高質量發展背景下高校學生精細化管理模型構建與實證分析

中圖分類號：G717 文獻標識碼：A DOI:10.16400/j.cnki.kjdk.2025.17.034

Construction and Empirical Analysis of Fine Management Model for College Students under the Background of High-Quality Development

HU Jiayu

(Jiangxi Technical College of Manufacturing，Nanchang， Jiangxi )

AbstractAgainst the backdrop of high-quality development， this studyconstructs a fine management model for college students by integrating the Analytic Hierarchy Process (AHP)and cloud model technology to improve the quality of student management.The reliability andvalidityof the modelare verified through questionnaire surveys and dataanalysis.Empirical analysis shows thatfactors suchasacademicsupport，mental health，andcarerdevelopment have significant impacts on fine management.The model provides data-driven decision support for colleges and universities， promoting the development of refined and personalized management.

Keywordshigh-quality development; colege student management; fne management; Analytic Hierarchy Process (AHP)

在高質量發展背景下，高校學生精細化管理面臨新的挑戰與機遇，傳統管理模式已難以滿足個性化與精準化管理的需求。精細化管理旨在依據學生個體差異、學習進程和心理管理的需求，采取定制化策略，促進學生全面發展。研究表明，這一管理方式不僅關注學生的學習成績，還涵蓋綜合素質、行為習慣和職業發展潛力，目標是優化資源配置，形成“個性化教育一精細化管理一創新能力提升\"的良性循環。現代技術手段，如大數據分析和人工智能，為高校精準識別學生需求、優化教學資源提供了可能。本研究結合層次分析法(AHP)和數據挖掘技術，構建精細化管理模型，融合主觀判斷與客觀數據，以提升管理決策的科學性，為學生個性化成長和高校管理創新提供有力支持。

1文獻綜述

為確保研究的深度與精確性，本文依托中國知網（CNKD數據庫，以“高校學生管理\"和“精細化管理”為關鍵詞進行檢索，不設時間限制，以構建完整的研究基礎。篩選過程中，優先選取北大核心和南大核心期刊，以確保文獻的學術權威性與代表性，最終納入102篇核心期刊論文作為研究樣本。

研究結果表明，“高校學生管理”具有最高的出現頻次和中介中心性，體現其在教育管理研究中的核心地位；“精細化管理\"緊隨其后，反映出高校管理方式向個性化、精準化發展的趨勢；“智慧教育”和“個性化培養”雖頻次較低，但顯示出信息技術賦能管理模式創新的關注度；“大數據”雖然出現瀕次不高，但中介中心性較強，凸顯其在優化管理決策和提升管理有效性方面的作用。隨著高校管理向智能化、數據化方向發展，高等教育管理者需采用多元化、精準化策略，以精細化、數據化手段提升人才培養質量。然

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而，現有研究多關注技術應用，較少探討如何在高質量發展背景下構建兼顧國家教育戰略與學生個性化需求的管理體系。為此，本文提出一種結合現代信息技術與教育管理創新的精細化管理模式，運用層次分析法(AHP)和數據挖掘技術，以優化管理體系、提升管理精準度，并改善學生的學習體驗和成長質量，從而為高校在快速變化的教育環境下提供可行的管理創新路徑。

2評價指標體系的建立與分析

2.1指標體系的建立

在高質量發展背景下，構建高校學生精細化管理的評價指標體系需結合高等教育發展趨勢、高校人才培養目標及學生成長需求，重點關注管理的精準性、個性化支持、發展導向及管理效能。首先，通過文獻綜述識別精細化管理的關鍵要素，并邀請高校管理者、教育專家及學生代表進行專家訪談與焦點小組討論，以確保指標體系的科學性和適用性。隨后，采用德爾菲法優化初步指標，通過多輪匿名調查篩選出最具代表性的指標，并結合案例研究和應用測試驗證體系的可操作性與推廣性，最終構建全面衡量管理精準度、服務質量及促進學生發展的評價體系。

2.2評價指標體系信效度分析

通過問卷調查收集數據，調查對象包括不同年級的本科生、研究生和輔導員，涵蓋多所高校，以確保數據的代表性和廣泛性，共回收有效問卷310份。采用SPSS21.0進行信效度分析，結果顯示Cronbach'sAlpha系數為0.931，表明量表信度較好：KMO值為0.917，符合因子分析要求，Bartlett檢驗顯著性水平小于0.001，表明變量間相關性顯著，適合進行因子分析。

3模型的構建與應用步驟

3.1模型的構建

在高質量發展背景下，構建高校學生精細化管理模型對于優化教育治理和提升人才培養質量至關重要。結合層次分析法(AHP)與云模型的方法尤為適用，AHP可通過層次結構和成對比較確定管理指標的權重，提升決策的科學性，但其主觀性易引入不確定性。云模型則能有效處理模糊性和隨機性，將定性概念轉化為可量化的數據，精準反映管理過程的動態變化。

3.2模型的建模步驟

3.2.1AHP法步驟

構造判斷矩陣。在構建高校學生精細化管理模型時，首先需要基于專家意見和管理實踐構造判斷矩陣，以確定不同管理維度的相對重要性。然后，專家通過兩兩對比給

出判斷矩陣，為后續計算權重提供基礎(表1)。

層次單排序及一致性檢驗。在AHP的應用中，需對判斷矩陣進行層次單排序并檢驗其一致性。計算步驟如下：

① 歸一化判斷矩陣：

② 計算權重向量：

通過一致性檢驗評估判斷矩陣的合理性，首先計算一致性指標，衡量判斷矩陣的一致性程度；然后查找相應階數的隨機一致性指標，作為參照標準；最后，通過一致性比例（一致性指標與隨機一致性指標的比值）判斷矩陣一致性。當一致性比例小于0.1時，矩陣滿足一致性要求，若超過0.1，則需調整矩陣元素以提高一致性。

3.2.2云模型步驟

① 構建評價等級云標尺。本研究將高校學生管理評價劃分為低度、較低、中等、較高、高度五個層次，并設定相應的數值區間，如0，2、2，4、4，6等。隨后，依據云模型原理，計算每個等級的期望值(Ex）、熵(En)、超(He)，用于刻畫不同管理水平的特征分布。

② 計算指標層云數字特征。針對每個評價指標，先計算其樣本均值作為期望值 (Ex) ，再通過均值偏差衡量指標的不確定性，即計算熵 (En) ，最后求得超熵(He)以反映數據的穩定性。計算公式如下：

超熵He直接根據熵的偏差計算，以衡量數據的波動性

③ 計算準則層云數字特征。依據指標權重，將指標層計算結果匯總至準則層并進行加權計算，以反映不同準則在學生管理評價中的綜合作用。最終，通過MATLAB等工具生成可視化云圖，實現數據驅動的高校學生精細化管理評價體系。

4實證分析

各大學均致力于提升學生管理的精細化水平，涵蓋學業支持、心理健康、職業規劃、社團活動等方面，推動數字化管理改革，通過數據分析和人工智能技術優化管理流程，提高服務質量。盡管取得一定成效，但仍面臨個性化需求難以滿足、數據分析能力不足和院系間管理不均衡等挑戰，因此構建更系統、可操作的精細化管理模型具有重要意義。

4.1基于AHP計算各管理指標權重

為了構建高質量發展背景下的高校學生精細化管理模型，本研究采用AHP(層次分析法)對各管理指標的重要性進行權重計算。通過專家咨詢和問卷調查相結合的方式收集數據，專家組成員包括高校學生管理專家、行政管理人員、輔導員，以及部分學生代表，以確保指標體系的科學性和合理性。

在數據整理與分析階段，本研究構建了管理目標層“高校學生精細化管理水平”及其下屬的一級指標：學業管理A、心理支持B、職業發展C、生活服務D和文化育人E。隨后，通過成對比較法建立判斷矩陣，計算各指標的權重并進行一致性檢驗(表2)。

基于判斷矩陣，采用“方根法\"計算出各一級指標的歸一化特征向量，并得到各指標的權重分布。學業管理A：0.4021；心理支持B：0.2527；職業發展C：0.1896；生活服務D:0.0978；文化育人E：0.0578。

一致性檢驗結果顯示，最大特征值 λ=5.0892 ，計算一致性指標 CI=0.0223 ，一致性比例 CR=0.0199 （小于0.1)，說明判斷矩陣通過一致性檢驗。隨后進一步計算各二級指標的權重(表3)。

4.2基于AHP-云模型評價結果分析

本研究進一步結合云模型方法，對學生精細化管理的整體水平進行評估。根據師生反饋數據，計算各指標的云模型特征值(Ex、En、He)(表4)。

學業管理：評價較高，表明學校課程規劃與學習支持措施較為完善，但課堂互動仍有優化空間。心理支持：水平處于中等，提示需加強情緒干預措施，特別是在突發心理問題的應對上。職業發展：評價較低，反映出就業指導與校企合作方面仍需提升，以幫助學生更好地適應社會需求。生活服務：處于較高水平，宿舍管理與日常事務安排較為完善，但仍可優化學生反饋渠道。文化育人：評價相對較低，提示學校可加強對學生社團活動的支持與創新，以提高學生的文化素養與團隊協作能力。

5結語

本研究在高質量發展背景下，構建并實證分析了高校學生精細化管理模型，融合了層次分析法(AHP)和云模型技術，結合主觀評價與客觀數據，為高校學生管理提供了科學、系統的評估工具。實證分析識別了影響學生管理精細化的關鍵因素，如學業支持、心理健康、行為規范、職業發展和社會適應等，為管理者提供數據支持，幫助其作出精準決策。研究提出的模型增強了管理的科學性和系統性，并通過可視化評估使管理效果更加直觀，助力高校提升教育服務質量，優化學生管理策略。未來研究可探索該模型的適用性與擴展性，結合人工智能和大數據分析，推動高校學生管理模式的創新，促進高等教育質量提升。

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