高校學生管理工作中的數據化研究

孫承東

[摘要]數據化飛速發展的今天，在高校學生管理工作中的可以運用數據化技術，規整教育管理的相關信息，可以提高高校學生管理工作效率，促進全面育人，完善大學生評價機制，規避校園突發事件，促進大學生個性化發展。高校在運用數據化技術時，應該轉變思維模式、加強監管從而促進數據化與學生管理工作的融合。

[關鍵詞]高校;學生管理;數據化研究

引言

現如今，網絡互通和云計算技術的飛速發展都在產生數據，大量的數據無時無刻不在影響著我們的生活和工作以及我們社會的發展。與此同時，大數據作為一項全新的技術，對教育改革與創新產生直接而深遠的推進作用。隨著辦學規模的不斷擴大，高校也面臨著更多的問題和挑戰，高校學生管理工作的難度也進一步提升。新形勢下，借助數據化技術改進學生管理工作模式，能夠有效彌補傳統管理模式存在的不足，提高高校學生管理工作效率，提升學生管理工作的科學性，從而為高校學生管理工作的深化改革，提高教育水平打下堅實的基礎。本文就高校管理工作逐步進入到“大數據時代”，探索利用大數據轉變高校教育和學習模式發表幾點建議。

一、大數據時代高校學生管理工作的現狀

（一）高校學生管理缺乏數據管理體系

當前隨著高校信息化的不斷發展，數據自身的更新速度也日益加快，而高校學生管理工作者獲得的數據趨于復雜化，所以現有的數據管理體系已經遠遠不能達到高校大數據管理工作的要求。絕大多數高校缺少專業的數據管理機構，沒有良好的數據管理機制和管理辦法，于是就造成數據的完整性較差、準確率不高，帶給高校學生管理工作很多不良影響。

（二）數據一體化水平低

在高校建設過程中，各機構自主開發或購買了制定領域或者特定業務方向的工作管理系統，但是沒有統一的標準，系統數據信息的集成共享很難實現，各個數據庫各自為政，數據一體化水平低。另外，這些機構缺少大數據相關的專業人才，不能進行專業化的數據的采集和數據庫維護，從而導致數據質量差。

（三）受傳統思維模式的影響

大數據與傳統數據在數據規模和數據結構上差異很大，如果還用傳統數據思維模式去解決大數據問題，不但不能有效解決問題，反而使問題更加復雜化?？墒侨藗円呀涍m應了固有的辯證方式，用傳統的思維模式解決問題，對大數據的實用化進程產生嚴重阻礙。

這些是導致大數據在國內高校學生管理工作中應用不樂觀的主要原因。其他方面比如：信息化的建設和重視程度、大數據專業人才等也影響著高校大數據的應用。

二、高校學生管理工作作為高校工作的重中之重對于大數據技術的應用

（一）大數據可以進行全面細致的學生動態數據管理，做到獎助學貸的“精準扶貧”

1.利用數據挖掘實現精準化扶貧對象認定

全面采集學生數據，把每個學生的零碎化的數據匯總起來構成一個數據信息庫，通過智能算法技術對學生采集的數據進行信息研究，依據參數結果作為評定困難生等級的依據。有效提高資助準確度，精準識別資助對象，達到育人資源科學分配的目的。

2.利用以數據分析做到資助育人的精細化

針對不同的受助學生采取不同的資助形式?，F階段高校資助的形式包括“獎勵、資助、校園貸、減免、補助”以及社會資助等多種形式，但仍然不能滿足復雜的資助需要。所以就要利用大數據分析的技術手段，對資助對象客觀的生活消費數據進行挖掘，然后進行全面分析再制定扶貧方式。

3.利用大數據實現精細化的資助管理

大數據可以實現資助管理體系的動態化，利用大數據技術構建經濟困難學生數據分析模型，保證資助方案準確合理;還要利用大數據技術完善監督體制，即使要公布相關信息也要保護受助學生尊嚴，對整個資助管理體系實現有效控制。

（二）利用大數據加強全員育人工作

我們都知道，隨機抽樣是學生管理工作中常用的調研方法，對于學校整體而言雖然隨機抽樣結果的準確率很高，但對于每個學生個人來講，這種管理有失公平會錯失對部分學生或者某個問題的研究，對于學生管理工作來說，這其實是一個大的管理隱患。而大數據技術就可以有效地解決這個問題，運用大數據技術收集并掌握所有學生完整的數據，可以彌補隨機抽樣研究方法的不足，從而實現高校學生工作管理者全面了解學生能力提升情況，實現全面育人。

（三）利用大數據開展學生管理工作

隨著高校信息化程度的提高，每天產生的與學生學習生活相關的信息數據越來越多，包括通過QQ、微信等社交平臺產生的社交數據，亞馬孫、淘寶等網站購物的消費數據;網絡文學、網絡游戲等休閑娛樂網站產生的各種形式的數據;這些數據包含了學生在網絡上的思想行為和情感流露。借助大數據相關技術，將大學生在互聯網以及校園網的言行方式、互動關系等數據信息記錄并保存，作為數據的原始記錄，運用大數據技術對這些數據收集、處理，獲得最直觀的分析結果，把這個結果作為高校教育預測與決策的依據，進而發揮大數據技術在高校學生管理工作中的作用，還可以及時進行輿情預測，預防校園極端事件發生。

結語

綜上所述，數據時代，數據化思維的培養是高校工作者的核心技能，高校只有適應數據化發展趨勢，依靠科學的數據支撐，實現精準的高校管理決策，用好數據，才能更好地幫助高校招生、就業、科研、教學等方面的工作開展。