基于大数据的高校学生一卡通数据分析系统的设计

梁 伟，王 超，孔晓融

(内蒙古医科大学，内蒙古 呼和浩特 010010)

近些年，随着信息技术与互联网技术的飞速发展，高校采用先进的信息化技术提高管理水平。随着各高校信息化建设进程的推进，“数字校园”“智慧校园”“一卡通系统”等各种应用系统广泛的在高校应用，这些应用系统在提高学校管理水平的同时产生了海量的数据。

目前，高校普遍对于各应用系统产生的海量数据，在数据应用方式上没有实现全方位的综合分析，也不能找到数据之间隐含的规律，更不能为高校的学生管理工作提供具有科学依据的支撑。面对现在高校信息管理的问题，如何将现有系统中存储的数据进行正确的整理合并、利用大数据技术进行挖掘、分析，使学生工作管理人员摆脱“数据丰富，信息匮乏”的窘境，提高高等院校的学生工作管理水平，成为高校亟待解决的问题。

1 学生一卡通数据分析系统设计思路

各高校信息化系统包含了学生工作管理系统，教务管理软件，校园一卡通软件，校园网络管理软件，门禁管理系统等。通过对学生一卡通数据分析系统的建设，将学校内的各应用系统数据利用大数据技术。①确定数据来源，包括宿舍门禁记录，食堂消费记录，图书借阅记录，评奖评优记录，综合测评数据。②利用ETL 工具将数据同步抽取到一卡通数据分析系统，然后对获得的数据利用大数据技术进行治理与分析，保证各维度数据的有效性、准确性、完整性、一致性。③借助Echarts等图表工具对结果进行展示，如图1所示。

图1 一卡通数据分析系统数据分析过程

2 学生一卡通数据分析系统总体架构

一卡通数据分析系统架构是基于SOA思想的分布式、组件化平台，将各个功能以组件化服务的架构链接起来。达到高可用、高性能、可扩展的动态软件架构体系。在这个平台上，实现应用系统注册机制，模块可插拔、可独立、可联合；接口统一化、标准化、开放化，底层数据可交换的软件服务平台。可实现内部各个应用系统实现业务打通、数据归集、外部应用系统数据共享和数据交换，数据底层实现与数据中心的数据交换。

一卡通数据分析系统基础数据以结构化数据为主，数据量级整体较小，所以配置3台高性能服务器，1个数据存储阵列。3台服务器分别是数据采集服务器，数据存储服务器，应用服务器。

数据采集服务器主要功能是对各业务系统数据进行采集。系统中安装数据库工具，通过访问业务系统数据库接口，定时地从业务系统采集数据，对采集到的数据按照预先建立的清洗规则进行数据预处理，然后把数据同步到数据存储服务器中的数据库。

数据存储服务器主要功能是对数据进行处理，并把分析结果保存用于应用系统展示。系统中安装数据库管理软件，建立不同的主题数据库，对同步过来的数据进行标准化处理，并存入不同的主题数据库。在服务器上定时执行数据分析程序，对数据进行分析并把结果存储到数据库中。

应用服务器主要功能是搭建应用系统，对数据进行可视化展示，有权限用户登录应用系统，查看不同维度的数据。

3 学生一卡通数据分析系统功能模块设计

学生一卡通数据分析系统开发环境，基于Java语言，SpringBoot框架，数据库使用的是ORACLE，开发工具使用的是IDEA。系统功能模块，如图2所示。

图2 学生一卡通数据分析系统功能模块

3.1 系统设置

该模块包含管理员功能，系统参数设置功能，数据同步日志功能。管理员功能可设定用户的访问权限，登录密码等。系统参数设置功能用于设定预警模块阈值，根据不同场景设置调参数，如失联预警时间，成绩挂科数等。

3.2 综合画像

3.2.1 个体画像。学生一卡通数据分析系统对学生在校生活和学习状况等数据进行了分析研究，掌握学生的目标动向，无论是学习还是参与社会活动，都能够有的放矢地帮助学生做进一步规划。

对学生各学年的成绩、餐厅消费、购物、进出图书馆的次数、借阅图书以及吃早餐的次数等数据进行分析研究，利用这些数据，不仅能预测出学生的学习状况，而且学校还可以依此引导他们更好地规划各自的学业和就业方向。

学生个体画像维度包含，综合测评成绩，三餐消费情况，作息时间，校园上网情况，获奖次数。通过每个维度给个体赋标签，进而形成学生的个体画像。个体画像对于个性化定制学生施教方案有着非常重要的意义，可以提前大概率预知学生的行为和成绩，如学生近期作息时间不规律，则大概率该生成绩会有所下降。

3.2.2 群体画像。该功能主要刻画在某一维度数据下，学生群体分类情况。数据维度包括三餐消费趋势分析、不同专业挂科率、作息时间分析。用来描述当前维度数据分布情况。

3.3 综合预警

3.3.1 失联预警。该功能主要是通过各校园一卡通数据，门禁系统数据，上网日志记录数据3个数据维度判定学生是否在校，通过设定时间阈值触发失联预警功能，并通过短信通知学院管理员联系该名学生，该功能对于高校学生安全管理有重大辅助作用。如学生在校内连续72小时无上网记录、无食堂消费记录、无门禁刷卡记录则判定该名学生不在学校。

3.3.2 学业预警。学生一卡通数据分析系统对学生成绩以及排名等数据进行分析研究，更加清晰地了解学生成绩的整体分布状况以及学生的学习状况。

该功能是对学生成绩以及排名等数据进行分析研究，更加清晰地了解学生成绩的整体分布状况以及学生的学习状况，通过设定阈值不及格门数，班级排名末位数，对学生进行学业预警。通过该功能可提前进行干预，告知学生可能产生的不良后果，及时帮助学生调整学习状态。

3.3.3 网络预警。该功能是通过对学生上网数据的分析，防止学生网络沉迷。预警指标按照学生每天上网有效时间、每天平均上网流量、上网时间段、早晨/晚上上下线时间点等指标，通过综合计算得出上网分值，通过阈值比较是否属于网络沉迷，并及时预警。

3.3.4 食堂消费预警。该功能是通过对学生三餐消费金额进行分析。①通过数据分析发现经济困难学生，指标包括食堂就餐次数和人均每餐消费金额，如平均每餐消费额度低于月平均消费的学生，并且食堂就餐次数属于人均水平，校内超市消费金额低于平均水平，这样系统就认定为该同学可能存在经济困难。②在学校对申报经济困难学生进行筛查时，可把学生消费对比情况作为衡量是否达到经济困难。

3.4 精准资助

该功能模块是对学生填报的基础信息和一卡通数据综合分析，设置二级指标，构建数学模型，建立量化认定指标体系，通过量化分数认定贫困生，并且认定后持续跟踪学生消费数据和学习数据。

4 结束语

随着大数据相关技术的发展，通过建立大数据高校学生一卡通数据分析系统，给学生管理工作提供了新的思路，对于学生教育管理中“一人一策”精准辅导模式有了科学的依据。今后，在学生一卡通数据分析系统中各阈值的设定，指标的量化的合理性还需要在实践中继续优化，不仅能保证公平性、准确性，而且也能体现个性差异。