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大数据为重生寻觅情投意合舍友

来源: [db:来源] 作者: 紫胜 发布时间:2019-06-11

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  高校连续进入开学季,同宿舍的同学或许来自全国各地,日子习气、性情喜好等都存在差异,处理宿舍联系成了不少大学生要面临的难题。近来,南京大学运用大数据引荐算法分宿舍,帮重生寻觅志趣相投的室友,引起不少重视。nK8

  上星期,中国青年报社社会查询中心联合问卷网,对2002名大学生进行的查询显现,83.0%的受访大学生表明支撑运用大数据引荐算法分宿舍,87.6%的受访大一重生等待体会大数据引荐算法分宿舍。运用大数据引荐算法分宿舍,受访大学生以为最需求考虑个人卫生习气(54.3%)、空调运用习气(46.5%)和作息时刻(41.8%)。61.2%的受访大学生期望大数据分宿舍的一同也要考虑不影响学生多元化开展。nK8

  受访大学生中,57.4%的人是大一重生。来自一线城市的大学生占37.6%,二线城市的占53.5%,三四线城市的占8.9%。男生占47.0%,女生占53.0%。nK8

  个人卫生习气、空调运用习气和作息时刻是受访大学生最垂青的目标nK8

  18岁的山东某高校大一重生袁甄强(化名)介绍,他入学时校园被要求填一份有关日子习气和兴趣喜好的问卷,“学兄学姐说,以往分宿舍是以整个学院为单位,随机分配”。nK8

  21岁的北京某高校大三学生骆瑛燕(化名)的校园是按生源地分宿舍,“我期望大数据引荐算法在分宿舍时,能够考虑学生作息习气、饮食习气和卫生习气,以及是否会在睡房打游戏等。”nK8

  查询显现,当时大学分宿舍的方法有:随机分(23.3%),按入学成绩分(22.0%),按专业分(19.4%),按学号分(18.0%),按地域分(11.8%)以及按签到次序分(5.0%)等。nK8

  袁甄强期望分宿舍时能多考虑学生的日子习气和兴趣喜好。“比方我酷爱足球等体育运动,就特别期望能有相同喜好的舍友,一同看竞赛,还能一同运动。”袁甄强坦言,他现在的新舍友不喜爱体育运动。nK8

  安徽某高校大一重生魏然(化名)期望,校园分宿舍时多考虑学生作息习气,“比方我喜爱晚睡,我高中室友便是晚上11点必定要睡,咱们因而产生过不少对立。假如大学室友和我相同爱晚睡,对立应该会削减”。nK8

  查询显现,运用大数据引荐算法分宿舍,受访大学生以为最需求考虑个人卫生习气(54.3%),然后是空调运用习气(46.5%)和作息时刻(41.8%),其他还有:兴趣喜好(38.5%),消费习气(38.0%),家园地域(28.9%)和学习成绩(13.2%)等。nK8

  上海某高校辅导员王祯(化名)以为,分宿舍这件事对大学日子影响颇深。“宿舍相当于一个小社会,对学生的人生观、价值观的构成有必定影响。杰出的宿舍环境是学习、日子的保证和根底。”王祯以为,学生在和舍友共处时遇到问题也未尝不是一件功德,“遇到和自己性情不相同的人,能够在解决问题的过程中进步处理人际联系的才能”。nK82.pngnK8

  87.6%受访大一重生等待体会大数据引荐算法分宿舍nK8

  袁甄强特别期望体会大数据算法分宿舍,“每个人都有不同的日子习气,让差异较大的人彼此习气是好不容易的,不应该让学生每天为了舍友共处问题而头痛”。nK8

  魏然很支撑运用大数据算法来分宿舍,“听起来就很风趣”,他以为这能更全面地考虑到学生需求,让学生感受到校园的关怀,更酷爱校园。nK8

  王祯以为,大数据算法分宿舍,假如技能到位,能省去许多日后的费事。“据我所知,全校每个学院、每一届都会有舍友不好而要互换宿舍的状况,这额定增加了许多工作量和不方便。假如经过大数据分宿舍,问题会少许多,学生能够更快地融入新环境”。nK8

责任编辑:紫胜

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