大數據時代高校學生工作創新研究

黃倩+王冬冬

摘 要：如今是計算機、互聯網和云計算的天下，大數據時代已經到來。電子商務、商業服務、政府和公共衛生等很多領域都離不開大數據。大數據正在改變人們的生活習慣和價值觀念，同時大數據時代也為高校教育帶來了挑戰和機遇。本文結合大數據的類型和特征，思考如何將大數據與高校學生工作結合起來，以期有效指導學生工作。

關鍵詞：大數據；高校教育；創新

【中圖分類號】G 【文獻標識碼】B 【文章編號】1008-1216（2016）08C-0019-01

如今大數據成為一種流行的元素，它的出現給各行業帶來了巨大的便利，具有不容小覷的社會影響力。近年來，大數據深入各個領域，為各領域帶來了巨大的變革。大數據改善了人們的思維，能夠幫助人類獲得強大的認知，能夠為人類創造更多的價值，同時也能夠創新教育管理方法。大數據是一種技術，也是一種價值觀和方法論。

一、 大數據相關概念

大數據至今沒有統一的定義。大數據從數據體量大的角度來看就是說大規模傳統的軟件不能進行存儲和分析的數據集合。而在2012年，羅伯特·福萊說明了在巨大的數據中尋覓到可用的數據是一件相當困難的事情，而數據之間的關聯性使數據查詢變得更加困難。在2013年維克托·邁爾等人提出了大數據是一種以前沒有的方式，對繁多的數據進行綜合分析，得到具有強大價值的信息。大數據主要包含三種數據：科研數據、網絡數據、感知數據，具有四大特點：首先是規模性，大數據存在的方式是全體的數據不是隨機的樣本。其次就是多樣性。因為各種儀器和智能設備的應用加上社交網絡的普及，數據不斷涌現，而且數據的類型變得更多。第三，較快的處理速度。我們可以迅速地獲得大數據顯示的信息，我們可以在線上很快地收集到信息并且做出預測。第四就是價值性，對于大數據來說，它的整體顯示出巨大的價值，被人們廣泛應用。

二、大數據時代高校學生工作的創新路徑

在如今大數據時代，各行各業都離不開大數據。在高校更能體現大數據的重要性。比如學生們使用的一卡通和網絡交流平臺，都會產生大量的數字、文字、視頻等信息。如此的大數據能夠使大學生的思維和行為動態清晰展示出來，有助于高校的教學。

（一）建立大數據意識，使數據成為寶貴的資源

截止到2015年6月，中國網民已經超過6.68億，互聯網已經普及。而手機網民為5.94億，這個數目還會增長。所以我們有必要對數據進行收集并且進行分析。我們可以通過學生瀏覽網頁情況判斷學生們的興趣和愛好，學校可以以此為基礎準備活動和教學。通過一卡通的消費記錄找出貧困的學生，進而對其進行幫扶。還可以通過對學校圖書的信息搜集，斷定學生們的愛好和興趣，可以為不同的學生提供不同的書籍。同時，還要增強大數據的意識，使大數據成為學生們解決和分析問題的重要依據，使大數據能夠在高校中擁有更大的應用范圍，使大數據能幫助學生和高校教育，成為高校有效教學的重要工具。學生們通過利用大數據提升學習成績，改變學習狀態等。大數據時代的到來可以為高等教育帶來更多的幫助。

（二）使大學生的一切行為得到分析，形成全方位的思想行為預警機制

大數據的數據之間的相關性是大數據的主要功能，可以對未來進行預測。我們可以通過對網絡學堂、QQ以及微信朋友圈的數據進行分析，得出學生們在特定的時間的思想行為動態，對學生們的思想行為起到預警作用，進而使傳統管理得到改善。因為學生們會使用QQ和微信，所以我們要利用大數據對學生們進行思想教育。大學生需要大數據對其學習和生活方式進行探索，及時形成預警機制，匡正大學生的行為，使大學生的思想和行為及時得到把控，使大學生擺正心態，能夠更好地塑造自己，為自己打造更加明媚的未來。在大學生學習過程中，學校有必要對大學生的行為進行跟蹤和分析，使大學生的行為得到調整，做到未雨綢繆，使大學生走向更加燦爛的未來。

（三）運用大數據技術，使個性化的就業指導得到精準的實現

每一年的高校畢業生規模都很大，會面臨嚴峻的就業形勢。所以如何開展就業指導，滿足學生們個性化的就業需求，使學校和市場之間的關系得到平衡成為高校面臨的主要問題。大數據可以為高校提供足夠的幫助，能夠使高校的宏觀群體逐漸走向微觀的個體，使每一個學生的具體數據得到展現，實現了個性化的真正運用。高校可以利用大數據為每一位學生提供求職的意向，對學生進行專業的分析和研究，使每一位學生的數據信息得以呈現，然后將招聘單位的信息與每一位學生的信息相匹配，進而為學生提供可靠的就業指導，為大學生們提供專業化、個性化的服務。

大數據時代已經來臨，為了適應高校學生工作的創新，有必要對大數據的相關概念進行分析，給出大數據時代高校學生工作的創新路徑，使大學生的一切行為得到分析和研究，對大學生的就業給予足夠的指導。大數據時代的到來對于高等教育來說是具有很大意義的，通過大數據最終實現大學生更好的學習和就業。

參考文獻：

[1]郭少科.大數據[M].北京：清華大學出版社，2013.

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