基于校园大数据的大学生异常行为智能预警方法研究综述

1. 引言

随着信息技术的迅速发展，高校正在加快“智慧校园”的建设步伐，教学、管理与服务的数字化水平不断提升。大学生在学习、生活和社交等方面产生的各类行为数据，如课程学习记录、宿舍出入信息、消费数据、图书馆借阅情况以及校园网络日志，正以前所未有的规模被采集和存储。这些多源异构的数据不仅为学校的管理与服务提供了客观依据，也为深入分析大学生群体的行为模式与心理状态创造了条件。

在大学生成长过程中，学业压力、心理困扰、社会适应不良等问题时有发生，部分学生甚至会出现极端行为或安全风险。传统的管理方式主要依赖辅导员、教师的经验判断以及学生的主动报告，但往往存在滞后性、主观性和覆盖不足等问题。近年来，随着大数据与人工智能技术的广泛应用，学者逐渐探索利用数据驱动的方法对学生异常行为进行识别与预警，从而实现“事前预防”而非“事后干预”。

国内外已有学者从不同角度展开相关研究。例如，一些工作基于统计特征或规则设定实现学业预警；另一些研究利用机器学习与深度学习方法，从多维度行为数据中自动挖掘异常模式；也有研究关注预警系统的应用效果与伦理问题。总体来看，基于校园大数据的大学生异常行为智能预警方法已逐步发展为教育数据挖掘与智慧校园研究的重要方向。

2. 校园大数据来源与特征

在智慧校园建设背景下，高校逐步积累了覆盖学生学习、生活、健康与社交等多方面的大规模数据，为大学生异常行为识别与智能预警提供基础。

数据来源方面，学习数据包括课程成绩、课堂出勤、考试表现、在线学习记录及图书馆使用情况，可反映学业状态与习惯；生活行为数据如校园一卡通消费、宿舍门禁及出行记录，可描绘作息规律；网络与社交行为数据如校园网络登录与社交平台使用情况，可衡量社会交往；健康与心理数据包括体检、心理测评及运动场馆使用，可辅助分析身心状态与潜在风险。多源数据整合可全面刻画学生状态，为智能预警提供多维支撑。

数据特征上，校园大数据呈现多源异构、高维时序、个体差异及隐私敏感等特点。数据来自教务系统、一卡通、宿舍门禁、网络平台等，包含结构化成绩表、消费流水及非结构化日志、文本和图像，融合不同来源与格式的数据是核心问题。数据具有明显时间序列特性，学习成绩、消费和出入规律随学期波动，异常行为识别需高维时序建模与动态分析。学生个体差异显著，群体模式也会影响行为，因此需综合判断。数据高度敏感，涉及成绩、消费和心理健康，需妥善保护以规避伦理与法律风险。同时，学生行为随学期、环境和心理状态变化，预警模型需具备动态更新与自适应能力。

3. 异常行为识别的研究方法

基于校园大数据的大学生异常行为识别方法主要分为三类：统计与规则方法、机器学习方法和深度学习方法，呈现从经验驱动到数据驱动再到智能化的发展趋势。

统计与规则方法早期应用广泛，通过阈值或专家经验判断异常行为，如连续缺勤、消费骤减或图书借阅减少。这类方法实现简单、直观，适合小规模、单一需求场景，但难以捕捉复杂、多维或逐渐演化的异常行为，易出现误报或漏报。

机器学习方法利用历史数据自动学习正常行为模式，识别偏离常态的行为，常用技术包括支持向量机分类、聚类异常检测及树模型风险预测。相比统计方法，机器学习能处理更复杂的数据特征，提升识别准确性，但依赖人工特征工程，且在数据分布变化或跨场景应用中泛化能力有限。

深度学习方法近年来成为主要方向。自编码器（AE/VAE）可无监督学习行为潜在分布，捕捉异常模式；长短时记忆网络（LSTM）可识别行为随时间演化的动态规律，适合长期趋势和突发异常监测；图神经网络（GNN）则挖掘学生群体关系及同伴影响。这些方法在精度和适应性上表现突出，尤其适合多源异构、高维时序数据，但计算成本高且可解释性差，应用仍存在挑战。

4. 智能预警机制与应用

在异常行为识别基础上，建立科学合理的智能预警机制是校园大数据价值实现的关键。预警不仅需及时发现学生学业、心理或生活风险，还应结合管理与服务体系，实现多层次、多环节干预。现有研究主要关注预警触发方式、分级机制与应用场景三方面。

预警触发方式包括基于规则、基于模型和混合模式。规则触发依赖专家经验或学校制度设定阈值，如低出勤率、消费异常或长时间未归宿舍，直观但灵活性差；模型触发通过异常检测算法计算风险评分，能捕捉复杂行为模式，但解释性较低；混合模式结合规则与模型，实现可靠性与灵活性兼顾。

分级机制根据风险严重程度设置干预层次：轻度预警以提示或提醒为主，帮助学生自我调整；中度预警由辅导员介入，进行针对性指导；重度预警则涉及心理健康中心、保卫部门或校外机构联合干预，应对严重心理或安全风险。这种分级体现人性化管理，保障不同风险水平的差异化应对。

应用场景方面，智能预警已在高校学生管理中得到尝试：学业预警通过成绩与学习平台数据建立风险预测模型，实现提前干预；心理健康预警依据消费、作息和社交行为异常，及早发现潜在问题；校园安全预警可识别长时间未归宿舍或夜间频繁外出行为，并与安全部门联动，降低风险。

5. 研究现状与挑战

近年来，国内外学者在大学生异常行为识别与预警方面取得一定进展，涉及数据获取、建模方法和应用场景。

数据层面，研究尝试融合图书馆借阅、校园卡消费、门禁出入和网络日志等多源异构数据，通过特征指标刻画学习、生活与社交行为，为异常识别提供基础。但高质量数据采集与清洗仍是挑战，缺失值、噪声和偏差影响需进一步解决。

方法层面，传统统计与规则方法在小规模或低维数据下仍有价值，但在大规模、高维、动态校园数据面前局限明显。近年来，机器学习和深度学习成为主流：聚类等无监督方法可划分群体行为模式，识别偏离个体；监督与半监督分类及异常检测模型可利用标注数据识别异常；图神经网络、时序建模与多模态学习增强对复杂行为模式的刻画与预测。仍存在可解释性不足、泛化能力有限及对小样本异常敏感等问题。

应用层面，现有预警系统多集中于单一场景，如学业、心理或消费异常，缺乏跨场景集成与联动。研究多停留在实验或试点阶段，实际部署受限于数据共享壁垒、算法稳定性及干预策略个性化不足。未来需在保障数据安全与隐私的前提下，建立可推广、可持续的预警体系。

6. 未来发展趋势

随着人工智能、大数据与教育信息化融合，基于校园大数据的大学生异常行为智能预警正迎来新机遇与挑战。

数据多模态融合将成为趋势。未来研究将综合校园卡消费、课堂考勤、宿舍作息、网络行为及心理测评等多源信息，实现更全面的学生画像，提高异常行为识别准确性。

隐私保护与数据安全是关键问题之一。随着数据采集范围扩大，高校需在保障学生隐私和数据合规前提下开展研究，可采用联邦学习、差分隐私等技术，构建“安全可用”的分析框架，防止敏感信息泄露。

模型可解释性也日益重要。预警若仅输出“风险”而缺乏原因说明，难以获得师生与管理者信任，因此未来需引入可解释人工智能方法，提高结果透明度与可信度。

与教育管理深度融合是未来发展方向。智能预警不仅依赖技术突破，还需与心理健康教育、学业辅导及行为干预机制结合，构建从风险识别到干预反馈的闭环系统。在教育数字化推进下，这类预警方法将在提升学生心理健康、保障校园安全和促进个性化教育方面发挥更大作用。

项目基金：吉林省教育科学“十四五”规划2023 年度一般课题：基于校园大数据的大学生异常行为智能预警方法研究（GH23409）