基于大数据的高职院校学生职业素养评价系统构建研究

高职院校学生职业素养评价内容涉及范围广泛，数据异构、来源多元。依据学生职业素养评价指标体系，以Hadoop平台为基础，利用flume+Kafka等大数据技术无缝对接学校各个业务系统并预留人工导入数据接口，构造hive数据仓库解决数据异构问题，打造采集、处理、存储、展示为一体的学生职业素养评价系统，形成评价结果报表和学生“画像”，为引导学生职业规划和个性化发展提供参考。     

智慧旅游微信小程序的设计与实现

针对旅游资源空间分散、旅游类App智能化水平低等问题,融入旅游智能算法设计新颖的出游方式,推出了智慧旅游微信小程序平台。该平台可为用户提供智能化、趣味化、沉浸式的旅游体验。该项目采用Spring Boot+MyBatis+MySQL构建系统架构;采用数据爬虫技术采集景点数据;结合平台和商业旅游数据分析,构建用户旅游画像模型;采用TextRank算法处理景点评价词汇,提取景点热度关键词和权重值并经Echarts图展示,形成“词云景”;采用PTGui软件拼接碎片化图片制作景点虚拟现实（Virtual Reality,VR）全景图,并使用wxPano插件加载景点VR实景。项目实现了红色游、文化游、自驾游、词云景、VR实景、随心游以及旅游画像等功能。     

融合大数据技术与深度学习的学生画像系统设计

学生画像系统是学校信息管理迈向现代化的重要标志,在应用过程中存在每秒响应次数过低的问题。因此,文章设计一种融合大数据技术与深度学习的学生画像系统,改善上述缺陷。采取去停用词的处理方式,确定数据集权重,利用大数据技术采集异构源数据,基于深度学习构建学生画像标签维度模型,制定数据上报协议,按照信息提取的时间粒度以及标签展示方式,架构系统预警提醒功能。测试结果:设计的学生画像系统与另外两种学生画像系统的每秒并发次数均值分别为611.53次、497.33次、492.52次,说明此次设计的学生画像系统在结合大数据技术与深度学习后,负载平衡效果更佳。     

基于大数据的高校学生在线学习画像研究

以四川省某高校的网络教学平台为研究对象,对该平台的学生在线学习数据进行学习行为画像。采用python、dycharts、图表秀,对不同任务点(视频)学习情况下学生章节测验平均分、不同作业平均分下学生的章节测验平均分、不同网络测评成绩下学生网络学习状况进行了画像。画像结果能直观看出任课老师对于课程设置的情况、学生学习的各项基本情况、各学院对于学生学习管理的长处和短处,从而更有针对性地进行改善和提高。     

基于职本高校开展第二课堂教育体系构建研究——以山西工程科技职业大学信息工程学院为例

山西工程科技职业大学信息工程学院第二课堂活动体系主要包括内容体系、评价体系及保障体系等三个层面,包括对学生得分评价和对活动效果评价两方面。本文重点围绕评价体系中的评价标准、评价内容、评价措施、评价系统等进行探讨,以国家职业教育改革实施方案的要求为依据,切实指导第二课堂活动的开展,为职业本科技术技能型人才培养提供保障。     

学生画像技术在教学中的研究实践与应用

"学生画像"技术起源于电商领域的用户画像技术,指通过记录学生各种在校活动的数据,对其进行分析并将信息抽象成标签的过程.文章详细说明了通过数据采集、数据预处理、数据分析、聚类建模来完成学生个体和集体画像的技术实现过程;描述了将学生画像结果应用于教学后,对教师快速识别后进学生,督促其养成良好的学习习惯,制定个性化的帮扶措施,改进教学设计等都有较大的帮助.     

基于学生行为大数据的社交网络分析及应用

本文创新地利用疫情期间大学生进出校门的门禁记录,根据刷身份证时间,挖掘出每位同学的频繁同行人,从而构建出全校学生的社交网络图,并对社交网络图进行中心度和PageRank分析,根据学生行为数据构造学情知识图谱。再结合学生的基本信息(年龄、性别、专业、二级学院、所在校区、籍贯),期末考试成绩信息等,发现学生社交情况和学习情况具有较强相关性。除了学生个人画像,还通过对群体(班级、专业)的行为数据进行统计分析,得到群体画像。利用学生社交网络及学生画像、群体画像,帮助学校、班级对学生行为异常进行预判和评估,提升教学和管理水平,予以学生心理关怀。     

基于大数据的高职学生学习行为及效果分析

大数据技术的迅猛发展正在影响社会的各个领域,其在教育中的应用已取得了很大的进展。在教育大数据深入发展的背景下,基于蓝墨云班课平台中的高职学生学习行为日志数据,对学生的资源浏览情况、参与活动情况、作业测试成绩等相关的数据进行收集、预处理和展示。在此基础上,采用大数据学习分析得到了学生学习行为与学习效果的关系,以期为教育教学工作者提供教学内容组织、构建教学模式的依据。     

基于Python的学生综合成绩分析程序设计

学生成绩是体现学生学习能力水平的重要数据之一。如何从各学期、各科目的大量学生成绩中快速准确读取分析学生的综合能力,成为学校各项工作的重要数据支持。通过使用Python语言提供的库,设计了一个读取学生指定科目成绩,并处理读取到的成绩,最终以雷达图展示的程序,为学校能够更加准确评价学生,选拔技能人才,因材施教,提供了直观的数据依据。     

面向多主体的大学课程成绩相关性可视探索与分析

深入分析学生成绩及其影响因素对于优化大学课程安排和提升教学质量具有重要意义.由于学生成绩数据涉及多个相互关联的分析主体,具有多元多属性和时序相关等特征,传统的分析工具和展示手段功能有限,难以有效探索影响课程成绩的多种关联因素,对异常现象也难以做出深入分析和解释.为此,文中根据成绩数据的特点设计了多视图协同交互的学生成绩可视分析系统——SPVAS.首先通过支持多维属性集成展示的矩阵热力图揭示学生成绩在年级和学期上的时序分布,其次为展示学生成绩中的多元统计特征以及相关联的课程和教师等主体特征,对平行坐标的交互展示能力进行扩充,最后为揭示课程成绩的影响因素以及课程间的相关性,设计弧长链接图与平行坐标和节点链接树相结合的创新布局,并应用多视图交叉筛选和动态关联等交互技术,实现从课程、学生和教师任意主体角度出发的交叉分析与连贯推理.为了验证原型系统的有效性和实用性,利用真实课程数据进行了案例研究,并邀请了相关的专业人员对本系统进行了试用与评价.     

浅析英语第二课堂活动与艺术专业的结合——以山东艺术学院各专业学生为例

在艺术院校开展英语第二课堂活动既必要、可行,又非常便利。采用合理的方式把活动的内容与学生的艺术专业技能结合起来,能在提高学生英语实际运用能力的同时,促进艺术院校的课堂英语教学。英语第二课堂活动的顺利开展,除了学生的积极参与,还需要学校、教师等的支持、帮助和指导。     

基于粒计算的多粒度用户画像

现有的用户画像分析模型使用单一模型单一粒度的学习方式处理异构多源的原始数据,限制分析模型的性能,无法完整展示多层次、多角度的用户画像特征.针对该问题,基于粒计算思想,文中提出多粒度用户画像分析模型.首先,构建数据的多粒度表示结构,粒化原始数据.再根据数据粒度结构,提出基于集成学习的粒度提升算法,用于融合低粒层的数据信息以得到高粒层的数据表示.最后,在多个粒层数据表示上进行用户画像分析,展示一个较全面的用户画像.实验表明,相比单一粒度的用户画像,多粒度的用户画像更全面、立体和丰富     

智慧校园中基于大数据的学生课程推荐系统设计

为应对日益复杂的学习环境和多样化的学科要求,文章设计了基于大数据的学生课程推荐系统。该系统包括服务层、推荐算法层和画像构建层。其中,服务层包括课程推荐结果可视化、课程画像可视化、在线教育平台;推荐算法层采用基于画像的方法,全面考虑学生个性和学科特性;画像构建层通过多源数据分析构建学生和课程画像。另外,为提升推荐准确性,文章提出了基于余弦相似度的改进理论,引入权重调整、特征衰减和动态相似度计算等。     

“知行学堂”智慧学分系统的设计与研发

随着社会的进步和发展,高校人才培养模式改革不断推进,加强第二课堂成绩管理,能够全方位、多角度反映大学生在校的发展情况。本文围绕学生职业素养课,有效利用计算机科学信息技术,设计并实现“知行学堂”智慧学分系统,分为管理员端、教师端和学生端,包括用户管理、学生管理、教师管理、系部管理、班级管理、指标管理、活动管理、事件管理、统计分析和社团管理等多种功能,对于建立健全学生综合评价体系、全面考核学生的综合素质具有重要意义。     

基于大数据技术的大学生学习画像构建

在信息社会,各行各业的管理控制转变为以数据、信息为中心.在高等教育领域,高校重视学生信息数据库的建设,通过学生浏览信息的关键词、种类分布和浏览主题等多个维度构建学生画像向量空间模型.本文使用大数据技术构建学生学习画像基础模型框架,研究学生学习画像在个性化学习、问题预警及辅助学校决策等方面的应用,为高校提升学生培养质量提...     

基于多源数据的高校学生画像智能构建系统与应用

用户画像成为通过数据分析深度挖掘数据价值的重要工具,被广泛应用于不同领域。在教育领域,基于跨领域多源数据的学生画像研究和动态智能构建学生画像模型研究相对较少。提出的用户画像智能构建系统整体架构包括多源数据源、数据采集模块、多源数据处理模块、智能构建模块和画像应用模块。通过线上数据采集单元和线下数据采集单元自动采集高校学生多源数据,再对采集数据进行智能处理,进一步设计学生多层次标签库和使用贝叶斯定理创建多源数据智能构建模型,实现用户画像智能构建,最终形成不同领域有用的多层学生画像信息。实践表明,该系统提高了用户画像构建可靠性和时效性,具有较高的应用价值。     

基于第二课堂的计算机基础课程的实践教学研究

计算机基础课程的实践教学作为计算机教学的重要环节,对学生实践能力与创新能力的培养起着非常关键的作用。如何提高实践教学的质量,加强学生实践能力的培养,提高其综合素质,对该课程实践教学的改革是非常必要的。开展第二课堂的建设是提高实践教学水平的有效解决途径。从教学内容、活动内容、课堂实施三个方面对第二课堂在学院的开展情况进行介绍,展示了基于第二课堂的计算机基础课程的实践教学改革的研究成果。     

人工智能背景下基于学生画像的个性化学习研究

本文在人工智能背景下,以学生画像为基础,探讨了个性化学习研究的相关问题和方法。首先,分析人工智能领域催生个性化学习的新范式,包括学生画像支持的精准多层的个性化学习。其次,介绍了学生画像在个性化学习中智慧建构的一般过程,包括数据获取、数据处理、标签建构、可视化呈现等。最后,对基于学生画像个性化学习的应用进行了分阶段的研究,以期为基于学生画像的个性化学习研究与实践提供一定的参考。     

大数据环境下多模态融合的大学生异常行为预警

针对“校园大数据”累积的海量数据呈现出离散性、稀疏性等问题,如何从基数大、活动广、个性强的校园学生群体中检测出潜在的、有异常行为的学生,已成为学生异常行为分析亟需解决的问题.本文提出了一种大数据环境下基于多模态融合的大学生异常行为预警方法 (early warning method for abnormal behavior of college students based on multi-modal fusion in big data environment, EWMAB).首先,针对学生行为画像的表征不够丰富,行为标签存在时效性、动态性等问题,建立一种基于多模态特征深度学习的跨模态学生行为画像模型;其次,针对学生异常行为预测、预警的时效性和后置性问题,在学生行为画像和学生行为分类预测基础上,提出了一种基于多模态融合的学生异常行为预警方法,通过长短期记忆神经网络(long and short term memory networks, LSTM),结合学生行为多指标数据和文本信息来解决学生异常行为预警问题;最后,本文通过应用实例验证模型以学生学习成绩异常预警为例,与其他预警算法...     

在课堂开展智能机器人活动的实践探索

目前,有关中小学生智能机器人的比赛层出不穷,当大家在为比赛所获得的成绩欣喜之余,是否思考过我们开展的机器人活动除了是第二课堂的教育性、科技性、趣味性活动以及比赛获奖外,还能给学生带来什么更为实质的意义？经过对“机器人活动与学生综合素质的提高”的探索研究,我们发现,中学信息技术与智能机器人综合实践活动对学生的综合素质的提高有突破性的帮助。