掘金教育大数据产业 寻道科技高交会绽放光彩

2015-11-20 09:11 来源:全景财经
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  成绩波动前,便可捕捉学生的异常行为;期末考试前,便可预测可能的成绩排名;大学毕业前,即可预测未来的毕业去向…成都寻道科技有限公司(以下简称“寻道科技”),利用大数据分析与预测,让这一切预言成为现实,进入寻常生活。2015年11月16日,有着“中国科技第一展”之称的中国国际高新技术成果交易会(简称“高交会”)在深圳会展中心拉开帷幕。在第十七届高交会6号馆的国信优易大数据生态馆展区,寻道科技作为国信优易数据有限公司的生态伙伴,带来了该公司在教育大数据领域的最新产业化成果——“学生画像”。此款产品通过数据“把脉”学生,从而帮助广大学校实现对学生的精准服务与精准引导,吸引了众多嘉宾、参展商以及观众的关注。

  学生画像受关注 七大亮点惹人眼

  学生心理是否健康难以了解、学生异常行为难以防范、学习状况不可预测、学生个性化辅导缺少方向…… 据了解,在传统教育中,这些已经成为不少高校面临的问题与挑战。时至今日,越来越多的高校开始利用大数据技术变革传统教育,为学生提供精准化和智能化服务。通过大数据技术对学生进行画像,为上述问题提供总体解决方案。

  在昨日的现场展示中,寻道科技产品总监万力对学生画像产品进行了详尽介绍。该产品针对校园用户在日常行为中产生的数据进行深度分析,从而对学生个体或特定群体的基本信息、学习、生活、社交、实践情况进行精准化描述,揭示、比较学生个体或特定群体不同的成长轨迹。基于此,对个体或群体开展精确预测预警。据介绍,“学生画像”产品有七大亮点,分别是:全面认识学生、定位失联学生、定位抑郁易感学生、定位宿舍“过宅族”,助力贫困关怀、成绩预测&挂科预警、毕业去向预测&失业预警。“该产品旨在释放数据价值,为相关职能部门开展教学管理提供定量化决策依据,有效引导学生健康成长。利用学生画像系统,所有的学生管理工作者都能实时感受所有学生的心理、学习、习惯等个人和群体状态。”万力说。

  成绩排名可预测 挂科预警早醒悟

  寻道科技总经理聂敏告诉记者,预测是大数据的精髓。通过大数据预测,可以实现对学生的精准服务与引导。因此,该产品专门设计出了一系列辅助学生更好完成大学学业的功能模块——“挂科预警”。挂科预警就是通过学生学习基础以及由日常行为特征体现出的努力程度,综合分析提前预测学生挂科可能性,并将挂科可能性较高的群体发送给辅导员,帮助他们提前引导,有效提升学生的学习成绩。

  聂敏告诉记者,挂科预警主要从三个方面分析:一是刻画学生生活与学习的规律性。比如,如果某学生最近几个月作息极不规律,那么他的成绩就会有下滑的可能;二是分析课程相关性,先导课程的掌握程度对后续课程的成绩有大的影响。比如,如果某学生微积分—I分数在及格边缘,那么后续课程微积分—II 就有较高的挂科可能性。三是计算学生在该课程上付出的精力。比如,如果发现该生在图书馆从未借阅与微积分课程相关的图书,那么他在该课上挂科的可能性会进一步提高。依据这些分析,系统便可计算出学生的挂科可能性,类似于“电磁场与波有87.5%的可能性挂科”这样的信息就会推送给学校相关管理人员,由他们介入调整学生的学习状态。

  毕业去向早知道 就业困难学生及时提醒

  如今,就业形势一年比一年紧张。作为学生,你在担心毕业即失业?作为高校的管理者,你会困惑于如何帮助学生突破重围吗?嗯,好消息来了!聂敏说,寻道科技高级研究团队通过对比往届毕业生的毕业去向发现,就业困难学生群体身上确实存在某些相似的行为特征。比如,与其他同学相比,就业困难学生在校期间的生活普遍不太规律。就业困难学生在图书馆的借阅书目也更偏向于悬疑科幻小说以及与游戏相关的书籍。此外,大学里的创业一族也有“大数据”特点。偏好创业的学生跑市区的频率要高于普通学生。“学生画像”通过预测高校学生未来毕业去向,提前给予精准引导。

  据了解,毕业去向相关的特征很多,大体可以分为三类,一是成绩数据,从这里我们可以大致了解某位同学的学习状况;二是图书馆借阅数据,由此我们可以得到该同学关注的图书方向,对读研的关注和对出国的关注在这其中往往都有体现;三是交友与行为数据,比如出国的同学往往比较活跃;上面仅仅是一些例子,总体上说,寻道科技研发人员分析了上千维特征,保留了近百维,结合以往学生毕业去向信息进行训练,最终达到预测目标待毕业学生各种毕业去向概率的目的,其中也包括失业。

  聂敏说,寻道科技成立于今年3月,是以电子科技大学教育大数据研究所为依托的高科技IT公司,专门为国内外各大学校提供优质数据服务。公司致力于整合最有效的教育数据,通过科学挖掘和计算,建立多省市从幼儿园到大学的超大规模数据整合分析平台——“校园一生”。公司通过整合校内外海量数据,进行跨域关联、分析,并基于此对学生未来发展状况做出精准预测,从而为学校开展个性化教育引导、教学方式改革、教育资源优化、学生成长与发展预测、教育决策智库建设提供数据支撑,并进一步推动教育改革向定量化、个性化、前置性预测的方向前进。

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