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高校用大数据分宿舍:匹配习惯、爱好相近的室友

又是一年开学季,在各高校,大学新生满怀激情与梦想开启他们新的人生旅程。为了给新生提供更加便捷贴心的服务,各高校纷纷开启数字迎新模式。

在央视的高校迎新报道中,南京大学利用大数据推出的新生宿舍分配方案十分吸引眼球。这是南京大学第二年运用大数据为新生分配宿舍了。去年,“按照生活习惯找舍友”的分配方案第一次实施,就获得了新生的广泛好评。今年,南京大学在去年经验的基础上,进一步改进了问卷和分配机制,希望让所有的南大新生都能有四年温馨、和谐的大学宿舍时光。

大数据不仅可以帮助新生更快了解同届小伙伴们的情况,还可以为新生匹配室友,南京大学全面升级推出的这一新生宿舍分配方案令人眼前一亮。新生先提前填写调查问卷,内容包括生活习惯、个人兴趣爱好等选项;接着学校会用大数据算法分析学生的相似程度,来帮助新生寻找生活习惯、兴趣爱好相近的室友,方便他们更好地适应集体生活。

南京大学学生工作处老师郭亚敏在接受央视采访时表示:“我们希望新生住一起时有更多的相似程度、更多的共同爱好,这样他们就会有更多的共同话题,在相处起来时,也会对他们之间相互包容相互理解带来一些正向的积极因素。”

往年,南大一般是根据以院系内随机或是姓名拼音排序的方式来分配宿舍。这种做法虽然便利了学校的管理,但是也带来了因生活习惯不同而引发的宿舍矛盾。

去年,NJU小帮手在参考国内高校的宿舍分配方案的基础上,进行了“南京大学2017级本科新生生活习惯普查”问卷调查,调查搜集了800位以上的新生的作息时间、卫生习惯、学习特点、社交偏好等问题,来帮助评估新生的相似度。校方基于这一调研结果进行宿舍分配,取得了不错的成果,也收获了社会各界的好评。

选用贪婪算法,保证相邻学号之间相似度差异不会过大,给新生按照生活习惯分宿舍,“早起鸟”和“夜猫子”互不干扰,这项颇为人性化的举措也赢得一片叫好声。

一年后的反馈调研显示,参与宿舍分配的17级新生,宿舍和谐度增加了近10个百分点。“去年开学来报到的时候我其实挺忐忑的,不知道大学会是什么样子。尤其是宿舍生活,我是第一次离开家住集体宿舍。”南大工科试验班17级学生小朱说,没想到一屋子的女生可以相处得那么融洽。

“大一是学生们从高中升入大学后迅速转变,学会适应的“关键期”。这一段时间里,良好的引导和帮扶必不可少。宿舍是大学生最直接参与的人际交往的舞台,在这个舞台上的表现衡量着大学生人际交往、心理健康和为人处世的能力。通过大数据分析避免宿舍初始分配过大的差异,能够更有效地帮助宿舍成员之间相互学习、相互影响、相互适应。兴趣爱好的推荐算法匹配,能够帮助新生更快找到志趣相投的舍友,更好的适应大学新生活。”南大学工处处长龚跃说道。

今年,南大进一步试点实施了新生宿舍分配优化方案。基于2017级同学们的反馈,NJU小帮手又推出了“南京大学2018级本科新生宿舍分配意向调查”问卷。本次问卷的数据将被提供给校方,为新生宿舍智能化分配提供参考。

在这份新问卷中,不仅有“作息时间”、“空调使用习惯”、“个人卫生习惯”、“共用物品和消费倾向”等调查选项,还有“兴趣爱好”一栏。“18级接近八成的新生参与了调查。收集完学生的问卷信息后,学校使用了大数据‘LFM推荐算法’,对学生们的信息进行了量化处理。以今年新增的调查选项“兴趣爱好”举个例子,00后群体兴趣爱好广泛,分散度高,传统的匹配方法很难量化评估新生之间的兴趣爱好相似度。而‘隐语义模型’算法就可以恰到好处地给出解决方案。”南大学工处招办主任李浩老师如是说。

通过“隐语义模型”,爱好广泛的新生很容易找到志同道合的舍友,建立共同话题。比如,热爱戏剧的你,可以和喜欢历史的舍友一起聊聊《赵氏孤儿》。擅长物理的你,也能和同屋的生物达人一起聊聊冷冻电镜。

“类似于网易云音乐的推荐算法,通过‘隐语义模型’,我们可以通过潜在特征联系新生和兴趣。”李浩说,“即使这名新生并没有接触过某些兴趣爱好,我们也能根据他和其他同学填写的问卷,通过算法挖掘出这名同学与这些兴趣的潜在关联,从而可以量化评估新生之间的兴趣爱好相似度,就有更大的可能为他找到志趣相投的室友。”

不过,新生们也不能单纯地认为只要通过这一大数据宿舍分配机制就能杜绝宿舍中可能出现的矛盾。毕竟,一个宿舍的温馨环境最需要的是每一位同学的相互理解和包容。学会如何与他人相处,也是大学生活中不可缺少的一环。祝愿每一位新入学的“小蓝鲸”都能在一个和谐的宿舍里度过愉快的大学四年!

内容来源:央视新闻,NJU招生小蓝鲸

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