大數據思維視域下高校學生管理工作轉型探究

摘 要：社會經濟的發展進步，推動現代社會邁入大數據時代。大數據時代的形成，讓社會多個行業領域出現顛覆性改變。高校作為思想活躍、知識密集度高、現代信息技術運用廣泛的集中地，必然也要在大數據時代的影響下，實現高校學生管理方式的成功轉型，使其管理工作更符合大數據時代的要求。大數據時代的到來對高校學生管理工作的探索方向、管理體系以及思想政治教育形式造成了極大的影響，使其發生了巨大變化；同時，也使得高校學生管理工作的管理形式、評價模式以及管理研究目的逐漸轉型。

關鍵詞：大數據；高校；學生管理；轉型

現階段，大數據的應用領域越來越廣泛，無論是開展政府工作、商業活動等，還是在醫療衛生等行業都有極大運用，尤其是在電子商務領域，如亞馬遜、淘寶、天貓以及京東等B2C平臺，借助大數據的相關技術，將用戶的大部分行為進行詳細記錄，從而進一步分析客戶個體的購買喜好，為大眾有針對性地推送商品，借此產生巨大的經濟效益。大數據時代下的高校學生管理工作，也需要在認真了解大數據特點的基礎上，研究在大數據思維的視域下高校學生管理工作的具體轉型方向和方式。

一、大數據的基本含義

大數據（Big Data）也稱為巨量資料，其定義主要包括面對增長速率更快、形式多樣的海量信息資源，需要有判斷力更強、決策更及時、處理過程更為優化的新型處理模式。維克托·邁爾·舍恩伯格以及肯尼斯·庫克耶在《大數據時代》一書中，最早提出“大數據”的概念，作者認為，大數據即指對事件的分析不需要采用隨機分析法，而是利用大部分的數據開展分析，從而達到處理目的。

“大數據”有四個基本特征，也叫作“4V特點”：數據量大（Volume），現代社會的數據量極大，達到PB甚至ZB級，而且數據增長量翻倍的時間越來越短；多樣性（Variety），大數據的數據類型多種多樣，包括網絡日常記錄、音視頻信息、圖片信息以及地理位置數據等，有結構化、半結構以及非結構性的數據類型；價值性（Value），大數據的價值性特點，指在海量的數據中，適合需求的價值數據與其相比，其存在比例極??；高速性（Velocyy），大數據時代要求對海量數據的處理有較快的速度，以滿足需求。

二、大數據思維對高校學生管理工作的重構

高校各級管理層針對學生開展管理工作時，可以利用網絡資源信息、多類型信息平臺，如社交平臺、學校學生信息管理平臺等，得到有關學生學習生活的多種信息資源，但獲取學生海量數據的方式不只是通過互聯網，互聯網在大數據時代中的作用，更多的是扮演為大數據架構橋梁提供動力的角色。除此之外，物聯網技術的快速發展，使得高校學生管理工作的內容與學生的課堂活動、實踐經歷以及生活痕跡等有機結合，共同組成提升高校學生管理水平的大數據資源，為高校學生的管理方式提供轉型動力和依據。

1.對高校學生管理工作的研究形式的重新定義

現階段對高校學生開展管理研究的基本方式，就是開展定性以及定量研究。依托大數據時代下更為準確快速的樣本，為研究者脫離小樣本研究提供了便利，使得研究對象的范圍不斷擴大，在杜絕社會期許現象的同時，也使得研究結果的客觀性和全面性得到保障。傳統形式的定量研究，其研究過程所受干擾因素較多，尤其是對高校學生管理工作的研究，受到學生思想變化的頻繁性、隱藏性以及復雜程度高等因素的干擾。大數據時代背景下的高校學生管理工作，將研究事項數據化，使得學生的心理情緒、思維方式、行為決策方向等抽象的研究具象成數據，在高密度、高頻率的記錄下，使高校學生管理工作的研究測量更為精確和具體。

2.對高校學生管理工作的預測形式的重新定義

高校學生在大數據時代，其學校生活活動形成的數據集，對個人的學習方式以及生活習慣有較為詳細的記錄，可準確概括學生個人的行為特征以及思想和愛好等。高校掌握較多的校園數據以及學生信息，但這些信息的分布散亂，價值性較高的有用信息也較少，無法發揮出在學生顯性行為以及隱性行為方面的數據優勢。如果通過大數據技術的介入，對學生的學習情況、圖書館信息、寢室信息等顯性行為資料和社交情況、課外交流方向、論壇表達等隱性行為資料開展充分的挖掘和分析，更全面地展示學生的行為習慣，能將未來的預測方式由假設方式和經驗預測方式逐漸轉為實證數據分析預測。

3.對高校學生管理工作的決策方式的重新定義

傳統的高校學生管理工作的決策環節更多的是依靠長期工作積累的經驗以及管理者的直覺判斷。大數據時代下的高校學生管理工作在決策環節更多依靠數據和客觀事實來決策。通過將采集所獲得的數據進行研究，探索多方面之間的聯系，對多種類型的數據如網絡方面、學生行為方面以及教學資料方面的數據進行有機整合，并在此基礎上開展數據平臺創建，幫助管理層盡快了解學生的共性特點以及個性需求，通過不斷對數據進行挖掘和量化分析，找到決策方向。大數據時代的技術分析，為高校學生的管理工作提供了便利，全面展示了學生實時的各種問題，使得學校在管理工作的決策環節上更能依據實際情況進行合理制定，使得決策的反饋評估環節更具合理性。

例如，遇到校園突發緊急事件時，可以針對參與學生以及具體的事件過程，在利用傳感器的基礎上，進行識別并通過手機等移動終端，上傳相關數據至數據平臺，匯總成翔實的信息表。高校管理層在開展時間分析的同時，可以根據數據對事件的后續發展以及衍生情況做一定預測，并在此基礎上，完成預案的制定和決策的下達；此外，遇到事件發展與預期目標存在偏差現象時，也可以對決策的執行規劃及時加以改正，使得決策的作用更有效。

4.對高校學生管理的思想政治教育模式的重新定義

現階段高校學生管理工作所采用的思想政治教育模式，更多以“一對多”教學為主，教師針對多個學生開展灌輸式教學，使得教學的主客體混亂，交流方式僵化，無法體現學生的主觀能動性，也無法針對學生個性開展個性化教學。個性化教學的內涵是指為學生制訂符合其自身特點的教學目標、計劃以及培訓方向，同時以計劃為指導并良好執行；除此之外，根據專業人員為學生創設的學習策略以及知識梳理方式，對教學資源進行高效整合，使學生能最大限度提升自身綜合素質，實現自我人生價值。

高校管理層可以借助大數據書籍的優勢，利用數據的開放性、多樣化、雙向互動以及可選擇等多方面的特點，創設學生可以自由篩選學習方式的個性化“云課堂”思想政治教育課堂。在個性化思想政治教育課堂中，需要對老師以及學生的基本信息進行采集，包括具體的教育經歷、教學優勢以及研究領域成績等數據以及學生的基本家庭信息、教育環境、成績和興趣愛好等信息。“云課堂”強調老師與學生之間地位平等的基本原則，學生可以綜合考量自身特點和需求，并實地了解老師的基本情況，并可以較為靈活的挑選開展教學的時間以及地點等。在教育教學過程中，“云課堂”將學生的實時思想動態、政治水平提升程度等數據進行收集，在及時更新和分析挖掘的基礎上，使得高校管理層能有針對性地開展思想政治教育教學。

“云課堂”為高校管理層、教師以及學生提供了多方面的便利。管理層可以直接有效地與教師或學生搭建溝通交流的橋梁，及時對學生的實時學習動態開展分析，為教師熟悉新型教學模式提供更好的支持。與此同時，通過“云課堂”的翔實數據記錄，對教學質量效果做綜合評價，教師在了解評價結果的基礎上，經過充分的數據分析，制訂更具有針對性的個性化教學方案。學生在“云課堂”中，可以根據數據庫的個性化推薦，在教師針對性指導的基礎上，展開自我學習。

三、大數據思維視域下高校學生管理工作轉型原則

1.大數據時代要求高校管理層的工作能力更全面，提升管理能力以及思想政治教育能力與數據分析的融合程度

大數據時代的數據呈現出幾何爆炸式增長，數據價值參差不齊，錯誤、垃圾等信息與價值信息更為復雜，這也要求高校管理層在海量的數據資源中，尋求價值度高的數據，明確數據的基本作用。高校管理層的人員在擁有較強的專業技能的同時，更要有篩選有益信息的能力和分析詮釋的能力，這也是高校管理層開展管理工作時所必須掌握的一項技能。

高校管理層在開展科學有效的管理活動時，需要更可靠的數據資源，因此在查找、獲取數據信息的基礎上，必須對數據信息與學生的適配程度與可利用性進行分析。這就要求管理層需要在不斷增強專業技能的同時，提高分析及詮釋數據有效性的能力，提升分析數據信息的結果真實性以及處理能力，使得開展學生管理工作時所用數據具有較高價值。加強高校管理層認知以及獲取數據信息的能力，提升管理層的數據理解和強化運用能力，這是大數據思維視域下有效開展高校學生管理工作的基本保障途徑。

2.豐富高校學生管理工作形式，由扁平性塑造向立體個性化轉變

一般情況下，學生只要在校園開展活動，學校便可以通過大數據的數據收集和技術分析，對學生的學習活動情況，包括課上學習活動、課堂表現和生活經歷等數據進行探索分析。通過長時間的數據分析，可以進一步為學生個體創建行為或體驗模型，以達到及時把控和調整學生所開展日?；顒拥哪康?。

高校管理層可以對學生在課堂上的行為表達、宿舍行為表現、網絡社交語言表達以及家庭相處模式等具體行為數據進行收集，進一步創造針對學生個人的行為模型，通過模型的建立，分析學生的學習效果與學生多方面行為表現之間的聯系，完善學生模型塑造，從而為相關方提供足夠的數據支持，分析推測學生后續發生休學、輟學以及退學等情況的可能性。

在塑造學生的體驗模型方面，高校管理層可以通過學生的教育經歷、生活體驗和生活滿意度等方面的調查，完成學生個體體驗模型的塑造。通過對學生體驗模型的塑造，可以進一步評估教師與家長在教學方式的合理性以及教學效果的有效性提升方面發揮的作用，并及時呈現反饋結果。

通過學生行為模型以及體驗模型的塑造，可以達成建立學生個體檔案的目標，進一步分析學生的知識體系存儲、行為習慣、成長軌跡等，從而總結出當前學生的學習和思想狀態，預測行為發展，共性聚合、個性分組，通過開展不同形式的管理活動，提升高校學生管理的有效性。

3.改變高校思想政治課教育教學管理評價模式，實現評價模式的多元化

傳統意義上的教學效果評價，主要評價項包括課堂表現、學生個人成績等，來完成對講課老師的教學質量評估；對學生的評價則單靠成績、考勤等?？己隧椇涂己诵问捷^為單一，沒有將參與教學群體的態度行為和背景的隱性因素作為考核項。

大數據思維視域下的教學質量評估則更為多元化。高校在開展學生管理工作過程中，運用大數據技術可以使得學生的思想狀態、情緒變化和興趣愛好特點等無法具體量化的內在表現具象呈現出來，使思想政治教育教學評價的參考更為精確全面。例如，在對“知識掌握程度”這一單項進行分析評價時，其考慮方面也具有多元性，可以從記憶程度、邏輯思考方式、學習方法技巧等多方面進行分析。大數據技術的介入，使得學生的特點能全面展示，從細致分析其學習過程的優劣勢。

此外，大數據技術的運用能將教學評價的階段式量化轉為過程細節量化。大數據一方面可以對學生在圖書館所借閱書籍類型、電子書的閱覽情況做統計，分析學生當前的學習狀態以及學習進程；另一方面還可以對學生在電子圖書某一區域的閱覽停留時間進行分析，尋找學生學習過程中的重難點，通過過程細節量化，對教材以及教學方式進行及時的調整和修正，在全方位實時跟進過程中，實現教育教學評價方式的多元化。

四、結束語

大數據時代的來臨，為高校學生的管理工作提供了更廣闊的空間，管理層在大數據思維視域下，需要對所管理對象的研究方向、管理的預測體制、管理的決策方式以及思想政治教育教學課堂模式進行重新定義，以提升管理層融合數據分析與專業技能的能力，塑造學生個體的行為模型以及體驗模型，在多元化的教育教學模式下，提升高校學生管理水平。值得注意的是，在開展基于大數據分析的管理研究時，管理層需要注重對學生個人隱私加以保護，不過分依賴數據，在原有高校管理理論的基礎上，更好地結合大數據來開展相關工作。

參考文獻：

[1]杜大鵬.大數據時代高校學生管理工作的挑戰與對策分析[J].科技展望，2016（16）.

[2]潘 婷.大數據時代背景下的高校學生管理工作探究[J].中國成人教育，2016（6）：62-65.

[3]王鑫家.大數據思維在高校學生信息化管理中的支撐作用[J].黑龍江高教研究，2016（7）.

[4]高亞文.大數據在高校學生管理應用中的困境、趨向及細節把握[J].湖北科技學院學報，2016（S1）.

[5]薛 蓓，孟婉婷.大數據對高校學生管理工作推進的促進作用分析[J].科教導刊，2016（27）.

[6]白錦龍，李 欣.基于大數據背景下的高校學生管理工作的問題研究[J].中外交流，2016（16）：98.

[7]呂 寧.大數據背景下高校學生工作轉型研究[D].濟南：山東大學，2016.

[8]范慶瑜.大數據在高校學生管理工作中的應用[J].高校輔導學刊，2014（4）.