［摘要］在信息化时代，基于大数据的学生行为分析与管理策略对教育发展意义重大。本文首先阐述了大数据技术与学生行为分析的内涵；其次运用数据挖掘等技术收集学习、社交、生活等多维度的学生行为数据，通过具体案例分析其行为模式与规律；最后依据分析结果提出个性化教学、心理引导及校园管理优化等策略，旨在提升教育质量与管理水平，推动教育精准化、科学化发展。

　　［关键词］计算机软件项目管理；科普内容传播；应用策略

　　0引言

　　在大数据浪潮席卷各行业的当下，教育领域亦迎来深刻变革。学生行为分析，作为优化教育管理的关键环节，对提升教育质量、实现精准教学意义重大。当前，国内外围绕大数据在学生行为分析与管理方面的研究已取得一定进展，但仍存在数据挖掘深度不足、应用范围有限等问题。本文旨在通过深入剖析多元化的学生行为数据，挖掘学生的行为模式与规律，构建科学有效的管理策略，为教育工作者提供操作性强的决策依据。

　　1大数据技术与学生行为分析概述

       1.1大数据技术概述

　　大数据分析依赖一系列先进的技术和工具，这些技术和工具相互配合，旨在从海量数据中提取有价值信息。关联规则挖掘是数据挖掘的一种重要方法，它可以找出数据集中不同变量之间的关联关系。在教育领域，通过关联规则挖掘可以发现学生的学习成绩与学习时间、学习方法、课程难度等因素之间的关系，从而为教师调整教学策略提供参考。

　　1.2学生行为分析概述

　　学生行为分析是指运用科学的方法和技术，对学生在学习、生活、社交等各种场景下所表现出的行为进行深入的分析，从而揭示学生行为背后的动机、规律和影响因素，为教育教学和管理提供有针对性的依据[1]。学生行为分析的范畴涵盖多个范畴，学习行为、社交行为和生活行为都是其关键方面。学习行为包括学生在课堂上的表现、课后的学习行为，以及学习方法和策略的运用，等等。社交行为分析包括学生的人际交往能力，如沟通技巧、表达能力、倾听能力等。生活行为涉及学生在日常生活中的各种行为习惯和生活方式，反映了学生的生活态度和生活质量，对学生的身心健康和全面发展有着潜移默化的影响。

　　2大数据在学生行为分析中的应用实例

       2.1大数据在学生学习行为中的应用

　　2.1.1案例一：某高校利用大数据分析学生在线学习行为

　　某高校积极推进教育信息化建设，搭建了功能完备的在线学习平台，该平台涵盖了超过200门专业课程、50门公共课程、80门选修课程等，满足了不同学科、不同专业学生的学习需求。平台自投入使用的3年来，累计注册学生达15 000余人，积累了约500万条学生学习行为数据，为深入分析学生的学习行为提供了丰富的数据源。首先，在数据采集方面，该平台通过多种技术手段实现了对学生学习行为数据的全面收集。例如，记录学生登录平台的时间、课程视频的观看时长、在线测试的答题情况、讨论区的发言次数等。其次，在数据分析阶段，该高校运用了先进的数据挖掘和算法模型。最后，通过关联规则挖掘算法，深入分析学生的学习行为与学习成绩之间的关联关系。研究发现，每周在线学习时长超过10小时，且在讨论区发言次数超过5次的学生，平均成绩比其他学生高10分。

　　2.1.2学习行为分析对教学管理策略的影响

　　某高校学生在线学习行为的大数据，为管理人员调整学校的教学管理策略提供了重要的依据。教师可以根据学生的学习行为特点和学习难点，优化教学内容和教学方法。对于学习时间不规律的学生，教师可以引导他们制订合理的学习计划，并通过在线学习平台跟踪学生的学习进度。据统计，在教师的引导下，约70%学习时间不规律的学生调整了学习计划，学习效率提高了20%。此外，在个性化学习指导方面，大数据分析结果具有不可忽视的重要作用。每个学生的学习行为和学习需求都是独特的，通过大数据分析，教师能够深入了解每个学生的学习特点和优势，为学生提供量身定制的学习指导。例如，在某门课程中，教师为100名学生提供了个性化学习指导，其中80%的学生在期末考试中的成绩得到了显著提升，平均提高了12分。

　　2.2大数据在社交行为中的应用

　　2.2.1案例二：借助校园社交平台数据洞察学生社交行为

　　从某高校校园社交平台上学生的动态发布、评论点赞以及群组交流等多维度数据出发，可以发现大部分学生的社交圈子呈现出基于专业、班级以及兴趣爱好聚集的现象。例如，专业课程相同的学生互动更为频繁，共同参与学术讨论小组。在对学生讨论的话题偏好进行分析时，平台采用了自然语言处理技术对动态发布内容和评论进行文本挖掘。研究发现，学生关注的话题主要集中在学习、娱乐、生活、职业规划等方面。这些数据为全面了解学生社交行为提供了丰富视角，有助于学校进一步优化校园社交生态，促进学生间健康积极的交流。

　　2.2.2社交行为分析对学生心理健康与校园氛围营造的影响

　　社交行为分析对学生心理健康和校园氛围的营造意义重大。通过分析学生社交平台的数据，学校管理者能够及时察觉学生社交孤立、过度沉迷社交等异常行为，从而精准定位可能存在心理问题的学生，便于学校及时干预，为学生提供心理辅导，助力其心理健康发展[2]。例如，通过数据分析发现，有5%的学生存在社交孤立现象，学校针对这些学生开展了心理辅导和社交活动，其中80%的学生在一个学期后社交情况得到了明显改善。此外，学校管理人员也可以借助分析结果引导学生树立正确的社交观念，培养良好的社交习惯，进一步提升校园社交环境的质量，促进校园的发展。

　　2.3大数据在学生生活行为中的应用

　　2.3.1案例三：基于校园一卡通数据解析学生生活行为

　　以某高校校园一卡通数据为基础，深入解析学生生活行为。校园一卡通涵盖消费、门禁、借阅等多方面数据，能全方位反映学生日常活动轨迹。通过对消费数据的分析，可清晰了解学生的饮食偏好与消费水平，如发现约40%的学生高频光顾健康餐窗口；约15%的学生则在夜宵时段有较多消费。从门禁数据能掌握学生的作息规律，多数学生在正常上课日按时进出宿舍，少数学生存在夜间迟归情况。借阅数据则展现出学生的阅读兴趣，不同专业学生对书籍类型的借阅差异明显。例如，文学专业学生借阅文学类书籍的比例达到了70%，而工科专业学生借阅专业技术类书籍的比例为60%。这些一卡通数据为洞察学生生活行为提供了有力依据，有助于学校开展针对性的生活指导与管理工作。

　　2.3.2生活行为分析对学生生活管理与综合素质培养的影响

　　生活行为分析在学生生活管理与综合素质培养中发挥着关键作用。借助校园一卡通等数据来源，学校能够精准掌握学生的日常作息、消费习惯及活动轨迹等生活行为。对于作息不规律、深夜频繁出入宿舍的学生，学校可针对性地进行引导，帮助其养成良好作息习惯，提升生活管理水平。通过分析消费行为，发现部分学生存在不合理消费现象时，及时开展理财教育，培养其理性消费观念。从学生的课余活动轨迹，能挖掘出兴趣特长倾向，助力学校提供个性化的发展资源，鼓励学生参与社团、竞赛等活动，全方位提升学生的沟通、协作等综合素质，促进学生在生活与学习中实现全面成长。

　　3基于大数据分析的学生行为管理策略

　　3.1基于大数据精准推送之上的个性化教学策略

　　首先，大数据技术需要全面整合学生的学习行为数据，如在线课程观看记录、作业提交情况、考试成绩，以及兴趣偏好等多源数据。其次，通过特征提取与降维，从海量数据中提炼关键信息，降低数据复杂度。基于这些处理后的数据，采用协同过滤算法、内容推荐算法等数据分析模型，计算学生与学习资源之间的相似度及关联度。例如，协同过滤算法通过分析具有相似学习行为的学生群体对资源的偏好，为目标学生推荐契合其需求的资源[3]。最后，将个性化学习资源精准推送给每一位学生，提高学习资源的利用率与学习效果。

　　社群成员的个人主体性是推动社群发展和延续的动力，独立个体的重要特征是拥有自我意识[4]。基于大数据的个性化教学策略，是教育数字化转型背景下实现“精准育人”的重要实践路径。基于学习行为分析技术，教师可通过数据挖掘对学习者的认知风格、知识基础及情感态度进行多维度画像，构建个性化的学习者模型。这为实施差异化教学提供了实证依据，使维果茨基的“最近发展区”理论得以量化呈现。教师可依据实时生成的学习行为数据，动态调整教学内容的难易梯度，运用自适应学习系统实现精准化、差异化的资源推送。这种融合了人工智能与人本主义的新型教学模式，正在重构师生互动范式，推动教育过程从“标准化生产”向“个性化培养”转型，充分彰显了“以学习者为中心”的现代教育理念。

       3.2学生心理健康与行为引导策略

　　学校管理人员应依托大数据技术，构建全方位学生心理健康预警与行为引导体系。借助诸如“聚类分析”之类的算法技术，能够精准识别社交活跃度低、生活节律紊乱等行为异常的学生群体；再通过逻辑回归等方法，定量评估学生发生心理问题的概率。一旦学生行为数据偏离预设正常模式，系统将即刻触发预警机制，为学校及时介入干预提供有力支撑，从而有效维护学生心理健康。

　　为了全方位促进学生心理健康与行为规范，学校管理人员应在学生出现社交行为预警后即刻介入，为心理预警学生配备专属心理导师，开展一对一辅导，依据学生具体情况制定个性化心理疏导方案。针对行为偏差学生，组织行为矫正小组，通过团体辅导、榜样示范等形式，引导其树立正确行为观念。此外，学校管理人员还可以基于数据分析结果，开设心理健康教育课程与社交技能培训活动，面向全体学生普及心理知识，提升学生心理调适与社交能力。

　　3.3校园管理与决策优化策略

　　为了合理调配校园资源，学校管理人员可以借助学生行为数据，先广泛收集学生的学习、生活行为数据，如教室使用频率、图书馆借阅记录、食堂消费时段等信息。对这些数据进行清洗，剔除重复、错误数据，保障数据质量。通过数据分析学生的行为规律，掌握不同时段学生对教室、场馆的使用需求，以及对各类图书的借阅偏好。据此，合理规划教室开放的时间，调整图书馆藏书布局，优化食堂菜品供应，提升校园资源利用效率，满足学生的实际需求。

　　学校管理人员可以借助学生的行为数据，显著提升校园管理决策的水平。例如，通过大数据算法，分析、挖掘学生行为模式与潜在需求；又如，通过分析图书馆借阅数据掌握学生阅读偏好，依据食堂消费数据了解就餐高峰时段。基于这些分析结果，学校在设施建设、活动安排、服务优化等管理决策上更具科学性，可以做到精准匹配学生需求，避免资源浪费，提高管理的效率，全方位提升校园管理效能[5]。

　　4结束语

　　本文聚焦于大数据在学生行为分析与管理策略中的应用，借助对学生学习、社交、生活等多维度行为数据的挖掘，揭示学生行为规律。在此基础上，针对性地提出了相应的管理策略，有效提升教育质量与管理效能，进一步完善大数据驱动的教育管理模式，推动教育事业迈向精准化、科学化新高度。未来，基于大数据的学生行为分析与管理研究仍具有广阔的发展空间，可在多个方向进一步拓展和深化。

　主要参考文献

　　［1］高倩.基于校园一卡通数据的学生行为分析研究［J］.信息与电脑，2024，36（23）：104-106.

　　［2］孟育耀，董小玉.嵌入与脱嵌：移动社交网络视域下大学生关系行为与教育引导［J］.当代传播，2023（5）：109-112.

　　［3］黄荣怀，刘梦彧，虎莹，等.面向数字社会的学生社群互动行为分析［J］.电化教育研究，2024，45（1）：5-12，35.

　　［4］刘晓蒙.基于协同过滤的学习资源推荐算法［J］.信息与电脑（理论版），2023，35（1）：63-65.

　　［5］邬瑶瑶，冯惠敏.义务教育学校委托高校管理实践审思：基于武汉市学校委托管理项目的分析［J］.湖北社会科学，2022（1）：152-158.