任遠(yuǎn)　朱潤凱

摘要：本文以北京航空航天大學(xué)學(xué)生為研究對象，運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維和分析方法，基于“夢拓計劃”搭建信息平臺并采集新生行為數(shù)據(jù)，根據(jù)新生的關(guān)注熱點(diǎn)研究大學(xué)新生的群體性特征，以探索新生適應(yīng)性教育的科學(xué)規(guī)律。

關(guān)鍵詞：新生教育；大數(shù)據(jù)；科學(xué)化；夢拓計劃

中圖分類號：G40文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號：2095-9214（2016）03-0297-01

一、 引言

本文以新生適應(yīng)性教育為切入點(diǎn)，基于北京航空航天大學(xué)“夢拓計劃”，通過平臺研發(fā)、數(shù)據(jù)采集、模型構(gòu)建和特征提取，將“Mentor”的靜態(tài)信息數(shù)據(jù)與新生“夢拓組隊”的動態(tài)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行集成分析，歸納出新生整體性的心理特征和實(shí)際需求，從而為新生適應(yīng)性教育工作提出科學(xué)化建議。

二、 研究內(nèi)容

（一） “夢拓計劃”及信息平臺。北京航空航天大學(xué)基于“朋輩教育”的理念，在新生入學(xué)后實(shí)行“夢拓計劃”：選拔優(yōu)秀的二年級本科生作為“Mentor”，通過開展文化體驗課等交流活動幫助一年級新生更好地適應(yīng)大學(xué)生活，以達(dá)到開拓視野、提高素養(yǎng)、共同進(jìn)步的目標(biāo)。為支撐“夢拓計劃”順利實(shí)施，改變傳統(tǒng)的“指派式”的學(xué)生工作模式，我們研發(fā)了“夢拓”信息平臺，新生可根據(jù)自己的興趣點(diǎn)和實(shí)際需求在平臺中自由選擇“Mentor”。數(shù)據(jù)層記錄學(xué)生“Mentor組隊”過程中的行為數(shù)據(jù)，用以分析學(xué)生總體特征和每個人的個性特征圖譜。目前該平臺已經(jīng)應(yīng)用到北京航空航天大學(xué)計算機(jī)學(xué)院、軟件學(xué)院、知行書院、宇航學(xué)院四個單位，共采集1039人的靜態(tài)信息數(shù)據(jù)和動態(tài)行為數(shù)據(jù)。

（二） “Mentor”特征向量提取。本文對數(shù)據(jù)庫中“Mentor”簡介進(jìn)行特征標(biāo)簽標(biāo)注（與后臺日志時間戳一一映射），采用分詞系統(tǒng)進(jìn)行分詞處理并得到163個代表“Mentor”特征的離散關(guān)鍵詞，并利用LDA模型[1]對關(guān)鍵詞進(jìn)行特征分析。

利用LDA模型對163個關(guān)鍵詞進(jìn)行特征分析，通過對比后臺日志時間戳對參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)，最終聚類出最受新生關(guān)注的七大“Mentor”特征，構(gòu)成“Mentor”七維核心特征優(yōu)勢向量，每個分量代表著“Mentor”可能具備的特征項。本文將“Mentor”特征向量表示如下：

[文藝，體育，學(xué)習(xí)，工作，專業(yè)（技術(shù)），休閑，社交]

基于聚類得到的樣本數(shù)據(jù)，本文進(jìn)一步統(tǒng)計得到七維核心特征優(yōu)勢向量占比（即擁有某個分量特征的人占總?cè)藬?shù)的百分比）分別為[9.71%， 8.01%， 8.98%， 13.83%， 10.68%， 3.40%， 20.87%]，占比排序為[4，6，5，2，3，7，1]。

分析分量占比數(shù)據(jù)，可以看出新生對“Mentor”特征的傾向：新生群體整體偏向選擇外向交友型和工作能力突出型的學(xué)長學(xué)姐作為自己的“Mentor”，具備較強(qiáng)專業(yè)能力特征的“Mentor”占比也比較高；另一方面，本文結(jié)合北航實(shí)際情況將“Mentor”性別作為一個特殊的影響因子加入到研究中，并發(fā)現(xiàn)“女性Mentor”在實(shí)際組隊過程中非常受歡迎，這在一定程度上影響了一般情況下的組隊行為，可能與北航男女比例的特殊性有一定關(guān)系。

（三） 新生動態(tài)行為數(shù)據(jù)處理模型構(gòu)建。本文在研究過程中，采用北航“夢拓”信息平臺數(shù)據(jù)庫中已記錄的用戶操作時間戳、相關(guān)操作日志以及網(wǎng)頁訪問日志共計2萬余條操作數(shù)據(jù)，涵蓋了新生訪問平臺的各類操作以及對于數(shù)據(jù)庫訪問的慢日志統(tǒng)計下的選擇信息?；谝陨闲袨閿?shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)掃描處理工具Scanner對大量日志文本數(shù)據(jù)進(jìn)行掃描處理，去除噪聲數(shù)據(jù)（例如管理員操作的數(shù)據(jù)等）后對有效區(qū)間內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。在此基礎(chǔ)上，本文根據(jù)降溫原理構(gòu)建分量熱度模型，利用數(shù)據(jù)擬合方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，期望得到新生所選“Mentor”的每個特征分量熱度值并排序，以更科學(xué)地挖掘?qū)W生的行為特性和興趣關(guān)注點(diǎn)。

現(xiàn)將分量熱度模型描述如下：

時間刻度：以組隊時間的開始和結(jié)束為界，對時間線進(jìn)行均分后得到若干具有一定粒度的時間段；為每個時間段賦予的時間標(biāo)識值，即為時間刻度值；

熱度權(quán)重：即每個階段的熱度的量化的衡量值。（本文中最高熱度定為100，最低熱度定為0，可以用操作數(shù)歸一化到0-100）。

現(xiàn)將采用的公式描述如下：

總體熱度公式：

W=K*（A*T2+B*T+C）

其中，W表示熱度權(quán)重，K表示歸一化系數(shù)，T表示時間刻度，C為常數(shù)。所示時間段（242-258）參數(shù)分別為：K=5.46，A=0.0528，B=-27.123，C=3489.90。

某向量分量的熱度值可用該分量在該刻度下被選擇數(shù)量與熱度權(quán)重之積的累加和表示：

H=∑（N*W）

其中，H表示分量熱度值，N表示分量數(shù)目，W表示分量熱度權(quán)重。

（四） 綜合量化分析。由于七維核心特征優(yōu)勢向量的每一個分量所占比重各不不同，因此所具有的熱度值不具有可比性，要得到最終的傾向性排序，需要進(jìn)行歸一化綜合量化分析。

三、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論。新生入學(xué)后的熱點(diǎn)關(guān)注問題與傳統(tǒng)的學(xué)生工作經(jīng)驗基本保持一致。研究結(jié)果表明，新生對專業(yè)的關(guān)注度不高，整體呈現(xiàn)出“專業(yè)迷茫”的特征。北航作為一所具有理工科優(yōu)勢的綜合型大學(xué)，各學(xué)院學(xué)科特色明顯、專業(yè)性較強(qiáng)，如何順利邁進(jìn)專業(yè)的“門檻”，是新生面臨的挑戰(zhàn)。

（二）建議?！袄仙鷰律笔降摹皦敉赜媱潯保切聲r期新生入學(xué)教育模式的創(chuàng)新，是學(xué)校優(yōu)良傳統(tǒng)和優(yōu)秀文化得以傳承的有效載體。在選拔高年級“Mentor”時，一方面應(yīng)該選拔新生關(guān)注度較高的體育愛好者、學(xué)習(xí)優(yōu)秀者和社會工作能力突出者，這符合新生的實(shí)際需求和心理期盼；另一方面，要幫助新生開拓視野，引導(dǎo)學(xué)生轉(zhuǎn)變思想觀念，將關(guān)注度較低的“文藝氣質(zhì)類”、“文化體驗類”學(xué)生也作為重點(diǎn)“Mentor”候選人，以促進(jìn)新生素質(zhì)的全面發(fā)展和人文素養(yǎng)的養(yǎng)成。

（作者單位：北京航空航天大學(xué)計算機(jī)學(xué)院）

參考文獻(xiàn)：

[1]張韞. 大數(shù)據(jù)改變教育 寫在大數(shù)據(jù)元年來臨之際[J]. 上海教育， 2013 （10）： 8-11.