基于聚类算法的高职学生行为画像构建研究

在大数据技术迅猛发展的背景下,信息化技术与高职教育的深度融合,催生了海量的教育数据。本研究以智慧校园中各信息系统的数据为基础,探索一种融合大数据技术与K-means聚类算法的应用策略,旨在构建智慧校园环境下的高职学生画像标签体系。通过对学生在校期间的原始数据进行数据处理,包括数据采集、清洗、集成等步骤,提取学习行为、消费记录、社交互动、实习就业、兴趣偏好等多个维度的标签,构建学生个人画像模型。基于该模型,以可视化的方式展示学生画像,为高校教育管理人员提供了一个全面认识学生、精准预测学生行为和需求、实现个性化服务的有效工具。