京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
校园大数据告诉你!学霸是如何炼成的
近日,国内大数据领域领军专家、电子科技大学周涛教授与有着近十年学工部长教育经验的吕红胤研究员,花费了近大半年的时间,联合研发出一套“大数据”系统——“学生画像”。
该系统利用校园一卡通追踪学生行为轨迹,通过对学生吃饭、打水、出行、消费行为记录,“算”出每名学生的学习、生活状态。更厉害的是,通过对学生日常学习状态的追踪,该系统还会对学生的期末成绩乃至大学四年后的就业情况作出预警~
注:系统用排名均值来计量学生成绩的优异。排名均值=学生在所在专业的年级排名/本专业的总人数,排名均值越接近0,代表该学生的成绩越好。
学霸是如何炼成的?
学霸出门时间通常比较固定
研究人员分析了近半年的宿舍门禁、吃饭、进出图书馆等刷卡记录,发现成绩较好的学生作息时间比成绩差的更规律。
例如,某专业排名第3的小雪,几乎每天固定在8点、12点、14点三个时间点出门,留在宿舍的总时长低于专业平均水平。而该专业成绩排名第61的小石每天进出宿舍的时间很随机,而且通常每次外出的时长不超过2小时,“宅指数”明显高于专业平均水平。
此外,研究人员还发现,9点前出现在食堂吃早餐的同学,成绩也相对更好。
学霸最爱在晚上10-11点洗澡
上图中,横轴代表了时间点,竖轴则代表了在当前的时间点下,学生的洗澡概率。电子科大的澡堂是全天开放的,但研究团队发现,晚上10——11点,学习好的学生与学习差的学生洗澡概率出现了较大的差异。简言之,集中在晚上10到11点之间洗澡的学生成绩更优异。
不管是出门时间还是洗澡时间,抑或是相对固定的早餐时间,都是学生作息规律的具体体现。研究人员发现,较有规律的学生群体,除了成绩上的优势外,考研成功率以及出国留学获得奖学金的概率均高于一般学生。这也从侧面印证了生活的规律性对于成绩有正面影响的结论。
学霸爱泡图书馆和自习室
在样本量足够庞大的情况下,学生在一定时期内的行为追踪确实可以反映他的学习和生活状态。比如,如果一个学生的打卡记录显示,他长期在教学楼的饮水机上打水,那一定程度上就说明了,教学楼是他的长期活动地点。
“学生画像”的研究团队,通过大数据分析,发现了出入图书馆次数多少与学习成绩的好坏存在着一定的相关性,即:出入图书馆次数比较多的学生,成绩要优于出入图书馆次数比较少的学生。同一个学生,随着他出入图书馆次数的增多或减少,他的成绩排名在上下浮动。如图↓↓
这样的相关性,同样适用于学校的教学楼↓↓(注:在教室打水代表该学生出现在了教学楼~)
现实中,每个人都会受到种种环境的影响。无疑,处于校园之中,身边人的学习状态,自然也会影响到学生自身的成绩好坏。
研究团队发现,如果一个大学生,他身边的朋友成绩比较好,那他自身的成绩也相对较好!
想要成为一枚学霸?先找个学霸好友吧~
期末会不会挂科?算一下吧
在这项研究中,研究团队专门设计出了一系列辅助学生更好完成大学学业的功能模块——“挂科预警”。
想知道你学期末会不会挂科?那就算一算喽!
挂科率=努力程度 + 学习基础;
努力程度依据:教学楼打水频率+进出图书馆的时间与次数;
学习基础:用已考科目成绩、已考与将考科目之间的关联性算出;
一旦你的挂科率触碰到了预警红线,那系统便会自动为负责你学习的辅导员推送预警信息!
“前方高能预警,您的挂科率有偏高趋势,请好好学习~”自从有了“挂科预警”系统,妈妈再也不用担心我挂科了~
四年后,你会成为失业大军中的一员吗?
如今,就业形势一年比一年紧张。作为学生,你在担心毕业即失业?作为高校的管理者,你会困惑于如何帮助学生突破重围吗?嗯,好消息来了!
“学生画像”研究团队通过大量的数据分析,研究得出了一个学生的毕业去向与他在校期间的生活规律有着一定的关联性。
电子科技大学教育大数据研究所副所长、原微软亚洲研究院的连德富教授在接受中国青年报(ID:zqbcyol)采访时表示,通过对比往届毕业生的毕业去向,他们发现,就业困难学生群体身上确实存在某些相似的行为特征。比如,与其他同学相比,就业困难学生在校期间的生活普遍不太规律。此外,就业困难学生在图书馆的借阅书目也更偏向于悬疑科幻小说以及与游戏相关的书籍。
近年来,越来越多的大学生毕业后选择创业。麦可思研究院研究发现,包括本科毕业生和高职专院校毕业生在内的中国大学生毕业后选择自主创业的比例基本呈逐年上升的趋势:2007年1.2%,2008年1%,2009年1.2%,2010年1.5%,2011年1.6%,2012年2%,2013年2.3%,2014年2.9%。
在连德富教授看来,大学里的创业一族也有“大数据”特点。偏好创业的学生跑市区的频率要高于普通学生。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12