一、“数据肖像”对高校学生思想精准描绘的内涵与意义
（一）“数据肖像”对高校学生思想精准描绘的内涵
“交互设计之父”Alan Cooper最早提出了persona（人物角色）的概念。它是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。通过调研去了解用户,根据他们的目标、行为和观点的差异,将他们区分为不同的类型,然后在每种类型中抽取出典型特征,赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场景等描述,就形成了一个人物原型（personas）[3]。伴随着互联网的高速发展而出生的“95后”“00后”已成长为新一代的高校学生群体，作为“触网一代”，互联网的使用已融进他们生活的每个部分。在大数据的时代背景下，“雁过留痕”，通过爬虫技术等现代科技手段，可以获得海量网络系统的用户行为信息。通过相关关系的发现、因果关系的分析，可以发现隐藏在巨量信息后的真实数据价值，提取信息中的共性特征，给学生的人物角色（persona）“贴标签”。这一个个“标签”，就是学生的一个个特征，如同绘画中的笔触，可以精准描绘并定位学生的特点、研判学生的所想、所思，即用“大数据”为高校学生思想精准描绘“数据肖像”。
大数据作为“数据肖像”的技术根基，它完美地抽象出一个用户的信息概貌，为进一步精准、快速地分析用户思想特征、行为习惯等重要信息提供了足够的数据基础，奠定了大数据时代的基石。“数据肖像”对学生思想精准描绘即是将学生相关信息“标签化”、“形象化”、“可视化”。教育研究者基于高校学生海量互联网行为数据基础，采集教育对象社会属性、生活习惯、学习行为等主要信息的数据，通过构建“思想—行为”关联模型，遴选出可以反映学生思想的行为维度“标签”；再依托大数据分析处理技术，通过聚类模型将所有用户的“标签”综合起来并进行结构化整理，就能形成“属性”标签，并以“贴标签”的方式完美地抽象出一个教育对象的数据信息全貌。“数据肖像”为教育者提供了把握学生思想状况的便捷手段，能够帮助教育者洞察和预测学生的思想，实现教育内容与方法的个性化，提升教育效果。
“数据肖像”描绘的核心工作是还原学生信息，给学生“贴标签”，把学生思想状况“数据化”、“形象化”。“贴标签”的重要目的，是为了让人能够迅速理解并且方便计算机处理。“数据肖像”描绘的关键因素有两个：素材与方法。“数据肖像”描绘的素材来源于所有学生相关的行为数据，主要包括静态信息数据和动态信息数据。静态信息数据是指学生相对稳定的信息，主要指学生的性别、入学时间、家庭基本情况等不随时间变化的基本数据，由学生入学时录入信息系统。这类信息自成标签，如果学校有真实信息则无需过多建模预测，更多的是数据整理、清洗工作。动态信息数据是指学生随时发生、不断变化的行为信息。网络的全覆盖，使每一个人的行为时刻被互联网这张无形的“天网”监控。从广义上讲，一个学生浏览网页、网上购物、进出寝室楼道门的时间、在图书馆的借阅记录等诸多用户行为，均是动态信息数据来源。
“数据肖像”的描绘方法，取决于大数据技术与相关算法。通过数据采集、数据处理以及相关算法，并根据学生行为构建模型产出标签与权重，是决定刻画是否科学精准的关键因素。大数据技术可以把分布在多个存储资源库的数据整合起来，在标签模型上构建大数据画像类的交互式分析应用，让教育者可以自由灵活地分析这些对象各种属性与行为之间的关联性。“数据肖像”描绘要经过对行为大数据的处理，同时离不开计算机相关算法的运算，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，通过算法、模型给人“贴标签”，让程序与计算机尝试“理解”人的行为与思想[4]。
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