数据清洗,对校园一卡通大数据进行预处理,数据清洗的目的是剔除冗余和部分缺失的数据,确保对学生行为分析所使用的数据具有有效性。然后进行数据转换,由于校园一卡通中的大数据都是学生的历史记录数据,对其进行数据清理后,还需对其进行转换,将历史记录转换成统计数据,使其更加泛化和规范化,通过相应的数据转换,让数据更有意义。最后对转换后的数据进行规约,由于校园一卡通中的大数据来源于学校系统中的各个系统,所以可能产生重复属性的数据或与学生行为分析无关的数据,通过对进行数据规约,降低数据的复杂维度,确保行分析所使用的数据准确性。
2.2 基于一卡通大数据的学生行为分析
基于处理后的数据,结合搭建的学生行为分析平台,分析学生行为。首先建立学生行为判别函数,函数表达式如公式所示:
Y=A1X1+A2X2+…AnXn
公式中,Y为学生行为分析的判别值,X1、X2、Xn为学生行为特征库中评价指标各项数据,A1、A2、An为评价指标对应的等级系数。
通过学生行为判别函数,并将数据库中分类后的学生行为特征,根据距离最小的原则,进行合并,形成新类。经过n-1次就可以把全部学生行为特征归为一类,这样就可以根据归并的先后顺序作出行为分析的可视化结果,利用图表展示分析结果,从而完成基于一卡通大数据研究,对学生行为进行分析。通过分析学生行为可量化学生学习行为,为个性化教学提供参考依据。
3 实例分析
对了对本文提出的基于一卡通大数据研究的学生行为分析有效性进行验证,以某高校为调查对象,调取校园一卡通中所累积的历史记录数据,对在校生的行为进行分析。并对在校生进行问卷调查,将问卷调查结果与一卡通大数据学生行为分析结果进行对比。
基于一卡通大数据学生行为分析结果如表1所示。
将问卷调查结果与一卡通大数据学生行为分析结果进行对比,二者几乎无差别,证明本文提出的基于一卡通大数据研究的学生行为分析具有切实的有效性,可应用于学生行为分析中。
4 结语
本文提出了基于一卡通大数据研究的学生行为分析,通过搭建学生行为分析平台,研究基于一卡通大数据,对学生行为进行分析,完成本文的研究。实例分析证明,校园一卡通大数据的研究,对分析学生行为起到非常明显的作用,可以为完善学生教育奠定良好的基础。希望本文能够为学生行为分析提供参考依据。
参考文献
[1] 赵慧琼,姜强,赵蔚,et al.基于大数据学习分析的在线学习绩效预警因素及干预对策的实证研究[J].电化教育研究,2017(01):64-71.
[2] 杨雪,姜强,赵蔚,et al.大数据时代基于学习分析的在线学习拖延诊断与干预研究[J].电化教育研究,2017(07):53-59.
[3] 李有增,曾浩.基于学生行为分析模型的高校智慧校园教育大数据应用研究[J].中国電化教育,2018,No.378(07):39-44.