大數據時代高校學困生精準幫扶的理論意蘊、實施路徑及經驗探索

張甜甜

【摘要】高等教育大眾化促使國民文化素質普遍提升的同時，也面臨著學困生不斷增多的問題。本文從高校學困生的概念出發，探討了大數據時代對高校學困生實施精準幫扶的路徑，從精準識別、精準幫扶、精準評價等方面對實施路徑進行思考，并提出定性與定量分析相結合、對助困群體的督導以及應用多種數據分析方法等優化方案。

【關鍵詞】大數據;高校學困生;精準幫扶

大數據時代帶來了信息技術發展的巨大變革，深刻影響著社會生產和人們的生活。隨著高校擴招等政策實施，高等教育大眾化促使國民文化素質普遍提升的同時也面臨著學困生不斷增多的問題，各高校雖然開展了針對學困生的幫扶措施，但實施效果并不理想。因此，利用大數據開展學困生的精準幫扶勢在必行。

一、理論意蘊：高校學困生概念界定及精準幫扶的內涵

（一）高校學困生概念界定

本文將高校學困生定義為在正常的教育環境中，因非智力因素造成的多門學科不及格從而導致學籍警告、延長學習期限、退學的高校在讀學生。

（二）高校學困生精準幫扶的內涵

高校學困生精準幫扶是在科學、系統、有效的方法指導下，依據在讀高校生學習困難的具體成因，收集相關數據資料，建立科學的篩選體系，對不同類型的學困生實現精準識別，在此基礎上，整合現有資源，開展需求引導、生涯規劃、心理輔導、思想教育等形式多樣、具有針對性的幫扶活動，是幫扶過程跟蹤管理、幫扶效果動態評價等一系列過程的綜合。對高校學困生實施精準幫扶目的是實現各類幫扶資源配置的優化與整合，提升幫扶的效果和效率，從而實現學困生向學優生的轉化。

二、實施路徑：大數據時代如何對高校學困生實施精準幫扶

（一）精準識別：采集學困生信息建立基線數據庫，構建篩選體系

大數據技術是指伴隨著大數據的采集、傳輸、處理和應用的相關技術。在思維方式方面，大數據具有“全樣而非抽樣、效率而非精確、相關而非因果”三大顯著特征。因此，要精準識別高校學困生，首先應建立學困生基線數據庫。在完成高校學困生數據采集后，可以利用ETL工具將分布的關系數據等進行清洗、轉換和集成，為進一步挖掘數據奠定基礎。在后續的數據處理和分析中，對分析結果進行可視化呈現，更好地厘清學困生學習困難的成因，建立科學、系統的篩選體系，實現不同類別學困生的精準識別。

（二）精準幫扶：依據學困生特點進行針對性幫扶，構建多維聯動機制

通過高校學困生基線數據庫的建立，構建科學、系統的篩選體系，對不同類別的學困生實現精準識別。如，對學習動力缺乏型學困生，以動機理論、馬斯洛需求理論為指導，對學生開展需求提升引導，促進學生對自我實現重新認知，激發學生內在動力，達到良好的幫扶效果;對學習方法不當型學困生，可以開展針對性的學業指導，在朋輩輔導中對其進行學習方法的改良，使其適應大學的學習方法和模式;對學習興趣缺失型學困生，一方面要利用科學的心理輔導解決其長期積累的情緒問題，另一方面依托學業導師為這類學生答疑解惑，厘清專業認識誤區，使其重新樹立學習的信心;對學習態度不端型學困生，要通過事例教育、榜樣示范、思想教育，糾正其價值觀中的享樂主義，著重培養其自我管理的能力;對學習目標迷失型學困生，要通過學業發展指導，使其明確未來的發展目標，進行科學合理的學習規劃，從而改變學習的困境;對其他困難轉化型學困生，要根據具體情況分類處理，如家庭困難導致的學習困難，著力點在于幫助學生緩解經濟壓力等。根據系統精準識別不同類型學困生學習困難的成因、特點，開展有針對性的學習幫扶，建立家校社聯動機制，從而提高幫扶的精度、準度。

（三）精準評價：建立動態考核機制，實現學困生精準幫扶工作常態化

要鞏固對學困生精準幫扶的效果，除了嚴格的幫扶過程質量控制外，對幫扶效果的動態考核評價也是非常重要的。針對不同類型的學困生，分別設計相應量表，通過態度測量其幫扶效果，運用數據挖掘技術，建立各指標間的相關關系，構建動態考核機制，推動精準評價，實現高校學困生精準幫扶工作常態化。

三、經驗探索：對高校學困生精準幫扶實施路徑的反思與優化

（一）對高校學困生精準幫扶實施路徑的反思

1.及時準確把握學困生問題間的相互轉化等仍是難題。如前文所述，在對高校學困生開展精準幫扶的過程中，學困生問題并非固化的，也會發生不同問題間的交叉作用、相互轉化等問題。雖通過數據搜集建立相應的學困生數據庫，構建了相對科學、系統的篩選體系，但數據更新落后于學生發展變化、數據分析挖掘技術應用是否準確等均影響對學困生問題的精準識別，影響幫扶效果。

2.助困群體的評價體制尚無統一、科學標準。對高校學困生的精準幫扶除了精準識別問題類型外，心理咨詢師、學業導師、輔導員、朋輩、家長等助困群體的幫扶過程、方法以及對幫扶過程的風險控制均存在個體差異性，而這些個體差異對精準幫扶效果有一定影響。

3.大數據中的相關非因果思維方式影響評價結果的準確性。大數據的應用給高校學困生精準幫扶帶來了很多的便利，但其分析相關而非因果的方式在精準識別和精準評價中有一定影響。如家庭教育方式與高校學困生有相關關系，那么只能說明學生的學習困難受家庭教育方式的影響，而非家庭教育方式直接導致了學生的學習困難。這就勢必會影響通過數據分析對學生問題、幫扶效果評價的準確性。

（二）高校學困生精準幫扶實施路徑的優化

1.定性與定量相結合，提高精準識別的準確性。以高校學困生基線數據庫為基礎，總結以往對學困生幫扶過程中的問題，撰寫結構化訪談提綱，通過與學生的訪談交流，更深入了解問題，明確需求，提高對問題交叉作用和相互影響的處理能力，從而提高精準識別的準確性。

2.加強幫扶過程的督導，不斷完善助困群體評價標準。助困群體是實施高校學困生精準幫扶的關鍵要素，為了提高該群體的幫扶質量，可以通過集中開展專題培訓、定期開展小組研討會、加強國內高校交流學習等方式，高校管理層也要加強對該群體幫扶的督導，實施過程監控，不斷完善評價標準。

3.采用多種數據分析技術，提高評價結果的準確性。采用大數據精準幫扶學困生，對數據處理技術要求非常高。在數據計算模式中，可以運用批處理計算、流計算、圖計算、查詢分析計算等對數據庫中的數據進行分析，提高評價結果的準確性。

參考文獻：

[1]林子雨.大數據技術原理與應用——概念、存儲、處理、分析與應用[M].北京：人民郵電出版社，2016：8-9.

[2]李長吾.“綠色管理”理念視角下開展大學生學業指導研究[J].中國輕工教育，2017（1）：6-7.

[3]袁宗虎.高校學困生成因分析及其轉化對策[J].江蘇高教，2017（1）：76-77.

[4]劉穎.父母教養方式與高校學困生學習關聯度研究[J].東北師范大學學報，2013（5）：213-216.

[5]鮑士水.淺談學困生“一對一”學習幫扶機制[J].教學實踐研究，2014（16）：174.

（作者單位：河南科技大學機電工程學院）