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hb电子:大数据为新生匹配室友 八成受访新生期待体验

时间:2018-9-6 19:06:22  作者:  来源:  浏览:0  评论:0
内容摘要: 高校陆续进入开学季,同宿舍的同学可能来自全国各地,生活习惯、性格爱好等都存在差异,处理宿舍关系成了不少大学生要面对的难题。近日,南京大学利用大数据推荐算法分宿舍,帮新生寻找志趣相投的室友,引起不少关注。 上周,社会调查中心联合问卷网,对2002名大学生进行的调查显示,83.0%...

    高校陆续进入开学季,同宿舍的同学可能来自全国各地,生活习惯、性格爱好等都存在差异,处理宿舍关系成了不少大学生要面对的难题。近日,南京大学利用大数据推荐算法分宿舍,帮新生寻找志趣相投的室友,引起不少关注。

    上周,社会调查中心联合问卷网,对2002名大学生进行的调查显示,83.0%的受访大学生表示支持使用大数据推荐算法分宿舍,87.6%的受访大一新生期待体验大数据推荐算法分宿舍。使用大数据推荐算法分宿舍,受访大学生认为最需要考虑个人卫生习惯(54.3%)、空调使用习惯(46.5%)和作息时间(41.8%)。61.2%的受访大学生希望大数据分宿舍的同时也要考虑不影响学生多元化发展。

    受访大学生中,57.4%的人是大一新生。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%。

    个人卫生习惯、空调使用习惯和作息时间是受访大学生最看重的指标

    18岁的山东某高校大一新生袁甄强(化名)介绍,他入学时学校被要求填一份有关生活习惯和兴趣爱好的问卷,“学兄学姐说,以往分宿舍是以整个学院为单位,随机分配”。

    21岁的北京某高校大三学生骆瑛燕(化名)的学校是按生源地分宿舍,“我希望大数据推荐算法在分宿舍时,能够考虑学生作息习惯、饮食习惯和卫生习惯,以及是否会在寝室打游戏等。”

    调查显示,当前大学分宿舍的方式有: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%)以及按报到顺序分(5.0%)等。

    袁甄强希望分宿舍时能多考虑学生的生活习惯和兴趣爱好。“比如我热爱足球等体育运动,就特别希望能有相同爱好的舍友,一起看比赛,还能一起运动。”袁甄强坦言,他现在的新舍友不喜欢体育运动。

    安徽某高校大一新生魏然(化名)希望,学校分宿舍时多考虑学生作息习惯,“比如我喜欢晚睡,我高中室友就是晚上11点一定要睡,我们因此产生过不少矛盾。如果大学室友和我一样爱晚睡,矛盾应该会减少”。


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