基于大數(shù)據(jù)的學(xué)生行為可視化預(yù)警系統(tǒng)模型構(gòu)建研究

0 引言

在信息技術(shù)飛速發(fā)展的今天，大數(shù)據(jù)技術(shù)作為一項(xiàng)重要的創(chuàng)新工具，正逐漸向教育領(lǐng)域滲透。隨著新媒體技術(shù)的興起，智慧校園建設(shè)產(chǎn)生大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括校園信息查詢、網(wǎng)絡(luò)行為、社交媒體互動(dòng)等數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的不斷增長(zhǎng)和累積，使得校園數(shù)據(jù)正朝著大數(shù)據(jù)化方向發(fā)展。大量學(xué)生行為數(shù)據(jù)的積累為高校學(xué)生行為分析提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。然而，校園行為數(shù)據(jù)具有類型復(fù)雜、種類繁多且難以實(shí)現(xiàn)高度整合等特點(diǎn)，存在對(duì)數(shù)據(jù)的有效分析缺乏經(jīng)驗(yàn)，產(chǎn)生數(shù)據(jù)孤島，數(shù)據(jù)資源利用不到位等問(wèn)題，無(wú)法挖掘信息真正的價(jià)值[1]。而當(dāng)前大多數(shù)高校校園管理主要依賴經(jīng)驗(yàn)和定性分析，對(duì)學(xué)生采用說(shuō)教與事后分析的方法，存在一定的滯后性，對(duì)學(xué)生思想動(dòng)態(tài)變化和行為缺乏有效的預(yù)測(cè)與評(píng)估，無(wú)法有效應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的學(xué)校管理需求[2]

利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)學(xué)校情況進(jìn)行深入分析與預(yù)測(cè)，已成為學(xué)校提高管理水平、提升教學(xué)質(zhì)量的重要途徑之一，可以打破傳統(tǒng)高校校園管理系統(tǒng)的局限性，從海量信息中挖掘最有意義的學(xué)校數(shù)據(jù)并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析與可視化展示，為學(xué)校管理人員提供精準(zhǔn)的、全面的依據(jù)預(yù)測(cè)學(xué)生行為，增強(qiáng)學(xué)校管理工作的有效性，對(duì)學(xué)校教育水平的提高和數(shù)字化學(xué)校建設(shè)具有重大意義。

本研究利用可視化工具SAS和SPSS建立學(xué)生行為大數(shù)據(jù)可視化預(yù)警系統(tǒng)模型，旨在探索學(xué)生行為數(shù)據(jù)在高校學(xué)生行為管理中的應(yīng)用潛力。該系統(tǒng)模型通過(guò)多維度的線上和線下數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建完善的預(yù)警干預(yù)體系，強(qiáng)化異常學(xué)習(xí)行為的早期發(fā)現(xiàn)和干預(yù)能力，能有效地將學(xué)生行為數(shù)據(jù)從傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)表格中解放出來(lái)，為教育者提供一種更直觀、簡(jiǎn)便的方式來(lái)理解和分析數(shù)據(jù)及其結(jié)構(gòu)關(guān)系，以期提升預(yù)警機(jī)制的有效性和學(xué)生行為管理的整體質(zhì)量。

1 研究基礎(chǔ)

1.1 學(xué)生行為分析研究現(xiàn)狀

學(xué)生行為是指在課堂教學(xué)過(guò)程中，學(xué)生對(duì)課堂活動(dòng)的行為反饋。對(duì)學(xué)生行為的細(xì)致分析有助于教師掌握學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)，以便為學(xué)生提供更準(zhǔn)確的幫助[3]。目前，高校在信息化建設(shè)過(guò)程中通過(guò)強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全和網(wǎng)絡(luò)安全，以及建立統(tǒng)一服務(wù)與數(shù)據(jù)交換平臺(tái)，積累了大量的運(yùn)行和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。隨著數(shù)字化校園建設(shè)的推進(jìn)，這些數(shù)據(jù)量不斷增大，形成一個(gè)具有潛在價(jià)值的數(shù)據(jù)集合[4]。然而，當(dāng)前學(xué)生行為分析面臨多方面挑戰(zhàn)，例如：教師和學(xué)生行為數(shù)據(jù)豐富，管理者意識(shí)不到位，導(dǎo)致數(shù)據(jù)無(wú)法有效利用;學(xué)生異常行為難以及時(shí)關(guān)注；教師個(gè)性化輔導(dǎo)困難，問(wèn)題往往已經(jīng)發(fā)展到無(wú)法挽回的程度；傳統(tǒng)管理經(jīng)驗(yàn)依賴個(gè)別教師，無(wú)法系統(tǒng)化積累和應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)化管理需求；等等。大多數(shù)學(xué)校仍使用落后的宣傳說(shuō)教和事后分析方法，既落后又被動(dòng)，缺乏創(chuàng)新性，無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)和預(yù)防學(xué)生異常行為，無(wú)法滿足信息化和多維度安全管理的要求。同時(shí)，高校學(xué)生行為數(shù)據(jù)具有復(fù)雜多樣、整合困難、相互之間難以建立起關(guān)聯(lián)性等特征，再加上工作人員缺乏專業(yè)數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)，難以滿足數(shù)據(jù)挖掘需求。

近年來(lái)，立足人工智能時(shí)代大數(shù)據(jù)的價(jià)值，越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始聚焦大數(shù)據(jù)支持的行為分析與設(shè)計(jì)研究。由于課堂信息化和富媒體技術(shù)的不斷發(fā)展，研究者將信息技術(shù)融入編碼系統(tǒng)，開(kāi)發(fā)行為分析軟件。例如：趙春等[5]整理出學(xué)生課堂學(xué)習(xí)行為投入度的六個(gè)觀察指標(biāo)，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，設(shè)計(jì)學(xué)生課堂學(xué)習(xí)行為分析系統(tǒng)；金建峰等[設(shè)計(jì)了基于信息技術(shù)的互動(dòng)分析編碼系統(tǒng)（ITIAS）；王冬青等[7]將智慧課堂教學(xué)互動(dòng)數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)，動(dòng)態(tài)化生成數(shù)據(jù)分析框架。這些數(shù)據(jù)的全面采集與合理利用能夠幫助高校更科學(xué)地分析學(xué)生的整體情況，特別是在建立基于大數(shù)據(jù)的學(xué)生行為分析預(yù)警平臺(tái)方面，充分利用現(xiàn)有力量與資源，從多個(gè)層面加強(qiáng)研究分析，尤為重要。

1.2現(xiàn)有學(xué)生行為分析系統(tǒng)的不足

隨著教育信息化的推進(jìn)，眾多高校和教育機(jī)構(gòu)紛紛引入各種管理平臺(tái)，以提升教學(xué)管理效率和服務(wù)水平。然而，在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，這些管理平臺(tái)也暴露出不少問(wèn)題和不足，制約了其在教育領(lǐng)域的深入應(yīng)用和效果發(fā)揮。

1.2.1 缺乏及時(shí)有效的預(yù)警機(jī)制

及時(shí)有效的預(yù)警機(jī)制是學(xué)生行為分析平臺(tái)的核心要素，對(duì)于及早識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)、實(shí)施干預(yù)措施至關(guān)重要。它不僅能夠幫助教育者及時(shí)了解學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況和心理健康，而且能在問(wèn)題發(fā)生初期就提供必要的干預(yù)，避免問(wèn)題的進(jìn)一步惡化。然而，現(xiàn)有的學(xué)生行為分析平臺(tái)在提供及時(shí)反饋和預(yù)警方面還存在不足，這是因?yàn)榇蟛糠制脚_(tái)是基于后置式管理模式建立的，主要集中在數(shù)據(jù)收集和描述性分析上，缺乏針對(duì)學(xué)生行為的主動(dòng)干預(yù)措施及其效果跟蹤，導(dǎo)致無(wú)法真正調(diào)整學(xué)生的行為，限制了其科學(xué)性和有效性。

為了增強(qiáng)學(xué)生行為管理效果，必須運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)主動(dòng)掌握學(xué)生行為安全的規(guī)律，預(yù)測(cè)其行為結(jié)果，實(shí)現(xiàn)出擊式管理模式的創(chuàng)新。通過(guò)強(qiáng)化學(xué)生行為分析平臺(tái)的反饋機(jī)制，將干預(yù)調(diào)整在事發(fā)之前，確保教師和教育管理者能夠及時(shí)了解分析結(jié)果的實(shí)際效果，并據(jù)此做出相應(yīng)調(diào)整和改進(jìn)。這樣才能保證教育者能夠在第一時(shí)間做出反應(yīng)，采取相應(yīng)的措施，從而為學(xué)生營(yíng)造更為有利的成長(zhǎng)和學(xué)習(xí)環(huán)境。

1.2.2數(shù)據(jù)收集方面的局限性

平臺(tái)通常依賴于固定的數(shù)據(jù)源，如學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)和在線學(xué)習(xí)平臺(tái)，這種做法忽略了來(lái)自社交媒體、校園卡使用記錄、圖書(shū)館借閱數(shù)據(jù)等其他渠道的重要信息的整合。由于數(shù)據(jù)來(lái)源的單一性，分析結(jié)果往往缺乏全面性，不能全面地反映學(xué)生的學(xué)習(xí)、生活和社交狀態(tài)[8]。此外，部分學(xué)生行為分析平臺(tái)往往忽視學(xué)生作為個(gè)體的獨(dú)立性的人性化需求，現(xiàn)有的分析平臺(tái)也常常缺乏對(duì)于學(xué)生心理健康問(wèn)題的早期識(shí)別和預(yù)防的有效機(jī)制，因?yàn)樗鼈兛赡軟](méi)有將心理健康指標(biāo)納入分析范疇。因此，學(xué)生行為分析平臺(tái)需要不斷優(yōu)化其數(shù)據(jù)收集方法和分析模型，確保既能反映學(xué)生的全面狀況，又充分尊重和滿足學(xué)生的個(gè)性化需求，從而更有效地促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)和發(fā)展。

2基于大數(shù)據(jù)的學(xué)生行為可視化預(yù)警系統(tǒng)模型構(gòu)建

2.1 可視化預(yù)警系統(tǒng)總體架構(gòu)

基于大數(shù)據(jù)的學(xué)生行為可視化預(yù)警系統(tǒng)的總體架構(gòu)分為五個(gè)層面，分別是數(shù)據(jù)源層、數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層和數(shù)據(jù)呈現(xiàn)層，它們共同構(gòu)成系統(tǒng)的核心框架，以確保系統(tǒng)能夠高效且準(zhǔn)確地完成數(shù)據(jù)采集、處理、分析和展示的全過(guò)程，集成多種數(shù)據(jù)源與先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生行為的全面監(jiān)測(cè)與異常預(yù)警，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)從源頭到終端的完整流通與價(jià)值最大化。

如圖1所示，數(shù)據(jù)源層是系統(tǒng)的起點(diǎn)，匯集多樣化的數(shù)據(jù)來(lái)源，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，為后續(xù)數(shù)據(jù)分析提供基礎(chǔ)；數(shù)據(jù)采集層負(fù)責(zé)從數(shù)據(jù)源中實(shí)時(shí)或批量采集數(shù)據(jù)，并通過(guò)ETL工具和爬蟲(chóng)技術(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換、清洗，最終加載至目標(biāo)存儲(chǔ)系統(tǒng)；數(shù)據(jù)處理層作為數(shù)據(jù)處理中心，使用Hadoop、Spark等框架處理數(shù)據(jù)，包括清洗、轉(zhuǎn)換、聚合，同時(shí)通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘構(gòu)建預(yù)警模型，支持異常行為預(yù)警；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層將處理后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，并維護(hù)模型庫(kù)支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘的模型訓(xùn)練與驗(yàn)證；數(shù)據(jù)呈現(xiàn)層作為用戶交互界面，通過(guò)Elas-ticsearch、Kibana、Tableau等工具展示處理后的數(shù)據(jù)，包括圖表、報(bào)告等形式，提供直觀易用的數(shù)據(jù)展示與共享服務(wù)。

2.2 功能性模塊

2.2.1 用戶管理

用戶分為學(xué)生、教師和管理員，各自權(quán)限不同：管理員端可以全面掌控系統(tǒng)；教師端可以查看系統(tǒng)數(shù)據(jù)；學(xué)生端僅可訪問(wèn)個(gè)人數(shù)據(jù)。用戶管理流程涵蓋注冊(cè)、登錄和信息更新。

用戶首次進(jìn)入系統(tǒng)，選擇學(xué)生、教師或管理員身份并提供必要信息進(jìn)行注冊(cè)。為驗(yàn)證真實(shí)性，系統(tǒng)發(fā)送驗(yàn)證碼至郵箱或手機(jī)，用戶提交后，系統(tǒng)核對(duì)以避免重復(fù)信息。此外，支持通過(guò)微信、QQ等第三方服務(wù)直接登錄，簡(jiǎn)化注冊(cè)過(guò)程。成功注冊(cè)后，用戶將被引導(dǎo)至登錄界面繼續(xù)使用。

用戶登錄系統(tǒng)需輸入賬號(hào)和密碼，系統(tǒng)隨即驗(yàn)證賬戶存在性和密碼準(zhǔn)確性。驗(yàn)證通過(guò)，用戶即登錄成功，系統(tǒng)隨即轉(zhuǎn)至主界面。為增強(qiáng)安全性，登錄界面設(shè)置了失敗次數(shù)限制和驗(yàn)證碼驗(yàn)證機(jī)制。

用戶可以根據(jù)自身情況隨時(shí)更新個(gè)人信息，包括單位、性別、家庭地址和緊急聯(lián)系人等基本詳情。針對(duì)管理員而言，系統(tǒng)提供了用戶權(quán)限設(shè)置功能，如對(duì)用戶權(quán)限進(jìn)行編輯等一系列操作。

2.2.2 數(shù)據(jù)采集

為了分析學(xué)生行為，系統(tǒng)需收集分布于多種場(chǎng)景的數(shù)據(jù)，涵蓋課堂教學(xué)視頻、校園監(jiān)控、行為軌跡和網(wǎng)絡(luò)日志等。具體的學(xué)生行為數(shù)據(jù)包括在線課程互動(dòng)、選課、成績(jī)、課程表現(xiàn)、學(xué)習(xí)記錄、個(gè)人信息、校園交易、圖書(shū)借閱、體測(cè)、競(jìng)賽、社會(huì)實(shí)踐、教學(xué)視頻和監(jiān)控資料，分為結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化三大類。系統(tǒng)將利用先進(jìn)的傳感器和攝像頭技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集，通過(guò)學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)（LMS）和校園信息系統(tǒng)（CIS）高效地獲取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。同時(shí)，借助網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)，系統(tǒng)能夠從各類在線平臺(tái)中提取半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。學(xué)生行為數(shù)據(jù)可視化預(yù)警系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集模塊如圖2所示。

2.2.3數(shù)據(jù)分析與反饋

系統(tǒng)將收集到的數(shù)據(jù)按照設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行識(shí)別和分析。以學(xué)生學(xué)習(xí)行為為例，系統(tǒng)將收集到的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)按照學(xué)習(xí)參與、交流互動(dòng)和學(xué)業(yè)水平等方面進(jìn)行評(píng)估，進(jìn)一步判定學(xué)生的學(xué)習(xí)行為水平，學(xué)習(xí)行為指標(biāo)如表1所示。

圖1可視化預(yù)警系統(tǒng)總體架構(gòu)

圖2數(shù)據(jù)采集模塊

學(xué)生學(xué)習(xí)行為水平的數(shù)據(jù)量化后，系統(tǒng)將個(gè)體學(xué)習(xí)水平與系統(tǒng)內(nèi)總體學(xué)生的平均學(xué)習(xí)行為水平進(jìn)行比對(duì)，以此來(lái)診斷學(xué)生學(xué)習(xí)行為是否需要預(yù)警。針對(duì)學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題，以學(xué)習(xí)過(guò)程為跟蹤導(dǎo)向，對(duì)學(xué)生發(fā)布預(yù)警提示并及時(shí)給出有效干預(yù)策略，及時(shí)調(diào)整學(xué)生異常學(xué)習(xí)行為。本研究依據(jù)課程的學(xué)習(xí)任務(wù)、學(xué)習(xí)目標(biāo)和學(xué)生的實(shí)際學(xué)習(xí)狀況等因素，由預(yù)警信號(hào)的強(qiáng)弱設(shè)置三個(gè)學(xué)習(xí)干預(yù)行為，依次為無(wú)預(yù)警、關(guān)注和預(yù)警，具體等級(jí)設(shè)置詳見(jiàn)表2。

2.2.4 數(shù)據(jù)展示

數(shù)據(jù)看板能夠?qū)崟r(shí)展示學(xué)校整體的學(xué)生情況、考勤狀態(tài)、上課表現(xiàn)等多維度數(shù)據(jù)。通過(guò)圖表等直觀的可視化方式，管理者可以掌握不同時(shí)間段內(nèi)各類預(yù)警學(xué)生的分布狀況。此外，該系統(tǒng)具備實(shí)時(shí)監(jiān)控校園各個(gè)區(qū)域的功能，有效保障校園安全。學(xué)生行為可視化預(yù)警系統(tǒng)數(shù)據(jù)看板如圖3所示。

2.3非功能性模塊

在數(shù)字化時(shí)代背景下，高校學(xué)生行為管理與大數(shù)據(jù)技術(shù)的融合已成為提升教育質(zhì)量和效率的重要途徑。通過(guò)構(gòu)建學(xué)生行為可視化預(yù)警系統(tǒng)，高校管理者能夠整合學(xué)生日常學(xué)習(xí)行為和學(xué)業(yè)水平等多維度因素，并通過(guò)數(shù)據(jù)處理和分析，建立全面的預(yù)警干預(yù)體系。這一體系能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)并干預(yù)異常學(xué)習(xí)行為，為高校提供更加科學(xué)、人性化的管理方案。

該系統(tǒng)的非功能性需求對(duì)于確保其實(shí)際運(yùn)行中的表現(xiàn)至關(guān)重要，這些需求涵蓋了安全性、性能、可靠性、可用性和可維護(hù)性等方面。具體而言，為了確保系統(tǒng)高效運(yùn)作，首先必須強(qiáng)化安全機(jī)制，包括對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)施加密存儲(chǔ)、實(shí)行訪問(wèn)控制和執(zhí)行數(shù)據(jù)脫敏操作，以此防范數(shù)據(jù)泄露和不當(dāng)使用；其次，界面應(yīng)簡(jiǎn)潔直觀，使用戶能夠輕松上手，在性能方面，系統(tǒng)應(yīng)能夠處理大量并發(fā)請(qǐng)求，保證快速響應(yīng)；再次，系統(tǒng)須兼容主流操作系統(tǒng)，確保在不同設(shè)備上都能正常運(yùn)行；最后，系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性也是至關(guān)重要的，系統(tǒng)能夠通過(guò)數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)機(jī)制及時(shí)處理異常情況并恢復(fù)數(shù)據(jù)，以保障用戶的正常使用。這些非功能性需求共同構(gòu)成系統(tǒng)的基礎(chǔ)框架，為系統(tǒng)的高效、穩(wěn)定運(yùn)行提供有力保障。

3 結(jié)束語(yǔ)

表1學(xué)習(xí)行為指標(biāo)

表2學(xué)習(xí)預(yù)警級(jí)別設(shè)置

本研究基于數(shù)據(jù)分析、課堂行為研究等理論，探討基于大數(shù)據(jù)的學(xué)生行為可視化預(yù)警系統(tǒng)模型的構(gòu)建，并討論其技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案。該系統(tǒng)能夠采集并深入分析學(xué)生在課程完成度、課堂互動(dòng)及在線學(xué)習(xí)平臺(tái)使用等方面的行為數(shù)據(jù)，將學(xué)生按照學(xué)習(xí)行為水平分類，精準(zhǔn)識(shí)別學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)學(xué)生，全面地分析學(xué)生學(xué)習(xí)行為中存在的問(wèn)題，并針對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)實(shí)際情況及時(shí)提供預(yù)警和個(gè)性化學(xué)習(xí)建議，幫助學(xué)生持續(xù)改進(jìn)學(xué)習(xí)，推動(dòng)高等教育學(xué)生行為管理模式的創(chuàng)新發(fā)展。

圖3學(xué)生行為可視化預(yù)警系統(tǒng)數(shù)據(jù)看板

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