西南交大将推大数据校园—高考大数据


10月20日,西南交通大学公布该校关于数字化战略的实施意见,除打造“金融大数据研究院”外,还将大数据应用到了学生的培养中。
 西南交大将推大数据校园—高考大数据

  10月20日,西南交通大学公布该校关于数字化战略的实施意见,除打造“金融大数据研究院”外,还将大数据应用到了学生的培养中。

 西南交大将推大数据校园—高考大数据

  在该校发展规划中,到2021年,通过有线网络、WiFi、一卡通、门禁卡等相关系统,每个学生每天在校园做些什么,都能被学校“大数据库”统计起来,从而绘制出学生在校园里的“行为轨迹”模型,预测学生未来的发展状况。

 西南交大将推大数据校园—高考大数据

  “如果观测到学生的行为会导致成绩下降,老师将提前预警和干预。”该校教务处处长郝莉介绍说,学校希望通过大数据的收集,为每个学生个性化的成长提供支持。

  展望

  WiFi定位了解学生生活状况

  “现在的校园中,老师根本没办法知道学生们真正在做什么,只能凭自己的感觉说这届同学好像不如上一届,这个学院的同学学习好像不如另一个学院,而这些论断都没有支撑。”郝莉说,为了更好地了解学生的学习状态,老师们需要知道一些信息,比如,每天学生真正投入到学习上的时间有多少?每天有多少时间在运动,多少时间在做实验?

  如今,在大数据时代,回答这些问题成为了可能。这些数据来自于学生在校园学习生活的方方面面。

  今年,西南交大启动了学生的“大数据”收集工作,比如,通过有线网络、覆盖全校的WiFi、一卡通、门禁卡等等,来定位学生在学校的位置,以此判断出学生是在教室、图书馆、运动场、讲座现场还是宿舍,从而判断学生在学习、第二课堂、运动等活动上投入的时间和精力。再以此数据为基础,勾勒出学生在学校的行为轨迹,了解学生的真实状态。

  在线学习掌握学生学习情况

  除了学生的生活轨迹,通过一系列的数据整理和挖掘,西南交大计划建立起学生的学习模型,预测学习状况。

  在该校的规划中,未来,该校学生在线学习将成为学习的主要方式,教室则主要用于师生之间的讨论和研究。而学生的在线学习行为将成为数据,根据学生观看每个数字资源的时间、回看情况、完成练习与考试情况,学校就可以知道学生的学习投入、难点与学习习惯。而在线答疑、交流、出勤、作业准确率、考试成绩等课程信息也可以成为数据。

  通过学生的行为轨迹和学生的学习答题状况,老师就可以建立起学生学习模型,预测学生学习情况,为学生学习提供个性化指导,为教师教学提供支持。比如,通过对在线学习习惯分析,对于有拖延症的同学,老师可以提前提醒学生合理安排时间;对于在答疑中提及较多的内容,可以提醒老师多进行讲解;通过观察学生学习生活状况,预测出学生将遇到的学业问题和成绩下降,老师可以提前介入,提出预警。

  实践

  课程预警系统投用半期时预警组织学生补习

  据郝莉介绍,目前,学校的一些数据收集和数据整合工作已经开始,而课程预警已进行了一些尝试。

  在西南交大教务网上,有一套课程预警系统。因为该校不少课程都要求老师平常有很多次的考试和点评,半期的时候,老师会发现一些学生在课程学习时遇到问题,觉得学生到期末考试肯定会有问题,就需要登录教务网,给该生发布课程预警,学生本人、导师、辅导员等都会收到预警通知,导师、辅导员会找到学生,组织该生参与课程班的补习等等。

  “在上学期,就有几百个学生得到预警。”郝莉说,以前学生都是到期末才知道自己哪门课程可能过不了,现在在教学过程中老师就可以提前预警,督促其学习。

  目前,西南交大的学生都有“学生数据档案”,学生在大学里的所有“痕迹”,包括听了多少讲座、上了哪些课程、参加过哪些社团活动、获得了哪些奖项等内容,学校都会记录在案,到了毕业时,绘制出学生的“成长轨迹”,为学生的职业规划、求职等提供数据支撑。

  据华西都市报记者了解,在四川其他高校中,也有学校在进行大数据的收集,且已经运用到学生的生活中。

  观点

  数据收集不是监控学生是为学校决策提供参考

  通过网络定位学生行为轨迹,能知道学生消费、进出寝室教室的记录,这是否意味着学生的行踪被监控,侵犯了学生的隐私权?

  其实不然。郝莉说,如今,“大数据”已渗透到生活的各个领域。学校做数据收集,不会去强调每个人的情况,而是查看学生整体的学习生活状况,为学校的决策提供数据支撑,比如,哪种实验设备学生用得较多,需要重新购置;根据学生知识掌握情况,老师为学生“私人定制”个性化发展方案等。“我们所有数据的挖掘和利用,其实都是为了学生,这就是高校一直在提的个性化发展和精细化管理。”

  而在同样实行大数据收集的另一所高校,做出的数据分析运用特别注意保护学生的隐私,甚至作为项目的负责人,都没有权利看到任何一个学生的真实信息。对“校园一卡通”的数据处理,学校工作人员也只能看到消费金额,看不到购买的具体物品,也看不见学生的姓名、学号等信息。所有学生都是以一个匿名代码的形式在数据中呈现。

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