大数据告诉你：学霸是怎样炼成的！

　　大数据告诉你：学霸是怎样炼成的！

　　近日，国内大数据【jù】领【lǐng】域领军专家、电子科技大学【xué】周【zhōu】涛教授与有【yǒu】着近十【shí】年学工部长教【jiāo】育经验的吕【lǚ】红胤研【yán】究员，花【huā】费了近大半【bàn】年的【de】时【shí】间，联合研发出一【yī】套“大数据”系统——“学生【shēng】画像”。

　　该系统利用校园一【yī】卡通追踪学生行【háng】为轨迹，通过对【duì】学生吃【chī】饭【fàn】、打【dǎ】水、出行【háng】、消费行为记录【lù】，“算”出每名学生的学习、生活状态。更厉【lì】害【hài】的是【shì】，通过对学生日【rì】常学习状态的【de】追踪，该【gāi】系统【tǒng】还会对学【xué】生的期末成绩乃至大学四年后的就业情况作出预警——

　　注：系【xì】统用【yòng】排名均值来计量学生成绩的优异。排名【míng】均值=学【xué】生在【zài】所【suǒ】在专业的年级排名【míng】/本专业【yè】的总人数，排名均值越【yuè】接近0，代表该学生的成【chéng】绩越好【hǎo】。

　　学霸是如何炼成的?

　　学霸出门时间通常比较固定

　　研究人员分析了近半年的宿舍门禁、吃饭、进出图书馆等刷卡记录，发现成绩较好的学生作息时间比成绩差的更规律。

　　例如，某专业排名第3的小雪，几乎每天固定【dìng】在【zài】8点、12点、14点三个时【shí】间点【diǎn】出【chū】门，留在宿舍的总时【shí】长【zhǎng】低于专业平均【jun1】水平【píng】。而该专业成【chéng】绩排名第61的小石每【měi】天【tiān】进出宿舍的时【shí】间很随机【jī】，而【ér】且通常每次外出的时长不超过【guò】2小时，“宅指数”明显高于专业平【píng】均水平。

　　此【cǐ】外，研究人员还【hái】发现，9点前出现【xiàn】在食堂吃【chī】早餐的同学，成【chéng】绩也相对【duì】更好。

　　学霸最爱在晚上9-21点洗澡

　　上图中，横【héng】轴代表了时间点，竖轴则【zé】代表了在当【dāng】前的时间【jiān】点下，学生的【de】洗【xǐ】澡概率。电子科大【dà】的澡【zǎo】堂是全天开放的，但研究团【tuán】队发【fā】现【xiàn】，晚上10——11点【diǎn】，学习好的学生与学习差的学生【shēng】洗澡概率出现了较大的差异。简言之【zhī】，集【jí】中在【zài】晚上【shàng】10到11点之间洗澡【zǎo】的学生成绩更优【yōu】异。

　　不管【guǎn】是出门时【shí】间【jiān】还是【shì】洗澡时间，抑或是相对固定的早【zǎo】餐【cān】时间，都是学【xué】生作息规律【lǜ】的【de】具体体现。研究人员发现【xiàn】，较有规律的学生群体，除了成绩上【shàng】的优势【shì】外【wài】，考研成功率以及出国留学获【huò】得奖【jiǎng】学金的概率均高于【yú】一般学生【shēng】。这也从侧面印证了【le】生活的【de】规律性对于成绩有正面影响的【de】结论。

　　学霸爱泡图书馆和自习室

　　在样本量足够庞大的情【qíng】况【kuàng】下，学生在一定时期内的行为追踪确实可【kě】以反映他的【de】学【xué】习和生活状态【tài】。比【bǐ】如，如果一个学生【shēng】的打【dǎ】卡记录显【xiǎn】示，他长期【qī】在教学楼【lóu】的【de】饮水机上打水，那一定程度上就说明【míng】了，教学楼【lóu】是他的【de】长期活动地点。

　　“学生画【huà】像”的研究团队，通【tōng】过【guò】大数据分析【xī】，发【fā】现【xiàn】了出入图书馆次数多少与学习成【chéng】绩的好坏存在着一定【dìng】的相关性【xìng】，即：出入图书【shū】馆次数比较多的【de】学【xué】生，成绩要优于出入图书馆次数比【bǐ】较少的学生。同一【yī】个学生，随着他出入图书馆次数的增【zēng】多或减少，他的成【chéng】绩【jì】排名在上【shàng】下浮动。如图↓↓

　　这【zhè】样的相关性，同【tóng】样【yàng】适用于学校的【de】教学楼↓↓(注：在教室打水代表该【gāi】学生出现在【zài】了【le】教学楼~)

学霸也扎推?

　　现实中，每个【gè】人都会受到种【zhǒng】种环境的影响。无疑，处【chù】于校园之【zhī】中，身边人的学习状态，自然【rán】也【yě】会【huì】影响到学生【shēng】自身的成绩好【hǎo】坏。

　　研究团队发现，如果一个大学生，他身边的朋友成绩比较好，那他自身的成绩也相对较好!

　　想要成为一枚学霸?先找个学霸好友吧——

　　期末会不会挂科?算一下吧

　　在这【zhè】项研【yán】究中，研【yán】究【jiū】团队专门设计出了一系列辅助学生更好完成大学学业的功能模块【kuài】——“挂科预警【jǐng】”。

　　想知道你学期末会不会挂科?那就算一算喽!

　　挂科率=努力程度 + 学习基础;

　　努力程度依据:教学楼打水频率+进出图书馆的时间与次数;

　　学习【xí】基础：用【yòng】已考科目成绩、已【yǐ】考与将考科目之【zhī】间的关联性算出【chū】;

　　一【yī】旦你的挂科率触碰到了预警【jǐng】红线，那系【xì】统便会自动为负责【zé】你学【xué】习的辅【fǔ】导员推送预警信息!

　　“前方高能预警，您的挂科【kē】率有偏高【gāo】趋势，请好好学习——”自从有了【le】“挂【guà】科预警”系统，妈【mā】妈【mā】再也【yě】不用担心【xīn】我挂科了【le】——

　　四年后，你会成为失业大军中的一员吗?

　　如今，就业形势一年比一年紧张。作为学生，你在担心毕业即失业?作为高【gāo】校的管理者，你会困惑【huò】于如何帮助【zhù】学生突破重围【wéi】吗【ma】?嗯，好消息【xī】来了!

　　“学生画像【xiàng】”研究【jiū】团队通过大量的数据【jù】分析，研究【jiū】得出了【le】一个学【xué】生的毕业去向与他在校期间的生活【huó】规律有【yǒu】着一【yī】定【dìng】的关联性。

　　电子科技大学【xué】教育大数据研【yán】究【jiū】所副所长【zhǎng】、原微软亚洲研究【jiū】院的连德富【fù】教【jiāo】授在接受【shòu】中【zhōng】国青年【nián】报(ID：zqbcyol)采访时表【biǎo】示，通过对比往届毕业生的毕业去向，他【tā】们发现，就【jiù】业困难学生【shēng】群体身上确实【shí】存在某些相似的行【háng】为特征。比【bǐ】如【rú】，与其他同学相比，就业困【kùn】难学生在校期间的【de】生活普【pǔ】遍不【bú】太规律。此外，就业困难【nán】学【xué】生在图书馆的借阅书【shū】目也更偏向于悬疑科【kē】幻小【xiǎo】说以及与游戏【xì】相关的书籍。

　　近年来，越来越多的大学生毕业后选择创业。麦可思研究院【yuàn】研究发现，包括本【běn】科毕业生和高职【zhí】专院校【xiào】毕业生在内【nèi】的【de】中国大学生毕业后选择【zé】自主创【chuàng】业的比【bǐ】例【lì】基本【běn】呈逐年上升的趋势：2007年1.2%，2008年1%，2009年【nián】1.2%，2010年1.5%，2011年1.6%，2012年2%，2013年2.3%，2014年2.9%。

　　在连德富教授【shòu】看【kàn】来，大学里的创【chuàng】业一族也有【yǒu】“大数【shù】据”特【tè】点。偏好创业的学生跑市区【qū】的频率要高于【yú】普通学生。