一、选题背景
目前社会上信息管理系统发展飞快，智能化信息处理已是提高效率、规范管理、客观审查的最有效途径。学生考勤管理系统的学校教学工作中最重要的一部分，随着高校招生规模的逐步扩大和教学方式的改革，在校学生人数将不断增加，而学生管理人员相对减少。加上我国高等学校基层学生考核工作的内容杂，管理细，要求高，头绪多，传统的档案式管理办法已基本不适应新形势的要求。在校老师，学生的基本信息，成绩信息管理，课程信息的管理和学生上课考勤情况的管理，稍有不慎就会出现错误。同时学生信息考勤系统的手工登录与查询，是一项非常繁重而枯燥的劳动，每天上课教师都要进行学生出勤登记，每学期出勤登记记录数据量大，消耗很多人力和物力。
因此，信息化的考勤系统就在这种情况下变的越来越受欢迎，它给教师带来了更加高效处理考勤的方法，使得教学能够比较顺利的进行下去，不会再因为考勤等烦杂事务影响教学质量。学生考勤管理是学生信息管理的重要部分，面对大量的学生信息，采用人力处理将浪费大量的时间、人力和物力，而且统计数据麻烦，使用考勤系统可以很好的解决上述问题。
二、研究现状
考勤，顾名思义，就是考查出勤，也是就通过某种方式来获得员工或者某些团体、个人在某个特定的场所及特定的时间段内的出勤情况，包括上下班、迟到、早退、病假、婚假、丧假、公休、工作时间、加班情况等。通过对以前阶段，本阶段内出勤情况的研究，进行以后阶段的统筹、安排等。学生考勤主要是针对在校学生上课，开会，早操等集体活动进行点名签到，方便了解每位学生在校的学习和参加活动的情况从而在期末对学生的平时表现进行评价和打分。学生考勤制度是课堂教学顺利开展的一项重要保障；是培养大学生良好的纪律意识、学习风气、意志品质和良好学习习惯的一项重要保障；同时也是及时了解课堂教学效果和学生心理困扰、心理健康、生活困难等的一个重要途径[1]。
国内外所有的公司不论是什么规模，什么行业都有自己的考勤系统和考勤制度。很早以前是由专门的人员来记录员工的出勤情况，现在，随着电子和计算机技术的发展，出现了多种考勤系统。
1 考勤机的分类及发展
从九十年代初发展到现在，考勤机可分两大类：第一类是简单打印类，打卡时，原始记录数据通过考勤机直接打印在卡片上，卡片上的记录时间即为原始的考勤信息，对初次使用者无需做任何事先的培训即可立即使用；第二类是存储类，打卡时，原始记录数据直接存储在考勤机内，然后通过计算机采集汇总，再通过软件处理，最后形成所需的考勤信息或查询或打印，其考勤信息灵活丰富，对初次使用者需做一些事先培训才能逐渐掌握其全部使用功能。
第一代是插卡式考勤机，70年代，逐渐代替了手工记录考勤，是在一个金属制成的卡片上有规律的打上孔，然后用感光元件和光投影区别人的编号。但金属片容易变形，会造成识别的误差，再加上分辨率的限制，这种考勤机在动辄几千人的煤矿中没有普遍推广。
第二代是条形码考勤机，在矿灯的光柱中利用光学原理投影出一个条形码的像，工人下井前用矿灯照射一下专门的考勤探头就可以考勤。这种方式方便快捷，但是矿灯毕竟是一种经常工作在恶劣环境中的器械，所以维修频繁，投影的走样是捆扰大家的一个难题。
第三代是磁卡型考勤机，现在最为普遍的考勤机，像煤矿工人下井刷卡上井刷卡已经成了大家的习惯。
第四代是生物身份识考勤机，是利用人的生物特征来识别的，这种考勤机只要人的一个手指、手撑、人脸放在放在或面向读头就可以识别了非常方便而且可以防止代打卡现象，提高管理制度。
第五代是摄像考勤机、拍照考勤机，有效解决了生物识别对环境和使用人群的限制，智能卡管理和人工管理相结合，可有效适应于工厂、工矿企业等环境。
2 考勤机的优势及局限
虽然，现在考勤机的使用范围已经渗透到了各行各业中，形式和种类多种多样，但是企业考勤依然是考勤机使用的主要场所。考勤机在企业中使用的问题，以指纹考勤方式为例，其问题主要有两点：
(1)光学指纹考勤机是目前使用最为广泛的考勤机类型之一，光学考勤机价格相对低廉，得到较多企业的青睐。不过很多用户都会发现，在光学指纹考勤机使用中，经常出现考勤机识别率低导致打卡受阻的问题。有时是员工手指过于干燥导致识别耗时较长，有时是手指破皮直接导致无法识别。
(2)人脸考勤机，要保持录入人脸时光线条件和签到时的光线条件不可相差过大。如室内录入人脸，签到时阳光照在人脸上，这么大的光线差，人脸识别是有困难的。
(3)虹膜考勤机最大的优势是，无论什么时候，眼睛总是很干净的、清晰的，可以高精度判断，并且识别速度快。虹膜考勤机的缺点是，签到时人脸对准的位置要求高，因而降低了签到方便性。
(4)指静脉和掌纹考勤机，目前是小众市场，不分析方便性与性能，仅价位就已经超出了可以推荐考虑的范畴。
3 新环境下的考勤系统
总结以上考勤机，不论技术含量高低都有一个共同点，那就是考勤的人必须要到考勤系统的终端附近完成一次考勤过程。而且，现状工作形式也有非常大的变化，给考勤带来困难，例如，如何对出差在外的员工考勤，如何对业务人员考勤等等。现在，随着智能手机和互联网的广泛普及，考勤方式发生了变化，例如考勤设备可以用智能手机代替，用手机定位替代现场考勤等。近年来，很多企业关注考勤设备本身的研发，更加重视各种识别技术，例如能够区分每一个人的指纹或掌纹、虹膜、人脸等。　 在欧美和日本等国家已经有公司在考虑这个问题，推出了几款GPS考勤系统。主要是针对出行经费预算问题。员工在出行之后就能通过GPS将行程记录下来，然后平台会对出行的距离进行运算给与报销，如果行政部门对于出行有疑问也可以调用历史记录来进行核实。
通过上述分析，基于GPS定位技术的手机考勤系统在发达国家虽然已经有类似系统的应用，但是类似功能的系统比较少，而且考勤功能仅仅是针对外出经费预算的问题，还需要扩展和细化，而且系统的服务平台也没有从多个角度进行浏览个人考勤信息的功能和多种统计分析功能。总的来说，系统还不够成熟，不利于推广。
应用GPS定位技术与移动平台开发技术相结合并应用到考勤系统，在技术上是一种创新，同时突破了传统的考勤方式。

三、课题设计内容
此次设计的是一款基于安卓的学生考勤系统的APP，系统主要分为两个部分：客户端和后台服务器管理。
1）客户端部分：
客户端分为三种模式，分别是学生，老师（包括辅导员），管理员。学生可以进行注册登录，管理个人信息，进行课堂考勤，查看考勤记录，进行请假申请；老师可以注册登录，管理个人信息，查看课程信息，进行课堂考勤，管理考勤记录；管理员登录，管理学生，老师的信息，对整个系统的数据进行维护和更新。
2）后台服务器管理部分
后台服务器管理主要包括四个功能模块：基本信息管理，考勤管理，请假管理，数据库管理。基本信息管理包括对学生，老师，课程等相关信息进行增删改查；考勤管理用来处理学生的考勤记录，同时对学生的考勤情况进行预测，根据学生考勤的地理位置，对学生进行行为模式的刻画与建模；请假管理主要是对学生的请假信息以及辅导员的审批信息进行管理；数据库管理对系统数据进行维护和更新。
四、设计方案
本系统主要围绕四个功能信息管理，考勤，请假进行设计。
1)个人信息
学生用户可以修改用户信息，比如登录密码，姓名，性别，年龄等基本信息，诸如学号，班级，课程等教育信息没有权限修改，只有管理员才能修改；教师用户可以修改用户信息，比如登录密码，姓名，性别，年龄等基本信息，诸如职工号，教学班级，课程等教学信息没有权限修改，只能向管理员申请修改；管理员用户可以管理所有基本信息。
2)考勤
学生用户可以在教师的要求下进行课堂考勤或者其他活动考勤，学生使用系统客户端进行签到考勤，为了确保不会出现代签，缺勤签到，使用GPS定位学生和教师的位置，并且每个账号都绑定一个手机id，确保考勤系统的实用性和高效率性。考勤结束后，学生可以查看自己的考勤记录，确保考勤的公平性和公正性；教师用户可以决定考勤的时间以及是否考勤，在确定时间后开始让学生签到，让教师有多种选择方式，给教师带来极大的便利。考勤结束后教师可以查看考勤结果，为了应对其他特殊情况出现，教师拥有修改考勤结果的权限，确保考勤的顺利进行。此外，教师可以查看所授所有课程的考勤记录，方便教师对学生进行打分评价。除此之外，本系统还可以进一步分析学生出勤情况，预测出那些经常缺席的同学，供辅导员和任课教师参考，以便及早干预或纠正无故旷课、旷操等不良习惯。同时还可以根据学生考勤的地理位置，对同学进行行为模式的刻画与建模。
3)请假
学生用户可以在客户端上申请请假，在提交请假信息后，等待辅导员审批，辅导员同意后，学生考勤结果会有相应的显示。学生可以看到申请的状态，教师和学生都可以看到申请的结果。
学生旷课预测子系统使用机器学习的分类方法，主要根据学生现在的缺勤次数以及各自的生活和学习状况来预测可能会缺勤的学生，属于监督学习的分类形式，可采用朴素贝叶斯算法。基本原理可解释为:对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。
朴素贝叶斯的定义如下：
1. 设x={a₁,a₂,a₃,a₄,a₅,....a_m}为一个待分类项，而每个a为x的一个属性
2. 类别集合C={y₁,y₂ ,y₃,y₄,...y_n}
3. 计算P(y₁|x),P(y₂|x),...P(yn|x)
4. 如果P(y_k)=max{P(y₁|x),P(y₂|x),...P(y_n|x)}那么x就属于yk
这些过程都非常简单，现在就需要计算第三步的各个条件概率，这其实也是一个训
练过程 :
1. 找到一个训练样本，也就是一个已知分类的待分类项集合
2. 统计计算在各个类别下各个特征属性的条件概率估计
P(a₁|y₁),P(a₂|y₁),P(a₃|y₁),...P(a_m|y₁);
P(a₁|y₂),P(a₂|y₂),P(a₃|y₂),...P(a_m|y₂);
...
P(a₁|y_n),P(a₂|y_n),P(a₃|y_n),...P(a_m|y_n);
3. 如果各个特征属性是条件独立的，根据贝叶斯定理 P(y_i|x)=P(x|y_i)P(y_i)/P(x),因为P(x)是常数，所以我只需要计算：P(x|y_i)P(y_i)，P(x|y_i)P(y_i)=P(a₁|y_i)P(a₂|y_i)...P(a_m|y_i)P(y_i)
本系统在预测学生缺勤时，待分类项为学生，特征属性包括性别，年龄，星期，天气，课程，教室，缺勤次数，课程时间，任课教师等，类别集合包含出勤，缺勤。使用朴素叶斯算法，对特征属性进行分析，预测出学生出勤还是缺勤的可能性大小。
根据学生考勤的地理位置，对同学进行行为模式的刻画与建模可以采用马尔科夫链方法，其定义为：随机过程｛X_n，n∈T｝，参数T=｛0,1,2,3...｝,状态空间I={ i₀,i₁,i₂,i₃...}，若随机过程｛X_n，n∈T｝对于任意n∈T和i₀,i₁，i₂，i₃，...i_{n 1}∈I,条件概率P｛X_{n 1}=i_{n 1}|X₀=i₀,X₁=i₁,X₂=i₂...X_n=i_n｝=P{X_{n 1}=i_{n 1}|X_n=i_n},则称｛X_n，n∈T｝为马尔科夫链。在本系统中学生行为可以作为状态空间I=｛听课，写作业，玩手机，讲话，吃饭，睡觉，学习，运动...｝,在考勤时根据地理位置预测该学生下一步的行为。

五、参考文献
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