大數據時代高校學生工作前景：信息驅動發展

任曉杰

(東華大學 黨委宣傳部，上海 201620)

高校學生工作承擔著大學生思想政治教育、管理和服務等職能，對于高校落實立德樹人根本任務和提高人才培養質量具有舉足輕重的作用。2017年教育部印發《高校思想政治工作質量提升工程實施綱要》，對高校提升學生工作質量提出了更高的要求。因而，不斷加強和改進高校學生工作是學生工作系統的首要職責，也是當下“三全育人”綜合改革的重要內容。當前，高度數字化催生了網絡社會，日益成熟的大數據技術在社會各領域開辟了一條前景廣闊的信息驅動發展之路。在此背景下，高校學生工作應當抓住機遇，因時而動，因勢而化，創新工作思路與策略，謀求信息驅動發展，進而全面改善工作狀況，不斷提升高校學生工作精準化水平，切實提高育人成效。

一、 大數據時代高校學生工作的發展機遇

在大數據時代，數據的采集、存儲、處理和智能應用變得比以往更加方便和有效，越來越廣泛的社會活動以數字形式得以呈現和保留，高校學生工作以數據形式進行多維度存儲和處理也成為現實。科技是第一生產力，未來，隨著大數據的發展和信息技術的不斷智能化，高校的教育活動必將在學生工作領域生成更多的大數據。高校學生工作者可以憑借日臻完備的大數據技術，充分挖掘和利用大數據的價值，實現信息驅動高校學生工作大數據的廣泛應用，進而促進高校學生工作的巨大變革，不斷提升育人成效。

(一) 高校學生工作的關聯大數據不斷生成

在移動互聯網、物聯網、社會化網絡、人工智能等信息技術快速發展并高度發達的背景下，與高校學生工作、學生活動相關的各方面基本信息和活動印跡將越來越多地被數字化，并形成大數據。大數據技術為生成高校學生工作的關聯大數據提供了前所未有的現實性。這些與高校學生工作系統存在一定相關性的工作，如網絡文檔、網絡日記、音視頻、圖像、圖片和其他各種各樣的網絡內容，它們所生成的全部信息數據都可作為高校學生工作的關聯大數據。

在信息技術高度發達的今天，每個人每天都會在網絡空間留下生活數字記錄，高校學生工作者的工作行為和大學生在學校的學習成長行為，也同樣會積累大量的數據。例如，一個學生的每一次考試成績、學習速度、特長、曾經獲得的獎勵、參加過的社會活動等都是有價值的。傳統的高校學生工作也注重對這些數據的分析，一般是通過調研部分學生群體，從一定的樣本數據中演繹出總體的情況，但這往往偏重一些結構化的數據，例如分析什么樣的性別、年齡層次、家庭、地區的學生更加容易獲得良好的成績。大數據帶給我們的不是“演繹”，而是“歸納”，是從海量的結構性數據以及學生在校園中行動的軌跡、在社交網站APP(如微信、微博)上所發的文字和圖片等數據中進行量化。通過分析量化的大數據，我們可以比以往任何時候都更加接近學生的成長實際，更全面和精準地了解學生。

(二) 大數據使精準化服務學生變為現實

大數據為更加精準地開展高校學生工作提供了可能。傳統的教育是將智力水平、性格、秉性各異的學生放在一個教育模式中，培養標準化人才，高校學生工作對個體的全視角關注往往是缺位的。大數據正是基于學生學習和生活的全數據，從更微觀、多維度層面對學生個體情況進行預測，讓高校學生工作者以前所未有的視角觀察到某個學生不同層面的信息，進而可以基于學生不同的需求和情況進行個性化教育。借助大數據，高校學生工作者可以針對家庭經濟困難程度不同的學生提供有效的幫扶，對那些平常不易發現的，諸如學生的心理變化和行為發生能夠及時介入，還可以辨識學生學習優劣的原因，甚至基于學生的興趣和特長，為學生的成長進行科學指導，為學生的未來人生奮斗目標和實現路徑提出合理化的建議和信息，等等。

在傳統的高校學生工作領域，用定性、直覺與經驗判斷因果關系成為一種極其普遍的范式。許多工作以結果為導向，試圖通過信息收集和邏輯推理來說明高校學生工作中的某些問題。舍恩伯格說，大數據思維不再是因果，而是相關關系。[1]這種相關關系必然需要學校讓更多看似無序、雜亂和獨立的數據發生關聯，產生1加1大于2的效應。但是，目前許多高校的學生工作相關部門因為缺乏頂層統籌，每一個行政部門都有一個信息系統，教學部門、學生工作部門、后勤服務部門等相對獨立，造成“數據孤島”“信息荒漠化”的現狀，導致數據發揮的作用較小。在大數據時代，我們要對高校學生工作進行教育、管理和服務的變革，運用大數據的開放、共享特征，將高校學生工作從精細化轉向精準化。[2]

(三) 信息驅動高校學生工作發展勢在必行

大數據時代，信息驅動發展已逐步成為廣受推崇和優選的發展理念及工作策略。所謂信息驅動發展，是指運用大數據思維方式和操作技術，從不斷生成的大數據中挖掘信息價值，以此作為決策、行動和創新的重要依據，使大數據信息成為促進事業發展的強大推進力量。以大數據應用為條件的信息驅動發展，實際上是創新驅動發展的鮮活反映和具體實踐。或者說，是創新驅動發展可落地、可操作的一條前行路徑。

當前，高校“三全育人”綜合改革已進入深水區，“要運用新媒體、新技術使工作活起來，推動思想政治工作傳統優勢同信息技術高度融合，增強時代感和吸引力”[3]。因此，高校學生工作謀求改良式發展，爭取創新式發展，應當成為高校學生工作者孜孜以求的工作目標。現在，許多行業的眾多企業已從以往的業務驅動轉向信息驅動，并獲得了豐厚的信息財富，實現了信息資產增值和跨越式發展。例如，教育部“易班”建設的成功嘗試，為高校學生工作發展策略優選提供了有益的經驗。緊緊抓住大數據時代機遇，樹立信息驅動發展理念，調整工作思路與策略，借助大數據技術應用，充分利用關聯大數據的信息價值，是一條切實有效的高校學生工作發展之路。

二、 高校學生工作大數據應用面臨的挑戰

大數據時代給高校學生工作帶來發展機遇的同時，也帶來了嚴峻挑戰。有些可以預估到，有些或許出人意料。能夠明確的是，挑戰主要來自大數據本身的特殊性，以及大數據應用中與之不相適應的落差。只有以此為依據，直面挑戰，積極應對，才能消減被動因素，放大機遇效應，使高校學生工作充分實現信息驅動發展。

(一) 高校學生工作大數據應用的硬軟件要求高

大數據應用決不會如想象的那么簡單，而是需要跨過有相當高度的硬軟件門檻，才能真正實施。在硬件上，是否能夠達到大數據處理的要求便是一道不低的門檻。解決大數據問題步驟多、流程繁、時間長，需要對大數據的采集、流動、存儲、分析及長期保存等各個方面加以綜合考慮，這意味著需要建立一個完整的、適合整個大數據生命周期的操作平臺。這方面，目前許多高校還缺乏基礎，遠遠達不到實際要求，需要花費大量投入，逐步淘汰原來的“廉價”服務器等相關設施。

在軟件上，一是大數據應用軟件需要不斷開發和優化的技術門檻，二是對工作隊伍知識與能力特殊要求的門檻，后者更為關鍵。大數據應用對高校學生工作隊伍素質提出了很高要求，相關人員既要懂得大數據知識，又要掌握大數據技術，能夠做到在海量數據環境中實現高效地運用和管理數據平臺，進行大數據分析與處理，更要有敏感性，并最終在工作實踐中加以合理利用。然而，當前高校學生工作隊伍中具備這種素質要求者鳳毛麟角。因此，需要加大專項培訓力度，不斷提高廣大高校學生工作者的大數據素養。同時，有必要適當選用大數據技術人才，讓他們承擔部分技術性要求更高的數據管理工作。

(三) 高校學生工作大數據應用的安全隱患或成風險

大數據時代，數據的安全保障備受關注，也成為令人擔憂的棘手問題。大數據的安全與通常信息的安全相比，更加復雜。一方面，大量數據(包括學生的個人隱私)的匯集和存儲，意味著可能向成功滲入網絡的攻擊者暴露更多數據，增加了數據泄漏風險。而這些數據不被濫用，是保證學生人身權利的底線要求。另一方面，伴隨著互聯網經濟的興起，以不惜犧牲大眾網絡安全的網絡牟利行為不斷增加。目前，在防止數據丟失、被盜取和被破壞上存在相當大的技術難度，傳統的安全工具已不再像以前那么有保障了。

有人以為，高校學生工作的關聯大數據不像企業數據那么敏感和具有商業價值，不會受黑客青睞，安全性問題不必憂慮。這種看法有失偏頗，而且消極有害。應該充分注意到，惡意破壞信息數據的“網絡高手”不乏其人。并且，一些敵對勢力和別有用心的人，為了向高校滲透，常常潛入高校網絡，盜取數據。所以，高校學生工作者要樹立數據安全意識，主動應對數據泄漏風險，即使存在技術難度，也要積極建立相關預案，尋求安全解決方案。隨著學校網絡安全工具的不斷改善和完備，相信這樣的未雨綢繆有助于消除數據安全隱患，降低大數據應用的風險。

三、 信息驅動高校學生工作的發展

大數據時代，將大數據合理應用于研判、前瞻規劃、工作決策和行動優化等，以此有效增強工作的針對性、前瞻性、主動性和科學性，大力推進改革和創新式發展，切實提高工作的精準化水平，是高校學生工作實現信息驅動發展的必由之路。但要充分考慮到，大數據不僅是技術創新，也帶來了思維變革。在大數據應用中，要注重運用大數據思維方式，貫徹大數據思維觀念，打破以往某些不相適應的思維定勢和工作模式。

(一) 大數據變革高校學生工作的狀況判斷

不能很精準地把握學生工作的實際，是導致高校學生工作實效性不夠的瓶頸問題。要從根本上打破這個瓶頸，關鍵在于全面、客觀、正確地把握學生思想與行為狀況、工作運行狀況以及工作環境狀況等，所以，高校學生工作需要狀況分析與判斷先行。以往，高校學生工作者通常憑工作中的實際了解和切身感受，或抽樣調查等來進行，這樣做會有所收獲，但是若受到主觀因素的影響和掣肘以及調查方法或調查過程不夠科學嚴謹時，就難免會出現“數據漏洞”，無法確保信息的可靠性，也必然會帶來對狀況把握的偏差。如果說這是困擾高校學生工作的一大癥結，那么大數據應用無疑是一劑化解良方。

舍恩伯格在《大數據時代》一書中指出，大數據思維強調利用所有數據，而不再僅僅依靠部分數據，大數據是不用隨機分析法(抽樣調查)的捷徑，而是采用所有數據進行分析處理，這樣才能具有更強的洞察力、決策力和流程優化能力[4]。既然大數據會客觀地“記錄”全部數據，那么就會既龐大又混雜，形成的非結構化或半結構化的非正式數據也總是不夠精確。而這恰恰符合隨機性與確定性相統一的混沌原理，由此能夠讓數據本身說話，更全面地展現事物原貌，使得人們據此對狀況分析與判斷更加趨近客觀。接受大數據的混雜性和不精確性，就如同接受光的波粒二象性，能打開一扇洞察世界的新窗口。

按照大數據這種思維方式和思維觀念，高校學生工作者要應用不斷生成的關聯大數據進行狀況分析與判斷，從數據的敏感性、數據的收集能力、數據的分析和處理能力、利用數據決策的能力、對數據的批判思維五個方面提高自身的素質[5]。當然，在實際運用操作中要注重處理好兩個問題：一是干擾性數據問題，就是指那些有干擾性的，或者是假相關性的，甚至是垃圾式的信息數據。高校學生工作的關聯大數據中可能存在干擾性數據問題，所以在實際應用中，既要合理整合多樣化、多類型的數據群，也要注意甄別數據質量，剔除干擾性數據。二是迷信數據問題。如果過度依賴數據，一切唯數據是從，不深入實際，放棄調查研究，那就陷入了迷信數據的泥沼。大數據應用固然是進行狀況分析與判斷的有效量化手段，但不是唯一手段。傳統的實地調查研究，只要方法得當、過程嚴謹，就能做到接地氣和更加深入，所獲得的質性成果同樣是狀況判斷的重要依據。

(二) 大數據變革高校學生工作的前瞻預測

前瞻預測也稱前瞻性研究，是以當下為起點追蹤到將來，或者說以現在為依據預測未來的研究方法。前瞻預測對于促進高校學生工作良性的可持續性發展不可或缺。這是因為，基于前瞻預測，正確把握學生思想和行為的變化趨勢、工作環境因素的發展走向等，是高校學生工作增強前瞻性、主動性與針對性，能夠作出科學決策，制訂有效工作預案，對學生強化因勢利導的重要條件與保證。然而，高校學生工作的短板恰恰就是這方面的明顯不足，以致經常陷入救火般的被動局面，只能花費大量時間和精力用于處理應時性(應急性)工作，延遲了創新發展進程。要扭轉這種不良狀況，既要增強前瞻預測意識，又要掌握前瞻預測的科學方法。

以前，高校學生工作者進行前瞻性預測，通常是從基于隨機分析法的因果關系中推測事物變化發展的趨勢與未來狀況。而因果關系只能線性地、確定性地表明事物現狀(“果”)的所以然，如果要就此作出前瞻性預判，首先要憑空預測“因”的變化動態，那必然會附帶主觀臆想成分，當然是不嚴謹、不科學的。現在，高校學生工作者可以在大數據系統中找到前瞻預測的正確思路與方法。大數據的處理與分析，不再如隨機分析法那樣著眼于事物的因果關系，而是要揭示不同事物之間或事物各要素之間的相關關系。相關關系盡管是函數性的、不確定性的，但通過對存在于大量信息數據中的現況分析，所能預測的與此相關的(具有邏輯關聯性的)另一狀況出現的可能性，減少了隨機性和隨意性因素及其影響，因而更加可靠。

高校學生工作中許多方面的前瞻性預測，應用大數據和利用相關關系，都能獲得可靠的結論。比如，收集一個學生的圖書館借書記錄、網絡瀏覽記錄、學校文體設施使用記錄、上課出勤記錄、考試成績記錄等，通過大數據分析，就能預測這個學生未來的學習成績走向。

(三) 大數據變革高校學生工作的決策

決策是管理最重要的環節，是領導者、管理者最主要的職責。所謂決策，是決策者針對一定階段的實際情況與要求，提出工作目標、確立實踐理念和制訂工作方案的過程。決策是否科學合理，直接關乎工作績效、工作價值、工作成敗和工作發展水平。而這在相當程度上取決于決策者能否把握工作的針對性、主動性和前瞻性，是否具備開拓創新精神和較強的決策力。

近年來，高校學生工作的專業化、科學化水平有所提高。但在工作決策上，依然存在一些不利于更快、更大發展的問題：其一，經驗性決策。這是一種主要依據決策者的經驗判斷，基于經驗推導和延展的工作決策，往往不適應變化了的實際情況。其二，短視性決策。即只是著眼于當下情況與需求，而不能充分考慮前置性工作的決策。隨著情況的變化與發展，這種決策會隨之失去適用性。其三，效仿性決策。這是指主要借鑒兄弟院校的成功做法，而不夠充分考慮本校實際，缺乏本校特色的工作決策，不利于推進本校學生工作的創新發展。造成這些問題的主要原因在于，決策咨詢和決策過程缺乏基于有力數據支撐的狀況判斷和前瞻預測，制約了決策者的決策水平。

改進決策方式，提高決策水平，是高校學生工作實現改良式發展和創新式發展的必然要求。如前所述，應用大數據以及大數據技術的量化手段，能夠迅速、高效、正確地進行狀況判斷與前瞻預測，因而有利于消減經驗性決策和短視性決策，提高科學化決策水平，使得所作決策能夠具有較強的工作針對性、前瞻性和主動性。另外，借助大數據應用，通過對大量、快速、多變信息的新型方式方法的處理、分析和挖掘，決策者能夠增強洞察力、預判力、應變力和創新力，進而大大提升決策力，減少效仿性決策，強化創新性決策。

大數據應用于高校學生工作前景廣闊、成效可期。除了工作決策，在狀況判斷、前瞻規劃和行動優化等方面，融入大數據、應用大數據，可以大大提升思想政治教育、管理、服務工作的水平，可以具體掌握學生群體和個體的狀況、特點和需求。因此，在大數據時代，信息驅動高校學生工作發展是必然趨勢，工作思維也將從“牛頓思維”占主導向“量子思維”占主導過渡，這對于改進工作、創新工作、提升工作水平與成效、實行精準化服務都十分必要，具有積極意義。