基于一卡通大數據研究的學生行為分析

金紅軍 陳健

摘要：校園一卡通極大地方便了學生的校園日常生活，同時也促進了校園數字化建設。然而，目前學校仍通過年級、專業對學生進行劃分，同時采用單一化的管理方式，不利于學生德智體美勞全面發展，因此提出基于一卡通大數據研究的學生行為分析。通過搭建學生行為分析平臺，研究基于一卡通大數據，對學生行為進行分析，完成提出的研究。通過實例證明，基于一卡通大數據研究的學生行為分析具有切實的有效性，可應用于學生行為分析中。

關鍵詞：一卡通;大數據研究;學生行為;數字化

中圖分類號：G479 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2019）04-0235-02

0 引言

隨著校園的數字化、信息化建設的逐步深入，校園內的各種信息資源整合已經進入全面規劃和實施階段，校園一卡通以結合學校正在進行的統一身份認證、人事、學工等MIS和應用系統等建設。通過共同的身份認證機制，實現數據管理的集成與共享，使校園一卡通系統成為校園信息化建設有機的組成部分[1]。通過這樣的有機結合，可以避免重復投入，加快建設進度，為系統間的資源共享打下基礎。通過對校園一卡通進行大數據研究，能夠全面了解校園實際情況，提高學校管理與學生服務質量。

1 搭建學生行為分析平臺

基于校園一卡通大數據信息，研究學生行為，分析學生生活規律。通過確定學生行為分析平臺工作流程，獲取學生成績、教務考勤、消費、圖書借閱、門禁等多源數據，構建學生行為特征庫，搭建學生行為分析平臺，為學校深層管理、學生全民培養提供決策支持和智慧服務。

1.1 確定學生行為分析平臺流程

借助谷歌公司發布的hadoop大數據框架，根據其可擴展的運行分布式應用程序，搭建具備處理大規模數據的學生行為分析平臺[2]。平臺核心組件是MapReduce和HDFS，應用核心組件對數據參數進行統一調度和管理。學生行為分析平臺由四層組成，分別是數據交互服務層、數據感知層、數據可視化層及分布式數據分析層，工作流程如圖1所示。

1.2 獲取基于校園一卡通系統學生行為分析數據

校園“一卡通”是“數字化校園”中的重要組成部分，它應主要具有綜合消費類、身份識別類、金融服務類、公共信息服務類等功能。整個系統應與銀行系統、學校原有的系統和學校管理信息系統有良好的銜接，并為學校潛在管理信息系統預留合適的接口，在項目完成后隨時為學校增加其它管理系統接口提供必要的協助[3]。

獲取基于校園一卡通系統學生行為分析數據來源于身份認證識別系統、第三方接入系統、門禁管理系統、考勤管理系統、指紋認證系統、校園餐飲收費管理系統、校園綜合收費管理系統、圖書館管理系統以及網絡計費系統等。通過運用大數據技術，深度挖掘校園一卡通各個系統內的學生行為，基于挖掘的學生行為數據，進行學生行為分類，構建學生行為特征庫。

2 基于一卡通大數據研究的學生行為分析

2.1 校園一卡通大數據處理

首先通過數據清洗，對校園一卡通大數據進行預處理，數據清洗的目的是剔除冗余和部分缺失的數據，確保對學生行為分析所使用的數據具有有效性。然后進行數據轉換，由于校園一卡通中的大數據都是學生的歷史記錄數據，對其進行數據清理后，還需對其進行轉換，將歷史記錄轉換成統計數據，使其更加泛化和規范化，通過相應的數據轉換，讓數據更有意義。最后對轉換后的數據進行規約，由于校園一卡通中的大數據來源于學校系統中的各個系統，所以可能產生重復屬性的數據或與學生行為分析無關的數據，通過對進行數據規約，降低數據的復雜維度，確保行分析所使用的數據準確性。

2.2 基于一卡通大數據的學生行為分析

基于處理后的數據，結合搭建的學生行為分析平臺，分析學生行為。首先建立學生行為判別函數，函數表達式如公式所示：

Y=A1X1+A2X2+…AnXn

公式中，Y為學生行為分析的判別值，X1、X2、Xn為學生行為特征庫中評價指標各項數據，A1、A2、An為評價指標對應的等級系數。

通過學生行為判別函數，并將數據庫中分類后的學生行為特征，根據距離最小的原則，進行合并，形成新類。經過n-1次就可以把全部學生行為特征歸為一類，這樣就可以根據歸并的先后順序作出行為分析的可視化結果，利用圖表展示分析結果，從而完成基于一卡通大數據研究，對學生行為進行分析。通過分析學生行為可量化學生學習行為，為個性化教學提供參考依據。

3 實例分析

對了對本文提出的基于一卡通大數據研究的學生行為分析有效性進行驗證，以某高校為調查對象，調取校園一卡通中所累積的歷史記錄數據，對在校生的行為進行分析。并對在校生進行問卷調查，將問卷調查結果與一卡通大數據學生行為分析結果進行對比。

基于一卡通大數據學生行為分析結果如表1所示。

將問卷調查結果與一卡通大數據學生行為分析結果進行對比，二者幾乎無差別，證明本文提出的基于一卡通大數據研究的學生行為分析具有切實的有效性，可應用于學生行為分析中。

4 結語

本文提出了基于一卡通大數據研究的學生行為分析，通過搭建學生行為分析平臺，研究基于一卡通大數據，對學生行為進行分析，完成本文的研究。實例分析證明，校園一卡通大數據的研究，對分析學生行為起到非常明顯的作用，可以為完善學生教育奠定良好的基礎。希望本文能夠為學生行為分析提供參考依據。

參考文獻

[1] 趙慧瓊，姜強，趙蔚，et al.基于大數據學習分析的在線學習績效預警因素及干預對策的實證研究[J].電化教育研究，2017（01）：64-71.

[2] 楊雪，姜強，趙蔚，et al.大數據時代基于學習分析的在線學習拖延診斷與干預研究[J].電化教育研究，2017（07）：53-59.

[3] 李有增，曾浩.基于學生行為分析模型的高校智慧校園教育大數據應用研究[J].中國電化教育，2018，No.378（07）：39-44.