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基于学生画像的项目式学习评价指标体系研究

电化教育研究 2021年第3期42卷 89-95页

作者：余明华张治祝智庭上海师范大学教育技术系上海200234 上海市电化教育馆上海200086 华东师范大学开放教育学院上海200062

项目式学习是当前教育领域关注的热点,而如何在线开展学习评价是项目式学习研究的难题。构建学生能力画像有助于解决这一难题,而从哪些维度采集哪些行为数据支持能力画像建模,是构建画像的关键。因此,有必要研制项目式学习评价指标体系... 详细信息

项目式学习是当前教育领域关注的热点,而如何在线开展学习评价是项目式学习研究的难题。构建学生能力画像有助于解决这一难题,而从哪些维度采集哪些行为数据支持能力画像建模,是构建画像的关键。因此,有必要研制项目式学习评价指标体系指导数据的采集。文章采用表现性评价方法,分析了项目式学习的评价内容和表现性任务,提出了项目式学习行为框架,并结合学生问题解决能力在不同行为维度的外在表现设计了观测指标。采用问卷调查法验证和修正了指标体系,最终形成5个维度20个观测指标。对指标体系的应用场景进行了阐述,并以研究性学习学生画像构建为例,介绍了指标体系的具体应用,以期为相关人员提供实践参考。

关键词：学生画像项目式学习评价指标体系画像构建

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基于学生画像的高校精准思政研究

江苏高教 2023年第9期 110-113页

作者：董烨东南大学计算机科学与工程学院南京211189

进入新时代,提高高校思想政治教育的精准性和针对性是适应时代变化和教育对象新特征的必然要求,文章借助大数据学生画像技术探索高校精准思政实现路径,形成高校思政工作新模式。基于基础数据资源整合进行需求分析和标签设计,构建学生画... 详细信息

进入新时代,提高高校思想政治教育的精准性和针对性是适应时代变化和教育对象新特征的必然要求,文章借助大数据学生画像技术探索高校精准思政实现路径,形成高校思政工作新模式。基于基础数据资源整合进行需求分析和标签设计,构建学生画像模型,以问题检测为切入口精准识别学生需求,精准开展思政教育工作,并对育人效果进行动态反馈。及时评估调节,帮助思政工作者把握育人时机,提升思政教育实效,实现全过程动态监管和实时预警。基于学生画像开展精准思政工作时,需要加强高校数据资源建设,提高思政教育大数据集成程度,同时还需加强学生画像技术伦理监管,遵守大数据道德观念。基于学生画像技术构建的高校精准思政工作可以实现以生为本,因材施教,对思政工作提质增效具有重要意义。

关键词：大数据学生画像精准思政

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面向学习成功的非认知能力学生画像可视化

现代教育技术 2021年第12期31卷 94-102页

作者：张紫徽林子涵廖会心杨玉辉刘艳浙江大学信息技术中心浙江杭州310027 浙江大学智慧教学应用技术实验室浙江杭州310027 浙江大学国际教育学院浙江杭州310027

当前的教学评测普遍关注学生的认知能力,而忽视了非认知能力对学习成功的影响。为此,文章通过在学习数据中挖掘学生的非认知能力特征,将恒毅力、自制力、投入度、后设认知自我调整力、自我感知度、学习动机等六大非认知能力作为预测学... 详细信息

当前的教学评测普遍关注学生的认知能力,而忽视了非认知能力对学习成功的影响。为此,文章通过在学习数据中挖掘学生的非认知能力特征,将恒毅力、自制力、投入度、后设认知自我调整力、自我感知度、学习动机等六大非认知能力作为预测学习成功的指标,并根据学习数据构建学生画像。文章以"学在浙大"在线学习平台的"汉语"课程为例来评测学生的非认知能力,通过设计非认知能力的27个二级指标,采用主成分分析法、K-means分群算法和六点雷达图,可视化呈现了四类学生画像。学生画像不仅呈现了各学生群体的能力特性,还挖掘出了跨群体间的共性问题,有助于教师进行教学干预以提升学生的学习成功率。

关键词：学习成功非认知能力学生画像学习数据

融合多源数据的高校教育精准扶贫学生画像研究

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教育理论与实践 2023年第33期43卷 7-11页

作者：任培花王丽珍徐贤哲山西大同大学计算机与网络工程学院山西大同大学教师发展中心山西大同037009

伴随数智时代的到来,高校教育精准扶贫工作逐步向智能化、精准化、个性化方向发展。融合多源数据的高校教育精准扶贫学生画像由贫困生经济画像和“五育”画像两部分构成,前者能够系统呈现贫困生家庭经济、特殊群体、消费因素等,为贫困... 详细信息

伴随数智时代的到来,高校教育精准扶贫工作逐步向智能化、精准化、个性化方向发展。融合多源数据的高校教育精准扶贫学生画像由贫困生经济画像和“五育”画像两部分构成,前者能够系统呈现贫困生家庭经济、特殊群体、消费因素等,为贫困生认定审核、施助主体精准资助工作开展提供便利;后者基于“五育”要求,能够为高校各育人主体推送个性化育人方案、实施全面育人提供全面支持。运用学生画像推动三全育人系统工程需要以学生画像提升全员协同助人育人的能力,以画像构建精准的全程助人育人闭环,以画像拓展全方位助人育人的深度和宽度。

关键词：高校教育精准扶贫学生画像贫困生教育数据

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面向学生画像的偏好知识获取研究

河南师范大学学报（自然科学版） 2020年第6期48卷 19-24页

作者：王晓东江培超李梦莹郝明丽胡富珍河南师范大学计算机与信息工程学院教学资源与教育质量评估大数据河南省工程实验室河南新乡453007

针对信息过载导致学生不能有效获取偏好知识的问题,提出一种面向学生画像的偏好知识获取方法.利用学生浏览知识内容,通过学生关键词、主题分布两个维度,构建学生画像向量空间模型.据此,计算学生与知识之间的相似度,获取直接偏好知识.利... 详细信息

针对信息过载导致学生不能有效获取偏好知识的问题,提出一种面向学生画像的偏好知识获取方法.利用学生浏览知识内容,通过学生关键词、主题分布两个维度,构建学生画像向量空间模型.据此,计算学生与知识之间的相似度,获取直接偏好知识.利用学生浏览知识内容进行聚类分析,根据学生学习行为设计算法,获取间接偏好知识.以实际运行系统中提取的学生学习行为信息为实验数据,进行实验分析,结果表明,获取的偏好知识能更好地刻画学生画像.

关键词：学生画像偏好知识学习行为

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智慧校园学生画像方法研究

现代电子技术 2018年第12期41卷 161-163,167页

作者：李光耀宋文广谢艳晴长江大学湖北荆州434023

市面上加强家庭学校沟通的APP都有一定的局限性,并不能满足学生的个性化需求。通过对学生画像在大数据平台上实现的架构体系、Hadoop平台相关技术以及Hive数据仓库的研究,分析从智慧校园海量数据中提取标签,生成学生画像的实现原理,研... 详细信息

市面上加强家庭学校沟通的APP都有一定的局限性,并不能满足学生的个性化需求。通过对学生画像在大数据平台上实现的架构体系、Hadoop平台相关技术以及Hive数据仓库的研究,分析从智慧校园海量数据中提取标签,生成学生画像的实现原理,研制一套适合给学生"画像"的标签体系。优选三层数据仓库,清洗、提炼、聚类的流程方式,优化学生标签的类别和内容,完善给学生打标签的规则,实现在智慧校园中学生画像的构建。通过研究学生画像,更有利于教师、家长了解学生,为学生量身定做其培养方案,助其早日成才。

关键词：大数据平台智慧校园学生画像标签体系 Hadoop 数据仓库

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高校学生画像系统的设计与实现

高校学生画像系统的设计与实现

作者：杨浩北京邮电大学

学位级别：硕士

高校学生的学习与生活自主性较强,因此学生较易受到周围环境与信息的影响出现学习、生活习惯与情绪上的问题。所以,学生成绩波动和心理障碍情况在高校中比较常见。随着高校信息化建设的推进,学生的各维度数据均已通过系统存储。因此,利... 详细信息

高校学生的学习与生活自主性较强,因此学生较易受到周围环境与信息的影响出现学习、生活习惯与情绪上的问题。所以,学生成绩波动和心理障碍情况在高校中比较常见。随着高校信息化建设的推进,学生的各维度数据均已通过系统存储。因此,利用学生的海量数据提取出学生学习、生活与心理方面的特性,构建清晰的学生画像,将能够提高学生管理的效率和针对性,实现学生问题的及早预警。本文基于学生画像相关理论与技术调研,设计并实现了高校学生画像系统。根据设计的学生数据模型,本文获取了 10022名学生的学习、消费、论坛数据,并根据数据模型和系统需求构建了学生画像标签体系。根据系统的功能需求和标签体系,本文使用模拟退火算法优化的模糊C均值算法对学生的学习和消费水平进行分析,使用文本分析算法分析学生的兴趣爱好、关注话题和情绪指数,选择SVM算法对学生的挂科情况进行预测,选择Apriori算法预测学生具有挂科风险的科目,选择C4.5决策树算法对学生生活、学习以及情绪异常进行分析,对学生的学籍异动情况进行预警。同时本文从模糊C均值算法的距离度量函数、初始聚类中心确定、模糊指数确定、聚类数目确定,模拟退火算法的扰动函数等多个方面对算法进行了优化。经过系统的验证和测试,优化后的模糊C均值算法的聚类效果显著提高,挂科预警的准确率达到83%,用于学生挂科科目预警的关联规则最高置信度为73%,学籍异动预警的准确率为85%,召回率达到100%。系统的功能与性能满足系统需求,标签展示形象直观,用户体验良好。

关键词：学生画像数据挖掘模拟退火算法标签体系学籍预警

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基于在线作业行为的学生画像构建与应用研究

基于在线作业行为的学生画像构建与应用研究

作者：程歌星华东师范大学

学位级别：硕士

十九大五中全会提出,国家要迈向高质量发展阶段,对教育领域提出了建设高质量教育体系的要求。作业作为提升教育质量的关键环节,起着不可忽视的作用。随着教育信息化的发展,作业经历了纸质化-半无纸化-无纸化的发展,在线作业与智慧作业... 详细信息

十九大五中全会提出,国家要迈向高质量发展阶段,对教育领域提出了建设高质量教育体系的要求。作业作为提升教育质量的关键环节,起着不可忽视的作用。随着教育信息化的发展,作业经历了纸质化-半无纸化-无纸化的发展,在线作业与智慧作业形式已成为当前作业场景的重要应用方式。同时,中共中央、国务院印发了《深化新时代教育评价改革总体方案》,强调要“创新评价工具,利用人工智能、大数据等现代信息技术,探索开展学生各年级学习情况全过程纵向评价”。在深化教育评价改革这一时代大背景下,利用现代信息技术推动作业的优化创新是一项值得关注的研究课题。对此,画像技术作为一项基于数据挖掘的用户特征描述技术,越来越趋于精确化。教育领域中,已有研究证明学习者画像在学习表现与效果评价方面发挥重要作用。本研究将学习者画像应用于在线作业场景,以在线作业系统日志中存储的大量作业行为数据为研究对象,借助画像技术进行基于在线作业行为的画像构建与应用。在系统梳理相关研究与文献的基础上,阐述了本研究的重要概念与理论基础,归纳当前研究现状与发展,为本研究的深入开展奠定基础。在画像构建阶段,首先,从理论模型和现实经验角度出发,深入分析已有作业模型和成熟作业量表,并与一线教师访谈,提取画像模型的“初始维度集”,在此基础上采用两轮德尔菲法,最终确定画像的主要维度。然后,依据在线作业数据,选取并筛选各维度下的指标特征。最后,生成基于基本特征、行为特征（作业参与、作业努力、作业习惯）、结果特征的画像模型。在画像应用阶段,首先,依据画像应用流程,确定画像目标,并进行数据清洗与处理。然后,从基本特征、行为特征和结果特征三个主要维度对学生整体的表现进行分析与可视化。接着,基于随机森林回归算法进行重要指标特征的选择,并将选择的重要指标特征作为主要聚类特征,采用K-means聚类算法识别出三类不同行为表现的学生群体,分别是“高投入高效率积极型”、“高参与低效率拖延型”、“低参与低效率拖延型”。在此基础上,采用线性逐步回归探索影响不同学生群体成绩的重要指标特征。最后,基于画像分析结果输出三类学生群体画像,包括群体特征和针对指导意见两部分。为了验证基于在线作业行为的学生画像应用效果,本研究分别邀请学习分析领域研究者和一线教师进行访谈。本研究的创新点在于:（1）基于作业行为分析特定场景,结合理论与实际构建学生画像模型,丰富了学习分析应用场景;（2）多角度出发分析并可视化学生作业表现,为学生作业评价提供多元化的新视角;（3）以大数据为基础,借助机器学习算法识别不同类型的学生群体,为实现个性化作业与服务提供了参考。本研究基于大数据视角解决教育中的实际问题,为有效评价作业与个性化支持服务提供科学的依据与有效的方法。

关键词：在线作业作业分析作业表现学生画像评价个性化服务

基于学生画像的个性化推荐和学生团队匹配的研究

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基于学生画像的个性化推荐和学生团队匹配的研究

作者：吴松林辽宁大学

学位级别：硕士

随着高等教育的快速发展以及社会对人才需求的不断增加,创新创业教育已经逐渐成为当前高等教育的一项研究热点。随着创新创业教育的不断发展,个性化推荐在创新创业教育中越来越受到重视;与此同时,学科竞赛作为创新创业教育的一种重要表... 详细信息

随着高等教育的快速发展以及社会对人才需求的不断增加,创新创业教育已经逐渐成为当前高等教育的一项研究热点。随着创新创业教育的不断发展,个性化推荐在创新创业教育中越来越受到重视;与此同时,学科竞赛作为创新创业教育的一种重要表现形式,其规模日益壮大,且大多数竞赛都要求多个学生组成团队,团队组建的需求日益渐增。因此,在推行创新创业教育的过程中,如何通过各项数据对学生进行画像,进而更好地服务学生,开展更深入的学习推荐和学科竞赛团队匹配等相关研究成为当前亟需解决的一个问题。本文主要通过搭建校园大数据平台,采集和分析学生的理论学习和实践学习等多项数据来构建学生画像,并在此基础上进行个性化试题推荐和学科竞赛团队匹配,具体研究内容如下:首先,研究和构建基于校园大数据平台的学生画像。通过对校园内现有系统的分析,结合创新创业环境下学生的行为特性,开发一系列基于IPv6（Internet Protocol Version 6）的软件系统以丰富学生数据,从而建立校园大数据平台。通过对校园大数据平台所收集的数据进行处理、分析和建模,建立学生画像。然后,研究和实现基于学生画像的个性化试题推荐。针对学生学习状态难以评判的问题,本文基于学生画像提出了一种模糊认知诊断模型从而对学生的学习状态属性做出合理判断;通过学生的学习状态,结合试题对学生学习状态的要求情况,对学生的试题作答情况做出预测;同时基于效用理论,设计基于效用的试题推荐方法,向学生推荐其作答效用高的试题。实验结果表明,本文所提出的F-DINA（Fuzzy-Deterministic-Input,Noise-And）方法相较于传统的DINA（Deterministic-Input,Noise-And）方法和DINO（Deterministic-Input,Noise-Or）方法在试题作答情况的预测结果上拥有更低的均方根误差和平均绝对误差;在推荐系统方面,F-DINA方法相较于DINA方法和DINO方法拥有更高的精确度、召回率和F1值,同时F-DINA方法推荐试题的平均效用也高于DINA方法和DINO方法,能够有效提高学生作答试题的收益。最后,研究和实现基于学生画像的学科竞赛团队匹配。针对当前学科竞赛学生组队难、不合理的现状,本文基于学生画像提出了一种学科竞赛的团队匹配模型。该模型通过对学生和竞赛进行建模,运用效用理论将竞赛团队的效用作为整体收益,通过智能算法实现对学生团队的效用最大化,从而能使得团队和学生获得更高的收益。实验结果表明,本文所提出的CTB（Competition team build）方法相较于传统情况下的团队匹配方法无论是在仿真环境中还是真实环境下都拥有着更好的性能表现,在提高学生和团队整体效用和能力水平的同时,还能缩小学生和团队间的个体差异,避免传统方法中的两极分化的情况。

关键词：创新创业教育学生画像个性化推荐认知诊断学科竞赛团队匹配