大數據技術在學生管理中的應用

張金萍

關鍵詞 大數據技術 學生管理 信息化 創新

學生管理工作的信息化發展得益于技術的進步，在現代社會的發展中，互聯網普及率不斷提升，互聯網金融、在線教學、網絡購物等發展加速，它們都離不開大數據技術的支持。在學生管理中應用大數據技術，有效整合學生的信息，尤其在學生扶貧工作、身體素質統計工作中，發揮著重要的作用，這對于提升學生管理效率而言也有著重要作用。

1大數據技術

大數據指的是數據量大、數據類型復雜的數據集，龐大的數據無法通過傳統數據庫來存儲和管理。就大數據的特點來看，主要表現在數據量巨大、數據類型復雜、數據處理快、數據真實性高等方面。其中包含了半結構化和非結構化的數據，還包含圖片、視頻、文本以及網絡瀏覽記錄等[1] 。大數據技術在目前的應用中表現為五個方面，即可視化分析、數據挖掘、預測性分析、數據質量管理以及語義引擎。基于大數據的數據挖掘技術，能夠對影響相關事件和結果的因素進行呈現，通過構建相關數據模型，借助機器學習算法，通過數據訓練模型構建，實現深度學習目標，讓模型預測更加精準、高效。

2應用優勢

學生管理是學校管理工作的重要組成部分，學生管理工作面臨諸多挑戰，讓學校倍感壓力。當前，高職院校從事學生管理工作的人員配備不足，加上高職院校的生源多樣化，進一步增加了學生管理工作的難度。目前，教育信息化發展加速，學生學業、社團活動、門禁出入等數據積累都有了基礎，通過大數據技術來對這些數據進行采集、分析和處理，能夠得出一些特征數據，對于管理決策制定具有重要參考價值[2] 。

2.1開展學生心理健康監測

在教育管理中，心理健康是重要的教育內容，學生普遍存在學習壓力、情緒壓力等多重壓力問題，學生心理健康問題比較突出，如果不及時發現學生心理存在的問題，給予有效的引導，將給學生身心健康造成不良影響。借助大數據技術可以對學生的心理健康狀態進行檢測，構建相應的心理救助網絡，及時幫助學生進行心理疏導和調節，避免學生的心理問題加劇，促進學生身心健康發展。

2.2開展學生多元評價

學校開展學生管理工作，通過應用大數據技術，能實現對每一位學生的實時跟蹤調查，通過相關系統應用，對學生的出勤數據、作業完成數據以及社團活動等數據進行采集和整合，為學校開展學生評價工作提供重要參考信息。而開展學生的多元化評價，更多的是對學生的多元發展和綜合素質培養進行評價，注重對學生潛力的挖掘，多元化評價有利于學生綜合素質培養，讓其競爭力得以不斷提升。

2.3開展學生就業指導

借助大數據技術能夠多方面采集學生信息，如學生愛好、成績、技能、特長等，通過大數據處理、分析，可掌握學生特點，在學生即將畢業時，可以給予學生就業指導，為學生擇業提供明確的方向和參考，讓學生能快速掌握就業方向，順利就業。通過大數據技術構建一站式數據資源服務平臺，還能夠讓學生在公平公正的環境下接受就業指導服務[3] 。

3應用方法

3.1學生數據信息的采集和存儲

（1）數據屬性

對學生信息開展大數據分析，必須保證數據的豐富多樣。所以，在學生信息管理中，應該將學生的基本信息、成績數據、考勤數據、學習數據、門禁數據、圖書館借閱數據、社團參與數據等都廣泛采集起來，確保數據海量化、規模化、動態化，只有采集的學生數據信息越多，開展的數據分析才越準確[4] 。規模化的數據是開展大數據分析和處理的重要基礎。所以，在采集學生數據時，數據信息類型、數據種類和來源都應該多樣化，以滿足數據交叉驗證的需求，保證分析結果準確可靠。而動態化則是指相關數據信息的時間序列是動態的、變化的，通過時間維度分析，能夠對相關要素的時間變化進行把握，這對于提升數據科學性也至關重要。

（2）數據存儲

很多學校對學生數據信息的存儲采用的是服務器存儲方式，但是服務器在遇到停電等突發狀況時，數據信息很可能出現丟失的風險，雖然學校配有備用電源，但備用電源使用時間有限。在學校招生規模不斷擴大的今天，學生管理中的數據類型越來越多，數據急劇增加，服務器分散不能為數據處理和共享提供必要支持[5] 。而借助大數據技術，以云架構為基礎，構建分布式文件系統，具備很好的拓展性、冗余性等，能夠滿足海量數據存儲和分析的需要，十分適用于學生管理工作。

（3）數據的來源和獲取

就學生管理中的數據類型來看，呈現多樣性特征，包含學生基礎信息、成績數據、考勤數據、學習數據、門禁數據、圖書館借閱數據、社團參與數據等，針對不同類型的數據信息，需要構建相應的數據信息庫，這些數據信息庫的構建一般是學校教務處或者是學生處的工作，它們可以組織學生填報相關信息，而僅是一個數據信息庫，其中包含的學生管理數據表可能多達幾百個，相關數據也呈現不同的特征，如學生的成績數據、選課信息數據等，都是結構化數據，而學生參與社團活動產生的數據則是非結構化數據，需要從不同渠道對學生管理數據進行采集，這對于提升數據質量以及大數據分析結果的精準性和可靠性都十分重要。

3.2學生數據安全管理

對學生數據進行采集后，對于相關數據的安全管理也至關重要。在大數據技術的發展過程中，數據安全也是關鍵技術部分。因為網絡本身就具有一定的開放性，在開放環境中，學生的相關信息數據被黑客攻擊或者是被惡意篡改也是常見的[6] 。而相關學校的管理人員自身信息安全意識不足，認為學生信息不需要高水平數據信息安全系統的保護。針對學生數據信息進行管理，使用信息加密技術來對其進行保護，能夠為數據備份提供必要支持，保證學生信息系統數據安全不受影響，避免出現故障和問題。安全加密機制基于數據安全共享，在安全共享機制中，用戶上傳信息需求得以滿足。而針對一些違法和虛假信息，大數據平臺通過識別，可以限制其上傳。在用戶共享信息獲取中，也存在權限的區別對待，不同用戶對應的權限可能有所差異。大數據算法通過內容查詢屬性匹配的基本模式，相應的匹配原則以用戶的相關顯性參數為標準，確保數據安全。不過，大數據平臺采取的機制更多地以運算能力為基礎，以應用系統功能為硬件條件，在這種情況下，若要確保用戶系統的冗余目標得以實現，需要減少硬件任務，進行系統識別簡化。而系統識別簡化在權限用戶顯性參數識別簡化中，因為系統功能受限，能夠識別的標簽不多，所以用戶可以通過標簽權限設置，借助特定邊緣深入路徑，對系統中的信息進行獲取。在這一過程中，加密技術的應用就是要對于非權限用戶信息的盜取行為進行阻止，保證數據安全。

3.3學生管理數據的融合應用

學生管理數據來源多種多樣，不同部門對于數據的呈現形式也是存在差異的，數據結構差異化、結構化和非結構化均是常態，還包含一些圖片、視頻、文本等信息資源。在使用學生數據信息時也必須考慮數據結構差異化，確保相關結構一致、語義接近的數據能夠在數據分析和處理中有效應用。

大數據技術分析包含可視化分析以及數據挖掘技術，還包含數據預測分析技術等。其中，可視化技術能夠結合大數據的直觀特征，實現交互性;而數據挖掘是在海量數據中，從相關數據分析中提取有價值的數據信息[7] 。預測分析技術是建立在可視化分析以及數據挖掘技術前提下的，通過構建相應的模型，進行數據的訓練優化模型構建，對于未來的數據發展情況進行預測。在數據模型構建中，學校通過數據挖掘對學生數據進行分類管理，構建相應的學生管理數據模型，如學業預警模型、選課推薦模型等，借助及其學習算法來訓練模型，確保預測的準確性。

在目前的學生管理中，廣泛應用的數據挖掘技術比較多，包含描述性分析、診斷性分析、指令性分析以及預測性分析。不同的分析方法適用于不同的數據類型，也可以結合相關數據分析的具體需要來對學生的相關數據進行分析，確保數據分析結果的可靠性和有用性。在學生管理中利用大數據挖掘技術，可有效整合學生數據信息，從中找到有用的信息，為加快學生管理工作信息化提供必要支持。在海量數據信息處理中，通過結構化查詢語言，能夠在海量數據庫中實現信息提取和分析。結構化查詢語言是訪問以及處理系統的計算機語言，借助這一語言，能夠對相應數據庫進行訪問，相應語言還能夠對數據進行取回和更新操作，為數據庫軟件應用提供支持。

4總結

大數據技術是基于計算機技術、互聯網技術、通信技術等發展起來的一種技術綜合體。在學生管理中應用大數據技術能夠提升信息化水平。借助大數據技術、人工智能技術等構建相應的學生管理體系，可以提升系統集成性，保證數據處理全過程可靠、可信。