課題申報(bào)模板：3215-基于“智慧校園”數(shù)據(jù)下的學(xué)生教育管理有效途徑研究

1、優(yōu)秀課題申報(bào)書模板精選基于“智慧校園”數(shù)據(jù)下的學(xué)生教育管理有效途徑研究1、問題的提出、課題界定、國(guó)內(nèi)外研窕現(xiàn)狀述評(píng)、選題意義與研究?jī)r(jià)值。一、問題的提出各個(gè)學(xué)校都在大力建設(shè)智慧校園，我?！靶@一卡通”第一期于2013年9月正式上 線運(yùn)行，目前正在實(shí)施第二期工程。開通食堂就餐、圖書借閱、宿舍管理、超市購(gòu)物、洗浴、 打開水等功能。這些智慧校園的數(shù)據(jù)量最大，數(shù)據(jù)質(zhì)量也比較好，能夠反映大學(xué)生在校帕的 日常行為，適合進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析，那么，是否可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，有效加強(qiáng)學(xué)生教育 管理呢？比如，分析失聯(lián)，消費(fèi)異常，曠課，掛科，晚歸等異常行為的學(xué)生管理。二、課題界定智慧校園是集數(shù)據(jù)共享、身份認(rèn)證、金融消費(fèi)

2、等多項(xiàng)功能于一體的信息集成系統(tǒng)，一般 包括身份識(shí)別、圖書借閱、網(wǎng)絡(luò)收費(fèi)、考勤、消費(fèi)、餐飲、上機(jī)、水控等多種服務(wù)，集學(xué)習(xí) 和生活一體。智慧校園為師生提供優(yōu)質(zhì)、高效信息化服務(wù)的同時(shí)，系統(tǒng)自身也積淀了千萬條 流水記錄,學(xué)校透過這些業(yè)務(wù)記錄可掌握用戶在校園內(nèi)的日常生活與學(xué)習(xí)行為。三、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀述評(píng)隨著大型數(shù)據(jù)庫(kù)的技術(shù)成熟及應(yīng)用普及，不缺數(shù)據(jù)缺知識(shí)的矛盾日益突出，如何從如此 大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的且有用的知識(shí)，創(chuàng)造更大的效益是一個(gè)迫切需要研究的課題。數(shù)據(jù) 挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域隨著n技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘理論的發(fā)展及其市場(chǎng)的需求擴(kuò)大也越來越廣泛。目前，國(guó)外數(shù)據(jù)挖掘的研究領(lǐng)域已遍及的行業(yè)包括電信業(yè)、電子商務(wù)、金融業(yè)、

3、零售商、 制造業(yè)、醫(yī)療等。數(shù)據(jù)挖掘所能解決的典型問題包括：背景分析、交叉銷售、等市場(chǎng)分析行 為，數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷、群體劃分以及學(xué)生流失性分析、學(xué)生信用記分、欠費(fèi)發(fā)現(xiàn)等等。關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念最初是由Agrawal、Imielinski及Swami共同提出的，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 分析是從事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中，找出事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)大量數(shù)據(jù)項(xiàng)集之間存在的、有意義的、隱藏的關(guān)系， 即關(guān)聯(lián)性，從而預(yù)測(cè)事物的發(fā)展趨勢(shì)。眾所周知，其經(jīng)典的挖掘方法是以Apriori為代表 的“產(chǎn)生-測(cè)試”范型，以及fp-growth為代表的采用復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)壓縮存儲(chǔ)空間的范型。 自從1993年agrawal等人提出關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，這種以研究數(shù)據(jù)庫(kù)中各個(gè)屬性之間

4、關(guān)聯(lián)性為 主的數(shù)據(jù)挖掘方法已經(jīng)逐步被應(yīng)用于銷售、保險(xiǎn)、零售、銀行等商業(yè)領(lǐng)域，同時(shí)正在或即將 被應(yīng)用于其它需要分析大量數(shù)據(jù)的領(lǐng)域。在其算法的改進(jìn)方面的研究也是日益增加，與各種 技術(shù)相結(jié)合的改進(jìn)研究也是不斷出現(xiàn)。聚類分析是對(duì)靜態(tài)的數(shù)據(jù)分析的技術(shù)，受到許多領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器 學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、生物信息和圖像分析。聚類就是把相似的數(shù)據(jù)劃分到不同的類別或更多的 簇，使處于同一類別的相似性較高，不同類別的相似性較低。相似性就是指數(shù)據(jù)對(duì)象的屬性 值之間的差異程度，一般用距離來量化差異程度，當(dāng)數(shù)據(jù)對(duì)象的屬性值間的距離小于預(yù)定的 閥值時(shí)，這些數(shù)據(jù)對(duì)象就會(huì)被劃分到同一個(gè)簇中，反正則被劃分到不同的簇。

5、“智慧校園”系統(tǒng)建設(shè)目標(biāo)是建立以卡片為媒介的、面向校園師生的綜合性服務(wù)平臺(tái), 覆蓋身份識(shí)別、金融服務(wù)、信息服務(wù)，形成了高效穩(wěn)定、功能全面、擴(kuò)展靈活、管理方便的 平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)“一卡在手，走遍校園”，是校園信息化建設(shè)的基礎(chǔ)核心內(nèi)容之一。目前國(guó)內(nèi) 外很多高校在具體應(yīng)用上實(shí)現(xiàn)了各項(xiàng)功能，而數(shù)據(jù)庫(kù)最大的作用是收集存儲(chǔ)數(shù)據(jù)以及提供查 詢等，多年來積累的龐大數(shù)據(jù)量并沒有為學(xué)校的管理和決策提供有效的支持，缺乏對(duì)數(shù)據(jù)有 效的挖掘和分析。近幾年國(guó)內(nèi)已有很多高校意識(shí)到利用校園卡的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行某些方面的挖掘研究，例如 武漢理工大學(xué)的學(xué)生經(jīng)濟(jì)狀況與資助合理性評(píng)判系統(tǒng)、山東大學(xué)的貧困生評(píng)議等等，事實(shí)表 規(guī)劃課題、課題界定、

6、研究現(xiàn)狀、選題意義、研究?jī)r(jià)值、理論依據(jù)、研究目標(biāo)、研究?jī)?nèi)容、研窕假設(shè)、創(chuàng) 新之處、研窕思路、研究方法、技術(shù)路線、實(shí)施步驟優(yōu)秀課題申報(bào)書模板精選明，利用校I園卡數(shù)據(jù)分析挖掘方而的研究，對(duì)校園信息化建設(shè)的深入以及推動(dòng)學(xué)校往更科學(xué) 的管理方向上發(fā)展都是有相當(dāng)?shù)默F(xiàn)實(shí)意義的。四、選題意義很多學(xué)校已經(jīng)實(shí)現(xiàn)''智慧校園”，開通了食堂就餐、圖書借閱、超市購(gòu)物、洗浴、打開 水等、購(gòu)電等功能，數(shù)據(jù)量最大，數(shù)據(jù)質(zhì)量也比較好，適合進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析，那么，是否 可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，有效加強(qiáng)學(xué)生的教育管理？雖然這些流水只限于其在校內(nèi)的生活, 但能夠反映出學(xué)生在校園的學(xué)習(xí)和生活行為。基于智慧校園數(shù)據(jù)，利用

7、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，進(jìn)行挖掘分析就有一定的現(xiàn)實(shí)意義。尤其對(duì)其 學(xué)生群體進(jìn)行分類和關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，挖掘出學(xué)生異常行為，在整體上對(duì)學(xué)生的行為按群體進(jìn) 行分類，并期望研究各類行為的特征，比如以分析消費(fèi)異常行為結(jié)合學(xué)校貧困生的評(píng)斷為應(yīng) 用，對(duì)貧困生分類群體進(jìn)行消費(fèi)行為模式研究，希望了解貧困生群體的消費(fèi)行為模式，對(duì)實(shí) 際的貧困生認(rèn)定起到一定的輔助支持作用，從而向相關(guān)部門提供學(xué)生資助的輔助管理決策依 據(jù)，還可利用挖掘結(jié)果，分析學(xué)生掛科異常行為，預(yù)測(cè)有可能掛科的學(xué)生名單，為思想政治 工作提供支持?？傊?，本課題在嘗試?yán)眯畔⒒塾?jì)的數(shù)據(jù)分析學(xué)生行為，在學(xué)生教育管 理、分析、決策方而有著現(xiàn)實(shí)的意義。五、研究?jī)r(jià)值通過研

8、究智慧校帕在教育信息化領(lǐng)域的結(jié)合和應(yīng)用模式，進(jìn)一步豐富數(shù)字校園、智慧校 國(guó)的技術(shù)體系，在教育信息化與熱點(diǎn)前沿技術(shù)結(jié)合的問題上進(jìn)行學(xué)術(shù)和工程上的有益探索; 研制形成校園數(shù)據(jù)平臺(tái)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，完成智慧校園工程產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ) 和處理，促進(jìn)校園數(shù)據(jù)的進(jìn)一步分析和挖掘，研制學(xué)生異常行為動(dòng)態(tài)分析系統(tǒng)，對(duì)學(xué)生的歷 史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，及時(shí)掌握學(xué)生的行為動(dòng)態(tài)，關(guān)注學(xué)生的行為發(fā)展，對(duì)不同學(xué)生 給予不同的教育和幫助方式，真正做到因材施教，對(duì)學(xué)生的全面發(fā)展具有指導(dǎo)意義。通過分 析掛科、晚歸、失聯(lián)、用電、消費(fèi)（貸款）、曠課、上網(wǎng)等學(xué)生中的異常行為，挖掘其校園 生活學(xué)習(xí)中的特征，對(duì)學(xué)生的教育管理起

9、到?jīng)Q策支持作用。2、課題理論依據(jù)、研究目標(biāo)、研究?jī)?nèi)容、研究假設(shè)、創(chuàng)新之處。一、理論依據(jù)數(shù)據(jù)挖掘（英語：Data mining）,又譯為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦，一般是指從大量的數(shù)據(jù) 中自動(dòng)搜索隱藏于其中的有著特殊關(guān)系性（屬于Association rule learning）的信息的過 程。主要有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)有關(guān)聯(lián)分析、聚類分 析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān), 并通過統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)（依靠過去的經(jīng)驗(yàn)法則）和模 式識(shí)別等諸多方法來實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。二、研究目標(biāo)大學(xué)生從入學(xué)、學(xué)習(xí)、生活、畢

10、業(yè)到就業(yè)等整個(gè)活動(dòng)周期中，在各個(gè)信息管理系統(tǒng)如招 生、教務(wù)、學(xué)生管理、餐飲消費(fèi)、圖書借閱、上網(wǎng)、實(shí)驗(yàn)、考勒、晨練、實(shí)訓(xùn)、畢業(yè)設(shè)計(jì)、 財(cái)務(wù)收繳費(fèi)、設(shè)備使用、離校、就業(yè)等各個(gè)電子行為活動(dòng)中留下了大量的記錄信息。這些數(shù) 據(jù)建設(shè)有助于將學(xué)生管理工作者從日常的具體事務(wù)性工作中解脫出來，解決運(yùn)用傳統(tǒng)手段難 以獲取各類統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的問題，經(jīng)過過程性和綜合性的分析，找到學(xué)生各種行為之間的內(nèi)在聯(lián) 系，思考背后的邏輯關(guān)系，并做出恰當(dāng)?shù)慕虒W(xué)、管理決策，研究學(xué)生教育管理有效提供途徑是本課題的研究目標(biāo)。三、研究?jī)?nèi)容本課題主要是兩個(gè)方面的研究分析：一是基于主題的學(xué)生行為分析系統(tǒng)。在智慧校園的推廣過程中已經(jīng)產(chǎn)生了大量的結(jié)構(gòu)化

11、數(shù)據(jù)，本課題擬建立一個(gè)學(xué)生行為分析系統(tǒng)，用于采集、存儲(chǔ)、處理校園大數(shù)據(jù)環(huán)境中的各 類數(shù)據(jù)，以學(xué)生行為動(dòng)態(tài)代表為專題，研制一個(gè)基于該大數(shù)據(jù)平臺(tái)的專題應(yīng)用，以便更有效 的挖掘、監(jiān)測(cè)學(xué)生的行為動(dòng)態(tài)，及時(shí)指導(dǎo)學(xué)生行為全面健康的發(fā)展。利用主流的大數(shù)據(jù)框架 的文件系統(tǒng)和計(jì)算模型，研究形成基于技術(shù)的高校學(xué)生行為分析系統(tǒng)的總體技術(shù)架構(gòu)、研究 高校學(xué)生數(shù)據(jù)采集框架和數(shù)據(jù)漂白算法、研究形成學(xué)生行為分析系統(tǒng)功能架構(gòu)和為分析專題 研制關(guān)犍分析算法。主要分析主題為：學(xué)生學(xué)業(yè)主題、就餐消費(fèi)主題、借閱主題、寢室管理 主題、上網(wǎng)主題。二是基于數(shù)據(jù)挖據(jù)的學(xué)生教育管理系統(tǒng)。設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)學(xué)生在校各類異常行為預(yù)警功能模型, 通過對(duì)數(shù)據(jù)的

12、分析和深度利用，實(shí)現(xiàn)如失聯(lián)分析預(yù)警、學(xué)業(yè)分析（曠課、掛科）預(yù)警、晚歸 分析預(yù)警、消費(fèi)分析（貧困生）預(yù)警、上網(wǎng)行為分析（網(wǎng)癮學(xué)生、網(wǎng)絡(luò)輿情）預(yù)警等，將存 在異常行為的學(xué)生主動(dòng)預(yù)警并告知學(xué)生管理工作者，以便及時(shí)關(guān)注到此類學(xué)生，從而可以提 早及時(shí)發(fā)現(xiàn)各類問題，避免學(xué)生管理工作中的疏忽。為實(shí)現(xiàn)預(yù)警功能，設(shè)計(jì)電子行為大數(shù)據(jù)分析與預(yù)警決策模式。充分利用各個(gè)業(yè)務(wù)信息系 統(tǒng)每天所沉淀的數(shù)十萬條學(xué)生各類活動(dòng)的海量電子行為大數(shù)據(jù)，如校園卡消費(fèi)數(shù)據(jù)、校園卡 考勤數(shù)據(jù)、上機(jī)、實(shí)驗(yàn)、用水、電、寢室刷卡記錄等、校帕卡借書信息以及上網(wǎng)數(shù)據(jù)，構(gòu)建 主題數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，形成多維數(shù)據(jù)集，并生成諸如每月全校校園卡消費(fèi)排行榜、學(xué)生上網(wǎng)時(shí)間

13、排 行榜等各類“排行榜”，設(shè)置一些臨界值（閥值）且反復(fù)修正，一旦達(dá)到臨界值范圍，系 統(tǒng)自動(dòng)發(fā)出警報(bào)（通過校園短信平臺(tái)向相關(guān)管理人員發(fā)送短信或電子郵件等），實(shí)現(xiàn)學(xué)生異 常行為預(yù)警。通過排行榜，結(jié)合學(xué)校的作息時(shí)間和學(xué)生的平均在線時(shí)長(zhǎng)等去發(fā)現(xiàn)一些問題， 如學(xué)生是否正常上課，是否已經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成癮等，對(duì)學(xué)生加以正確有效的教育引導(dǎo)，防微杜漸。 還可以通過分析有無刷卡記錄判斷非請(qǐng)假失聯(lián)分析。另外，通過掌握學(xué)生消費(fèi)的整體情況， 將學(xué)生個(gè)體的消費(fèi)行為與之對(duì)照分析，如月總消費(fèi)額、日消費(fèi)額均在平均線以下，甚至每餐 的消費(fèi)額也大多低于平均水平，并且除了餐廳消費(fèi)外，少有超市消費(fèi)、網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)等其他非必 要消費(fèi)，則基本可以認(rèn)定為

14、困難學(xué)生，再通過結(jié)合生源地和家庭情況等信息綜合考慮來排查 家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生，為發(fā)放貧困生生活補(bǔ)助及助學(xué)金提供有力參考，還可以分析學(xué)生貸款、 消費(fèi)金額階段性大幅度增加、突然無消費(fèi)記錄等異常行為，等等這有助于領(lǐng)導(dǎo)層制定學(xué)生工 作的管理目標(biāo)和重點(diǎn)，幫助管理者及時(shí)做出反應(yīng)，增加了學(xué)生管理的主動(dòng)性，防患于未然， 提高學(xué)生管理的針對(duì)性、適用性和實(shí)效性。四、研究假設(shè)本課題是基于學(xué)生異常行為的發(fā)生是能通過其在學(xué)校生活發(fā)生的數(shù)據(jù)分反映出來，并與 已經(jīng)發(fā)生異常行為的學(xué)生進(jìn)行驗(yàn)證、優(yōu)化，最終達(dá)到分析預(yù)測(cè)學(xué)生的異常行為，為學(xué)生管理 提供決策支持。五、創(chuàng)新之處各學(xué)校正在或已經(jīng)推廣和實(shí)施“智慧校園”系統(tǒng)，該系統(tǒng)很大程度上

15、只是整合了學(xué)校各 個(gè)信息管理系統(tǒng)，起到了整合平分，統(tǒng)一管理的目的，提高了管理效率。大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存 儲(chǔ)在硬盤，起不到任何作用。本課題，通過分析智慧校園的大量數(shù)據(jù)，關(guān)聯(lián)分析各個(gè)系統(tǒng)數(shù) 據(jù)，找到學(xué)生各種行為之間的內(nèi)在聯(lián)系，思考背后的邏輯關(guān)系，并做出恰當(dāng)?shù)慕虒W(xué)、管理決 策。3、研究思路、研究方法、技術(shù)路線、實(shí)施步驟。一、研究思路本課題通過了解學(xué)生管理中存在的問題，建立數(shù)據(jù)分析模型，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將學(xué)生 的基本信息、選課信息、學(xué)習(xí)成績(jī)、畢業(yè)去向、就餐信息、上網(wǎng)信息、借閱信息及宿舍門禁 信息等等學(xué)生活動(dòng)行為信息綜合起來分析，找出其中的規(guī)律及潛在的知識(shí)解決問題，對(duì)于輔 助高校學(xué)生管理決策是可行的而且是必

16、要的。二、研究方法1 .文獻(xiàn)法。通過文獻(xiàn)資料，全面地、正確地了解智慧校園、數(shù)據(jù)挖據(jù)的相關(guān)技術(shù)。2 .分析法。通過分析法可以使人們對(duì)學(xué)生行為的認(rèn)識(shí)進(jìn)一步精確化，以便更加科學(xué)地揭示學(xué) 生行為規(guī)律，把握本質(zhì)，理清關(guān)系，預(yù)測(cè)事物的發(fā)展趨勢(shì)。3 .信息研究法。信息方法是一種新的科研方法，它以信息來研究系統(tǒng)功能，揭示事物的更深 一層次的規(guī)律，幫助人們提高和掌握運(yùn)用規(guī)律的能力。4 .驗(yàn)證比較法。通過系統(tǒng)的預(yù)測(cè)和現(xiàn)實(shí)情況的比較，不斷地修改預(yù)測(cè)方式，實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確的 預(yù)測(cè)。三、技術(shù)路線1 .需求分析。2 .理論研究。3 .方法研究。4 .技術(shù)分析。5 .實(shí)踐應(yīng)用。6 .結(jié)果評(píng)估。7 .反饋優(yōu)化。8 .總結(jié)應(yīng)用。9

17、 .關(guān)鍵技術(shù)說明：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘這三種技術(shù)內(nèi)在的聯(lián)系性和互 補(bǔ)性,將它們結(jié)合起來用于高校學(xué)生管理的決策支持系統(tǒng)中，可以提高系統(tǒng)相應(yīng)的處理和分 析能力。（1）底層的數(shù)據(jù)庫(kù)作為數(shù)據(jù)源,用于保存學(xué)生基本信息表、學(xué)生選課表、學(xué)生借閱記錄表、 學(xué)生上網(wǎng)記錄表、學(xué)生就餐信息表、學(xué)生宿舍門禁信息表等等學(xué)生校園學(xué)習(xí)及生活相關(guān)的信 息。（2）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)對(duì)底層數(shù)據(jù)庠中的事務(wù)級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行集成,形成面向全局的數(shù)據(jù)視圖,包括學(xué)生 選課信息、學(xué)生上網(wǎng)信息、學(xué)生借閱信息、學(xué)生就餐信息、學(xué)生事實(shí)表等等。（3） olap從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中集成數(shù)據(jù)出發(fā),構(gòu)建面向分析的多維數(shù)據(jù)模型,從多個(gè)不同的角度對(duì) 數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、比較，

18、實(shí)現(xiàn)基本的統(tǒng)計(jì)和分析工作。（4）數(shù)據(jù)挖掘則以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和多維數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在的模式, 并以這些模式為基礎(chǔ)對(duì)學(xué)生作出分析預(yù)測(cè)。四、實(shí)施步驟本課題的主要研窕工作就是結(jié)合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘三種技術(shù),實(shí)現(xiàn)針 對(duì)學(xué)生管理的決策支持系統(tǒng)。主要從以下幾個(gè)步驟開展研究：（一）準(zhǔn)備階段（2017. 9-2017. 12）1 .前期調(diào)研。找出學(xué)生教育管理中存在的問題。2 .課題論證。論證通過“智慧校園”數(shù)據(jù)分析能解決哪些問題°3 .查閱相關(guān)文獻(xiàn)。了解國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，主要做法。對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 進(jìn)行了深入的研究。4 .整理資料，進(jìn)行文獻(xiàn)綜述。（二）實(shí)施階段（2018. 1-2018. 12）5 .建立分析模型（關(guān)聯(lián)分析、序列模式分析、分類分析、聚類分析），初步選定閾值參 數(shù)。6 .創(chuàng)建“智慧校園”數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。通過抽取、轉(zhuǎn)換、清洗、裝載，建立規(guī)范的學(xué)生行為分 析數(shù)據(jù)主題倉(cāng)庫(kù)，比如學(xué)生學(xué)業(yè)主題、就餐消費(fèi)主題、借閱主題、寢室管理主題、上網(wǎng)主等。7 .數(shù)據(jù)分析。引入數(shù)據(jù)挖掘機(jī)制，進(jìn)行學(xué)生各種行為之間的關(guān)聯(lián)和聚類分析。建立學(xué)生 細(xì)分聚類模型、學(xué)生失聯(lián)分析模型、消費(fèi)異常分析模型、學(xué)業(yè)成績(jī)異常特征分析、寢室管理 異常行為分析模型等學(xué)生教育管理分析模型，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。