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大数据背景下的学生安全管理研究

2020-08-10王海军丁铁陆建

科教导刊·电子版 2020年14期
关键词:安全管理大数据大学生

王海军 丁铁 陆建

摘 要 随着社会发展,大学生群体也在不断变化发展,这对高校学生安全管理工作提出了更多新的挑战。本文就当前大学生安全管理存在的问题进行分析,研究探讨利用大数据技术为学生安全管理提供方法和對策。

关键词 大数据 大学生 安全管理

当前学校安全事件不仅是学校关注的重点之一,也容易挑起社会的敏感度。传统的学生安全管理模式是一种“应对式”治理模式,需要动用大量的治理资源,是一种高成本的化解公共危机的方式。在当前大数据时代下,合理利用的数字化手段来解决这些学生安全管理问题,探索高水平的大学生安全管理工作新模式,保障高等教育的长远稳定发展。

1学生安全管理存在的挑战

1.1隐患的对象难于精准识别

安全隐患主要分为由“人的不安全行为”造成的事故、由“物的不安全状态”造成的事故、由“管理缺陷”造成的事故三方面。校园安全事故于何时、何地、出现都无法准确判断,也无法给与准确的源头追溯,对于有规律性的隐患(如季节灾害安全隐患)也无法预判其准确的影响范围和影响程度,由此造成高校对于校园安全隐患对象的模糊定位和不可控性,造成学生安全管理工作的“盲区”。

1.2安全管理工作偏重于事后解决,事前预防效果偏弱

事前预防要远胜于事后治理,对于学生安全管理工作隐患尤是。目前,虽然各个高校均有相对完备甚至是健全的安全应急预案,但要真正落到实处却要面临安全事件处理经验实战积累的欠缺和安全事件尽量少发生的心里预期的矛盾,即高校最好永远不要发生任何安全事故,但是这样造成一旦有安全事故发生即成为首例,管理方缺乏处理安全事故的丰富经验,单凭应急机制和其它理论知识很难周全妥善解决首发事故。由此,所有的安全预防机制发挥的作用偏弱。

1.3各因素内在联系难于把控,解决问题多倚重于个人经验

校园是学生密集、活动频繁且生活工作环境复杂的场所,每一起安全事故发生的背后有着纷繁复杂的因素交织,决定了其风险的必然性和高发性。相对于其他安全事件,学生安全事故有其自身的特殊性、广泛性和细微性,所以处理每一起安全事故对于高校管理来说都是一次挑战。在这过程中,会必然倚重于安全小组或者相关责任部门里一个、几个人的个人经验,这些经验对于处理安全事件的共性问题也许会产生积极有效的作用,但对于学生安全事件的个性特点把握的精准度不高,无法全面的解决安全事件中的所有问题。

2利用大数据理念和方法解决学生安全管理

在当今社会现代化和信息化的大发展趋势下,有必要利用大数据的思维理念,利用大数据理念和方法,结合学校安全管理目标,进行分析研究。建立以“预警、干预、跟踪、决策”为目标的学生安全大预警大数据体系。能提升学校在学生安全管理业务中的决策能力,对学生安全事件的预警和突发事件的处置能力,充分发挥信息化给教育带来的便利,为学生提供更安全的学习生活环境,为学校的长远发展起到积极的作用。

2.1建立校园安全管理大数据

数据是大数据的核心,而健全的、高质量的、多维度的对大数据分析尤为重要。采用大数据技术,充分采集学生在校的学习、生活、实践、活动等各类信息数据,通过大数据平台进行数据清洗,分析,再通过相关数据模型,从多个维度确定学生的状态信息,以此实现学生安全管理业务的全面信息化。学校依托大数据平台和共享数据交换中心,完成对各类结构化和非结构化数据的采集、治理、交换工作。以提升学生安全管理能力和业务效率为目标,对学生安全管理业务进行全面系统的分析,进而构建学生安全大数据应用。为学生管理提供全面、高效的业务数据,提供多维度的业务预警和个人和群体画像分析,实现对学生安全业务指标反应、检测、比较、评测、预测、计划等,进而推动学生安全管理模式变革和业务流程生态重构,提升学生安全管理工作水平和科学决策能力。

2.2重点建立和完善学生安全预警机制

预警是学生安全大数据建设的最核心的内容,是有别于传统安全管理最显著的特征。首先要对学生安全预警业务进行梳理,将学生日常、课堂、实践、生活轨迹等内容都量化融合起来,根据学校管理目标进行综合设计分析。学生安全预警大数据则根据学生安全预警业务体系,进行响应的数据采集、集成、存储与处理,通过大数据平台,对数据进行挖掘分析和测试验证,采取合适的功能算法(一般有时序分析、主成分分析、统计、分类、聚类、特征工程、判别、图计算等算法),将变量之间的分线性关系可视化,建立学生安全大数据预警。如判断学生是否在校,通过学校一卡通、门禁、WiFi、有线网络、教务系统等相关系统,将学生所有信息作关联分析,绘制出学生“行为轨迹”,建立不同种类预警分析模型。一旦学生偏离习惯性轨迹,触发报警阈值,大数据平台则会通过预警平台,判断预警相关人员,利用消息推送手段,及时通知到学生本人、辅导员或学工处等。比如通过对学生上网信息分析,如经常访问借贷网站,可用于判断学生是否有网络借贷行为等。通过挖掘各类信息,建立上网行为预警模型,可提前预测出学生将会面临的例如心理问题、健康问题等,老师可提前介入,帮助学生走出困境,规避学生可能面临的风险。

3面临的挑战

3.1要进一步提升对“数据”的认识

数据是信息化的核心资产,同时数据安全也越来越得到大家的重视。在移动互联、大数据等新兴信息化的思维下,数据资产已经正在对传统业务产生颠覆性的变革。因此,学生安全大数据的建设不只是学生管理部门的事情,而是需要全校共同参与。同时,需要考虑数据安全问题。可利用数据脱敏技术、权限最小化原则等,实现敏感隐私数据的可靠保护。

3.2转变思维才能创新发展

学生安全管理方式由“经验”治理向“数据”治理转变。思维的转变是技术的先导,而技术的革新与应用反过来又会促进思维的转变。通过大数据分析处理技术的开放性、共享性和平等性,对学生各类数据信息进行客观性、有效性的分析,对数据进行过程性和多主体多层次分析,完成教育对象数据的充分利用和共享,提高了管理效率,降低管理成本,切实把握学生安全管理过程中面临的新变化和洞悉发展规律。

参考文献

[1] 先晓兵等.基于大数据的高校学生管理工作研究与实践[J].中国教育信息化,2015(10):6-10.

[2] 王海军.基于职业素养提升的高职生综合测评体系研究与构建[J].天津职业大学学报,2014.

[3] 黄志勇.论高校学生突发事件信息获取机制的改善[J].西部素质教育,2016(04):52-53.

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