[发明专利]一种基于履职数据的大学院系画像模型的构建及系统

说明书

本发明属于教育用户画像技术领域，具体公开了一种基于履职数据的大学院系画像模型的构建方法及系统，其中方法包括以下步骤：步骤1：获取大学院系履职数据；步骤2：将采集到的履职数据经过数据预处理后生成院系履职数据集；步骤3：利用统计分析方法和数据挖掘算法建立院系履职行为的特征标签，建立院系画像模型；步骤4，将院系画像模型可视化显示。弥补了没有专门针对大学二级院系构建画像的空白；较全面地采集多源履职数据，并建立履职数据集；构建了多维院系画像标签体系，描绘其履职特点和管理绩效。

技术领域

本发明属于教育用户画像技术领域，特别是关于一种基于履职数据的大学院系画像模型的构建方法及系统。

背景技术

在教育领域，院系履职数据即院系在履行人才培养、科学研究和社会服务三个基本职能中产生的各类教育、教学、管理数据。院系画像即为了全面立体地描述院系自身特征、履职行为特点和履职绩效，然后基于院系履职数据为院系构建用户画像。

教育的用户画像体现了用户画像技术在教育领域中的应用。已有研究引入用户画像概念进行教学研究，用户画像广泛应用于依托海量数据服务于个性化学习。目前已有的教育用户画像有学生画像、教师画像、学习者画像和学校画像等。①学习者画像，一般基于学习者的学习风格、学习偏好和学习行为等数据进行分析、挖掘和应用。有研究基于学习者画像识别不同学习者群体，据此提供教学支持服务；有研究通过识别学习者的学习状态，来提供学习资源推荐服务；还有研究基于学习者画像为个性化学习提供路径规划服务；通过融合学习倾向、学习思维和学习感知等信息构建学习风格模型，用来预测学习者的学业成绩；或利用学习风格识别算法，来提高对学习者的学习干预精准度等。②学生画像，通过挖掘智慧校园数据提取学生的个人属性、学习习惯和消费行为等标签，为细化管理学生工作提供数据服务。③教师画像，是对教师的教学和科研行为数据进行分析，对促进教师自身认知与发展、研究教师的学术行为等有应用价值。④学校画像，有的研究设计基于教师、学生、教学和招生等多维度基础教育学段数据的学校发展画像，从提升区域教育治理水平层面提供了决策支持工具。有研究提出“机构画像”(Community Profiling)的概念，通过联合社区分析和检测模型算法描述社区特点、构建机构画像模型。

现有学校画像技术方案的不足。一个是对学校数据的采集与融合不够，没有生成学校数据集；二是学校画像的标签是采用统计分析方法生成的事实类标签，标签的类别过于单一。

公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于履职数据的大学院系画像模型的构建，其能够解决学校院系画像标签单一的技术问题。

本发明提供了一种基于履职数据的大学院系画像模型的构建方法，包括以下步骤：

步骤1：获取大学院系履职数据；

步骤2：将采集到的履职数据经过数据预处理后生成院系履职数据集；

步骤3：利用统计分析方法和数据挖掘算法建立院系履职行为的特征标签，建立院系画像模型；

步骤4，将院系画像模型可视化显示。

优选地，所述步骤1还包括：从大学校内业务系统导出院系在履行人才培养、科学研究和社会服务的基本职能过程中的结构化履职数据；爬取学术论文数据库、学术社交网站、校内新闻网站、教育新闻网站、人才招聘网站等网络数据，作为履职数据的补充。

优选地，所述履职数据包括人才培养数据、科学研究数据及社会服务数据；

所述人才培养数据来源于人事管理系统、院系管理系统、教务管理系统、就业管理系统、调查及访谈，所述科学研究数据来源于科研管理系统、学术论文数据库、个人学术网站及学术社交平台；所述社会服务数据来源于院系管理系统、校园新闻网站及教育门户网站。