關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)可視化；學(xué)生畫像；家庭經(jīng)濟困難學(xué)生；Hadoop

0 引言

信息化時代的到來以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅速發(fā)展，為人們提供了前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。特別是在教育領(lǐng)域，需要更加科學(xué)、精準地了解學(xué)生，優(yōu)化教育支撐，與“三全育人”理念相契合。然而，隨著社會經(jīng)濟差距的不斷擴大，家庭經(jīng)濟困難學(xué)生面臨著較多的教育障礙。為了更好地支持這一群體，需要利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，推動教育平等和社會公正的實現(xiàn)。

傳統(tǒng)的幫扶手段存在許多問題，例如缺乏對學(xué)生個體化需求的關(guān)注，難以準確識別學(xué)生的思想、學(xué)習(xí)、社交和心理情感層面的需求。這些問題導(dǎo)致幫扶措施不夠精準，難以有效解決學(xué)生面臨的困難。為了解決這些問題，本文提出了利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，特別是Ha? doop平臺構(gòu)建學(xué)生畫像的解決方案。Hadoop的優(yōu)勢在于其能夠高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，使人們能夠快速獲取學(xué)生畫像[1]。

本文通過收集和整理家庭經(jīng)濟困難學(xué)生包括家庭經(jīng)濟狀況、思想狀況、學(xué)業(yè)表現(xiàn)、心理情感等多維度的數(shù)據(jù)，利用Hadoop平臺進行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化等，識別學(xué)生在思想、學(xué)習(xí)、社交和心理情感層面的需求，為學(xué)生提供更精準、有效的支持，推動教育平等和社會公正的實現(xiàn)。

1 文獻綜述

畫像技術(shù)是利用圖形化手段將龐大、復(fù)雜的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)化為直觀、易于理解的視覺表達形式。近年來，已在圖書館科學(xué)、旅游學(xué)以及醫(yī)療健康等多個領(lǐng)域展現(xiàn)出廣泛的應(yīng)用價值，促成了眾多深入研究成果的涌現(xiàn)。在圖書館領(lǐng)域，借助讀者畫像的構(gòu)建，優(yōu)化了圖書館的個性化推薦系統(tǒng)，極大地提升了用戶體驗[2]；而在科研社群方面，一種基于相似興趣聚合的科研人員群體畫像構(gòu)建方法應(yīng)運而生，該方法融合關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析和社團檢測技術(shù)，精準識別并整合擁有共同研究興趣的科研人員群體，進而通過可視化手段展現(xiàn)群體畫像[3]。

在高等教育應(yīng)用領(lǐng)域，畫像作為一種前沿應(yīng)用理念，在近十年得到廣泛關(guān)注和應(yīng)用，主要集中在用戶畫像、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、智慧校園等主題，為高等教育提供了重要的指導(dǎo)[4]。IEEE學(xué)習(xí)技術(shù)標(biāo)準委員會所倡導(dǎo)的學(xué)生畫像，即以學(xué)生為核心，綜合考量其個人信息、學(xué)習(xí)進展、能力層級、興趣所在以及已獲成就，依托數(shù)據(jù)分析以及機器學(xué)習(xí)技術(shù)精準構(gòu)建而成。在智慧校園建設(shè)中，高校依托Hadoop大數(shù)據(jù)平臺，全面剖析學(xué)生的生活、學(xué)習(xí)等在內(nèi)的多種數(shù)據(jù)，細致刻畫學(xué)生的行為模式，構(gòu)建個性化學(xué)生畫像[5]。例如，通過社會調(diào)查與因子分析，研究者通過快速聚類，形成大學(xué)生社交網(wǎng)絡(luò)行為的多元群體畫像[6]；K-means++算法則被應(yīng)用于挖掘?qū)W生就業(yè)數(shù)據(jù)，繪制大學(xué)生就業(yè)畫像[7]；而在學(xué)習(xí)伙伴推薦中，則依據(jù)學(xué)習(xí)者特征與平臺數(shù)據(jù)建模，區(qū)分相似與互補學(xué)習(xí)者畫像，促進有效學(xué)習(xí)配對[8]。然而，關(guān)于家庭經(jīng)濟困難學(xué)生畫像的研究尚顯不足。李妍等學(xué)者運用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN） 算法，通過挖掘在校生的消費和學(xué)習(xí)行為，精準刻畫家庭經(jīng)濟困難生特點，建立精準資助模型，為高校資助育人工作提供現(xiàn)代化方案[9]。

Hadoop平臺以其能夠處理海量數(shù)據(jù)，同時具有良好的容錯性和可擴展性，在教育領(lǐng)域的數(shù)據(jù)可視化研究中展現(xiàn)出巨大潛力。在先前的研究中，許多學(xué)者已經(jīng)嘗試利用Hadoop平臺進行教育領(lǐng)域的數(shù)據(jù)可視化研究，如對學(xué)生行為的預(yù)測等[10]。其中一些研究集中在學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)的處理和可視化，利用Hadoop的分布式計算能力，加速對大規(guī)模學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的處理，以提供更準確的學(xué)術(shù)評估。

將可視化畫像與高校學(xué)生教育相結(jié)合已成為部分高校創(chuàng)新教育的重要方式和手段，如用于設(shè)計一種基于大數(shù)據(jù)的高校就業(yè)可視化服務(wù)系統(tǒng)，為學(xué)生就業(yè)指導(dǎo)和規(guī)劃提供參考[11]。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟，各高校智能化校園建設(shè)的逐漸完善，使用技術(shù)手段量化學(xué)生的信息和行為特征，為學(xué)生進行可視化畫像，但針對家庭經(jīng)濟困難學(xué)生的研究相對較少。為家庭經(jīng)濟困難學(xué)生建立畫像，有助于他們獲得全面客觀的定位，也有助于資助管理部門精準教育、管理和幫助學(xué)生。

本文利用Hadoop平臺運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)獲取資助數(shù)據(jù)庫、教務(wù)系統(tǒng)、易班系統(tǒng)、團委系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，包括學(xué)生家庭經(jīng)濟情況、思想、學(xué)習(xí)、心理四個方面的基本特征數(shù)據(jù)。首先，運用K-means聚類算法精準劃分家庭經(jīng)濟困難學(xué)生等級；其次，從思想、學(xué)習(xí)、心理等方面直觀地對家庭經(jīng)濟困難學(xué)生畫像進行繪制和展示；最后，將畫像反饋給教育工作者，以實施針對性的教育，提升大學(xué)生教育的親和力和精準性，促進個體全面發(fā)展。

2 家庭經(jīng)濟困難大學(xué)生畫像構(gòu)建

2.1 畫像構(gòu)建框架

畫像的核心本質(zhì)在于匯聚多元標(biāo)簽以形成綜合表征。為了提升教育工作人員的直觀感知與決策效率，標(biāo)簽的可視化轉(zhuǎn)化顯得尤為重要。這一過程不僅使學(xué)生的特征一目了然，更為個性化的教育方案的制定奠定了堅實的基石。具體而言，畫像的構(gòu)建框架如圖1所示，它由數(shù)據(jù)層、標(biāo)簽層和最終的畫像展示三個精密銜接的部分組成。

2.2 基本信息收集

通過資助系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫獲取家庭經(jīng)濟困難學(xué)生的基本信息，包括家庭收入、教育支出、醫(yī)療費用、債務(wù)情況、突發(fā)因素等家庭經(jīng)濟狀況數(shù)據(jù)；通過學(xué)校教務(wù)系統(tǒng)和易班系統(tǒng)收集考試分數(shù)和平時成績、出勤情況等學(xué)習(xí)情況；通過團委數(shù)據(jù)庫收集學(xué)生的興趣和愛好信息、活動參與、是否有朋友群體等思想表現(xiàn)；通過心理數(shù)據(jù)庫采集學(xué)生的焦慮程度、壓力狀況及情感狀態(tài)等心理健康數(shù)據(jù)。通過這些數(shù)據(jù)的全面收集，可以更好地了解家庭經(jīng)濟困難學(xué)生的多方面需求，為Hadoop 平臺數(shù)據(jù)處理和可視化提供更為詳盡的信息基礎(chǔ)。

2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

為提高數(shù)據(jù)分析的質(zhì)量和效果，降低異常數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)處理和分析的影響，首先要對采集到的大量源數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)準化等預(yù)處理。

2.3.1 源數(shù)據(jù)清洗

運用Hadoop框架中的MapReduce模型對收集到的數(shù)據(jù)進行處理，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。因數(shù)據(jù)出自學(xué)校不同的部門和管理系統(tǒng)，且數(shù)量巨大，源數(shù)據(jù)會出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)以及缺失數(shù)據(jù)等現(xiàn)象。對于缺失的數(shù)據(jù)，使用合適的方法填充缺失值，如均值、中位數(shù)或基于其他相關(guān)數(shù)據(jù)的預(yù)測值。對于異常數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)則采取刪除、替換或者修正的方式。

2.3.2 數(shù)據(jù)標(biāo)準化

為解決數(shù)據(jù)間不同性質(zhì)的問題，將異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)合并存放到一個數(shù)據(jù)庫中，對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準化，確保不同數(shù)據(jù)類型的一致性。

2.4 K-means 聚類算法對家庭經(jīng)濟困難分類

2.4.1 K-means 聚類算法的核心思想和流程

K-means聚類算法的核心思想在于，通過迭代方式將多維數(shù)據(jù)空間中的樣本點有效地劃分為K個獨立且內(nèi)聚性強的簇群，目標(biāo)是使得同一簇內(nèi)的樣本點間相似性最大化，而不同簇之間的樣本點則盡可能保持差異性。首先，從數(shù)據(jù)集中挑選若干點作為初始的聚類簇中心，這些點應(yīng)盡可能代表數(shù)據(jù)的自然分組趨勢。隨后，算法遍歷每個數(shù)據(jù)點，依據(jù)它與各簇聚類中心的距離，將其分配至最近的簇中心所屬的簇中。完成分配之后，算法會基于每個簇內(nèi)所有成員的坐標(biāo)信息，重新計算并更新該簇的簇中心位置，這通常通過計算簇內(nèi)所有點的均值坐標(biāo)來實現(xiàn)。重復(fù)上述步驟，即重新分配數(shù)據(jù)點到最近的簇，隨后根據(jù)新的簇成員重新計算簇中心，直至簇中心的位置趨于穩(wěn)定或達到迭代次數(shù)的上限。最后，檢查聚類結(jié)果，確保分類是有意義的。

2.4.2 K-means 聚類算法的應(yīng)用

根據(jù)學(xué)生家庭收入、教育支出、債務(wù)情況、醫(yī)療情況、突發(fā)情況等數(shù)據(jù)，運用K-means算法將學(xué)生家庭經(jīng)濟狀況進行聚類。按困難程度逐漸降低分為特殊困難、困難、一般困難和不困難四個類別。這一分類有助于教育機構(gòu)更精確地識別學(xué)生的經(jīng)濟狀況，進而提供更為精準和個性化的支持與援助。

2.5 大學(xué)生畫像標(biāo)簽體系

2.5.1 畫像標(biāo)簽體系

畫像標(biāo)簽是通過對用戶信息進行深度提煉和概況后得到的特征標(biāo)志，代表了用戶的特定屬性或行為特征[12]。構(gòu)建大學(xué)生畫像時，可以圍繞大學(xué)生家庭經(jīng)濟狀況、思想動態(tài)、學(xué)習(xí)表現(xiàn)、心理狀態(tài)四個方面設(shè)計標(biāo)簽體系，使大學(xué)生的特征更直觀和易于理解，同時也方便計算機系統(tǒng)進行高效分析和處理。構(gòu)建的大學(xué)生畫像標(biāo)簽體系如圖2所示。

2.5.2 標(biāo)簽層的選取依據(jù)

作為學(xué)生特征的高度集中，標(biāo)簽層是構(gòu)建個性化學(xué)生畫像的基礎(chǔ)。選取家庭經(jīng)濟狀況、思想、學(xué)習(xí)、心理作為家庭經(jīng)濟困難學(xué)生畫像的標(biāo)簽，有以下幾個重要原因：學(xué)生家庭的經(jīng)濟狀況將直接影響學(xué)生的學(xué)習(xí)資源、生活保障和心理狀態(tài)等。因此，了解家庭經(jīng)濟狀況可以幫助識別學(xué)生在經(jīng)濟支持方面的需求；學(xué)生的思想觀念（如價值觀等）能反映其對教育的態(tài)度和追求，對其學(xué)習(xí)效果和心理發(fā)展有重要影響；學(xué)習(xí)成績和學(xué)習(xí)習(xí)慣直接影響學(xué)生的學(xué)業(yè)發(fā)展，通過分析學(xué)習(xí)狀況，可以識別出學(xué)習(xí)上的困難和潛在的幫助需求；心理健康問題普遍存在于經(jīng)濟困難的學(xué)生中，了解學(xué)生的心理狀態(tài)有助于提前識別問題，提供心理支持和干預(yù)。

通過綜合考慮這些標(biāo)簽，教育工作者和資助管理部門可以制定更為個性化的支持計劃，提供多維度的干預(yù)。例如，針對經(jīng)濟壓力大的學(xué)生，提供經(jīng)濟支持的同時，關(guān)注其心理健康和學(xué)習(xí)效率。通過對這些標(biāo)簽的監(jiān)測，可以及早發(fā)現(xiàn)潛在的問題。

2.5.3 標(biāo)簽體系構(gòu)建方法

首先，進行需求調(diào)研，廣泛收集學(xué)生、教師、資助管理人員等相關(guān)利益方對標(biāo)簽系統(tǒng)的具體需求和期望，以確保構(gòu)建的標(biāo)簽體系能滿足實際應(yīng)用需求。接著，運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從龐大的數(shù)據(jù)中提取出關(guān)鍵特征，如通過聚類分析來區(qū)分不同經(jīng)濟背景的學(xué)生群體，進而設(shè)定相應(yīng)的分類標(biāo)簽。然后，根據(jù)提取的特征進行分類與分層，構(gòu)建一個多層次、結(jié)構(gòu)化的標(biāo)簽體系。這種體系可以采用樹狀結(jié)構(gòu)，清晰區(qū)分主標(biāo)簽（如經(jīng)濟分類狀況、學(xué)習(xí)狀況）及其下的子標(biāo)簽（如家庭收入、債務(wù)情況、學(xué)科成績等），以便于管理和使用。

2.5.4 示例標(biāo)簽體系

經(jīng)濟狀況：涵蓋家庭收入水平（高、中、低），并進一步根據(jù)家庭經(jīng)濟狀況按困難程度細分為特殊困難、困難、一般困難和不困難四個層次；學(xué)習(xí)狀況：包括學(xué)業(yè)成績、學(xué)習(xí)表現(xiàn)以及對學(xué)生學(xué)習(xí)態(tài)度的描述（積極或消極）；思想狀況：包括社會熱點關(guān)注點、誠信表現(xiàn)等；心理狀況：包含學(xué)生的心理健康狀態(tài)、興趣愛好及可能的情緒波動（如焦慮、壓力等）。

2.6 數(shù)據(jù)可視化

利用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的工具，如Hive、Pig或Spark SQL，對整理后的數(shù)據(jù)進行分析和統(tǒng)計，生成可視化的圖表和報告。例如，本文可以繪制熱力圖展示不同學(xué)院、專業(yè)中經(jīng)濟困難學(xué)生的分布情況，或者使用柱狀圖對比不同困難等級學(xué)生的課程成績。利用可視化工具創(chuàng)建儀表盤，將學(xué)業(yè)成績、學(xué)習(xí)時間、家庭經(jīng)濟狀況、思想與心理方面的數(shù)據(jù)綜合展示，提供全面的信息。為了提高用戶體驗，考慮添加交互性和動態(tài)性元素，例如在圖表中添加過濾器、下拉菜單等，使用戶能夠根據(jù)需求調(diào)整可視化結(jié)果。最后，將設(shè)計好的可視化結(jié)果輸出為圖像文件、HTML頁面或嵌入報告中，方便分享和進一步分析。通過以上步驟，在Ha? doop平臺上利用強大的分布式計算能力進行數(shù)據(jù)處理和可視化，全面呈現(xiàn)家庭困難學(xué)生的特征，為制定有針對性的支持措施提供重要參考。

3 結(jié)束語

利用Hadoop 平臺構(gòu)建家庭經(jīng)濟困難學(xué)生的思想、學(xué)習(xí)、心理等多維度畫像，有助于全面了解學(xué)生的實際情況。當(dāng)學(xué)生的經(jīng)濟狀況、學(xué)習(xí)成績或心理狀態(tài)出現(xiàn)波動時，可以及早發(fā)現(xiàn)問題，教育工作人員可以及時介入，預(yù)防問題的加劇。同時，學(xué)生的畫像可以幫助高校識別和關(guān)注那些潛在的弱勢學(xué)生，確保他們獲得平等的教育機會，縮小教育資源的差距。為教育政策提供更全面的數(shù)據(jù)支持，幫助決策者更準確地了解教育系統(tǒng)的運作和學(xué)生的需求，更公平地分配教育資源，提高教育的平等性，更好地優(yōu)化教育資源。

本研究的局限性在于家庭經(jīng)濟困難學(xué)生的數(shù)據(jù)可能因地區(qū)差異而缺乏全面性，導(dǎo)致分析結(jié)果無法代表所有弱勢群體；同時，涉及學(xué)生個人信息的數(shù)據(jù)收集與分析面臨隱私和倫理的挑戰(zhàn)，如何在保護隱私的前提下進行研究，仍需關(guān)注。

基于本次研究，本文提出未來研究方向為開展不同地區(qū)和文化背景下的家庭經(jīng)濟困難學(xué)生的研究，以識別影響學(xué)生表現(xiàn)的多樣化因素，設(shè)計更具針對性的教育策略。同時，通過關(guān)注本研究的局限性并合理規(guī)劃未來研究方向，進一步推動對家庭經(jīng)濟困難學(xué)生的支持機制完善，促進教育公平和資源的有效利用。