大数据思维对高校辅导员工作的启示

王 鹏

(山西农业大学 软件学院，山西 太谷 030801)

大数据思维对高校辅导员工作的启示

王 鹏

(山西农业大学 软件学院，山西 太谷 030801)

信息时代，每个人在使用网络时候都会产生大量的数据，大数据就应运而生。大数据不仅改变了人们的生活方式，也改变了人们的思维方式，如相关关系、全样本分析、允许存在误差等。高校辅导员面对“95后”个性鲜明的大学生，需要更新认知模式，运用大数据思维模式，为大学生提供极具针对性的精细化服务，才能满足大学生成长成才的现实需求。

大数据思维；辅导员；大学生

移动互联、社交网络快速地发展着，互联网较其最初状态发生了根本的改变，已由web 1.0发展到web 3.0，从最初的媒体+社交功能，已经发展到媒体+服务、媒体+电商的阶段。每个人在使用网络的时候，生成了大量的数据，大数据随着存储能力、计算能力的提升而快速发展，大数据时代正在到来。“95后”大学生伴随着网络的发展而成长，他们获取信息渠道广泛，价值认同多元，自主意识增强。加之，各高校办学规模的不断扩大，学生人数日渐增多。作为高校的辅导员，面对信息时代的快速迭代，面对大学生个性多样的特点，如何转变观念，使用大数据思维优化工作，则是我们需要思考的课题。

一、与大数据相关的概念

英特尔的创始人之一摩尔指出：“当价格不变时，电路板上可容纳的元器件的数目，约每隔18—24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。换言之，每一美元所能买到的电脑性能，将每隔18—24个月翻一倍以上。”这就是著名的“摩尔定律”，它揭示的是信息技术进步的速度。随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。信息总量的变化还导致了信息形态的变化——量变引起质变，最先经历信息爆炸的学科就创造出了“大数据”这个概念[1]。

学术界对大数据并没有给出一个准确的概念。刚开始是指需要处理的信息量超出了一般电脑存储量。现在通常认为，大数据就是在信息化进程中自然形成的宝贵资源，更接近把握信息资源的本质。大数据作为资源类似于矿产、石油、天然气，不同于这些不可再生资源的是，大数据会因为时间、技术的进步成指数级增长。

大数据可简单分为结构化数据和非结构化数据。我们常说的阿拉伯数字“1、2、3”等传统数字及符号就是结构化数据，这类数据我们一般好统计；非结构化数据包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置等，包括网民发在QQ空间文字、微博图片、微信朋友圈视频等社交媒体产生的数据。目前全世界的数据中约75%都是非结构化数据[2]。

大数据还有容量大、存取速度快、应用价值大等特点。这几年随着算法的进步，处理数据变得越来越方便，也更为快捷，存储数据的容量越来越大，数据应用的价值也越来越大。通过大数据已经展现出来一种大智能，加上传感器、可穿戴设备等元件，让“物和物”相连，形成物联网，应用前景十分的广阔，现在的人工智能是另外一个重要的应用方向。

二、大数据时代的思维变革

大数据时代我们的生活、与世界交流的方式都将面对新的挑战，人们的生活、工作和思维方式都会被重塑。在思维方式上，大数据带来三个转变。

第一个思维转变是“样本=总体”，减少误差。现在我们存储、计算、处理数据的能力都大为提升，我们能收集更多的数据，这就不需要再依靠随机抽样。长久以来，当面对大量数据时，社会都会采取样本分析。当不能收集和分析全部数据情况下，样本分析是最佳的选择方案，因为这样更省人力、物力。但样本分析要求采样的精确性高，分析方法要特别合理。即便如此也有可能出现在全样本情况下的误差。而大数据能够收集全部的数据，当样本=总体的情况下，分析全样本，结果就会更为公正，避免了误差。

第二个思维转变是数据之多，不再追求精确度。相对于“小数据”，最基本、最重要的要求就是减少错误，保证质量，只有这样才能确保样本分析精确性。数据爆炸的时代，数据的不精确反而会成为优势。例如，“谷歌”就利用搜索引擎的输入的不精确发明了“谷歌拼音输入法”。再比如：如果要测量蔬菜大棚的温度、湿度等数据，只有一个传感器，就得保证这个传感器正常工作不出错，不然就会导致测量结果出错；反过来，如果大棚有50个传感器在工作，即便其中一个传感器出故障不能工作或收集的数据有误，但当全部的数据收集起来后，得到的结果肯定是一个更加准确的结果。

第三个转变是不再探究因果关系，关注相关关系。大数据应用最著名例子是2009年甲型H1N1流感病毒的出现，全球都在担心这一场致命的流感即将来袭，公共领域及医学专家能做的就是减慢它的传播速度，但也得知道它将会出现在哪里。在流感爆发前几周，谷歌公司在发表的一篇论文中预测了流感在美国传播的时间、地区。谷歌公司依靠每天超过30亿条的搜索指令，通过搜索引擎上的记录，帮助它准确地做出了预测。大数据体现的一种相关关系，是全样本的分析。人类社会目前取得一切成绩都是基于小样本的分析。通过小样本的数据采集，分析出因果关系，然后类推到全部情景。在小样本时代，采集数据，因果分析每一步都需严谨，因为样本的采集、数据处理的不合理就可能导致结果的千差万别。而大数据体现的是相关关系，是对全部样本的采集，即便其中一个数据误差也不会影响到结果的分析。

三、辅导员具备大数据思维的必要性

信息时代，数据规模在快速增强的同时，数据的存储、处理能力也在快速提升。随着技术快速迭代，客观上要求辅导员适应时代要求，不断提升自身素质，只有这样才能满足工作的需求而不被时代所淘汰。为此，辅导员只有转变思维方式，才能满足学生成长成才的个性化需求。

1．信息社会的时代要求。截止到2015年12月，我国网民已有6.68亿，其中手机上网使用率为90.1%，而大学生手机上网的比例几乎达到100%。据统计，中国人一天平均点击手机的次数是600次，大学生群体的点击数比600次更多。他们在自己的QQ空间、微博、微信、陌陌上不断地刷新状态，这就产生了大量的数据。作为辅导员要关注自己所管理学生的数据，要存储，要分析数据信息的真假。这就要求辅导员得具备大数据意识，要有“样本=总体”思维方式，这样才能面对大量的信息不畏难，在尽可能多、尽可能全地把握学生的数据信息下，为学生提供精准服务。

2．学生个性化发展需要。传统的思想政治教育模式，如主题团日活动理论学习、主题班会思想动态的了解，只注重形式，效果不尽如人意。辅导员想要真实地了解每个学生实际情况，这样的方式很难达到理想的效果，且易引起学生的抵触。“95后”的大学生，大部分个性张扬、关注自我、向往自由，如果辅导员能根据每个学生的自身条件、个性特点，再结合他们的思维方式和认知水平，凭借大数据的思维和技术进行智能化的供需匹配，给予定制化的引导，有助于把学生培养成“个性鲜明、人格完善”的人[3]，从而构建良好的师生互动关系。例如，高校可尝试通过“一卡通”收集学生的就餐、上课、参与活动、去图书馆、留在宿舍等数据，对这些数据信息进行分类，可勾勒出学生校内的轨迹图，分析出学生爱好特点、时间分布特征，以此就能对每个学生开展个性化的指导和帮助，进而使辅导员工作更具有针对性，突显人性化。

3．学生行为动态了解的需要。大数据时代面对大量的信息，需要进行有效的分类、量化、存储等数据化的处理，将各类现象表现的数据量化的过程才是数据化的核心[4]。现在的大学生时刻在表达自己的动态和诉求。“微信”个人动态展示、“微博”对个人情绪的宣泄、“校内贴吧”对组织内部管理的意见等，这些都能反映学生的情绪状态。辅导员就可以通过对网络上出现的高频词汇进行分析，针对学生表现出来的失落感、挫败感或失望情绪开展“心理帮扶”和“人文关怀”，才能给学生以安慰和鼓励，帮助学生度过心理难关，恢复健康的心理状态。对一些性格内向、不愿交流的学生，辅导员可以借助学生校内信息记录，分析其行为动态，掌握其行踪，预测其动向，这样就能在一定程度上预防危机事件的发生[5]。

四、大数据思维对辅导员工作的启示

大数据带来的思维方式的转变，也给高校辅导员工作带来了一些启示。

(一)转变思维方式注重相关关系

相关关系和因果关系体现的是不同的思维方式，不同的思维方式导致分析结果不同。想要精确地了解学生的状况并准确分析其因果关系，这一传统手段在大数据时代可行性不高。因果关系追求的是“为什么”，而相关关系只需要知道“是什么”就行。谷歌公司预测流感爆发的案例，就是没必要知道“为什么”，只要知道“是什么”就能得到有用的结果。相关关系是通过识别有用的关联物来分析一个具体现象，而不是非要揭示其内部的运作机制。通过相关关系，我们可以比以前更快捷、更清楚、更直观地分析事物，并得到对我们有利的结果。

辅导员要注重对相关关系的研究，要多渠道掌握来自各方面的大量信息，如有的学生前一秒的网络状态与后一秒的网络状态截然不同，这就需要辅导员给予足够的重视。辅导员要明白数据的复杂性和海量化，在分析数据时要用相关关系思维方式来分析。允许学生思维方式、认知水平、学习能力、工作效率上存在多样性，认识到学生之间差异性，每个个体自我成长是多种综合因素共同作用的结果而非单一因素决定，全面了解学生，以发展的眼光看待学生。

(二)转变工作方式更加注重全体

我们在学生管理工作中常用随机抽样调查方法，随机抽样是小样本时代的产物，虽然误差不大，但确实存在误差。作为教育产业，面对鲜活的学生个体，管理者没有试错的机会，也有违“为了一切学生”的工作理念，会错失对部分学生或者某个问题的研究，对于辅导员来说这就是工作中的隐患。大数据思维要求的是收集并掌握所有学生完整的数据，这就可以弥补随机抽样研究方法的不足。大数据思维重视全样本，从而实现高校学生工作管理“全员育人”的目标。

大数据思维要求辅导员要关注全部，一个辅导员如果能够关注所管理学生的QQ、微信、微博，就能不受时空限制，随时随地了解、掌握学生的动态。传统的学生思想工作如召开主题班会、个体谈心谈话、座谈会等，这些方式一是得不到学生真实动态反馈，二是小样本不能够掌握全体。信息时代，互联网让学生与老师彼此链接得更为紧密，学生在自己社交媒体展示思想行为动态也更为真实。要善于利用大数据思维，了解和掌握全体学生的情况。

(三)转变粗放模式注重个性化、精细化管理

管理的本质是控制，传统教育管理理念就是对大学生严格管理才能使其在校遵纪守法、学业有成；而互联网时代的学生是独立的、鲜活的个体，每个学生呈现出来的思想和行为特点都不同以往。利用大数据可以对每个大学生不同表现特点进行有针对性的教育管理，使得学生管理工作比之以往发生了本质变化。

在小数据时代，想了解大学生个体真实的、差异化的思想状况及行为很难，多是凭辅导员自身经验，缺乏科学决策的依据。而大数据时代，大学生个体情况都可以通过数据信息收集，可视化展示，这使得学生工作精细化理念成为可能[6]。大数据应用在商业领域例子数不胜数。比如，京东就能根据个人浏览记录、购买习惯，有针对性地进行自动化的广告和购物推送。大数据思维能帮助辅导员了解大学生个体的思想倾向、兴趣爱好、行为特点，更加有利于提升工作的针对性，有利于提高工作效率，把握决策的科学性。

大数据时代已经来临，面对时代趋势我们只能用拥抱姿态迎接。作为高校辅导员，想要适应时代，想要满足学生成长成才的现实需求，必须及时转变思维观念，运用大数据思维来做辅导员工作。

[1] 维克托·迈尔·舍恩伯格,肯尼斯·库克耶.大数据时代[M]．盛杨燕,周涛,译．杭州：浙江人民出版社,2013:8.

[2] 宁家俊.大数据：变革世界的关键资源(时事报告大学生版)[M]．北京：《时事报告》杂志出版社,2016:130.

[3] 潘婷.大数据时代背景下的高校学生管理工作探究[J].中国成人教育,2016(6):63.

[4] 王国军,刘爽.大数据时代的大学生思想政治教育研究[J].理论观察,2014(1):143-144.

[5] 高亚文.大数据在高校学生管理应用中的困境、趋向及细节把握[J].湖北科技学院学报，2016(6):58.

[6] 成宏涛.基于大数据的高校学生管理工作研究[J].新校园，2015(7):151-152.

The Inspiration of Big Data Thinking to the Work of College Counselors

WANG Peng

(SchoolofSoftware,ShanxiAgriculturalUniversity,Taigu030801,China)

In the era of information，large quantity of data is generated when everyone surfs the Internet, so big data comes true. Big data has not only changed our lifestyle, but also changed our ways of thinking, such as correlation, analysis of the whole samples, allowed error, etc. When facing the young students of the generation after 95,college counselors need to update their cognitive and thinking models, only in this way will they adapt to the new characteristics of the times and satisfy the realistic needs of students′ growth.

Big data thinking;counselors;college students

10.16396/j.cnki.sxgxskxb.2017.01.019

G645

A

1008-6285(2017)01-0074-03