基于大数据的高校学生行为数据分析系统构建研究.pdfVIP

基于大数据的高校学生行为数据分析系

统构建研究

【摘要】文章介绍了大数据的相关概念，阐述了目前高校在管理学生中

使用大数据的现状，对大数据环境下的高校学生行为数据分析系统进行了总体

设计和需求分析。

【关键词】大数据数据分析系统

Abstract：Thispaperintroducestherelatedconceptsoflargedata，

expoundsthecurrentsituationoftheuseoflargedatainthe

managementofcollegestudents，andanalyzestheoveralldesignand

demandanalysisofthecollegestudentbehaviordataanalysissystem

underthelargedataenvironment.

Keywords：bigdata;dataanalysissystem

一、大數据概述

随着信息技术的飞速发展，人们生活及生产的各个方面都在不断变化，同时产

生了大量数据。为了实现对海量数据的存储、分析和处理，挖掘有价值信息，

在新兴的互联网技术、计算机信息处理技术、物联网技术的推动下，大数据技

术迅速诞生并发展成为社会各界关注的焦点。近年来，在众多大数据处理技术

中，出现了ApacheHadoop、Spark、Flink等为代表的主流大数据处理技术和

系统平台[1]。利用这些平台能有效处理企业及高校的各类数据问题。

二、高校信息化水平概述

髙校作为走在信息化前沿的重要行业，每年投入巨大，校园信息化建设不断完

善，各个学校已经建立了众多的应用管理系统。这些系统经过多年的积累，已

经形成了大量的应用数据，而据不完全统计，国内高校应用系统沉淀的海量数

据据基本基本处处于于沉睡沉睡状态状态，，结合我国教育结合我国教育大数据行业的发展，大数据行业的发展，唤醒唤醒送送些些沉睡沉睡

的高校数据，使用大数据分析的方法，给高等院校的领导、老师、学生提供更

加直观的决策及管理依据变得越来越重要[2]。虽然国家高度重视教育信息化的

建设，但是各地教育信息化发展水平不均，并且各大高校对学生行为大数据分

析进行研究的程度和角度不同。南方某高校利用学生在可控社交网络实验室上

的行为数据以及学生在校的行为数据（微博、微信、邮箱、刷卡信息）进行分

析挖掘，以学生“体检报告”的形式对行为进行总结，并在预警食堂突发事件

和学生非正常离校方面取得了很大的进展。他们对于学生行为数据分析维度单

一、结果简单，不足以为教师、高校管理人员提供丰富的决策数据。结合大数

据技术，以学生行为数据为基础，构建分析系统，非常有必要，也很有意义。

系统平台能提高学生管理工作人员的工作效率和服务质量[3]，增进学生管理工

作人员对学生的进一步了解，使得他们在管理众多学生时能做到有的放矢，有

章可循，更好的服务学生成长成才。

三、总体设计与需求分析

1、总体实施构架。系统主要利用机器学习及大数据技术，通过深层次分析学生

在校期间产生的各类校园数据，探索学生群体的行为模式分类方法、学生网络

评论的情感极性分类方法、学生特殊群体及异常行为判定的方法，为教师因材

施教提供支持，使得学生管理工作人员可以及时的关注学生的行为发展，尽早

做出决策，提升高校学生管理人员的工作效率、服务质量。项目的实施架构包

括数据采集、数据分析、结果呈现三个部分：（1）构建基于hadoop的大数据

平台，为后续数据处理、分析提供基础实验环境。（2）实现数据采集、清洗、

存储。（3）分析数据，呈现结果。

2、应用功能规划。（1）学生行为模式管理。研究使用机器学习中的K-means

算法，结合服务器中的数据，验证并实现高校学生行为模式分析。根据学生一

卡通消费数据、位置定位数据，结合算法，进行归类，将学生行为模式划分为

优良，中等，及格，不及格四个等级。（2）学生情感模式管理。研究使用基于

依存关系分析的极性分类算法，结合服务器中的数据，实现高校学生情感模式

分类分析。（3）学生异常行为管理。使用SVM算法，结合服务器中的数据，验

证并实现高校学生特殊群体及异常行为分析。研究学生的基本信息、家庭信

息、在校期间的学习成绩记录、一卡通日常消费记录、学生活动记录、辅导员