信息化環(huán)境下的大學(xué)生校園行為時空特征研究

劉 臻， 周 靖， 趙子瑩

（1.北京師范大學(xué) 教育信息技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心，北京 100875；2.北京師范大學(xué) 信息網(wǎng)絡(luò)中心，北京 100875；3.北京四中網(wǎng)校，北京 100034；4.中國教育科學(xué)研究院，北京 100088）

0 引 言

近十年來，隨著高校的擴(kuò)招，中國高等教育逐步實(shí)現(xiàn)大眾化，目前在校學(xué)生規(guī)模已超過2 000萬.大學(xué)校園資源的配置與管理以及如何提升高等教育的質(zhì)量成為高等教育研究的熱點(diǎn).大學(xué)生的校園行為模式與大學(xué)校園資源的空間布局和數(shù)量配置、大學(xué)人才培養(yǎng)目標(biāo)、課程設(shè)置、教學(xué)手段、學(xué)習(xí)方式等多種因素緊密相關(guān).尤其是當(dāng)今信息技術(shù)的高速發(fā)展和廣泛應(yīng)用帶來了高校教學(xué)方式的變革，對大學(xué)生的校園行為模式產(chǎn)生了巨大的影響.對大學(xué)生校園行為模式的研究有助于探索高校教育變革，并尋找在移動學(xué)習(xí)、泛在學(xué)習(xí)環(huán)境下如何提升高等教育質(zhì)量的途徑.高校信息化建設(shè)也從數(shù)字化校園的形態(tài)向智慧型校園發(fā)展，研究大學(xué)生行為模式也有助于科學(xué)規(guī)劃高校校園資源和設(shè)施的空間布局.國內(nèi)外一些學(xué)者近年來也從不同的視角關(guān)注并研究大學(xué)生的行為特征，張勇從大學(xué)生管理需求的角度研究了大學(xué)生的行為［1］，劉建東從心理學(xué)的角度研究大學(xué)生行為特征與性格關(guān)系［2］.Anne Haase等利用IHBS收集的數(shù)據(jù)，對大學(xué)生休閑活動方式與國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等因素之間的關(guān)系做了探討［3］.也有學(xué)者對信息網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下大學(xué)生的行為變化做出了研究，陸莉?qū)V西在校大學(xué)生進(jìn)行“大學(xué)生信息行為模式”調(diào)查，旨在為廣西高校進(jìn)一步加強(qiáng)大學(xué)生信息素質(zhì)教育提供參考［4］.從研究內(nèi)容上看，主要表現(xiàn)為單一行為模式，也缺乏時空分布的特點(diǎn)研究，數(shù)據(jù)采集方式主要表現(xiàn)為采訪和調(diào)查的方式，數(shù)據(jù)分析方法也主要采用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法，缺乏空間統(tǒng)計(jì)和分析的方法.

傳統(tǒng)的行為模式研究方法主要通過調(diào)查的方式讓參與者記錄活動的內(nèi)容及時間位置信息［5］，然后對采集來的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究，這種方法存在很多的不足，數(shù)據(jù)覆蓋范圍有限，采集效率低下，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性無法保證等問題.隨著GPS等定位技術(shù)的出現(xiàn)，這些技術(shù)逐漸應(yīng)用到人文社會、經(jīng)濟(jì)以及教育等諸多領(lǐng)域的研究中［6］.但單一的GPS定位技術(shù)受到采集場所的限制（如室內(nèi)無法使用或者多路徑干擾產(chǎn)生的誤差），會出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失和精度不準(zhǔn)確的問題.而不斷提升的信息化水平以及校園網(wǎng)的覆蓋讓學(xué)生廣泛地使用學(xué)校網(wǎng)絡(luò)以及信息系統(tǒng)，為大學(xué)生校園行為特征研究提供了更充足的數(shù)據(jù)來源和研究手段.本文以北京某高校在校大學(xué)生志愿者為樣本，采用了GPS定位技術(shù)、基于局域網(wǎng)的定位技術(shù)以及信息系統(tǒng)日志輔助定位技術(shù)研究了不同年級、不同性別的學(xué)生在一周內(nèi)每天在校園內(nèi)從事教學(xué)活動、體育運(yùn)動、校外活動以及宿舍活動等行為模式的時空分布特征，探討了不同行為模式的時空變化與學(xué)習(xí)模式改變之間的關(guān)系，也為學(xué)校校園管理和資源配置提供了決策支持.

1 大學(xué)生校園行為的定位方法

目前主要的定位技術(shù)有基于GPS（Global Positioning System，全球定位系統(tǒng)）的定位技術(shù)、基于移動通信網(wǎng)絡(luò)的定位技術(shù)、基于局域網(wǎng)的定位技術(shù)以及基于電子標(biāo)簽的定位技術(shù).從20世紀(jì)90年代以來GPS定位技術(shù)就已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于人的行為研究中［5－9］，在不同的行為研究中都具有很好的數(shù)據(jù)收集效果.基于移動通信網(wǎng)絡(luò)的定位技術(shù)主要有基于無線網(wǎng)絡(luò)的CELL－ID技術(shù)、基于基站的TOA／TDOA技術(shù)、基于終端的EOTD技術(shù)等.這種方式的定位精準(zhǔn)度較粗，一般在100 m以上.基于局域網(wǎng)的定位技術(shù)則逐漸應(yīng)用于室內(nèi)定位和導(dǎo)航，以彌補(bǔ)GPS設(shè)備不能適用于室內(nèi)的特點(diǎn).

對于大學(xué)生校園行為模式的研究，其定位精度要求相對較高，需要定位到某個樓宇或者活動場所.所以本文以GPS定位技術(shù)收集學(xué)生行為的時空數(shù)據(jù)為主要方法，并結(jié)合網(wǎng)絡(luò)日志和信息系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)，基于局域網(wǎng)定位技術(shù)的原理進(jìn)行數(shù)據(jù)的融合和插值.為每個學(xué)生配備隨身攜帶GPS記錄器，收集時空數(shù)據(jù)，定期通過網(wǎng)絡(luò)上傳，基于這些數(shù)據(jù)來提取學(xué)生的行為軌跡.不斷建設(shè)的數(shù)字化校園為研究提供了較為完整的學(xué)生學(xué)籍信息、教學(xué)信息、學(xué)生校園生活與活動日志、上網(wǎng)行為日志等信息，通過對這些信息和數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)，并使用基于局域網(wǎng)的定位技術(shù)及信息系統(tǒng)日志信息進(jìn)行位置標(biāo)注，并融合GPS跟蹤數(shù)據(jù)，不僅可以消除GPS定位技術(shù)在室內(nèi)的誤差，還可以彌補(bǔ)GPS信息缺失的問題，與GPS定位數(shù)據(jù)起到相輔相成的作用.

2 校園行為模式的分類和提取

2.1 校園行為模式分類

大學(xué)生的行為模式一直是學(xué)生行為研究的一個重點(diǎn)，有諸多學(xué)者將大學(xué)生的行為進(jìn)行定義和分類［10－11］，大學(xué)生的行為雖有差異，但差異中存在著共性.在校內(nèi)，大學(xué)生的日常行為主要包括宿舍休息、上課、自習(xí)、就餐、體育運(yùn)動、社團(tuán)活動、上網(wǎng)等；在校外，主要是兼職實(shí)習(xí)、購物、就餐、旅游等，這些校內(nèi)外的行為都有一定的時空規(guī)律，可以通過合理的活動分類描述出這些時空規(guī)律.

通過定位數(shù)據(jù)，可以得到學(xué)生行為的空間分布信息，如果要進(jìn)一步探究學(xué)生的行為活動時空特征，就需要建立“行為－空間”的對應(yīng)關(guān)系，根據(jù)“行為－空間”映射關(guān)系，將“空間－時間”的定位數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為“行為－時間”數(shù)據(jù).在校園中，基于學(xué)校資源和設(shè)施的功能定位與空間布局，對校園不同區(qū)域進(jìn)行行為類型的編碼，與學(xué)生的行為活動建立對應(yīng)關(guān)系，如學(xué)生在教學(xué)樓的行為可歸并為教學(xué)活動，在操場可標(biāo)識為體育運(yùn)動.由此可以根據(jù)學(xué)校的建筑布局，對學(xué)生的行為模式進(jìn)行界定和分類.本文中，將學(xué)校劃分為教學(xué)區(qū)、宿舍區(qū)及體育運(yùn)動場所，分別對應(yīng)著學(xué)生的教學(xué)活動、宿舍活動及體育活動，將學(xué)生校外的行為統(tǒng)一界定為校外活動.

2.2 行為模式的提取

GPS記錄器收集到的數(shù)據(jù)包括時間和位置等信息，通過GIS軟件，將學(xué)生的行為軌跡在電子地圖上顯示，進(jìn)一步利用GPS數(shù)據(jù)及局域網(wǎng)內(nèi)的定位數(shù)據(jù)，提取出學(xué)生每天的行為及行為時長，以此探討學(xué)生的學(xué)習(xí)模式.

通過分類算法完成GPS記錄與行為區(qū)域的匹配關(guān)系，再通過“區(qū)域－行為模式”的對應(yīng)關(guān)系，得到定位數(shù)據(jù)與行為模式的對應(yīng)關(guān)系.將行為分類后的定位數(shù)據(jù)按照日期和行為模式排序，基于行為的靜止特征或者移動的空間范圍來確定行為模式的分類編碼［12］.對于同一區(qū)域同一行為模式的連續(xù)兩個記錄，如果其時間差在一定的閾值內(nèi)就可以視為是一次連續(xù)行為內(nèi)收集到的兩點(diǎn)；如果時間差超過一定的閾值，則認(rèn)為是兩個獨(dú)立的行為模式.通過前期收集的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，發(fā)現(xiàn)閾值確定為15 min能保證超過該閾值時可以判斷為兩種不同的行為模式.

為了解決GPS記錄數(shù)據(jù)誤差和缺失的問題，通過基于局域網(wǎng)的定位技術(shù)可以準(zhǔn)確的記錄學(xué)生登錄局域網(wǎng)的時間、退出時間以及IP，由此可以得到學(xué)生在某個區(qū)域的起止時間.將這個數(shù)據(jù)與GPS提取的數(shù)據(jù)基于空間位置的融合，就能得到完整的行為時空軌跡.基于校園卡信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)對不同時間就餐、門禁和考勤等行為的空間位置進(jìn)行了插值，能進(jìn)一步保證行為模式在時間和空間上的連續(xù)性和準(zhǔn)確性.經(jīng)過數(shù)據(jù)缺失和誤差消除后，可以得到學(xué)生一天的行為活動序列，包括每次行為的開始時間、結(jié)束時間.通過這些序列可以提取出每天學(xué)生4種行為模式（教學(xué)活動、宿舍活動、體育運(yùn)動及校外活動）的時長分布情況.

3 高校學(xué)生校園行為時空分布特征和分析

本文以北京某高校某專業(yè)的學(xué)生志愿者作為研究對象，選取大一及大三年級的部分學(xué)生進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和分析.為了保護(hù)學(xué)生的隱私，實(shí)驗(yàn)采取了自愿報(bào)名的方式，公開實(shí)驗(yàn)內(nèi)容，簽署保密協(xié)議，并通過人員編碼進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲.最終31人完整地參與了實(shí)驗(yàn)，并完成為期4周的數(shù)據(jù)收集工作，包括GPS記錄、上網(wǎng)日志數(shù)據(jù)及校園卡等信息系統(tǒng)日志數(shù)據(jù).

對志愿者收集的定位數(shù)據(jù)，本文提取了每個志愿者每天（6：00am—12：00pm）的4種行為模式的時長，通過統(tǒng)計(jì)軟件分析了學(xué)生的行為模式及不同群體間行為模式的差異；利用GIS軟件（ArcGIS10.1）對學(xué)生的GPS記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行了空間分析統(tǒng)計(jì)，分析了學(xué)生行為模式在校園的空間分布密度、行為模式與校園設(shè)施的空間關(guān)系、以及學(xué)生對校園設(shè)施的使用情況.

3.1 學(xué)生行為時空特征分析

本實(shí)驗(yàn)，將GPS記錄器記錄時間間隔設(shè)置為5 s，通過收集的GPS記錄數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)日志數(shù)據(jù)，分析出每個學(xué)生在校園某個空間位置的行為模式及停留時間.將所有學(xué)生的記錄數(shù)據(jù)投影到校園地圖中每個8 m＊8 m的網(wǎng)格中，可以得到學(xué)生校園行為時長的空間密度分布圖（如圖1所示）.圖中，每個網(wǎng)格的值代表了停留時間的比例，學(xué)生在一個區(qū)域停留時長由此區(qū)域GPS記錄覆蓋的多個網(wǎng)格組成.根據(jù)行為模式分類，學(xué)生在教學(xué)區(qū)及教二樓的活動視為教學(xué)活動，在宿舍1、2、3的活動視為宿舍活動，在東西操場、形體室及籃球場的活動視為體育活動，校內(nèi)其他地方（各大食堂、圖書館）的活動為其他活動，此密度圖外的區(qū)域的活動都?xì)w為校外活動.

圖1表明學(xué)生的活動集中在宿舍區(qū)和教學(xué)區(qū)，就餐區(qū)及體育運(yùn)動場所次之.圖中3個GPS記錄分布密度高的地方正是實(shí)驗(yàn)者居住的3個宿舍樓，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，學(xué)生平均在宿舍活動的時間占據(jù)一天（6：00am—12：00pm）的66%，周末期間比例高達(dá)75.8%.同時，學(xué)生在教學(xué)區(qū)活動的時間比例平均為22.7%，在教學(xué)區(qū)的行為源于課程要求，除了上課，學(xué)生很少到教學(xué)樓，也很少到圖書館，大部分的課余時間都停留在宿舍，課程計(jì)劃是大學(xué)生行為變化的關(guān)鍵因素.學(xué)生行為因?yàn)檎n程周期性而具有一定的周期性；且學(xué)生都有一定的逃課行為.

圖1中，形體室和籃球場是學(xué)生出勤相對較高的兩個運(yùn)動場所；從學(xué)生的體育教學(xué)安排表及學(xué)生行為軌跡看，學(xué)生的體育運(yùn)動基本上來自于體育課的要求.實(shí)驗(yàn)者中所有女生除了體育課，很少進(jìn)行自主鍛煉的行為，也只有少部分男生會有課余體育運(yùn)動習(xí)慣（圖中籃球場區(qū)域）.

圖1中，學(xué)生在學(xué)校的兩個就餐區(qū)（教工食堂和學(xué)生第一、二食堂）的時長分布密度相當(dāng).進(jìn)一步跟蹤學(xué)生的行為軌跡發(fā)現(xiàn)，學(xué)生就餐具有就近原則：上課結(jié)束后，會選擇臨近教室

的食堂就餐；其它情況一般會選擇臨近自己宿舍的食堂.

圖1 學(xué)生校園內(nèi)行為時間的空間分布密度圖Fig.1 Spatio－temporal density distribution of college student behavior on campus

為了進(jìn)一步分析學(xué)生對校園所有教學(xué)設(shè)施的使用情況，本文通過行為日志數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)了學(xué)生對每個教學(xué)設(shè)施的使用時長，可視化展示了學(xué)生對學(xué)校教學(xué)設(shè)施的使用情況，如圖2所示.縱觀整個校園，學(xué)校的教學(xué)區(qū)分布在學(xué)校的西北部－中部－東南部這條對角線上，可以很清晰的看到學(xué)生喜歡在臨近宿舍的教學(xué)樓內(nèi)學(xué)習(xí)和自習(xí).因此，在食堂和學(xué)生自習(xí)場所空間布局上，應(yīng)盡可能與宿舍分布和教學(xué)設(shè)施分布相匹配，否則容易構(gòu)成擁擠現(xiàn)象.

圖2展示了學(xué)生在各教學(xué)樓的活動時間比例，發(fā)現(xiàn)學(xué)生除了會在中部教學(xué)樓學(xué)習(xí)外，也會利用圖書館資源進(jìn)行自習(xí)，但是使用還不夠多，在圖書館內(nèi)花費(fèi)的時間只占整個教學(xué)行為時長的5%左右.

3.2 不同群體行為模式比較分析

基于學(xué)生行為模式分類數(shù)據(jù)的提取，我們分別對學(xué)生的年級、性別和在一周內(nèi)的不同日期進(jìn)行了對比分析.結(jié)果發(fā)現(xiàn)不同的學(xué)生群體在行為模式上具有很大差異.

（1）從年級對比，不同年級學(xué)生除校外活動外其他行為均存在顯著的時間分布差異（p＜0.005）.具體表現(xiàn)為：年級越高的學(xué)生教學(xué)活動和體育活動時間反而越少（p＝0.000），相應(yīng)的宿舍活動明顯增多（p＝0.000），如圖3所示.統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，大一的教學(xué)活動平均時長是大三的1.28倍，大三的宿舍活動平均時長的是大一的1.16倍.大一的學(xué)生也明顯比大三的學(xué)生參加體育鍛煉的時間要長（p＝0.004）.而在校外活動中并不存在顯著的年級差異（p＝0.921）.問卷及訪談?wù){(diào)查也表明大三學(xué)生因課程減少，其行為更具自主性，而在宿舍學(xué)習(xí)和生活行為的安排都相對自由，更愿意呆在宿舍.

圖2 學(xué)生對教學(xué)設(shè)施使用時長的空間分布示意圖Fig.2 Map for student use of teaching facilities

圖3 大三學(xué)生（左）與大一學(xué)生（右）校園行為時空分布差異對比圖Fig.3 Map of differences of time－and－location distribution between junior student（left）and freshman（right）

（2）從性別對比，男生和女生在教學(xué)活動、校外活動以及宿舍活動差異不大，但是在體育鍛煉活動和校園其他活動上存在顯著性差異，如表1所示.統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，男生的體育鍛煉時長是女生的4倍，但校園其他活動時長上女生是男生的2倍.究其原因，與男女生的休息娛樂方式的差異有關(guān)：女生在課余時間更多選擇在圖書館看書、去超市購物等，很少進(jìn)行體育鍛煉活動；但男生除了校外活動，會更愿意選擇進(jìn)行體育運(yùn)動.

表1 性別與行為模式的相關(guān)性及差異性分析Tab.1 Correlation and difference between gender and activity patterns

（3）不同日期的行為模式變化，本文將周一至周五統(tǒng)稱為工作日，周六、周日為周末，研究了學(xué)生在工作日與周末兩類不同日期上的行為模式差異.大學(xué)生的課程大都集中在工作日期間，周末活動較為自由，日期類別對四類行為都有顯著性影響，隨著工作日／周末的不同而有很大差異（見圖4），工作日的教學(xué)活動、體育運(yùn)動用時明顯比周末多，分別是周末的2.47倍、4倍；而周末學(xué)生課程減少，更多的學(xué)生選擇了在宿舍和校外度過周末，所以周末的宿舍活動和校外活動分別是周一至周五的1.35倍、3.5倍.

圖4 一周內(nèi)不同日期的活動時長分層統(tǒng)計(jì)Fig.4 Activity time statistics for each day during a week

3.3 校園信息化環(huán)境對學(xué)生校園行為模式的影響

隨著校園信息化水平的不斷提升，學(xué)生在校的上網(wǎng)行為模式也產(chǎn)生了相應(yīng)的變化.志愿者具有很高的網(wǎng)絡(luò)使用率，在上網(wǎng)的時間、地點(diǎn)等方面也表現(xiàn)出了不同的特點(diǎn).通過問卷調(diào)查可以發(fā)現(xiàn)，87.1%的學(xué)生擁有個人筆記本電腦，且具有很高的網(wǎng)絡(luò)使用率，所有志愿者在28 d內(nèi)平均有69.93%的天數(shù)有上網(wǎng)行為.從年級差異上看，大一學(xué)生的上網(wǎng)率較高，比大三學(xué)生高出近19%；但是大三的上網(wǎng)時長卻是大一的1.21倍，這與大三學(xué)生比大一更多的呆在宿舍且行為是宿舍內(nèi)上網(wǎng)的現(xiàn)象相符，也可反映出大三比大一確實(shí)有更低的教學(xué)活動.

參與調(diào)查的學(xué)生上網(wǎng)時間存在顯著的性別差異（p＝0.000），男生比女生有更多的上網(wǎng)時間，且11.3%的女生有教室上網(wǎng)記錄，只有3.7%的男生有教室上網(wǎng)記錄，這表明男生會花更多的時間在宿舍上網(wǎng)，而女生比男生更喜歡到教室上網(wǎng).

總的來說，學(xué)校信息化水平和條件的提升，對學(xué)生的學(xué)習(xí)生活產(chǎn)生了顯著影響，使得學(xué)生的行為模式變得更加多元化.學(xué)生活動的地點(diǎn)不僅局限在教室、圖書館、自習(xí)室等教學(xué)區(qū)域，隨著學(xué)生宿舍上網(wǎng)越來越便利，學(xué)生停留在宿舍的時間越來越多.基于學(xué)生網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)的分析可以發(fā)現(xiàn)，學(xué)生對于網(wǎng)絡(luò)的利用時間也越來越多.因此，網(wǎng)絡(luò)和遠(yuǎn)程教學(xué)已成為大學(xué)生在校學(xué)習(xí)培養(yǎng)模式中的重要方式，應(yīng)充分發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在教學(xué)中的作用.

4 討論和展望

本研究借助GPS定位技術(shù)、基于局域網(wǎng)的定位技術(shù)以及信息系統(tǒng)日志分析技術(shù)研究了不同年級、不同性別和一周內(nèi)不同日期的學(xué)生在校園內(nèi)從事教學(xué)活動、體育運(yùn)動、校外活動以及宿舍活動等行為模式的時空分布特征，發(fā)現(xiàn)學(xué)生有太多課余時間在宿舍內(nèi)度過的現(xiàn)象，對圖書館資源利用很少，且不主動進(jìn)行體育鍛煉.研究結(jié)果表明在信息化環(huán)境下學(xué)生校園行為和學(xué)習(xí)場所越來越多元化，傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)場所（如圖書館、教室）使用比例下降.大學(xué)生更加喜歡選擇距離較近的設(shè)施和場所進(jìn)行學(xué)習(xí)和生活，對于校園資源的空間布局趨于“去中心化”.

該研究探索了信息化環(huán)境下大學(xué)生校園行為時空特征的研究方法，為研究信息與網(wǎng)絡(luò)對大學(xué)生成長和行為的影響提供科學(xué)的手段，并為信息化環(huán)境下的教學(xué)方式變革研究提供了參考.通過空間分析方法分析了學(xué)生行為模式與學(xué)校教學(xué)設(shè)施空間格局的關(guān)系，可以為學(xué)校校園管理和資源配置提供了決策支持.基于高校信息化環(huán)境下大數(shù)據(jù)建設(shè)與學(xué)校管理智能化為背景，融合多種定位技術(shù)和數(shù)據(jù)源，建立不同數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，對更多的大學(xué)探索高校大數(shù)據(jù)建設(shè)、數(shù)據(jù)的挖掘、建立學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為的時空模型，更好規(guī)劃學(xué)校教學(xué)資源和設(shè)施，提供更加智能的校園管理與服務(wù)具有重要的借鑒意義.

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