高校大學生行為管理預警平臺建設研究

金星 藍永麗 邵祥東 中南民族大學 湖北武漢 430000

一、高校學生管理面臨的挑戰

伴隨著信息化時代的到來，網絡充斥著社會方方面面，高校學生管理作為一項具有專業性、系統性和復雜性的工作，傳統安全問題仍然存在，網絡時代又帶來了高校學生管理工作新的問題和困境，主要表現為：師道權威性弱化、價值觀念沖突和德育工作難度加大等。

（一）管理風險。當前學生管理風險包括傳統安全風險和新安全風險，傳統安全風險主要是指學生日常學習生活中的失戀、失蹤、失聯、失竊、上當受騙等人身財產安全等；新安全風險主要包括非法校園貸、網絡貸、網絡傳銷等可能侵犯人身財產安全和宣揚暴力、色情等不良價值觀念的網絡風險。

（二）資源錯配。主要是指教育資源在學生中的錯誤配置，未實現教育資源價值最大化。包括家庭經濟困難學生認定、國家獎助學金評審、學校獎助學金評審、社會資助資源配置、教與學目標非對稱性設置等。

（三）教育失效。主要是指從教育效果上來講，受教育者存在理想信念缺失、社會責任缺失、誠信意識缺失、集體意識缺失等現象，教育者存在遠離現實社會需求、回避學生成長需要等現象。

二、學生行為預警的重要性

（一）建設和諧校園的底線要求。最新《普通高等學校學生管理規定》（教育部第41號令）中指出，“學校、學生應當共同維護校園正常秩序，保障學校環境安全、穩定，保障學生的正常學習和生活”。新生管理應轉變傳統的“事后處理型”學生管理方式為“事前事中預防型”，力求在學生管理工作中充分貫徹以學生為本的人性化和諧管理理念。

（二）“以生為本”促進公平的育人要求。中共中央、國務院最近發出《關于進一步加強和改進大學生思想政治工作的意見》指出，要“以人為本”，加強學生思想政治教育。新出臺的《普通高等學校學生管理規定》（教育部第41號令）和《普通高等學校輔導員隊伍建設規定》（教育部第43號令）也充分體現出“以生為本”的要求。“以生為本”就是要針對學生個體，開展有針對性的個性化教育措施，幫助學生全面發展。建設學生行為預警平臺正體現了這一理念。學生行為預警平臺可以分析和掌握學生普遍的行為習慣，對學生成長過程進行預警和干預，同時根據分析結果科學配置教育資源，創建公平的教育環境。

（三）高校網格化管理應有之意。高校網格化管理是運用網格技術和網格管理模式提升高校治理水平的一種新型管理模式，是有別于“學校——學院——年級——班級”的傳統層級管理模式，實現“網中有格、人在格中”。網格化管理系統包括信息發現機制、分析機制、上報機制、預警機制、響應機制、監督機制等，而學生作為高校網格化管理中數量最大的群體，行為預警是其中最重要的一個環節。

（四）大數據時代使學生行為預警成為可能。近年來，人類在前沿科技上取得了很大進展，大數據、物聯網、人工智能是顯著代表。教育部長陳寶生2018年2月在全國教育工作會議上的講話中指出，要加快教育信息化步伐，啟動教育信息化2.0行動計劃。近年來，高校在原有“孤島式”學生業務系統基礎上，開始探索建設統一管理、統一規范、統一標準的大數據中心，應用大數據技術服務學生教育管理，并已經取得一些良好的效果。高校學生行為種類繁多，難以監管，運用大數據分析方法，輔以校園一卡通建設、門禁系統建設等，使得與學生生活學習方面相關的多維度數據采集與利用成為可能。

三、學生行為預警類別和預警規則

學生在校行為種類繁多，按照學生事務管理概念，可以分類歸納為200多項具體的學生事務流程，涉及到思想政治教育、成才指導、學習支持、素質拓展、行為規范、創新創業、資助獎勵、生活服務等方面，高校在建設學生行為預警分析系統時，需要根據學校已有信息化條件和當前教育管理重難點進行建設規劃，合理設置預警類別，科學設定預警規則，堅持科學性、自動化和實用性原則。中南民族大學學生行為預警主要包括以下幾個方面：

1.學生失聯預警。根據學生校內行為軌跡分析生成。如果學生在設定時間內未產生校內軌跡，同時未有學生請假信息，則生成學生失聯預警信息。

2.消費預警。根據學生一卡通消費信息生成。如果學生月消費額低于400元（金額根據學生一般消費水平可浮動）、超過1500元，或兩天未在學校內出現消費記錄，則產生消費預警信息。該預警信息包含學生姓名、事件類型、事件時間等。

3.心理健康預警。根據學生校內行為軌跡分析和學生上網行為分析生成，并結合學生心理健康測試信息、身體達標測試信息、心理健康咨詢檔案信息分析運算。如果在學生心理健康信息名單中的學生，只有一卡通消費行為且上網時間較長，或有長時間內的網絡游戲流量等異常行為，則生成學生心理健康預警信息。該預警信息包含學生姓名、事件類型、事件時間等。

4.宿舍晚歸不歸預警。根據學生校內行為軌跡和學生宿舍門禁系統記錄，結合學生請銷假情況，綜合判定學生當天是否超過23：00晚歸或者不歸，若未歸或晚歸，則產生學生相應預警信息。該預警信息包含學生姓名、事件類型、事件時間等，通過學生姓名進入學生畫像頁面，相關管理者可查看相應的學生信息。

四、高校學生行為預警平臺建設

（一）平臺設計與架構

中南民族大學大數據預警平臺架構圖

（二）環境搭建

1.服務器集群搭建。服務器操作系統安裝、網絡調配。

2.集群組件安裝。NTP服務器安裝配置、CDH安裝配置、mysql數據庫安裝、hadoop、flume、zookeeper、hive、spark等組件的安裝。

（三）數據采集

1.業務系統數據采集：

主要采集以下學校業務系統數據：

① 教務管理系統（選課系統）：學生成績、學生選課信息、學生課表信息、教師開課信息、學生課堂考勤信息、課程信息；

② 學生管理信息系統：學生學籍信息、學生資助信息、學生獎懲信息、學生心理健康信息、學生請假信息、輔導員班級對應信息；

③ 一卡通系統：學生賬戶信息、學生交易信息、商戶信息、刷卡機位置信息；

④ 圖書管理系統：學生借閱信息、圖書館藏信息；

⑤ 圖書館門禁系統：學生進出刷卡信息、閘機位置信息；

⑥ 學生公寓門禁系統：學生進出刷卡信息、閘機位置信息；

⑦ 上網身份認證系統：無線網上網認證數據、有線網上網認證數據、AP位置信息；

⑧ 學生學業分析信息：預警信息、學情信息；

⑨ 離校系統：學生離校信息；

⑩ 財務系統：學生繳費、欠費；

11 學生就業分析系統：學生派遣信息、就業分析報告；

12 節能平臺：水電信息等、熱水信息；

13 就醫系統：學生門診掛號信息；

14 體測系統：體測數據；

2.機器日志數據采集：AP日志數據、上網行為日志數據等。

（三）數據管理與利用

1.API調用管理。對API的使用情況進行管理，包括API支持應用、API調用等情況進行呈現。另外對API使用定制申請流程，以開發者申請，管理員審核，釋放使用權限，完成API的開放使用。

2.數據源可視化。對接入平臺的數據進行獨立頁面管理，對結構化數據進行冗余歸并、結構統一、清洗等處理，對半結構化日志數據進行清洗和結構化處理，形成標準的API接口，對其數據表結構進行描述，同時描述API調用和返回形式。

五、預警分析系統成效和應用價值

（一）為家庭經濟困難學生認定提供數據支持。家庭經濟困難學生認定一直是高校資助工作的起點和難點，存在著“高校與當地政府信息不對稱”、“唯證明論”等問題，全國資助管理中心多次下文，明確禁止學校要求家庭經濟困難學生“上臺演講”、“投票比困”，加之高校缺乏客觀的判定手段，造成了家庭經濟困難認定“水分大”的問題。學生行為預警平臺上線后，打破“唯證明論”，通過學生月度、季度消費情況、高消費、低消費、消費頻度和單餐消費金額等一卡通消費數據維度進行分析，通過模型綜合判定學生在校消費狀況，提供消費預警名單給資助中心工作人員及輔導員，及時研判家庭經濟困難學生中的“高消費人群”，主動發現并關注非家庭經濟困難學生中的“低消費人群”，實現困難生的精準認定，困難生庫的動態調整。

（二）為學生突發事件處置提供定位支持。在發生學生失聯、失蹤等情況下，學生行為預警平臺可以第一時間查詢定位學生的校內行為軌跡，明確學生失聯失蹤前的校內移動軌跡，定位離開學校的最后時間和最后地點，輔助其他機關開展后續工作。

（三）為高關懷群體管理提供信息支持。學生行為預警平臺可以進行學生群體定義，為學校重點關注的高危學生群體、重點學生群體單獨建立預警機制，監測學生行為動態，及時預警干預。