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
CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09