内容摘要：通过学生的行为轨迹和学生的学习答题状况，老师就可以建立起学生学习模型，预测学生学习情况，为学生学习提供个性化指导，为教师教学提供支持。目前，西南交大的学生都有“学生数据档案”，学生在大学里的所有“痕迹”，包括听了多少讲座、上了哪些课程、参加过哪些社团活动、获得了哪些奖项等内容，学校都会记录在案，到了毕业时，绘制出学生的“成长轨迹”，为学生的职业规划、求职等提供数据支撑。观点数据收集不是监控学生是为学校决策提供参考通过网络定位学生行为轨迹，能知道学生消费、进出寝室教室的记录，这是否意味着学生的行踪被监控，侵犯了学生的隐私权？
关键词：老师;课程;学校;预警;郝莉;学生学习;西南交大;数据收集;生活;预测
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10月20日，西南交通大学公布该校关于数字化战略的实施意见，除打造“金融大数据研究院”外，还将大数据应用到了学生的培养中。
在该校发展规划中，到2020年，通过有线网络、WiFi、一卡通、门禁卡等相关系统，每个学生每天在校园做些什么，都能被学校“大数据库”统计起来，从而绘制出学生在校园里的“行为轨迹”模型，预测学生未来的发展状况。
“如果观测到学生的行为会导致成绩下降，老师将提前预警和干预。”该校教务处处长郝莉介绍说，学校希望通过大数据的收集，为每个学生个性化的成长提供支持。
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展望
WiFi定位了解学生生活状况
“现在的校园中，老师根本没办法知道学生们真正在做什么，只能凭自己的感觉说这届同学好像不如上一届，这个学院的同学学习好像不如另一个学院，而这些论断都没有支撑。”郝莉说，为了更好地了解学生的学习状态，老师们需要知道一些信息，比如，每天学生真正投入到学习上的时间有多少？每天有多少时间在运动，多少时间在做实验？
如今，在大数据时代，回答这些问题成为了可能。这些数据来自于学生在校园学习生活的方方面面。
今年，西南交大启动了学生的“大数据”收集工作，比如，通过有线网络、覆盖全校的WiFi、一卡通、门禁卡等等，来定位学生在学校的位置，以此判断出学生是在教室、图书馆、运动场、讲座现场还是宿舍，从而判断学生在学习、第二课堂、运动等活动上投入的时间和精力。再以此数据为基础，勾勒出学生在学校的行为轨迹，了解学生的真实状态。
