大數據時代下高校輔導員的工作思路探析

[摘要]近年來，隨著計算機產業的快速發展，社會也逐步進入高度信息化與網絡化時代。信息化時代帶來了海量數據，而95后的大學生作為“網絡新生代”，習慣用網絡“發聲”，用數據“記錄”。這就要求高校輔導員適應時代發展，轉變工作模式，轉換思政教育思維，從大學生產生的海量數據中分析和挖掘內含的潛在價值，成為懂得獲取數據的“存儲器”，擅于分析數據的“運算器”，巧于運用數據的“處理器”，精于統計數據的“控制器”的新時代高校輔導員。

[關鍵詞]大數據;思政教育;高校輔導員;大學生

習近平總書記在2017年12月8日主持中共中央政治局第二次集體學習時強調，“大數據發展日新月異，我們應該審時度勢、精心謀劃、超前布局、力爭主動，深入了解大數據發展現狀和趨勢及其對經濟社會發展的影響，分析我國大數據發展取得的成績和存在的問題，推動實施國家大數據戰略，加快完善數字基礎設施，推進數據資源整合和開放共享，保障數據安全，加快建設數字中國，更好地服務我國經濟社會發展和人民生活改善。”

隨著互聯網的快速發展，目前大數據技術已貫穿于各個領域，教育領域也不例外。同時《促進大數據發展行動綱要》明確指出，要“探索發揮大數據對變革教育方式、促進教育公平、提升教育質量的支撐作用”。因此，如何在大數據時代將大數據思維融入思政教育，充分認識、分析和挖掘大數據背后的內在價值，提高對學生教育管理的研判與預測能力，從而增強思政教育的針對性、有效性、實時性以及吸引力，是新時代輔導員應該面對的一個重要課題。

一、大數據時代對高校輔導員工作的挑戰

互聯網的快速發展使大數據技術日漸成熟，這為高校輔導員的教育管理工作提供了新的機遇，海量數據為預測學生思想動態提供了依據，為實現個性化、針對性的教育提供了新方式。當然在看到機遇的同時，我們也要看到其對高校輔導員的教育管理工作帶來的新挑戰。

（一）教育管理模式陳舊

目前，高校輔導員開展工作大部分依靠傳統的線下教育管理模式，往往出現工作內容刻板、工作模式機械、工作效率低等問題。傳統的教育管理模式具有一定的傳承性和可延續性，在某種程度上雖然可以有效地處理一些常規性事件，但是在面對突發事件、學生行為預判問題時往往需要耗費大量的人力物力，因此，其解決問題的及時性和完整性大打折扣。

大數據時代帶來了思政工作的創新，思政工作從純人工的體力和腦力勞動逐步走向數據化、個性化、實時化、可視化和智能化的人機合作勞動。面對“網一代”學生的動態需求，如果僅僅沿用固有的工作模式，而不順應技術時代的變化，那么，高校輔導員會不適應教育模式的新變化，無法高效地完成工作。在大數據時代背景下，高校輔導員需要打破傳統教育管理模式，利用大數據獨特優勢，完善工作方法，轉變工作模式，豐富工作對象，提高工作效率。

（二）信息雜亂沖擊學生思想，工作難度大

在大數據時代下，學生能接收海量數據，這雖然方便了他們的學習和生活，但是這些數據信息質量良莠不齊，甚至出現錯誤、虛假等不良信息。目前，大學生思想還不夠成熟，自身對信息的甄別、判斷能力較弱，在互聯網發布觀點時多缺乏理性。這些不穩定因素在某種程度上增加了教師開展教育管理工作的難度。因此，高校輔導員要學會利用大數據獨有的規律性、可分析性、可研判性、可預見性等特質，積極引導學生善用、巧用互聯網時代帶來的數據信息，培養大學生正確的大數據意識，進而把握網絡思政教育陣地的主動權和話語權。

（三）大數據專業素養要求高，作用難發揮

“大數據之‘大'，并不在于其表面的‘大容量’，而在于其潛在的‘大價值'。”顯然，數據量大只是前提，如何將大數據的價值充分挖掘，這就需要高校輔導員具備一定的專業基礎知識。在當前的時代背景下，高校輔導員雖然深知大數據的潛力與價值，但是對大數據的獲取、分析、理解與運用存在一定的知識盲區，面對手頭已有的眾多學生數據無所適從，導致出現數據框架建立、數據信息整合、數據實時運用與數據關聯分析等運用困難的現象，最終無法充分挖掘大數據的內在價值。因此，高校輔導員應該正視時代賦予的新使命，順應潮流，不斷提高自身的大數據素養，培養大數據意識，盤活大數據，讓數據最大限度地發揮內在的價值，助推學生教育管理工作的有序開展。

二、大數據時代對高校輔導員工作能力的新要求

“工欲善其事，必先利其器。”身處于大數據時代的高校輔導員，必須順應時代變化，培養大數據思維，創新工作方法，做到因時而變，因數而析，因勢利導。

因時而變，高校輔導員應具備大數據教育意識。高校輔導員在進行學生教育管理工作時，如果僅僅依靠傳統的線下高校各學生部門、院兩委、年級兩委、班干部、舍友的五維信息管理方式，往往會出現消息收發滯后、信息傳達斷層、影響效果甚微等問題。95后大學生作為互聯網的主力軍，他們會借助各類社交類、購物類、教育類等網絡平臺來發表個人看法、培養消費習慣、反映個人喜好，而這些平臺會產生大量的用戶數據。面對大學生如此龐大的群體，加之學生群體產生的海量數據，高校輔導員應樹立大數據意識，借助大數據技術轉變教育管理模式，挖掘數據背后所隱含的價值，實時掌握學生動態，提高教育管理的針對性。

因數而析，高校輔導員應培養大數據分析意識。分析大數據并不是簡單地羅列數據本身，將其僵硬地疊加在教育管理工作上，而是面對學生每時每刻產生的海量數據，高校輔導員要學會從多角度、多平臺、多維度地收集和分析數據并對數據進行選擇，取其精華，去其糟粕，把握數據整體框架思維，深挖數據背后所要表達的內容，讓數據中的“大”轉為教育管理工作中的“精”，抓住核心和重點對象，理清學生各項數據之間的內在邏輯，并提取數據背后所反映的學生學習動態、生活情況、心理狀態、行為習慣等，最終讓大數據成為高校輔導員在學生教育管理工作的科學風向標，提高教育管理的有效性。

因勢利導，高校輔導員應挖掘大數據背后價值。舍恩伯格認為，“大數據的核心就是預測。”在一個時間段內通過多個自媒體平臺所獲取的大數據，在某種程度上可以大致反映學生近期思想動態、心理狀況、行為特點。這些數據將成為預警信號，為輔導員提供科學指引。首先，高校輔導員應該提高自身對數據的敏感度，找尋學生數據信息源，從信息源獲取學生完整數據，并對所獲得的數據進行整體地把握和梳理，從數據中把握整個事件的發展趨勢。其次，高校輔導員需要從多個學習平臺掌握大數據相關理論知識，提升自身對數據的延伸性判斷，實現線下情況再了解，線上信息再補充，真實、全面、完整地還原數據本身并進行發展趨勢預判斷，提升教育管理的科學性。

三、大數據時代高校輔導員能力提升的新途徑

盡管大數據技術為高校輔導員開展學生教育管理工作提供了便捷，提高了處理效能。但是如何讓大數據成為輔導員處理學生教育管理工作的好幫手，讓輔導員真正充當大數據的“存儲器”，分析數據的“運算器”，統計數據的“控制器”，從而讓大數據發揮內在價值，提高學生教育管理工作的實效性，是高校輔導員在新時代下高效完成思想政治教育工作值得思考的問題。

（一） 提升大數據素養，成為大數據的“存儲器”

大數據的強大內驅力，將很大程度上改變高校輔導員的教育管理方式。首先，高校輔導員應積極從各類學習平臺、渠道（專家、書本、網課、學校組織的各類大數據相關講座等）了解掌握大數據專業基礎知識，最終才能更好地將其運用在各項學生教育管理工作當中。其次，高校輔導員不僅要堅守“線下陣地”，通過走進課堂，走進宿舍，走入學生生活，堅持從學生中來，到學生中去，獲取學生的“一手”數據信息，也要挖掘各類線上互聯網陣地和在網絡平臺去尋找學生的活躍陣地，了解學生，進而提取有效的學生數據信息。最后，高校輔導員與學校的后勤處、財務處、保衛處、圖書館等部門要建立數據聯動機制，積極地從學生現實生活中、互聯網平臺中、學校各個部門中獲得數據，做到“線上線下互補”，完善學生信息的數據庫，確保學生數據的完整性、真實性、可靠性。特別是在新冠肺炎疫情期間，學生處于離校狀態時，高校輔導員可使用線上數據收集平臺實時掌握學生每日健康、位置信息，并建立學生每日健康打卡數據庫，形成“一人一檔”。這些數據可作為高校輔導員了解學生個人健康的主要依據來源，為落實學校疫情防控要求提供有力的基礎數據和信息保障。

（二） 培養數據敏感度，扮演大數據的“運算器”

大數據顧名思義數據量之“大”，互聯網環境中充斥著大量雜亂、有效性差的數據。這就要求高校輔導員提高數據敏銳度，善于從大量學生數據信息中甄別、篩選、整理、歸納出有效的學生數據，并構建學生大數據篩選機制、重要等級制度，不斷完善學生大數據庫的準入和剔除規則。

面對雜亂、無序的學生信息數據，高校輔導員需要將學生各類數據進行分類整理并構建“信息樹”，提取各類信息的關鍵點作為“信息樹”節點，無限擴展、延伸，以點帶面，形成完整的信息數據框架，讓高校輔導員在學生事件處理中都有理可依、有跡可循，清晰易懂，從而能夠快速、根本地從源頭上解決學生所面臨的實際問題。比如在對學生進行就業指導時，高校輔導員可從學生“信息樹”中快速獲得學生的整體信息（年齡、性別、性格、專業、家庭地址、成績、個人喜好、父母職業、社交平臺與網絡問答平臺關注、就業意向調查等），羅列出各個關鍵的相關節點信息，進而為學生提供更有針對性的就業建議，讓學生真正了解自己，認清目前的就業形勢，明確自身的就業方向，“按需”提高自身的就業技能，從而提高就業質量。

（三） 提高數據挖掘能力，用好大數據

堅持數據源于學生，用于學生。高校輔導員既要掌握數據表面反映的信息，同時也要挖掘數據背后隱含的危機與問題，及時采取干預措施，有針對性地進行處理。比如在學生學年綜合測評的思政互評過程中，每個學生的最終互評分都是同班同學對該生學習、生活、工作、思想等方面認可度的體現。當某位學生的班級同學互評分偏低時，這時候輔導員應該采用線上數據匹配（教務管理系統、圖書館借書系統、后勤門禁刷卡系統、學工工作信息管理系統、QQ空間、朋友圈等）獲得個人信息，線下與學生本人、舍友、班干部側面再了解，多方收集數據再融合并構建一個完善、客觀的評價體系，發現問題，把握癥結，對癥下藥，及時引導學生改正錯誤。同時，對“清洗”后的數據，高校輔導員要學會再整合，用量化的方法反觀學生的思想動態變化，利用網絡陣地，積極引導網絡輿論。一個完整的預警流程應包括信息收集、聚焦預測、科學評價、即時干預和即時反饋等五個方面。當某位學生在某個時間段在網絡平臺上對熱點事件所表達的觀點偏離正確軌道時，數據釋放的危機信號會提醒輔導員要及時采取干預措施，并結合學生近期的相關動態數據，進行預期研判，提前做好應對措施。輔導員還可與學生進行談話，全面把握事件的整體概況，解決學生的思想困惑，積極引導學生的思想朝正確的方向發展。

高校輔導員要做好高校學生教育工作需與時俱進，依托時代背景，轉變工作方式，樹立大數據意識，培養大數據思維，擅用大數據技術，做到因事而化、因時而進、因循利導，充分發揮大數據的內在驅動力，盤活高校教育管理工作，提高學生教育管理的精度與準度。同時，高校輔導員要堅持從學生中來，到學生中去，貼近學生生活，真正做到讓思政教育高效地傳達到學生個人，讓思政教育之路穩步前行，讓大數據技術真正地為高校輔導員所用。

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[作者簡介]林佳麗（1992—），女，福建泉州人，福建師范大學數學與信息學院輔導員。