高校宿舍管理育人研究

摘要：宿舍已成為育人工作的重要場域。對此高校應進一步加強寢室管理建設，切實強化寢室育人作用。高校宿舍管理育人一方面要理清其育人基本作用，另一方面應對宿舍管理育人工作中消防安全、心理健康、學風建設幾方面進行重點突破。同時還應該注意到信息化趨勢對于宿舍管理育人工作的巨大推動作用。

關鍵詞：宿舍管理;宿舍管理育人;宿舍管理育人工作

立德樹人是高校教育工作的中心環節，思想政治工作需要貫穿教育教學全過程，實現全員育人、全過程育人、全方位育人，培養德智體美全面發展的社會主義建設者和接班人。大學生在校期間，幾乎有三分之一的時間都是在寢室度過的。學生在哪里，思想政治教育陣地就要在哪里，宿舍已成為育人工作的重要場域。對此高校應進一步加強寢室管理建設，切實強化寢室育人作用。

一、高校宿舍管理育人基本作用

（1）.自主生活與獨立能力

大學生活始于宿舍生活，宿舍對于學生的大學生涯起到了非常重要的作用。宿舍生活，讓學生首先得面對自主生活和獨立能力的問題。必須自己規劃好生活起居，養成良好的生活習慣，形成規律的學習生活作息，注意寢室衛生，個人衛生，保持健康的生活狀態。在這樣的環境中，學生能夠慢慢從依靠父母生活的依賴狀態，逐漸成長為可以自立自主生活的成年人。

（2）.集體生活與人際關系

大學宿舍是特定的公共空間，也是集體生活的場所。大學生的宿舍生活光關照自己，完成自主與獨立的成長是不夠的，還需要與室友建立和諧關系，完成四個成長背景完全不同的人的融合，這其中涉及到適應能力，妥善處理人際關系，集體團隊合作意識等多方面的考驗。對人的社會性成長起到了非常深遠的作用。

二、高校宿舍管理工作問題及應對

（1）.消防安全教育

目前高校宿舍消防安全形勢依然面臨嚴峻挑戰。違規電器多樣化、小型化趨勢明顯。特別是秋冬時期，天氣轉冷，因使用違規大功率發熱電器導致的寢室失火事件時有發生。另一方面寢室因其人口密度大，易燃物品多等特點，加劇了消防安全隱患的危險性。

因此，必須加大消防安全教育力度和適應消防安全教育的新需求。應對包括，一是日常工作制度化，建立完善的宿舍消防安全教育制度，包括查寢制度、懲處制度，用制度化的方式最大范圍排除消防隱患;二是點線結合，日常教育日常進行，重點時期重點教育。在特定時期如，秋冬用電安全高峰，開展專項排查教育活動;三是形式多樣，喜聞樂見，可以舉辦消防安全運動會，消防安全演練等，讓同學參與進來，真實體驗，更好的增強同學們消防安全意識并提高同學們消防安全素質，提高同學們抗御火災整體能力。

（2）.心理健康

大學生對心理健康教育的需求越來越大，心理健康教育的場域也越來越多。而寢室心理健康教育是心理健康教育活動走入同學生活的重要方式。但現在的心理健康教育還較少走入寢室，心理教育更多集中在講座、培訓等傳統授課型空間，一方面是單向度的傳授，再者是缺少生活感、真實感和私密感。

心理健康教育走入寢室，一是要加強心理健康教育宣傳深入寢室，在寢室內舉辦心理文化活動，傳播心理健康知識，提高同學們的心理知識水平，增強自助意識;二是通過建立寢室長制度、心理委員制度，從寢室入手，關注同學們的心理健康狀況，強化同學們的幫助他人的意識。

（3）.學風建設

寢室學風建設是學風建設中的重要一壞，寢室是塑造良好學習氛圍的最佳場所，能從生活點滴影響同學們的認識、思考、及行為。使同學們養成良好的學習習慣，并且相互促進，形成良性寢室學風。

寢室學風建設可以通過，一是文明寢室評比，以評帶建，把學習成績和好的學習習慣作為文明寢室評比的重要指標，引導同學們在評比中，形成良好的學風;二是通過開展宿舍學風建設月主題活動、營造團結互助、相互激勵的學習風氣，進一步在日常生活中深化教育理念，提升教育實效性。

三、高校宿舍管理育人信息化趨勢

隨著移動互聯網、大數據、人工智能AI的興起，給宿舍管理帶來了巨大的利好。在及時性、準確性、智能化上的提高，能大大增加宿舍管理工作的科學性、有效性。這種因為技術帶來的客觀條件的極大優化，促使我們思考如何把這些新的技術更好的運用到實際工作中去。

（1）.人工智能

人工智能在不同領域都應用廣泛，越來越多的人們享受到人工智能帶來的福利，其中就包括人臉識別技術。人臉識別技術是指利用分析比較的計算機技術識別人臉。人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域，其中包括人臉追蹤偵測，自動調整影像放大，夜間紅外偵測，自動調整曝光強度等技術。在宿舍門禁管理中，運用人工智能——人臉識別，可以及時有效發現學生住宿異常，比如徹夜未歸、持續晚歸等現象。同時也能杜絕非寢室人員進入，保障宿舍財產安全。

（2）.大數據

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。寢室的各類信息化數據，如門禁信息，包括水電使用數據，每天都會產生海量的數據。通過對同學們出入宿舍進行大數據分析后，也可有效得出同學們的作息規律，及早發現經常學生逃課、晚歸、徹夜未歸等現象;大數據還可甄別出大功率電器使用情況，能及早消除消防安全隱患;甚至根據大數據，還可調整相關活動安排。大數據在宿舍管理中，中有著極其廣泛的應用場景。讓我們能通過數據分析，其發現問題，預測情況，及時作出有效調整。

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作者簡介：張可儒（1989.3-），男，漢族，湖北武漢，研究生，輔導員，工作單位：武漢大學，畢業院校：武漢大學，研究方向：傳播學、思想政治教育。