基于大数据的学生人物画像探索

基于数据分析高校学生自画像的初探近年来，随着互联网的快速发展以及科技的进步，数据分析在各个领域中扮演着越来越重要的角色。

在教育领域，高校学生的自画像是一个备受关注的话题。

通过对高校学生的自画像进行数据分析，可以帮助教育者更好地了解学生的特点、需求和发展潜力，从而更好地进行教育工作和管理。

首先，通过数据分析学生自画像可以帮助了解学生的个性特点。

个性是每个人独有的，它决定了一个人在面对不同情况下的行为方式和反应。

通过收集学生的自画像数据，可以了解学生的性格特点、价值观念、兴趣爱好等个性信息。

比如，通过数据分析可以得出一些学生是外向型还是内向型，是乐观型还是悲观型，是积极主动型还是消极被动型等。

这些个性特点对于教育者来说非常重要，可以帮助他们了解学生在学习和生活中的表现和需求，从而更好地进行个性化教育。

其次，通过数据分析学生自画像可以帮助了解学生的学习特点。

每个学生在学习中都有自己的学习方式和学习偏好。

有的学生喜欢阅读，有的学生喜欢听讲解，有的学生喜欢实践，有的学生喜欢合作学习等。

通过对学生的自画像数据进行分析，可以了解学生的学习方式和学习偏好，从而帮助教育者更好地进行教学设计和学习辅导。

比如，通过数据分析可以得出一些学生是视觉学习者，喜欢通过看图来学习；还是听觉学习者，喜欢通过听讲解来学习；还是动手学习者，喜欢通过实践来学习等。

这样教育者可以根据学生的学习特点来选择适合他们的教学方法和教材，提高他们的学习效果和学习兴趣。

此外，通过数据分析学生自画像还可以帮助了解学生的发展潜力。

每个学生都有自己的潜力和优势，只是有些学生的潜力和优势并不容易被发现。

通过对学生的自画像数据进行分析，可以发现学生的潜在能力和特长，帮助他们更好地发展和利用自己的优势。

比如，通过数据分析可以得出一些学生在艺术方面有较高的天赋，他可以通过参加美术课程或者参加美术比赛来发展自己的艺术潜力。

通过发现和培养学生的潜力，可以帮助他们更好地发展自己，并为未来的发展打下坚实的基础。

三、学生数字画像的教学应用研 究
三、学生数字画像的教学应用研究
1、数据隐私与安全：学生数字画像的收集和处理涉及到学生的隐私和安全问 题。因此，在应用学生数字画像进行教学时，必须重视学生的数据隐私和安全保 护。一方面，要建立健全的数据保护制度，确保学生数据的安全性和保密性；另 一方面，要充分尊重学生的个人隐私权，仅在合法和必要的范围内使用学生数据。
三、学生数字画像的教学应用研究
3、教师培训与技术提升：学生数字画像的应用需要教师具备一定的数据分析 和处理能力。因此，需要对教师进行相关培训和技术提升，使其掌握相关的数据 分析技能和方法，能够有效地利用学生数字画像进行教学。同时，也应当积极推 广和应用新的教学技术和工具，提高教学效果和效率。
参考内容
二、混合式教学模式的设计
在设计混合式教学模式时，我们可以考虑以下方面： 1、教学内容：根据学习者画像，选择适合的学习内容，包括知识点、技能点 等。
二、混合式教学模式的设计
2、教学形式：根据学习者的需求和学习环境，选择合适的教学形式，如讲座、 讨论、实践等。
二、混合式教学模式的设计
3、教学资源：利用线上和线下的教学资源，包括教材、视频、课件等，为学 习者提供丰富的学习材料。
二、学生数字画像的教学应用分析
2、教学质量评估：学生数字画像不仅可以反映学生的学习情况，还可以在一 定程度上反映教师的教学质量。通过对数字画像的分析，教师可以了解自身在教 学过程中可能存在的问题，从而有针对性地改进教学方法和策略。
二、学生数字画像的教学应用分析
3、学生行为预测：通过对学生数字画像的分析，教师可以预测学生在未来的 学习行为和表现。例如，通过分析学生在过去一段时间内的学习行为和成绩变化， 教师可以预测学生在未来一段时间内可能出现的学习困难或进步。这种预测可以 为教师提供前瞻性的教学指导，帮助教师更好地规划未来的教学策略。

基于数据挖掘的人物画像分析与推荐最近，随着大数据和深度学习的广泛应用，数据挖掘的重要性也逐渐受到越来越多的关注。

在多种应用场景中，人物画像分析的需求也在不断增加。

基于数据挖掘的人物画像分析能够发现人物之间的联系和特征，并根据这些特征为用户提供个性化的推荐。

本文将围绕着这一主题进行探讨，并介绍一些实际应用。

一、人物画像分析的基本原理人物画像分析是一种挖掘真实世界人物的特征和特性的数据分析方法。

通过分析、统计和挖掘人物信息，可以得到人物的行为模式、兴趣爱好、个性倾向等信息。

对于商业推荐系统来说，个性化推荐需要了解用户的兴趣爱好、需求和偏好，而人物画像则可以揭示不同类型用户的各种偏好和需求。

基于数据挖掘的人物画像分析需要用到多种技术手段，包括自然语言处理、机器学习和网络分析等。

具体来说，它需要从数据中提取特征和模式，并对这些模式进行分类、聚类和关联分析等。

其实现过程可大体分为以下几步：1. 数据抓取和准备：首先，需要抓取包含人物信息的数据，例如社交网络中的用户关系、信息流、微博推文等等。

这样的数据很可能需要预处理和清洗，以保证信息的准确性和一致性。

2. 特征工程：接着，需要将原始数据转换成可供机器学习算法使用的特征向量。

这个过程通常会涉及到特征选择、特征转换、降维和特征提取等。

3. 分类和聚类：在得到特征向量后，需要使用分类和聚类算法对数据进行划分和聚合。

这个过程通常会涉及到监督学习和非监督学习方法。

4. 关联分析：最后，需要对不同特征之间的关联进行分析与挖掘，以找出人物之间的关系和共同点。

二、人物画像分析的应用场景在如今数字化的时代，数据对于企业和个人来说都不是问题，但是如何挖掘和应用数据却是一个需要技术和工具熟练掌握的问题。

基于数据挖掘的人物画像分析在不同的领域都有着广泛的应用，以下为几个例子：1. 社交网络分析：在社交网络中，人们之间的联系和兴趣爱好往往会影响他们的行为，因此人物画像分析可以被用来分析社交网络中的人际关系图谱、影响力和热点话题等信息，从而更好地理解人们之间的关系。

大数据时代的高校学生画像构建研究在大数据时代，高校学生画像的构建研究变得愈发重要和必要。

通过对大量的学生数据进行分析和挖掘，可以揭示出学生的特征和行为模式，从而帮助高校更好地了解学生的需求，提供个性化的教育服务和支持。

本文将从数据收集、画像构建和应用三个方面，探讨大数据时代的高校学生画像构建研究。

首先，实现高校学生画像构建的首要条件是数据的收集。

在大数据时代，学校通过各种信息系统和平台可以轻松地获取学生的基本信息、学习成绩、选课记录等数据。

此外，还可以借助社交媒体平台、网络问卷调查等手段收集学生的兴趣爱好、社交网络和个性特征等非传统数据。

通过数据的整合和融合，可以得到更全面、准确的学生画像。

在数据收集的基础上，高校需要运用大数据分析的方法和技术，对学生数据进行深入挖掘和分析，从而构建学生画像。

其中，机器学习、数据挖掘和人工智能等技术可以提供强大的分析和预测能力。

通过对学生数据的聚类、关联和分类等分析，可以发现学生群体中的共性和差异，找出影响学生成绩的关键因素。

同时，通过对学生行为数据的分析，可以了解学生的学习习惯、兴趣爱好和学习动机等个体差异，为个性化教育提供依据。

除了基础数据分析，高校还可以利用情感分析、语义分析等方法，探寻学生对课程、教师和学习环境的情感态度和意见反馈。

这些分析可以帮助学校了解学生对教育服务的满意度和需求，优化教学管理，提高学生的学习效果和满意度。

在学生画像构建的基础上，高校可以将画像应用于教育决策和个性化服务中。

通过对学生画像的分析，学校可以制定针对不同群体学生的教学策略和个性化教育计划，满足学生的不同学习需求和兴趣爱好。

同时，高校还可以通过学生画像了解学生成绩不理想的原因和潜在学业问题，及时采取措施提供帮助和支持。

此外，学生画像还可以用于招生和就业服务。

通过对学生成绩、兴趣爱好和个性特点等的综合分析，可以针对不同学生制定招生策略和选拔标准，提高招生效果。

同时，通过对学生画像的分析，还可以为学生提供个性化的就业指导和推荐服务，帮助他们更好地就业和发展。

基于大数据的高校学生画像系统探究与设计作者：范广慧王威王松李昂来源：《海峡科技与产业》2020年第04期摘要：近年来，我国大数据技术发展迅速，并在很多方面得到应用，数据的价值越来越受到重视。

高校在教学过程中积累了大量的学生数据，该进一步思考，如何让这些数据转变为提高学生水平的宝贵资源。

本文在搭建Hadoop大数据平台基础上，对学生的生活数据、图书借阅数据、成绩数据等在内的多种数据，从多个角度去分析，刻画学生的行为和偏好习惯等，为学生进行画像，有助于学生对自己有一个全面客观的定位，也有助于学生管理部门精确管理和帮助学生，提高学生管理水平。

关键词：大数据;Hadoop;学生画像;数据分析中图分类号：TP311.5 文獻标识码：A随着互联网、大数据和人工智能技术的飞速发展，各行各业积累的数据被看作宝贵的矿藏，可从中挖掘出宝贵的信息资源，高校的学生数据也不例外，学生的各种生活数据（如餐饮、购物、上网时长、宿舍卫生分数等）、图书借阅数据、成绩数据等在内的多种数据，从多个角度去分析，刻画学生的行为和偏好习惯等，为学生进行画像，有助于学生对自己有一个全面客观的定位，也有助于学生管理部门精确管理和帮助学生，提高学生培养水平。

1 基于大数据的学生画像系统设计1.1 学生画像系统功能需求基于大数据的学生画像系统通过网络在Web网页上进行访问，架构分为三层：客户机—服务器—数据库模式，学生通过Web网页登录到自己的系统中，通过辨别每位同学的信息，程序自动从数据库中读取数据并实时通过程序设计生成该学生的各项数据如消费、学习、生活等，并根据该学生的数据生成年度或学期总结报告并且给予建议和意见，例如学生在借阅图书方面非常勤奋，就会对其进行鼓励和激励，若是学生在学业成绩上有多门挂科，就会对其进行学业警示并给予学习建议[1]。

通过本系统希望可以为学生们提供一个集学业统计、信息查询和年终总结等多功能于一体的学生画像系统。

1.2 学生画像系统性能需求1.2.1 海量数据的存储空间需求因为需要满足大量的存储需求和调用分析处理，所以选择使用MySQL数据库对数据进行存储，MySQL是当今市面上比较流行的关系型数据库，用python程序对MySQL进行调用较为方便快捷。

信is 与电ifiChina Computer & Communication信息化獄育2021年第5期基于大数据技术的高职智慧校园学生个人画像建模研究与应用凌宁I 韦攀2(1.南宁职业技术学院，广西南宁530008; 2.广西开放大学，广西南宁530022 )摘 要：高职院校是高等教育的重要组成部分，担负着为社会培养实践应用型人才的重要职责.近年来，随着教育 信息化的不断发展，各种新兴信息技术与高职教育深度融合，高职教育已逐步走向“智慧教育”的新阶段，而智慧校园 正是其发展方向.“智慧校园”的最终目的是服务.笔者拟提出一种将大数据技术应用于智慧校园构建学生个人画像的实现模型：通过感知、采集、提取、处理、整合大学生在校期间的各类原始数据，采用一系列标准和算法建立学生在各 个维度的个人画像，为推动智能化、精准化和个性化服务的特色智慧校园的发展提出思路.关键词：高职院校；智慧校园；大数据技术；个人画像中图分类号：G393 文献标识码：A 文章编号：1003-9767 (2021) 05-250-04Research and Application of Personal Portrait Modeling of Higher VocationalSmart Campus Students Based on Big Data TechnologyLING Ning 1, WEI Pan 2(1. Nanning Vocational and Technical College, Nanning Guangxi 530008, China; 2. Guangxi Open University, Nanning Guangxi530022, China)Abstract ： Higher vocational colleges are an important part of higher education and are responsible for cultivating practicaland practical talents for the society. In recent years, with the continuous development of education informatization, various emerging information technologies have been deeply integrated with higher vocational education. Higher vocational education has gradually moved to a new stage of M smart education", and smart campus is its development direction. The ultimate purpose of "Smart Campus" is to serve. The author intends to propose an implementation model for applying big data technology to smart campuses to build students 5personal portraits: through perception, collection, extraction, processing, and integration of various types of raw data during college students* school days, a series of standards and algorithms are used to establish students 9 profiles. Personal portraits in all dimensionsprovide ideas for the development of a characteristic smart campus that promotes intelligence, precision and personalized services.Keywords ： Vocational colleges; Intelligent campus; Big data technology; Personal profile0引言2018年4月13 H,中华人民共和国教育部印发《教育信息化2.0行动计划》文件，标志着教育信息化2.0时代的 到来。

基于考核数据的学生画像研究1. 引言1.1 研究背景学生画像研究是近年来教育领域的热点话题之一。

随着教育大数据技术的不断发展，教育机构和学校可以通过收集和分析学生的考核数据来更好地了解每个学生的学习情况和特点。

仅仅依靠传统的考试成绩和学科成绩无法全面描绘一个学生的全貌。

基于考核数据的学生画像研究应运而生。

研究背景中，我们可以看到在传统教育评估中，主要依靠标准化考试和学科成绩来评价学生的学业水平。

这种评价方式存在局限性，不能全面展现学生的学习兴趣、学习风格、潜在问题等方面的特点。

而基于考核数据的学生画像研究，可以通过整合多样化的数据类型，如学习日志、在线答题情况、参与课堂互动等信息，构建全面准确的学生画像，从而更好地指导教学和个性化辅导。

通过对学生画像的综合分析，教育机构和学校可以更好地了解每个学生的特点和需求，借助个性化教学模式提高教学效果，为每个学生提供更有针对性的学习支持。

基于考核数据的学生画像研究具有重要的理论和实践意义，对于教育改革和学生发展都具有积极的促进作用。

已经将基于考核数据的学生画像研究的重要性和必要性进行了阐述，为后续的研究内容奠定了良好的基础。

1.2 研究目的研究目的是为了深入了解基于考核数据的学生画像研究的重要性和必要性。

通过对学生的学业表现、学习习惯、兴趣爱好等方面的数据进行分析和建模，可以更全面地了解每个学生的特点和需求。

这有助于学校和教育机构更好地制定个性化教育方案，帮助学生实现自身潜力和目标。

基于考核数据的学生画像研究也可以为教育决策提供科学依据，帮助学校领导和教师更好地调整教学方向和方法，实现教育资源的合理分配和利用。

通过深入研究基于考核数据的学生画像，我们可以更好地了解学生，更好地指导教育教学工作，促进教育质量的提升和教育公平的实现。

1.3 研究意义在当前教育大数据时代，学生画像研究逐渐成为教育领域关注的焦点之一。

基于考核数据的学生画像研究是对学生学习情况、特点和潜力进行全面分析的方法，可以帮助学校和教育机构更好地了解学生，提供个性化的教育服务。

基于可视化学习分析的研究性学习学生画像构建研究一、概述随着教育信息化的深入推进，研究性学习作为培养学生创新能力和实践能力的重要途径，正逐渐成为教育教学改革的热点。

研究性学习强调学生的主动探究和问题解决，重视学生个性化和自主化的学习过程。

在这一过程中，如何准确地把握学生的学习状态、兴趣偏好和学习需求，以提供个性化的学习支持和服务，成为教育工作者和研究者的关注焦点。

学生画像作为一种有效表征学生特征的方法，通过收集和分析学生在学习过程中的行为数据，可以实现对学生的全面理解和精准支持。

可视化学习分析作为教育数据分析的重要手段，通过将复杂的数据以图形化的方式展示，使得教师和学生能够直观地理解学习过程和结果，发现潜在的问题和改进方向。

将可视化学习分析与学生画像构建相结合，不仅能够提升学生画像的准确性和实用性，还能够为研究性学习的教学设计和实施提供科学依据。

本文旨在探讨基于可视化学习分析的研究性学习学生画像构建方法。

我们将综述相关领域的研究进展，包括研究性学习的理论基础、学生画像的构建方法以及可视化学习分析的技术应用。

接着，我们将提出一个结合可视化学习分析的研究性学习学生画像构建框架，并详细阐述该框架的构建过程和方法。

通过实证研究，验证所提框架的有效性和可行性，并探讨其在实际教学中的应用价值和潜在挑战。

1. 研究背景：介绍可视化学习分析在教育领域的应用和发展，以及研究性学习在当前教育中的重要性。

随着信息技术的飞速发展和教育改革的不断深化，可视化学习分析在教育领域的应用和发展日益受到关注。

可视化学习分析通过利用大数据、人工智能等先进技术，将学生在学习过程中的数据转化为直观的图形和图表，从而帮助学生更好地理解知识点，提高学习效率。

这种技术的应用不仅改变了传统的教学方式，更推动了教育领域的创新与发展。

同时，研究性学习在当前教育中的重要性也日益凸显。

研究性学习强调学生的主体性和自主性，鼓励学生通过独立思考、实践操作、团队协作等方式，发现和解决问题，培养学生的创新能力和实践能力。

基于大数据分析的人群画像技术研究随着大数据时代的到来，数据已经成为了企业决策、市场营销、产品开发的重要依据。

其中，通过大数据分析获得人群画像技术已经成为了企业在市场竞争中的重要法宝。

本文将从定义人群画像技术、人群画像技术的应用及人群画像技术的发展趋势三个方面进行探讨。

一、定义人群画像技术人群画像技术，是指通过对大数据的分析，挖掘出人群的消费习惯、生活状态、兴趣爱好、人口分布等重要属性，通过精准细致的刻画，形成一个具有代表性的人群形象。

人群画像技术可以让企业更好地理解目标客户，并从产品研发、市场营销、客户服务等方面全面提高企业运营效率。

二、人群画像技术的应用1. 产品研发通过对人群画像的分析，企业可以更好地把握市场的需求，对产品进行精细化研发，进一步提高产品的市场占有率。

比如，苹果公司就是通过分析用户的消费习惯，将手机产品的屏幕尺寸逐渐扩大，更好地满足用户需求。

2. 市场营销人群画像技术的核心就在于精准地了解目标客户，进而在市场营销中做出精准的决策，更好地满足客户需求。

比如，大众点评网可以通过对用户的消费偏好分析，在用户访问站点时精准推荐各种相关的餐饮、娱乐、旅游等活动信息，增强用户黏性。

3. 客户服务通过人群画像技术，企业可以更好地了解客户需求，对客户进行分类管理，实现对不同人群的个性化服务。

比如，淘宝可以通过分析用户的购物行为，推送给他们更准确的商品，增强用户消费体验及忠诚度。

三、人群画像技术的发展趋势1. 多维度数据分析人群画像技术的核心就在于数据分析，对数据的多维度分析、挖掘和整理，可以让人群画像更加精准、立体，从而更好地帮助企业实现营销目标。

2. 去中心化的数据分析现在的数据分析多依赖于大数据平台进行数据的管理、处理以及分析。

未来，去中心化的数据分析技术将比现在更加普及和成熟。

这样做不仅能够更好地保护用户隐私，还可以加快数据分析的效率，提高数据分析的精准度。

3. 智能化数据分析智能化的数据分析将是未来的发展趋势。

I G I T C W技术 应用Technology Application108DIGITCW2024.031 大数据背景下本科院校学生群体画像 构建与应用的意义一般意义上的学生群体画像指的是通过收集、分类学生的各方面信息掌握学生在性格、喜好、行为等方面的特征，并依据这些特征构建一个完善的学生数据体系。

在大数据技术发达的当下，本科院校学生群体画像就像学校设置的一个“信息库”或“侦查兵”，为学校的日常教学管理提供了坚实的数据支持。

这个“信息库”或“侦查兵”充分利用现代科学技术，多方面、多角度地收集了姓名、性别、民族、出勤、考试成绩、进出校、活动参与、借阅图书、上网行为、心理变化等与学生相关的静态和动态信息，并通过设计好的网络系统对它们进行了整合、提取和分析，形成了特征鲜明的学生群体画像。

通过群体画像中的学生数据，学校管理员可以更方便、快捷地了解和预测学生情况，实现规范、高效、预判的教学管理。

可见，本科院校利用大数据技术构建和应用学生群体画像是很有必要的。

对学校和教师而言，学生群体画像的构建和应用能够提供丰富的学生信息，如学习状态、学习进度、心理状态、日常行为、遵纪守法情况等，而且这些信息是以电子档的形式存储于画像系统中的，能够比较全面、快速、有效地提取出来。

此外，学生群体系统还有预警功能，在预测到学生学业成绩可能不达标时自动发出预警，这就给及时预测、发现问题、减少隐患提供了保障。

可以说，学生群体画像能够给学校和教师提供很多教学依据，让他们可以更加科学合理地对学生展开教育。

例如，根据一些本科院校的画像数据，现在课题项目：山西省高等学校哲学社会科学研究项目，编号为2021zsszsx131，课题名称为基于大数据背景下应用型本科院校学生群体画像分析系统的构建与创新应用研究。

作者简介：潘 琛（1982-），男，汉族，山西清徐人，讲师，硕士研究生，研究方向为大数据。

董国珍（1990-），女，汉族，河北邢台人，助教，硕士研究生，研究方向为思想政治教育、学生管理、社会体育。

大规模在线教育平台的学习者画像建模研究随着互联网的快速发展，大规模在线教育平台的兴起改变了传统教育的面貌。

在线教育平台以其便捷、灵活的学习方式受到了越来越多学习者的青睐。

然而，在这个庞大的学习者群体中，想要了解每个学习者的需求、特点和习惯是一项极具挑战性的任务。

为了更好地提供个性化的学习服务，研究学习者的画像建模成为近年来大规模在线教育平台关注的热点问题。

学习者画像建模是指将学习者的个人信息、学习记录、学习行为等多维度的数据进行整合和分析，通过数据挖掘和机器学习等技术手段，得出学习者的特征和行为模式，进而进行个性化推荐和学习服务。

具体而言，学习者画像建模需要考虑以下几个关键问题：首先，如何收集学习者的数据。

大规模在线教育平台通常拥有庞大的用户群体，因此数据收集是学习者画像建模的基础。

平台可以通过用户注册信息、学习记录、作业提交情况、交互行为等方式收集学习者的数据。

另外，可以考虑引入问卷调查、用户反馈等方式收集学习者的主观信息，丰富学习者画像的内容。

其次，如何处理和分析学习者的数据。

学习者的数据通常是庞大且杂乱的，平台需要借助数据分析和挖掘的技术手段对数据进行清洗、加工和分析。

可以利用机器学习算法对学习者的行为模式、学习偏好等进行建模和预测。

同时，平台可以运用数据挖掘技术挖掘出隐藏在数据背后的规律和知识。

然后，如何识别学习者的特征和需求。

学习者的特征包括但不限于年龄、性别、学习目标、学习习惯等。

平台可以通过聚类分析、关联规则挖掘等技术手段对学习者进行分类和归纳。

例如，根据学习者的兴趣和倾向，将学习者分为不同的群体，并为每个群体设计相应的学习推荐策略。

最后，如何提供个性化的学习服务。

学习者画像的建模目的在于为学习者提供个性化的学习服务。

平台可以基于学习者的特征和需求，推荐适合其学习目标和兴趣的课程、资源和学习路径。

此外，还可以通过为学习者定制学习计划、提供在线答疑和辅导等方式，满足学习者的个性化需求。

分析结构化数据的构成，我们做了如下 清洗工作：通过使用常量替换、均值填充、回 归预测等方法处理如考试成绩、三餐消费等缺 失值、异常值问题；筛选并删除重复数据；利 用分箱技术的箱体均值法处理图书借阅的噪音 数据问题；通过格式转换处理数据编码和日期 表示不一致问题；最后对清洗结果中同一维度 的数据进行归一化和正则化处理，如家庭收入、 学习成绩均处理成 [0,1] 之间的数字。
• 数据库技术 Data Base Technique
基于校园大数据构建大学生画像的技术实现
文/张海华1 郭田友2 张非3
摘
随着高校信息化工作大力推
进， 智 慧 校 园 系 统 和 智 能 终 端 产 要 生了海量数据，如何从这些海量
数据中抽取具有决策价值的信息，
成 为 高 校 值 得 研 究 的 课 题。 本 文
本文将大学生画像描述成“基于以学生 为中心的理念和校园大数据，根据其人口学特 征、学习行为、社交活动、消费行为、思想动 态、兴趣爱好等信息抽象出来并标签化的一系 列学生模型集合。”
1.2 大学生画像之意义
大学生画像对于高校的教学、管理和服 务等方面均有着重要的指导意义和现实价值。
在课程设置方面，分析学生学业画像，
根据大学生在校期间各项活动和数据， 我们可以构建学生基础画像、学业画像、消费 画像、心理画像、思想政治画像、职业画像、 人格画像、评优助困画像、健康画像等一系列 大学生画像集合。
2.2 构建方法
构建大学生画像主要包括数据采集、数 据清洗、用户建模、标签挖掘、画像聚类、可 视化等工作。
数据采集按实时性分为在线采集和离线 采集，其中在线采集包含个人基础数据和使用 智慧校园系统发生的行为数据（如学习、消费、 交流、上网等）。离线采集包括对各类系统交 互日志和网络爬虫数据按照一定的算法规则进 行挖掘收集。

基于考核数据的学生画像研究随着教育大数据的兴起，学生画像成为了教育领域研究的热点之一。

学生画像是通过收集学生的各项数据，包括学习成绩、学习行为、学习习惯等，从而得出学生在学习上的综合表现和特点。

本文将针对基于考核数据的学生画像研究展开讨论，从而更深入地了解学生的学术水平和学习特点，为学校和教育管理部门提供更科学的教学指导和学生管理。

1. 数据来源基于考核数据的学生画像研究主要依赖于学生的学习成绩和考核数据。

一般来说，学生的学习成绩包括了平时考试成绩、期末考试成绩、课堂表现等数据，而考核数据则包括了学生的作业完成情况、考试得分、缺勤情况等。

这些数据都是学校教务管理系统中的重要内容，通过对这些数据的分析和挖掘，可以得到学生在学术上的综合表现和学习特点。

2. 研究方法基于考核数据的学生画像研究一般采用数据分析和挖掘的方法，通过对学生的学习成绩和考核数据进行统计、比较和分析，从中挖掘学生的学习特点和存在的问题。

一般来说，可以采用统计学方法和数据挖掘技术进行分析，得出学生在学习上的表现和问题所在，并为学校和教育管理部门提供决策支持和参考。

3. 学生画像的构建基于考核数据的学生画像主要包括学生的学术水平和学习特点两个方面。

对于学术水平，可以通过学习成绩和考核数据来分析学生在各科目上的表现和成绩情况，从而了解学生的学术水平和学习能力。

还可以通过学习成绩的趋势和变化来分析学生的学业发展情况，了解学生的学习动态和发展趋势。

对于学习特点，可以通过学习行为和学习习惯的数据来分析学生的学习方式和学习特点，了解学生的学习习惯和学习态度，为学校和教育管理部门提供更科学的教学指导和学生管理。

4. 应用与意义基于考核数据的学生画像研究具有重要的应用价值和意义。

可以帮助学校和教育管理部门更加全面地了解学生的学术水平和学习特点，为学校的教学改革和学生管理提供科学依据。

可以帮助学校和教师更好地指导学生的学习，了解学生的学习动态和学习问题，及时采取有效的教学措施和帮助措施。

基于大数据的人群画像分析与应用研究随着互联网的普及和技术的不断发展，大数据时代已经悄然而至。

在这个时代，大数据成为了各个行业的重要资源，因为对海量的数据进行分析，会让我们更加了解人们的需求和行为模式。

这也就催生了基于大数据的人群画像分析与应用研究这门新的领域。

一、人群画像的概念解析人群画像是一个非常关键的概念，它可以帮助企业更好地了解用户的需求和行为，为产品和服务的开发、营销提供指导和支持。

人群画像是一种基于数据挖掘和大数据分析技术的手段，通过对用户的行为、社会属性、兴趣爱好等多方面的数据进行全方位、多维度的分析，来呈现详实、具体的用户画像。

在人群画像的建立中，有一些基础的数据分析工具也是非常重要的，如数据采集、清洗、分析和挖掘等技术。

通过这些技术的应用，我们可以获得更加丰富和精确的用户数据，并且能够将这些数据有机地融合到人群画像的构建之中。

二、大数据技术在人群画像分析中的应用大数据技术是人群画像分析的关键技术之一。

对于传统的基于猜测和阅读用户行为的手段，大数据技术可以通过数据挖掘、机器学习等手段来获取更加全面和准确的用户数据。

通过这些数据的分析和综合，我们能够创建出更加细致、精准的用户画像。

在大数据的分析过程中，我们可以使用各种算法，如决策树和神经网络等模型，来对不同的数据进行处理和分析。

这些算法可以自动处理大量的数据，并通过预测分析等手段来获得更深入的了解。

同时，在分析过程中，数据可视化也是非常重要的一环。

通过图形和表格等形式的数据可视化，我们可以更好地了解数据的本质和特点，并从中获取更多的价值。

三、人群画像的应用人群画像的应用也非常广泛。

除了最基础的用于产品开发、市场推广的应用，人群画像还可以在大数据时代的各个领域中进行应用。

例如，在教育领域中，我们可以利用人群画像来分析学生的学习行为和特点，并据此制订出更加考虑到学生需要和具有针对性的教育方案。

在医疗领域中，人群画像也可以被广泛应用。

通过分析大量患者数据，我们可以为医生提供更加精准的医疗决策支持。

3.2 精准资助
整统一，挖掘出数据背后隐藏的规律。
当前，高校学生资助工作的一般流程为学生提出申
2.3 学生画像
请后提交资料，由班级评议小组、辅导员等人工评议认
对分析处理后的数据进行标签化处理，将学生的学 定资助库名单，存在认定流程单一、精细化不够、缺乏
习、生活、行为、心理等数据转换成一个个特征分类标 后续追踪、主观性较大等问题。如何实现精准资助成为
（1）确定目标群体，构建学生画像。思政公众号是 以线上方式面向学生开展思想政治教育，但目标群体不 应为简单的“高校大学生”这一庞大群体，面向对象广 泛但缺乏针对性。辅导员作为公众号运营者，可进一步 明确目标群体，根据学科类型、学生年龄、专业背景、 生源质量、兴趣爱好、就业目标等属性进行目标群体细 分，以现实为导向，以思政教育为目标，进行群体画像 构建。
文章编号:1007-9416(2023)09-0078-03
大数据视域下基于学生画像分析的精准思政路径探索 *
西安邮电大学 芮喜
在网络文化的影响下，当前高校学生的成长呈现出 个性化、多样化的发展态势，继续依赖传统思想政治教 育，势必影响思政育人的有效性和针对性。随着信息技 术的高速发展，教育过程中沉淀出有关学生基本信息、 学业信息、消费信息、社交行为等海量数据，这也促使 思政工作者可以改变工作思路和方法，利用大数据技术 构建学生画像，及时准确地把握学生的需求和行为轨迹， 为精准思政提供强力支撑。本文将从大数据视域出发， 从学业、资助、就业等方面探索基于学生画像分析的精 准思政研究路径。 1 大数据视域下基于学生画像进行精准思政的可能性 与现实意义
图书借阅信息、社交网络、兴趣爱好等行为数据，还原 其个人属性、学习行为、生活习惯、心理状态等典型特 征，并对其进行标签化处理，通过聚类分析等手段构建 出学生数据模型，即学生画像。

基于数据分析的学生行为画像分析摘要：随着教育信息化的发展，学生行为数据成为了教育领域中重要的资源。

通过对学生行为数据进行分析，可以帮助教育者更好地了解学生，优化教育资源配置，提升教育质量。

本文基于数据分析的方法，探讨了如何对学生行为进行画像分析，以及分析结果在教育决策中的应用。

1. 引言学生行为是学习过程中的一个重要组成部分，它包括了学生的学习活动、参与情况、表现等方面。

通过对学生行为的分析，可以了解学生的学习习惯、学习偏好、学习能力等信息，为教育者提供关键参考。

传统上，教育者通过观察、面谈等方法来了解学生，但是这种方法存在主观性强、难以量化等问题。

随着教育信息化的发展，学生行为数据的采集、存储和处理变得更加容易，数据分析方法成为了研究学生行为的有效手段。

2. 学生行为数据的采集与处理学生行为数据的采集主要依赖于教育信息化系统，包括学生学习平台、在线作业系统、学习管理系统等。

通过这些系统，可以采集到学生的学习活动数据、作业完成情况、参与讨论的次数等信息。

在采集数据的过程中，需要注意保护学生的隐私，确保数据安全和合法性。

采集到的学生行为数据需要进行处理和清洗，以去除噪声和异常值，保证数据的准确性和可靠性。

同时，还需要对数据进行转换和标准化，以便进行后续的分析工作。

3. 学生行为画像的构建学生行为画像是对学生行为的综合描述，旨在揭示学生的特征和规律。

通过学生行为画像，教育者可以更加深入地了解学生，为教学和教育决策提供参考。

学生行为画像的构建主要包括特征选择和特征工程两个步骤。

特征选择需要从所有的学生行为数据中选取出最具代表性和相关性的特征。

这需要结合实际需求和专业知识进行判断和选择。

特征工程则是对选取出的特征进行加工和处理，以便更好地反映学生的特征。

4. 学生行为画像分析方法学生行为画像分析的方法多种多样，可以使用机器学习、数据挖掘等技术。

其中，聚类分析是一种常用的方法。

通过聚类分析，可以将学生划分为不同的群体，进而发现学生群体的共性和差异。

本科 生和研究生要在大学要渡过少则二四年 、多【Ｊ！ｌＪ 夭年的
生实现引 导和个性化 管理 提供数据性 支持 ，凶地 制宜地帮助学生 时闸 ，在此期 问，学生生活 和学 习中的点点滴滴将 产，ｌｉ人 的数
好 的 适 眦 社 会 的需 求 另一 方 面 ，可 以 向 学 生 提 供 接 近 实 时 的 据 。学生 画像 系统结合 大数据 、人工智能 、机 器学 习 、物联 网等
基于大数据 的学 生画像系统设计
摘要 ：本文从大数据入手 ，分析 目前教育信息化在 对学生个体及群 体的个性化识别方 面的问题 基于大数据 的学生画像 系统 ， 充分利用学生的消费 、上 网、图书馆等数据 ，针对不 同需求及适 用性 ，部署深度 学习框 架，构建符合 高校学 生的 学生画像模型
学业牛活 的活动信息 ，帮助学 生了解 自己的学习生活习惯 ，激发 前沿技术 ，利用高校现有 各种信息系统 的数据 ，以大数据 为手段 ，
学 生 的 内骆 力 ，改 进 自身 的行 为 。
对学生的学习能力 、努 力程度 、生活 规律 、经 济状 况 、性格特点
存 在 的 问题
¨ｌｊ１Ｉ我 同高等 教 育体制 的一 个共性 问题就是在教学 过程 中． 是 以 教 师 为主 进 行 教 学 ． 小 同接 受 能 力 、不 同兴 趣 爱 好 的学 生 被 敦 师 授 课 过 程 中被 一 刀切 ．教 师 很 少 会 关 注学 生 的接 受 能 力 、 缺乏激发学生主动思考的能动性 。随着社 会的快速发展 ．社会对 人才的婴求更ＪＪｕ丰富 多样 ，学生 的兴趣 、能 力也千差 万别 ，这样 传统的一视 同仁 的教育教学模式与社会人才需求 的多样性存在 着 矛 盾 ， 日益 凸 显
■文 ／潘晶晶 姚郑 关婕