[发明专利]一种基于行为大数据的学生能力评估方法和装置

说明书

本发明公开了一种基于行为大数据的学生能力评估方法和装置。该方法根据各个样本学生的学生能力关联信息为各个样本学生构建各学年的学生能力三维度量向量，对三维度量向量规范化后，将各个样本学生的最后学年的学生能力三维度量向量，通过聚类的方法，为样本学生的各项学生能力分别进行分类划分，然后再将各个样本学生各个非最后学年的学生能力三维度量向量和其对应的学生能力类别输入至机器学习工具中进行训练得到模型训练特征信息；待评估学生的学生能力三维度量向量输入至机器学习工具中，由机器学习工具进行分析评估出该待评估学生的学生能力类别。本发明便于学生及时发现自身能力与职业目标之间的差距，从而指导学生完善改进。

技术领域

本发明涉及数据分析，特别涉及通过学生日常行为数据对学生能力的评估。

背景技术

在企业校园招聘的场景中，企业得到的是学生简历，企业需要对学生简历一份份查阅，以对学生能力做出评估。此种方式依赖于学生简历的本身，当然企业也可以调取学校中有关学生的记录以对学生做出能力评判。除了工作量庞大之外，但此种方式很大的问题在于有太多程度上依赖于企业负责招聘的工作人员的主观性，加上学生简历由学生撰写，学生撰写的水平以及学生自我评价的主观性，也导致企业对于学生在校的情形掌握不够客观，因此，若是学校或者企业能够通过导入学生在校的行为记录，比如学生所参与的项目工作或实习工作或社会公益行为、参与的培训记录、参与的竞赛记录、所获得的奖惩记录、所发表的论文或所申请的专利以及所参与的社团等等，通过这些学生在校的行为记录为学生能力画像，从而使得企业能够从更为客观的角度，并且更为简单的角度对学生做出判断，从而大大减少企业招聘过程中对学生评判所花费的工作量。

发明内容

本发明所要解决的问题：企业校园招聘的场景中，减少企业招聘所花费的工作量，提高对学生能力评判的客观性。

为解决上述问题，本发明采用的方案如下：

根据本发明的一种基于行为大数据的学生能力评估方法，该方法包括如下步骤：获取学生的学生能力关联信息步骤、样本学生的学生能力数据构建步骤和学生能力类别划分步骤；

所述样本学生的学生能力数据构建步骤：根据各个样本学生的学生能力关联信息为各个样本学生构建各学年的学生能力三维度量向量，然后规范化各个样本学生各学年的学生能力三维度量向量；

所述学生能力类别划分步骤：根据规范化后各个样本学生的最后学年的学生能力三维度量向量，通过聚类的方法，为样本学生的各项学生能力分别进行分类划分；

所述学生能力关联信息包括基本属性信息、行为记录信息、课程赋分信息、成果转化信息、社团参与信息；所述基本属性信息包括自然属性信息、区域属性信息、校园属性信息；所述自然属性信息包括学生的学号、性别和出生年月；所述区域属性信息包括学生的籍贯和常驻地区；所述校园属性信息包括学生的学校学历、年级和专业方向；所述行为记录信息由学生参与项目记录信息、学生竞赛参与信息和学生实习记录信息组成，包括时间信息、描述信息、角色信息以及个团类别；所述课程赋分信息由学生各课程的学生成绩信息、课外研学信息和培训记录信息中的学习成绩经赋分处理后得到的相应科目赋值分；所述成果转化信息由输入的奖学金获取信息、竞赛获奖信息、论文发表信息、专利申请信息和公益参与信息组成，包括成果名称、获取成果的时间、角色信息、成果价值分值以及个团类别；所述社团参与信息由输入的担任班委情况、学生会、社团、项目负责人或策划人情况组成，包括所参与的组织社团名称、角色信息以及时长；所述个团类别用于标记学生的行为或者成果转化属于个人还是团队；所述角色信息用于标记是否担任负责人；

所述学生能力分为学习能力、事务完成力、协作能力和领导力；所述三维度量向量是由按学年进行度量的近度值、频度值和值度值组成的向量；其中，

学习能力近度值为对应学年的课程赋分的平均值；

学习能力频度值为初始至对应学年的课程赋分的平均值；