大數據技術支持下的高校學生管理工作創新

賀君

摘? ?要：在高校信息化水平的提升下，智慧校園、數字校園理念已經得到了高校管理者的廣泛認可，在高校管理工作中，學生管理是一個重中之重，利用大數據，能夠對學生的各項信息進行精準挖掘，構建畫像，為學生管理工作提供便利，解決傳統管理模式的種種問題，為學生提供高質量的管理和服務。本文針對大數據技術支持下的高校學生管理工作創新模式做出分析。

關鍵詞：大數據技術? 學生管理? 高校? 創新

中圖分類號：G647? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-098X（2019）09（c）-0165-02

在云計算、信息技術、移動終端、物聯網的發展下，“數據即財富”的理念已經得到了社會認可，在新的歷史時期，數據信息呈現出類型多、數量大、價值高、速度快的特征，在大數據時代中，如何高效的在海量數據中找出有用信息、創造價值，提高組織與個人的核心競爭力，是教育領域關注的熱點。

1? 大數據對教育領域的影響

1.1 大數據與教育大數據

關于大數據，當前還沒有確切的定義，麥肯錫公司認為：大數據是數據量超級大，用常規信息技術無法獲取、存儲、管理、分析的數據。教育大數據屬于大數據的組成，是大數據在教育中的具體應用，從廣義來看，教育大數據是教育活動中的各種數據，從狹義來看，大數據是學生學習行為中的各項數據，能夠為教育的改革與創新提供指引和導向。教育大數據的來源廣泛，包括：（1）學校教育中的各種直接數據，如課堂教育、考試、作業、師生交流;（2）學生管理工作中的各類數據，如教職工信息、學生檔案、學生信息、學校信息;（3）教學科研中的數據，如科研設備、科研工作、論文發表;（4）校園生活中的數據，如打印資料、校園卡使用等。

1.2 大數據對于教育領域的影響分析

1.2.1 助推學生管理工作的創新

根據國際數據公司（IDC）的研究顯示，在未來50年來，全球大數據數量會增加50倍，為學生管理工作提供了有效的資源支持。如今，各種微課資源、學習視頻都是以大數據為基礎來進行傳輸，通過網絡，學生可以很便利的收到各種視頻、目睹名師風采，同時，利用大數據技術，能夠幫助輔導員了解學生的學習狀態、生活情況和心理狀態等，為存在問題的學生提供針對性的指導和服務，大數據對學生管理工作最大的影響便是能夠收集到更多精準的反饋數據，通過個性化的管理和指導，讓學生享受到優質的管理服務，能夠優化他們的學習活動，提高個人知識管理的綜合效率。

1.2.2 影響大學生的思維模式

大數據是一種新型技術，也是客觀存在，帶來了海量數據，打破了專家壟斷的信息傳輸局面，讓信息的傳輸模式變得更加多元，也促進了數據處理技術的變革，更重要的是，改變了學生的思維模式。在社會的發展下，學生的思維理念、知識觀，也在不斷變化，在大數據時代下，學生的思維模式、學習方法也出現了新的變化，這對學生管理工作提出了更高要求。

1.2.3 創新了學生管理的技術手段

大數據技術的發展促進了信息領域的變革，數據挖掘分析技術的應用，讓學生信息管理變得更加便捷，這也成為學生管理工作的重要助推力，通過傳感器、移動終端、互聯網的應用，能夠精確地收集學生學習、生活中的各種數據，記錄他們的動作信息，并對標簽痕跡做出精準分析，為學生推送相關的新聞、文章和鏈接內容。除此之外，大數據能夠更好的存儲標記，整理、組織信息資源，通過心智地圖、概念地圖、維基百科、MyLibrary、My Base、R-Objects等的應用，讓學生管理工作變得更加高效、便捷。

2? 大數據技術支持下的高校學生管理工作的創新

2.1 做好信息化建設工作

在傳統學生管理工作中，受到人力、財力、物力和技術等問題的限制，很難實現學生管理的個性化，大數據技術的應用為學生管理工作提供了新的解決思路，減少了輔導員的工作量，讓他們能夠將精力放在有特殊需求的學生身上，并開展其他的創新工作，要發揮出大數據的作用，首先必須要做好信息化建設工作：

第一，促進學習模式的數據化。在大數據時代下，傳統的學習教育模式很難滿足大學生發展需求，網絡資源便是他們學習的重要補充，大數據技術的應用，為學生學習資源的數據化提供了有力支持，學生可以在網絡上選擇自己感興趣的學習內容。通過學生在學習、生活中產生的各種數據，輔導員還能了解學生們的學習狀態，為后續的分析工作打好基礎。

第二，對數據進行深加工。通過對數據的深加工，能夠提高信息資源的利用率，為學生信息資源的開發提供有效的依據。利用學生學習活動中的各種隱藏信息，能夠分析出學生的學習方式、性格特點等，價值非常大，在這一方面，需要借鑒數據挖掘技術、信息存儲技術和可視化技術來開展。

第三，實現個性化學習。在傳統的學習模式中，個性化管理活動的缺乏是一個突出問題，在新時期的學生管理工作中，要時刻堅持以人為本，滿足各個層次學生的需求。而大數據時代下，各種數字資源、在線學習模式的推廣，也讓個性化學習成為了可能，活動中產生的數據，不僅可以用于學習活動的評價，還能了解學生在各方面產生的最新數據，為他們提供需要的支持。

2.2 建設畫像體系模塊系統

在學生管理工作中，涉及多個業務，每一個階段，都會產生海量數據，怎樣從數據信息中找到標簽，構建與之相關的標簽體系，是開展學生管理工作的一個基礎。基于此，我們還要為學生的需求來構建畫像體系模塊，畫像體系模塊能夠對學生的數據信息進行抽象化分析，根據類型的差異，可以將信息分為動態行為軌跡、靜態信息兩個方面，整個體系包括四個層面。

第一，原始數據層：原始數據層能夠采集學生的各種基本信息，如家庭情況、消費信息、上網信息等等，并對上述數據內容進行存儲、清理，以此為基礎來構建事實數據層。

第二，事實數據層：通過事實數據層，可以獲取到學生的年齡、性別、籍貫、購買方式、購買物品的種類、成績信息、班級排名等。

第三，模型分析層：模型分析層的數據包括靜態、動態兩個方面，對數據來構建統計模型，進行分析和利用，能獲取深層次的信息內容。

第四，業務層：業務層能夠體現出整個體系的業務邏輯，是根據學校管理業務對學生群體進行的提取和細分。

根據上述幾個層次結構來構建畫像標簽，對各項信息進行分類，并參考校園一卡通中的數據來提取特征值，構建畫像標簽值。

2.3 協調數據與個人隱私的矛盾

大數據在學生的學習管理、生活管理、心理健康管理、檔案管理、評優管理、就業管理等領域中，都有廣泛應用，通過數據挖掘技術的應用，能夠挖掘出數據之間的各種隱性聯系。但是，從學生的角度來看，將數據公開，會讓他們產生不安，也有侵犯隱私的嫌疑，加上各種信息安全事件的頻發，導致學生對這一工作出現了抵觸心理，因此，在大數據技術的應用上，需要協調好技術應用和學生隱私保護之間的關系。

對于學校而言，需要做好數據搜集的宣傳工作，讓學生意識到，信息搜集的根本出發點都是為了學生的生活和學習而服務。同時，要尊重學生的隱私權，對于各種生活數據的搜集，不能違背學生的意愿，如消費信息、通訊信息等。同時，還要健全現有的數據安全系統，如果系統遭到破壞、信息流失，不僅會給學生造成安全隱患，也嚴重影響學生管理工作的開展，對此，要不斷更新現有的技術，提高信息的安全維護質量。

2.4 推行大數據預警機制

在高校中，學生心理問題引起的意外事件發生率越來越高。傳統心理干預方式單一，多通過問卷、量表的方式開展，在心理指導上，也是以傳統的思想教育模式為主，針對性不足，滯后性嚴重，借助大數據的快速性、預測性和全面性特征，即可構建出大數據預警機制，幫助學生將心理問題扼殺在萌芽外。

首先，做好心理數據的搜集和分析工作，根據學生的心理狀態應用行為監控、心理測評相結合的方式，及時了解學生的問題萌芽，做出深入分析。為了防止對大數據過于依賴，需要通過人工評價的方式來分析。

其次，數據的深加工，對所收集數據的范圍、來源做出科學劃分，構建包括檔案、咨詢、用戶、行為、評價、測試等在內的數據庫，通過數據預處理來分析結果，得出結論。

再次，發揮預警指標的提示作用，這可以為單獨數據，也可以為多個數據的相關值，根據預警指標來篩選信息，如果超出預警指標，系統會提示輔導員，顯示學生的個人數據和信息。

最后，干預監控，在收到信息后，輔導員要詳細分析學生的個人資料，核對無誤后，與學生進行一對一溝通，分析他們可能出現的心理問題，根據具體情況來幫助、輔導、干預，對學生進行全程追蹤，對其后續生成的數據做出評價，提高心理健康指導工作的實效性。

2.5 避免大數據的應用喧賓奪主

利用大數據所獲取的各種信息，是學生管理決策的重要依據，但是，不能成為決策的主宰。在大數據信息資源的利用過程中，要樹立起正確的理念，盡管大數據強大無比，但是，如果過分依賴大數據，任何決策都以數據分析為參考，那么學生管理工作就會被大數據支配。在實際的工作過程中，要重視學生之間的個體差異，發揮出學生的主觀能動性，人類與計算機最大的區別便是前者有主觀能動性，后者沒有，要發揮出大數據的優勢，需要結合人的主觀能動性把握好大數據應用的“度”，否則，將會給學生管理工作帶來反作用。

3? 結語

隨著時代技術的進步，大數據理念也在不斷的發展，開始取代傳統的數據思維模式，大數據在高校學生管理工作中的應用需要依賴相關科學技術的發展，隨著更多數據的收集和分析，在現有學生管理工作中體現出的這些便捷將不復存在，取而代之的是對這個世界更加復雜、更加精確的認識。

參考文獻

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