基于数据分析的大学生综合素质管理系统及方法技术方案

一种基于数据分析的大学生综合素质管理系统及方法，其获取待评估大学生对象的教务系统数据、图书馆系统数据、校园卡系统数据和社团系统数据；对所述教务系统数据、所述图书馆系统数据、所述校园卡系统数据和所述社团系统数据进行联合分析以得到学生对象多维度语义关联特征向量；及，基于所述学生对象多维度语义关联特征向量，确定所述待评估大学生对象的综合素质估计值。这样，可以智能化地计算大学生的综合素质估计值，为高校教育管理提供深刻洞察和智能决策。洞察和智能决策。洞察和智能决策。

【技术实现步骤摘要】
基于数据分析的大学生综合素质管理系统及方法


[0001]本申请涉及智能化管理
，并且更具体地，涉及一种基于数据分析的大学生综合素质管理系统及方法。

技术介绍

[0002]随着高等教育的普及和发展，大学生的综合素质成为了教育评价的重要指标之一。大学生的综合素质不仅包括学习成绩，还包括阅读习惯、生活方式、社交能力等多个方面。
[0003]然而，传统的大学生综合素质评价方法通常只依赖于主观问卷或者单一的数据源，缺乏客观性和全面性，不能真实反映大学生的多维度特征和潜在价值。因此，期待一种优化的大学生综合素质管理方案。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于数据分析的大学生综合素质管理系统及方法，其获取待评估大学生对象的教务系统数据、图书馆系统数据、校园卡系统数据和社团系统数据；对所述教务系统数据、所述图书馆系统数据、所述校园卡系统数据和所述社团系统数据进行联合分析以得到学生对象多维度语义关联特征向量；及，基于所述学生对象多维度语义关联特征向量，确定所述待评估大学生对象的综合素质估计值。这样，可以智能化地计算大学生的综合素质估计值，为高校教育管理提供深刻洞察和智能决策。
[0005]第一方面，提供了一种基于数据分析的大学生综合素质管理方法，其包括：
[0006]获取待评估大学生对象的教务系统数据、图书馆系统数据、校园卡系统数据和社团系统数据；
[0007]对所述教务系统数据、所述图书馆系统数据、所述校园卡系统数据和所述社团系统数据进行联合分析以得到学生对象多维度语义关联特征向量；及
[0008]基于所述学生对象多维度语义关联特征向量，确定所述待评估大学生对象的综合素质估计值。
[0009]第二方面，提供了一种基于数据分析的大学生综合素质管理系统，其包括：
[0010]数据获取模块，用于获取待评估大学生对象的教务系统数据、图书馆系统数据、校园卡系统数据和社团系统数据；
[0011]联合分析模块，用于对所述教务系统数据、所述图书馆系统数据、所述校园卡系统数据和所述社团系统数据进行联合分析以得到学生对象多维度语义关联特征向量；及
[0012]综合素质估计值确定模块，用于基于所述学生对象多维度语义关联特征向量，确定所述待评估大学生对象的综合素质估计值。
附图说明
[0013]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0014]图1为根据本申请实施例的基于数据分析的大学生综合素质管理方法的流程图。
[0015]图2为根据本申请实施例的基于数据分析的大学生综合素质管理方法的架构示意图。
[0016]图3为根据本申请实施例的基于数据分析的大学生综合素质管理系统的框图。
[0017]图4为根据本申请实施例的基于数据分析的大学生综合素质管理方法的场景示意图。
具体实施方式
[0018]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0019]除非另有说明，本申请实施例所使用的所有技术和科学术语与本申请的
的技术人员通常理解的含义相同。本申请中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在限制本申请的范围。
[0020]在本申请实施例记载中，需要说明的是，除非另有说明和限定，术语“连接”应做广义理解，例如，可以是电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
[0021]需要说明的是，本申请实施例所涉及的术语“第一\第二\第三”仅仅是是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序。应该理解“第一\第二\第三”区分的对象在适当情况下可以互换，以使这里描述的本申请的实施例可以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
[0022]大学生的综合素质是指大学生在学习、思维、人际交往、创新能力、社会责任感等方面的综合能力和素养，不仅包括学科知识的掌握和学术能力的提升，还包括广泛的个人素养和社会适应能力。
[0023]以下是大学生综合素质的几个重要方面：
[0024]学术能力：大学生应具备扎实的学科知识和学术研究能力，能够理解和掌握所学专业的基本理论和实践技能，具备批判性思维和问题解决能力。
[0025]综合素养：大学生需要培养广泛的知识和文化素养，包括人文科学、社会科学、自然科学等多个领域的基础知识和理解能力，具备跨学科的综合思维和综合分析能力。
[0026]创新能力：大学生应具备创造性思维和创新能力，能够独立思考、提出新观点和解决问题的能力，具备创新意识和实践能力。
[0027]社交能力：大学生需要具备良好的人际交往和合作能力，能够有效地与他人沟通、
协作和解决冲突，具备团队合作和领导能力。
[0028]实践能力：大学生应具备实践能力，能够将所学知识应用于实际问题的解决，具备实践操作和实验设计的能力。
[0029]人文关怀和社会责任感：大学生应具备关心他人、尊重多样性和具备社会责任感的品质，能够积极参与社会公益活动，关注社会问题并提出解决方案。
[0030]大学生的综合素质是一个多维度的概念，需要综合考虑学术能力、综合素养、创新能力、社交能力、实践能力以及人文关怀和社会责任感等方面的表现，这些素质的培养不仅是大学教育的目标，也是大学生个人全面发展的重要组成部分。
[0031]传统的大学生综合素质评价方法通常依赖于主观问卷或单一的数据源，缺乏客观性和全面性，其包括：
[0032]主观问卷调查：通过发放问卷给学生、教师或其他相关人员，收集他们对大学生综合素质的主观评价和意见，这种方法容易受到主观因素的影响，评价结果可能存在主观偏差。
[0033]学生自我评价：要求学生对自己的综合素质进行评价和反思，这种方法可以了解学生对自己能力的认知，但可能存在自我夸大或低估的倾向。
[0034]学术成绩评价：主要依据学生在学术科目上的成绩来评估其综合素质，这种方法只关注学术表现，忽略了其他重要的维度，如社交能力、实践能力等。
[0035]奖励评价：基于学生获得的奖项、荣誉或竞赛成绩来评价其综合素质，这种方法偏重于学生在某个特定领域的表现，无法全面反映其综合素质。
[0036]个别面试和访谈：通过面对面的交流，评估学生的口头表达能力、人际交往能力和思维逻辑等方面的素质本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据分析的大学生综合素质管理方法，其特征在于，包括：获取待评估大学生对象的教务系统数据、图书馆系统数据、校园卡系统数据和社团系统数据；对所述教务系统数据、所述图书馆系统数据、所述校园卡系统数据和所述社团系统数据进行联合分析以得到学生对象多维度语义关联特征向量；及基于所述学生对象多维度语义关联特征向量，确定所述待评估大学生对象的综合素质估计值。2.根据权利要求1所述的基于数据分析的大学生综合素质管理方法，其特征在于，对所述教务系统数据、所述图书馆系统数据、所述校园卡系统数据和所述社团系统数据进行联合分析以得到学生对象多维度语义关联特征向量，包括：分别对所述教务系统数据、所述图书馆系统数据、所述校园卡系统数据和所述社团系统数据进行语义编码以得到教务系统数据语义编码特征向量、图书馆系统数据语义编码特征向量、校园卡系统数据语义编码特征向量和社团系统数据语义编码特征向量；以及提取所述教务系统数据语义编码特征向量、所述图书馆系统数据语义编码特征向量、所述校园卡系统数据语义编码特征向量和所述社团系统数据语义编码特征向量之间的语义关联特征以得到学生对象多维度语义关联特征向量。3.根据权利要求2所述的基于数据分析的大学生综合素质管理方法，其特征在于，提取所述教务系统数据语义编码特征向量、所述图书馆系统数据语义编码特征向量、所述校园卡系统数据语义编码特征向量和所述社团系统数据语义编码特征向量之间的语义关联特征以得到学生对象多维度语义关联特征向量，包括：将所述教务系统数据语义编码特征向量、所述图书馆系统数据语义编码特征向量、所述校园卡系统数据语义编码特征向量和所述社团系统数据语义编码特征向量排列为二维特征矩阵后通过文本卷积神经网络模型以得到所述学生对象多维度语义关联特征向量。4.根据权利要求3所述的基于数据分析的大学生综合素质管理方法，其特征在于，基于所述学生对象多维度语义关联特征向量，确定所述待评估大学生对象的综合素质估计值，包括：对所述学生对象多维度语义关联特征向量进行特征分布优化以得到优化学生对象多维度语义关联特征向量；以及将所述优化学生对象多维度语义关联特征向量通过解码器进行解码回归以得到解码值，所述解码值用于表示所述待评估大学生对象的综合素质估计值。5.根据权利要求4所述的基于数据分析的大学生综合素质管理方法，其特征在于，对所述学生对象多维度语义关联特征向量进行特征分布优化以得到优化学生对象多维度语义关联特征向量，包括：以如下优化公式对所述学生对象多维度语义关联特征向量进行基于概率密度特征模仿范式的分布增益；其中，所述优化公式为：其中，V是所述学生对象多维度语义关联特征向量，v
′
i
是所述优化学生对象多维度语义
关联特征向量第i个位置的特征值，L是所述学生对象多维度语义关联特征向量的长度，v
i
是所述学生对象多维度语义关联特征向量V的第i个位置的特征值，表示所述学生对...

【专利技术属性】
技术研发人员：李忠，李国朋，于磊，郭利军，
申请(专利权)人：郑州优美智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：