基于大數據分析的學風信息采集的可行性研究

閔富 何鵬 楊旻姝 毛怡棋

摘?要：高校學生的學風所表現的是一所高校整體的學習氛圍和風氣，好的學風不僅體現在學習成績，更多的是學習意識、學術道德、學習生活中精神面貌的展現，學風建設始終是高校管理的重要一環。學風建設本身具有抽象性和廣泛性的特點，能夠定量的、直觀的、有針對性的評價學風建設可為高校管理提供有效的數據支撐和決策依據。

關鍵詞：學風建設?大數據

學生行為是高效學風的直接體現，也可通過大數據信息采集進行數據分析，本文通過學風信息系統建設來采集學生行為大數據，從而探索大數據信息采集在量化學風建設指標中的可行性。

一、學風建設中量化考核指標選擇

為使得學風建設的量化考核得以實現，大數據平臺建設有據可循，合理的考核指標設置必不可少。合理的量化考核指標不僅要在理論上具有可行性和合理性，在實踐中也需要具有可操作性，同時還要對學生個體的學習素質進行全面綜合的合理的評價，合理反映學生的成長規律。

量化指標的特點就是讓人看得見、摸得著、有據可循，尤其是數據隨著行為的波動可讓人隨時觀察到個體所處的位置以及集體的變化趨勢。數據的采集可劃分為學習態度、學習行為、學習成果和對學習的影響因素等，每個類別可分割為數個子項，對應具體的數據分值。通過采集每項指標的動態分值，最終得出每個學生的加權分值，可作為學風評價的參照標準。學生從入學到畢業，行為軌跡和教學全過程通過大數據的不斷累積，可以全面客觀的記錄學生的成長軌跡，實現學生個性化成長需求和精準指導。

二、學風信息采集大數據操作平臺搭建

（一）建立學風信息采集系統與學生個體發展相匹配的指標體系

基于大數據的學風信息采集平臺的搭建既要考慮到學風建設的內涵，同時也要充分考慮到量化指標的框架體系建設，彼此之間邏輯相同，將散落的數據整合成一個完善的系統。此處以學生校園一卡通數據為基礎數據采集分析學生行為和學風建設的關系。

分析研究本校學生校園一卡通數據及相應的系統中所記錄保存的學生在校行為具體包括（圖書館入館刷卡數據，圖書館借閱數據）生活行為（食堂超市消費數據，校醫院就醫數據，出入宿舍樓門禁數據，網絡賬號上網時長及網費數據等），將上述數據與學生成績數據階段性對應，分析數據與學生成績是否存在某種關聯性。對于全體在校學生一卡通刷卡數據這種數據量較為龐大的數據建立分區表，限定查詢時間查詢類別等，具體分析某一學期或某學年的某項數據與對應時間成績進行比對，分析學生消費及學習狀況，將學生進出圖書館次數及圖書借閱量，看出學生平時在校的學習及生活狀態，從而彌補傳統學風評價中只能顯示終端成績的弊端和果斷性，經過對數據的分析可發現，學生的食堂就餐時刻，圖書館入館時刻，宿舍樓出入相關時刻記錄，上網時長與時刻都與學生的總成績存在著某種關聯，即規律的學習生活習慣對于學生成績的提高有著積極作用。

（二）建立符合學風建設目標的學生個體的考核方式

對于學生個體的考核，一定要從多個層次地進行，不僅要看到學生最終的成績，更要考慮到學生平時的學習態度以及學習行為。

1.多方面采集數據，量化學生行為

采用聚類分析的方法可以對行為進行歸類分類。如K-means算法基礎是不同數據到中心的距離小組到其他中心距離，對于不同類別數據可以做橫縱對比，使多維度考核變為可能。在學風信息中植入除學習成績外其他維度數據，如：進出圖書館頻率、課堂出勤率、食堂刷卡頻率等。將多維度模塊進行組合，建立一個立體的學風評價系統進行學生行為考核。

2.以提升學風建設為宗旨，全方位、立體化評價學生

在獲取基礎數據的條件下，區分日常和特殊時期的時間節點，獲取素質評價和影響力相關內容，全方位、全角度地對學風建設進行評價，從而對提高學風建設提供參考。具體來說，適當控制同學年學生個體之間的橫向評價范圍，增加個人的過去、現在和未來的縱向比較，督促個體上進;同時可適當設置激勵獎項（如：獎學金、科技進步獎等）來促使學生個體奮發圖強，自我進步。

3.建立反饋機制，及時調整考核指標

通過大數據，可挖掘教師的教學質量和學生學習狀態的關系，通過不同學科、不同教師的教學數量，比對學生學習的投入狀況、成績、個人發展和就業等相關性，了解學生的波動情況，以判斷學風建設工作的效果和方法以及指標建設是否需要調整。

（三）進入量化評價的學風建設平臺的制度優勢

1.量化評價體系適合引入硬指標標準

長期以來，學風建設習慣應用于軟指標評價，看不見、摸不著的軟指標不利于促使學風建設見成效。引入量化考核后，學風建設的基本內容和任務將按照實際的內在的規律評價，以數據為依托學風建設評價效果，更有助于充分發揮高校學風建設的能效，促進學風德智體美勞全面發展。

2.提高學生的自律性

學風量化評價可直觀的了解個體的學習軌跡，與以往靠灌輸的談學風建設相比更加的具體、明確。可以提高學生對學風建設相關制度的重視，紀律性和自覺性可得到提高。各方面要求細化、考核指標明確有利于調動學生參加各項活動的積極性，從而不斷改善高校學風建設消極、被動的局面。

3.可提高學風建設工作效率

學校在實際工作過程中，常常面臨許多決策問題和施策問題，量化的數據指標可直觀地提供除學習成績外的隱藏的、有用的其他信息以供參考，為提高學風建設工作提供有力的數據和決策支持，實現各個環節的學生評價和管理，提高學風建設工作的效率。

三、學生行為大數據平臺建設對學風建設的思考

（一）可視化成果

隨著互聯網的發展，產生的數據量越來越龐大，高校一卡通產生大量數據流，處理數據的技術也隨之產生與完善。運用大數據平臺和算法使得高校學風建設量化分析逐漸成為可能。同時，可有效提高學生的課堂出勤率、考試合格率、同時也可以有效地提高改進教師的教學方法和學生的課堂滿意度等。

（二）思考

學生行為大數據采集平臺搭建雖然取得了一定的成效，但還需要改進的空間。

一是學生行為復雜，數據采集難度較大，收集整理需要較長時間，時效性低。一直以來數據的采集多來源于課堂簽到、學生輔導員等，數據采集工作量巨大且精度低。所以，隨著人工智能的發展，智慧校園建設的完善，優化大數據的采集方式和處理方式，通過移動終端、數據庫共享等方式縮短數據采集的時間，提高數據采集的效率實在必行。

二是數據平臺的建設、維護和對數據的分析沒有專業人和專業化成體系的知識支撐，數據采樣方式和基礎分析單一。基于大數據的學生行為分析和學風建設體系需要對學生背后的實質性問題進行深入的解讀。所以需要具備專業化數理統計、思想政治和心理學知識的專業人才來挖掘數據背后所反映的問題。

三是多年來學風建設的內涵還停留在以軟指標來衡量，未形成具體的硬性指標，所以學風建設成果體現不顯著。學風信息大數據平臺的建設有助于探索學風建設由軟指標逐步向硬指標轉化，使得學風建設考核落到實處。特別是考核制度的建設將更有助于充分發揮學風建設在教育、管理中提高發展方向，使得學風建設更加明顯地體現在高效建設的方方面面。

學風是一種氛圍，是影響著高效教育質量和人才培養水平的環境反映，良好的學風是高效培養高素質人才的基礎和保障，更是引導學生拼搏、努力、進取和創新的激勵和引導。因此，高效需要更加重視學風的建設和引導，充分運用大數據為其服務，為學生成長成才提供有力的支撐和保障。學風建設量化考核的實施，更是離不開基礎數據的收集和整理，在這項研究中，還要注重執行人的知識儲備和經驗。因此，學風建設量化考核真正能夠達到預期效果，必須使其逐步走向科學，逐步建立一種具有長效性、循環性和可分析性的學風建設模式，更需要原始數據的全面、準確并且高效。這是長期以來高校學風建設的迫切需要，也是新時代提升辦學水平的實際要求。