大數據背景下我國獨立院校學生管理工作研究

董芳云

【摘要】美國聯邦教育部技術辦公室在2012年發布《通過教育數據挖掘和學習分析改進教與學：問題簡介》其中指出：在教育中有兩個特定的領域會用到大數據：教育數據挖掘和學習分析。“在我國，教育界也對“大數據”的關注越來越多，獨立院校的教育體系、模式、內容和管理均發生重大變革，向開放式、網絡化、終身化和普遍提高人的素質和基本能力為中心的學習型社會過渡。近些年，國內獨立院校由于招生規模的逐年擴大、新校區的大規模建設，隨之而來的是管理人員、教學資源短缺，管理混亂與發展滯后”，面臨著前所未有的挑戰。與此同時，我國獨立院校的學生管理工作也越發變得復雜和多元化，工作的難度也日益增加，傳統的學生管理模式和思想已經不適應如今時代的大學需求。因此，大數據就在獨立院校學生管理需求日益增加，管理模式力求創新的背景下被推上了新時代的舞臺。

【關鍵詞】大數據 獨立院校 學生管理 創新

【中圖分類號】G647 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089（2016）01-0181-02

“在大數據時代到來以前，隨機抽樣一直是我們最常使用的調查研究方式之一，然而，眾所周知，隨機抽樣是在總體數據不可采集和分析的情況下才應運而生的，隨著大數據時代的到來，這些都將成為可能，隨機抽樣的缺陷也將展露無疑。作為一名高校學生管理工作者，我們在實踐中發現，用采樣的數據分析方法違背了“為了一切學生”的工作理念。雖然隨機采樣大多數時候正確率非常高（可達97%），對于學校的整體情況來說，3%的錯誤率是可以接受的，但是對于每個學生來說，他們的具體信息和細節你無法掌握，甚至因為這3%的錯誤率還可能失去了對某類學生或者某個問題的研究能力，這對于學生管理工作來說將是一個巨大的隱患。”因此，采用隨機抽樣的方法已經不能適應學生工作管理者“全員育人”的目標和要求，取而代之的是，以“樣本=總體”的思維，面向高校所有學生，通過大容量的數據存儲設備和先進的數據分析手段，收集并掌握每個學生全面和完整的數據，從而實現高校學生工作管理從“部分育人”到“全員育人”的轉變。

一、大數據與獨立院校學生管理

1.大數據的概念

“目前對大數據的定義有很多，根據維克托·邁爾-舍恩伯格的定義，大數據（big data），指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過目前傳統軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的信息。雖然說法不一，但在研究者們看來，大數據有以下幾個明顯的特征，就是4個“V”，即：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Veracity（真實）。但我們認為，除了以上四個特點，實際上，大數據與三個重大的思維轉變有關”。這里所說的三個轉變是存在密不可分的聯系的，第一，大數據就是要對所有的樣本進行分析和統計，而不是針對部分樣本。第二，大數據追求的是數據的復雜性，而不是精確性。第三，我們管理的思想從重視因果關系轉向事物之間的聯系。

2.獨立學院學生管理大數據

對于獨立學員來說，學生從入校到畢業這是一個完整的周期活動，在這個周期內的各個環節的信息管理例如：招生、食宿、學習、實驗、畢業設計等等電子行為都留下了大量的信息。“是這些數據建設有助于將學生管理工作者從日常的具體事務性工作中解脫出來，解決運用傳統手段難以獲取各類統計數據的問題，從中挖掘出有價值的信息，經過過程性和綜合性的分析，找到學生各種行為之間的內在聯系，思考背后的邏輯關系，并做出恰當的教學、管理決策，這才能被稱為高校大數據”。如何挖掘這些數據的價值來有效服務高校學生管理是一個有意義的嘗試。

二、獨立院校學生管理大數據現狀研究

1.大數據管理體系不完善

目前，我國獨立院校的發展速度越來越快，規模也越來越大，信息量的增長速度和數據的快速變化都是我們史料不及的，而我國大部分獨立院校的大數據管理部門無法確立，學生管理模式依舊是老式小數據管理，而這種傳統的管理模式已經達不到獨立院校日益增長的管理需求了，不僅分散了信息處理更導致高校管理工作的重復進行，效率降低，造成學生信息混亂，數據質量低下，無法保證學生管理信息的完整性，給獨立院校大數據管理工作帶來了麻煩，嚴重影響了大數據使用成效。

2.數據質量低

獨立院校的信息化建設過程中，許多部門之間的都是針對特定領導和基于各自不同的技術基礎來進行業務管理系統的建立，因此，數據兼容性差，難以實現系統數據信息的交融和共享，數據利用率低。同時在數據錄入與各系統間數據交換的環節中缺乏對數據質量的控制，經常出現數據維護不及時、不準確、不完整、隨意性等問題，導致數據的質量較差。

3.高校傳統數據管理思維固化

目前，我國許多獨立院校的學生信息收集工作依舊是通過問卷調查和樣本數據分析來進行完成的，但是，統計抽樣其實只是為了在技術受限的特定時期解決當時存在的一些特定問題而產生的。大數據時代下如果還用這種傳統的方法進行分析，已經不適用了。雖然在特定問題分析上面我們依舊還可以使用樣本分析法，但是這已經不是我們學生管理工作的主要方式了。

三、大數據背景下獨立學院學生管理工作轉變分析

1.大數據學生管理追求的是效率而不是精確性

以前小數據背景下，由于收集到的信息是有限的，因此一旦出現錯誤就會被放大，導致整個數據分析結果的不準確性，因此我們在數據收集過程中要盡量保證各個環節不出差錯，并且保證收集數據的精確性。但是，在大數據時代，我們收集的是整體數據，全部的數據，因此這個精確性就不是那么重要了，大數據時代的對錯誤的包容性是很大的，可以幫我們做更多地事情，完成更好的結果。例如，觀察到更多變化和細節。“大數據”建立之后，雖然每個學院操作起來可能會更加混亂，但眾多的數據加起來不僅能抵消掉錯誤數據的影響，而且能夠實時更新每個學院不斷變化的各種信息，幫助我們掌握事情的發展趨勢，從而得出一個更加準確的結果，同時提供更多的額外價值。所以，大時代背景下雖然看似很復雜，但是反而幫我們提高的工作效率。在具體工作中，我們無需在擔心某個點或者某個環節出錯導致最終結果的不正確影響。在問題解決辦法上我們獲得了更多的方式，而不用在花費太多費用去尋找一個并不靠譜的答案。這可以使得我們在學生管理工作中更加的客觀的看待學生，也使我們在接受這些紛繁數據的不精確和不完美的同時，接受了每個學生的個性化和復雜化。

2.大數據學生管理工作重視的是相關關系

在小數據時代，重視的因與果的競爭力。但是在大數據時代，我們把重心轉移到相關關系上。通過了解識別個體之間的相關關系來幫我們了解學生狀態和在這個狀態后所隱藏的原因，可以幫助我們了解學生的個人狀態和現象，還可以把所尋找的關聯物聯系起來。例如：一個學生如果出現問題，不會是瞬間的，而是慢慢地出問題的。通過收集所有的數據，我們可以預先捕捉到學生要出現問題的信號，例如學學習成績的下降、參與活動的次數減少等等，這些都說明他可能要出問題了。作為一名大數據時代下的高校學生管理者，我們可以利用大數據處理和了解這些情況的相關關系，了解哪里出了什么問題，然后及時解決。

四、小結

大數據時代下，獨立院校的學生管理工作將會更加透明，效率會更提高，不僅如此還可以促進學校內部各個部門之間的聯系和信息化建設，實現信息共享和信息提升以及信息服務的互動，我們的實踐成果為高校學生管理工作的科學、高效、公平、公正提供了堅實的數據分析基礎，對推動高校大學生管理工作現代化具有積極作用與價值。

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