职业院校学生管理工作大数据的构建与创新应用

刘波 蔡志远 魏孔鹏

摘 要：网络技术的飞速发展，移动终端的迅速普及，行业数据海量增长，职业院校的学生数据也不例外;同时，现阶段的职业院校学生管理工作还缺乏统一的、有针对性的以及行之有效的信息化管理手段，本文旨在通过大数据技术以及创新理念，利用学生数据，构建学生管理工作的数据化、信息化、网络化的管理模式，帮助管理者采用高效管理策略，优化管理流程，更好地为学生服务。

关键词：职业院校;学生管理工作;大数据;数字画像

中图分类号：TP315 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2021.02.006

本文著录格式：刘波，蔡志远，魏孔鹏.职业院校学生管理工作大数据的构建与创新应用[J].软件，2021，42（02）：021-023

Construction and Innovative Application of Big Data for Student Management in Vocational Colleges

LIU Bo， CAI Zhiyuan， WEI Kongpeng

（Panjin Vocational and Technical College， Panjin  Liaoning  124000）

【Abstract】：The rapid development of network technology， the rapid expansion of mobile terminals， the massive growth of industry data， and the student data of vocational colleges are no exception; at the same time， the current stage of student management in vocational colleges lacks uniform， targeted and Effective information management methods are introduced here， through the use of big data technology and innovative ideas， using student data， to build a data-based， informatized， and networked management model for student management， helping managers adopt efficient management strategies and optimize Management process， improve management level， and better serve students.

【Key words】：vocational colleges;student management;big data;data portrait

0引言

信息时代，学生的教学以及日常生活方式都产生了天翻地覆的改变，高职院校的学生管理、人才培养要求也在不断更新。一直以来，学生的教育管理主要还是依靠个人经验、书面上的直接管理，大数据技术的深入发展与应用显然可以为高职院校的学生管理工作提供帮助。学生在日常学习和生活所产生的大量数据，通过一定的技术处理与挖掘，将为学生管理提供可靠支撑[1]。

1大数据在学生管理工作中应用意义

采用大数据技术，通过对学生的海量数据进行分析发掘，为管理者提供了全新的一种手段，相较于传统管理模式，一方面可以更全面、更容易、更迅速的收集学生相关数据，全方位分析学生的学习、生活行为、情感状态甚至心理思想，管理者可以及时掌握学生现在状况和倾向，对异常行为可以更早发现和介入处理，保障學生更好的完成学业，预防学生危险的发生，减少其他因素对在校学习和生活产生的影响[2];另一方面提高了管理者的管理水平，提高管理效率，提高了学生管理的科学性，提高了管理精准性，减少不必要的精力浪费，可以更有针对性实现管理目标，对完善我国现代化的高职院校学生管理制度、构建高职院校学生管理理论具有重要的理论意义[3]。

2面对的问题及现状

与较早引入大数据技术的国外高校相比，我国高职院校在学生管理工作中应用大数据技术处于初级阶段，并且在学生管理工作的理念上还过于保守，缺乏创新。

一是在管理工作中缺乏科学性和客观性，往往依靠经验进行判断，导致决策没有依据，结果增添未知性;二是管理工作缺乏前瞻性和预防性，传统管理模式不能及时发现察觉学生的潜在行为，不能提前对不良行为进行有效干预，只能“亡羊补牢”;三是管理缺乏全面性和及时性，例如学生评优过程中，出于主观印象及情感的影响，管理者有一票否决权，这样造成评选方式片面、依据不充实，不能从个人德智体美劳全面进行客观评价[4];四是数据治理水平滞后和人才不足，数据时代，人才就是战略资源，相比于互联网企业，高职院校可以提供的薪资待遇还十分有效，无法吸引大数据领域的顶尖人才，另外大数据本身的海量以及不规则等特性也给大数据技术的应用提高了门槛[5]。

3大数据在学生管理工作中的构建与创新应用方法

3.1构建学生管理工作的业务流程体系

通过对高职院校学生管理工作中的经验进行系统的思考和规律性的探讨和梳理，汇聚学生在校期间主要的管理业务包含：学习管理、实习管理、评优管理、奖助推荐、档案管理、生活管理、心理健康管理、就业管理等[6]，如图1。

3.2基于大数据的学生管理工作相关数据分布式存储和分布式处理

本项目中学生数据主要来源于学生学习、生活以及管理几方面，包括学生管理系统、学生第二成绩单、教务系统、图书借阅系统、学生心理健康测评、学生一卡通消费系统以及学生上网行為记录等，主要采用ETL、Flume等技术，将这些数据采集出来，存储到HDFS中。

Hadoop是一个分布式系统基础架构，用于海量数据的存储、管理和分析。HDFS即Hadoop分布式文件系统， 是其核心模块之一。它具有：高容错性，数据保存多个副本，丢失后可自动恢复;适合数据的批量处理，百万规模以上文件处理，支持大量节点;可构建在普通的设备上。它以流式访问应用程序的数据，大大提高了整个系统的数据吞吐量，非常适合用于超大数据集的应用程序中。通过MapReduce[7]对HDFS中的数据按一定要求进行解析、归纳或组合等处理过程，最后经过过滤、转换和聚合的结果输出到外部系统。

3.3基于大数据的学生管理工作相关数据分析和可视化

前期的对数据的抽取、清洗、转换、加载、存储和处理，现在将这些数据利用分析可视化技术，通过不同元素值的对比、分布、组成和关系，再运用计算机图形学以及图像处理技术把他们转换为可视化结构，通过图形和图像显示屏幕上，形象表达抽象的数据，便于决策者理解数据，并从数据中挖掘潜在规则、趋势等信息，用于后续的各项管理应用当中去，过程如图2所示。

3.4构建学生的多维数据模型和数字画像

学生的数字画像和数据模型是大数据的一种应用，根据学生在校园学习和生活所产生的数据构成，在技术层面依赖于数据、模型和算法，经过多维数据分析，实现学生数字行为的大数据标签坐标系统，即生成学生个人形象的“坐标板”，管理者可根据这个带有标签的“坐标板”形象、快速的了解每个学生的特点和差异，进而进行因材施教、个性化管理、精准施教。例如图3所示，某同学的数字画像，可以很直观的了解该同学在学习成绩、体能测试、心理健康、社团活动以及图书借阅等方面的情况，知道他的短板、长处和其他潜在倾向等。

3.5实现学生心理健康预警、失联预警、评优评先、奖助推荐等功能

从学生校园各个环节的学习和生活中抽取采集原始数据，经过清洗、转换，再利用大数据分析与可视化技术以及建立学生个人数字画像，实现了学生心理健康预警、失联预警、大数据辅助评优评先和奖助推荐等功能[8]，如图4所示。例如学生管理工作者可以重点关注大数据智能预警的同学，节省大部分精力，采取对应措施，减少意外情况的发生。借助大数据分析结果，可以作为评优评先及奖助推荐的辅助条件，减少个人印象带来的影响，增加信服度和公平性。

4 结论

大数据技术在学生管理工作当中的创新与应用，依靠数据分析、数据处理，挖掘潜在信息，发现隐藏在数据背后的规律，帮助管理者更加全面、更加准确的了解每一位学生，及时发现和避免意外情况发生，采取科学、有效、符合实际的管理措施来实施学生工作，帮助学生在校园里更好、更快的学习成长，从而成就高质量的教育工作。

参考文献

[1] 万辉.大数据在高校学生管理工作中的应用[J]高校辅导员学刊，2014，6（4）：48-51.

[2] 朱艳洁.大数据背景下学生信息集成管理研究[J].课程教育研究，2015（1）：9-10.

[3] 张新平，褚宏启.教育管理学通论[M].高等教育出版社，2012.

[4] 郑晓明.高校学生管理工作面临的问题与对策研究[D].长春：吉林大学，2005.

[5] 曾惠芳.试论高校学生管理工作信息化存在的问题及解决方案[J].甘肃科技，2006（2）：30-32.

[6] 初庆东，张敏霞，崔卫韬.一种新型高校学生信息管理系统的设计与实现[J].信息技术，2019，43（6）：69-71+76.

[7] 胡健，徐锴滨，毛伊敏.基于MapReduce和IFOA的并行密度聚类算法[J/OL].计算机应用研究：1-8[2020-12-21].https：//doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2020.08.0187.

[8] 武书舟.基于大数据挖掘的高校学生管理平台的研究与应用[D].北京：华北电力大学（北京），2018.