用戶畫像技術賦能大學生學業質量監測：設計、挑戰與策略

0 引言

高等教育發展水平是一個國家發展水平和發展潛力的重要標志。我國的高等教育已進入普及化階段，人才培養質量備受關注[1]。為提升教育管理的科學化水平，我國將教育信息化作為關鍵任務，推動教育大數據在教學分析、評估和決策中的廣泛應用。《中國教育現代化2035》明確了實現教育現代化的路徑，提出利用現代技術加速推動人才培養模式改革，實現規模化教育與個性化培養的有機結合，建立全過程、全方位的人才培養質量反饋監控體系。然而，目前大多數高校在監測學生學業質量時仍主要依賴課程成績進行評估，過于側重總結性評價，缺乏形成性評價和增值性評價，難以全面反映大學生在校期間學業質量的真實狀況[2]。因此，如何更全面、精準地評估學生的學業質量，成為亟待解決的問題。

校園大數據的深入挖掘與分析對高校管理、培養模式和整個教育體系產生重要影響[3]。通過對用戶的社會屬性、行為習慣和偏好特征等多維數據進行分析與標簽化處理，大數據用戶畫像技術已得到廣泛應用，可以幫助用戶精準判斷當前態勢，預測未來發展趨勢，并制定相應的優化策略[4]。在復雜的大學生學業質量監測中，借助數據驅動的用戶畫像技術，學生能夠清晰了解自身的知識水平、能力水平和學習習慣，從而識別優勢與不足，優化學習策略，提升學業成績。同時，教育工作者可以基于多元化的學生畫像信息進行精準指導，評估學生在學習過程中表現出的問題解決能力、團隊協作能力和知識整合能力，從而制定更有效的教學策略和干預措施[5]。此外，用戶畫像技術還能幫助學校管理者從宏觀層面分析學生群體的共性與差異，識別學業風險并及時干預，以提升教育質量。通過全面掌握學生的學業動態，學校可以優化資源配置，提供個性化支持服務，如學業輔導和職業規劃指導，促進學生全面發展。隨著技術的進步，用戶畫像技術在教育中的應用前景將更加廣闊，有助于實現精準教育和個性化教學，推動教育高質量發展。

1" 用戶畫像技術賦能大學生學業質量監測工作設計

在大學生學業質量監測工作中，用戶畫像技術正逐漸成為提高監測精度和實現個性化教學的重要工具。為了確保用戶畫像的科學性和有效性，明確其設計思路和方法至關重要。本文從用戶畫像的構建原則、數據資源整合與系統構建等方面，深入探討該技術賦能大學生學業質量監測的設計方法。

1.1構建用戶畫像遵循的原則

學業質量是指學生在完成課程階段性學習后的學業成就表現，反映核心素養要求[。本文在使用用戶畫像技術用于大學生學業質量監測時遵循全面性、準確性和個性化三個關鍵原則。如表1所示，全面性要求整合多種數據來源，以全面反映大學生的學業表現和素質發展；準確性強調精準采集與分析學生的學習行為數據，確保評估結果的客觀性和可信度；個性化關注學生個體差異，通過定制畫像模型為不同學生群體提供有針對性的教學支持，真正實現因材施教。

1.2大學生學業質量用戶畫像數據資源

隨著高校信息化建設的推進，教育大數據資源日益豐富，涵蓋學業過程、學生成績、行為軌跡、問卷調查和心理測評等多維數據，不僅反映學生的學習行為和狀態，還揭示其生活習慣、心理健康和思想動態。因此，全面的數據資源已成為分析學業質量和制定教育管理決策的重要依據。本文構建大學生學業質量用戶畫像所使用的數據資源如表2所示，通過整合與分析這些數據，高校能夠更加精準地了解學生的學習習慣、學術表現和潛在學業問題。

這些數據相互關聯，共同構成學生在校期間的全方位畫像：基本信息展示學生的學習背景，學業成績反映學生的學術表現，學習行為揭示學生的學習習慣與投入，成長過程展示學生的思想素養與社會參與情況，健康狀況反映學生的心理和身體健康對學業的影響。整合這些多維數據有助于構建精準的學業質量畫像，幫助教育者深入了解學生的獨特特征與需求。

1.3構建學生畫像系統

學生畫像系統的構建通常采用三層數據倉庫架構[。如圖1所示，本文基于三層數據倉庫構建大學生學業質量的用戶畫像：第一層從高校各數據平臺采集與學業質量相關的數據，并進行索引和匯總；第二層對數據進行過濾、清洗、轉換，將其映射為學生畫像標簽樹中的葉子標簽值；第三層基于處理后的數據進行詞頻統計和建模，生成分級標簽值，并通過可視化展示最終的學生畫像標簽。

在生成學生個體畫像前，需對采集的數據指標進行科學計算與預測分類，以生成畫像標簽。這些標簽信息被加載到學生個體畫像模型中。本文構建的用戶畫像，學科興趣與未來發展兩個維度采用二級標簽形式，即通過聚類與關聯算法進行分類和預測。具體標簽數據信息如表3所示。

表1構建用戶畫像的關鍵原則

表2高校大學生學業質量用戶畫像數據資源表

表3學生畫像標簽信息

通過結合靜態與動態的多類別標簽，學業質量用戶畫像能夠為學生的學習與發展提供全面的分析和支持。各類別標簽的協同作用為教育者和管理者提供詳盡的數據支撐，幫助高校及時調整教學方法，優化資源配置，并提供個性化輔導與支持。這樣不僅滿足了學生的個性化需求，也推動了學生學業和綜合素質的全面提升。

2用戶畫像技術賦能大學生學業質量監測工作面臨的挑戰

用戶畫像技術在教育領域展現了諸多潛在優勢，如精準扶貧、提升教師教學能力等[8-9]，然而，將其應用于復雜的大學生學業質量監測工作時仍將面臨一系列挑戰。

2.1數據準確性與數據隱私性之間的矛盾

隨著大數據技術在教育領域的廣泛應用，學生數據的類型變得日益多樣化，涵蓋了學術成績、課堂參與情況、社交網絡互動和心理狀態等多個方面，這些數據的收集和使用與學生個人隱私的保護密切相關。盡管教育數據的采集通常需要學生或家長的同意，但在實際操作中，學生往往在未充分知情的情況下被動參與數據采集，這就違背了基本的倫理原則。此外，反映學業質量的教育數據可能涉及敏感信息，如學習障礙和心理健康問題，任何數據泄露或不當使用都可能對學生造成嚴重的負面影響。出于隱私顧慮，學生可能故意隱藏或篡改其真實數據，從而影響數據的準確性，進而影響用戶畫像的可靠性。

2.2教育復雜性與算法確定性之間的矛盾

教育本質上充滿模糊性和不確定性，教育目標和方法多樣化且具有高度靈活性。然而，算法通常依賴固定的規則和流程，這種僵化的處理方式難以適應教育實踐中的復雜性和多變性。首先，人的成長和發展并沒有一條明確的路徑，教育過程中的復雜性和模糊性使得統一的算法標準難以準確反映學生的真實情況。其次，教育中的影響因素多種多樣，學生的學習經歷和成長路徑充滿不確定性，而算法通常依賴明確的規則和模型，這使得其難以捕捉教育中的細微變化。最后，學生的個性化發展需求與算法公式化處理之間也存在顯著矛盾。每個學生都有其獨特的興趣、能力和成長路徑，教育應該因材施教，支持學生的個性化發展。然而，人工智能算法往往采用統一的標準處理數據，這樣可能導致學生的個性化需求無法得到充分滿足，甚至忽略學生的獨特性。

2.3技術與教學的融合度之間的矛盾

不同高校在技術水平和資源配置上的差異顯著影響了用戶畫像技術的實際應用效果。雖然理論上該技術能夠有效支持學業質量監測，但許多教師因缺乏相關技術背景和操作經驗，難以充分利用這些工具，從而降低了技術應用的實際效果。研究表明，教師對技術工具的接受度和使用頻率直接影響其在教育中的有效性，如果教師不熟悉或不愿意使用這些技術，用戶畫像的潛在優勢將難以發揮。此外，用戶畫像技術主要基于數據分析和模型預測，與教學實踐中的需求可能存在不匹配。教學實踐需要靈活應對學生的個體差異和多變的學習情境，而技術工具通常提供相對固定的分析和建議，這種不匹配可能導致技術無法有效支持教學，甚至造成技術與教學實踐的脫節。

3用戶畫像技術賦能大學生學業質量監測的策略

為確保用戶畫像技術在大學生學業質量監測中的有效應用，需要制定切實可行的策略。

3.1加強數據隱私保護：制定明確的數據收集、處理和使用制度

加強數據隱私保護，制定明確的數據收集、處理和使用制度，以確保學生數據的安全與隱私。通過實施嚴格的數據匿名化和加密技術，可以有效降低數據泄露的風險。同時，學校應向學生清晰傳達數據收集的目的、使用方式和所采取的保護措施，確保學生在充分知情的前提下自愿提供數據。這樣不僅能提高學生的信任感，還能減少他們對隱私泄露的擔憂，進而鼓勵他們提供真實的數據。此外，學校應采用數據最小化原則，僅收集與學業質量監測直接相關的數據，避免不必要的敏感信息收集。為了應對不斷變化的隱私挑戰，學校還應定期評估和更新數據保護制度，并根據需要調整數據的收集和處理方法，以持續優化隱私保護措施。

3.2提升模型穩定性與解釋性，刻畫學生個性化用戶畫像

通過綜合利用多維度的高質量數據源和多種算法模型，捕捉教育過程中的復雜性，同時避免單一算法可能帶來的局限性，提升模型的魯棒性和可靠性。引入人機協同的決策機制，將算法的分析結果作為輔助工具，與教師的專業判斷相結合，共同制定學生的學業評估和干預措施。此外，根據不同學科和學生群體的特點對算法進行個性化調優，使其更好地適應特定的教育環境和需求，同時保持算法的動態適應性，以確保其持續與教育復雜性相協調。依據學生的獨特需求，建立大學生個性化用戶畫像，可以提升學生的學習體驗，促進學生個性化發展，同時提升教育機構的整體教育質量和資源利用效率。

3.3有效開展技術培訓，提高高校教育工作者和學生的數據素養

通過在各級層面開展數據采集和用戶畫像監測技術培訓，有效提升高校教育主體的數據素養。對于學生，培訓應側重培養他們對數據采集和使用的正確理解，使他們掌握如何合理提供學習數據，并認識這些數據在改進教學和個性化服務中的重要作用。數據素養的提升將幫助學生更主動地規劃學業，并增強他們對個人隱私保護的意識，從而促使他們更積極、透明地參與數據采集全過程。對于教師，培訓應重點提升他們對用戶畫像技術的理解和應用能力，使其不僅能夠掌握相關數據知識和技能，還能通過基于數據的教學實踐解決實際教育問題，形成科學合理的數據觀念。與此同時，學校還應推動技術與教學的深度融合，實施試點項目驗證用戶畫像技術在實際教學中的效果，并將成功經驗廣泛推廣。這些措施可以增強管理者、教育者和學生對人工智能技術的理解力，促進用戶畫像技術在教育中的應用，推動教學全面進步。

4結束語

通過系統采集和分析學生的學習軌跡數據，用戶畫像技術能夠多維度地全面展示學生的學業狀態，為教育工作者提供精準的數據支持，幫助他們制定更有效的教育策略和個性化學習方案。本文構建了用戶畫像技術賦能大學生學業質量監測的設計思路，而在實際應用中需要平衡數據準確性與隱私保護、教育復雜性與算法確定性之間的矛盾，并加強技術與教學的深度融合。未來的研究應關注優化數據處理和模型構建，以提升技術適應性和教育干預的精準度，從而推動教育質量全面提升。

5 參考文獻

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