中等职业学校的学生管理是学校管理工作的重点和难点。目前，大多数学校已经实现了数字化管理，这在一定程度上提高了管理效率。然而，部分学校在建设数字化平台过程中缺乏统一规划，导致信息孤岛现象严重，数据资源得不到有效利用。本文旨在探讨如何利用大数据处理技术，整合学校各软件模块的数据，以提升管理水平，实现从被动管理向主动智能化管理的转变。

中职学校的学生群体较为复杂，存在多种问题，如学生文化基础薄弱、心理年龄与生理年龄不匹配、多数学生来自普通农村家庭、缺乏家庭教育、希望尽早就业但缺乏信心、个性鲜明等。这些问题使得教学难以兼顾，导致教学质量参差不齐。此外，我国东西部地区的发展不平衡加剧了中等职业教育的差异化，特别是在中西部地区，很多学校仍沿用传统的中小学管理模式，这对管理和教学工作带来巨大挑战。

面对复杂多变的学生管理需求，一些经验不足的教师往往采取一刀切的粗放型管理方式，这不仅不能解决问题，反而可能导致学生反感甚至退学，从而增加学校的流失率。特别是在西部地区，这一问题尤为突出。为了应对这种情况，我们希望通过大数据处理技术，建立一个智能化的管理平台，以便在学生入校之初就能制定科学的个性化管理方法，帮助班主任或班级管理者更好地管理每一个学生。

为了节约管理成本，提高工作效率，毕节市工业学校与成都依能科技股份有限公司合作，借助依能智慧校园YNedut平台，在数字化管理方面取得了显著成效。未来，学校将进一步升级该平台，以实现对学生更加个性化的管理。接下来，我们将详细介绍系统的实现过程。

1. 传感器网络构建

传感器网络由分布在空间中的多个自动装置组成，这些装置能够协作监控物理或环境状况，如温度、声音、振动、压力、运动或污染物。尽管无线传感器网络最初应用于军事领域，但现在已被广泛应用于环境监测、健康监护、家庭自动化及交通控制等领域。

学校将充分利用现有网络资源，在校园内布设传感器节点，收集学生进出公共区域的信息，以此支持学生行为决策。例如，可以监测学生出入图书馆、实验室的时间和频率等。

校园区域

利用现有的无线宽带技术结合RAID定位技术、学生一卡通和手机对学生进行跟踪定位。定位精度约为20米。关键位置如校门口、教学楼及实验室出入口将进行特别处理。无线定位结构如图所示。

教学区域

通过学生一卡通、手机及教师点名等方式获取学生出勤情况，并利用YNedut平台的教学评价软件，通过师生互评方式获取学生的学习情况和课程评价信息。

消费区域

通过学生的消费记录了解其家庭背景及行为习惯，主要涉及食堂和超市。

宿舍区域

利用带有RFID的一卡通及学校门禁系统，掌握学生宿舍出入信息，如回寝时间及是否夜不归宿等。

2. 建立数据仓库

由于传感器的数据采集方式和作用不同，数据格式也不一致，因此需要引入一个数据采集服务器，用于获取和处理传感器网络的数据。主要涉及定位数据、进出校园数据、消费信息及宿舍出入数据等。通过信息采集系统解决数据采集和存储问题，最终结合学校现有的YNedut平台建立数据仓库，进行数据挖掘和分析。

3. 数据建模

定义挖掘目标

本平台的目标是通过挖掘和分析学生日常生活习惯数据，获得有效的、有针对性的管理方法。具体包括： - 实现动态学生行为预测，帮助教师及时发现问题并干预。 - 制定个性化的培养计划，帮助教师调整教学计划。 - 掌握学生身心发展状况，帮助教师更好地了解学生。

数据采样

在明确数据挖掘目标后，学校需要从业务系统中抽取出与挖掘目标相关的样本数据子集，通过精选样本减少数据处理，节省系统资源，使学校想要寻找的规律更加突出。

数据预处理

通常采样的数据会有维度过大、噪声等特点，学校需要对数据进行预处理，包括数据筛选、数据变量转换、缺失值处理、坏数据处理、数据标准化等。

挖掘建模

在完成样本抽取并经过处理后，学校根据不同的问题采取不同的算法进行建模。这一步是数据挖掘的核心环节，包括基于关联规则算法的动态学生行为预测、基于分类与预测算法的个性化培养计划制定及基于聚类算法的学生身心发展状况。

模型评价

在建模过程中会得到一系列分析结果，然后对模型进行评价，最终选择最佳模型并根据业务需求进行解释和应用。

4. 系统集成

系统的集成包括硬件和软件两部分。在硬件方面，采用双链路形式将传感器网络与现有数字化平台网络分开，既不影响现有平台使用，又避免因新增传感器网络加重网络负载，便于系统维护。在软件方面，在依能智慧校园YNedut平台基础上增加大数据分析平台，不改变现有软件结构。

新生入学时，利用YNedut平台招生迎新管理系统获得学生基本信息和家庭情况信息，再通过问卷调查系统对学生进行调查，将调查结果转入大数据分析平台，预判学生性格和行为偏好。系统将根据预判结果为每个学生提供参考管理方案，并通过APP或邮件方式推送给班主任老师。随着学生的成长，行为习惯会发生变化，因此需要综合参考传感器网络和学生基本信息，不断总结和矫正管理方案，制定适合每个学生的培养方案，实现因材施教。

5. 系统实现的意义

本系统具有结构简单、使用方便、可持续、开放性强等特点。通过整合现有数字化校园平台资源，解决数据孤岛问题。以学生工作大数据为基础，集成和分析相关数据，最终形成完整的学生行为数据分析及服务平台，为学校的教学、日常管理和学生指导提供科学依据，实现智能化管理。不同地区和学校只需改变分析模型即可弥补管理经验的差异，使教师能更多地专注于教学工作，实现个性化管理和教学。在后期建设中，除了结合校内数据外，还需结合校外如购物、网站浏览、社交等多方面的数据进行抓取和分析，以达到更有效的指导和管理效果。