基于大数据平台的大学生校园行为探析_1.docx

基于大数据平台的大学生校园行为探析 摘要：随着我国高校信息化的快速发展，教育大数据成为研究热点，学生行为数据作为教育大数据的重要组成部分，能够全面、系统地反映出大学生的行为规律和特征，对高校教育管理、学生自身发展具有重要意义本文从大数据的角度解析大学生行为，基于北京某高校大数据平台采集的学生数据，全面分析学生学习行为、就餐行为、休闲行为、体育锻炼行为，通过探究大学生的校园行为规律，能够准确掌握大学生的思想动态，有效帮助高校管理者了解在校大学生的行为现状与特点，为大学生的行为管理和成长培养提供可视化依据研究结果表明学生校园行为呈现良好的稳定性，全年基本无差异，四类行为呈现出各自的特征与规律，宿舍休闲行为的时间和人数远远高于其他三种行为，值得进一步研究关键词：教育大数据，学生行为分析，高校管理基金项目：本文是教育部科技司2018政策研究及规范研制—国家教育管理大数据（311800003）、赛尔网络下一代互联网技术创新项目（项目编号：NGII20150507）的研究成果一、引言大学生是高校教育的主体，对学校教育质量、人才培养、校风建设等方面起着决定性作用关心和了解大学生的学习、生活、心理等行为情况，在微观上，有助于学校把握学生的思想活动动态，表扬鼓励积极向上的学生行为，对不良行为习惯进行及时纠正，引导学生向正确的、积极健康的行为活动发展，提高人才培养质量，树立良好校风学风。

在宏观上，关系到我国人才储备、人才竞争、人才培养，有利于国家“科教兴国”、“人才强国”战略的推进以往，学校主要是通过问卷调查、访谈等方式对学生行为活动进行了解，利用传统方法获取的数据数量有限，时效性受到挑战随着信息技术的发展，数字校园、智慧校园等在教育领域如火如荼地进行，近年来教育大数据成为高校信息化建设的热点，“数据驱动学校，分析变革教育”的大数据时代已经来临[1]各大高校纷纷在规划和建设校园大数据平台，全面整合学校各个职能部门的学生信息，及时采集学生的实时数据，尝试通过对学生各方面的数据进行深入分析，更科学、更精准地了解学生动态，为高校教育教学、教育管理的决策和规划提供更加可靠的依据大数据平台采集的学生数据数量巨大、范围广泛，把社会科学从数据最贫瘠的领域变成了数据丰富的领域，[2]很好地弥补了传统数据收集方式的不足国内外研究者近年来也从大数据的角度对大学生校园行为进行研究，研究内容存在一定差异首先，大数据广泛应用于高校大学生的思想政治教育工作中，如王莎[3]等人表示在调研并建立高校学生思想的“七观”刻画标准、搭建学生“六维”行为大数据平台的基础上，构建高校学生数据肖像层次结构模型，可以实现学生思想特征“画像”。

其次，研究者更加关注的是大数据在促进教师“教”与学生“学”方面的应用，聚焦研究学生的网络学习行为，如陈侃[4]等人利用Coursera平台上的中文课程“大数据与信息传播”后台点击行为大数据，深入分析了学生学习时的跳转行为第三，有部分研究者开始关注学生的消费、上网、运动等校园生活行为，探索学生的日常行为与学生成绩的关系，学者陈锋[5]分析了学生的就餐行为，包括不同地点的消费情况、食堂的就餐高峰、节假日的消费情况，并且对不同的现象提出了建议最后，较多研究者采用理论思辨的方式，充分肯定了基于大数据的校园行为分析的重要性和价值所在，为大数据在校园行为分析中的应用指明了方向，如刘涵[6]研究了大学生信息行为的影响因素，对大学生的行为数据价值进行全面的了解，为大学教育工作和高校管理决策提供有价值的信息从以上分析可以看出，基于大数据的学生行为研究主要是关注学生的某一具体行为，针对个别行为进行探讨，或者从理论指导的角度进行论述，很少有研究者从实践出发，对学生的整体行为进行研究，同时，学生的行为数据采集不够全面，缺乏分析结果的可视化呈现因此，本研究将借助在不同活动地点采集的数据分析学生的整体行为，利用数据挖掘技术，全面、系统地研究学生校园行为的变化，并且针对可视化的行为结果进行讨论。

二、研究方法本研究以北京某高校（简称B大学）全体全日制本科学生为研究对象，数据来源于该高校大数据平台采集的行为数据该校的大数据平台基于Hadoop生态体系构建，平台根据数据产生的频度、种类、重要程度，采取定时采集导入、实时抓取、实时处理的方式进行集成数据采集的方式分为如下五种：一是连接校园网络（包括有线网络和无线网络），该校的网络几乎涵盖整个校园，只要学生连接校园网络，在不需要登录的情况下，系统就可以记录下学生上网的地点与时间二是使用校园一卡通，该校的校园一卡通应用广泛，在学生食堂就餐、超市购物、操场运动、宿舍门禁、图书馆选座、开水使用等活动中发挥着身份认证与支付的作用，当学生进行日常校园活动时，校园一卡通会自动记录下学生的流水数据，大数据平台会对这些数据进行处理三是使用校内各类管理信息系统留下的IP信息和时间信息，结合有线网络端口配置信息，得到学生登录系统的时间和地点四是遍布校园的Wifi探针设备，通过记录Wifi设备连接信息和人员设备对应关系，可以得出设备的移动轨迹信息五是依托学校校务数据中心平台，获取学生基本的学籍信息使用“网络+校园一卡通+管理信息系统”的数据采集方式，结合学生学籍信息，实现网络行为和日常生活学习行为相互补充，使获得的行为数据更加全面、可靠，能够更好地反映出学生的真实行为变化情况。

本文基于2017年全年学生校园卡刷卡和网络连接数据，统计不同地点的活动人数，利用数据挖掘技术，全面分析学生学习行为、就餐行为、休闲行为、体育锻炼行为的规律和特征三、结果分析与讨论大学生辗转于校园的各个角落，活动地点的变换意味着在校行为的改变，在教学楼主要是上课、小组讨论、自习，表现为学习行为；在图书馆主要是看书、查资料、写作业，表现为学习行为；在宿舍主要是睡觉、看剧、打游戏，表现为休闲娱乐行为；在运动场主要是跑步、打篮球、散步，表现为运动行为；在餐厅主要是吃饭，表现为就餐行为不同行为，表现出大学生在校期间时间分配情况，直接体现出大学生日常活动变化1.学生校园行为呈现良好的稳定性，全年基本无差异学生几乎一年四季生活在学校里，学生的校园行为是随着时间的变化而改变，不同时段，学生表现出不同的校园行为为了全面了解学生在校一个学年的行为规律与特征，本研究根据学校工作和休假情况，将一个学年划分为工作日、双休日、节假日三个不同时间段，分析学生在每个时间段的行为特征，从而把握学生的整体行为规律笔者通过对B大学2017年全年学生数据的分析，发现除了特殊节假日以外，该校学生行为全年变化很小，故以12月4日至12月10日这一周为代表，对学生工作日和双休日的行为进行分析。

从B大学大数据平台获取工作日的全校行为轨迹热力图，可以用不同的色块代表在学校某区域活动的人数，例如用蓝色代表学生人数小于100人、绿色代表学生人数大于100人且小于200人，黄色代表学生人数大于200人且小于300人，红色代表学生人数大于300人1）学生工作日行为活动趋于平稳，每周二、三、四为活动高峰分析工作日时间段的学生校园行为，能够发现学生常态化的行为规律与特征从不同时间的图中可以看出，宿舍区、餐饮区、运动区的热力图一周之内几乎没有变化，较为稳定，说明学生的休息、饮食、运动行为较为规律；教学区的热力图稍有变化，具体表现为西北方向的两个学院、中部的两个学生礼堂，以上四个地方在周三、周四学生活动频繁，周一、周二、周五的活动热度减少结果说明两个学院学生主要集中于周三和周四两天进行学习，相对于其他学院而言，学习时间存在差异，建议学院相关部门针对此情况进行调研，合理规划学生的学习时间学生礼堂主要用来举办学术会议、专题讲座、校园宣讲会、公共课等，从图中数据可以看出，学校的活动安排集中于周三、周四两天，建议学校安排活动时可以考虑其余时间，错开高峰，避免拥挤、扎堆现象可见，学生在工作日的校园行为呈现出整体稳定性，局部区域在特定时间行为密度较高。

2）学生双休日行为与工作日近似，行为规律无明显变化对比双休日与工作日时间段的全校行为轨迹图，发现两者几乎无差异，可以看出学生在双休日的校园行为活动和工作日相似，说明周末的到来对B大学的学生几乎没有影响，该校的学生还是和往常一样学习、运动，可推测该校学生心境比较平稳，自我约束力比较强，合理安排时间，已经养成了良好的生活作息规律，习惯良好3）学生行为在春节、国庆、中秋三个节假日发生明显变化本研究选取了2017年全年的节假日，包括新年（2017.1.1）、春节（2017.1.28）、清明节（2017.4.4）、劳动节（2017.5.1）、端午节（2017.5.30）、国庆节（2017.10.1）、中秋节（2017.10.4），对节假日的全校行为轨迹热力图进行分析研究发现，元旦时，学生运动行为会减少；春节时，学生在校的行为轨迹稀少；在国庆节、中秋节时，学生的学习行为、运动行为明显减弱；清明节、劳动节、端午节时，学生行为与工作日相似，行为活动几乎无变化春节和国庆节，节假日时间较长，学生在校人数少，校园行为轨迹减弱；而元旦、端午等节日，假期时间较短，学生行为与日常相比几乎无差异，可见，学生校园行为的改变可能与节假日的长短有关。

同时，在放假时间较短的假期中，学生行为也存在差异，元旦节学生运动行为减少，清明节、端午节时学生行为与日常相比几乎无变化，说明节日性质也可能是影响学生校园行为改变的因素之一元旦节是一年中的第一天，多数学生普遍选择出游、在宿舍休息等轻松愉悦的方式度过这一天，学生的运动行为随之减少然而，对于清明节、端午节等传统节日，假期时间短在客观上限制了学生出游，使其对学生校园行为几乎没有影响，但是也说明了学生主观上可能对清明端午等传统节日不够重视，未充分理解传统节日的价值意义，建议学校加强传统节日的教育，开展更多相关活动，弘扬中华传统文化 -全文完-。