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
数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-05-18【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-15在数字化时代,企业的每一次业务优化、每一项技术迭代,都需要回答一个核心问题:这个动作到底能带来多少价值?是提升了用户转化 ...
2026-05-15在数据仓库建设中,事实表与维度表是两大核心组件,二者相互关联、缺一不可,共同构成数据仓库的基础架构。事实表聚焦“发生了什 ...
2026-05-15 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-05-15【核心关键词】互联网、机会、运营、关键词、账户、数字化、后台、客户、成本、网络、数据分析、底层逻辑、市场推广、数据反馈 ...
2026-05-14