基于大數據挖掘的高校學生行為數據分析系統(tǒng)的研究與開發(fā).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、在現代化的高等教育管理中,信息化水平逐年提高,隨著校園一卡通的廣泛使用以及歷年各大業(yè)務系統(tǒng)數據的積累,形成了校園大數據環(huán)境。主要體現在學生的數據大規(guī)模、多類型、高速度、低密度價值幾個特點,如何有效挖掘學生一卡通數據成為提升學生工作信息化管理水平的重要內容。本課題主要研究本科學生一卡通數據及相應的業(yè)務系統(tǒng)中保存的在校學生的各種行為(學習行為、生活行為、心里行為)數據,數據包括學生的消費數據、校醫(yī)院看診數據、進出門禁數據、圖書館借閱數據、考

2、試成績、上網時長等海量數據。分析數據探究學生學習、生活和心理等方面的相關關系,挖掘學生異常數據、反饋異常數據,充分利用學生在校行為數據建設數字校園、智慧校園,使得校園信息化水平得以提升。
  本文通過搭建學生行為大數據分析系統(tǒng),以中共北京市委教育工作委員會首都大學生思想政治教育研究課題《大數據視角下高校學生工作一卡通數據分析與應用》為依托,對學生在校行為數據進行挖掘研究,主要完成以下內容:
  (1)整合學校各大業(yè)務系統(tǒng)歷史

3、數據,結合學生在校一卡通中的各類數據進行分析,并對異常數據進行相關處理。
  (2)研究大數據框架Hadoop的HDFS文件系統(tǒng)和MapReduce計算模型,搭建基于Hadoop技術的高校學生行為大數據分析系統(tǒng)的總體技術架構,并利用計算模型MapReduce對高校學生行為數據進行挖掘處理。
  (3)將學生行為數據測點進行歸約,梳理不同行為之間的關聯關系,繪制學生在校的“學生畫像”,清晰的描繪學生在校情況,關聯分析學生的學習

4、情況、生活狀態(tài)以及心理動態(tài)之間的關系。
  (4)構建高校家庭經濟困難學生認定模型,利用模糊評價方法隸屬度的概念結合大數據分析系統(tǒng)中的學生一卡通消費數據和家庭情況調查表中的數據,確定學生隸屬等級,通過隸屬度的相對大小來確定其貧困等級。
  (5)實現學生行為大數據分析系統(tǒng),分析總結學生行為規(guī)律與特性,提出具有建設性的參考意見供相關部門分析,以便于分析學生行為特點,及時的指導學生行為全面健康的發(fā)展。
  (6)完成大數據

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