首先來看看，現在大學生都怎麼上網？流量都消耗在哪些事情上了？
圖1為中國農業大學校園網一個月内有線和無線上網終端數量的對比情況，目前無線上網終端的數量約為有線上網終端數量的3.5倍。這是大部分學生公寓樓尚未部署校園無線的統計結果，可以預見，如果全部學生宿舍均已覆蓋校園無線，則二者的比例差距将會進一步擴大。
學生上網Top流量應用
圖2給出了2017年12月校園網上網Top流量應用的排名。數據表明，近幾年校園網的Top流量應用絕大部分是主流視頻觀看或下載等要求高帶寬、低延遲的應用，此種現象目前在各個高校校園網中均普遍存在。
圖3為2017年12月校園網移動應用的Top流量統計情況，可見學生主要使用手機，其次才是使用iPad等平闆電腦移動上網；此外，學生移動上網主要用于學習和生活需求（查詢資料、郵箱、打車、網盤），以及社交需求（微信、脈脈、QQ、微博）。
目前學校每年有極少數大學生因學業成績達不到培養要求而無法取得學位。探究這些學生學業成績不理想的原因，才能有針對性的對其進行學業輔導。下文以中國農業大學為例，進行了不同學生群體之間上網的統計分析，以及學生上網和學生學業成績的關聯分析。
Top上網流量學生的上網統計分析
圖4對2017年上網流量排名Top 400的學生及其2017年秋季的GPA成績排名進行比較分析。
2017年上網流量排名為Top 400且未畢業的本科生共計302名，其中成績排名為專業成績倒數20%以内的學生比例高達45.4%，成績正數20%的學生比例僅為4.7%，二者差異顯著。另有33.7%的學生成績分布在(50%，80%]的靠後區間，而僅有16.2%的學生成績分布于(20%，50% ]的區間。
繼續分析2017年成績排名正數和倒數Top5%學生的月均上網流量分布區間（圖5）發現，成績倒數Top5%學生中月均網絡流量為高流量區間的人數比例遠高于成績Top5%的學生，體現在成績倒數Top5%的學生中月均流量>40G的學生比例高達45.1%，而成績Top5%的學生比例僅為7.2%。
對圖4和圖5的數據分析得出，上網Top流量的學生中，專業成績不理想的學生比例遠高于成績理想的學生。這些專業成績倒數而上網流量為Top的學生有可能是因為過量上網導緻學習成績不理想，應引起學院、輔導員或班主任的重視。
預警學生群體的上網統計分析
預警學生群體指的是不及格課程門數超過一定數量的學生。在教學管理中将學生的預警級别分為紅色、橙色和黃色預警，其不及格課程門數分别定義為：大于5門、4~5門和2~3門。
預警學生的類别大體又可分為：民族生、特殊招生（體育特招、藝術特長、留學生）、雙培生、預科轉入學生、正常統招學生等；而預警學生的身份還可從不同年級、不同性别、不同省份、不同學院等進行細分。本文僅側重于不同預警級别學生之間、及其與全體本科生的上網流量對比分析。
本文給出了兩個時間節點的數據分析，2017年春季的預警分析和2018年春季的預警分析。
2017年春季學習預警學生的上網統計分析
2017年春季學習預警分析基于如下數據集進行：2017春預警學生、 2017年3月學生成績、2016年度學生上網流量。
預警學生成績排名情況
2017年春季預警學生的成績排名情況為389名學生的成績排名區間處于(90%，100%]的區間，約占預警學生總人數的76.1%（紅色、橙色和黃色預警人數分别占同類預警級别人數的92.7%、82.2%和65.6%）；其次，約84名學生的成績排名區間處于(80%，90%]的區間，約占預警學生人數的16.4%（紅色、橙色和黃色預警人數分别占同類預警級别人數的6.6%、15.8%和21.6%）。
上網流量Top 400本科生中預警學生分布
圖6對上網流量Top 400本科生中預警學生分布情況進行分析，2016年度上網流量Top 400的本科學生中，有81人在2017春被學業預警，占2016年度本科學生上網流量Top 400的20.3%。在這81人中，紅色、橙色和黃色預警的學生人數及比例分别為（36，44.4%）、（13，16.1%）和（32，39.5%），其又分别占紅色、橙色和黃色預警總人數的26.3%、12.9%和11.7%。統計結果表明學業預警學生中确實有較多學生存在過度上網問題。
學業預警學生與全校學生的上網橫向比較
再将2017春預警學生與全校本科生在2016年度的人均上網流量進行橫向對比（如圖7所示）。
從整體統計，2016年度全校本科生的人均年上網流量為183.4G，但2017年春紅色、橙色和黃色預警學生則分别達到了438.0G、336.3G和318.0G，分别為全校學生人均年上網流量的2.4、1.8和1.7倍。從個體統計，預警學生中約有58.7%（全校則僅約有32.8%）的人數比例超過全校學生人均年上網流量。圖8可看出學業預警學生人均上網流量遠高于全校學生的平均水平，進一步說明學生成績不佳與過度上網之間存在明顯的相關關系。
2018年春季學習預警學生的上網統計分析
考慮到學業預警學生中有部分學生本來學習基礎較弱（例如體育特招、藝術特招、民族生、預科班轉入學生、留學生等），但正常考分入學（統招生）的學生則不存在此類問題。對統招入學但被學業預警的這部分學生而言，其上網情況到底如何？是否有新的特點？為了解以上情況，表1分析了2018年春季成績預警學生與其在2017年秋季的上網情況。
表1數據表明：
（1）從整體統計，2018秋全校本科生的人均上網流量為132.3G，但紅色、橙色和黃色預警學生則分别達到了308.3G、225.5G和190.8G，分别為全校本科生人均流量的2.3、1.7和1.4倍；從個體統計，預警學生中約有60.0%的人數比例超過全校學生人均年上網流量（紅色、橙色和黃色預警的比例依次為70.2%、62.1%和56.0%），而全校學生中則僅約有36.7%的人數比例超過。
（2）統招入學的預警學生中，無論是人均上網流量還是超過全校學生人均流量的比例均高于同級别的預警學生數值，紅色預警的統招學生尤其明顯，其人均上網流量高達357.9G，是紅色預警學生的1.2倍，是全校的2.7倍，且超過全校本科生人均流量的比例相比紅色預警學生提高了5個百分點（75.7% vs 70.2%）。這說明被學業預警的統招生中，過度上網現象更為嚴重，這也可能是導緻其成績不理想的一個重要因素。
（3）2017春和2018春預警學生的上網統計分析結果很接近，均能說明有相當比例的學業預警學生存在過度上網的問題，且預警級别越高，過度上網情況越嚴重，約1/5的紅色預警學生以及約1/8的橙色預警學生進入流量Top 400學生的排名清單。
學霸/學習困難學生群體的上網統計分析
本文将學習困難學生定義為：專業成績排名倒數第一、倒數第二的學生；學霸學生定義為：專業成績排名第一、第二的學生。本小節基于2018年4月的學生成績和2017年度上網流量數據進行統計分析。
學霸/學習困難學生與全校本科生的上網對比
表2給出了學霸、學習困難和全校本科生的上網流量對比明細。專業第一、專業第二的學霸們的上網流量接近，均稍低于全校學生平均水平，二者超過全校本科生人均年上網流量人數比例均接近25%；而專業倒數第一、倒數第二的學習困難學生，其上網流量不僅遠高于全校平均水平（約為2倍），且超過全校本科生人均流量的人數比例則激增到了60%以上。
學霸/學習困難學生在Top 400大流量本科生中的分布
圖8給出了2017年度Top 400大流量本科生中所包含的學霸/學習困難學生的分布情況。其中，學霸學生4人（專業第一、第二各2人），占學霸學生的0.8%；學習困難學生67人（專業倒數第一、第二分别為39和28人），占學習困難學生的14.0%，學霸和學習困難學生中包含的Top 400流量人數及比例差異顯著。
學霸/學習困難學生的月均流量區間人數分布
圖9為學霸及學習困難學生的月均上網流量區間分布情況，學霸學生的月均上網流量大部分集中于30G以内（82.3%），(30G ，50G]區間有14.1%的分布，但超過50G的人數寥寥無幾（3.5%）。學習困難學生在30G以内雖然人數也較多（45.6%），但遠低于學霸相同區間的人數比例，在(30G，50G]流量區間為31.3%，在(40G，50G]區間達到了20.4%，在超過50G的大流量區間中，學習困難學生人數比例則遠超學霸學生（23.0% vs 3.5%），此與前面部分分析結果類似。
大部分大學生能夠處理好網絡與學習生活的關系，其網絡态度總體呈現良好發展态勢，但也有少量學生過度沉迷于網絡。對學業預警、學霸和學習困難等不同學生群體的上網統計分析均表明了成績不佳與過度上網之間存在明顯的相關關系。尤其是學業預警級别越高，成績排名越靠後，Top大流量的學生越多，其人均上網流量也遠高于學校學生平均水平的現象應引起教學管理部門足夠的重視。
（本文源自《中國農業大學：數據分析敲響學業警鐘》，作者：勞鳳丹1 李軍1 仇瑩2，單位：1為中國農業大學網絡技術中心 2為中國農業大學教務處，全文刊載于《中國教育網絡》雜志2019年8月刊）
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