大数据时代下高校学生精细化管理研究

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1、大数据时代下高校学生精细化管理研究大数据时代下高校学生精细化管理研究大数据时代下高校学生精细化管理研究  随着高等教育信息化的推进和大学数字化校园的建设,大学在管理和服务中汇聚了不同类型与层次的海量数据。而在大数据的工作模式下,这些数据不再以孤立、碎片及无序的形式存在,而是呈现出联系性、完整性及规律性的特点,并为大数据应用于大学思想政治教育提供了重要的支撑。大数据在大学生思想政治教育中的应用主要体现在实现思想政治教育的个性化教学及思想政治教育的精细化服务等方面。第一,实现大学生思政教育的个性化教学。大数

2、据的核心作用是通过对海量数据的分析,预测出事物未来发展的可能性,即预测性。学者刘辉[1]认为,大数据作为观察大学生思想行为的显微镜,能够客观记录学生的信息、精准分析学生的特征、科学预测学生的需要,有助于因材施教,促进思想政治教育教学个性化。具体而言,学生工作者可根据学生思想政治理论课网络学习时的视频点击率、参与有关事件讨论的关注度,以及课堂教学互动时的活跃度等即时数据和关联数据发现学生思想行为的差异和学习兴趣的不同之处。此外,学生工作者可以利用可视化的多媒体技术将枯燥、乏味的数据转化成学生乐于接受的直观

3、图表形式,进而揭示数据间的关联性和规律性,如标签云和时间流等可视化技术的使用。因此,利用大数据的分析方法对学生学习的数据进行处理,可以全面深刻地了解学生思想轨迹的变化、学习的兴趣及心理需求,进而有针对性地开展教育,从而实现大学生思想政治教育的个性化教学。第二,实现思想政治教育的精细化服务。学生工作者不仅是大学生思想政治理论教育的指导者,更是大学生健康成长成才的引导者。学生工作者在工作中时常面临“一对多”的局面,如果按照传统的教育模式,思想政治教育工作就难以做到精准把握及服务效果的精确评估,亦会削弱思想政

4、治教育的实效性。而大数据技术的运用则可以有效避免由于教育对象的多元化而导致教育效率低下的弊端。通过大数据分析技术为每一个受教育者量身定制教育模式,即勾勒出一幅新型化的“数字剪影”,以细分学生群体、总结归纳思想政治教育的特点与规律,使思想政治教育的服务日益精细化,管理日趋科学化,从而摆脱过去粗放型的管理模式。概言之,在大数据时代下,学生工作者更能有针对性地解决多元大学生群体的各种思想矛盾与问题,使大学生更加认可、理解、接受思想政治教育,实现教育的个性化与精准化[2]。  利用大数据对大学生进行就业指导,可

5、以有效提高大学生的就业率。一方面,学生工作者利用大数据技术对学生进行职业生涯规划指导,帮助大学生寻找自己的职业兴趣点与特长,以制定出较为符合大学生身心健康发展和社会需求的职业生涯规划。如现在在大学生中广泛流行的霍兰德职业兴趣测试,就是建立在大数据分析的基础上。另一方面,建立在大数据分析的基础上,高等院校根据大学生职业规划的需求,在专业设置与课程选择上更具有灵活性,根据社会需求及时调整教学计划,进而使学生能够掌握适应未来工作与生活的知识技能。但是,大数据应用于学生就业指导时,有几点必须要重视。其一,要以大

6、学生为本,防止出现变大数据手段为目的,本末倒置的情况。其二,由于大学生处于思想价值体系尚未完全成熟的阶段,其本身对于信息缺乏全面、客观、正确的认识,所以,学生工作者要学会筛选、鉴别从大学生处收集的信息,去伪存真,保证数据的准确度。其三,大数据的分析要紧密结合社会现实,防止与社会现实相脱离。以上三点,正是学者张家明[3]在《大数据背景下的大学生个性化就业指导》一文中所强调的:“大数据分析要防止三脱钩与大学生个性化就业指导的大数据分析要努力增强科学性。”  大数据在应用于学生心理健康教育方面有着重要作用。利

7、用大数据关注大学生的心理健康和精神需求,能够有效预防和缓解大学生的心理问题。学生在学校里面的所有行为,包括学习、生活、消费、性格特点、思想动态、心理倾向及所表现出的原生家庭环境等都会以“事实数据”和“行为数据”的形式呈现出来,而大数据分析能够帮助学生工作者深入了解所管理的学生,并能筛选出特殊群体和心理问题易感群体,使其及时给予关怀与指导,从而针对大学生的心理问题做到早预防、早发现、早干预、早治疗。另外,大数据可以有效促进大学生心理健康教育研究的创新。如前所述,随着大学数字化校园的建设,校园网内存储着大量

8、的学生信息,包括教务系统中的成绩信息、团学系统中的社团活动信息、图书馆系统中的图书借阅信息等。这些系统中所产生的大量信息,通过大数据的量化分析,可以挖掘出其蕴含的丰富的内涵,总结出规律性,摆脱碎片化,而成为一个整体。因此,学生工作者利用大数据的量化分析技术,可以使大学生心理健康教育的研究摆脱经验主义的束缚,提高精确度,从而促进大学生心理健康教育研究的创新。反之,大学生心理健康教育研究的创新,又会促进大学生心理健康教育的开展,二者是相互促进,

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