以“数据学生”培养推进高校统计教学革新

大数据时代开启了人们利用数据的新模式。如何利用统计方法和手段让"数据说话",如何培养合格的"数据学生",正是高校统计教学在思维和培养方式上所面临的深刻变革。面对"数据学生"培养所要具备的合理知识技术结构、良好沟通能力和较强观察创新力三个诉求,高教统计教学应从革新观念、谋新方式、创新人才和布新环境四个方面进行革新,来提升"数据学生"培养质量。

基于K-means算法的学生行为数据与学习成绩关联性分析

在当今信息技术飞速发展的背景下,教育领域正迎来数据驱动的革新,学生行为数据变得日益丰富,呈多元化趋势,如何有效利用这些数据来指导教学实践,提升学生学习成绩,成为教育领域研究的热点。数字化校园通过数据共享平台的建设,包含了多维度的数字化资源,其中学生行为数据作为教育大数据的关键组成部分,涵盖了学生在校期间的多方面学习和生活信息,对于深入了解学生的学习状态、优化教学方法以及提升教学效果至关重要。

XLOOKUP函数在高校学生数据管理中的应用研究

本文阐述了EXCEL软件中XLOOKUP函数在高校学生数据管理中的应用,XLOOKUP函数相较VLOOKUP函数在查找方式、查找范围、返回值范围、参数自由度、运行性能上的都有诸多优势,XLOOKUP函数可实现普通查找返回单列数据、查找返回多列数据、多条件查找数据等数据处理功能,通过应用该函数能大大提高高校学生数据管理的准确率和效率。

面向学生发展信息的大数据处理框架研究

随着信息技术的快速发展,大数据技术在各行各业都得到了广泛应用。在学生发展领域,大数据技术可以帮助学校和教师更好地了解学生的需求、优势和弱点。文章提出了一个面向学生发展信息的大数据处理框架,并针对学生发展信息的特征,进行了分类优化,有效的提高了框架执行效率与精度。框架包括数据收集、数据存储、数据预处理、数据分析和数据应用五个模块。它可以帮助学校和教师更好地利用学生的数据,并在学生发展方面提供有针对性的支持。

基于模糊层次聚类的大学生就业数据分类存储系统

文中研究基于模糊层次聚类的大学生就业数据分类存储系统,在总体设计上,通过模糊层次聚类技术构建系统框架,设计4个功能模块对应就业信息分类存储模式,满足大学生就业信息流转形式;以一一对应关系设置大学生就业信息数据分类存储结构,基于所属关系关联大学生的基本信息。在详细设计中,按照数据存储表和字典表两个类型构建大学生就业信息数据库;选择模糊层次聚类算法计算数据隶属值,设定信息数据聚类流程,实现大学生就业信息数据的分类存储,完成系统设计。实验结果表明:以多个专业的大学生就业人数作为数据样本,新系统即可实现不同专业类型大学生就业数据的精准存储,且分类存储时间能够保证在10 s之内,该系统具有很好的实际应用价值。

民办高校学生数据信息深度治理实践与探究——以教务系统升级为例

学生数据治理是高校数据治理中很中要的一环,对学生全生命周期数据管理、高校科学决策都有重要意义。但由于学生数据复杂性、数据源和应用场景的多元化给学生数据治理带来的诸多困扰。前期建设数据中心时已完成数据采集、交换和初步的治理,但因部分业务系统老旧,存在技术瓶颈,无法解决一些数据顽疾。本文以升级教务系统为契机,对学生数据治理中遇到的问题进探究和实践,以解决数据孤岛现象,提高数据质量,为民办高校学生数据治理和数据中心建设提供参考经验。

高职院校学生管理数据如何实现精准有效的可视化分析

管理高职院校学生是高职院校教师日常工作的重要内容,涵盖考勤、奖励、处分等方面。在信息化和大数据时代背景下,对学生的管理数据进行可视化分析,不仅能有效掌握学生信息,还能提高工作效率。学生管理数据可视化是将管理系统数据进行多角度、多层次、全方位地展示和分析,这有助于数据快速地浏览、查询、对比分析和深层次挖掘。本文探讨了如何实现高职院校学生管理数据的精准有效可视化分析,以期为同行或者其他研究者提供参考。

大数据背景下湖南地方高校大学生数据素养的内涵、价值及其评价指标构建与启示

在大数据时代发展中,数据素养的培养对于将会直接影响到大学生的社会参与,以湖南省地方本科高校为例,通过随机抽样和问卷采访的方式对湖南工学院中的大学生进行数据素养水平的深入调查,旨在能够更好地理解湖南地方高校大学生数据素养的内涵、价值以及评价指标的构建,并提出几点数据素养的培养建议,帮助大学生更好地适应大数据时代的信息发展潮流。

大数据背景下高校学生英语在线学习平台使用意愿的影响因素

随着信息技术和在线资源的不断丰富,在线学习平台受到各大高校学生的青睐,英语在线学习平台应运而生。但在影响高校学生对英语在线学习平台使用意愿的情况调查中发现,在服务质量、内容质量、用户期望、社会影响等因素作用下,部分高校学生对英语在线学习平台的使用意愿不强,无法充分利用在线资源。对此,英语在线学习平台应从提高课程质量、优化服务质量、提高用户粘性,以及提升学生自我学习能力等方面突破提高高校学生对英语在线学习平台的使用意愿。

基于学生个人大数据的行为特征分析

高校各类教学管理业务系统记录着大学生日常学习和生活的行为数据,逐步形成规模较大,类型多样的学生个人大数据环境.该文从学生学籍信息、学习表现、校园生活三个维度进行分析,构建学生个人大数据行为分析模型,并对学生校园消费数据进行挖掘,探究学生饮食规律和消费水平.通过数据分析,得出以下特征:1)在校期间学生就餐总人次和早餐就餐率均呈递减趋势;2)大一新生早餐就餐时间早于全校早餐就餐高峰1 h;3)学生消费水平越稳定、饮食越规律、学习努力程度越高,学生学业表现水平越好;4)学生的学业成绩与正餐就餐率、早餐就餐率、就餐消费水平等变量有较强的相关性.

基于流程再造和移动互联的学生数据一张表实现

文章以学生为主体,对学生入校前、在校期间、离校全生命周期业务活动进行分析,并对跨部门业务进行流程梳理和再造,以业务流推动数据流,规范学生管理业务流程。建立了数据责任人体系,确定了数据产生、数据管理、数据使用三者的关系和职责,从不同维度和视角对学生数据进行处理和分析,利用移动互联、大数据等信息技术,为学生提供精准化数据一张表服务。

地方高校大学生数据素养培育的路径机制与优化策略研究

数据素养是大数据时代大学生不可或缺的基本素养。在分析湖南地方高校大学生数据素养现状的基础上,指出当前大学生数据素养的重要性,并系统剖析了数据素养形成的互动机制、活动机制和创新机制三大路径机制,进而具体提出大学生数据素养形成的路径机制与优化策略,使大学生群体能够更好地适应大数据时代的发展潮流。

完善数据信息系统 加强学生工作精细化管理

从学生工作精细化管理的数据信息系统着手,分别介绍了数据信息系统的概述、设定目标、工作流程、工作标准和考核体系,为学生工作精细化管理提供一个平台。

大数据时代高校学生档案管理的挑战与对策研究

21世纪是一个互联网的时代。互联网覆盖率的提高影响到现在社会的很多方面。随着大数据时代的来临,高校对学生档案的管理工作也充满了挑战。由于大多数学生的档案都由学校的档案室进行保存与管理,所以学校档案室存留的档案可以充分记录学生在校期间的生活、学习、心理等各个方面的信息。大数据可以根据这些数据进行充分的分析,帮助学校了解学生。

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。

基于学生行为数据反馈的精准教学模式设计与实践

教育信息化的大力发展为精准教学带来了无限可能。依托自主研发的一体化在线实训平台和在线开放课程平台构成的精准教学环境,将课程教学的全过程数据反馈到精准教学目标、精准教学内容、精准教学活动和精准教学评价四个方面,形成基于学生行为数据反馈的精准教学模式。以Python程序设计基础课程为实践案例,探索具体的实现方式和路径,为数字化教育注入新的活力。

基于B/S结构的分布式高职学生信息数据库管理系统

针对高职学生信息管理的现状,考虑到其系统数据收集的实时性要求不高,结合分布式数据库具有的物理分布性、逻辑整体性、站点自治性,适合在多种行业中应用等特点,本文提出了一种基于B/S结构的分布式高职学生信息数据库管理系统。该系统可以向高职学校学生工作者提供丰富、详尽的学生信息,实现学校内部包括各专业、班级的信息资源共享及不同用户权限的控制,具有较好的应用性和可扩展性。

论大数据视阈下高职学生信息素质能力培养

本文从大数据与信息素质之间关系出发,论述了大数据视阈下信息素质体现的识别信息需求的能力、搜集获取信息的能力、分析评价信息的能力、加工处理信息的能力和合理使用信息的能力等五种能力,并结合实践提出了以信息素质能力标准为出发点、以信息素质教学为基础和以信息素养大赛为抓手的信息素质能力培养途径。

基于学生行为数据的学生心理健康状态预测

为解决大学生心理健康状态识别问题,基于学生消费、上网和心理测评结果数据,首先应用Jenks Natural Breaks算法进行特征分类,然后根据特征分类结果使用Apriori算法进行特征关联分析,以挖掘与学生心理健康状态具有一定相关性的行为特征。最后,基于粒子群优化算法改进了惯性权重,并增加了对劣势粒子进行识别变异和选择的过程,以避免算法陷入局部最优解,同时使用萤火虫扰动策略加速粒子群向全局最优解收敛,构建了PDNN(Particle Difference Neural Network)神经网络模型用于预测学生的心理健康状态。在学生行为特征数据集上的实验结果表明,所提出的模型优于传统的机器学习和相关深度学习模型,并可以快速收敛,能更加有效准确地预测学生的心理健康状态。

基于学生行为数据的程序设计类课程过程性评价体系研究

信息化技术的发展,给教育教学改革的深化提供了更多的可能性。以程序设计类课程为基础,提出了使用云计算技术统一部署编程开发环境,来采集学生行为数据。将采集的数据作为过程性评价的依据,探究过程性评价体系的构建原则与方法,以改进过程性评价的方式。改进的过程性评价方式,能在提升学生专业技术能力的同时,提高学生的综合素质,改善教师的教学效果,促进师生的共同进步。