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基于考核數據的學生畫像研究

2020-02-17 11:49楊睿江佳玲楊曉雨遲騁陳錚
學周刊 2020年5期
關鍵詞:用戶畫像數據挖掘

楊睿 江佳玲 楊曉雨 遲騁 陳錚

摘 要:學生畫像這一概念源于電子商務領域的用戶畫像,基于考核數據的學生畫像在教育教學領域有著積極的意義。通過歸類考核數據,分析考核類型屬性及學生性格屬性可以得到三類參數。應用數據挖掘技術確定三類參數間的關系,即可得到基于考核數據的學生畫像。

關鍵詞:考核數據;用戶畫像;學生畫像;數據挖掘

中圖分類號:G64 文獻標識碼:A

文章編號:1673-9132(2020)05-0006-01

DOI:10.16657/j.cnki.issn1673-9132.2020.05.002

一、研究意義與現狀

(一)研究意義

學生畫像這一概念源于電子商務領域的用戶畫像。用戶畫像又稱用戶角色,作為一種勾畫目標用戶,是關聯用戶訴求與設計方向的有效工具,如今已經在各個領域得到廣泛的應用。

學生普遍存在自控能力較弱、學習方法不夠科學、對自身學習狀況認識不足,以及學習動機不夠端正等問題。若以學生學習活動過程中相關的數據為基礎構建學生畫像,并以此模型為依據摸索教育教學改革方向,探索新的教育教學模式,必將使社會主義教育事業(yè)得到更好的發(fā)展。

(二)研究現狀

京東、阿里巴巴等電子商務巨頭主要將用戶畫像技術應用于廣告、推薦、搜索等方面,致力于信息統(tǒng)計和數據挖掘,為網商經營者提供了一場電商大數據的盛宴,商家從中獲得了重要的營銷參考。但也應該看到,我國關于用戶畫像的研究工作起步較晚,主要研究成果只是與其間接關聯,較少有研究者將用戶畫像技術作為主題進行探究。目前,用戶畫像在教育領域的應用,即構建針對學生的畫像,還未受到研究者的充分重視。

二、考核數據及學生性格屬性分析

(一)考核數據搜集歸類

學習是學生的主要日?;顒?,所以考核數據不僅能夠展現學生的學業(yè)水平,還能夠揭示學生在很多方面的特點屬性。這里所提到的考核數據并不是只包括傳統(tǒng)意義上的考試成績、完成作業(yè)和考勤情況。隨著教學理念和科技手段的持續(xù)發(fā)展,很多關于學生學習表現的數據都會在不知不覺間被各種平臺所記錄、整理。例如,網絡自主學習平臺可以高效地記錄學生在自主學習過程中的表現情況。這些數據都能夠體現出學生的學習狀態(tài)和學習效果,應該被歸于考核數據范疇。

(二)學生性格屬性分析

當前,由于受復雜的社會環(huán)境、國內外多元文化的影響,學生的性格及思想觀念呈現多面性,甚至矛盾性。學生的這些性格屬性恰恰是構建學生畫像所必需的“磚瓦”,需要進行深入的分析。

利用考核數據來建立學生畫像需要在分析學生性格屬性時緊貼學習行為,從學習活動中找尋學生的性格特點。具體來說,學生在學習過程中表現出來的性格屬性,包括執(zhí)行力、耐受力、創(chuàng)造力、承壓力和積極性等,分別對應不同學習活動中的具體表現。

(三)考核數據與學生屬性關系建立

隨著技術迅速發(fā)展,學生考核數據的搜集獲取工作變得越來越高效,同時也帶來了數據量過大、數據間關系過度復雜等負面影響。若要將考核數據與學生性格屬性聯系起來,必須找到一個“橋梁”,以實現基于考核數據構建學生畫像這一目標。這一中間量便是考核數據屬性,具體包括考核類型所具有的基礎理論類、理論推導類、理論計算類、實踐應用分析類、實踐應用設計類及實踐問題分析類等屬性。

三、學生畫像的構建

歸類考核數據可以得到若干考核數據的類型Xi∈[X1,…,Xa],分析學生性格特點可得到若干學生屬性Zj∈[Z1,…,Zc],再通過考核數據屬性Yk∈[Y1,…,Yb],將兩者聯系起來。

三種數據關聯圖

根據各組參數間關系對搜集所得考核數據進行分析計算,分別求出Xi到Yk,Yk到Zj的系數矩陣,據此可建立基于其考核數據的多維學生畫像。

四、結語

以考核數據為基礎構建的學生畫像可以為教育工作者以及其他服務于學生的領域提供有力支持。利用數據挖掘、機器學習等前沿技術,全面分析考核數據的類型和屬性,以及學生性格屬性,確定三類參數間的系數矩陣,即可得到學生畫像模型。

參考文獻:

[1]李佳慧.基于大數據的電子商務用戶畫像構建研究[J].電子商務,2019(1).

[2]董哲瑾.一種用戶成長性畫像的建模方法[J].山東大學學報(理學版),2019(3).

[責任編輯 李愛莉]

作者簡介:楊睿(1981.7— ),男,漢族,遼寧沈陽人,副教授,研究方向:混合教學模式研究,機器學習。

基金項目:本文系2019年校級重點項目《基于大數據的計算機專業(yè)應用型人才培養(yǎng)考核方式模型研究》(項目編號:201910166102)的沈陽師范大學大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃成果;2019年沈陽師范大學大學生科研基金項目《基于考核數據的大學生畫像研究》成果。

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