基于大數據挖掘技術的高校學生管理平臺研究

doi： 10.3969/j.issn.1673-0194.2025.16.069

[中圖分類號]TP311.1；G647 ［文獻標識碼］A [文章編號]1673-0194（2025）16-0209-03

0 引言

高校學生管理是學校教育管理的重要組成部分，對促進學生全面發展、提高人才培養質量具有重要意義。隨著信息技術的快速發展和高等教育的大眾化，高校學生規模不斷擴大，學生結構日趨多元化，傳統的學生管理模式已難以滿足新形勢下學生成長成才的需求，大數據時代的到來為學生管理變革提供了新的路徑。通過構建基于大數據挖掘技術的智能化學生管理平臺，挖掘學生行為、學習、心理等方面的數據，可以更加全面、精準地了解學生的成長需求，為科學決策、精準服務奠定基礎。

1大數據挖掘技術應用于高校學生管理中的意義

1.1提升管理精準度

大數據挖掘技術可以幫助高校管理者從海量的學生數據中發現隱藏的規律和趨勢，實現精準化管理。傳統的學生管理更多依賴經驗判斷，存在主觀性強、針對性不足等問題。運用大數據挖掘技術，可以采集并關聯學生在校期間的學習成績、消費記錄、課外活動、圖書借閱等多維度數據，多角度勾勒學生畫像，全面了解每一位學生的特點。綜合分析學生的學習行為、生活作息、人際交往等方面的數據，準確把握學生的行為特點、興趣愛好、性格特質等，因材施教，有的放矢地開展分類指導和個性化培養，最大限度挖掘每一位學生的潛力。此外，運用大數據持續跟蹤分析學生成長軌跡數據，可以及時發現學生在思想動態、心理狀況、行為習慣等方面出現的異常信號，有針對性地進行精準干預和疏導，防患于未然，從而最大限度促進學生身心健康發展，實現學生管理從“治已病”到“治未病”的升級[1]

1.2提高決策效率

匯聚和分析大數據可以輔助高校制定管理決策，提高決策的科學性和效率。學生管理工作涉及學習指導、心理疏導、職業規劃、資助幫扶等眾多領域，管理的復雜性和專業性較強。傳統管理決策更多依賴管理者的主觀判斷和經驗，往往具有滯后性和盲目性，難以快速響應學生群體新變化、新特點。大數據挖掘技術可以通過系統搜集和分析相關領域的數據，深人洞察學生的特點和需求，形成科學的數據分析模型，提供翔實的數據，為科學決策提供有力支撐。例如，挖掘學生的選課數據，分析其與學生成績的關聯性，可以洞察學生的學習傾向和薄弱環節，為開設新課程、優化課程體系、改進教學方式提供精準的決策參考；分析畢業生就業流向和職業發展數據，把脈市場需求變化，可以為人才培養方案制定、就業指導服務優化等提供精準的數據支撐。大數據驅動的管理決策可以充分考慮學生特點，把握教育發展趨勢，最小化主觀判斷偏差，提高決策的科學性、精準性、前瞻性[2]。

1.3提高服務質量

基于大數據的學生管理可以推動管理重心從“管理”向“服務”轉變，不斷提高學生服務的精準性和有效性。應用大數據技術可以實現學生需求的實時感知和動態分析，洞察學生的痛點和需求，為管理者提供更加個性化、人性化的服務參考和決策依據。例如，通過分析學生的興趣愛好、圖書借閱等數據，利用推薦算法，精準推送其感興趣的書目資源、社團活動、講座信息等；利用學生的在線學習數據、考試成績等學情分析數據，對學困生、后進生等實施精準畫像，針對性地提供學業幫扶，開展一對一咨詢輔導；基于學生消費行為進行大數據挖掘，洞察學生對食堂窗口、菜品的偏好，優化校園餐飲、購物等服務，提供學生喜愛的菜品和產品。個性化、精準化的“千人千面”服務以學生需求為導向，在提高服務效率的同時增強學生的獲得感。大數據賦能學生管理，有助于實現服務模式從被動響應、粗放管理向主動洞察、精細服務跨越式升級，持續提高高校人才培養的吸引力和美譽度。

2基于大數據挖掘技術的高校學生管理平臺構建策略

下文對基于大數據挖掘技術的高校學生管理平臺建設的關鍵舉措進行梳理和總結，詳情如表1所示。

2.1構建系統化數據采集體系

高校學生管理平臺建設的首要任務是保障數據來源的全面性和準確性。當前，高校數據分散在教務、學工、后勤、就業等各業務系統中，部門間“信息孤島”現象普遍，數據難以有效匯聚和關聯分析，需要充分整合各類業務系統數據，構建全域覆蓋、立體感知的數據采集網絡。從數據源頭抓起，加強對校園網絡、一卡通、門禁系統等數據源的規范管理，明確數據采集標準與流程，保證源頭數據的準確性。推進已有業務系統的數據融合，統一數據格式、接口標準，實現各業務數據的互聯互通。同時，建立數據交換共享機制，定期梳理并匯總各單位數據，及時更新數據資源，動態了解學生信息。此外，要拓寬數據搜集渠道，利用問卷調查、訪談座談等方式，補充重要的非結構化數據，構建結構化數據、非結構化數據并重的數據資源體系，以數據全面性驅動管理的精準性[3] 。

例如，某高校在構建學生管理平臺時，首先系統梳理了各部門掌握的學生數據，通過信息化手段整合教務處的學籍數據、學工部的資助數據、團委的活動數據、圖書館的借閱數據等，建立了涵蓋學生學籍、選課、成績、消費記錄、活動、榮譽等各類數據的中央數據倉庫。其次，學校通過問卷調查、座談訪談等方式廣泛收集學生的學習需求、發展訴求等非結構化數據，對學生畫像進行了全方位刻畫，并建立了常態化的數據采集機制，每學期匯總更新一次數據，實現了學生數據的動態更新。最后，學校建立了數據使用審批、監督等配套制度，加強對學生隱私數據的保護。經過一系列舉措，該校構建起全面精準、縱向到底、橫向到邊的學生數據采集體系，為大數據分析應用奠定了堅實的數據基礎。

2.2深化數據分析應用

掌握全面準確的第一手數據之后，盤活數據資源、挖掘數據價值是大數據平臺建設的關鍵。高校既要重視數據管理，也要重視數據運用，在海量數據中發現新知、創造新知。第一，要建設數據中臺。高校各部門數據口徑、標準不一，給數據分析應用帶來了不便，統一的數據中臺可以將各系統數據進行清洗、標準化、存儲，為數據分析與利用提供堅實支撐。第二，完善數據治理體系。成立以校領導為組長的大數據建設領導小組，建立健全數據治理組織架構和管理制度，從頂層設計上推進大數據建設。第三，建設數據分析模型庫。針對學情預警、心理健康、學業輔導等管理重點，建立多元的大數據分析模型，形成相應的分析算法，用數據模型驅動管理實踐。第四，引進和培養一批復合型人才。組建專業的數據分析團隊，建立數據分析常態化機制，為管理決策提供高質量的數據分析服務，用好數據這個新時期學生管理創新發展的“金鑰匙”，推動學生管理從粗放式向精細化轉變[4]。

表1高校學生管理平臺建設關鍵舉措

例如，某學校建立了學工大數據中心，專門負責學生數據挖掘與分析工作，并牽頭制定了數據治理相關制度，規范數據采集、管理、開放、應用全流程。學工大數據中心還組建了一支由學工、統計、計算機等領域專業人員組成的數據分析團隊，針對學生的思想動態、學業表現、身心健康等重點領域，建立了一系列數據分析模型，如學業預警模型通過綜合分析學生的考勤、成績、圖書借閱等數據，及時發現學習存在困難和偏差的學生，大大提高學業幫扶的及時性。學校還定期舉辦數據分析沙龍，搭建業務部門和數據分析團隊的對話平臺，及時響應學生管理一線需求，促進數據分析成果向實際管理成效轉化。在數據治理和數據分析雙輪驅動下，該校學生管理工作煥發新的生機和活力，學生的滿意度大幅提高。

2.3提高精準服務水平

數據為學生管理賦能，最終要體現在服務質量和學生獲得感的提升上，高校應以需求為導向，依托數據分析，精準把握學生特點，因材施策，推動學生管理從“大水漫灌”向“精準滴灌”轉變。一是要建立個性化的服務模式，基于學生畫像數據，對學生興趣愛好、專業發展、困難訴求等進行充分挖掘，提供個性化的選課指導、發展規劃、就業指導、資助幫扶等服務，做到“千人千面”「5］。二是要創新精準服務的載體形式，綜合運用移動互聯網、人工智能、自助終端等新技術，構建線上線下相結合的智能化服務體系，方便學生自助獲取各類信息服務，提高服務響應速度。三是優化決策機制，建立“數據支撐、部門協同、師生參與”的民主科學的決策機制，提高資源配置、制度設計的精準性。四是完善反饋改進機制，引人大數據分析手段評估服務成效，多渠道動態收集學生的意見，持續提高服務質量，唯有站在學生立場考慮問題，以學生需求為中心改進工作，才能不斷增強學生的獲得感。

例如，某高校深度挖掘學生需求數據，構建起“e家園”智慧校園綜合服務平臺，平臺聚合了學業服務、生活服務、發展服務、幫扶服務等多方面功能，基于大數據分析，主動對接學生需求，提供一站式、個性化的精準服務。在學業服務方面，系統會根據學生的學情數據，在線推送相關專業、課程的選課參考意見。學生可以預約專業教師和學業導師，獲得個性化的選課指導。針對家庭困難學生，平臺會自動推送助學貸款、勤工助學等資助信息，并提供在線申請服務；針對畢業生，平臺會根據其成績、獲獎等情況，推薦合適的就業崗位，提供針對性的就業指導。學校還定期通過平臺開展學生滿意度調查，廣泛聽取師生意見，并將調查分析結果用于后續服務優化。在精準服務的加持下，該校學生對學校工作的滿意度持續提高，人才培養質量不斷提升，學校的社會聲譽和影響力顯著提高。

3 結束語

面對新時期學生教育管理的新形勢、新要求，高校要樹立大數據思維，加快推進大數據在學生管理領域的創新應用，用數據說話，靠數據決策，不斷提高學生管理工作的科學化、精細化、人性化水平；加強頂層設計，完善數據標準，做好數據資源整合；加強人才隊伍建設，提高數據分析能力，增強應用大數據的軟實力；加強應用創新，推動大數據與學生管理各領域的深度融合，讓數據紅利惠及每一位學生。通過匯聚數據資源，厚植數據應用“沃王”，必將推動學生管理從“數字化”邁向“智慧化”，為培養德智體美勞全面發展的社會主義建設者和接班人提供堅實保障。

主要參考文獻

[1］張曉曦.信息技術在高校學生管理中的應用研究［J].通訊世界，2024（11）：58-60.

［2]袁曉晨.新媒體時代高校學生管理工作策略研究［J].才智，2024（21）：145-148.

[3]楊森，陳晨.大數據時代高校學生教育管理創新思考：評《基于大數據的高校教育管理研究》［J］.科技管理研究，2021（8）：65.

[4]劉亞萍.新形勢下高校學生工作管理創新研究［J］.中國多媒體與網絡教學學報，2024（6）：91-94.

［5]武書舟.基于大數據挖掘的高校學生管理平臺的研究與應用［D］.北京：華北電力大學，2018.