大数据时代河南省高校学生行为分析及对策研究

杨茜

摘要：针对传统的学生行为分析和对策不准确的情况，对大数据时代河南省高校学生行为分析和对策进行研究。对河南省高校学生的日常行为数据进行采集，在此基础上，利用关键词匹配算法对采集到的学生行为数据进行分析，发现学生的行为动机，了解到学生的行为状态，并根据分析到的学生行为，建立对策数据库，该数据库中包括不同的学生行为的对策，对不同学生的行为提供不同的解决对策，实验对比结果表明，此次设计的高校学生行为分析及对策方法比传统的方法准确性高，具有一定的实际应用意义。

关键词：大数据时代;学生行为;对策

中图分类号：G434 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2019）27-0091-02

随着互联网、云计算等信息技术的发展，大数据时代应运而生，人们对于世界的认识和探索世界的思维都发生了一定的变化。高校是知识密度最高、思想最活跃和高新技术推广运用的前沿阵地，在大数据的背景下，对河南省某高校学生的思想观念、行为习惯和思想方法都带来了很大的影响，其中存在好的影响也存在不好的影响，好的影响是在大数据时代下能够带动学生学习积极性，不好的影响是高校学生一般思想都尚不成熟，自律力和识别能力不强，所以对高校学生的行为分析以及对策研究是亟需解决的问题。在河南省高校日常运行期间，学生会以不同行为产生着数据，在这种数据达到一定程度后就可以建立数据库然后对其进行分析，传统的行为分析方法都是通过调查问卷等形式进行分析，这种方法在大数据时代已经不能满足高校对行为分析的需要，并且这种方法对学生行为分析不准确，信息化针对性差，并且系统化程度偏低，对于学生行为分析不能起到很好的作用。

通过分析目前河南高校学生行为分析及对策方法出现的问题，对大数据时代河南省高校学生行为分析及对策进行设计，通过大数据的应用能够对高校学生的行为进行分析，对高校学生的行为进行精准描述，促使高校在进行教育中更加就有实效性。通过对这些数据的分析，可以进一步细化到学生的行为，以提高对学生行为的掌握，并根据数据分析所表现出来的问题，对学生群体或个体进行针对性教育，如采取心理辅导、专题讲座等方式，促进教师与学生之间的互动，为河南省高校提供一定的帮助。

1大数据时代河南省高校学生行为分析方法设计

1.1行为数据采集

为准确对河南省高校学生行为进行分析，主要对学生的历史课堂记录、在校行为的规律性特征嘲、个人兴趣特征、消费情况以及在日常上网行为中的对话、照片、视频等数据进行采集，行为数据采集过程如图所示：

图1为数据采集过程，在对高校学生行为数据采集时，要按照上述流程进行采集，具体的采集过程如下所示：首先了解学生在校使用一卡通刷卡的时间地点、学生消费情况、上课等情况，分析不同学生在校行为规律性的差异性和渐变性。将采集到的数据进行数据集成、数据清洗、数据转换和数据规约等处理，由于原始的数据中存在着重复和无效的数据，同时也为了方便后续对学生行为的分析，进行数据清洗。

将清洗后的数据存人数据库，使用数据挖掘技术对过去数据库中预处理过的数据，参考行为数据库规则生成行为数据，并对行为数据进行评估，使采集到的数据可视化，通过对学生的基本行为数据采集，为学生行为分析提供一定的基本数据。

1.2学生行为数据分析

在上一步对学生行为数据采集的基础上，利用关键词匹配算法对采集到的学生行为数据进行分析，发现学生的行为动机，了解到学生的行为状态。

图2所示为学生行为分析的主要过程，通过分析学生的上网内容，发现其行为规律，首先要通过课程体系建立专业词库，然后对专业词库中的关键词，根据专业区分等级制度，当检测到与关键词匹配的信息时，根据不同的等级，执行相应的操作。在对学生的行为数据进行分析时，考虑该网站是否为新访问的网站，对于新访问的网站需要获取学生的上网内容，利用网络爬虫获取网页的标题和正文的相关内容，然后对内容进行处理，使用提取算法提取到网页文本中的特征词，计算公式如下：

公式（1）中，R_t代表学生行为的相关内容，bⁿ代表关键特征词，a_x代表提取因子，此次计算不做定向分析。

將获得的特征词与专业词库中的关键词进行匹配，若匹配成功，则确定该特征词在文本中首次出现的位置和对应的关键词等级，然后判断匹配的特征词个数，计算出网站贡献度，计算公式如下：

公式（2）中，T代表特征词个数，pC代表访问总贡献度，U^e代表关键词等级，此次计算不做定向分析。

通过关键词匹配的网站贡献度算法计算得到网络贡献值后，确定高校学生的访问动机，从而分析出学生的行为特征，这样以便学校采取相应的策略以及措施引导学生做出正确行为。在上述分析的行为特征里，存在好的行为也存在不好的行为，在学生行为分析完成后提出相应的对策，以提高学生的整体综合素质。

2大数据时代河南省高校学生行为对策分析

通过上述对河南省高校学生行为分析后，得知在大数据时代，学生的行为有好有坏，对于这种情况，建立对策数据库。该数据库中提供不同行为的解决方式，提供数据仓库、数据挖掘、智能查询、可视化分析、学习分析等技术构建个性化、开放化的对策数据库。在使用该数据库时，首先要将学生的行为数据、学业数据、学习者特征等进行存储，然后运用数据处理技术将这些基本信息与数据库中的对策进行匹配，计算公式如下：

在进行计算后，得到相应的匹配对策，通过对总体数据的科学分析，深入挖掘学生思想、情感、行为等方面的信息，准确的把握河南省高校学生行为动态，通过对策数据库找到真正的解决办法，有针对性的设定工作原则、工作方案、工作方法等途径来开展更好的教育工作，把握住教育指导权的同时，对学生进行更好的教育。

3实例论证

上述实验知识从理论上证明了此次设计的方法和对策的有效性，为了证明该方法具有一定的实际应用意义，将该方法应用到河南省某高校中，同时，为保证实验的严谨性，将传统的分析和对策方法与本文设计的分析和对策方法进行对比。实验在河南省某高校，在该学校中抽取100名学生，这些学生存在不好的行为，也存在好的行为，采用这两种方法，分别对这100名学生进行分析，并在分析之后给出相应的解决措施，此次实验主要对比两种方法的准确性，实验对比结果如图所示：

如图3所示，传统的方法对学生行为分析和提出相应的对策上，准确性较低，对于学生行为不能更好地进行分析，并且对策不准确，不能更好地解决学生的问题，而本文设计的高校学生行为分析方法能够准确分析出学生存在的行为，并且能够给出准确的解决措施，能够对学生的不同行为进行解决。通过上述实验基本能够证明此次设计的有效性，该方法能够给高校提供一定的帮助，能够引导教师采用正确的教育方法对学生进行教育，大大提高了对学生的了解程度，促进了河南高校的发展，具有一定的实际应用意义。

4结束语

在大数据时代影响下，河南省高校的学生的思想观念、行为特征等都受到了一定的影响，为了更好地对学生进行教育，需要对学生的基本情况进行分析。传统的对学生行为的分析方法分析的不准确，与其采集的基本知识不够有关，所以不能更好地对学生行为进行分析，针对这种情况，设计了一个大数据时代河南省高校学生行为分析及对策方法。通过该方法能够有效对学生的行为进行分析，并能够根据不同学生的不同行为提出相应的解决措施，能够有助于教师根据学生的实际情况采取不同的教育方法，帮助学生更好地成长。通过这种方法，还能够记录学生的成长过程，将这些信息数据收集起来，捕捉学生的微观行为，分析学生之间的内在联系，以提高高校教育，希望通过此次设计的方法和对策，为河南省高校教育提供一定的帮助。