大數據視角下大學生學業評價—警示—幫扶機制探索

洪筱

摘 要：為克服傳統學業預警制度的滯后性和被動性，高校要基于學生學風數據的采集，建立大數據平臺，將學生學業預警制度分為學業評價、學業警示、學業幫扶三個模塊，側重于時效性反饋、預防式管理、跟蹤性教育、精準性幫扶。文章以江南大學物聯網工程學院2015級本科生為例，對大數據視角下大學生學業評價-警示-幫扶機制進行研究。

關鍵詞：學業；評價-警示-幫扶；大數據；學風；大學生

中圖分類號：G641；G642 文獻標志碼：A 文章編號：1008-3561（2018）04-0016-02

一、前言

學業預警制度是目前高校學風管理中的重要抓手，主要是指學生在學習過程中出現學業不佳、學分積欠等現象時，教師給予必要的提醒、警示和幫扶，以幫助學生順利完成學業。傳統的學業預警制度一般由教務管理部門配合學工部門執行，往往是在部分學生出現多門功課不及格的現象后進行“一刀切”式的管理，忽略了大學生的差異化。這種救火式的學業預警制度存在滯后性和被動性，且育人效果不夠理想。在互聯網+的時代背景下，大數據思維和技術手段已在各行各業滲透。高校要充分利用大數據對學生的學業情況進行有效評價，并對存在學業問題的學生群體給予及時提醒和幫扶，建立大學生學業評價-警示-幫扶機制，真正發揮學業預警制度的作用。相比傳統的學業預警制度，大數據視角下的大學生學業評價-警示-幫扶機制要更側重于時效性反饋、預防式管理、跟蹤性教育、精準性幫扶。該機制的建立和實施，能夠體現高校思想政治教育工作剛性管理約束和柔性人文關懷的有機結合，體現“貼近實際、貼近生活、貼近學生”的大學生思想政治教育指導思想。

二、學業評價-警示-幫扶機制概述

1. 基于大數據的學業評價制度

認真采集與大學生學風相關的數據，是制定學業預警制度的基礎。為了實現學生學業情況的數字化評價，高校要采集學生個人信息、家庭信息、高考成績、考勤信息、選課信息、學業成績、綜合測評成績、違紀情況、社團活動情況、網絡使用情況等數據，建立學生學業水平信息平臺，這些信息是制定學業警示制度的重要參考。要通過信息數據分析，探索學生學業水平的評價方法及評價指標，建立有效的評價制度，對所有學生的學業情況進行自動評價，并按指標進行排序輸出。這樣建立的信息平臺，能夠做到“可量化、可檢索、可跟蹤”。

2. 明確學業警示指標及方法

高校要通過學業信息數據的采集和分析，確定學業預警的檢索指標，如曠課率、積欠學分等，然后以大數據篩查為支撐，確定預警范圍和等級，再結合高考成績、家庭信息、日常表現、成績波動情況、社團活動、網絡使用情況等因素進行深層次的原因分析，實現提早預防，及時發現，精準反饋，有效干預。

3. 建立系統的學業幫扶制度

造成大學生學業問題的原因眾多，如心理問題、交友問題、家庭問題、戀愛問題等。在進行學業幫扶時，高校需對癥下藥、多管齊下、多元協調、融合互通。出現學業預警之后，高校需要采用朋輩幫扶、輔導員幫扶、心理幫扶、專業教師幫扶、家庭幫扶等措施，切實有效地對學困生進行幫扶，使其能夠改善學習狀態、克服學習困難，避免因學業問題被取消學位或退學，以充分發揮學生學業評價-警示-幫扶機制的積極作用。

三、案例分析

本文以江南大學物聯網工程學院2015級763名本科生為例，對學業評價-警示-幫扶機制的建立與實施進行說明。要從學生學業信息大數據的采集和建庫做起，為學業評價-警示-幫扶機制的建立與實施打好基礎。數據來源包括以下幾個方面：入學時學生的個人基本信息登記表，教務系統中學生的學業成績、考勤數據，學工管理系統中學生的違紀情況、社團參與情況、綜合測評情況等。要認真完成“江南大學學生學期學業信息收集樣表”的數據梳理，構建大數據平臺，及時準確地了解和掌握學生的相關情況。

“大學生學期學業信息收集樣表”主要包括以下內容：姓名、性別、出生日期、專業、學號、政治面貌、班級、宿舍編號、家庭住址，以及英語等級、計算機等級、學期不合格門數、第一周到第十五周的考勤匯總（課時數），同時還包括曠課預警程度（分為初級、中級、高級）、學業預警程度（分為黃色、橙色、紅色）。

完成學生學業情況的收集建檔之后，高校要對各類數據進行統計分析，根據學業管理中的量化標準確定學業警示制度的各級指標，然后將學生的各類學業情況與之進行比對，以確定警示等級和范圍。比如曠課課時可根據具體指標確定為初級、中級、高級三個等級，不及格門數可根據具體指標確定為黃色、橙色、紅色三個等級。然后，依據分析結果填寫相關學生的學業警示通知單。

學習警示的標準設定如下：黃色警示——上一學期有一門不及格課程，或累計出現不及格課程1門～2門且未消降。橙色警示——上一學期不及格課程達2門，或累計不及格課程數達3門。紅色警示——不及格課程累計學分小于或等于15個學分。

曠課警示的標準設定如下：初級——一個學期曠課累計4個學時；中級——一個學期曠課累計8個學時；高級——一個學期曠課累計小于或等于12個學時。

接下來，進入警示執行和系統幫扶階段。高校要制定相關執行制度，如班主任談話制度、家長聯系制度、學業幫扶管理制度等，以達到科學執行、合力執行的要求。要通過學校、教師、家長、同伴以及自身等多方力量，全方位、多角度地保證執行的力度和效度。

幫扶系統內容如下：1）學校層面——統籌謀劃，注重完善制度建設、以管理育學風，主要包括課堂考勤、自習引導、宿舍管理、考風考紀、激勵機制。2）朋輩層面——基層驅動，注重構建幫扶系統、以互助揚學風，具體包含兩層內涵（學業幫扶、情感支持）、兩種形式（個別輔導、團隊幫扶）。3）教師層面——雙線齊下，注重開展主題教育、以育人助學風，注重教學科研線、行政管理線互相配合。4）家庭層面——家校攜手，注重深入互動溝通、以合力促學風，選擇恰當的合作模式（雙向、循環）、合作途徑（線上、線下）。

四、新機制的優越性

1. 預警信息的時效性

傳統的學業預警制度往往只將期末的顯性分數作為警示的主要指標，忽略學生學業的軌跡記錄和分析，信息缺乏時效性、全面性，因此，不能從根本上解決學生的學業問題。而大數據視角下的學業評價-警示-幫扶機制，在信息數據采集的廣度和時效性上有很大的突破，數據具有一定的應用價值和參考價值。

2. 教育主體關系緊密化

傳統的學業預警制度一般是教務管理部門配合學工部門執行，教務管理部門主要負責預警信息的收集和發布，學工部門則負責原因分析和反饋、幫扶工作。但造成學生學業問題的原因是多方面的，若不能科學分析，則難以有效地進行幫扶。而以大數據作為基礎，采集的信息更為全面，如包括后勤部門提供的網絡使用情況、圖書館提供的書刊借閱情況，這避免了教育主體信息封閉的現象，讓各自為政的信息共享互通，豐富了學業預警的信息來源，有利于高校更為全面地分析學業問題的關聯因素，更為科學地挖掘造成學生學業問題的原因，更為精準有效地實施學業幫扶。

3. 分類指導育人精準化

大數據視角下的學業評價-警示-幫扶機制，能夠根據學生學業情況和學業管理中的量化標準，確定學業警示制度的各級指標，然后將學生的各類學業情況與之進行比對，進行學業警示等級和范圍的劃分，并根據具體的情況實施分類指導，精準幫扶，真正體現了“因材施教，因人而異”的教育原則，強化了針對性，提高了有效性，促進了長效性。

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