大數據時代下高校學生管理的信息化建設

摘要：為探討大數據技術在高校學生管理中的應用，對當前高校學生管理面臨的問題與大數據技術應用進行分析。研究表明，當前高校學生管理面臨信息化建設落后、管理經驗化等問題，大數據技術可以實現對學生信息的整合與智能分析，開展精準化的學生管理與服務。但大數據應用也面臨數據隱私保護、技術人才等問題。高校應加強頂層設計，建立完善的數據管理制度，并加強技術人才隊伍建設，以推動大數據技術深入應用于學生管理，使高校管理實現智能化和精細化。

關鍵詞：大數據技術；高校；學生管理；信息化

隨著高校規模擴張，學生人數激增，傳統的經驗化管理面臨嚴峻挑戰，信息化建設與大數據應用迫在眉睫。大數據技術為高校學生管理提供了新的思路與手段，應用大數據實現管理智能化對提升管理水平具有重要意義。大數據技術聚集了大規模數據管理、深度學習、人工智能等前沿技術，既有研究表明大數據技術在教育領域具有廣闊的應用前景。然而，大數據技術在學生管理方面的應用研究還不夠系統和深入。[1]本文通過文獻研究，探討大數據技術在高校學生管理中的應用策略。在梳理前人研究基礎上，從信息平臺建設、精準化管理、智能預警等角度深入討論大數據技術應用策略，具有一定的創新性。

一、大數據時代背景下高校學生管理面臨的問題

（一）管理信息化建設落后

第一，學生信息系統的建設并不完善，特別是在學生的學習、生活、心理等多方面信息的收集上存在明顯不足。這些系統主要依賴于人工登記，缺乏對學生情況的全面了解和動態跟蹤。第二，數據共享和整合能力不足是一個突出的問題。現有的學生信息系統多數運行在相互獨立、封閉的環境中，導致不同部門和院系之間的數據難以有效整合，形成了所謂的 “數據孤島”。這種現象限制了信息資源在校內的共享能力，甚至在學生轉專業或轉院系時，相關信息的傳遞也會受到影響。第三，多數高校的數據分析應用能力有限。他們通常僅將信息系統作為數據存儲的工具，未能有效利用這些數據作為支持決策的戰略資源。現有的學生信息系統在安全防護能力上存在不足，同時缺乏有效的安全管理制度，這使學生信息面臨泄露的風險。[2]

（二）學生管理工作仍以經驗化為主

隨著高校規模的擴張，學生人數呈爆炸式增長，僅依靠以往的經驗化、粗放式管理已難以適應當前形勢。具體問題主要表現在：

學生管理部門對學生信息的收集主要依靠人工登記，學生基本信息采集不全面。例如，許多高校在錄取新生時，主要收集學生的家庭住址、聯系方式等基本信息，對學生的學習習慣、性格特點、家庭情況等信息采集不足，導致對學生的了解不夠全面和深入。

學生管理部門對收集到的學生信息缺乏有效匯總分析。不同院系和管理部門對學生信息的收集存在隔閡，信息共享不足，無法形成學生全景畫像。部分高校雖建有學生信息系統，但僅用于信息收集存儲，并未能有效分析應用信息資源。

學生管理決策依賴經驗，缺乏信息技術支持。管理決策多依靠工作人員的經驗判斷，不僅效率低下，也難以做出科學精準的決策。針對重大事件的應急處置也存在信息支持不足的問題。[3]

（三）學生管理部門應用大數據手段不足

當前，高校學生管理部門在應用大數據技術方面存在以下問題。

1.大數據意識不強

部分高校管理者對大數據技術應用認識不足，未將其作為提升管理水平的重要手段。在管理實踐中沒有形成數據驅動的理念，大數據的應用空間受到限制。超過60%的高校管理者對大數據技術的認知停留在概念層面，沒有形成將大數據作為提升管理水平重要手段的共識。在日常管理工作中，依然注重經驗管理，較少從數據出發制訂決策方案。以某985高校為例，其學生管理部門在2023年只有不到30%的管理決策是基于數據分析得出。[4]

2.技術手段落后

大數據技術高校應用較多停留在理念階段，具體技術手段與工具應用不足。如數據挖掘、學習分析、智能算法等大數據技術較少被運用于實際的管理工作。當前高校大數據技術應用中，約80%集中在學生基礎信息的收集建庫，較少涉及數據挖掘、學習分析等高級分析技術的應用。以某211高校為例，雖然其擁有龐大學生基礎信息數據庫，但實際用于分析預測的技術只有簡單的統計分析，沒有應用機器學習、人工智能等前沿技術。

3.數據采集不夠全面系統

學生管理部門的數據采集主要依靠學校各部門自身的數據系統，缺乏對學生全面多維度的數據采集，很多重要的數據無法獲取，如學生心理狀態、家庭情況等非結構化數據。高校學生管理數據主要來源于學校本科系統，對學生心理狀況、家庭背景等數據采集嚴重不足。據統計，高校管理部門能夠采集到的學生數據維度少于20%，無法對學生進行全方位分析。以某師范大學為例，其學生管理部門2022年僅擁有28%學生的家庭及心理背景數據。

4.數據分析能力不足

大數據分析需要數據挖掘、機器學習等技術，但是很多學校的管理部門沒有足夠的專業數據分析人才和技術支持，大數據應用處于起步階段。超過85%的高校學生管理部門沒有專職數據分析人員，大數據技術培訓也十分缺乏。部分高校開始引入大數據分析系統，但實際運營效果不佳，系統輸出結果無法為管理決策提供有效支持。

5.缺乏數據分析驅動的決策

管理部門的數據分析結果沒有很好地轉化為管理決策，管理部門依然更多依靠經驗決策，不能實現數據驅動決策。目前，高校管理決策主要依據管理者個人經驗或直覺，僅有32%的學生管理決策是基于大數據分析結果。以某理工大學為例，2023年其學生管理部門的數據分析報告達到358份，但實際轉化為決策方案的僅有132份。

二、大數據技術在高校學生管理中的應用

（一）建立統一的學生信息管理平臺

1.構建學生信息庫

高校構建學生信息庫主要目標是以真實、全面的方式記錄學生在校期間的各種數據，這些數據不僅限于學業成績，還包括學生參與的各類活動、健康狀況、心理發展等多方面信息。通過這樣的信息庫，教育管理者和教師能夠深入了解學生的全面發展情況，為個性化教育和輔導提供支持。

在構建學生信息庫時，需要先收集包括學生的基本信息、學業成績、課外活動參與情況、心理健康記錄在內的多維度數據。例如，學業成績不僅包括考試成績，也可涵蓋課堂參與度、作業完成情況等；課外活動則包括學生參與的社團、志愿服務、運動競賽等。此外，心理健康記錄應涉及學生的心理咨詢記錄、壓力水平評估等，以便于對學生的心理健康狀況進行全面監控和及時干預。

要保證收集的數據遵循統一的格式和標準，對數據進行規范化處理。這不僅有助于數據的整合和分析，還能確保信息的互操作性和共享性。例如，通過采用統一的數據格式，不同部門和機構可以更容易地共享和利用這些數據，以提高管理和教學的效率。

此外，信息庫需要保持動態更新，以反映學生的最新情況。這要求信息庫的設計和維護具有一定的靈活性和適應性，能夠及時納入新的數據和信息。

2.實現全面采集與匯總分析

對學生信息的全面采集，不僅需要包含成績、考試、課程等學業數據，還需要擴展至日常行為習慣、社交網絡、心理健康等方面。比如，可以在宿舍、教室等地設置傳感器，收集學生日常行為數據；結合社交媒體平臺，采集學生的社交習慣、喜好愛好等信息；開展心理調查問卷，評估學生的心理狀態。

以山東省某重點高校為例，它從教務系統、心理咨詢中心等20多個部門和平臺收集學生數據，數據類型達到了120余種。這些數據匯總后，可采用教育數據挖掘技術，構建學生行為及發展模型，監測學業表現變化、評估心理健康風險、分析交友關系等，實現對學生全方位監測。

通過建立數據共享機制，不同部門之間實現互通有無。例如，心理咨詢中心發現部分學生存在抑郁風險，可以共享信息給學工部門，進行針對性幫助。某高校實現了100%學生信息數據的部門間共享，大幅提升了數據價值。

（二）開展精準化的學生管理與服務

1.根據學生數據進行精準分析

依托大數據技術，高校可以從多個維度對學生數據進行深度挖掘，實現對不同學生群體的精準化分析，可以用于制定針對性的教育管理決策。高校可以收集和分析學生的日常考勤、課堂表現、作業完成質量等學習行為數據，結合心理評估和家庭背景等信息，運用聚類分析等算法，將學生按學習態度、能力水平、心理狀態等進行分類。

以山東省某高校為例，它依托校園一卡通系統，收集了學生入園時間、教室考勤等數據，并整合了心理測評結果，將學生分為勤奮投入型、態度負面型、能力待提高型等不同群體。在此基礎上，學校可以為不同學生群體制訂個性化的教育方案。

另外，還可以收集學生的課堂筆記、作業等非結構化數據，采用文本分析等技術，判斷學生的知識理解和運用能力。這可以幫助教師更好地評估學生的學習效果，以及制訂針對性的教學計劃。

2.開展個性化輔導

在大數據時代，個性化輔導是提升學生管理和服務質量的關鍵。依托大數據技術，高校可以實現對學生個性化需求的精準把握，以此開展定制化的輔導服務。可以建立完備的學生信息檔案，收集學習態度、家庭環境、心理健康等多維度數據，構建學生畫像。以某高校為例，它整合了來自十多個部門的學生數據，形成了超過5 000萬條的學生信息庫。可以運用數據挖掘和機器學習算法，進行學生群體劃分和模型建立，識別個性化需求。例如，可以將學業成績欠佳但學習意愿高的學生歸為 “潛力群體”，給予鼓勵和動力激發。可以根據數據分析結果，提供定制化學習建議、心理輔導等服務。某高校利用學習分析系統，自動生成了適合不同學生的學習建議，覆蓋率超過80%。

（三）建立智能預警和事件處置機制

1.建立學業、心理、行為等預警模型

在學生管理中，及時發現并解決學業、心理和行為問題對于確保學生的健康和成功非常重要。預警模型能夠基于數據分析，提前識別可能出現的問題，從而允許學校及時采取措施。利用大數據技術分析學生的學業成績、參與活動、社交行為等信息，以識別潛在的風險模式。構建涵蓋學業成績、心理健康、行為模式等多方面的預警系統，確保全面監控學生的福祉。

2.構建智能事件處置系統

智能事件處置系統是高校在應對突發事件和緊急情況時的關鍵工具。它能提高應急響應的速度和效率，確保問題能夠得到迅速而有效的解決。構建一個能夠自動識別和響應關鍵事件的系統。例如，一旦學生的心理健康評分低于某個閾值，系統便會自動通知相關的輔導員和心理咨詢師。系統應集成決策支持工具，為管理人員提供基于數據的建議和行動方案。

三、加強大數據工程技術隊伍建設

（一）加大高校信息技術人才引進

在大數據的應用與管理中，專業的信息技術人才是不可或缺的。他們不僅負責數據的收集、處理和分析，還需確保數據的有效利用以優化學生管理系統。當前大數據技術在高校的應用普遍面臨人才短缺的問題。高校需要從多方面加大信息技術人才的引進力度，可以通過校企合作，聘請企業信息技術專家擔任兼職教授，為學校教職工和學生講授大數據技術課程；設立人才特聘崗位，通過高薪吸引行業內頂尖人才加盟；同時，也應加大在校師生培訓力度，通過繼續教育和專題培訓，提升教職工對大數據技術的認知和運用能力。

（二）建立大數據安全管理制度

隨著大量敏感數據的產生和處理，確保數據安全變得尤為關鍵。制定明確的數據安全標準和操作程序，確保所有參與者遵循相同的安全準則。定期對數據管理系統進行安全性評估和審計，以及時發現和修復安全漏洞。大數據應用中，有超過80%的高校未建立系統的數據安全管理制度，可能導致學生隱私數據泄露。因此，學校應制定數據分類分級制度，對敏感數據實施嚴格的安全控制。以某高校為例，它設立了信息安全委員會，專門檢測監控數據流向，進行風險評估和事件響應，已連續5年沒有發生大數據安全事件。同時，也需要對數據用戶進行安全意識培訓，進行權限和操作審計來跟蹤數據使用。

（三）完善信息資源共享機制

為了充分利用信息資源并提高管理效率，要建立一個有效的信息資源共享機制。當前，約有65%的高校數據資源仍然存在 “信息孤島”現象，數據共享機制不健全。可以建立統一的數據中臺，打通數據壁壘，實現跨部門之間的信息互通和資源協同。以某高校為例，它采用大數據技術，實現了校內所有學生學習和生活數據的互聯互通與信息共享，大幅提升了數據價值。

四、結束語

大數據技術為高校學生管理提供了全新的思路和手段。大數據應用必將推動高校學生管理實現由經驗管理向精準化、智能化轉型，建設一個數據驅動、問題導向、服務個性化的智慧校園生態。當然，大數據應用也面臨數據隱私保護、技術人才短缺等方面的制約和挑戰。高校要加強頂層設計，不斷完善相關制度建設，以推動大數據深度應用于學生管理實踐，提高管理服務水平。

參考文獻：

[1] 蔣駿卿.大數據時代高校學生管理工作信息化建設現狀及建議[J].信息系統工程，2023（08）：92-95.

[2] 黃橙.大數據時代下高校學生管理的信息化建設路徑[J].湖北開放職業學院學報，2023，36（14）：144-146.

[3] 李冰，顏笑.大數據背景下高校教育管理信息化路徑解析：評 《大數據時代高校教育管理及其信息化建設》[J].中國教育學刊，2023（04）：120.

[4] 楊倩.關于大數據時代高校學生管理工作信息化建設現狀分析及建議探討[J].電腦知識與技術，2021，17（34）：43-45.