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電子科大大數據研究:生活越規律,平均而言學生學習成績越好
小A/我到點就吃飯
小B/我餓了才吃飯
每天定時起床、定時睡覺,真的那么重要嗎?事實上,可能真的很重要。
電子科技大學大數據研究中心科研團隊一份研究表明,學生校園生活的規律性和成績顯著相關。該項研究首次揭示校園生活的規律性和學生成績的顯著關聯,其相關論文《生活規律性預測學業表現:校園生活的行為分析》已于9月19日在英國皇家學會會刊發表。26日,成都商報記者聯系到該論文通訊作者、電子科技大學大數據研究中心周濤教授,為我們解讀了這份研究數據。
生活越規律 平均而言成績越好?
電子科技大學大數據研究中心科研團隊一份研究表明,學生校園生活的規律性和成績顯著相關,生活越規律,平均而言,學生的學習成績越好。
電子科技大學大數據研究中心的科研團隊收集和分析了近2萬名大學生的食堂吃飯、宿舍洗澡、教學樓打水和進出圖書館4種行為,約3000萬條刷卡記錄,將教學樓打水和進出圖書館的數據生成了學生的學習努力程度指數,食堂吃飯、宿舍洗澡的數據形成了生活規律指數,再將這兩個指數與學生的學習成績進行對比,得出了學生學習努力程度指數與學習成績呈正相關的結論,更有趣的是,學生校園生活的規律性,也和成績呈正向關系。
從研究論文的洗澡和吃飯規律性示意圖上可以看到,開始洗澡的時間在一天24小時中的分布,某位有規律的同學主要在21點左右洗澡,而沒有規律的某位同學除了凌晨02:30到05:30,隨時都可以去洗澡。
而在生活規律性和學業成績正相關的示意圖上,可以看到,不管是吃飯還是洗澡,生活越規律,平均而言成績越好。
研究數據還進一步發現,校園生活的規律性和學習勤奮程度兩者是不相關的。研究團隊進一步將校園生活規律程度作為一組重要的行為特征來訓練機器學習模型,以提高人工智能對學生成績的預測能力。“即便在考慮勤奮程度的情況下,校園生活規律程度的引入,對學生成績的預測精度仍然有顯著提升作用。這說明校園生活規律程度對于學習成績的影響是獨立于勤奮程度的。”
選擇18960名學生有效行為數據
形成研究結論
周濤教授介紹說,學生校園卡全面地記錄了在校學生的學習生活行為,是比較少見的、幾乎可以全面覆蓋學生學習和生活行為的數據采集利器。
那么,在眾多數據中,為什么單單選擇了洗澡、吃飯、打水、進出圖書館這4類行為?周濤介紹說,在選取行為數據時,必須滿足行為發生頻次高的、累計記錄多的,這樣才便于進行可信的統計分析,確保結論的科學性。另外,這些行為最好都是自發行為,不容易受到外界因素干擾,在采集時也不會影響到學生的正常生活學習,不需要詢問學生。
圖書館是學校學生上自習最多的地方,而在教學樓自習時間較長,就會有打水等行為,所以可以用來評估學生的學習勤奮程度。如果一個學生一個月在教學樓打水80次,但是最近一個月只有一兩次,也可以觀測出這個學生的行為異常,而無論學生課程表和課外活動如何安排,必然會留有吃飯和洗澡的時間,這些行為與其他因素沒有太大關系,可以用來刻畫生活規律性。
周濤介紹說,在研究過程中,采集的行為數據覆蓋時間段是從2009年9月到2015年7月,前后約6年時間,剔除了行為數據中斷、數據量太少等樣本,最終選擇了18960名學生的有效行為數據,大約3000多萬條校園卡刷卡記錄,最終形成了這一研究結論。
可監測學生異常行為
從而進行提前干預
周濤認為,盡管目前的結論是使用匿名數據得出的,但對于學校教學管理,尤其是定量化、個性化、前置化和動態化的教學管理,有很大意義。“這種行為數據作為一個前置性、引導性的指標,可以讓學校管理者認識到學生的行為數據和學業發展之間的關系。”
周濤說,不僅在大學校園,在中學、小學,甚至是幼兒園,都可以用類似的技術去觀察學生是否在集中注意力聽課,學生的狀態是否陽光開朗,是不是有孤僻自閉行為。“例如,網絡游戲成癮的學生表現出極不規律的生活作息,抑郁和孤僻的學生更傾向于獨來獨往。行為數據分析方法有助于及時察覺學生的異常行為和心理問題,采取干預和幫助措施,更好地引導學生的校園生活。”研究團隊也希望尋找到一部分志愿者,在他們的同意下,獲得與真實身份可對應的行為數據,從而加強研究結論的實際可用性。
周濤舉例說,針對退學學生或者已有心理疾病的學生,可以建立更精細化的模型,來判斷學生的行為變化。比如說一些沉溺于網絡游戲甚至完全逃課不上學的學生,無故多天離開學校,失去聯系,這會反映在學生的校園卡記錄上,通過數據分析能夠早期發現信號,讓學工部或者其輔導員可以掌握到這一異常信號,進行人工干預,可以盡可能地避免產生不可挽回的結果。
“總之,把學生在學習生活過程中表現出來的行為特征,納入到精細化教學管理的范疇中。”周濤說。針對個人隱私問題,周濤教授介紹說,研究人員在拿到數據時,已經做了匿名化處理,無從得知數據號碼對應的學號是多少。同時,學生在某個寢室洗澡、在哪個食堂吃飯,精確到分鐘以及地點的這類信息會進行模糊化處理,技術人員無法從原有數據中反向獲知這個學生到底是誰。
(原題為:《小A更易成學霸?》)





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