大數據背景下基于易班的高校學業預警機制研究

王葉 胡海濱 段利強

摘要高校學業預警作為高校學業管理的重要組成部分，是加強學風建設和提升高等教育人才培養質量的重要措施。尤其是高等教育進入普及化階段后，學生因各種原因而導致無法正常畢業的問題日益突出，使得學業預警在強化學生學業管理過程的作用更加明顯。本文以杭州電子科技大學為例，通過對基于易班的“上課啦”學勤管理系統的研究，構建出以“上課啦”學勤管理系統為核心的學業預警體系，保障本科生教學質量。

關鍵詞 大數據 學業困難 預警機制 易班

中圖分類號：G647文獻標識碼：ADOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2021.19.001

Research on the Academic Early Warning Mechanism of Colleges and Universities Based on E-class under the Background of Big Data

——Take Hangzhou Dianzi University as an example

WANG Ye， HU Haibin， DUAN Liqiang

（Hangzhou Dianzi University， Hangzhou， Zhejiang 310018）

AbstractAs an important part of the academic management， the academic warning is an important measure to strengthen the construction of the study style and improve the quality of the talent training in higher education. Especially after the higher education has entered the popularization stage， the problem that students can not graduate normally due to various reasons is becomingmore andmore prominent， which makesthe functionofacademic warning in strengthening the process of student academic management more obvious. This paper takes Hangzhou Dianzi University as an example， through thestudy ofthe"class" learningmanagement system basedon the e-class，constructs a learning early warning system with "class" learning management system as the core， and guarantees the teaching quality of undergraduates.

Keywordsbig data； academic difficulties； early warning mechanism； e-class

2018年8月，教育部發布《關于狠抓新時代全國高等學校本科教育工作會議精神落實的通知》，在學生學習、考試以及畢業考核方面提升了標準，要求“嚴格本科教育教學過程管理……加強學習過程考核……嚴格考試紀律、嚴把畢業出口關……”2019年10月，又發布《關于深化本科教育教學改革全面提高人才培養質量的意見》，指出要“完善過程性考核與結果性考核有機結合的學業考評制度……嚴格學分質量要求，建立學業預警、淘汰機制……”我國高等教育從大眾化階段進入普及化階段，大學生的數量逐年增多，學生在學業基礎、學業管理和個人管理等方面能力參差不齊。不少大學生自我管理和自主學習能力較弱，由學業困難引起的無法正常畢業等問題逐漸凸顯。尤其是我國進入新發展階段，對高質量人才的需求在逐步攀升。因此，學業預警就顯得尤為重要。

隨著科學技術的快速發展，大數據技術、人工智能技術被廣泛地應用于各個行業領域，對教育領域也產生了深刻影響。將大數據技術和人工智能技術等應用于高校學業預警工作成為一種趨勢，并在不斷的實踐過程中取得了一定的成果。以杭州電子科技大學為例，由該高校自主研發的“上課啦”智能學勤系統，將大數據、人工智能語音等技術與上課考勤、學業預警等結合，提升了學業預警的有效性，扎實推進了學風建設，強化了學業過程管理，從而有效提升人才培養質量。

1學業預警內涵

通常，根據學生管理手冊的有關規定和各專業人才培養方案的相關要求，一些學生在早期學業出現問題時，學校運用信息技術手段及時察覺，并告知學生及家長，三方經過有效的溝通和協作，采取有針對性的相應防范措施，促使學生順利畢業的教育手段叫作學業預警。[1]學校通過密切關注并掌握學生學習過程中不同階段的學習狀態、學習效果、存在的問題等，及時干預可能產生的學業問題，從而引導學生回歸正常學習狀態。學業預警的主要目標是加強學業過程管理，敦促學生勤奮學習，保障本科教學質量。[2]

學業預警機制的構建，不僅能夠及時識別、了解學生學業困難情況，幫助學業困難學生順利完成學業，也能夠提升畢業生合格率，為國家發展培養更多有用人才。“學業困難學生”比例也是高校爭創“雙一流”大學的重要參考指標。學生的發展也關系到千萬家庭的喜怒哀樂，關系到人民群眾的幸福感。因此，構建學業預警機制對促進大學生健康發展，實現中國夢有著重要的實踐意義。[3]

2學業預警現狀

為有針對性、及時性地發現學生可能的學業問題，高校會依據實際情況建立不同的學業預警制度，一般是根據學生修讀學分等情況將學業預警進行分類等級劃分。如北京交通大學的學業預警分為“預警、第一次警示、第二次警示、退學”四級，每學期對學業成績達不到最低要求的學生實行學業警示。[2]杭州電子科技大學采用同樣的修讀學分等級將預警類型劃分為退學警示、試讀、延長學年等。該預警機制通常以學期為單位，在學期末根據學生學業成績進行預警提示。類似機制存在的缺點主要是預警范圍狹窄（根據課程不及格的數量）、預警時間滯后（每學期末）、效率較低等諸多問題。

近年來，國家對本科生教育質量愈加重視，不少學者圍繞高校學生學業困難問題開展研究。尤其是2014年以后，關于學業困難產生的原因、學業預警機制體系的構建、如何精準識別和幫扶等方面展開的研究逐漸增多。甘友成從學業困難產生的原因入手，分析構建學業困難學生幫扶體系；[4]葛曉濱基于用戶畫像技術和高校智慧校園的大數據等，通過標簽分類、數據加工、模型分析等實現對學生精準分析；[5]劉海歐等對大數據深度畫像進行了探討，并將其應用在學生的個性化學習精準服務上；[6]姜媛基于KPI考核體系對學業困難學生精準幫扶工作體系進行了研究，提出了精準幫扶的理念；[7]方水明從學業困難學生的影響因素入手，質性分析學業困難學生篩查的重要維度與具體指標，提出精準協同幫扶機制。[8]

大數據、人工智能等技術應用于高校學業預警工作后，為學業預警注入了新的發展活力。通過大數據分析、人工智能自動推送等技術，可以將動態和多維度的學生上課考勤大數據作為精準識別學業困難學生的實證數據之一，為科學決策作支撐，進一步為實現學業困難學生的學業預警和精準幫扶提供大數據依據。尤其是智媒快速發展的今天，人人擁有移動通訊工具，在利用移動終端進行課堂考勤、學業過程管理以后，會形成聚集的學生相關學業數據痕跡，通過數據分類及關聯、分析、篩選等對數據進行處理，可形成學業預警指標，在學生學習過程中即可進行學業警示，提前對學業困難學生進行干預、教育和幫扶。

3“上課啦”智能學勤系統為核心的學業預警體系構建

該體系的核心是將“上課啦”智能學勤系統嵌入易班、微信等應用中，通過對學生上課進行考勤，并形成請假審批、數據分析、學生考勤、輔導員AI助手等功能，對學生的學業相關數據進行匯聚和梳理，通過數據進行分析、聚類和關聯，形成學生獨特的學業識別指數，通過智能推送等將學業相關數據推送給學生本人、輔導員等，從而根據學生獨特學業識別指數智能識別需要重點關注的學業困難學生，并進行學業警示。

3.1“上課啦”學勤管理系統

該系統通過課堂智慧考勤，將教師、輔導員、教務部門和學工部門工作有機結合。學勤管理系統從教師教學管理出發，將數據服務于教務部門的教學運行管理，服務于學工部門的學風建設，服務于輔導員的精準輔導，其框架模型主要包括四個模塊，分別為教師模塊、學生模塊、輔導員模塊以及教務處模塊。這四個模塊以協同化的方式在學勤管理系統中相輔相成。

針對教師和輔導員育人過程的協同管理，教師將課堂考勤、平時成績、考核方式等信息通過學勤系統向學生公開，提高教學過程考核的公信力。輔導員實時獲得學生到課和平時成績情況，對于課堂缺勤和作業未交的學生，輔導員及時介入引導、主動幫扶。針對教務和學工部門的教風學風建設，通過采集全校學生考勤和平時成績數據信息，對二級學院的教風、學風給出量化數據分析。通過縱向、橫向對比分析，為改進教學教育效果，加強教風、學風提供精準數據支撐。此外，目前高校學生和教師接入信息平臺眾多，學勤系統可無縫嵌入各類信息平臺，滿足教師學生的不同使用習慣。同時已有的教務系統，網絡教學平臺中學生過程數據和評價數據需要有效對接。

3.2基于“上課啦”的學業預警體系設計

3.2.1課堂考勤

教師通過移動端（騰訊微校卡或微信公眾號等）發起課堂考勤，采用基于簽到碼點名或手動點名，對當前到課情況和課程考勤統計情況進行查閱，分析和結果導出。考勤管理主要包括手動點名、簽到碼點名、請假審批、考勤記錄、選課名單、導出課堂考勤等功能。手動點名可通過手動選擇到課、曠課、遲到、請假、早退等類型對系統推薦選課學生名單進行標記，提交數據后進行保存，同時支持修改功能。簽到碼點名則會生成數字簽到碼，課堂現場提供給學生并在60s內學生完成登記，進行考勤記錄。請假審批則通過該系統進行請假，經過輔導員情況核實信息真實性后，根據請假時間長短選擇性通過老師、學院、學校等環節完成線上審批環節。學生可實時通過該系統查詢請假審批流程進度。考勤記錄主要對學生考勤數據進行整合和分析。選課名單可通過直觀方式對所有學生到課情況進行閱覽。導出課堂考勤則直接根據學生考勤情況生成EXCEL格式的課堂考勤數據，方便教師將考勤情況納入課堂平時成績管理中，操作簡便、易上手。

學生通過移動端（如易班APP）輸入簽到碼完成點名。同時該系統還涉及了人工智能語音自動電話提醒未到課學生及時上課，并設計“上課啦”學勤預警系統，系統自動將缺課超過一定課時的需要重點關注的學生信息推送給輔導員，提醒輔導員及時進行關注。

輔導員移動端或PC端可通過請假審批、數據分析、學生考勤、輔導員AI助手等掌握學生課堂考勤情況。請假審批可配合學生完成審批流程。數據分析則通過所帶學生專業、年級、班級、學生個人等方面對一定時期內的學生考勤數據進行查詢，并形成到課率、曠課次數比等數據。學生考勤可通過學號、姓名等方式進行單人次或多人次查詢學生考勤情況。輔導員AI助手通過對考勤預警數據、異常清單數據進行整合和分析，形成重點關注學生數據庫，方便進行數據分析和歸類，并針對學生情況進行精準思政和精準學業幫扶。

3.2.2過程考核管理

過程考核管理主要根據任課教師需求，設計考勤管理和過程管理兩大功能。在考勤管理中，教師可根據請假審批、選課名單、導出課堂考勤等方面進行使用。請假審批通過上課啦系統對請假學生完成請假審批流程，自動記錄請假數據。選課名單可對選課學生數據進行統計和匯總。在過程管理方面，教師可以對過程考核設置課程考核方式，考核項，各項占比配置；過程性成績錄入和導出；課堂測試題的出題和自動評分和統計。輔導員可查閱學生課程過程性考核信息（含考勤），約談學生實現精準輔導。系統同時可以完成選擇題自動批改和打分；和已有平臺對接平時成績并自動計算；成績按要求計算和輸出設計。

3.2.3學風教風建設

學風建設模塊，學校教務管理部門及學生管理部門可在該系統中通過PC端或移動端實時查閱各學院學業數據，并通過學風指數如圖表等方式對學院學風數據進行展示；同時可對達到教學處理規定曠課時數學生名單及詳情、學院教師使用學勤系統數據等情況進行查詢和數據導出。在學院層面，各學院端口也可通過PC端或移動端實時查閱本院學生課堂到課情況和平時考核統計數據，警示學生名單并兼具數據導出等功能。同時該系統可按照學生曠課時數進行由高到低排序，形成本學院、各年級、各班級的到課率數據。

教風建設模塊主要是以課程為單位的學生考勤詳情為原始數據，以輔導員教師所在組織對曠課處理情況統計情況以及教師所在組織單位統計的考勤情況為主要展示手段，給予管理者實時、動態、全局的學生學習狀態，教師教學狀態的數據，方便管理者分析對于所制定的政策，規章制度的效果予以判定，并為設計制定更為切實可行的規則制度，運行管理規范提供精確參考。

4結論

通過杭州電子科技大學近兩年的學業預警數據對比，發現自實施“上課啦”學業預警體系以來，學生的到課率明顯提升，高年級學生學業預警轉化率比往年有所提升，高年級學生受到預警學生人數也有所減少。大部分受到上課啦提醒關注的重點學業困難學生在經過精準識別、幫扶后，學業成績上取得了較大進步。構建學業預警體系時還應注意，學業預警機制是一個持續性、動態性的過程體系，如何真正的在預警以后對學生有切實、可靠的幫扶效果，還需要各高校進一步實踐與探索。

基金項目：2019年度本論文為杭州電子科技大學高等教育教學改革課題《基于易班系統的高校學生學業管理及預警機制研究》的成果

參考文獻

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