基于Hadoop平台的家庭经济困难学生画像构建与可视化分析

关键词：大数据可视化；学生画像；家庭经济困难学生；Hadoop

0 引言

信息化时代的到来以及大数据技术的迅速发展，为人们提供了前所未有的机遇和挑战。特别是在教育领域，需要更加科学、精准地了解学生，优化教育支撑，与“三全育人”理念相契合。然而，随着社会经济差距的不断扩大，家庭经济困难学生面临着较多的教育障碍。为了更好地支持这一群体，需要利用大数据技术，推动教育平等和社会公正的实现。

传统的帮扶手段存在许多问题，例如缺乏对学生个体化需求的关注，难以准确识别学生的思想、学习、社交和心理情感层面的需求。这些问题导致帮扶措施不够精准，难以有效解决学生面临的困难。为了解决这些问题，本文提出了利用大数据技术，特别是Ha⁃ doop平台构建学生画像的解决方案。Hadoop的优势在于其能够高效处理大规模数据，使人们能够快速获取学生画像[1]。

本文通过收集和整理家庭经济困难学生包括家庭经济状况、思想状况、学业表现、心理情感等多维度的数据，利用Hadoop平台进行数据清洗、数据分析和数据可视化等，识别学生在思想、学习、社交和心理情感层面的需求，为学生提供更精准、有效的支持，推动教育平等和社会公正的实现。

1 文献综述

画像技术是利用图形化手段将庞大、复杂的数据集转化为直观、易于理解的视觉表达形式。近年来，已在图书馆科学、旅游学以及医疗健康等多个领域展现出广泛的应用价值，促成了众多深入研究成果的涌现。在图书馆领域，借助读者画像的构建，优化了图书馆的个性化推荐系统，极大地提升了用户体验[2]；而在科研社群方面，一种基于相似兴趣聚合的科研人员群体画像构建方法应运而生，该方法融合关键词共现分析和社团检测技术，精准识别并整合拥有共同研究兴趣的科研人员群体，进而通过可视化手段展现群体画像[3]。

在高等教育应用领域，画像作为一种前沿应用理念，在近十年得到广泛关注和应用，主要集中在用户画像、大数据应用、智慧校园等主题，为高等教育提供了重要的指导[4]。IEEE学习技术标准委员会所倡导的学生画像，即以学生为核心，综合考量其个人信息、学习进展、能力层级、兴趣所在以及已获成就，依托数据分析以及机器学习技术精准构建而成。在智慧校园建设中，高校依托Hadoop大数据平台，全面剖析学生的生活、学习等在内的多种数据，细致刻画学生的行为模式，构建个性化学生画像[5]。例如，通过社会调查与因子分析，研究者通过快速聚类，形成大学生社交网络行为的多元群体画像[6]；K-means++算法则被应用于挖掘学生就业数据，绘制大学生就业画像[7]；而在学习伙伴推荐中，则依据学习者特征与平台数据建模，区分相似与互补学习者画像，促进有效学习配对[8]。然而，关于家庭经济困难学生画像的研究尚显不足。李妍等学者运用深度神经网络（DNN） 算法，通过挖掘在校生的消费和学习行为，精准刻画家庭经济困难生特点，建立精准资助模型，为高校资助育人工作提供现代化方案[9]。

Hadoop平台以其能够处理海量数据，同时具有良好的容错性和可扩展性，在教育领域的数据可视化研究中展现出巨大潜力。在先前的研究中，许多学者已经尝试利用Hadoop平台进行教育领域的数据可视化研究，如对学生行为的预测等[10]。其中一些研究集中在学术数据的处理和可视化，利用Hadoop的分布式计算能力，加速对大规模学生学习数据的处理，以提供更准确的学术评估。

将可视化画像与高校学生教育相结合已成为部分高校创新教育的重要方式和手段，如用于设计一种基于大数据的高校就业可视化服务系统，为学生就业指导和规划提供参考[11]。随着大数据技术的成熟，各高校智能化校园建设的逐渐完善，使用技术手段量化学生的信息和行为特征，为学生进行可视化画像，但针对家庭经济困难学生的研究相对较少。为家庭经济困难学生建立画像，有助于他们获得全面客观的定位，也有助于资助管理部门精准教育、管理和帮助学生。

本文利用Hadoop平台运用数据挖掘技术获取资助数据库、教务系统、易班系统、团委系统的数据，包括学生家庭经济情况、思想、学习、心理四个方面的基本特征数据。首先，运用K-means聚类算法精准划分家庭经济困难学生等级；其次，从思想、学习、心理等方面直观地对家庭经济困难学生画像进行绘制和展示；最后，将画像反馈给教育工作者，以实施针对性的教育，提升大学生教育的亲和力和精准性，促进个体全面发展。

2 家庭经济困难大学生画像构建

2.1 画像构建框架

画像的核心本质在于汇聚多元标签以形成综合表征。为了提升教育工作人员的直观感知与决策效率，标签的可视化转化显得尤为重要。这一过程不仅使学生的特征一目了然，更为个性化的教育方案的制定奠定了坚实的基石。具体而言，画像的构建框架如图1所示，它由数据层、标签层和最终的画像展示三个精密衔接的部分组成。

2.2 基本信息收集

通过资助系统数据库获取家庭经济困难学生的基本信息，包括家庭收入、教育支出、医疗费用、债务情况、突发因素等家庭经济状况数据；通过学校教务系统和易班系统收集考试分数和平时成绩、出勤情况等学习情况；通过团委数据库收集学生的兴趣和爱好信息、活动参与、是否有朋友群体等思想表现；通过心理数据库采集学生的焦虑程度、压力状况及情感状态等心理健康数据。通过这些数据的全面收集，可以更好地了解家庭经济困难学生的多方面需求，为Hadoop 平台数据处理和可视化提供更为详尽的信息基础。

2.3 数据预处理

为提高数据分析的质量和效果，降低异常数据对数据处理和分析的影响，首先要对采集到的大量源数据进行数据清洗、标准化等预处理。

2.3.1 源数据清洗

运用Hadoop框架中的MapReduce模型对收集到的数据进行处理，确保数据质量。因数据出自学校不同的部门和管理系统，且数量巨大，源数据会出现异常数据、重复数据以及缺失数据等现象。对于缺失的数据，使用合适的方法填充缺失值，如均值、中位数或基于其他相关数据的预测值。对于异常数据、重复数据则采取删除、替换或者修正的方式。

2.3.2 数据标准化

为解决数据间不同性质的问题，将异构数据源中的数据合并存放到一个数据库中，对数据进行标准化，确保不同数据类型的一致性。

2.4 K-means 聚类算法对家庭经济困难分类

2.4.1 K-means 聚类算法的核心思想和流程

K-means聚类算法的核心思想在于，通过迭代方式将多维数据空间中的样本点有效地划分为K个独立且内聚性强的簇群，目标是使得同一簇内的样本点间相似性最大化，而不同簇之间的样本点则尽可能保持差异性。首先，从数据集中挑选若干点作为初始的聚类簇中心，这些点应尽可能代表数据的自然分组趋势。随后，算法遍历每个数据点，依据它与各簇聚类中心的距离，将其分配至最近的簇中心所属的簇中。完成分配之后，算法会基于每个簇内所有成员的坐标信息，重新计算并更新该簇的簇中心位置，这通常通过计算簇内所有点的均值坐标来实现。重复上述步骤，即重新分配数据点到最近的簇，随后根据新的簇成员重新计算簇中心，直至簇中心的位置趋于稳定或达到迭代次数的上限。最后，检查聚类结果，确保分类是有意义的。

2.4.2 K-means 聚类算法的应用

根据学生家庭收入、教育支出、债务情况、医疗情况、突发情况等数据，运用K-means算法将学生家庭经济状况进行聚类。按困难程度逐渐降低分为特殊困难、困难、一般困难和不困难四个类别。这一分类有助于教育机构更精确地识别学生的经济状况，进而提供更为精准和个性化的支持与援助。

2.5 大学生画像标签体系

2.5.1 画像标签体系

画像标签是通过对用户信息进行深度提炼和概况后得到的特征标志，代表了用户的特定属性或行为特征[12]。构建大学生画像时，可以围绕大学生家庭经济状况、思想动态、学习表现、心理状态四个方面设计标签体系，使大学生的特征更直观和易于理解，同时也方便计算机系统进行高效分析和处理。构建的大学生画像标签体系如图2所示。

2.5.2 标签层的选取依据

作为学生特征的高度集中，标签层是构建个性化学生画像的基础。选取家庭经济状况、思想、学习、心理作为家庭经济困难学生画像的标签，有以下几个重要原因：学生家庭的经济状况将直接影响学生的学习资源、生活保障和心理状态等。因此，了解家庭经济状况可以帮助识别学生在经济支持方面的需求；学生的思想观念（如价值观等）能反映其对教育的态度和追求，对其学习效果和心理发展有重要影响；学习成绩和学习习惯直接影响学生的学业发展，通过分析学习状况，可以识别出学习上的困难和潜在的帮助需求；心理健康问题普遍存在于经济困难的学生中，了解学生的心理状态有助于提前识别问题，提供心理支持和干预。

通过综合考虑这些标签，教育工作者和资助管理部门可以制定更为个性化的支持计划，提供多维度的干预。例如，针对经济压力大的学生，提供经济支持的同时，关注其心理健康和学习效率。通过对这些标签的监测，可以及早发现潜在的问题。

2.5.3 标签体系构建方法

首先，进行需求调研，广泛收集学生、教师、资助管理人员等相关利益方对标签系统的具体需求和期望，以确保构建的标签体系能满足实际应用需求。接着，运用数据挖掘技术，从庞大的数据中提取出关键特征，如通过聚类分析来区分不同经济背景的学生群体，进而设定相应的分类标签。然后，根据提取的特征进行分类与分层，构建一个多层次、结构化的标签体系。这种体系可以采用树状结构，清晰区分主标签（如经济分类状况、学习状况）及其下的子标签（如家庭收入、债务情况、学科成绩等），以便于管理和使用。

2.5.4 示例标签体系

经济状况：涵盖家庭收入水平（高、中、低），并进一步根据家庭经济状况按困难程度细分为特殊困难、困难、一般困难和不困难四个层次；学习状况：包括学业成绩、学习表现以及对学生学习态度的描述（积极或消极）；思想状况：包括社会热点关注点、诚信表现等；心理状况：包含学生的心理健康状态、兴趣爱好及可能的情绪波动（如焦虑、压力等）。

2.6 数据可视化

利用Hadoop生态系统中的工具，如Hive、Pig或Spark SQL，对整理后的数据进行分析和统计，生成可视化的图表和报告。例如，本文可以绘制热力图展示不同学院、专业中经济困难学生的分布情况，或者使用柱状图对比不同困难等级学生的课程成绩。利用可视化工具创建仪表盘，将学业成绩、学习时间、家庭经济状况、思想与心理方面的数据综合展示，提供全面的信息。为了提高用户体验，考虑添加交互性和动态性元素，例如在图表中添加过滤器、下拉菜单等，使用户能够根据需求调整可视化结果。最后，将设计好的可视化结果输出为图像文件、HTML页面或嵌入报告中，方便分享和进一步分析。通过以上步骤，在Ha⁃ doop平台上利用强大的分布式计算能力进行数据处理和可视化，全面呈现家庭困难学生的特征，为制定有针对性的支持措施提供重要参考。

3 结束语

利用Hadoop 平台构建家庭经济困难学生的思想、学习、心理等多维度画像，有助于全面了解学生的实际情况。当学生的经济状况、学习成绩或心理状态出现波动时，可以及早发现问题，教育工作人员可以及时介入，预防问题的加剧。同时，学生的画像可以帮助高校识别和关注那些潜在的弱势学生，确保他们获得平等的教育机会，缩小教育资源的差距。为教育政策提供更全面的数据支持，帮助决策者更准确地了解教育系统的运作和学生的需求，更公平地分配教育资源，提高教育的平等性，更好地优化教育资源。

本研究的局限性在于家庭经济困难学生的数据可能因地区差异而缺乏全面性，导致分析结果无法代表所有弱势群体；同时，涉及学生个人信息的数据收集与分析面临隐私和伦理的挑战，如何在保护隐私的前提下进行研究，仍需关注。

基于本次研究，本文提出未来研究方向为开展不同地区和文化背景下的家庭经济困难学生的研究，以识别影响学生表现的多样化因素，设计更具针对性的教育策略。同时，通过关注本研究的局限性并合理规划未来研究方向，进一步推动对家庭经济困难学生的支持机制完善，促进教育公平和资源的有效利用。