大数据背景下的学生孤独预警模型——以华中师范大学为例

大数据时代背景下,关注大学生心理健康,要借用技术手段科学、客观推进大学生心理健康教育工作。目前研究学生心理健康大多采用问卷调查的形式,所得结果取决于被调查者的填写情况,不一定真实反映其内心的想法,并且调查个案有限,不能很好地反映总体情况。本文以华中师范大学为例,通过一卡通消费明细、图书门禁明细得出学生间的共现频率,从而得出学生的朋友关系表,得到疑似孤独者名单,结合学生的就业情况,得出朋友关系较少的学生未就业率高于朋友关系多的结论;再运用DecisionTreeClassifier模型,挖掘出各个指标对就业成功的影响力,并基于训练好的模型预测哪些学生有就业失败的可能,可作为重点关注对象。分析结果与日常生活反馈较一致,对于应用大数据在高校学生管理工作有一定的借鉴作用。