基于大數據分類的高校輔導員學生管理策略研究

王宇瓊

摘要：大數據憑借其海量的數據規模、多樣化的數據類型、快速的處理能力和高度的真實性，已成為高校輔導員決策的重要依據。將大數據應用于高校學生管理中，不僅能為輔導員提供客觀、全面的決策依據，顯著提升其工作效率，還能實現精細化管理，并具備預測和反饋的功能。文章結合大數據特性，闡述大數據應用于學生管理的價值，分析大數據應用于學生管理的現實基礎，探討基于大數據分類的高校輔導員學生管理的策略，旨在進一步推動學生管理工作的創新與發展，實現學生個性化管理。

關鍵詞：大數據分類；高校；輔導員；學生管理；個性化管理；策略

中圖分類號：G645.1文獻標志碼：A文章編號：1008-3561（2024）16-0141-04

隨著計算機和互聯網相關技術的快速發展，使得處理和存儲海量數據成為可能，這些技術的發展為大數據時代的來臨提供了堅實的技術基礎。與此同時，大數據和云計算技術的日益成熟，使得高校信息化建設步入快車道，悄然迎來“數字化校園”的新時代[1]。因此，如何有效地利用大數據技術進行分類，從而提高學生管理效率，已成為高校輔導員面臨的重要課題。

一、大數據特性

大數據的特性是其快速滲透至社會各領域并贏得廣泛認可的關鍵。大數據以數據傳輸、物聯網、云計算等先進技術為支撐，實現了數據的整合化和流程化收集，這種處理方式不僅能夠確保數據的準確性和真實性，還能使處理結果更為科學有效，并具備實際的指導意義[2]。其一，海量性。社會各領域每天都會產生海量的數據，其數量之龐大遠超傳統數據處理能力。其二，多樣性。大數據不僅包含傳統的結構化數據，還涵蓋了文字、圖像、音視頻等多種非結構化數據形式，使得數據類型豐富多樣。其三，高速性。借助先進的技術手段，大數據處理速度極快，能夠迅速響應各種實時分析需求。其四，真實性。大數據強調數據的實時獲取，保證了數據的連續性和真實性，更能反映客觀事實。其五，價值性。大數據能夠深入挖掘數據間的關系，發現隱藏在海量數據中的有價值信息，為決策提供有力支持。

二、大數據應用于學生管理的價值

1.提升信息獲取的便捷性與客觀性

大數據技術的運用能極大地提升學生管理中信息獲取的便捷性和客觀性。過去學生信息的收集往往依賴于定期的調查問卷、學生檔案或面對面交流，這些方式不僅耗時耗力，而且收集到的信息往往有限且可能存在主觀偏見。然而，通過大數據技術，高校能夠實時、全面地收集學生的各類信息，包括學習成績、校園卡消費記錄、圖書館借閱記錄、網絡行為等，這些數據的收集過程自動化程度高，可減少人為干預，從而保證數據的客觀性。同時，大數據技術使得信息獲取變得更加便捷，輔導員可以隨時隨地訪問學生的數據，以便更好地了解他們的需求和問題[3]。

2.實現數據存儲與處理的高效并行

大數據采用分布式存儲方式，能夠高效地處理海量數據。在學生管理工作中，這種存儲和處理方式尤為重要。隨著學生數量的增加，學生產生的數據量迅速增長，傳統的數據存儲和處理方式已經無法滿足需求，而大數據技術的應用，使得高校能夠輕松應對這一挑戰。通過高效的并行處理，大數據系統能夠在短時間內完成大量數據的分析工作，為輔導員提供實時的學生行為分析和預測結果，這不僅能夠提高學生管理效率，還能為輔導員提供更多的時間和精力去關注學生的個性化需求。

3.深化數據分析，挖掘隱藏價值

大數據技術的應用不僅是數據的簡單存儲和查詢，更重要的是它能夠通過高級數據分析技術深入挖掘數據背后的隱藏價值。在學生管理中，高校輔導員可以通過對大量數據的分析，發現學生行為背后的規律和趨勢。例如，通過分析學生的網絡行為數據，輔導員可以了解學生的興趣愛好、社交圈子以及心理狀態等信息；通過分析學生的學習成績和出勤記錄等數據，輔導員可以預測學生的學習趨勢和潛在問題。這些數據，可以為輔導員制定更加精準、有效的學生管理策略奠定基礎。

4.廣泛應用結果，實現精準預測與反饋

大數據技術的應用使得學生管理結果的應用變得更加廣泛和深入。通過對大量數據的分析，輔導員不僅可以了解學生當前的狀態和需求，還可以預測他們未來的行為和趨勢，這種預測能力使得輔導員能夠提前介入、及時干預，為學生提供更加精準、個性化的指導和服務[4]。同時，大數據技術的應用使得學生管理反饋機制更加完善。輔導員可以通過對學生行為數據的實時監測和分析，及時發現學生存在的問題和困難，并采取相應的措施進行解決，這種及時的反饋機制有助于提高學生管理的針對性和有效性。

三、大數據應用于學生管理的現實基礎

1.技術層面

隨著科技的飛速發展，人工智能、云計算、數據分析等技術廣泛應用，為大數據在學生管理中的應用提供強大的技術支撐。這些技術，不僅使得數據的收集、存儲、處理和分析變得更加高效、便捷，還使得從海量數據中提取有價值信息成為可能。此外，隨著算法的不斷優化和計算能力的提升，大數據技術在處理復雜問題方面展現出強大的潛力，可為學生管理提供更加科學、精準的方法。

2.學校層面

隨著智慧校園建設的深入推進，高校在信息化建設方面取得顯著成果。高校通過部署各類感知終端，如校園一卡通、門禁系統、圖書館借閱系統等，收集大量關于學生行為的數據，包括學生的學習、生活、社交等各個方面，可為學生管理提供豐富的信息資源。智慧校園建設可以提升師生的信息素養，使得大數據技術在學生管理中的應用更加廣泛和深入[5]。

3.數據層面

當前，數據已成為一種重要的戰略資源。隨著學生數量的不斷增加和信息技術的發展，相關數據海量增長。這些數據，不僅包括傳統的結構化數據，如學生成績、出勤記錄等，還包括大量的非結構化數據，如社交媒體互動、網絡購物行為等。這些數據的實時性和多樣性使得高校能夠更加全面了解學生的學習和生活狀態，為精準化、個性化的學生管理提供可能。通過對這些數據的深入分析，高校可以及時發現學生存在的問題和困難，為他們提供更加有效的幫助和支持。同時，高校可以利用這些數據優化教育資源配置，提高教育質量和管理效率。

四、基于大數據分類的高校輔導員學生管理的策略

1.提升輔導員數據素養與數據應用能力

在大數據時代，高校輔導員是學生管理的重要力量，需要不斷提升數據素養與數據應用能力，以更好地應對學生管理工作的挑戰。首先，優化輔導員隊伍選拔。在高校學生管理中，輔導員隊伍要具備數據素養與數據應用能力，以確保能夠有效地利用大數據來提升學生管理的效率和質量。因此，在選拔輔導員時，高校應在原有的標準上，特別注重候選人的計算機相關專業背景和數據處理技能，這樣的選拔策略有助于直接引入具備大數據基礎知識的人才，為學生管理工作注入新的活力。同時，高校應鼓勵輔導員通過自學或進修等方式，學習大數據相關的技能與知識，以適應新時代的學生管理需求。其次，加強輔導員數據素養與應用能力培訓。針對輔導員隊伍中普遍存在的數據素養不足問題，高校應完善培訓機制，開展系統的大數據相關培訓。培訓內容應涵蓋大數據基礎知識、數據挖掘技術、數據統計與分析方法等方面，幫助輔導員深入理解大數據的概念、原理及應用方法。此外，高校還應定期組織主題研討會，分享大數據在學生管理中的應用案例和經驗，促進輔導員之間的交流與合作，共同提升數據應用能力[6]。最后，引導并激勵輔導員積極應用大數據。為了充分發揮大數據在學生管理中的作用，高校要采取一系列措施來引導并激勵輔導員積極應用大數據。在輔導員評價工作中，高校可以增加數據素養、大數據應用意識、工作融合力度、技術手段解決問題能力等維度的考核指標，以引導輔導員重視并提升大數據應用能力。同時，在評優評獎、升職等方面給予在大數據應用方面表現優秀的輔導員適當政策傾斜與獎勵，以激勵他們不斷進取，探索大數據在學生管理中的創新應用。

2.構建學生畫像，精準分類助力學生管理

在大數據背景下，構建學生畫像成為全面、深入地了解學生在校生活與學習狀態的關鍵。學生畫像的構建基于對學生學習數據、生活數據等全方位信息的整合與分析，旨在幫助輔導員多角度、全方位地把握學生的實際情況。首先，構建學生畫像的主要任務是全面收集學生的各類數據。這些數據，不僅包括學生檔案中的基本信息，如姓名、性別、年齡、專業等，還包括學生在校期間產生的各類動態數據。輔導員可以通過高校各部門的管理平臺，如校園一卡通系統、圖書館借閱系統、宿舍門禁系統等，收集學生的學業數據、消費記錄、網課數據、門禁數據等，為構建全面、立體的學生畫像提供豐富的素材。其次，深度整合與分析數據。收集到學生數據后，輔導員要進行深度整合與分析，以提取出有價值的信息。輔導員可以借助標簽體系、知識圖譜、人工智能等技術對數據進行自動分級分類。例如，可以根據閱讀數據評價學生的學習用功程度，根據門禁數據和消費記錄分析學生的生活規律性，根據學業數據和網課數據評估學生的成績狀況等。這些分析結果，不僅有助于輔導員了解學生的整體情況，還能為后續的個性化指導和服務提供有力支持。再次，構建多維度的學生畫像。在全面收集并深度整合分析學生數據基礎上，輔導員可以構建多維度的學生畫像。這個畫像，不僅包括學生的基本信息，還涵蓋學生的學習、生活、社交、思想情感等。通過對學生畫像的深入分析，輔導員可以更加全面地了解學生的實際情況，發現學生的優勢和不足，為后續的個性化指導和服務提供有針對性的建議。同時，學生畫像的構建有助于輔導員及時發現學生存在的問題和困難，提前進行干預和幫助，促進學生的全面發展[7]。最后，精準分類助力學生管理。在構建學生畫像基礎上，輔導員可以根據學生的學習用功度、成績狀況、生活規律性、經濟狀況等情況，將具有相似特征的學生劃為一類。通過精準分類，輔導員可以更加有針對性地開展學生管理工作，提高管理效率。同時，針對不同類別的學生，輔導員可以制定個性化的指導和服務方案，滿足學生的不同需求。這種精準分類的管理方式，有助于減輕輔導員的工作負擔，提高工作滿意度，同時也能夠更好地推動學生的全面發展。

3.提供個性化管理服務

為了促進學生的全面發展，輔導員應根據不同學生的實際情況，提供個性化的管理服務，為學生的成長奠定堅實的基礎。

（1）制定個性化學習目標。每位學生的學習能力和興趣點都有所不同，因此，為他們制定個性化的學習目標至關重要。輔導員可以通過與學生深入交流，了解他們的興趣、職業規劃和學業目標，結合他們的實際成績和潛力，制定切實可行的學習目標。同時，輔導員可以利用大數據技術，分析學生的學習成績、參與的活動、課程選修等情況，為他們推薦適合的學習資源和發展路徑。個性化學習目標的設定，不僅能夠激發學生的學習動力，還能幫助他們更好地規劃自己的學業生涯，為未來的職業發展奠定堅實基礎。

（2）持續跟蹤學生生活學習狀態。在提供個性化管理服務的過程中，持續跟蹤學生的生活學習狀態是至關重要的一環。首先，構建全數據追蹤機制。數據的豐富性和全面性能為輔導員提供深入了解學生的基礎。輔導員可以利用大數據技術，及時挖掘和整合學生的各類數據，包括學業成績、生活消費、門禁出入、圖書借閱、網絡行為等，構建學生管理的全數據追蹤機制。通過這一機制，輔導員可以實時掌握學生的信息，及時更新學生畫像，為制定科學的學生管理決策提供依據。其次，預警與干預。基于全數據追蹤機制，輔導員可以定期分析學生數據，預警學生在未來學習生活中可能出現的問題[8]。例如，當發現學生的生活規律性較差時，輔導員可以及時組織各類學習活動與實踐活動，幫助學生調整作息，形成良好的生活習慣；當學生的經濟狀況出現困難時，輔導員可以主動提供助學服務，減輕學生的經濟壓力。此外，針對成績一般的學生，輔導員可以結合其學習用功度、生活規律性等數據，分析成績不佳的原因，并提供針對性的學習建議和輔導。最后，搭建學生事務中心大數據平臺。為了更高效地追蹤學生的數據，輔導員可以牽頭建立學生事務中心大數據平臺，為學生提供各項事務的網上辦理服務，如新生檔案注冊、評優評獎、貧困資助、學籍管理、考試管理等。通過這一平臺，學生可以更加便捷地完成各項事務，減少不必要的奔波。同時，輔導員可以通過平臺提取學生的行為軌跡和辦事數據，以數據分類方式沉淀學生的成長記錄，這不僅能夠為輔導員提供更加直觀的學生數據追蹤工具，還能為學生提供個性化的成長檔案，幫助他們更好地了解自己的成長軌跡和進步情況。

4.強化數據安全管理

在基于大數據分類開展的學生管理工作中，數據安全管理非常重要。首先，高校應建立嚴格的數據保護機制，確保學生數據的安全性和隱私性。這包括制定詳細的數據安全政策和標準，明確數據的收集、存儲、處理和共享等各個環節的安全要求。同時，高校可以設立專門的數據安全管理部門或團隊，負責監督和管理數據的使用情況，確保數據的合規使用。其次，采用先進的數據安全技術是保障數據安全的重要手段。高校應引入先進的數據加密技術，對學生數據進行加密存儲和傳輸，防止數據在傳輸和存儲過程中被非法獲取。同時，高校可以定期進行數據備份和恢復測試，確保在數據丟失或損壞時能夠迅速恢復。最后，明確數據公開范圍并嚴格遵循流程操作。在學生管理工作中，部分數據需要公開以支持決策和服務。然而，數據公開必須遵循一定的范圍和流程，以避免數據泄露和濫用。輔導員應明確各項學生管理工作中數據的公開范圍，確保公開的數據不會侵犯學生的權益[9]。同時，在數據分類中，輔導員要嚴格遵循既定的數據使用流程，確保數據的合規性和安全性。任何違反流程的操作都應受到相應的處罰和糾正，以維護數據管理的嚴肅性和權威性。

五、結語

隨著大數據技術的迅猛發展和廣泛應用，其影響力已滲透到社會的各個領域，特別是在教育領域，大數據已成為推動發展的重要力量，可間接促進學生管理工作的改革。為了實現大數據分類在高校輔導員學生管理中的廣泛應用，高校要提升輔導員數據素養與數據應用能力，構建學生畫像，精準分類助力學生管理，提供個性化管理服務，強化數據安全管理，以此實現學生管理工作的智能化、精準化和個性化，進一步促進學生的全面發展。

參考文獻：

[1]化開斌.大數據時代的高校學生教育管理模式轉變與應對策略[J].山西財經大學學報，2022，44（01）：84-86.

[2]王莉.大數據時代高校輔導員學生管理分析[J].湖北開放職業學院學報，2023，36（20）：144-145+148.

[3]劉良.“互聯網+”視域下高校學生管理工作創新路徑探索[J].遼寧經濟職業技術學院.遼寧經濟管理干部學院學報，2023（05）：57-59.

[4]徐姍姍.數字時代高校學生管理工作實踐研究[J].吉林農業科技學院學報，2023（05）：67-70.

[5]董偉.大數據時代高校“學生教育管理”優化路徑[J].湖北開放職業學院學報，2023，36（18）：148-149+153.

[6]李鑼.大數據時代高校學生事務管理專業化發展策略研究[J].延邊大學學報（社會科學版），2023，56（05）：111-117+144.

[7]都穎前.大數據時代高校學生管理工作面臨的挑戰及對策研究[J].吉林廣播電視大學學報，2023（04）：130-132.

[8]李禎海.大數據時代的高校學生教育管理模式轉變與應對策略[J].太原城市職業技術學院學報，2023（02）：145-147.

[9]陳煜軒.基于大數據技術下高校輔導員學生管理工作研究[J].當代教研論叢，2022，8（12）：90-93.

Research on Student Management Strategies for College Counselors Based on Big Data Classification

Wang Yuqiong

（Shanxi College of Technology， Shuozhou 036000， China）

Abstract： With its massive data scale， diverse data types， fast processing capabilities， and high authenticity， big data has become an important means of decision-making for college counselors. Applying big data to student management in universities not only provides objective and comprehensive decision-making basis for counselors， significantly improves work efficiency， but also achieves refined management and has the function of prediction and feedback. The article combines the characteristics of big data to explain the value of applying big data to student management， analyzes the practical foundation of applying big data to student management， and explores strategies for student management of university counselors based on big data classification， aiming to further promote innovation and development in student management work and achieve personalized student management.

Key words： big dataclassification；universities； counselors；studentmanagement； personalized management； strategy