基于多维数据融合的学生行为轨迹分析

随着高校信息化建设的不断推进,学校内部各项管理工作也逐渐向数字化、智能化方向发展。在学生管理方面,对学生在校内的轨迹进行分析,可以有效地帮助学校掌握学生的日常行为、关注学生的安全情况、提高管理效率。提出一种基于多维数据进行学生校内轨迹分析的方法,该方法通过消费、网络连接、考勤、人脸识别、图书借阅、门锁/门禁刷卡等多种手段获取学生在校内的各种信息,并将这些信息进行有效的整合和分析。通过分析学生在校内的轨迹,可以了解学生的活动范围、活动轨迹、活动时长等多方面的信息,进而为学校提供相关的决策参考。基于该方法开发了学生轨迹查询系统。经过系统实际使用表明,该方法可以有效提取学生在校内的行为特征,实现学生校内轨迹准确、全面的分析。

智慧校园环境下的学生轨迹数据分析技术

轨迹数据是学生行为数据的重要组成部分,包含学生的日常行为、学习习惯、生活规律等丰富的信息,为校园学生管理、教学管理、安防预警等提供决策支持。智慧校园是学生轨迹数据采集和分析的基础。文章在实践经验基础上,对智慧校园环境下学生轨迹数据分析的概念、步骤和技术手段进行分析和归纳。

智慧校园WiFi大数据应用研究与实践

大学校园中无线网络的应用已十分广泛,无论是国家标准文件《智慧校园总体架构》,还是教育部发布的《职业院校数字校园规范》《高等学校数字校园建设规范(试行)》,都明确提出了校园网络是智慧校园建设的重要内容、支撑条件、基础设施。校园无线网络是校园网络的重要组成部分。本文以学生智能预警分析系统和无感知学生上课考勤系统为例,介绍WiFi无线网络技术,分析WiFi大数据在智慧校园的应用,以期为高校WiFi的应用扩展提供新思路。