大數據驅動的學生管理信息化創新路徑

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2025.15.060

[中圖分類號]D630 [文獻標識碼］A [文章編號]1673-0194（2025）15-0193-03

0 引言

隨著信息技術的迅猛發展，大數據時代已然來臨，深刻改變著社會的各個領域，教育領域也不例外。在學生管理方面，傳統的管理模式受限于信息獲取的片面性、分析手段的單一性，難以滿足當下多元化、個性化的學生發展需求。而大數據技術的興起，為學生管理信息化創新帶來了新契機。學生在學習、生活、社交等各個場景中產生的海量數據，蘊含著豐富的信息。通過收集、整合、分析與挖掘這些數據，能夠深入了解學生的學習狀況、興趣愛好、心理狀態等，為精準化、個性化的學生管理提供依據。因此，探索大數據驅動的學生管理信息化創新路徑，成為提升學生管理水平、促進教育教學質量提升的迫切需求，具有重要的現實意義。

1大數據在學生管理信息化創新中的應用優勢

1.1數據洞察優勢

數據洞察構成大數據核心技術特征。在學生管理信息化領域展現獨特價值，學生行為特征、學習軌跡等碎片化信息分布于校園生活的各個場景，學習管理系統、一卡通消費記錄、在線學習平臺、社交互動數據被整合處理，形成全景式數據圖譜。同時，分析學習管理系統內課程選擇趨勢與成績波動曲線，能有效定位學生知識結構薄弱區域。某學生若在理工類課程出現持續性成績滑坡，卻在人文社科領域保持穩定表現，疊加其在線平臺文學歷史資料的檢索頻次，可推斷其存在學科興趣轉移或認知瓶頸[。此外，一卡通消費數據映射生活軌跡，當食堂就餐頻次驟降、校外消費激增，若與學業狀態波動形成數據關聯，提示生活作息異常可能影響學習效果。這種跨維度分析使潛在問題顯性化，推動管理模式從經驗判斷轉向數據決策，為精準干預建立實證基礎。

1.2管理優化優勢

數據重構優化管理流程的路徑。在傳統管理模式中，層級審批與信息孤島導致效率損耗，請假審批須經學生申請、輔導員初審、院系終審三級流程，存在信息傳遞遲滯風險。構建智能審批模型后，系統自動調取歷史請假記錄、課程排期、學業進度等數據流，若申請時段處于無課周期且過往信用良好，可實現秒級自動批復。同時，獎學金評定維度被重新定義，學業成績、科研成果、志愿服務等結構化數據輸人評定算法，預設規則驅動的計算模型消除人工核算偏差，評估結果呈現可視化排序。此外，管理系統瓶頸環節亦被數據透視，檔案更新流程復雜度導致信息滯后的問題暴露后，通過建立實時數據共享中樞，管理人員得以將精力轉向個性化服務。

1.3系統革新優勢

數據引擎驅動管理系統實現代際跨越，傳統系統局限于學籍檔案存儲等基礎功能，新型智能平臺拓展動態監測與預警能力，課堂出勤率、作業提交周期、在線活躍度等指標形成多維預警矩陣，當三項指標同步異動時觸發分級預警機制。同時，用戶交互邏輯被數據重塑，高頻功能模塊根據點擊熱力圖優化布局，跨系統數據壁壘被穿透：教務系統的課程數據、后勤系統的宿舍水電記錄、心理咨詢系統的測評結果形成數據閉環，輔導員工作臺可實時調取學生畫像，宿舍衛生評分與圖書館借閱數據成為綜合評價參數，構建起全景式學生成長監測網絡。

2大數據驅動的學生管理信息化創新路徑

2.1數據采集與整合的創新

在大數據支撐下的學生管理信息化進程中，數據采集與整合的革新構成底層支撐。過往的數據采集模式多聚焦于學籍資料、課程分數等有限維度，信息源單一且依賴人工登記，存在效率低下與誤差率高的缺陷。新型數據采集與整合范式著力構建多維數據捕獲網絡，破除信息壁壘，完成異構數據資源的有機聚合。同時，數據采集路徑呈現多維拓展趨勢。除教務系統基礎數據之外，物聯網傳感裝置持續捕獲校園行為軌跡特征，圖書館借閱頻次、體育館運動強度、實驗室設備操作記錄均被納入采集范圍。智能穿戴設備實時抓取校園網絡行為特征，涵蓋網頁瀏覽偏好、在線課程參與時長等數字痕跡。社交媒體API接口開放獲取學生互動數據，包括原創內容發布規律、話題討論參與深度，這類數據映射著興趣圖譜、社交網絡及價值取向[2]。此外，數據清洗與整合環節同樣關鍵。面對海量異構數據流，構建標準化數據治理框架具有決定性意義。應制定覆蓋格式規范、編碼規則、質量控制的統一標準，確保跨系統數據的兼容互通。采用異常值檢測算法清洗學業記錄，自動識別并修正錄人偏差。ETL（Extract，Transform，Load）技術驅動的數據集成平臺，將分散在教務模塊、學工系統、后勤數據庫的碎片信息進行抽取轉換，最終匯聚至中央數據倉庫。某高校實施數據中樞建設后，跨系統信息查詢響應速度提升 63% ，多維數據分析周期縮短至原有時長的1/4。

2.2數據分析與挖掘的創新

數據處理技術構成學生管理信息化升級的關鍵支撐，融合前沿計算模型，提取數據深層關聯特征，形成管理決策基礎。首先，算法篩選環節整合經過驗證的計算方法，聚類分析處理在線學習平臺的行為數據，如學習時長、內容偏好、互動頻率，識別差異化的學習者集群，制訂精準指導方案。關聯規則揭示課程選修、成績分布、社團參與的多維聯系，特定專業課與對應社團活動呈現強相關性，優化教學資源配置時可參考此類模式。同時，專項模型開發聚焦管理場景需求，學業預警系統整合入學分數、日常表現、考勤軌跡，構建多維評估框架，機器學習處理歷史數據流生成風險預測指標，校方依據動態反饋實施定點幫扶。心理監測架構融合心理健康量表、社交網絡動態、數字足跡，構建神經網絡識別模塊，異常行為圖譜觸發應急響應機制，潛在危機干預效率顯著提升。其次，在數據分析與挖掘的創新進程中，可整合深度學習中的循環神經網絡（RNN）及其變體長短時記憶網絡（LSTM），構建學習過程的時序特征模型。學生行為數據具有連續演進特性，RNN與LSTM架構能有效提取時間序列維度信息，分析作業完成質量、考試成績波動等動態數據，掌握當前學習狀態，預測未來發展趨勢。特定學生若呈現作業錯誤率持續攀升、考試成績下滑的時序模式，系統可提前識別潛在學習風險，觸發預警機制，校方據此調配輔導資源實施干預策略。再次，自然語言處理（NLP）技術可解析在線論壇、學習社區的文本交互數據，應用情感分析算法識別學生對課程內容、教學方式、管理政策的態度傾向。當論壇文本聚類顯示某課程教學方式存在負面評價時，系統自動生成教學策略優化建議，推動課程內容迭代升級。主題模型提取高頻討論話題，映射學生興趣分布圖譜，為學術講座選題、社團活動策劃提供數據支撐，提升校園活動的參與度與吸引力[3]。最后，構建大數據驅動的綜合素質評估體系，整合學業成績、社會實踐、科技創新、文體活動等多維度數據，采用層次分析法（AHP）確定指標權重，結合模糊綜合評價法實現全面客觀評估。這種多維評價模型突破傳統單一指標的局限性，精準刻畫學生綜合素質特征與發展潛能，校方依據評估結果制訂個性化成長方案。

2.3管理決策與服務的創新

大數據推動學生管理決策與服務發生突破性變化，完成從經驗驅動到數據驅動的范式遷移，提供精準化、個性化服務。首先，管理決策領域依托數據分析形成科學方案，專業設置調整環節整合社會就業信息、行業趨勢動態與校內學生就業質量報告、專業滿意度調研結果，捕捉市場人才需求特征，匹配院校辦學定位與資源優勢，實施專業結構優化與課程體系改革。招生決策環節挖掘歷年錄取數據、生源分布圖譜、考生志愿填報規律，預判不同區域考生報考動向，形成差異化招生策略與宣傳方案。學生活動策劃環節解析興趣偏好數據、歷史參與記錄，篩選契合度高的主題形式，提升活動吸引力與實施成效。其次，服務創新維度構建個性化支持體系，分析學生學習軌跡，智能推薦在線課程、學術講座等適配資源，某在線平臺依據進度掌握度與興趣偏好，定向推送課程任務，提升學習效能。生活服務板塊挖掘消費模式、住宿行為等數據流，生成定制化生活指南，如解析食堂用餐規律，推送營養方案；監測宿舍能耗數據觸發節能提醒。職業發展服務整合就業傾向、實習經歷、技能證書等多維信息流，構建精準畫像，搭建實習崗位數據庫與職業規劃模型，輔助學生明晰發展路徑。再次，大數據技術深度融入教育管理決策領域，教師隊伍培養模式獲得結構性升級。處理教學評價、科研成果與專業發展需求數據，學校制訂個性化教師培訓方案。識別教學能力待提升的教師群體，設計教學方法專項培訓模塊；科研表現優異的教師獲得國際學術交流支持，強化科研創新能力。結合學科動態與專業布局調整，引進具備交叉學科背景的資深教育工作者，形成多維度師資培養矩陣[4]。最后，心理健康服務體系實現數據驅動轉型。整合心理健康測評、咨詢記錄與社交情緒數據，構建學生心理狀態動態畫像。向高危群體定向推送心理健康知識庫、在線咨詢接口及定制化輔導課程。建立分級預警響應機制，當系統捕捉到極端情緒指標時，自動觸發危機干預流程，聯動心理咨詢師與校務部門實施緊急援助。此外，校園文化生態建設顯現數據賦能特征。追蹤校園文化活動參與軌跡與主題反饋數據，解析學生文化需求圖譜。

2.4系統建設與安全保障的創新

系統建設與安全保障構筑大數據驅動教育管理的基礎架構，開發穩健技術平臺并完善隱私保護機制，保障學生數據的完整性與機密性。首先，在技術架構層面引入現代化框架，基于云計算技術構建彈性云平臺，實現資源動態調配與系統效能優化；平臺支持按需分配算力與存儲空間，顯著提升運行穩定性與響應速度。微服務架構將管理系統解構為獨立功能模塊，各單元聚焦特定業務場景，促進部署靈活性與迭代敏捷性；學生信息管理、成績分析、獎助評估等子系統通過標準化接口實現互聯，有效降低系統間依賴程度，增強可維護性與擴展潛力。界面設計引入響應式布局方案，確保跨終端設備（計算機/平板/移動終端）的無縫適配，優化管理者與使用者的交互體驗。其次，數據防護體系構建多維度安全屏障，制定數據全生命周期管理規范，覆蓋采集、存儲、傳輸、應用及銷毀流程敏感信息采用高強度加密算法進行端到端保護，身份證件號碼、金融賬戶、身份憑證等關鍵字段實施密文存儲與傳輸機制。網絡安防層面部署多層次防御體系，集成防火墻、人侵感知、漏洞監測等技術組件，有效抵御惡意攻擊與病毒滲透。最后，數據備份采用地理分布式存儲與多副本冗余策略，保障業務連續性要求。權限控制系統基于角色模型實施精細化管控，學生僅具備個人數據查閱權限，輔導員限定管轄班級信息范圍，校級管理者可訪問全局統計分析視圖，這種分層授權模式既能滿足業務需求，又能規避數據越權風險，為教育管理數字化轉型筑牢安全基座。

3結束語

總而言之，本研究系統探究了大數據驅動的學生管理信息化創新路徑，依托大數據的核心功能一數據洞察、管理優化與系統革新，推進數據采集整合、深度分析挖掘、決策支持服務及系統安全建設等關鍵環節，提升學生管理工作的精準度、效率及個性化服務水平。在實踐層面，多源數據融合技術取得實質性進展，潛在數據價值被有效轉化為決策依據，管理系統安全穩定運行機制持續完善。

主要參考文獻

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[3]彭迪，胡宇宸.新時期公安專業大學生創新能力的培養路徑與實踐[J].山西警察學院學報，2023，31（4）：110-115.

[4]李興玲.智慧校園環境下小學課外服務信息化管理策略的研究：意義、策略與效果：評《邁向智慧校園的區域信息化管理與實踐》［J].中國電化教育，2025（2）：I0002