張雷

【摘要】? ? 本文從研究高校教學(xué)過程中積累的大量學(xué)生成績數(shù)據(jù)出發(fā)，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，完成數(shù)據(jù)抽取、清洗、轉(zhuǎn)換、裝載，構(gòu)建學(xué)生成績數(shù)據(jù)模型，應(yīng)用visdom可視化工具和Python各類機(jī)器學(xué)習(xí)庫，實(shí)現(xiàn)高校學(xué)生成績數(shù)據(jù)可視化分析展現(xiàn)，實(shí)踐表明，成績分析可視化展現(xiàn)可以較為精準(zhǔn)診斷學(xué)生學(xué)習(xí)實(shí)情及學(xué)習(xí)能力優(yōu)劣態(tài)勢，輔助提升學(xué)生綜合管理水平和教學(xué)質(zhì)量，提高學(xué)生綜合競爭力。

【關(guān)鍵詞】? ? 數(shù)據(jù)可視化? ? 教育教學(xué)管理? ? 數(shù)據(jù)分析

Realization of student data visualization analysis? based on visdom tool

Abstract：This article starts with the study of a large number of student performance data accumulated in the teaching process of colleges and universities， uses big data technology to complete data extraction， cleaning， conversion， and loading， builds student performance data models， and uses visdom visualization tools and various Python machine learning libraries to achieve college student pairing Visual analysis and display of score data. Practice has shown that visual analysis can more accurately diagnose the true learning ability and learning situation of students， help improve students' comprehensive management level and teaching quality， and improve students' comprehensive competitiveness.

Keywords： data visualization? ?Education and Teaching Management? ?data analysis

一、研究現(xiàn)狀

隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，高校教育教學(xué)改革持續(xù)推行，多元的教育教學(xué)方法極大地提高了教育教學(xué)工作效能，豐富了教學(xué)管理手段，伴隨著教學(xué)信息化2.0行動方案的落地實(shí)施，以統(tǒng)一身份認(rèn)證平臺為基礎(chǔ)，建立了以學(xué)生為主體的各項(xiàng)信息化服務(wù)生態(tài)，輔助教師進(jìn)行教學(xué)管理。同時，在學(xué)習(xí)生活方面為學(xué)生帶來極大便捷。為了充分利用好學(xué)生大數(shù)據(jù)，高校建立了學(xué)生數(shù)據(jù)中心，部分學(xué)者通過對在教學(xué)系統(tǒng)中學(xué)生的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)標(biāo)簽，構(gòu)建學(xué)生數(shù)據(jù)畫像，可視化展現(xiàn)學(xué)生學(xué)習(xí)方面的特點(diǎn)，為學(xué)生后續(xù)的學(xué)習(xí)提供相應(yīng)的預(yù)測和推薦[1]。借助高校數(shù)據(jù)中心存儲的海量學(xué)生數(shù)據(jù)，通過ETL工具完成學(xué)生端出勤狀況信息、校園一卡通信息、學(xué)生成績信息、學(xué)生第二課堂參與情況等信息數(shù)據(jù)的收集和處理[2]，基于學(xué)校各項(xiàng)管理制度設(shè)計對應(yīng)數(shù)據(jù)分析的規(guī)則庫，并從學(xué)生的所在學(xué)院、班級、個人三個維度對學(xué)生成績、綜合素質(zhì)、考勤、獎懲進(jìn)行分析和可視化展現(xiàn)[3]。通過該綜合可視化展示系統(tǒng)，全方位了解學(xué)生基本學(xué)習(xí)狀況、綜合行為表現(xiàn)，以及排名情況。達(dá)到了對學(xué)生學(xué)業(yè)的精確診斷，并對部分學(xué)生進(jìn)行學(xué)業(yè)預(yù)警，針對性制定管理策略。伴隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”教學(xué)模式的應(yīng)用和推廣，越來越多的高校開展了“線上”教學(xué)課程，以“自主學(xué)習(xí)”為重點(diǎn)的“線上”教學(xué)模式，對學(xué)生學(xué)習(xí)實(shí)情并不能實(shí)時掌控，部分學(xué)者使用基于SC模式[4]進(jìn)行課程反向設(shè)計，綜合評估學(xué)生的學(xué)法、教師教法、課程目標(biāo)等指標(biāo)，通過對布朗姆認(rèn)知模型[5]、3650框架的應(yīng)用[6]，完成對上述指標(biāo)的評估，并對“線上”教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行可視化展現(xiàn)，對課程中出現(xiàn)的問題進(jìn)行針對性的改進(jìn)。為了對高校學(xué)生畢業(yè)就業(yè)情況進(jìn)行分析，使用基礎(chǔ)的統(tǒng)計分析、方差分析辦法，完成對畢業(yè)學(xué)生就業(yè)情況統(tǒng)計和分析[7]，將畢業(yè)學(xué)生就業(yè)方向、薪資待遇、就業(yè)類型、從事專業(yè)等各種影響因素進(jìn)行可視化展現(xiàn)，引導(dǎo)學(xué)生群體進(jìn)行就業(yè)選擇，進(jìn)一步提升畢業(yè)學(xué)生就業(yè)質(zhì)量。

數(shù)據(jù)可視化是一種直接高效的數(shù)據(jù)分析手段，多數(shù)情況以分析學(xué)生成績、學(xué)習(xí)行為為主體，并使用清晰易懂的圖表進(jìn)行展現(xiàn)，突出學(xué)生在校表現(xiàn)及學(xué)習(xí)特點(diǎn)。通過對關(guān)鍵數(shù)據(jù)的圖形化，以可視的狀態(tài)發(fā)現(xiàn)存在的問題，并針對問題完善解決方案，能夠做到精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)、高效排查。其一般實(shí)現(xiàn)的方法是“腳本圖表化”，通過編寫腳本語言完成對數(shù)據(jù)的可視化展現(xiàn)，這種方式工作量小但展示內(nèi)容單一;或者設(shè)計一個數(shù)據(jù)分析可視化展示系統(tǒng)，以數(shù)據(jù)為基本單位進(jìn)行可視化展現(xiàn)，其展示內(nèi)容豐富但工作量較大。因此，基于成熟控件實(shí)現(xiàn)輕量化學(xué)生學(xué)習(xí)情況可視化成為一個最優(yōu)選項(xiàng)，該系統(tǒng)滿足模塊化、智能化設(shè)計潮流，能根據(jù)研究目的不同，進(jìn)行個性化組裝，實(shí)現(xiàn)靈活多變的數(shù)據(jù)可視化伴。伴隨著vIsdom輕量化圖形組件模塊在python語言環(huán)境的廣泛應(yīng)用，完成這一輕量化系統(tǒng)的設(shè)計開發(fā)成為了可能。

二、visdom圖形組件

visdom是由FaceBook公司專門為Pytorch機(jī)器學(xué)習(xí)庫開發(fā)的數(shù)據(jù)可視化軟件，基于web完成可視化呈現(xiàn)，具有顯示界面美觀、操作靈活且簡單易學(xué)。通過在Python語言開發(fā)環(huán)境中導(dǎo)入對應(yīng)版本的visdom工具包，之后在每次使用visdom可視化組件之前，通過執(zhí)行命令（打開本地8097網(wǎng)絡(luò)服務(wù)端口）完成本地化頁面加載，整個操作流程簡潔、本地化網(wǎng)頁端口服務(wù)穩(wěn)定迅捷，其涵蓋主流的各種圖表繪制，并且可以實(shí)時顯示數(shù)據(jù)變化（loss函數(shù)繪制）。

三、學(xué)生數(shù)據(jù)可視化設(shè)計

完成python語言開發(fā)環(huán)境安裝、相關(guān)visdom組件安裝配置之后（本文使用基于Python3.7版本的anaconda開源環(huán)境，配置visdom組件版本為v0.1.8），編寫python腳本語言完成對數(shù)據(jù)中心中學(xué)生數(shù)據(jù)的獲?。ㄐ枰惭b使用cx_Oracle工具包），并進(jìn)一步對數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)處理。

首先，完成相關(guān)類型學(xué)生數(shù)據(jù)的采集和處理，具體包含有學(xué)生專業(yè)名稱、所在班級、學(xué)科成績等信息，其中，學(xué)科成績以班級為區(qū)分，完成班級平均成績的展現(xiàn)，此外，使用St來描述學(xué)生的綜合成績，公式為：

（1）

（2）

其中，Ci表示學(xué)生該門課程成績，mi表示該門課程的學(xué)分績點(diǎn)，T表示學(xué)生所有課程的總學(xué)分績點(diǎn)，根據(jù)課程大綱，課程學(xué)分績點(diǎn)越高，說明該門課程越為重要，我們適當(dāng)加重重要課程（如專業(yè)課、基礎(chǔ)公共課）在學(xué)生個人綜合成績中的占比，更能體現(xiàn)出學(xué)生真實(shí)的學(xué)業(yè)水平。

之后，我們以學(xué)生課程為主要類別，可視化學(xué)生在不同類別課程下的成績表現(xiàn)，分析不同學(xué)生群體的學(xué)習(xí)特點(diǎn)。

四、學(xué)生數(shù)據(jù)可視化分析

實(shí)驗(yàn)選取計算機(jī)學(xué)院2020級，專業(yè)為“計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)”共計4個教學(xué)班126名本科學(xué)生，并對學(xué)生學(xué)號、姓名、班級等信息進(jìn)行脫敏處理，以2020-2021第二學(xué)期的專業(yè)課程、公共課程共計11門課程成績?yōu)橹黧w，統(tǒng)計展現(xiàn)各個班級學(xué)生平均成績、學(xué)生綜合成績，如圖1所示：

圖1展示，平均成績相同的班級，其綜合成績St并不相同，綜合成績St側(cè)重于有較高學(xué)分的課程，間接反應(yīng)出班級整體在基礎(chǔ)及專業(yè)學(xué)習(xí)方面的實(shí)際情況，通過圖1，可以看出班級04在專業(yè)課程（右側(cè)直方圖中橫坐標(biāo)最后4項(xiàng)為專業(yè)課程）方面表現(xiàn)并不理想，其班級平均成績明顯低于其他三個班級，而班級01、班級02在公共課（去除專業(yè)課程，均為該學(xué)期的公共課程）方面表現(xiàn)突出，其班級平均成績較為優(yōu)異。

為了更加深入分析學(xué)生在公共課（課程學(xué)分績點(diǎn)最高的兩門公共課程）以及專業(yè)課程（課程學(xué)分績點(diǎn)最高的兩門專業(yè)課程）上的表現(xiàn)，可視化學(xué)生在相關(guān)課程的數(shù)據(jù)，如圖2、3所示。

通過學(xué)生成績的可視化展現(xiàn)，我們可以得出專業(yè)成績表現(xiàn)最好的班級為“班級02”，其學(xué)生個人成績分布合理，少數(shù)同學(xué)獲得高分（高于95分），并且不存在較低分（低于50分）;公共課程表現(xiàn)最好的班級為“班級03”，同時該班級專業(yè)課程表現(xiàn)總體良好，進(jìn)一說明了班級02、班級03具有較好的理論基礎(chǔ)和專業(yè)技能素養(yǎng);“班級04”其總體學(xué)習(xí)情況并不樂觀，在基礎(chǔ)的公共課程01上存在較多學(xué)生得分很低（低于40分），同時專業(yè)課程存在掛科人數(shù)較多并且分?jǐn)?shù)很低的情況，該班級需要進(jìn)行針對性的課程輔導(dǎo)以及較為嚴(yán)格的日常管理工作，以確保學(xué)生學(xué)業(yè)能夠進(jìn)步。

五、結(jié)束語

本次通過使用visdom組件，完成相關(guān)專業(yè)學(xué)生成績可視化展示工作，直觀反映出相同專業(yè)不同班級學(xué)生總體學(xué)習(xí)情況，以及存在的明顯問題。數(shù)據(jù)可視化可以輔助相關(guān)教育教學(xué)管理人員快速發(fā)現(xiàn)這些問題，進(jìn)一步制定針對性教育管理策略，能夠?qū)Π嗉夁M(jìn)行及時有效的管理，確保學(xué)生學(xué)業(yè)能夠持續(xù)進(jìn)步，提高學(xué)生綜合競爭力。今后，將進(jìn)一步強(qiáng)化visdom可視化組件與ETL工具的結(jié)合使用，通過python各種機(jī)器學(xué)習(xí)庫的應(yīng)用，完成關(guān)于學(xué)生的全量數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)，形成一個輕量化、多功能、全要素的數(shù)據(jù)可視化展示平臺。

參? 考? 文? 獻(xiàn)

[1] 秦爭艷. 基于數(shù)據(jù)可視化的學(xué)生數(shù)據(jù)標(biāo)簽及學(xué)生畫像在教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[J]. 信息記錄材料， 22（2）：3.

[2] 陶紅麗， 張軍， 楊忠明. 基于大數(shù)據(jù)的高校學(xué)生行為分析可視化系統(tǒng)的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[J]. 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)理論研究與實(shí)踐（3）：4.

[3] 范廣慧， 王威， 王松，等. 基于大數(shù)據(jù)的高校學(xué)生畫像系統(tǒng)探究與設(shè)計[J]. 海峽科技與產(chǎn)業(yè)（4）：4.

[4] 李燁， 張勇斌. 基于"以學(xué)生為中心"的"數(shù)據(jù)可視化"SPOC教學(xué)模式初探[J]. 北京印刷學(xué)院學(xué)報， 29（1）：5.

[5] 趙炬明. 聚焦設(shè)計：實(shí)踐與方法（上）——美國"以學(xué)生為中心"的本科教學(xué)改革研究之三[J]. 高等工程教育研究， 2018（2）：29-44.

[6] 高芳. 多元層次大學(xué)課程教學(xué)數(shù)據(jù)的可視分析研究[D]. 中國石油大學(xué)（北京）， 2018.

[7] 林慧君. 高職高專物流管理專業(yè)學(xué)生就業(yè)數(shù)據(jù)可視化分析[J]. 科教導(dǎo)刊（上旬刊）， 2020， No.400（02）：198-202.