[发明专利]一种面向学涯评价的评级方法与系统

权利要求书

1.一种面向学涯评价的评级方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1，数据汇聚与数据存储；

步骤S2，数据清洗与转换；

步骤S3，针对各指标量化数据；

步骤S4，特征提取；

步骤S5，学涯评价算法。

2.根据权利要求1所述的一种面向学涯评价的评级方法，其特征在于，所述步骤S1数据采集学生基本信息、校园卡消费、各场地门禁记录、教务信息系统及图书馆系统记录；学生基本信息记录包括学生政治面貌、学业信息和就业信息记录；门禁记录包含图书馆出入记录、宿舍出入记录；学生卡消费记录包含食堂消费记录、超市消费记录、澡堂消费记录；教务信息记录包含学生成绩记录、资助记录和奖惩记录；图书馆系统记录包含学生的图书借阅记录。

3.根据权利要求2所述的一种面向学涯评价的评级方法，其特征在于，所述步骤S2数据清理，主应对步骤S1中原始的真实数据中存在部分数据错误或不合理的情况进行数据清理和补充。

4.根据权利要求3所述的一种面向学涯评价的评级方法，其特征在于，所述步骤S3中对于类别型定性数据进行数值化处理，可采用离散值的处理方式，以使其能应用于评价指标计算。

5.根据权利要求4所述的一种面向学涯评价的评级方法，其特征在于，所述步骤S4学习特征指标计算方法如下：

(1)遵纪守法

学生处分记录包含“警告”、“严重警告”、“记过”、“留校察看”、“开除学籍”这几种；遵纪守法指标以满分10分计算，根据受到纪律处分次数及严重程度加权计算扣分值；

(2)学习态度

通过计算努力指数来反映学生的学习态度；学生是否努力学习且态度端正可以通过计算学生周末假期在图书馆的平均时长与所有学生里最长时间的比值，或日均图书馆停留时间来量化；

(3)学习习惯

分别计算年均借阅书籍的数目，包含正在阅读的书籍和已经完成阅读的书籍，年均完成读书的数目，平均每本书阅读时间(天数)这三个指标；并通过这三个指标加权得出学习习惯的数值，权重的判定是通过主成分分析拟合出来的；

(4)作息习惯

通过计算晚上23：00到次日4：30学生回寝次数占其总次数的比例，得出学生作息习惯指标，该指标为反向指标；

(5)生活规律

通过交叉熵计算的规律指数(EV)，先分别计算学生进出图书馆规律指数和进出宿舍规律指数，再计算两者平均数得出学生的生活规律，该指标为反向指标；

规律指数计算公式如下：

其中，n_v(t_i)在给定时间段中的时间间隔内，发生行为v的次数；可将时间周期设置为二十四小时，并将时间间隔定为一小时；

(6)体质状况

通过体育类课程的表现来衡量学生的体质状况，用“体育”、“球”、“游泳”、“运动”关键词模糊匹配出体育类的课程；再对这些课程进行一个加权求和，计算加权平均成绩的方法就是将科目所占的学分作为成绩分数的权重从而得出学生的体质状况分数；

计算公式如下：

其中，w_i和x_i分别为课程i的学分和成绩；

(7)外语水平

通过计算英语四六级考试成绩数据和小语种成绩数据，如俄罗斯语(CRT)、日语(CJT)、法语(CFT)、德语(CGT)课程，如果有多次考试是取历史最高成绩，并且以该考试满分进行归一化处理；再进行主成分分析之后，综合得出每位学生的外语水平；

(8)计算机能力

通过计算相关课程的成绩衡量某学生的计算机技能水平；用“编程”、“编译”、“计算”、“程序”关键词模糊匹配出计算机类的课程，再对这些课程进行一个加权求和，从而得出反映学生计算机能力的指标，计算公式见公式(2)；

(9)实践能力

通过计算学生担任校内勤工助学岗位累计时间(天数)来反映其实践能力水平高低，并已学生在校天数进行标准化处理；

(10)学习能力

分别计算学业成绩优异、高考投档成绩优异、在校学习期间有无挂科记录这三个指标；并通过这三个指标加权得出学习习惯的数值，权重的判定是通过主成分分析拟合出来的；

(11)评奖评优

通过计算学生在校期间荣获奖学金次数和在校期间荣获奖学金累计金额两方面，进行主成分分析之后，综合得出每位学生的评奖评优指标；

(12)学业预警

通过计算学生在校期间有无学业预警相关处分记录，以满分10分计算，根据受到学业处分(学业警告、试读)次数及严重程度加权计算扣分值；

最后，将上述指标计算结果归一化至0-1之间，并重新按学生ID号索引整理成key-value格式，即学生ID后接着该学生所有指标量化结果；基于上述指标表，根据取值范围设定，进行学生画像标签提取。