一种学生评测数据画像的地图可视化方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种学生评测数据画像的地图可视化方法及系统，分析学生在校园生活中的能力表现、行为特征和兴趣偏好等。能够精准地呈现学生的能力特征及其在不同过程维度上的行为表现，以支持学生有针对性地调整行为，教师能够提供精准化的干预和指导。包括构建学生画像空间模型，利用画像空间的各项评价指标定制地图空间。采集学生日常校园活动数据，形成大学生日常行为习惯的标准数据集，利用地图可视化元素与图层的合、并、差分析提取学生特征信息，最后生成学生画像。本发明专利技术基于可视化分析技术和画像空间构建方法，利用地图可视化为观测者提供学生个体及群体直观且精确的描述，从而进行有针对性的干预和指导。

【技术实现步骤摘要】
一种学生评测数据画像的地图可视化方法及系统
本专利技术属于教育技术学与计算机科学、地理信息科学的交叉
，具体涉及一种学生评测数据画像的地图可视化方法及系统。
技术介绍
随着我国学校信息化的快速发展,教育大数据成为研究热点,学生行为数据作为教育大数据的重要组成部分,能够全面、系统地反映出学生的行为规律和特征。如何从海量的学生校园数据提取出隐含的、有价值的信息,变废为宝,改变传统的对这些数据的简单查询与统计,为学生管理工作提供高效客观的决策信息,是各高校亟待解决的问题。利用多种校园数据对学生的综合分析,形成学生行为画像,对学生生活、学习、校园贷等不良情况进行预警,并将消息及时推送给辅导员和相关任课教师,有助于学校把握学生的思想活动动态,表扬鼓励积极向上的学生行为,对不良行为习惯进行及时纠正,引导学生向正确的、积极健康的行为活动发展,丰富学生网络思想政治教育方法,提升学生工作管理水平,进而促进学生健康成长成才。学生画像的实质是标签化的学生全貌,构建学生画像的过程就是基于广泛的学生校园数据,通过学生属性的分类并利用一定的技术方法抽取得到学生特征,提炼成学生标签,最终得到用户画像。学生画像是基于各种直观、明了的可视化图形所构成,表示方法多种多样。例如,将学生标签构成一个标签云，标签占比大小代表学生特征显著性水平；或者通过人物图片结合学生标签的形式表示学生画像；或者借助各种统计图形如直方图、雷达图的形式等来表示学生画像。地图是一种最直观的可视化方法,它提供由宏观到微观的视图展示效果,并可实现不同尺度间的自由切换。通过将展示数据与不同的尺度进行关联,可以实现对纷繁复杂的数据进行过滤展示,同一级别的数据与信息在同一尺度上可视,避免数据的堆积而造成认知的阻碍。地图可视化的方法,对带有时空分布特征的教育数据,可以十分容易地展示其区域分布状态以及时空变迁方式。地图中,通过图层来区分不同的地理要素、主题内容以及时空属性。可视化方法,可以方便地对不同类型的数据层进行可视化控制,同时也可以对相同地理基准下,不同数据层进行融合可视化。应用基于地图可视分析方法,首先需要能将现有数据通过自动化方式提取相应的地理标签,然后通过地图方式进行数据展示,通过图层间的合、并、差分析提取学生特征信息，有助于学校把握学生的思想活动动态,引导学生向正确的、积极健康的行为活动发展。
技术实现思路
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术提供了涉及一种学生评测数据画像的地图可视化方法及系统，该方法，针对现有学生画像数据的管理与分析缺乏基于地图的应用模式，且可视化展示与支持决策分离的现象，构建学生画像模型，通过地图空间表达画像数据，利用图层合、并、差的可视分析方法，对学生进行综合分析，确保对学生学习生活中的不良情况进行预警,消息及时推送给辅导员、家长和教师，对不良行为习惯进行及时纠正,引导学生向正确的、积极健康的行为活动发展。为实现上述目的，本专利技术提供一种学生评测数据画像的地图可视化方法，包括如下步骤：定义学生评测数据画像的主题统计空间组织模型，通过区块化、层次化以及评价主题采集学生评测画像各类校园活动数据，进行归一化处理，形成标准数据集；定义评测数据画像的地图空间模型及其表达方法，根据评测主题，利用地图空间中特有的点、线、面、图层组织与图元可视化元素，构建画像的地图空间表达；建立评测数据画像的主题统计空间组织模型与地图空间模型的映射规则，根据指标类型、指标占比这些关键因素为画像空间定制地图空间，将采集到的画像空间数据转化为具有多维、时空、层次特点的地图空间数据，用地图空间可视元素展现画像评价指标；个性化评测数据画像的地图可视化与析表达，通过图层操作分析提取学生个体、群体特征信息，生成各类别的学生画像，可视化学生日常行为，分析学生日常行为特点，辅助教师监督学习过程。进一步的，所述的学生评测数据画像的主题统计空间组织模型，将画像空间模型定义为Vindic＝{Xi|i∈N},Xi＝f(Pi,Si),其中Vindic表示画像空间，N为自然数，该画像空间包含多个指标域Xi，按需可增减，每个指标域又包含多个子指标域，各类指标域又包含该指标占比大小Pi和该指标评分Si变量，其中各类指标占比大小之和为1，表示为进一步的，所述的构建评测数据画像的地图空间模型，将地图空间模型定义为Vmap＝{Li|i∈N}，Li＝f(Si,Wi,Pi),其中Vmap表示地图空间，N为自然数，Li为图层，按需可增减，Si为点，Wi为线，Pi为面,如上述公式，地图空间由多个图层构成，图层又包含点、线、面这些可视元素，利用这些可视元素个性化展示学生画像。进一步的，所述的建立评测数据画像的主题统计空间组织模型与地图空间模型的映射规则，定制地图空间步骤具体在于，根据画像空间指标类型和所占比重定制地图空间，形成两者之间的映射关系，能按照不同的需求定制不同的地图空间，具体方法为：选取现有合适的国家级或省市级地图，构建地图空间区域与画像空间指标一一对应关系，根据各指标域占比依次选取地图空间各区域，指标占比与区域面积占比大小呈正相关，在各指标区域上放置一定数量相等大小的圆点用来表示该指标域下所包涵的各子指标。进一步的，所述的建立评测数据画像的主题统计空间组织模型与地图空间模型的映射规则，定制地图空间步骤具体在于，根据画像空间指标类型和所占比重定制地图空间，形成两者之间的映射关系，能按照不同的需求定制不同的地图空间，具体方法为：自定义地图空间，根据画像空间指标域和子指标域的个数和权重占比自主划分地图空间，其中指标域和子指标域的个数决定分区和子分区的个数，指标域和子指标域权重决定区域和子区域面积占比大小。进一步的，所述的建立评测数据画像的主题统计空间组织模型与地图空间模型的映射规则，用地图空间可视元素展现画像评价指标具体在于，地图空间的可视元素可表达为点、线、面、图层，在画像评价指标表达中，通过点集表达各子指标类型或指标评分；线表达各子指标之间的逻辑关系；面表达各指标占比状况；图层表达学生画像，将画像数据进行空间位置赋值后,通过不同的应用需求,使用点、线、面和图层的方法进行可视化展示与分析。进一步的，个性化画像表达，利用图层分析提取学生个体、群体特征信息，不同图层代表不同学生个体或群体，利用图层颜色这些可视化要素,结合图层的合、并、差操作实现对画像信息的显出展示，为观测者提供学生个体及群体直观且精确的描述，从而进行有针对性的干预和指导。本专利技术还提供一种学生评测数据画像的地图可视化系统，该系统包括：标准数据集构建单元，定义学生评测数据画像的主题统计空间组织模型，通过区块化、层次化以及评价主题采集学生评测画像各类校园活动数据，进行归一化处理，形成标准数据集；地图空间表达单元，定义评测数据画像的地图空间模型及其表达方法，根据评测主题，利用地图空间中特有的点、线、面、图层组织与图元可视化元素，构建画像的地图空间表达；映射规则建立单元，用于建立评测数据画像的主题统计空间组织模型与地图空间模本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种学生评测数据画像的地图可视化方法，其特征在于，包括如下步骤：/n定义学生评测数据画像的主题统计空间组织模型，通过区块化、层次化以及评价主题采集学生评测画像各类校园活动数据，进行归一化处理，形成标准数据集；/n定义评测数据画像的地图空间模型及其表达方法，根据评测主题，利用地图空间中特有的点、线、面、图层组织与图元可视化元素，构建画像的地图空间表达；/n建立评测数据画像的主题统计空间组织模型与地图空间模型的映射规则，根据指标类型、指标占比这些关键因素为画像空间定制地图空间，将采集到的画像空间数据转化为具有多维、时空、层次特点的地图空间数据，用地图空间可视元素展现画像评价指标；/n个性化评测数据画像的地图可视化与析表达，通过图层操作分析提取学生个体、群体特征信息，生成各类别的学生画像，可视化学生日常行为，分析学生日常行为特点，辅助家长和/或教师监督其学习过程。/n

【技术特征摘要】
1.一种学生评测数据画像的地图可视化方法，其特征在于，包括如下步骤：
定义学生评测数据画像的主题统计空间组织模型，通过区块化、层次化以及评价主题采集学生评测画像各类校园活动数据，进行归一化处理，形成标准数据集；
定义评测数据画像的地图空间模型及其表达方法，根据评测主题，利用地图空间中特有的点、线、面、图层组织与图元可视化元素，构建画像的地图空间表达；
建立评测数据画像的主题统计空间组织模型与地图空间模型的映射规则，根据指标类型、指标占比这些关键因素为画像空间定制地图空间，将采集到的画像空间数据转化为具有多维、时空、层次特点的地图空间数据，用地图空间可视元素展现画像评价指标；
个性化评测数据画像的地图可视化与析表达，通过图层操作分析提取学生个体、群体特征信息，生成各类别的学生画像，可视化学生日常行为，分析学生日常行为特点，辅助家长和/或教师监督其学习过程。


2.根据权利要求1所述的一种学生评测数据画像的地图可视化方法，其特征在于，所述的学生评测数据画像的主题统计空间组织模型，将画像空间模型定义为Vindic＝{Xi|i∈N},Xi＝f(Pi,Si),其中Vindic表示画像空间，N为自然数，该画像空间包含多个指标域Xi，按需可增减，每个指标域又包含多个子指标域，各类指标域又包含该指标占比大小Pi和该指标评分Si变量，其中各类指标占比大小之和为1，表示为


3.根据权利要求1所述的一种学生评测数据画像的地图可视化方法，其特征在于，所述的构建评测数据画像的地图空间模型，将地图空间模型定义为Vmap＝{Li|i∈N}，Li＝f(Si,Wi,Pi),其中Vmap表示地图空间，N为自然数，Li为图层，按需可增减，Si为点，Wi为线，Pi为面,如上述公式，地图空间由多个图层构成，图层又包含点、线、面这些可视元素，利用这些可视元素个性化展示学生画像。


4.根据权利要求1所述的一种学生评测数据画像的地图可视化方法，其特征在于，所述的建立评测数据画像的主题统计空间组织模型与地图空间模型的映射规则，定制地图空间步骤具体在于，根据画像空间指标类型和所占比重定制地图空间，形成两者之间的映射关系，能按照不同的需求定制不同的地图空间，具体方法为：
选取现有合适的国家级或省市级地图，构建地图空间区域与画像空间指标一一对应关系，根据各指标域占比依次选取地图空间各区域，指标占比与区域面积占比大小呈正相关，在各指标区域上放置一定数量相等大小的圆点用来表示该指标域下所包涵的各子指标。


5.根据权利要求1所述的一种学生评测数据画像的地图可视化方法，其特征在于，所述的建立评测数据画像的主题统计空间组织模型与地图空间模型的映射规则，定制地图空间步骤具体在于，根据画像空间指标类型和所占比重...

【专利技术属性】
技术研发人员：周东波，李贝，黄景，刘明勇，蔡凤银，
申请(专利权)人：华中师范大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42