高校学生数据分析系统建设与应用研究

1 系统概述

1.1 系统背景与目标

1.1.1 系统开发背景

高校学生管理碰到不少挑战，学生数量甚多且个体的差异十分突出，传统的管理手段不易完整、精准地掌控每个学生的动态。伴随教育信息化的发展，高校对基于数据驱动的决策需求日益上扬，管理者须借助做数据分析，把握学生的整体态势，察觉潜在隐患，构建科学的管理策略及教学改进规划，高校需要给出个性化的教育服务内容，应对不同学生的需求，助力学生取得全面性成长。

1.1.2 系统主要目标

就上述挑战而言，系统的核心目标是给出全面的学生数据分析及可视化工具，以促进教育决策实施，通过弄清楚学生的行为习惯，可以进一步优化管理措施，借助自动化的数据采集与分析，系统可以极大提升学生管理工作的效率，提供贴合学生特点的教育服务，满足差别学生的需求。

1.2 系统架构

1.2.1 数据收集模块

在数据采集阶段，系统主要支持借助导入 Excel 文件的途径批量上传学生数据，这种做法方便高校把现有的学生数据，像从教务、学生管理系统等导出的 Excel 表格，快速导入进本系统里面，实现了对不同数据源数据的初步归集整合，系统启用 Python 自带的正则表达式模块（re）实现动态数据的辨认，可自动适应不同学期、学年的数据架构，哪怕是格式存在细微差异的学期成绩数据，也或是学年综合考评数据，系统都可准确识别、提取数据字段，保障不同格式和源头的数据都能顺利进入系统，做好数据的收集事宜。

1.2.2 数据存储模块

结合系统开发技术和功能需求，完成数据导入工作后，系统会借助Python 的数据结构（像Pandas 的 DataFrame）在内存里对数据做临时存储与处理，DataFrame 结构跟表格差不多，可顺利地保存和操作具有不同类型的学生数据，为后续的数据处理跟分析提供了高效的数据组织结构。

1.2.3 数据处理模块

数据处理模块是系统的关键环节，主要靠 Pandas 库来完成各项工作，Pandas 库拥有强大的数据清洗与统计分析能力，系统可对学生的各类信息展开高效的转换和处理，对学生基本信息、学业成绩、综合素质评价等数据进行分类归整，协助完成数据的归一化以及统计运算，保证数据在不同维度和指标间具备可比性与一致性。

1.2.4 数据分析模块

数据分析模块囊括了多个功能子模块，各个子模块都运用相应的技术达成特定的分析效果，把复杂的分析结果用直观好懂的图表形式展示给用户，方便高校辅导员开展决策管理活动。

1.3 功能模块

1.3.1 数据导入与管理模块

支持 Excel 文件批量导入学生数据，能兼容从教务系统、学生管理系统等不同数据源导出的表格。同时，借助 Python 正则表达式模块实现动态数据识别，自动适配不同学期、学年的数据结构，确保各类数据顺利导入。导入后可对数据进行查看、编辑、删除等管理操作，为后续分析提供基础数据支撑。

1.3.2 学业分析模块

利用 Pandas 库对学生学业成绩数据深入分析，计算最高绩点、最低绩点、平均绩点等关键指标。通过 Plotly 库生成绩点趋势变化折线图，直观呈现多学期绩点波动情况。还能自动识别学业困难学生，为辅导员精准帮扶提供依据。

.3.3 综合素质评价模块

处理学生德育、智育、体测成绩、附加分等多维度数据，采用归一化处理统一评价标准。借助 Plotly 生成五维雷达图，实现多学年综合素质对比，纵向追踪学生发展轨迹，并清晰展示各维度具体分值和评级，全面反映学生综合素质状况。

1.3.4 精准帮扶识别模块

通过对学生各项数据的综合分析，自动识别不同困难程度的学生，进行困难等级分类，如一般困难、较困难、特别困难等。深入分析帮扶需求，建立动态跟踪管理机制，对困难学生情况实时监测并及时预警，助力高校开展针对性帮扶工作。

1.3.5 心理健康监测模块

对学生心理状况进行等级评估，分析多学年心理状况变化趋势。通过数据可视化方式，对存在心理问题的学生进行标识，便于辅导员及时关注并采取相应干预措施，保障学生心理健康。

1.3.6 奖助学金管理模块

针对各类奖学金、助学金的发放记录及学生获奖情况开展汇总统计，可实现多学年数据的对比呈现，可清晰展现奖助学金的发放分布以及学生获奖情况等信息，为奖助学金评定和管理相关工作提供数据参考。

2 数据可视化技术

2.1 可视化工具

Plotly 库作为主要的可视化途径，它凭借强大功能加上灵活特性，为系统的数据可视化呈现提供了坚实后盾。

2.2 数据展示实例

2.2.1 数据导入与基础信息整合

以 2022 级某学生的数据分析为例，系统通过 Excel 文件批量导入学生数据，自动识别第五学期绩点、第一学年综测等不同结构的数据字段。在“学生信息展示模块”中，该学生的基础信息以卡片形式（见图 1）呈现。

2.2.2 学业数据的动态可视化呈现

在“学业分析模块”中，系统生成该2022 级学生五个学期的绩点趋势折线图（见图2）。横轴为学期序列，纵轴为绩点值。同时，系统也会自动生成学期绩点详情图（见图 3）。

图 2 学生学业成绩分析

图 3 学生学期绩点详情

2.2.3 综合素质的多维度可视化评估“综合素质评价模块”以五维雷达图（见图 4）呈现该 2022 级学生第一学年表现：

2.2.4 心理健康与奖助信息的可视化管理

在“心理健康监测模块”中，自动形成心理评测等级信息（见图 5）。图中显示，该2022 级学生连续三学年的心理评测等级均为“三级（良好）”，系统用绿色标识其心理状态稳定，显示“无需帮助”。而“奖助学金管理模块”则以学年为单位展示其获奖记录（见图 6）：第二学年获得国家奖学金 8000 元，系统自动归类至“荣誉统计”板块。

2.2.5 数据驱动的精准帮扶应用

系统通过交叉分析学业、心理、奖助数据，自动识别潜在帮扶需求。例如，若某学生绩点连续两学期下降且未获得奖助学金，“精准帮扶识别模块”会标记其为“中等困难”，并生成帮扶建议：结合该生体测成绩偏低的情况，建议纳入体育辅导计划。动态跟踪功能可记录帮扶措施后的成效，如三个月后该生绩点回升0.3，心理等级维持良好，系统则下调困难等级。

3 系统在学生管理中的应用

3.1 提高管理效率

该系统的诞生，为高校学生管理工作带来了工作范式革新。该系统把数据驱动当作核心，依靠自动化数据分析与智能报告生成，实现了数据处理至管理决策整个流程的高效状态，在很大程度减少人工操作步骤的同时，大幅提高了学生管理的科学水平与精准水平。

3.2 个性化教育支持

该系统作为凭借数据驱动的信息化工具，在学生管理工作中，实现了从传统经验型管理到精准、个性化管理的过渡，为制定个性化教育策略给予了全面而动态的支撑。

依靠绩点趋势分析的折线图，辅导员能直观知晓学生多学期学业上的波动情形：要是有学生的绩点接连下滑，系统自动启动学业预警机制，结合最低绩点、平均绩点等统计标尺，精准查找其学习的薄弱部分。这种靠数据支撑的学业诊断，绕开了传统“一刀切式”的补课做法，把资源精准分配给真正需要的学生。

3.3 决策支持

此系统把数据驱动作为核心要义，专门为高校辅导员量身打造，凭借整合多维度学生数据、打造智能分析模块，全面提高了学生工作的科学性、精准性以及实效性，为教育管理者的决策提供了可信的数据支撑力，在课程优化、资源分配、帮扶机制优化等方面起着不可替代的功效。

借助这一系统的支持，课程调整更贴近学生需求，资源配置更瞄准核心要害，帮扶举措更精准奏效，伴随数据的积累与技术的迭代发展，该系统会进一步带动高校学生管理往智能化、个性化的方向走，为造就高素质航空工程人才提供稳固的管理后盾。

4 结语

本文把一个针对航空工程学院学生的数据分析系统的设计与应用进行了总结。该系统借助数据可视化与分析，明显提升了学生管理工作的效率与成效，具备广泛的推广潜力，跟着技术的改进，系统会进一步实施优化，以适应更多样的教育场景。

参考文献

[1] 阮青松 . 教育研究与教学改革论文集 [M]. 清华大学出版社 .2017.

[2] 教育部人事司组编 ; 伍新春主编 . 高等教育心理学 [M]. 高等教育出版社 .199

[3] 傅钢善 . 现代教育技术 [M]. 高等教育出版社 .2015.

[4] 刘燕斌 . 把握新时代就业特征 实现更高质量更充分就

[5] 王辰霈 . 大数据背景下的高校教育信息化建设与管理 [J/OL]. 吉林化工学院学报 ，1- 6.

[6] 林虹 ， 张进军 . 高校教育管理模式在大数据信息化时代的创新性实践 [J]. 教育观察 ，2023，12（31）：16- 19.

[7] 李长保 ， 金鑫 .“ 互联网 背景下高校教育管理信息化的建设研究 [J]. 黑龙江教师发展学院学报 ，2024，43（02）：66- 69.

[8] 黄苗 ， 于梅英 ， 宋昀杰 . 新时代高校继续教育信息化建设探索研究——以兰州大学为例 [J]. 中国教育技术装备 ，2024，（04）：17- 20.

[9] 靳璐 . 智能化学生管理平台的设计与应用 [J]. 集成电路应用 ，2024，41（08）：60- 62.

[10] 闫 丹 平 . 数 智 化 时 代 高 校 学 生 管 理 平 台 设 计 及 优 化 研 究 [J]. 办 公 自 动化 ，2023，28（11）：58- 61.

[11] 盖青 . 生成式人工智能赋能高等教育高质量发展的挑战与应对策略 [J]. 大学教育 ，2024，（17）：16- 20.

[12] 丁昕 . 行业高校重塑创新发展格局支撑新质生产力培育路径探索 [J]. 产业创新研究 ，2025（3）：174- 177.

[13] 赵其波 ， 刘紫瑄 ， 刘子超 . 新质生产力发展视域下提升高校人才培养内涵建设的路径研究 [J]. 河北工业大学学报 （ 社会科学版 ），2025，17（02）：82- 89.

作者简介：姜运亮（1987.06- ）， 男， 汉族，山东省临沂市硕士研究生，讲师，研究方向：思想政治教育；

宁书铨（1996.03- ）， 男， 汉族，市硕士研究生，讲师，研究方向：思想政治教育。