朱 锦 龙

(亳州学院电子与信息工程系， 安徽 亳州 236800)

2008年，在《Nature》杂志首次出现了“大数据(Big Data)”这一概念[1]。大数据一般指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是在新处理模式下才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产[2]。随着高校教育信息化的不断发展，校园一卡通管理系统、教务管理系统、学工系统、图书管理系统、校园WiFi、智能楼宇等系统的广泛应用，智慧校园平台累积了大量学生校园行为日常数据。这些日常数据就构成了高校学生行为大数据，这些数据基本能够客观、真实地反映学生校园生活状况。我们可以利用智慧平台累积的大数据，充分挖掘发挥数据在学生管理和行为预警中的价值，通过大学生综合行为画像，分析学生的行为习惯和特点，从而更好地了解和引导学生。

1 大学生综合行为画像构建

行为画像是真实用户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上的目标人的模型[3]。运用数据挖掘技术进行模型计算和标签化处理，用数据对大学生进行综合行为画像，可以多维度准确展现大学生的真实生活动态。授课教师借助画像信息可以改进教学方式、进行学习指导；辅导员借助画像信息可以及时进行行为预警和干预，改变管理手段和管理水平；学生本人也可以及时约束自己，改善学习方法，纠正不良生活、作息习惯。大学生综合行为画像可以概括为，基于校园大数据将学生行为信息标签化[4]。……