Resumen

Un campus digital generará una gran cantidad de datos relacionados con los estudiantes. Cómo analizar y aplicar estos datos se ha convertido en la clave para mejorar el nivel de gestión de los estudiantes. El análisis de los datos del comportamiento estudiantil no solo puede ayudar a las escuelas en la detección temprana de eventos peligrosos y fortalecer la seguridad escolar, sino que también puede utilizar datos reales para describir el comportamiento de los estudiantes, proporcionando así un soporte de datos cuantitativos para la evaluación de becas. Este documento toma a un estudiante universitario como objeto de investigación, recopila varios datos en la plataforma del campus digital, y utiliza un algoritmo de aprendizaje automático de k-medias adaptativo para agrupar los datos. Analiza el comportamiento de los estudiantes universitarios a partir de los resultados del agrupamiento, para proporcionar una base para la gestión educativa y la mejora de la capacidad de aprendizaje de los estudiantes universitarios. Específicamente, se seleccionan los datos de estudio, vida y consumo de los estudiantes como datos para describir el comportamiento

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Campus digital; Datos de comportamiento de los estudiantes; Algoritmo de aprendizaje automático; Hábitos de consumo de los estudiantes; Mejora de la capacidad de aprendizaje; Políticas de gestión
• Keywords:Digital campus; Student behavior data; Machine learning algorithm; Student consumption habits; Learning ability improvement; Management policies