網(wǎng)格化背景下高校學(xué)生行為規(guī)范預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用

安樹(shù)庭　龔睫茜　羅靖　蔡佳悅

摘要：網(wǎng)格化管理是高校學(xué)生工作發(fā)展的必然趨勢(shì)之一。本文構(gòu)建了高校學(xué)生行為規(guī)范預(yù)警系統(tǒng)，將學(xué)生的行為劃分為模范帶頭行為、典型失常行為和失聯(lián)可疑行為三大類，典型失常行為又根據(jù)學(xué)生的晨跑簽到、食堂就餐、上網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)和晚歸時(shí)長(zhǎng)等信息分為四小類。并根據(jù)聚類分析模型和判別分析模型探討各類行為對(duì)應(yīng)學(xué)生群體的分類準(zhǔn)則，最后利用計(jì)算機(jī)仿真進(jìn)行系統(tǒng)的檢驗(yàn)，結(jié)果顯示本文構(gòu)建的模型和系統(tǒng)具有較好的實(shí)用性。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)格化；行為規(guī)范；聚類分析；判別分析

中圖分類號(hào)：G647 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-9324（2016）03-0057-02

一、引言

網(wǎng)格化管理是將管理對(duì)象按照一定的標(biāo)準(zhǔn)劃分成若干網(wǎng)格單元，利用現(xiàn)代信息技術(shù)和各網(wǎng)格單元間的協(xié)調(diào)機(jī)制，透明地共享組織資源，提高管理效率的現(xiàn)代化管理模式[1]。與傳統(tǒng)管理相比，網(wǎng)格化管理對(duì)管理活動(dòng)中產(chǎn)生的問(wèn)題及早發(fā)現(xiàn)、及時(shí)反饋，有助于對(duì)組織資源進(jìn)行全面的管理[2]。也正因如此，將網(wǎng)格化管理的思想引入到高校學(xué)生管理的工作中，成為了越來(lái)越多的學(xué)者和高校管理部門所討論的問(wèn)題。

2014年8月，湖北省教育廳發(fā)布了《關(guān)于推進(jìn)高校學(xué)生網(wǎng)格化管理工作的通知》。該通知強(qiáng)調(diào)，實(shí)行網(wǎng)格化管理，有利于及時(shí)全面掌握高校學(xué)生信息，提高學(xué)生教育服務(wù)管理的時(shí)效性、針對(duì)性、科學(xué)性，是實(shí)現(xiàn)高校治理體系和治理能力現(xiàn)代化的有效途徑[3]。網(wǎng)格化管理是高校學(xué)生工作發(fā)展的必然趨勢(shì)之一。

本文基于“宿舍—樓棟—學(xué)院—學(xué)工部”的四級(jí)網(wǎng)格化管理結(jié)構(gòu)，構(gòu)建行為規(guī)范預(yù)警系統(tǒng)，并根據(jù)聚類分析模型探討各類行為對(duì)應(yīng)學(xué)生群體的分類準(zhǔn)則，最后結(jié)合計(jì)算機(jī)仿真驗(yàn)證系統(tǒng)的實(shí)用性。

二、網(wǎng)格化行為規(guī)范預(yù)警系統(tǒng)的構(gòu)建

根據(jù)作者從事學(xué)生管理工作的一些經(jīng)驗(yàn)，將行為規(guī)范預(yù)警系統(tǒng)分為三個(gè)子系統(tǒng)，分別是模范帶頭行為、典型失常行為和失聯(lián)可疑行為，其中典型失常行為子系統(tǒng)又分為四個(gè)小類，如圖1所示。

根據(jù)現(xiàn)階段一卡通化服務(wù)在高校中的普及情況，可建立“宿舍—樓棟—學(xué)院—學(xué)工部”四級(jí)網(wǎng)格，不再需要基層網(wǎng)格宿舍長(zhǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集，所有數(shù)據(jù)都由一卡通采集并反饋到學(xué)工部，學(xué)工部對(duì)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，將各類預(yù)警信息反饋到學(xué)院，由學(xué)院反饋給樓棟，再由樓棟反饋到宿舍，信息進(jìn)行排查檢驗(yàn)之后，再逐層向上反饋給學(xué)工部。

三、行為的分類及判別標(biāo)準(zhǔn)

（一）數(shù)據(jù)指標(biāo)的采集與處理

以日為單位，采集學(xué)生如下四類數(shù)據(jù)：學(xué)生晨跑簽到時(shí)間、食堂就餐時(shí)間、每日上網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)、宿舍晚歸記錄。

用x1表示學(xué)生晨跑簽到指數(shù)，目前，許多學(xué)校的晨跑時(shí)間定于6∶30～7∶00，若在6∶30～6∶55之間簽到，可認(rèn)為該生晨跑簽到積極，令晨跑簽到指數(shù)x1=1；若在6∶55～7∶00之間簽到，在一定程度上可認(rèn)為該生晨跑簽到積極性不高，令晨跑簽到指數(shù)x1=0.5；若未在學(xué)校要求的時(shí)間內(nèi)簽到，則令x1=0。

用x2表示學(xué)生就餐指數(shù)，一般而言，早、中、晚餐的參考時(shí)段分別為：6∶30～8∶30，11∶00～12∶00，

5∶00～7∶00，若學(xué)生在參考就餐時(shí)間段內(nèi)就餐，說(shuō)明該生的飲食習(xí)慣較為規(guī)律，令x2表示學(xué)生當(dāng)日在參考時(shí)間內(nèi)就餐的次數(shù)，顯然x2可取離散值0，1，2，3。

用x3表示學(xué)生上網(wǎng)指數(shù)，以該生上網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)來(lái)表示（單位：h）。

用x4表示學(xué)生晚歸指數(shù)，若學(xué)生在學(xué)校規(guī)定的宿舍關(guān)門時(shí)間之前返回宿舍，則令x4=0，否則x4用實(shí)際晚歸時(shí)長(zhǎng)表示（單位：h），當(dāng)實(shí)際晚歸時(shí)長(zhǎng)達(dá)到8h時(shí)，可認(rèn)為該生徹夜未歸，令x4最大值為8。

由于不同的指數(shù)量綱不同，因此需要對(duì)x1-x4進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。用xij表示學(xué)生i的第j項(xiàng)指數(shù)得分，利用公式Xij=（xij-μj）/σj進(jìn)行數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理，其中μj表示指標(biāo)j的均值，σj表示指標(biāo)j的標(biāo)準(zhǔn)差。

（二）子系統(tǒng)分類標(biāo)準(zhǔn)的建立——基于聚類分析模型

聚類分析模型是將物理的或抽象的對(duì)象集合分組為由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的數(shù)據(jù)挖掘模型。同一類中的數(shù)據(jù)具有較大的相似性，不同類中的數(shù)據(jù)具有較大的差異性[4]，非常適合于對(duì)行為進(jìn)行分類。

本文將學(xué)生行為分類6類，對(duì)應(yīng)聚類分析的原理及步驟如下：

1.計(jì)算n個(gè)樣本點(diǎn)兩兩之間的距離：用x1i和x2i分別表示學(xué)生1和學(xué)生2的信息數(shù)據(jù)指數(shù)，αi>0分別表示各個(gè)指數(shù)的權(quán)重，體現(xiàn)了四項(xiàng)指數(shù)在判斷學(xué)生行為中的重要性。定義學(xué)生1和學(xué)生2的行為距離d（1，2）=

[α1（x11-x21）2+α2（x12-x22）2+α3（x13-x23）2+α4（x14-x24）2]1/2。

2.首先構(gòu)造n個(gè)類，每一類中包含且僅包含一個(gè)樣本點(diǎn)，每一類的平臺(tái)高度均為0。

3.合并距離最近的兩類為新類，并且以這兩類的距離值作為聚類圖中的平臺(tái)高度。

4.計(jì)算新類與當(dāng)前各類的聚類，若類的個(gè)數(shù)等于6，轉(zhuǎn)入步驟5，否則回到步驟3。

5.得到聚類結(jié)果并進(jìn)行結(jié)果分析。根據(jù)聚類圖及每一類別下學(xué)生的信息特征，即可將其進(jìn)行分類。

（三）學(xué)生行為的分類——基于判別分析模型

在行為規(guī)范預(yù)警系統(tǒng)分類完成的條件下，對(duì)任意一名學(xué)生，可以根據(jù)判別分析將其歸納到最恰當(dāng)?shù)念悇e中。判別分析是根據(jù)所研究的個(gè)體的觀測(cè)指標(biāo)來(lái)推斷其所屬類型的一種統(tǒng)計(jì)方法[4]。其基本思想是：計(jì)算所研究個(gè)體與各數(shù)據(jù)子庫(kù)的距離，并將其判定為與其距離最近數(shù)據(jù)子庫(kù)中。

四、模型測(cè)試與分析

（一）數(shù)據(jù)生成

利用MATLAB隨機(jī)產(chǎn)生110組學(xué)生連續(xù)7天的信息進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，取7天信息數(shù)據(jù)的均值作為本周的平均值。其中前100組作為樣本內(nèi)數(shù)據(jù)來(lái)確定子系統(tǒng)的分類標(biāo)準(zhǔn)，后10組作為樣本外數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)學(xué)生進(jìn)行歸類。每一個(gè)學(xué)生樣本產(chǎn)生簽到指數(shù)、就餐指數(shù)、上網(wǎng)指數(shù)和晚歸指數(shù)。

（二）聚類結(jié)果

取4項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重均為0.25，對(duì)MATLAB生成的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，利用SPSS將其聚成6類，得到100組學(xué)生的分類信息，結(jié)果如表1所示。

結(jié)合表1和MATLAB產(chǎn)生的原始數(shù)據(jù)信息可以發(fā)現(xiàn)如下結(jié)論：

1.整體結(jié)果呈正態(tài)分布。這個(gè)結(jié)果是顯然的，因?yàn)樵诶肕ATLAB產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)時(shí)，主要使用了正態(tài)分布；

2.分類準(zhǔn)確，同一類別下的學(xué)生具有較大的共性。例如，模范帶頭學(xué)生中未簽到的比例不足5%，沒(méi)有人一日三餐都沒(méi)有消費(fèi)記錄，上網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)比較穩(wěn)定，有晚歸記錄的學(xué)生比例不超過(guò)5%；晨跑缺勤學(xué)生普遍具有明顯的晨跑缺勤現(xiàn)象；上網(wǎng)異常的學(xué)生群體普遍上網(wǎng)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)；晚歸異常的學(xué)生群體普遍具有晚歸現(xiàn)象。

3.問(wèn)題學(xué)生挑選精確。在這100個(gè)樣本中，編號(hào)為29的學(xué)生屬于失聯(lián)可疑行為學(xué)生。其最近7天4種指數(shù)均為0。說(shuō)明該學(xué)生未在學(xué)校進(jìn)行任何活動(dòng)，很可能已經(jīng)失聯(lián)，需要發(fā)出預(yù)警并及時(shí)處理。

（四）判別結(jié)果

產(chǎn)生10組需要進(jìn)行判別的學(xué)生數(shù)據(jù)，利用上述模型進(jìn)行判別，得到分類結(jié)果如下：

從表2可以看出：

1.整體分類情況較為滿意，測(cè)試樣本所屬類別基本符合其數(shù)據(jù)信息反映出來(lái)的特征。

2.存在部分學(xué)生，如107號(hào)，簽到指數(shù)、就餐指數(shù)和晚歸指數(shù)均偏離參考行為，但是出于綜合考慮，將其判定為晚歸頻繁學(xué)生，這也說(shuō)明本模型在分類上還可以進(jìn)一步細(xì)化，提高分類精度。

五、結(jié)語(yǔ)

在網(wǎng)格化管理背景下，構(gòu)建高校學(xué)生行為規(guī)范預(yù)警系統(tǒng)，并根據(jù)聚類分析模型和判別分析模型探討各類行為對(duì)應(yīng)學(xué)生群體的分類準(zhǔn)則，可作為服務(wù)系統(tǒng)平臺(tái)開(kāi)發(fā)與設(shè)計(jì)的參考依據(jù)之一。

參考文獻(xiàn)

[1]鄭士源，徐輝，王烷塵.網(wǎng)格及網(wǎng)格化管理綜述[J].系統(tǒng)工程，2005，（3）：1-7.

[2]何理，杜祥軍.以宿舍為基礎(chǔ)單元的大學(xué)生安全網(wǎng)格化管理模式探索[J].高教學(xué)刊，2015，（8）：57-58.

[3]佚名.省委高校工委、省教育廳關(guān)于推進(jìn)高校學(xué)生網(wǎng)格化管理工作的通知[EB/OL].http：//www.hbe.gov.cn/content.php？id=12137.2015-06-08.

[4]司守奎，孫璽青.數(shù)學(xué)建模算法與分析[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2011.