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基于大数据分析的高校家庭经济困难学生定量识别研究

汇报人：

2024-02-06

目录

CONTENTS

引言

大数据分析技术及应用

高校家庭经济困难学生现状分析

基于大数据的定量识别模型构建

实证研究与结果分析

01

引言

背景

意义

基于大数据分析的高校家庭经济困难学生定量识别研究，有助于提高识别准确率，为高校制定更加精准的资助政策提供依据，同时也有助于促进教育公平和社会和谐。

高校家庭经济困难学生问题日益突出，传统识别方法存在主观性、片面性等不足，急需一种客观、准确的识别方法。

国内研究现状

国外研究现状

发展趋势

国内已有部分学者尝试利用大数据技术进行家庭经济困难学生识别，但研究尚处于起步阶段，缺乏统一的标准和规范。

国外在大数据技术和教育领域的结合方面较为领先，已有一些成熟的大数据分析模型和方法可供借鉴。

随着大数据技术的不断发展和完善，以及高校对家庭经济困难学生问题的日益重视，基于大数据分析的高校家庭经济困难学生定量识别研究将成为未来的重要研究方向。

本研究将基于大数据分析技术，构建高校家庭经济困难学生定量识别模型，并利用实际数据进行验证和优化。具体内容包括数据收集与预处理、特征选择与提取、模型构建与优化等。

研究内容

本研究将采用文献研究法、实证研究法等多种研究方法。通过文献研究法梳理国内外相关研究成果和经验教训；通过实证研究法收集实际数据并进行分析和验证。同时还将运用统计学、机器学习等相关知识和技术进行处理和分析数据。

研究方法

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大数据分析技术及应用

大数据定义与特点

01

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，具有数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快时效高等特点。

大数据分析流程

02

包括数据收集、预处理、存储、分析挖掘和可视化等步骤，其中分析挖掘是核心环节。

大数据分析技术架构

03

包括数据源、数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据应用等层次，涉及多种技术和工具。

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包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等算法，用于从海量数据中提取有用信息。

数据挖掘算法

包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等算法，用于构建模型并自动优化模型性能。

机器学习算法

根据具体问题和数据特点选择合适的算法，并通过参数调整、集成学习等技术优化算法性能。

算法选择与优化

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学生管理

教学管理

科研管理

校园安全

通过大数据分析学生行为、成绩、背景等信息，实现个性化教育、精准资助、预警干预等目的。

通过大数据分析教学资源、教学质量、学生反馈等信息，实现课程优化、教师评价、教学改革等目的。

通过大数据分析校园安全事件、人员流动等信息，实现安全预警、应急处置等目的。

通过大数据分析科研项目、成果、人员等信息，实现科研合作、成果转化、学科评估等目的。

03

高校家庭经济困难学生现状分析

家庭经济困难学生是指因家庭经济条件限制，难以支付学费、生活费等相关费用的高校学生。

定义

通常根据学生家庭人均收入、家庭负担状况、地区经济发展水平等因素综合评估，将学生划分为不同经济困难等级。

标准

调查方法

采用问卷调查、访谈、数据分析等多种方式，全面了解家庭经济困难学生的生活、学习状况及需求。

调查结果

发现家庭经济困难学生在高校中普遍存在，且在不同地区、不同类型高校中分布不均；他们面临着较大的经济压力和心理压力，需要得到更多的关注和支持。

家庭经济收入低、家庭成员健康状况差、家庭负担重等是导致学生经济困难的主要原因。

家庭因素

地区经济发展水平差异、教育资源分配不均、社会救助体系不完善等也对学生经济困难产生影响。

社会因素

学生自身的学习能力、社交能力、心理素质等也会影响其经济状况，例如学习成绩不佳可能导致失去奖学金等资助机会。

个人因素

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基于大数据的定量识别模型构建

包括高校教务系统、学生管理系统、校园卡消费系统等多个渠道，获取学生在校期间的各类数据。

对收集到的数据进行清洗、整合和转换，消除异常值和缺失值，确保数据质量和准确性。

数据处理

数据来源

特征选择

从处理后的数据中筛选出与学生家庭经济状况相关的特征，如消费水平、学习成绩、获奖情况、社会实践等。

特征提取

对选定的特征进行进一步处理，提取出能够反映学生家庭经济困难程度的关键信息。

模型选择

根据研究目标和数据特点，选择合适的定量识别模型，如决策树、支持向量机、神经网络等。

模型训练与优化

利用历史数据对模型进行训练和优化，调整模型参数，提高模型的识别准确率和稳定性。

模型评估与应用

对训练好的模型进行评估，验证其在实际应用中的效果，并根据评估结果对模型进行改进和完善。

05

实证研究与结果分析

数据来源

采集高校家庭经济困难学生的相关数据，包括学生基本信息、家庭情况、学业成绩、消费记录