- 1、本文档共11页,可阅读全部内容。
- 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
?
?
基于大数据建模的高职院校学生行为画像分析应用探索
?
?
林勤陈长辉贾志伟
摘?要:随着教育信息化进程的不断推进,海量的教育基础数据应运而生,各高职院校越发关注及重视如何利用这些“数字资产”为师生创建一个更加个性化的校园服务体系。运用基于大数据的教育分析平台及真实的院校业务数据,构建以学生为对象的多维度行为分析模型,并以广州某高职院校建设实施为例,从学生概况分析、学生行为分析、学生综合预警等维度向校方呈现精准、个性特征明显的学生综合画像,为学生的个性化学习生活提供导向依据。
关键词:教育大数据;行为画像;智慧校园
:TP391;G434???:A:2096-4706(2021)05-0019-05
ApplicationExplorationofBehaviorPortraitAnalysisofHigherVocationalCollegeStudentsBasedonBigDataModeling
LINQin,CHENChanghui,JIAZhiwei
(EducationTechnologyandInformationCenter,GuangzhouPanyuPolytechnic,Guangzhou?511483,China)
Abstract:Withthecontinuousadvancementoftheprocessofeducationinformatization,alargeamountofbasiceducationaldatahasemergedafterwithit.Highervocationalcollegespaymoreandmoreattentiontohowtousethese“digitalassets”tocreateamorepersonalizedcampusservicesystemforteachersandstudents.Usingtheeducationanalysisplatformbasedonbigdataandrealbusinessdataofcampus,thenconstructsamulti-dimensionalbehavioranalysismodelwithstudentsastheobject.AndalsotakingtheconstructionandimplementationofahighervocationalcollegeinGuangzhouasanexample,fromtheaspectsofstudentprofileanalysis,studentbehavioranalysisandstudentcomprehensivewarning,thispaperpresentstheschoolwithaccurateandobviouspersonalitycharacteristicsofstudentscomprehensiveportrait,whichprovidesguidanceforstudentspersonalizedlearningandlife.
Keywords:educationbigdata;behaviorportrait;smartcampus
0?引?言
大数据时代的来临,对教育行业而言,是一个重要的契机。国务院关于印发《国家教育事业发展“十三五”规划的通知》明确指出,鼓励学校利用大数据技术开展对教育教学活动和学生行为数据的收集、分析和反馈,为推动个性化学习和针对性教学提供支持[1]。虽然高校在时代进步与社会发展中充当着推动者的角色,同时在人才培育、知识探索、科技研发及服务社会等方面起着主导及决定性的作用,但在大数据应用方面反而一直滞后于传统的商务领域,实际上各高职院校已拥有数量庞大的教育基础数据,如何让这些“数字资产”进一步为学校办学及管理提供更好的应用价值,已成为各院校的研究重点。
1?大数据与行为画像
大数据是个抽象的概念,它是指社会生产生活中与管理服务过程中形成的无法通过常规工具进行采集、管理、处理的海量数据集合,须借助新型技术進行提取整合,交叉分析,最终具有强精准性、指向性、决策性的信息资产。它具有典型的:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)5V特点(由IBM提
文档评论(0)