智能精准教研背景下教师群体画像实践研究

教师教育的发展是教育现代化的重要组成部分。基于精细化数据管理和科学决策的精准教研为教师专业发展提供了新的手段。该研究以教师群体画像技术为核心,通过构建群体画像框架,并以央馆智能研修平台所提供的数据为基础,聚焦于数学学科中“好课”的关键特征,并构建了教师群体画像标签体系。此外,通过对不同教师群体的职级、学科和学校等三维特征的分组,从常模分析、特征分析以及差异分析的角度揭示了教师群体的特征和课堂模式。研究表明,群体画像不仅有助于制定教师个性化成长方案,还能促进跨学科和跨校区的协同创新、推动数据驱动的教育决策,实现教育质量的持续改进和动态评估。

公共图书馆低龄老年读者群体画像与阅读促进研究

依据老年读者阅读行为影响因素构建涵盖老年读者基本信息、阅读偏好、图书馆能力、图书馆体验等4个一类标签和20个二类标签的老年读者群体画像标签体系,运用成对比较矩阵计算二类标签权重,通过问卷调查、实地访谈、读者数据分析等方法获取标签特征频度数据并计算出二类标签特征权重,生成老年读者群体画像。对画像进行可视化与频度化描述,并从理念、资源、服务、空间、设施设备、活动、环境等方面提出图书馆促进低龄老年读者阅读服务的建议。

大数据背景下本科院校学生群体画像构建与应用分析

近年来,大数据技术越来越成熟,本科院校普遍利用它来辅助教学,因此,以大数据技术为支撑的学生群体画像出现在了大众的视野中。一些学校通过构建数字模型、设计数字系统和建立预警机制建构了比较健全的学生群体画像,收集、存储、整合、分析学生的相关数据,形成了标签化的学生画像,并将其应用到了思想政治教育、就业指导等人才培养方面,不仅简化了学校及教师的学生教育、管理工作,还提高了学生的自律自勉能力。

群体画像视域下“00后”大学生思政教育精准供给研究

思想政治教育是立德树人任务落实的重要支撑,是高校德育教育的“灵魂工程”,将直接影响学生的成长成才质量。而准确把握青年学生精神需求的主要特征与多重困境,精准引导精神需求,提升思想认识与精神境界,是思想政治教育的重要任务。本文通过对“00后”大学生群体画像的分析,提炼“00后”大学生的群体特点,构建精准的思政教育路径的理论框架。

精准帮扶视角下高校就业困难学生的群体画像与帮扶路径研究

在当前就业市场竞争激烈的背景下,就业困难学生在知识技能、社会经验、心理素质等方面存在明显短板,缺乏个性化的就业指导和长期的职业规划支持。基于此,论述了高校就业困难学生群体画像与帮扶工作现状,创新了高校就业帮扶工作模式,并提出了高校贫困学生就业帮扶路径,以期为高校就业困难学生提供精准和有效的支持,优化高校就业帮扶机制,提高就业困难学生的就业质量。

基于高职生群体画像的思政育人探析——以部分江西省高职院校为例

高职院校要精准做好思政育人工作,需要掌握当代高职生学习、成长的各类基础数据,对学生群体精准画像。调研发现,高职生群体的主要特征包括:线下交际少,网络表达欲强;思政课的学习效果不佳,受网络负面影响较大;月均消费较高,借贷消费趋势明显;社会实践机会少,竞赛参与度较低。因此,高职院校应优化思政教育、加强网络阵地建设、强化就业指导,不断推进思政育人工作。

基于VALS2的电商直播用户群体画像构建研究

文章利用构建用户画像的方法,对观看电商直播的用户群体特征进行描述,帮助电商直播平台进行相关服务改进。首先,借鉴VALS2模型构建了电商直播用户群体画像的指标体系;其次,经问卷调查收集数据,结合因子分析、聚类分析和判别分析等方法进行实证研究;最后,利用Python中的Wordcloud2模块工具对用户画像的特征进行可视化呈现。电商直播用户群体画像类型分为综合需求型、社交联络型、体验感知型三类,可以为电商直播平台提供有力的支持,助力其实现更精准的营销、更优化的用户体验和更高效的资源分配。

高校精准网络思政养“优圈”破“劣圈”路径研究——基于学生群体画像视角

高校运用学生群体画像技术助力精准网络思想政治教育,是实现育人目标的有效举措。当代大学生被不同圈层包围着,对高校网络思政教育工作造成了巨大挑战,运用学生群体画像对特殊群体和不同圈层的特征进行科学分析,针对性定制适合的教育内容,借助高校网络宣传平台有效传播,会是养“优圈”破“劣圈”的有效途径。

基于大数据群体画像的个性化学习环境构建的研究

个性化学习环境是网络学习环境的高端形态,是信息化教学时代学习者对网络学习环境的新需求,也是未来教育发展的方向。研究构建了一种结合学生线上学习大数据采集、大数据预处理、语义化标签提取、群体画像挖掘等相关技术于一体的学习者群体画像挖掘路径,深度挖掘学习者画像与学习资源间的隐性关联,实现个性化学习环境构建与用户的精准匹配,达到对学生进行个性化的指导,提升学习效果的目的。

基于K-means聚类分析的农产品消费群体画像构建及精准营销策略研究

在当今大数据时代,数据挖掘技术能够构建消费群体特征画像,实现农产品的精准营销。为了更好地实现农产品在大数据时代的精准营销,通过获取百度AI Studio上面的客户个性分析项目数据,进行了数据清洗、数据分析、K-means聚类分析以及客户分群与信息挖掘,构建了农产品消费客户画像。结果表明,基于K-means聚类分析技术可以借助智能算法认识客户,从而进行准确地定义目标客户、定义核心产品以及定义营销模式,通过新媒体途径实现对客户的精准营销,使产品有效对接客户需求,让企业借助时代红利实现快速增长。

基于K-means算法的高校编级生群体画像研究

笔者聚焦于高校编级生群体学业问题,以江苏省某本科高校编级生信息为源数据,从学习力、学习行为、学习成绩3方面构建编级生个体画像,采用K-means算法构建编级生群体画像,并提出加强文科专业职业规划教育和数学物理类课程教学的建议。实验结果表明,编级生群体可分为4个子类,主要编级原因是学习(学业)态度差和数学物理类课程学习困难,其中文科生编级主因为学习(学业)态度差。

基于学生群体画像分析的高校精准思政研究

利用大数据技术对学生群体画像进行分析,并精准落实思想政治教育,是高校实现育人目标的有效举措。当代大学生的群体画像呈现诸多特点,包括个性特点鲜明,对灌输式教育认可度低;沉迷网络媒体,易受到不良思想的影响;竞争意识强烈,理想远大亦客观务实等。为此,基于学生群体画像分析了高校精准思政教育的可行性,并提出了聚焦学生群体画像核心特征、完善学生群体画像分析技术、构建学生群体画像数据共享、营造学生群体画像制度环境等教育策略。

基于“S-O-R”框架的政务短视频持续使用群体画像模型构建

[研究目的]政务短视频持续使用研究可助力政府在新媒体时代扩大政务宣传,强化正反馈管理机制,探索政务短视频持续使用用户画像的群体特征及使用行为规律,以发挥媒介优势吸纳更多用户参与使用。[研究方法]基于学习理论的刺激反应分析框架(“S-O-R”),选择扎根理论访谈数据提取接纳群体的持续使用影响因素、有机体信任、群体行为和群体属性等维度的群体画像标签。[研究结论]所构建的政务短视频持续使用群体用户画像模型,厘清了持续使用群体画像各主范畴场域内部逻辑机理,分析群体用户信任和持续使用行为,为各级政府吸纳潜在群体用户提供经验建议。

新时代高校大学生群体画像与思政教育融合创新研究

党的二十大以来,以立德树人为中心的新时代高校思政工作对思政对象的精准性、思政内容的针对性、思政行为的规律性、思政评价的全面性都提出了更高的要求。高校思政工作者常常面临精准识别学生、精准服务学生、精准预测学生、精准评价学生的困惑,正是大数据的技术优势,能够响应精准需求,提供精准服务,促进精准施策的精准思政工作模式逐渐受到高校思政工作者的重视,高校思政工作中的大学生画像方法也具有越来越高的研究价值,并逐渐成为研究热点。基于这些研究背景,本课题从大学生画像入手,总结大学生画像特点,探索大数据技术与高校思政精准工作深入融合的实践路径。

考虑相似兴趣的科研人员群体画像构建方法

[目的/意义]《在科学家座谈会上的讲话》指出要对创新体系进行优化组合,加强科技力量统筹。当前我国科研人员总量稳居世界第一,对这一群体进行全面、客观、准确地了解是依靠新型举国体制攻关卡脖子技术、推进有组织的科研、实现科研力量统筹管理的重要基础,科研人员群体画像是实现此目标的有效途径之一。[方法/过程]首先,明确科研人员群体画像的概念,并根据科研信息的数据类型设计标签体系。其次,依据"角色法"等理论基础,提出考虑相似兴趣的科研人员群体画像构建方法,即通过关键词共现和社团划分得到具有相似研究兴趣的科研人员群体。最后,再对群体进行多角度的描述和呈现。[结果/结论]以某大学的学院为例,群体画像能够直观有效地描述科研兴趣群体并具有实践意义。[局限]词主题分析还需人工参与,词网络划分不能兼顾规模和效果。

电商直播平台行为用户群体画像研究——以蘑菇街直播为例

为电商直播平台更精细运营提供建议。以蘑菇街电商直播间动作用户作为研究对象,通过爬虫程序,获取直播间截图、分享、加购物车、加关注、弹幕、时间等和动作用户个人主页的粉丝数、关注数、种草力数、身高、体重等,提出并使用二次聚类的群体画像方法。结论表明该平台存在9类典型群体,对聚类中心点对比,识别各群体特征,提出精准运营策略和建议。

基于手机信令数据的城市居民非通勤出行群体画像——以苏州市为例

构建考虑多维特征的城市居民非通勤出行群体画像概念模型,提出一种按序结合相关系数矩阵与二阶聚类的方法,以进行非通勤出行群体画像。利用苏州市手机信令数据,基于非通勤出行时空规律和社会属性将城市居民出行者进行群体划分,并结合城市居民非通勤出行群体画像概念模型对不同类型非通勤出行群体进行多维度解析。结果显示:(1)城市居民出行者可划分为:活跃-波动-工作日主导型群体、非活跃-稳定-均衡型群体。(2)不同类型非通勤出行群体画像在多维特征上存在显著差异。(3)根据群体画像标签关联分析,除显性关联外,群体画像不同标签间存在隐性关联。

基于用户个人及群体画像相结合的图书个性化推荐应用研究

[目的/意义]为解决图书馆长久以来"藏与用"之间的矛盾,为读者提供个性化图书推荐等精准服务。[方法/过程]利用用户画像方法和技术,构建读者的个人画像与群体画像,并综合两者所反映出的读者借阅行为特征,实现图书的个性化推荐。[结果/结论]通过问卷调查证实测试用数据反馈结果较为良好,同时也反映出用户画像在图书推荐领域具有一定的可行性。[局限]数据全面性不够,构建用户画像的技术不够新颖,结果的测评方法较为主观等。

基于“新消费”群体画像的网络营销策略研究

“新消费”的快速发展带来服务业新业态、新模式的不断涌现,“新消费”推动消费升级,推进居民消费方式转变。融合数字化技术,“新消费”模式持续涌现,包括生活品质“新消费”、颜值“新消费”、服饰“新消费”、娱乐“新消费”及情感“新消费”。“新消费”俨然成为经济增长的新动力之一。本文主要基于“新消费”及“网络营销”的相关研究综述,探讨消费发展现状,基于“新消费”内容探讨“新消费”群体画像特征,最终从全链路数字化、注重娱乐体验感、场景营销三方面提出网络营销策略。

基于社交网络数据的用户群体画像构建方法研究

随着网络技术的发展,社交网络成为人们信息获取、观点分享的主要平台,在人们日常生活中占据重要地位。对社交网络信息进行挖掘,构建社交网络用户群体画像,对用户个性化服务、商业精准营销、网络舆情监控的引导有重要意义。当前,社交网络用户群体画像全面性、精准性有所欠缺,对此文章提出了一种基于社交网络数据的用户群体画像构建方法,对社交网络用户信息进行挖掘,从基本特征、内容特征、统计特征、行为特征等方面对用户群体进行全面精准刻画,充分了解用户群体兴趣偏好、行为倾向、价值诉求。使用机器学习、BP神经网络、LDA、特征融合等方法提取用户主题、表情符、发文习惯、位置等20类特征,构建社交网络用户个人画像,聚类分析得到用户群体,构建社交网络用户群体画像,为智能精准营销、平台个性化服务、舆情监控提供支撑。