基于大数据分析的高校学生行为模型的研究

张晓颖，荣竹青，曲 亮

(长春大学 理学院，长春 130022)

作为一种新发展起来的技术，大数据技术在各个行业的应用为我们带来了极大的方便。大数据时代背景下教育领域面临全新的挑战，不仅要求教育工作者能够快速管理好学生的信息，而且还要能从中挖掘出有意义的结论。应用数据分析技术对高校学生行为进行数据分析，用大数据挖掘和分析思想与方法科学地优化学生管理，并通过数据可视化的方法把大数据分析结果呈现出来，为学生校园生活提供更加清晰、详尽的数据服务，为学校的领导、老师、学生提供更加直观的决策及管理依据，是当今高校教育教学管理所面临的重要问题之一。

目前学术界对学生行为的分析和研究方式不尽相同。2012年，黄荣怀等提出智慧校园的五个基本特征和定义,认为智慧校园是数字校园的高端形态,是数字校园发展的理想追求[1]。2014年，胡钦太等在分析了数字校园向智慧校园转型必要性的基础上,引入智慧校园的内涵与特征,详细阐述了当前信息化新技术与智慧校园的技术承载与应用融合的思想[2]。2013年，贺玉珍等以运城学院在校大学生为例,对其消费情况进行了抽样调查,并利用K-means算法对调查结果进行了聚类和分析[3]。2016年，张继燕等以甘肃农业大学在校大学生为研究对象，针对其消费行为应用统计调查分析的方法进行了高校学生消费行为的特征分析用户画像[4]。2017年，刘涵从大数据的角度观察与分析大学生的行为,以大学生在学习环境、生活环境中获得数据为对象，应用价值分析方法研究了大学生信息行为的影响因素[5]。……