發布時間：2018-11-28所屬分類：科技論文瀏覽：1次
摘 要： [摘要]目前高校信息化建設初見成效，各類信息管理系統建設較為完善，信息采集較為完整，并且個性化培養和個性化管理已經成為高校育人的新方法、新途徑，如何快速準確掌握學生的各項信息成為工作中的主要難點。本文提出了一種三方參與環境下基于數據挖掘技術
[摘要]目前高校信息化建設初見成效，各類信息管理系統建設較為完善，信息采集較為完整，并且個性化培養和個性化管理已經成為高校育人的新方法、新途徑，如何快速準確掌握學生的各項信息成為工作中的主要難點。本文提出了一種三方參與環境下基于數據挖掘技術的學工輔助系統，可以在一定程度上提高輔導員的工作效率和工作準確度。
[關鍵詞]數據挖掘,輔導員,高校,信息管理系統
1前言
隨著計算機技術的飛速發展，結合國家信息化發展整體戰略，高校信息化建設不斷完善，高校管理向“無紙化”方向邁進[1-2]。目前，國內各大高校里存在的信息系統多種多樣，例如，學工系統、教務管理系統、一卡通管理系統、資助管理系統等。高校建設的各種系統均完成了相應的管理功能，高校中的各級管理者也都適應了使用各類信息化系統開展管理工作，標志著高校信息化基礎建設已經初見成效。
目前，高校各類信息化系統大多是對數據庫中數據的簡單展示，無法展示這些數據背后所能夠代表的意義和結果。例如，高校輔導員想要得知一名學生的所有信息，就需要在所有系統中查詢該生的數據，并人工對數據進行測算或計算，最后將所有系統中的數據結果進行匯總才能完整地表示出一名學生的信息。這使得工作量復雜且龐大，無法有效地幫助高校輔導員解決實際工作中的問題。因此設計一種能夠打通學校各類系統，有效利用各系統中的數據，并將數據結果“可視化”的系統就顯得尤為重要。
本文在高�，F有的各類信息化管理系統場景下，設計出一個三方參與的高校學工輔助系統，該系統可以利用高�，F有數據，對數據進行深度挖掘，并對挖掘結果進行“可視化”展示。一定程度上可以提高輔導員的工作效率和工作準確性。
2學工輔助系統設計
2.1系統應用場景
在高校目前的信息化環境下，輔導員、學工輔助系統和高�，F存的各類信息管理系統分別對應了用戶、中間件和數據提供方，如圖1所示。本系統整合了高�，F存的各類信息系統，可以讓輔導員通過統一的界面對各個信息系統中的數據進行查詢，并對查詢出的數據進行一定的加工，用以展示數據背后所具有的聯系，從而提高輔導員的工作效率和工作精準度。
2.2系統功能設計
系統分為用戶模塊、數據交換模塊、數據處理模塊和數據展示模塊。其中，數據交換模塊為系統的基礎模塊，數據處理模塊為系統的核心模塊，這兩個模塊一起構成了中間件服務。用戶模塊負責對用戶的信息進行維護、查詢和修改。數據交換模塊負責對高校現存的各類信息管理系統中的數據進行預處理。目前，高校的各類信息系統由于建設時間不同、開發人員不同、業務需求不同等因素，各個系統中的數據存儲方式、數據內容也不盡相同。因此在處理數據之前需要將各種系統中的數據盡可能地統一，并且盡可能地將同一名學生的數據進行整合。
數據交換模塊將各個系統中的數據庫作為子模塊，把子模塊中的數據集中調度，形成一套完整的數據庫，實現了學生在校園中所產生數據的統一存儲和統一管理，屏蔽了數據處理時的數據異構問題。數據交換模塊如圖2所示。
圖2中集中數據交換部分負責將異構的數據進行清洗、整理和統一化，并集中存儲在數據庫中;統一數據存儲部分負責將數據調度中心處理好的數據進行存儲，以備數據挖掘模塊調用。高校各類信息系統中的數據產生，從時間維度上來看可分為動態數據和周期數據。
例如，學生每天在校園中通過一卡通隨時隨地進行消費，也可以隨時到圖書館借閱書籍，這類數據即為動態數據，能夠表示學生短時間內的需求;學生每個學期只有一次期末考試，期末考試成績以學期為周期產生，這類數據即為周期數據，能夠表示學生長時間的成長走向。由于數據產生的周期不同，數據挖掘模塊不可能跟隨著學生動態數據的產生而進行計算。
一般情況下，數據挖掘模塊會最小以天為單位進行計算。由于信息量較大，計算時間較長，而在這段時間內也有可能產生動態數據從而影響計算數據時間維度上的一致性，同時為了有效防止數據因不可抗力或其他人為因素造成的丟失，因此使用雙數據庫設計，這兩個數據庫互為備份，而數據挖掘模塊每次僅對一個數據庫進行計算并產生結果，在計算過程中到下次計算之前，另外一個數據庫接管這段時間內的數據存儲需求。
為更好地幫助輔導員準確了解學生，本系統引入“學生畫像”概念來展示學生各方面的信息。數據挖掘模塊負責對統一數據存儲部分所存儲的數據進行計算，通過數據挖掘算法在大量無關數據中挖掘數據潛在的隱性關系[3]，生成標簽數據，并利用標簽數據生成“學生畫像”[4-5]。
其算法流程描述如下：步驟1：根據數據類別對數據進行處理，并生成標簽數據;步驟2：對生成的數據標簽進行關聯分析，生成動態關聯規則;步驟3：對單一學生的所有數據進行分析并與數據庫中已有的標簽數據進行關聯，生成“學生畫像”;步驟4：利用“學生畫像”的標簽數據為學生以后的行為進行預測。數據展示模塊負責將數據挖掘模塊生成的標簽數據與學生的基本信息以圖表的形式進行展示，增加用戶體驗度和信息傳遞量，降低用戶的使用難度，從一定程度上提高工作效率和工作準確度。利用本文設計方案建設的學工輔助系統優勢在于能夠形成統一的數據存儲，屏蔽了不同系統的數據異構性，同時高校內各個信息管理系統無須進行大規模業務調整，并具有一定程度上的容災性。
3學工輔助系統應用分析
3.1貧困生身份鑒別
學生資助是高校輔導員每年的重要工作之一，這項工作的難點是如何準確地判斷貧困學生。目前輔導員判定貧困學生主要依靠三級評定制度來完成，即班級貧困認定小組、專業貧困認定小組和年級貧困認定小組。由于有人工干預，不免會有影響判斷的主觀因素產生，最終會導致認定結果的不科學、不準確。學工輔助系統利用學生的一日消費數據、一周消費數據和一月消費數據對單一學生的消費能力生成用戶畫像，同時對學生所在班級、所在專業、所在學院學生的日、周、月平均消費能力進行計算生成群體畫像。通過單一用戶畫像與群體畫像的匹配，推測學生的貧困級別，從而完成貧困生身份的鑒別工作。
3.2學業警示
學生來學校的主要目的是學習，而大學相比中小學的學習方式有很大的不同。很多學生在大學的環境中，往往由于過于“自由”而喪失學習動力和學習目標，家長對于學生在學校的情況又很難準確知曉，即便是輔導員想要準確了解每名學生的學習情況也很難做到。本系統可利用學生單一科目期末考試成績、學科類別平均成績、總體成績平均績點以及圖書館借閱數據等來生成學生的用戶畫像，同時將班級內同學的單一科目期末考試平均成績、學科類別平均成績、總體成績平均績點和圖書館借閱數據等生成群體畫像，通過對比生成學生學業預警信息。輔導員可以通過學業預警信息及時與學生和家長展開談話和溝通工作，助力學生的成長成才。
3.3心理危機預警
近年來，大學生由于心理問題引發的突發狀況頻頻發生，尤其是自殺傷人事件的發生率呈上升趨勢，給學生本人及其家庭帶來了極大的痛苦，同時給學生、學校和教學秩序造成了不良影響。目前，各高校都已初步形成了自己的心理危機預警體系，學校設置心理咨詢中心，學院設置心理咨詢分站，各個班級設置心理委員，目的就是及時發現可能存在心理危機的學生。
即便是層層防控，還是有遺漏和疏忽的地方，這就需要有一個系統可以從學生的學業成績、家庭經濟情況、學校生活情況、校園社交等方面綜合展示學生的各項狀態，用以輔助發現可能有心理危機的學生。學工輔助系統的應用不僅限于以上三點，同時服務對象也不僅為高校輔導員。由于系統連通學校各信息管理系統，學生也可以用真實數據來預測自己的未來發展和職業規劃。因此，本系統是一個面向全校的開放性系統，允許高校其他管理信息系統接入，通過對不同數據的組合分析，可以讓本系統具有更廣泛、更豐富的使用面和應用場景。
4學工輔助系統建設過程存在的問題
4.1學工輔助系統與其他信息管理系統數據對接問題
學工輔助系統的建設基礎是建立數據交換模塊，建設數據交換模塊的主要困難是如何與高�，F有系統進行對接。高校內信息管理系統大多是不同開發者進行開發的，部分信息管理系統已經運行多年，數據量十分龐大并且運行效率低下，有些系統甚至早已失去官方維護服務。這種情況下建設數據交換模塊需要對高校各個信息管理系統進行深入的了解，并將系統內的核心數據進行提取，對系統進行小規模的二次開發。
4.2數據選擇問題
在打通各個信息系統之后還需考慮數據去留和數據清洗問題。由于學生每天在學校產生的數據是多種多樣的，有些數據具有實際意義，有些數據反而會對系統運行結果產生干擾。例如，利用消費數據進行貧困生身份識別，當貧困生補助發放至學生的一卡通時，學生在某個時間段內的消費能力可能會有提升，這將會對他下一季度的貧困生身份鑒定產生影響。如何對已知數據進行預處理，增加運行結果的可信度也是學工輔助系統建設過程中需要考慮的問題。
4.3業務判定標準問題
在系統建設過程中還需考慮各個業務標準的建設。例如，學生一個學期不通過的課程在2門及以上就要進行學業預警;學生的消費能力低于全校平均水平的三分之二即可認定成為貧困生。每個新業務的增加都要考慮相對應的判定標準，這樣在建設過程中才能夠準確把握系統建設的科學性和準確性。
5結語
數據挖掘是一門較為成熟的學科，并在多個領域內發揮出重要作用。目前，高校的信息化建設已經初見成效，信息采集較為完整，信息數量非常龐大，人工已經無法準確處理每項數據�，F在學生的思想較為開放，個性鮮明，一刀切的管理模式已經不再適應現在的大學校園。個性化培養、個性化管理模式已經進入高校人才培養的視野，在這種情況下，更需要準確把握每一名學生的各項信息，有針對性地開展工作，幫助學生成長成才，這就需要一個全新的系統來輔助決策。本文設計了一種基于數據挖掘的學工輔助系統，利用標簽數據生成“學生畫像”并利用學生畫像來為學生進行一系列信息和行為的預警和預測，為高校輔導員提供了個性化管理和個性化培養的新途徑。
主要參考文獻
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