大數(shù)據(jù)引領(lǐng)教育未來：從成績預測談起

大數(shù)據(jù)引領(lǐng)教育未來：從成績預測談起

Big Data Drives a New Epoch of Education: A Case Study of Academic Performance Prediction

呂紅胤，女，電子科技大學副研究員，主要研究方向為教育大數(shù)據(jù)理論與實踐研究、社會圈層研究。

連德富，男，電子科技大學講師、教育大數(shù)據(jù)研究所副所長，主要研究方向為機器學習、時空數(shù)據(jù)挖掘、推薦系統(tǒng)、教育數(shù)據(jù)挖掘。在ACM Trans.、KDD、Ubicomp、ICDM、WWW等國際頂級期刊和會議上發(fā)表論文10余篇。

聶敏，男，電子科技大學教育大數(shù)據(jù)研究所博士生，主要研究方向為大規(guī)模分布式計算、教育數(shù)據(jù)挖掘?，F(xiàn)任成都尋道科技有限公司總經(jīng)理，致力于教育大數(shù)據(jù)平臺級產(chǎn)品研發(fā)，有多年大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)經(jīng)驗。

夏虎，男，電子科技大學副研究員、教育大數(shù)據(jù)研究所所長，主要研究方向為數(shù)據(jù)挖掘、社會網(wǎng)絡、文本挖掘。

周濤，男，電子科技大學教授，主要研究方向為統(tǒng)計物理與復雜性科學，發(fā)表SCI論文200余篇，引用12 000余次，H指數(shù)為53。

近年來，大數(shù)據(jù)已經(jīng)在教育領(lǐng)域的管理與引導等諸多方面被廣泛運用。例如，智能教學系統(tǒng)（ITS）[1]基于與學生間交互的日志數(shù)據(jù)進行個性化知識診斷，分析學生的知識掌握情況，發(fā)現(xiàn)學生的薄弱點，從而自適應地幫扶學生更好地獲取知識和技能[2,3]。卡耐基公司（Carnegie Learning）的“認知導引”系統(tǒng)便是一個典型的ITS[4]，它根據(jù)學生對先前問題的回答情況制定后續(xù)的提問內(nèi)容。這樣，就可以找出學生的問題并深入了解它們。經(jīng)過嚴格測試，發(fā)現(xiàn)使用該系統(tǒng)的學生要比接受傳統(tǒng)教學的學生節(jié)約12%的學習時間。國外的edX、Coursera、Udacity和國內(nèi)的學堂在線等多家大規(guī)模在線課堂平臺，圍繞在線教育中高輟學率的嚴峻問題，基于學生人口統(tǒng)計學數(shù)據(jù)和學生注冊課程、觀看視頻、完成課后作業(yè)、參與論壇討論等行為數(shù)據(jù)，旨在發(fā)現(xiàn)影響學生輟學的重要因素，從而制定相應的干預策略引導學生，降低在線教育的輟學率[5]。保羅·艾倫實驗室致力于自動化答題的研究：從題目中抽取知識和前提條件，基于在訓練集上構(gòu)建的知識圖譜，利用多種統(tǒng)計推斷和邏輯推理的方法來選擇或者生成可能準確的答案[8,9]。針對該任務，該實驗室在2015年10月發(fā)起了一項名為“你的模型比8年級學生更聰明嗎”的大數(shù)據(jù)競賽。更重要的是，包括中、美、日在內(nèi)的國家均已設立了答題機器人的國家級重大項目，計劃讓機器人在不久的將來參加高考，在3～5年內(nèi)考上“一本”。而且，目前該項目已經(jīng)取得可喜進展。

除此以外，傳統(tǒng)中小學教育和高等教育中積累的人口統(tǒng)計學信息、過往考試成績、缺曠課、問卷調(diào)查等數(shù)據(jù)也曾被用于分析與學生綜合績點、能否順利畢業(yè)等因變量之間的關(guān)系，并且構(gòu)建相關(guān)的預測模型[10]?；陬A測模型，教育管理者便可以優(yōu)先找出未來可能需要重點關(guān)注的學生。然而，這些數(shù)據(jù)要么可能只是來源于小部分學生的問卷調(diào)查，要么數(shù)據(jù)的字段數(shù)太少。更重要的是這些數(shù)據(jù)缺乏實時性，無法進行實時預測，從而可能無法達到預期的干預結(jié)果。為此，本文基于學生在校園內(nèi)學習、生活時產(chǎn)生的實時行為數(shù)據(jù)，結(jié)合問卷調(diào)查、人口統(tǒng)計學等相關(guān)的數(shù)據(jù)來進行成績預測等相關(guān)的大數(shù)據(jù)研究。

成績預測在教育管理中起到重要的作用。當前，掛科現(xiàn)象在大學生中非常普遍，甚至有人認為不掛科的大學生活是不完整的。然而，掛科可能會造成學生無法按時畢業(yè)或者無法找到心儀工作的后果。因而如果能提前發(fā)現(xiàn)學生的學習異常，通過引導和干預就有可能阻止這些不幸事情的發(fā)生。學習異常的發(fā)生可能源自于學習態(tài)度或者學習目標的轉(zhuǎn)變，而這種轉(zhuǎn)變是可以在學生的日常生活中表現(xiàn)出來的。大學校園本身就是一個小型的社會系統(tǒng)，其內(nèi)部服務體系幾乎可以滿足學生絕大多數(shù)的需求。而校園服務的實現(xiàn)，如食堂吃飯、超市購物、圖書館借書、出入宿舍、教學樓打水等，大多數(shù)是通過校園“一卡通”來完成的。因而學生在校園中的食堂、超市、教學樓、宿舍樓、圖書館之間的日常生活軌跡就通過“一卡通”以數(shù)字化的形式記錄下來。然而，大家并不知道行為和成績之間的關(guān)系，也不知道行為變化和成績變化之間的關(guān)系。

針對這種需求，基于這些“一卡通”記錄下來的行為信息，特別設計了學生畫像系統(tǒng)。該系統(tǒng)量化了心理學中影響學生成績最重要的兩個指標：努力程度和生活規(guī)律性，作為系統(tǒng)中的畫像因子。努力程度包括去教學樓、圖書館消費的次數(shù)，對應到學生上自習或者上課的次數(shù)，反映了學生花在學習上的時間多少。而生活規(guī)律性包括出入宿舍的規(guī)律性、吃飯?zhí)貏e是吃早飯的時間規(guī)律性、洗澡洗衣服的時間規(guī)律性、購物的規(guī)律性等，與學生的自我控制與自我約束能力密切相關(guān)。通過分析這些畫像因子和成績之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)努力程度和生活規(guī)律性與成績呈顯著正相關(guān)性。特別地，針對某個年級的4年數(shù)據(jù)使用相關(guān)性計算，發(fā)現(xiàn)去圖書館的次數(shù)和成績的序相關(guān)性達到0.3（p＜0.01），而洗澡規(guī)律性和成績的序相關(guān)性稍弱，為0.17（p＜0.01）。圖1展示了目前研究的所有努力程度和行為規(guī)律性的指標與成績的相關(guān)性。更進一步地，分析行為變化和成績變化之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)努力程度和生活規(guī)律性的增加也會導致學習成績的提升。因而，對于學習越努力、生活越規(guī)律的學生，他們的學習成績越好。同時，基于學生在同一地點共現(xiàn)的次數(shù)，構(gòu)建學生在校園內(nèi)的社交關(guān)系網(wǎng)絡，并分析每個學生的學習成績和朋友間的學習成績之間的關(guān)系。筆者發(fā)現(xiàn)，每個學生的成績和朋友的平均成績呈正相關(guān)的關(guān)系。這不僅驗證了社會學中的成績上的同質(zhì)性，還能幫助構(gòu)建準確率更高的成績預測系統(tǒng)。

針對努力程度、生活規(guī)律性和社交關(guān)系網(wǎng)絡以及過往的學習成績，設計了多任務遷移學習算法來進行未來成績的預測。該算法不僅通過多任務特性考慮了特征相關(guān)性存在學院之間的差異性，而且還通過遷移學習特點考慮了不同學期之間相關(guān)性的變化。同時，為了更好地保護學生隱私，將成績變換成排名，并進行歸一化，利用排序?qū)W習算法來進行學習。當學生的數(shù)據(jù)缺乏或者缺失時，該算法利用朋友的加權(quán)預測成績作為學生的預測結(jié)果輸出。在測試時，給定前5個學期的數(shù)據(jù)作為訓練集，預測第6個學期的成績排名，以預測排名和實際排名的序相關(guān)性作為預測算法性能評價的指標。最終預測算法的序相關(guān)性高達0.9，這讓算法在實際中被廣泛運用成為可能。而且，基于“一卡通”對于記錄行為的實時性設計的成績預測模型，可以幫助教育管理者及時發(fā)現(xiàn)學生的學習和生活異常情況，從而能對學生進行及時的干預和引導，從而實現(xiàn)從傳統(tǒng)教育中的后置性應急到前置性預警引導的轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)從離線靜態(tài)分析到自適應性地動態(tài)分析的轉(zhuǎn)變。

除了發(fā)現(xiàn)這些行為數(shù)據(jù)在預測成績方面起到的重要作用以外，筆者還發(fā)現(xiàn)了它們在貧困生檢測、畢業(yè)去向預測、館藏圖書推薦等方面的價值。不同家庭經(jīng)濟條件的學生在消費行為方面可能呈現(xiàn)較大差異，因而消費行為數(shù)據(jù)對于貧困生檢測存在一定的作用。學生畢業(yè)時的去向由很多原因決定，不僅取決于學生的成績，還包括實習和科研等課外活動的經(jīng)歷、生活作息的規(guī)律性、家庭的經(jīng)濟狀況等。而行為數(shù)據(jù)的存在給館藏圖書推薦帶來較大變化，不僅可以區(qū)分男女生在借書上的差異性，也可以區(qū)分成績不同的學生在圖書借閱上的偏好；反過來，通過學生借閱的圖書信息，也能輔助確定學生的成績信息。通過這些研究發(fā)現(xiàn)，當前的大學校園內(nèi)，已經(jīng)積存了很多對學校教育管理具有重要戰(zhàn)略價值的數(shù)據(jù)。雖然對這些數(shù)據(jù)的價值已做了初步探討，但是仍然還有待進一步的探索與發(fā)現(xiàn)。

圖1 行為規(guī)律性和努力程度與成績的序相關(guān)性

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10.11959/j.issn.2096-0271.2015045