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西南交大将推大数据校园 学生收预警:小心挂科
http://www.edu.cn   2014-10-22 作者:中国新闻网

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  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。

  在该校发展规划中,到2020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。

  “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。

  A

  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。

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