基于大数据技术的高校资助工作精准化平台设计与实现.pdf
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1、中国新技术新产品2024 NO.1(下)-48-信 息 技 术高校资助工作是指高等教育机构为学生提供经济资助、奖学金、贷款和其他形式的经济支持,使其能够支付学费、生活费和其他相关费用,以帮助其能够顺利完成学业1-2。资助工作不仅需要有效管理大量学生信息,还需要合理决策,以确保有需要的学生能够获得适当的经济支持3。然而,传统的资助管理方法存在信息不精确、决策效率低下等很多问题。随着大数据技术的崛起,高校资助工作迎来了新的机遇,能够通过构建精准化平台提高工作效率和决策的准确性4-5。因此,本文研究了大数据技术在高校资助工作精准化平台搭建中的应用,通过收集贫困学生信息,利用大数据技术使数据规范化,使
2、用 SVM 建模对收集数据信息挖掘分析,最终生成资助决策。旨在提高资助工作的效率及精准性,确保教育机会的平等,帮助有需要的学生克服经济障碍,提高其未来的就业机会和社会地位,对社会发展和资助公平性具有重要意义。1 平台硬件设计在高校资助工作精准化平台搭建过程中,结合大数据技术,该平台的硬件设计需要考虑数据存储、处理、传输和安全等方面的需求。平台采用 Dell PowerEdge R740 xd 数据存储服务器,用于存储大量的学生信息、财务数据和教育历史记录;NVIDIA DGX A100 数据处理服务器,用于运行数据分析、挖掘和机器学习模型,以提供决策支持;Oracle Exadata X8 数
3、据库服务器,用于存储和管理结构化数据,支持系统的数据库操作;NetApp AFF A800 存储区域网络(SAN),提供高速数据存储和访问,确保数据的可用性和可靠性。网络设备采用Juniper MX Series路由器,连接各硬件组件,确保数据传输的稳定性和速度;安全设备选用 Cisco ASA 防火墙,保护系统免受网络攻击、数据泄露和恶意访问。Dell EMC Data Domain 数据备份和恢复设备,定期备份系统数据,以防止数据丢失和支持灾难恢复。HPE Apollo 6500 Gen10 高性能计算(HPC)集群,用于运行大规模数据分析和机器学习任务。云存储和计算资源选择 AWS 云服
4、务提供商,利用云服务提供商的资源进行弹性扩展和备份;选择 APC NetShelter 机柜提供硬件设备的物理支持和环境控制。2 平台软件设计2.1 收集贫困学生信息在高校资助工作精准化平台的搭建中,收集贫困学生信息数据首先需要明确数据来源,如学生申请材料(包括学生的申请表、财务文件和家庭背景信息),学校内部系统(学生信息系统、财务系统和学籍系统),外部数据源(政府机构、贫困线数据和国家或地区贫困指标),根据数据来源不同,选择适当的数据采集方法,如图 1 所示。图 1 数据采集方法为获取学生申请材料,平台建立在线申请模块,要求基于大数据技术的高校资助工作精准化平台设计与实现蔡青(湖南环境生物职
5、业技术学院,湖南 衡阳 421005)摘 要:高校资助工作旨在帮助有需要资金支持的学生完成学业,然而传统的资助管理方法存在效率低下、信息不精确等问题。因此,本文探讨了大数据技术在高校资助工作精准化平台搭建中的应用。本文介绍了该平台的硬件设备构建,并收集贫困学生信息,利用大数据技术规范化数据,使用 SVM 建模对收集数据信息进行挖掘分析,最终生成资助决策,以期利用大数据技术实现学生信息的智能化管理,提高高校资助工作的准确性。测试试验证明,该平台能够提供更准确、快速和可靠的资助决策服务,有助于提高高校的资助管理效率及学生满意度。关键词:大数据技术;高校资助工作;精准化;平台搭建中图分类号:TP39
6、9文献标志码:A基金项目:2022年湖南省高校思想政治工作精品项目“四位一体模式下发展性资助育人体系构建”(项目编号:22JP163)。中国新技术新产品2024 NO.1(下)-49-信 息 技 术学生填写相关信息并上传必要文件;获取学校内部系统,平台编写脚本或调用 API 从校园内部系统中提取数据;获取外部数据源可以与相关机构合作或利用公开数据源获取数据。对采集的数据进行清洗和整合,以确保数据的准确性和一致性,利用贫困指标公式标识贫困学生,贫困指标包括家庭收入、家庭成员人数以及家庭支出等因素的组合,贫困指数 Z 的计算过程如公式(1)所示。()szJJZb=(1)式中:Js为家庭收入;Jz为
7、家庭支出;b 为家庭成员人数。如果贫困指数低于一定阈值(阈值视学校情况而定),学生可以被标识为贫困学生,将采集的贫困学生信息存储在数据库或数据仓库中,以供后续分析和资助计划推荐使用。为确保采集的学生信息得到妥善保护,符合隐私法规,使用数据加密来保障数据安全,使用 TLS 传输安全性协议来加密数据在网络传输中的通信,防止数据在传输过程中被窃听;对存储在数据库中的学生信息进行 AES(高级加密标准)强加密算法,确保数据在存储过程中是加密的;对敏感字段(社会安全号码、银行账号)进行字段级别的加密,以进一步提高数据的安全性。2.2 数据挖掘分析在高校资助工作精准化平台搭建中,使用大数据技术引擎对数据进
8、行挖掘分析可以发现潜在的模式、趋势和关联,以提供更准确的决策支持。2.2.1 数据规范化在数据挖掘和机器学习中,数据变换和规范化是重要的预处理步骤,旨在准备数据以供模型训练和分析使用。特征工程是一项关键任务,旨在创建新的特征或转换现有特征,以提高模型性能或使数据更具信息价值。根据高校资助工作的大数据采集情况,平台创建新的特征,采用标签编码将类别特征转换为数值特征,以便机器学习模型能够理解。确保不同特征具有相似的尺度,避免某些特征对模型的影响过大。数据规范化是将不同特征的值缩放到相同的尺度,以确保不同特征对模型的权重影响相对均匀。归一化模型 Xnorm将数据缩放到 0,1,可以用公式(2)表示。
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