原创《智慧校园学生画像方法》：本论文主要论述了画像论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
摘 要： 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*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
中图分类号： TN911.73?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）12?0161?03
Abstract： The APPs that increase communications between families and schools have some limitations and cannot satisfy the individual requirements of students. Therefore, a label system suitable for student profiling is developed by means of studying the architecture system of student profile implementation on the big data platform, the related technologies of Hadoop platform, and Hive data warehouse, and analyzing the implementation principle of extracting labels from massive data of smart campus to generate student profiles. The three?layer data warehouse and the flow pattern of cleaning, refining and clustering are preferentially selected to optimize the category and content of student labels, improve the rules of labeling the students, and realize the construction of student profiles in smart campus. The research of student profiles is conducive for teachers and parents to understand students, tailor the training program for students, and help students succeed at an early stage.
Keywords： big data platform; smart campus; student profile; label system; Hadoop; data warehouse
随着信息技术和网络的迅速发展,教育的信息化成为衡量一个国家和地区教育发展水平的重要标志.智慧校园推进了以学校为主体的教育信息化进程,已是教育信息化的重要组成部分.智慧校园是将师生、设备环境、资源以及社会因素,通过“互联网+”整合成一种独特的校园系统,以物联网技术为基础,信息的相关性为核心,通过多平台的信息传递提供及时的双向交流平台,形成智能学校[1].而且市面上已有不少加强家庭学校沟通的APP,但这类APP都有一定的局限性,并不能满足学生的个性化需求.
基于大数据技术,通过整理搜集学生在网上的浏览、点击、留言、评论等碎片化的行为轨迹,研究学生言行,这些学生的言行轨迹直接或间接反映了用户的性格、习惯、态度等信息.把这些碎片式的学生信息整理后存储在数据库中,能被企业用来抽象出学生的信息全貌,这就是用户画像[2].用户画像的主要工作就是标签化,使用高度精炼,语意突出的短文本来为用户打标签.在大数据和个性化技术的背景下,将用户画像应用在智慧校园中,将使人们曾希望却难以实现的因材施教有了实现的可能.
1 智慧校园学生画像设计
1.1 学生画像的数据分析
首先将学生数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类[3].学生画像模型根据提供的数据来准确、全面、规范、合理的描绘出学生信息及各种属性,并且能够根据所描绘出的学生信息对学生进行分群,学生群的内部可以体现学生的相似性,各个学生群间则能够体现出不同的差异性.静态数据主要包括学生基本属性、成绩、爱好特长等数据.这类信息,通过简单建模预测,再进行数据清洗,根据自定义的规则统计分析生成相应的标签.动态数据为学生不断变化的行为数据,主要包括学生或家长在APP上进行的一些操作行为,如浏览、评论、下载等.这类数据需要经过数据清洗,文本特征提取,建模分析,生成相应的标签[4].
1.2 学生画像的标签体系构成
学生画像目的是使家长、老师能够对学生画像有个清晰明确的认识,为后续的学生推荐和精准教育、个性化培养提供更好的服务.学生画像由学生标签体系[5]构成,因此设计统计方法和统计指标,使标签和学生群体信息更加贴近显得尤为重要.学生标签体系的建立,需要一定程度上人工的总结和概括,结合数据和学生生活信息,有目的有概括性的总结,完善标签体系的基本构成,使标签体系满足制度规范.
画像论文参考资料：
结论：智慧校园学生画像方法为关于对写作画像论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文各作了一幅画像论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
