[發明專利]一種基于組稀疏融合醫院大數據建立學生成長畫像的方法

在審

• 申請號: 202010418640.X
• 申請日: 2020-05-18
• 公開（公告）號: CN111652291A
• 公開（公告）日: 2020-09-11
• 發明（設計）人: 潘志方;潘文標;孫未未
• 申請（專利權）人: 溫州醫科大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G16H10/60
• 代理公司: 溫州名創知識產權代理有限公司 33258
• 代理人: 陳加利

本發明提供一種基于組稀疏融合醫院大數據建立學生成長畫像的方法，通過獲取學生的多源高維數據，包括學生基本信息數據、學校學習數據、日常生活數據和醫院規培實習數據；對多源高維數據進行數據預處理；基于稀疏算法中的三元組表示法對預處理后的樣本數據集進行壓縮存儲；利用二分K?means聚類算法將相關性強的特征標簽進行分組，構建出更貼合學生實際情況的學生成長畫像標簽體系；將各個標簽組合成不同的特征標簽組，基于局部學習獲取樣本數據特征標簽組的聚類分布信息；在聚類分布信息的指導下，借助組稀疏回歸獲取特征權重，用于評估特征的重要性，挑選出相應的重要特征標簽。根據高維數據所建立學生成長畫像標簽體系，構建出融合醫院大數據立體的學生成長畫像。實施本發明，能使搜集的數據更完整，構建的學生畫像指標體系更立體、完整和準確，一定程度上避免主觀隨意性。

技術領域

本發明涉及大數據分析技術領域，尤其涉及一種基于組稀疏融合醫院大數據建立學生成長畫像的方法。

背景技術

“用戶畫像”最早由交互設計之父Alan Cooper提出，他認為用戶畫像是真實用戶的虛擬代表，是建立在一系列真實數據之上的目標用戶模型。Massanari和Holden等人認為用戶畫像是利用愛好、偏好、快照等要素對用戶描述而生成的用戶模型(Massanari，2010；Miaskiewicz，2011)。隨著技術進步，國內外學者在用戶畫像的研究過程中均提取出了相似的用戶畫像特性。然而，用戶畫像除了標簽化的特點之外，同時具有動態性和時效性的特點，因此為了保證用戶畫像的有效性，畫像構建系統需要以合適的周期更新用戶屬性數據，迭代用戶標簽。

目前，很多學者也已經開始做有關學生畫像的研究。例如，通過綜合整合大學生的基本信息和各種校園數據確定標簽的定義及表示將大學生行為畫像標簽化(董瀟瀟，2018)；又如，構建中小學教師素養能力模型及評價指標體系(趙歡歡，2018)；又如，基于學生行為和興趣愛好構建的學生畫像(ChangLin Ren，2019；徐海玲，2019；王仁武，2019；許志強，2019；陳丹，2019)；又如，用戶畫像構建的方法可以通過融合內容和用戶手勢行為來構建(汪強兵，2017)；又如，通過目標導向、角色導向、參與導向，虛擬導向和基于本體及概念的方法構建(高廣尚，2019)。

隨著智慧校園的逐漸推進，學生成長畫像在高校的信息化教育實現過程中將會起到至關重要的作用，并在學生的教育、服務、管理工作方面都有很大的應用前景，其應用前景有以下幾個方面：

(1)在問題預警方面，高校可以利用學生畫像進行學生的學業預警和貧困生幫扶；

(2)在個性化教育方面，通過學生畫像系統的分析，教師可以了解學生的興趣愛好、關注話題、學習成績等，對每一個學生可以做出針對性的教育方案，對學生的薄弱學科進行著重培養；

(3)在決策制定方面，高校在充分了解學生的基本情況后，做出的決策和制度才會更符合學生意志，高校也才能更好地做出決策，科學地安排食堂、澡堂、體育設施等生活資源，根據學生愛好更好的發展學生社團等等；

(4)在個人發展方面，學生能夠利用學生畫像，挖掘自己平時尚未察覺的潛在信息，從而更科學地制定自己的學習和生活計劃，甚至可以幫助自己制定個人職業生涯規劃等。

教育行業積累的數據增多，對教育信息化產生著深刻的影響。目前對于基于學生成長畫像指標體系的研究比較缺乏，特別是基于深度融合學校和醫院的教育大數據的，針對醫學院校的醫學生畫像指標體系的研究尚不完善，即便是有存在針對醫學生的學生畫像方法，但也存在以下不足之處：

(1)使用的學生數據不夠完整。現有的高校學生畫像指標體系都是基于校本部的數據，對于需要在醫院至少實習一年的醫學生來說，僅使用校本部的數據是不完整的。

(2)提供的指標不夠全面。提供的指標數量有限或者限定在某一領域內，或只分析學生的學習成績畫像，或只分析學生的生活規律畫像，或只分析學生的德育思想方面的畫像。