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摘要：貧困生的資助工作是當(dāng)前高校學(xué)生管理的重要工作之一。隨著大數(shù)據(jù)在各個(gè)領(lǐng)域廣泛而深入的應(yīng)用，善用大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘并認(rèn)定貧困生，真正實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)扶貧，是大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域深度應(yīng)用的體現(xiàn)。構(gòu)建了學(xué)生主題共享數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，設(shè)計(jì)了學(xué)生主題ETL（ExtractionTransformationLoading）工作流功能架構(gòu)圖，選取學(xué)生主題應(yīng)用場(chǎng)景之一貧困生精準(zhǔn)資助進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。獲得了學(xué)生就餐習(xí)慣、消費(fèi)行為、在校情況及消費(fèi)指數(shù)和貧困生篩選等。為學(xué)校未來(lái)大面積、規(guī)模化和動(dòng)態(tài)實(shí)施"校園大數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)扶貧"決策支持及學(xué)情分析打下了良好的基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)分析；一卡通；貧困生認(rèn)定；精準(zhǔn)資助

隨著高等教育規(guī)模的迅速擴(kuò)大，各個(gè)高校的貧困生數(shù)量也在不斷攀升。教育部的一項(xiàng)調(diào)查顯示，目前高校中存在經(jīng)濟(jì)困難的學(xué)生占在校學(xué)生的15%-30%[1]。因此，越來(lái)越多的研究關(guān)注如何解決貧困生問(wèn)題[2]。有的研究關(guān)注能否為貧困生爭(zhēng)取有益的條件，例如國(guó)家層面的助學(xué)貸款；學(xué)校層面的校級(jí)獎(jiǎng)學(xué)金和提供助學(xué)崗位等[3]；有的研究則借助信息技術(shù)的手段，建立貧困生信息管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)信息的登記、查詢、計(jì)算和分析[4]。這些研究雖然提高了貧困生管理工作的效率，但如何通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)得到一些知識(shí)或規(guī)律，從而幫助有關(guān)貧困生工作人員完善目前的貧困生資助體系，制定合理科學(xué)的資助政策是一項(xiàng)有重要意義的工作[5]。在這種驅(qū)動(dòng)下，現(xiàn)在越來(lái)越多的研究把數(shù)據(jù)挖掘方法引入到高校貧困生資格認(rèn)證分析中。例如，采用改進(jìn)的K-Means聚類算法對(duì)高校學(xué)生的校園卡消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，基于聚類結(jié)果計(jì)算每個(gè)學(xué)生的貧困程度，用來(lái)輔助高校資助決策工作[6]；還有研究采用支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）對(duì)學(xué)生校園一卡通的消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將學(xué)生按貧困與非貧困分類，在高校資助決策工作中給予一定輔助[7]。這些方法大多是在一個(gè)數(shù)據(jù)集上運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘算法得出規(guī)則，挖掘的結(jié)果在一定程度上可以為貧困生認(rèn)定工作提供輔助和決策。但沒(méi)有系統(tǒng)的搭建全方位、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)主題，以提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和共享程度，運(yùn)算出更精確的結(jié)果進(jìn)而更好地支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘和決策。2015年召開(kāi)的黨的十八屆五中全會(huì)明確提出了實(shí)施“國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”[8]。在《2018年度國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目指南》[9]專門開(kāi)辟教育研究通道研究教育的難題，旨在推動(dòng)以自然科學(xué)范式和手段，特別是讓傳統(tǒng)教育科學(xué)與信息科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)相交叉，研究教育的基本理論和基礎(chǔ)問(wèn)題，支撐新時(shí)代的教育。電子科技大學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心-教育大數(shù)據(jù)研究所在貧困生精準(zhǔn)資助、圖書(shū)推薦、成績(jī)預(yù)測(cè)領(lǐng)域做了很多開(kāi)創(chuàng)前沿性的工作[10]。文章正是在這種“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)學(xué)校，分析變革教育”的大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下[11]，結(jié)合我校正在構(gòu)建的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺(tái)，對(duì)主題數(shù)據(jù)進(jìn)行全面梳理，搭建統(tǒng)一的學(xué)生數(shù)據(jù)主題，以提高數(shù)據(jù)分析結(jié)果。具體做法是采集一卡通系統(tǒng)736名學(xué)生近三個(gè)月的255822條就餐數(shù)據(jù)和與學(xué)生主題相關(guān)的其他六大應(yīng)用系統(tǒng)中的信息經(jīng)過(guò)清洗并建模。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)規(guī)模化的分析后運(yùn)算出結(jié)果以支持貧困生決策。

1學(xué)生主題數(shù)據(jù)建模

早在2010年我校就引入了數(shù)據(jù)交換平臺(tái)和共享庫(kù)，在一定程度上解決了業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)互聯(lián)互通問(wèn)題。但在實(shí)際建設(shè)過(guò)程中，它只是充當(dāng)了數(shù)據(jù)交換中轉(zhuǎn)站的角色。為了滿足學(xué)校對(duì)數(shù)據(jù)挖掘和決策支持需求，需要構(gòu)建校級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（DataWare原h(huán)ouse）。通過(guò)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建立，職能部門可對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的清洗和整合并加以重組，進(jìn)而在此基礎(chǔ)上做應(yīng)用場(chǎng)景的分析。如以學(xué)生主題為例，我們把與學(xué)生主題有關(guān)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)接入數(shù)據(jù)中心。如圖1所示，通過(guò)數(shù)據(jù)整合及分層設(shè)計(jì)構(gòu)建了學(xué)生主題域的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。其中操作型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層（OperationalDataStore）解決源系統(tǒng)快速接入的問(wèn)題，避免從源系統(tǒng)做頻繁和重復(fù)數(shù)據(jù)抽取；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層（EnterpriseDataWarehouse）按照業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)，面向主題整合，保留明細(xì)和歷史數(shù)據(jù)并且模型相對(duì)穩(wěn)定，但是會(huì)隨著源系統(tǒng)和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)的變化，ETL（ExtractionTransformationLoading）會(huì)隨之變化。應(yīng)用數(shù)據(jù)層是面向應(yīng)用的個(gè)性化定制。構(gòu)建好了一個(gè)主題模型框架后，需要在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候逐步實(shí)現(xiàn)物理化。貧困生挖掘分析的ETL工作流功能結(jié)構(gòu)如圖2所示。圖中選取了與學(xué)生信息相關(guān)的六大核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)，經(jīng)過(guò)ETL處理后以學(xué)號(hào)為主關(guān)鍵字把學(xué)生的信息整合成一張表信息。以保證基于學(xué)生的消費(fèi)數(shù)據(jù)模型進(jìn)行貧困生挖掘分析的有效性。

2學(xué)生消費(fèi)數(shù)據(jù)建模

經(jīng)過(guò)學(xué)生主題數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模后，采集了學(xué)生一張表信息集，我們把涉及到學(xué)生消費(fèi)數(shù)據(jù)建模所需要的數(shù)據(jù)集輸入大數(shù)據(jù)分析專家軟件Datist，并對(duì)敏感信息如身份證號(hào)脫敏處理以及對(duì)學(xué)生基本信息和就餐交易數(shù)據(jù)進(jìn)行了從身份證中解析性別和籍貫信息和對(duì)交易記錄中的日期進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理后，再添加就餐飯點(diǎn)信息和就餐星期信息以及設(shè)置條件“設(shè)在飯?zhí)贸燥垺钡玫綄W(xué)生消費(fèi)數(shù)據(jù)模型如圖3所示。模型分析了長(zhǎng)期不在飯?zhí)贸燥垺⒋箢~消費(fèi)（即單餐消費(fèi)超30元）和貧困生單月消費(fèi)總額三種情況。Datist是服務(wù)于大數(shù)據(jù)時(shí)代場(chǎng)景式（Context）數(shù)據(jù)整合與融合的功能強(qiáng)大的軟件產(chǎn)品。該軟件根據(jù)用戶場(chǎng)景需求組織數(shù)據(jù)與編制業(yè)務(wù)流程，通過(guò)可視化的節(jié)點(diǎn)組合來(lái)完成數(shù)據(jù)的獲取、組織、整合、提純及有形化表達(dá)。圖3是根據(jù)學(xué)生一卡通消費(fèi)數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)的業(yè)務(wù)流程。圖中有輸入節(jié)點(diǎn)即數(shù)據(jù)源：學(xué)生基本信息表和學(xué)生消費(fèi)交易數(shù)據(jù)表等。輸入節(jié)點(diǎn)后進(jìn)入數(shù)據(jù)處理階段，通過(guò)數(shù)據(jù)處理如匯總節(jié)點(diǎn)、過(guò)濾節(jié)點(diǎn)、大額消費(fèi)數(shù)據(jù)即單餐消費(fèi)超30元等節(jié)點(diǎn)處理后再經(jīng)過(guò)各種輸出節(jié)點(diǎn)輸出結(jié)果。如有貧困學(xué)生單月消費(fèi)總額、長(zhǎng)期不在食堂吃飯等異常結(jié)果信息。部分處理的樣例數(shù)據(jù)如表1所示。

3學(xué)生就餐消費(fèi)信息分析

數(shù)據(jù)模型確立后，通過(guò)軟件運(yùn)算，對(duì)736名學(xué)生2016年9月9日-12月28日（共111天）的就餐數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從中獲取到學(xué)生的就餐習(xí)慣信息。4.1學(xué)生消費(fèi)異常分析以下分析是針對(duì)廣州大學(xué)2016年9月-12月其中736名學(xué)生的三個(gè)月中就餐數(shù)據(jù)異常情況進(jìn)行分析，由于數(shù)據(jù)量還沒(méi)有足夠大，異常分析結(jié)果可能存在一些偏差。

3.1.1連續(xù)7日無(wú)就餐消費(fèi)記錄學(xué)生分析三個(gè)月份有連續(xù)7天沒(méi)有消費(fèi)記錄學(xué)生共計(jì)435人，由于篇幅有限，無(wú)法列出所有學(xué)生詳細(xì)信息，表2只列出前20名學(xué)生信息，對(duì)于這一部分長(zhǎng)期不在食堂吃飯的學(xué)生建議需要關(guān)注。

3.1.2大額就餐消費(fèi)記錄對(duì)于單筆消費(fèi)超過(guò)30元的消費(fèi)記錄可能是校園內(nèi)部其他消費(fèi)，如超市消費(fèi)，網(wǎng)費(fèi)繳費(fèi)或者醫(yī)院繳費(fèi)等，這些記錄如果判別為醫(yī)院消費(fèi)，那將要對(duì)這些學(xué)生進(jìn)行重點(diǎn)關(guān)注。分析的結(jié)果展示30~50元之間的占大部分，50~100元次之，其他100~200元之間的建議需要多關(guān)注。

3.1.3消費(fèi)指數(shù)分析通過(guò)對(duì)736名學(xué)生2016年9月-12月份，3個(gè)月份校園消費(fèi)記錄255822條數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，根據(jù)就餐頻次、消費(fèi)額度、每餐消費(fèi)額、消費(fèi)均值等給每名學(xué)生計(jì)算消費(fèi)指數(shù)。消費(fèi)指數(shù)具有相對(duì)意義，值越小消費(fèi)水平越低。通過(guò)消費(fèi)指數(shù)進(jìn)行排序可以很快了解到學(xué)生的相關(guān)信息，由于篇幅限制，表3僅展示前10名學(xué)生信息。表中貧困生貧困程度的認(rèn)定就是根據(jù)消費(fèi)指數(shù)為依據(jù)的，如可以設(shè)置一個(gè)閾值，小于等于該閾值的認(rèn)定為特別貧困，大于該閾值的認(rèn)定為一般貧困。

4結(jié)論

分析的數(shù)據(jù)集只采用了2016年9月-12月份三個(gè)月的736名學(xué)生255822條就餐消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲得了學(xué)生就餐習(xí)慣及消費(fèi)指數(shù)。就餐消費(fèi)數(shù)據(jù)分析可以達(dá)到兩項(xiàng)目的，一是對(duì)學(xué)生生活現(xiàn)狀進(jìn)行分析；二是可系統(tǒng)地實(shí)現(xiàn)校園大數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)資助，即是在貧困生中分析發(fā)現(xiàn)“潛藏”的非貧困生；在非貧困生中發(fā)現(xiàn)那些確實(shí)很貧窮，但又不愿意說(shuō)的學(xué)生。從以上分析結(jié)果來(lái)看，通過(guò)“一卡通”交易數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)貧困生的貧困程度進(jìn)行排名有比較好的區(qū)分度，可以作為發(fā)放貧困生資助的一個(gè)依據(jù)。為了準(zhǔn)確的對(duì)學(xué)生進(jìn)行畫(huà)像，下面對(duì)今后分析提幾點(diǎn)建議：1.本次大數(shù)據(jù)分析，只是學(xué)校做一個(gè)掀起實(shí)驗(yàn)性研究。只用了736多名學(xué)生3個(gè)多月的“一卡通”的消費(fèi)數(shù)據(jù)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，未來(lái)用全校所有學(xué)生一個(gè)學(xué)年的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，這樣分析出來(lái)的結(jié)果更準(zhǔn)確。2.通過(guò)獲取全校所有學(xué)生的“一卡通”交易數(shù)據(jù)，這樣可以對(duì)貧困生和非貧困生的基本情況進(jìn)行對(duì)比分析，可以更好的了解貧困生的生活狀況，也可以發(fā)現(xiàn)未申報(bào)貧困生的潛在貧困生的學(xué)生名單。3.通過(guò)獲取更詳細(xì)的“一卡通”其他交易數(shù)據(jù)，比如“一卡通”加款數(shù)據(jù)、“一卡通”消費(fèi)刷卡終端信息，這樣就可以更好的識(shí)別交易類型，剔除那些非就餐交易。后續(xù)的分析可以利用學(xué)生的消費(fèi)行為進(jìn)行改進(jìn)的RFM建模，利用貧困生名單進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)分類建模，利用學(xué)生就餐順序進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)關(guān)系建模。4.獲取教務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，結(jié)合貧困生的學(xué)習(xí)狀況進(jìn)行綜合分析，可以用有限的資金盡可能資助貧困而學(xué)習(xí)成績(jī)優(yōu)秀的學(xué)生。5.學(xué)生心理行為分析和學(xué)情分析。如獲取學(xué)生政治面貌數(shù)據(jù)，比如黨員、預(yù)備黨員、入黨積極分子等信息，可以更好了解貧困生的思想進(jìn)步情況。6.動(dòng)態(tài)學(xué)情分析與貧困生篩選。貧困生的數(shù)據(jù)分析應(yīng)該每月定期進(jìn)行，動(dòng)態(tài)跟蹤貧困生的生活狀況，把分析后得到的結(jié)果及時(shí)通過(guò)郵件或微信通知相關(guān)管理部門的不同崗位的相關(guān)人員，比如主管校長(zhǎng)、學(xué)工部部長(zhǎng)、資助中心管理人員、各學(xué)院分管學(xué)生的書(shū)記、主管班級(jí)學(xué)生的輔導(dǎo)員等。特別是對(duì)前一年資助的貧困生追蹤動(dòng)態(tài)分析，對(duì)原來(lái)不是貧困生，因家庭變故和疾病等成為貧困生的遴選。

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作者：李愛(ài)鳳 梁碧允 李曉丹 單位：廣州大學(xué) 網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)代教育技術(shù)中心