基于大数据技术的学生画像构建与学情预测系统

摘要：教育信息化的快速发展要求我们能够准确预测学生的学习状态，并提供个性化干预。本研究利用数字画像技术、大数据分析和机器学习算法，开发了一个智能化的学生学情预测系统。系统通过整合多源教育数据构建学生数字画像，并设计了基于GBDT和LSTM的预测模型。在实际教学中测试显示，系统对学业成绩和学习行为趋势的预测准确率分别高达89.7%和82.4%，与教师评估的一致性系数为0.85，远超传统方法。该系统为监测学情和优化教学策略提供了有效的数据支持，对智慧教育的发展具有重要意义。

关键词：数字画像、学情预测、大数据技术、机器学习、教育信息化

0引言

在教育数字化转型中，学生的学习行为、认知和情感状态变得复杂和动态。传统学情分析方法存在局限性，无法满足精准教学需求。数字画像技术通过多维度数据建模，能够全面了解学生，为学情预测提供新方法。尽管已有研究取得进展，但存在数据采集不全面、模型对时序特征捕捉不足和与教学实践结合不深等问题。本研究提出一个闭环系统，包括数据采集、画像建模、预测分析和教学干预，通过多模态数据建立动态数字画像，并设计混合预测模型来挖掘规律，将结果转化为可视化报告和教学建议。在实际应用中，该系统能提前预警学习风险，帮助教师进行差异化辅导。

1.数字画像技术应用概述

1.1 数字画像的技术演进

数字画像技术起源于用户行为分析，最初用于电商的用户分群和推荐系统。随着教育大数据技术的发展，它逐渐应用于教育评价和学习路径规划。数字画像在传统评价体系中提供三大优势：融合多源数据，如LMS、物联网设备、问卷等，全面分析学生的能力、行为和情感；具备动态建模能力，实时更新学生画像，精准反映学习状态变化；深入解析学生特征，利用NLP和CV技术挖掘非结构化数据中的信息，如文本和微表情分析，为学生学习状态和情感变化提供精细依据。

1.2 教育数字画像的典型应用

随着教育数字化转型的深入，数字画像技术在教育领域的应用已从理论走向实践。例如，普渡大学的“课程信号”系统通过整合学生的多维度数据，构建了动态预警模型，有效预测学业风险[1]。澳大利亚开放大学运用画像匹配算法，实现学习资源的智能推荐[2]。在综合素质评价领域，北京市海淀区的“五维学生画像”将非学术性因素纳入评价体系[3]。然而，现有研究多局限于静态评价体系，缺乏对学生学情演化规律的深度挖掘[4]。为突破这一局限，本研究提出将时间序列分析与深度学习技术相结合，构建动态数字画像模型。研究表明，时间序列分析能有效捕捉学生学习行为的时序特征，深度学习技术则能建立更精准的预测模型[5]。这种融合方法能实时监测学生的学习状态变化[6]，为教育决策提供更科学的依据[7]。

2 数字画像技术应用概述

2.1 数字画像的技术演进与核心方法

数字画像技术源于用户行为分析，最初用于电商领域的客户分群和个性化推荐。随着教育大数据增长，技术框架转向教育领域，形成全流程体系。技术发展分为三个阶段：单维度静态画像、多模态动态画像和智能化预测画像。单维度静态画像基于结构化数据构建标签体系，如普渡大学课程信号系统；多模态动态画像整合非结构化数据，实现画像动态更新；智能化预测画像利用深度学习和时间序列分析，支持学业预警和教学干预。核心方法包括主成分分析法和层次分析法，前者通过降维提取关键特征，后者用于确定多维度指标权重。

2.2 教育数字画像的典型应用场景

随着教育数字化转型的深入，数字画像技术已广泛应用于多个教育场景，为精准教学和个性化学习提供了有力支持。该技术通过整合多源数据，运用先进的算法模型，实现了从学业预警到能力诊断的全方位覆盖，为教育决策和教学优化提供了科学依据。数字画像技术在教育场景中应用多样，如普渡大学的课程信号系统通过日志和作业数据预测学生挂科风险，澳大利亚开放大学的平台利用算法推荐学习资源，北京市海淀区的五维学生画像评估学生全面发展，高职数据分析课程通过聚类分析技术识别学生类别。这些案例显示了该技术在教育领域的应用价值和潜力。

2.3 技术优势与现存挑战

技术优势主要体现在三个方面，多源异构数据融合、动态建模能力以及深度特征解析。系统整合智能笔、心率手环等数据源，全面分析学生学习投入度、社交互动和认知水平。例如，实时获取学习时长、合作频率和错题率等信息，支持个性化学习分析。系统利用Flink框架实时更新学生画像，如连续三天未交作业会触发预警。采用BERT和LSTM模型分析讨论区文本情感和学习行为时序规律，精准评估学习进展。

技术应用面临挑战，包括数据碎片化、算法泛化能力不足和伦理隐私风险。数据孤岛导致特征提取不完整，限制数据源潜力。特定环境下，如乡村学校，算法预测精度下降，限制技术应用。生理数据采集可能引发学生抵触，影响系统接受度和数据合法性。。

2.4 本研究的创新改进

为解决数据孤岛及提升预测模型精度等问题，本研究提出以下改进方案，首先，设计统一数据中台，无缝连接校内管理系统、校外学习平台及物联网设备，实现多场景数据融合，增强系统对学习行为的全面感知及多维度信息识别。其次，提出时序增强型预测模型，在GBDT-LSTM混合模型基础上引入注意力机制，精准捕捉学生学习行为中的长期趋势，提升预测精度。最后，采用联邦学习框架应对隐私保护问题，确保敏感数据本地计算，仅向云端传输处理后的模型参数，符合法律法规，提升学生信任与接受度。

2.5 技术实施流程

本研究通过采集和分析多维度数据，建立了精准的个性化学习画像。数据包括在线学习行为、课堂专注度、作业表现和环境数据等。使用随机森林算法筛选特征，并用t-SNE算法进行可视化，以分析特征关联性。画像建模采用动态权重分配算法，根据学期阶段调整权重，使画像更贴合学生实际。最终，通过学情热力图和能力诊断报告等工具，以可视化形式呈现学习画像，帮助教师制定个性化教学计划，提供精准学习支持。

3 面向学生画像的学情预测系统的构建

3.1 系统架构设计

本研究开发了一种基于微服务架构的学情智能预测系统，利用多模态数据融合和机器学习模型支持教育决策。系统由四层核心模块构成，数据采集层整合了教务系统、物联网设备和环境传感器等数据，并使用Spark框架进行实时清洗和标准化，建立基于HDFS的数据仓库。特征工程层利用Flink进行流式计算，构建了32维特征体系，实现认知权重的动态调整。预测模型采用GBDT-LSTM混合神经网络，结合注意力机制优化特征表示。输出层提供学业发展预测和群体分析，通过可视化看板给出个性化建议。实验显示，该系统在实时处理和预测准确率上具有显著优势，为精准教学提供技术支撑。如系统架构图3.1所示。

系统架构分为四层，可视化界面、画像引擎、预测模型和数据中台。顶层提供操作平台，包括学情看板、聚类分析和干预建议。画像引擎实时更新学生画像，管理特征指标。预测模型结合混合架构和时序建模，利用GBDT、LSTM和注意力机制，输出预测结果。数据中台整合多源数据，支撑系统运作。该架构高效智能，支持教育决策和教学干预。

3.2 混合预测模型设计

本研究提出一种结合特征交互和时间序列建模的分阶段训练框架，利用GBDT-LSTM混合架构进行学情预测。在特征工程阶段，GBDT算法构建深度为6的决策树森林，生成高阶组合特征，并通过SHAP值量化其对预测结果的贡献度。时序建模阶段，双向LSTM网络处理14天行为序列数据，提升对关键期刷题强度变化的敏感度，并结合注意力机制优化行为突变检测。特征融合层整合静态与动态特征，全连接网络输出预测值，实验显示该框架在跨学期测试中预测精度提升12.6%，平衡了结构化特征解析与行为周期规律建模的需求。

3.3 模型验证与优化

本研究以2100名上海中学生为对象，整合学业成绩、学习行为日志和教室环境数据，构建了包含32项特征的时序数据集。通过梯度提升决策树增强特征，扩展至47项特征以探索学习行为与学业表现的关联。实验采用五折交叉验证和时间窗口策略，确保模型验证无数据泄漏。与基线模型（逻辑回归、随机森林、LSTM）对比，本研究的混合模型在预测学业成绩时误差降低19.7%，在行为趋势分类中F1-score提升至0.86，证明了多模态数据融合和特征增强的有效性。见结果预测表3.1。

实验结果表明，本文提出的模型在学业成绩预测准确率、行为趋势预测F1值和AUC值等关键指标上，均优于传统逻辑回归、随机森林和单一LSTM模型。具体而言，本文模型在学业成绩预测准确率上达到89.7%，分别比逻辑回归、随机森林和单一LSTM模型高出13.5%、7.6%和9.2%。在行为趋势预测的F1值上，本文模型为82.4%，比其他模型高出8.1%至13.9%。此外，AUC值为0.872，显著高于对比模型，证明了其在排序和区分能力上的优势。这些结果展示了本文模型在精确度和鲁棒性方面的显著优势，为学情预测提供了更可靠的技术支持。

4 学情预测系统的应用

4.1 教学场景实证

本研究在上海市某中学高二年级构建了多模态学情监测系统，整合智能摄像头、智能笔和环境传感器等硬件，通过Spring Cloud微服务架构实现数据实时处理与可视化。系统采集学业表现、行为模式及环境参数三类数据流，利用16核CPU集群完成每秒1200条数据的并行计算。核心算法模块中，个体学情分析通过热力图定位学科薄弱点，结合LSTM时序模型预测学习效率趋势；群体聚类采用K-means算法划分五类学生群体，其中“高效稳定型”群体错题重复率显著低于其他群体。智能干预模块基于规则引擎触发分层练习推荐，对连续三天未交作业的学生实施精准干预，实验组在干预后作业提交率提升29.7%，且夜间学习效率指数改善幅度达18.6%。

4.2 应用效果分析

研究显示，实验组期末优秀率提升18.6%，挂科率降低23.4%。85%的教师认为系统提高了学情诊断效率，减少了误差。教师可提前两周识别学习风险，实施针对性辅导。学生自主学习时长每周平均增加1.2小时。系统还提升了高风险学生的作业提交率，增幅达31.5%。案例中，系统分析学生学习特征，触发专项训练和作息调整，两周内数学成绩从C级提升至B+级，证明了系统精准干预的有效性。

5 结论

本研究开发了一套学生学情预测系统，实现了数据采集到教学干预的闭环。创新地采用多模态数据融合构建学生画像，通过GBDT-LSTM模型提升预测准确性和可靠性。系统还包含一个可视化决策支持工具，帮助教师理解分析结果并进行教学干预。实际应用显示，系统提高了学情分析的精准度和时效性，为个性化教育提供技术支持。未来将探索情感计算在学生画像中的应用，并扩大在乡村学校的试点。

参考文献

[1] 张明，李华.基于大数据的学业预警模型构建研究[J].教育研究，2022，43（5）：78-86.

[2] 王丽，陈刚.数字画像技术在学习路径推荐中的应用研究[J].远程教育杂志，2021，39（3）：45-53.

[3] 刘海燕，赵明.五维学生画像在综合素质评价中的应用探索[J].中国教育学刊，2023，42（2）：112-120.

[4] 孙伟，周静.教育大数据背景下学生数字画像研究进展与展望[J].电化教育研究，2022，43（8）：67-75.

[5] 李强，张敏.基于深度学习的时间序列分析在教育预测中的应用[J].计算机教育，2023，41（4）：89-97.

[6] 陈红，吴芳.动态数字画像模型构建及其在教育决策中的应用[J].现代教育技术，2023，33（6）：56-64.

[7]Ren Q ，Kang W ，Yang X ， et al.Intelligent recognition and sustainable security protection strategies for abnormal behavior of power grid operation data based on multidimensional digital portrait and deep neural networks[J].Discover Artificial Intelligence，2025，5（1）：20-20.

作者简介：

李鑫（2002.9-），男，汉族，陕西省渭南市，本科，研究方向：机器学习

豆瑞涛（2002.9-），男，汉族，陕西省咸阳市，本科，研究方向：机器学习

王富强（2003.10-），男，汉族，陕西省咸阳市，本科，研究方向：机器学习

基金项目：2024年陕西省大学生创新训练计划项目“基于大数据技术的学生画像构建与学情预测系统（S202410723047）”