基于大數據時代高校輔導員工作科學化的研究

降紹華?楊濤?付濤

自1980年，阿爾文·托夫勒提出“大數據”的概念，到2009年，大數據成為互聯網信息技術的流行詞匯，再到2013年，大數據在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊、互聯網等行業已廣泛流行，給當今社會各個領域帶來了深刻的變革。同時，高校思想觀念活躍，網絡信息化廣泛應用，“大數據”對學校的教育、管理以及服務必將受到巨大的沖擊。

那么，大數據是什么呢？目前，按照科學的原則，對于大數據的概念沒有一個明確的定義。大數據之父維克托·邁克-舍恩伯格認為大數據以一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，獲得了有巨大價值的產品和服務或深刻的洞見。同時，藍色巨人IBM、管理咨詢巨擘McKinney、IT咨詢領軍企業Gartner等都對大數據進行過定義，內容形式也是多種多樣，但大數據的特征是公認的，我們可以概括為4個V：數據量大（Volume）、數據形態多樣（Variety）、數據的產生和處理的速度極快（Velocity）以及希望從數據中獲取更大的價值（Value）[1]。

一、國內外研究現狀

針對基于大數據思想的高校輔導員工作優化的研究，主要以國內為主，而國內的研究主要集中在大數據時代下高校學生的思想政治教育方面，如南京航空航天大學王國軍撰寫的《大數據時代的大學生思想政治教育研究》，分析了大數據時代大學生思想政治教育的特點并提出了相應的對策；北京航空航天大學楊陽撰寫的《淺談大數據時代的大學生思想政治教育》，提出了大數據時代思想政治教育面臨的挑戰及未來大數據時代大學生思想政治教育的構想等。然而，對于基于大數據思想輔導員工作科學化的研究的相關文獻卻非常少。因此，面對大數據的變革力量，作為專職從事學生思想政治教育和行政管理骨干力量的高校輔導員應積極面對大數據帶來的機遇和挑戰，強化大數據意識，轉變工作觀念，積極探索大數據時代輔導員科學化工作的規律。

二、大數據時代下高校輔導員工作的特點

1.大數據時代下高校輔導員工作對象的主客體更加全面

高校輔導員工作的主體是高校大學生，客體是指每個學生所對應的相關數據。在過去的學生工作中，我們往往會“繼承”前人的工作經驗，比如“抓兩頭，帶中間”重點做好困難學生和少數民族學生的思想政治教育工作等。由于過去存儲工具和分析數據的工具不夠強大，所以我們只能利用有限的精力來分析和掌握少數學生的思想動態狀況，而在大數據時代下，輔導員學生工作的主體不再是特定的學生，而是全體學生；工作的客體不再是部分數據，而是全體數據；分析的過程不再是被動的，而是自然而然地對數據進行分析，這樣的方式會使分析更加科學、過程更加自然、結果更加客觀。

2.大數據時代下輔導員工作的內容不是精確的，而是混雜的

執迷于精確性產生于信息缺乏時代和模擬時代，只有5%的數據是結構化且能適用于傳統數據庫的，如果不接受混亂，剩下95%的非結構化數據都無法被利用，只有接受不精確性，我們才能打開一扇從未涉足的世界的窗戶。

在大數據時代下，通過各種渠道收集學生的所有信息變成了一種可能，這個時候，我們不再追求信息的精確性，而是要盡可能地收集到更多的學生信息，很多信息包括格式有可能是混亂的，甚至可能是錯誤的，然而，在不斷涌現的新情況里，允許不精確的出現已經成為了一個新的亮點，而非確定，因為放松了容錯的標準，人們掌握的數據也多了起來，還可以利用這些數據做更多新的事情，這樣就不是大量數據優于少量數據這么簡單了，而是大量數據創造了更好的結果。這就是開展好輔導員工作的標準途徑。

3.大數據時代下高校輔導員工作的內容具有相關關系[2]

在小數據時代，相關關系分析和因果分析都不容易，都耗費巨大，都要從建立假設開始，然后我們進行試驗，這個假設要么被證實要么被推翻。都優于兩者且都始于假設時，這些分析就都有受偏見影響的可能，極易導致錯誤的產生。而在大數據時代，新的分析工具和思路為我們提供了一系列新的視野和有用的預測，我們看到了很多以前不曾注意到的聯系，最重要的是，我們通過去探求“是什么”而不是“為什么”，相關關系幫助我們更好地了解這個世界。因此，建立在相關關系分析法基礎上的預測是大數據的核心所在。

在高校輔導的工作中，任何一個問題的出現，都不是沒有任何征兆的，而是逐漸地出現。因此，通過收集學生所有相關的信息，我們可以預測即將出現的問題。比如說學生天天上網打游戲，與該學生期末考試的成績就會存在相關關系。通著對這些相關關系的分析，我們可以預測學生可能出現的一系列問題，提前將這些問題扼殺在搖籃里。

三、大數據時代下高校輔導員工作科學化的探究

基于以上對于大數據時代下高校輔導員工作的特點的分析，我們務必要做到3個“科學化”，以適應大數據思想對于高校輔導員工作的沖擊，提高輔導員工作的科學化水平。

1.輔導員工作觀念的科學化

在大數據時代背景下，我們只要知道“是什么”就足夠了，沒必要關心“為什么”。我們并不必非得知道現象背后的原因，而是要讓數據“發聲”。高校輔導員在工作中，應強化大數據意識，轉變工作觀念，摒棄傳統的思維模式和特定領域里隱含的固有偏見，收集盡可能多的相關數據，通過科學的統計分析來預測學生的思想動態狀況或可能出現的問題，提高工作的科學化水平。

2.輔導員工作方法的科學化

輔導員工作方法的科學化，其核心是說學生工作要“正確地做事”。在過去的學生工作中，我們往往會根據經驗或者自己的主觀判斷，對學生進行定性的分析或者主觀的預判，這會不可避免地造成一系列錯誤的產生，或者導致學生工作的重點出現偏差。

3.輔導員工作內容的科學化

輔導員工作內容的科學化，其核心是說學生工作要“做正確的事情”。輔導員結合自身的主要職責和大數據技術的應用，工作內容科學化應包括三方面的內容。首先是形成全方位的學生思想行為預警機制，通過分析每個學生主體相關的海量數據，運用大數據的技術，預測學生的思想狀態以及可能發生的行為模式，輔導員就可以有針對性地對學生開展相應的教育活動。近年來，高校校園內自殺，投毒等重大事件時有發生，而此類事件發生前，學生一般都會通過社交網絡或其他途徑發泄自己的情緒，在傳統的教育中，我們往往難以發現其中的問題，最終導致悲劇的發生。而一旦基于大數據技術的學生思想行為預警機制的形成，我們就能準確地預測學生的思想狀況，及時地將問題扼殺在其萌芽階段。其次加強大學生網絡思想政治教育，在傳統的教育形式下，學生的思想政治教育主要以課堂講授為主，這樣的教育方式是單向傳播式，往往難以調動學生的積極性，最終導致教育結果大打折扣。而大數據時代的到來，為我們開展網絡思想政治教育工作提供了可能性。在特定的教育平臺創立一所有針對性的網絡思想政治教育的云課堂，能讓學生、隨時隨地、有選擇性地去學習教育的內容，并且，學生能夠平等的與輔導員進行交流和討論，極大地提高了學生的積極性，真正地做到了由“要他做”變為“他要做”，同時，通過對網絡課堂產生的大量數據的分析，我們可以掌握學生的思想狀況及相關的信息，促使我們進一步改進我們的思想政治教育活動。最后是建立一套科學的就業指導體系。傳統模式下，就業指導工作主要由高校就業指導部門和學生輔導員直接負責，形式主要有：開設就業指導課程、就業形式分析會、就業講座和就業經驗交流會等，而個性化的就業指導工作開展的非常少，也多以與輔導員一對一交流為主。在大數據時代下，我們可以為學生開展有針對的就業指導，通過分析學生的就業意向、薪資要求、學校表現、企業需求等多方面的數據，為學生提供有針對性的指導。真正的解決學生的就業需求[3]。

參考文獻：

[1]維克托·邁爾-舍恩伯格，肯尼思·庫克耶，等.大數據時代：生活、工作與思維的大變革[M].周 濤譯.杭州：浙江人民出版社，2013.

[2]徐子沛.大數據變革[M].桂林：廣西師范大學出版社，2013.

[3]鄔賀銓.大數據時代的機遇與挑戰[J].求是，2013（01）.

（作者單位：中國民航大學）endprint