大数据背景下推进高校学生工作智慧化的几点思考与探索

摘

要：大数据时代的来临，使社会各领域能深入获得和使用更加全面、完整和系统的数据，探索更有效办公的方式。大数据背景下，通过使用、分析和利用各种数据来实现高校学生工作智慧化，对于促进高校发展和提升育人水平，具有划时代的重要意义。关键词：大数据

学生工作

智慧化一、高校大数据应用的“洼地”问题（一）信息化系统功能有限高校学工系统涉及学生管理方方面面，包括学生信息、困难资助、评奖评优、离校系统等，相较传统模式，通过信息化来汇总信息比纸质办公便捷，汇总信息可用做参考却不具备分析运算的功能，仍需依赖人工审核和处理。如评奖评优工作，学生在系统进行申请，之后通过会议评审，评审结果通过系统审核。再如学生资助工作，学生进行系统申请，提交纸质申请表，由班级、学院组成困难认定小组，根据学生纸质申请表进行评议，最后在系统对评审结果进行审核。可见，现阶段信息系统的主要功能仍是信息的收集，对于信息的分析处理尚未实现，仍处于大数据应用“洼地”状态。（二）评审过程缺乏数据支持评奖评优和资助工作都是学生工作的重要环节，涉及学生的切身利益，需要公平、公正的评审环节来维护相关学生的权益，而现阶段这项工作却存在一定问题亟待解决。以困难资助为例，先由学生提交生源地相关部门认定的困难证明，后经过评议小组审核进行最终认定。在实际工作中，发现以下问题：一是纸质审核标准存在不合理的情况，各地区发展水平的不同造成困难的认定标准不一致，且纸质容易发生被造假的情况;二是学院、老师、学生干部组成困难评议小组对于学生情况进行排摸，通过表面现象很难判定真实情况。学生评优的审核过程也有同样问题，唯分数为主要标准，缺少更多足以精准定位内外兼修的“真优秀”学生的数据支持。评审工作要与时俱进，需大数据来助力提升資助和评优等审核工作的精准性。二、大数据的推动力不容小觑利用大数据来探索解决这系列问题，通过收集多元数据能更加客观从多个角度来判别和衡量，从而体现公平公正;大数据的历史成就证明，愈多的数据支撑，可以使评判结果更趋于准确性。（一）让数据发声，发现“潜在”线索通过大数据可以获知潜在价值的信息。在2009年的甲型H1N1流感病毒爆发几周前，谷歌公司的工程师们通过人们在网上的搜索记录来预测流感传播范围，甚至可以具体到特定的地区和州，他们的预测数据与官方在几周后流感爆发的统计数据相关性达97%。这个实例让我们看到大数据有挖掘潜力和分析预知的能力，工作中如果能运用好数据这一“能力”，让数据发声，将会大大提升工作的有效性。（二）大数据实现“量变到质变”面对“混乱”的大数据，不用束手无策，只要结合科学的分析方法，能得到非常有益的效果。麻省理工学院（MIT）两位经济学家通过设计一个软件在互联网收集全美50万种商品价格，当时的数据又乱又杂，可是他们利用一个巧妙设计的分析方法得出的结果要比官方提前几个月。而美国联邦政府为了得到相应数据，雇佣很多人工来给全美商场打电话甚至登门拜访，花费了大量人力物力，却得到的采集结果要滞后几周时间。在工作中，结合大数据运用环境，设计合理的分析方法，来处理获取的“混乱”数据，能使大数据实现“量变到质变”。三、大数据背景下，学生工作智慧化对策通过大数据的实例可以看到，利用大数据来辅助日常工作，能实现更加高效、合理化、智慧化的工作模式。（一）大数据实现智慧化学生管理学生宿舍的分配工作是一项重要的工作，科学合理地进行宿舍分配能提高辅导员工作效率和学生对校园生活的满意度。传统背景下学生宿舍的分配是通过辅导员进行安排，辅导员根据工作经验结合学生的基本情况进行分配，然而传统方式的缺点在于无法兼顾到各类因素，如关注生源地的搭配却可能无法同时兼顾学生特长互补，关注学生能力搭配却无法实现性格的融合，不融洽的宿舍环境会导致学生退宿、产生心理问题甚至厌学。在大数据背景下，探索一条能助力辅导员智慧化完成这项工作的捷径：通过对学生生源地、家庭情况、学习成绩、兴趣特长、心理、身体健康等相关信息的收集、运用设计好的分析方法对数据进行权重计算、得出能涵盖学生各类因素的最佳分配方案，而后辅导员进行实际工作时，便可以结合方案开展工作，利用数据发声，真正智慧化这项“大工程”。（二）大数据优化资助、评奖工作高校资助工作是国家重点精准扶贫工作之一，是体现教育公平，保证每一位贫困生顺利完成学业的保障，确保资助金用在“刀刃”上，让贫困学生享受国家的恩泽，要严格把关审核，确保让真正贫困的学生享受到资助政策。困难认定工作主要评审依据是学生提交的困难认定表，由困难认定小组进行评审。在此过程中，我们发现：由于不同地区发展水平不一致，各地困难认定的标准不同，存在潜在的不合理评级情况。在大数据背景下，建议利用大数据多维度进行评估，前期收集学生家庭当地情况、校园消费（校园一卡通）、日常生活、学习和网络方面的数据等;在中期对这些数据进行权重分析评估，用数据来协助更精准定位困难学生和“潜在的困难生”，提升资助的有效性和精准性。同样，在各类评奖评优过程中，不宜唯以成绩“说话”，通过收集学生社会、学校、寝室、课堂的一些行为表现等，从德智体美劳多维度来评估学生是否“真优秀”。（三）大数据背后需注意的问题大数据高速发展的背后并存风险和隐患，信息安全面临着严峻的挑战，建立相应的保障制度是保证大数据“扎根发展”的关键。一是建立大数据使用制度，无论是评奖、资助或是其他学生工作，数据的各使用过程，都应建立严格的标准，并事前进行可行性研究、分析。二是建立安全保障制度，制定相应的数据安全保障制度来维护信息方的利益