金沙手机网址 > 关于教育 > 实际业绩好的学习者更有十分的大希望吃早点,

原标题:实际业绩好的学习者更有十分的大希望吃早点,

浏览次数:185 时间:2019-10-22

图片 1

近日,电子科技大学的一份研究表明:学生校园生活的规律性和成绩显著相关。该项研究首次揭示校园生活的规律性和学生成绩的显著关联,其相关论文《生活规律性预测学业表现:校园生活的行为分析》已于19日在英国皇家学会会刊发表。

扫码关注高考家长圈送大礼!

研究

  • 新高考 | 三本投档线 二本 一本 提前批 录取查询
  • 报志愿 | 超提档线4分上名校名专业 圆梦985 落榜生
  • 家长圈 | 给18岁儿子的一封信:妈妈舍不得你长大
  • 微问答 | 79期:大学新生入学迁不迁户口?
  • 志愿通 | 院校库 | 知分选大学 | 专业测评
  • 2015五星金牌教师评选启动 报名表

收集近两万名学生三千万条数据

电子科大一项研究发现,学生成绩的好坏与其行为习惯紧密相连

2015年BBC播出的中式教育的纪录片《中国老师来了》引起了电子科技大学教授周涛的注意。“虽然最后中国老师和英国学生渐渐相互理解,但是初期两种理念的冲突非常尖锐。生活的规律性对于学业发展到底有帮助吗?这个问题我们希望给出答案。”周涛说。

目前,川内各所大学即将开学。对于新入校的学生来说,大学生活该怎样合理安排?如何才能在大学里炼成一个学霸?

周涛告诉记者,研究样本涉及近2万名大学生,全部是电子科技大学2009-2012级的本科生,搜集了他们从2009年到2015年,从刚进校到大三结束的三千万条刷卡记录。

别担心,有大数据来告诉你!这不,由国内大数据领域的领军专家、电子科技大学教授周涛等人共同研发的“学生画像”系统,通过数据整合、分析,挖掘出每个学生的学习、生活状态,预测出学生的挂科危险以及可能出现的“特殊状况”。这个系统已经覆盖电子科大两万余名本科生。

在电子科技大学,进出图书馆、进出宿舍、食堂吃饭、洗澡、洗衣服等在校园内高频发生的行为,都必须通过校园卡来完成,可以保证数据的海量性和准确性。

华西都市报记者从电子科大教育大数据研究所了解到了“学生画像”所统计出来的一些数据,那么,现在我们就来看下,在大学里怎样才能成为一个学霸。

近三千万条刷卡记录,来自两种类别的行为数据,一类是刻画学生勤奋程度的(进出图书馆和打水),另一类是刻画学生生活规律性的(洗澡和吃饭)。

  1 新奇的发现

行为数据如何进行量化?论文的共同第一作者曹奕和高见表示,“我们直接采用图书馆门禁的打卡次数和教学楼开水间打水的次数来量化学生勤奋程度,次数越多,表明学生的勤奋程度越高”。

打水次数减少35次学生成绩相应降低了26名

 结论

电子科大教育大数据研究所成立于去年,数十名师生共同承担着我国多项教育研究课题。周涛曾介绍研究所说,数据中心集中了学校上万名学子的行为、消费等匿名信息,研究所基于这些数据,进行整合、分析与运用。

成绩好的学生寒冷天气仍坚持吃早餐

据介绍,目前学生的数据包括出入寝室的时间、进出图书馆的次数、借阅书籍的种类、在教学楼打水的次数、去澡堂洗澡的时间等。“学生画像”的研究团队首先会根据这些数据与实际行为的关联性,“计算”出每名学生的学习、生活状态,从而预测学生是否有挂科的可能,甚至还有辅导学生更好规划自己学业的可能。

研究显示,学生的勤奋程度、规律性与成绩之间有显著的相关性。

通过这一年时间的大数据统计,可以看出,在电子科技大学:总体上,女生平均成绩好于男生;大二上学期,成绩两极化最为明显。

“我们使用了经典的斯皮尔曼等级相关系数方法。系数范围落在-1到1之间,绝对值越接近1,表示二者的相关性越强。”曹奕说,“具体的,图书馆次数和成绩的相关性是0.251,打水次数和成绩的相关性是0.291。结果表明相关性比较强且显著,说明勤奋程度和成绩是有关联的。”

同时,还总结出一个规律,学生成绩波动之前,生活模式会先发生变化。比如,一名学生第一学期在教室打水的次数为53,他的成绩在565位同学中排名200;第二学期,这名学生的打水次数减少了35次,他的成绩也相应降低了26名。

值得注意的是,研究发现生活的规律与学习的相关性存在较强且显著的相关性。具体来讲,洗澡规律性和成绩的相关性是0.157,吃饭规律性和成绩的相关性是0.182。

  2 如何成为学霸?

有趣的是,团队研究成果发现,成绩比较好的学生,整体上更有可能去食堂吃早饭。尤其在温度偏低的日期,成绩好的学生有更大可能坚持去食堂吃早饭。

生活有规律多与成绩好的学生做朋友

“成绩好的学生一般会克服困难,在寒冷的早上保持生活的规律性。受外界天气因素(如气温)影响小的学生,谨严性越高,学习成绩越好。”高见说。

通过大数据研究,其实可以发现,学霸也是有规律可循的。这不,教育大数据研究所根据这些数据,绘制出了“学霸”和“学渣”的学习生活轨迹。来,一起看下,想要成为学霸,你要做些什么?

此外,在洗澡和吃饭两种行为上,规律性保持得比较好的学生,成绩下降的可能性比规律性保持得不太好的学生要低,不容易出现成绩的大幅下降。

  一、去图书馆和教学楼次数越多,成绩越好

 应用

在大数据研究所提供的图表一上,记者可以看到,第一学期,成绩最好的学生进入图书馆的次数为55次,成绩最差的学生进入图书馆的次数为35次;到了第四学期,成绩最好的学生进入图书馆的次数为61次,成绩最差的学生进入图书馆的次数为18次。

分析行为数据提前发现行为异常学生

正如图表所显示的,“学生画像”的研究团队通过大数据分析,发现出入图书馆次数比较多的学生,成绩要优于出入图书馆次数比较少的学生。而同一名学生,随着出入图书馆次数的增多或减少,成绩排名在上下浮动。

“这项研究背后的数据集本身很珍贵,既有多个维度的海量行为数据,还有匿名化学生对应的GPA数据。”周涛说。

同样的情况也存在教学楼,学生去教学楼饮水机上打水次数越多,就说明学生长期在教学楼里活动。第三学期的数据显示(图二),成绩最好的学生在教学楼打水近80次,成绩最差的学生在教学楼打水不到10次。这也说明,经常在教学楼活动的学生,成绩就越好。

“行为数据分析方法有助于教育管理人员及时察觉学生的异常行为和心理问题,及早采取干预和帮助措施,更好地引导学生的校园生活。”周涛说,“希望通过分析行为数据,提前发现行为异常的学生。例如,网络游戏成瘾的学生表现出极不规律的生活作息,抑郁和孤僻的学生更倾向于独来独往。”

二、生活、学习有规律的学生,成绩更好

当然,周涛强调,这并不是要求学生都同质化,以标杆式的模式生活,“相反,我们想说的异常行为是指如果一个人当前的行为模式相对了自己之前的行为模式有很大的反差,那么就有必要去判断这种反差是否对他的成绩产生了负面的影响”。

研究人员通过分析全校本科生进出宿舍、在食堂吃饭、去澡堂洗澡等记录,发现成绩好的学生除了在教学楼打水次数比较多之外,生活、学习等行为习惯比成绩差的更有规律。

以吃早饭的次数为例,第二学期,成绩最好的学生吃早餐次数在110次,成绩最差的学生吃早餐次数仅为60次。也就是说,9点前出现在食堂吃早餐的同学,成绩也相对更好。

除此之外,研究还发现,在固定时间进出宿舍,在宿舍的平均时长少的学生,成绩远远高于经常宅在宿舍的学生。

三、身边朋友成绩较好,自身成绩也相对较好

大数据显示,学霸的身边总是围绕着学霸,身边朋友成绩较好,自身成绩也相对较好。

电子科大教育大数据研究所有专门分析“朋友圈”的模块,主要分析同校的朋友。“两个朋友关系越亲密,共同行动的概率就越大,而陌生人之间则不然,这是已经经过仔细验证的结论。”基于此,研究所的专家们对学生们的共现频率进行了统计分析,凡是两两间较短间隔内在同一场所,研究人员都进行了记录,以此获取两人的关系亲密程度,超过某一亲密程度的则为朋友,以此获取每个人的朋友圈信息。此后,研究人员再结合学生基本信息,获取学生与朋友之间的标识,如室友、同班、同学院等,进而进一步分析学生的交际能力与偏好。

研究人员在分析了学生和朋友们之间的成绩之后,得出一个研究结果:学生自身成绩与身边朋友的成绩具有很强的相关性。

3 科研人员建议

大学新生们 这样做你也能成为“学霸”

基于以上的研究成果,教育大数据研究所也给出了一定的建议:

生活习惯很重要,请注意保持生活的规律性,早上6点起床跑步读书吃早餐而不是8点起床飞奔去上课,你这一天的感觉会完全不一样;

一定要抽时间锻炼身体,不要天天宅,睡懒觉和打游戏不如出去跑跑步,打打球;

不要迷恋网络游戏;入学就打好学习基础;多去教室图书馆学习。

  4 挂科预警

推送给辅导员及时调整学生的学习状态

除了教你如何成为“学霸”之外,“学生画像”还可以帮学生预测成绩,发出“挂科预警”。

据介绍,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。

研究人员告诉记者,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辅导员,由辅导员介入调整学生的学习状态。

  5 如何保护隐私?

不强调个人情况对异常状况提供人文关怀

通过数据挖掘获知学生在校行为记录,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。教育大数据研究所副所长连德富强调,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,而是察看学生整体的学习生活状况,及时预测预警学生异常状况,为学校的决策提供数据支撑。比如,根据学生就业能力情况,学校及时开展个性化引导,提升学生就业水平;根据学生实际消费情况,找出隐性困难学生,提升学校人文关怀等。

本文由金沙手机网址发布于关于教育,转载请注明出处:实际业绩好的学习者更有十分的大希望吃早点,

关键词:

上一篇:今天你分类了吗,沪一中学13年不设垃圾桶培养学

下一篇:没有了