大数据背景下学生管理中行为数据的收集与应用

颜冀军

（重庆青年职业技术学院，重庆 401320）

目前，高校大学生年龄段进入“00”后，“00后”生长在一个充满爱、物质丰富的环境，他们个性更加独立自信，但心智不够成熟。这都给高校思想政治教育和管理工作带来越来越多的挑战。随着大数据等技术的高速发展，对各领域的应用越来越广泛。特别是新冠肺炎疫情以来，数据成为管理学生的主要工具。在校教育中，数据也成为学生管理的重要指标。因此，学校从哪些方面来收集数据，如何进行过程评估，分别展现学生哪些状态，如何帮助教育管理者对学生行为有效校正，都是本文研究的重点。

一、大数据在教育领域中的重要性

“00”后大学生是生活在大数据中，大数据对于他们来说变成一个生活工具，并且受大数据信息影响至深。大数据对于学校管理有着“容量大、类型多、存取速度快、应用价值高”的特点，有利于实现学校管理的精确化、专业化、科学化。对于学生的管理过程是长期的、动态的，引入大数据的操作手法，会更清晰更准确更迅速，起到“提前预知”的功能。并且大数据能真正实现个性化教育和个性化学习的需求，可以精细“学生画像”，洞察学生学习生活需求，引导学生思想动态及学业规划全过程，诊断学生学习成果，以及尽快发现问题，解决问题。因此，大数据在高校学生管理中的运用，会加速影响学生的思维模式，会有效整合学生的资源与数据，会加快“个性化、精细化、专业化”发展的脚步。

二、学生行为数据收集的指标体系分析

学生在校的行为数据是由一个个生活场景所构成的，因此存在着数据量大、结构复杂、产生频率快的特点，在经过数据抽取和分析的前提是确定学生数据收集的指标构成内容，并通过这些内容构建学生精准“画像”，最大程度反映学生在校的真实情况。本文认为学生行为数据主要是掌握学生基本信息、学习状态、生活状态、身心状态各模块组成的大数据建模，形成学生“立体画像”，建立一个学生管理的预警机制。那么详细来说，学生行为数据收集的指标有（一）个人基本信息，此项包含学生的身份信息、生源来源地信息、学习成长经历；（二）学习状态信息，此项包括课程学习成绩信息（包括实践课程）、借阅图书信息、社团活动、获奖信息、担任学生干部信息；（三）生活状态信息，此项包括消费行为（主要依靠一卡通消费和缴费情况）、住宿行为、奖惩行为、网络行为、校园活动行为；（四）身心状态信息，此项包括心理素质测评情况、心理调查问卷。本人认为以上信息如能准确监测到，会对学生在校管理带来极大便利，让学生管理者在学生人数众多的管理中，快速明晰的辨别出“特殊学生”群体，能有效做到分层分类管理。

三、数据状态反映学生在校情况分析

大数据应用在高校学生管理中，可以全面掌握学生活动情况，利用大数据技术，将数据有效收集后，还应精确对应出数据所反映出的管理维度。学生在学校期间需要面对诸如学习、考试、就业、恋爱等各方面的压力，这些压力如果不能得到有效、及时的释放，很容易造成学生的心理一些方面的疾病，从而影响到学生的正常生活和学习。而学生行为数据的监控，可以这方面进行有效解决，通过学生行为筛选，可以对学生的成长状态进行有效的监管，及时发现学生所遇到的问题，针对性关注和教育，从而保证学生的的教育质量。通过本文所提到的收集数据方向，可以清晰对应出将要关注的方面。个人基本信息主要能关注到学生生源地背景、家庭生长环境情况；学习状态信息能关注到学生学习成绩状况、阅读偏好、学生的兴趣爱好，以及综合素质发展的水平；生活状态信息能关注到学生生活消费水平、日常行为规范、校园生存安全、关注热点问题；身心状态能关注到学生心理变化发展过程。

四、行为数据在学生管理工作中的合理应用

大数据的广泛运用，为高校学生管理提供了新的方式方法，合理运用大数据采集信息的途径，在保护好学生信息的前提下，会大幅度提升管理质量和效能，有利于巩固学生管理成果，为其带来新的学生管理思路。学生数据纷繁杂乱，高校在学生数据管理中，无论各部门有多少子系统，都应具备数据处理的中控系统，应对数据进行筛选、汇总、输出，并形成数据结果。本文主要研究将可收集的学生行为数据进行梳理，且合理地应用到学生管理中，而结果运用主要是管理评价和管理预判的作用。

第一，学生个人基本信息数据是身份基础信息的框架，学生管理者通过学生生长的地区文化，家庭成长背景，就读学校的履历（重点与非重点），能预判出学生的性格特点、家庭对学生重视程度、学习底子等，为学生管理者家校联系提供参考数据，为学生入校初期建立首批学生干部团队提供参考。第二，学生学习状态数据，学生管理者通过数据汇总，能轻松监测到成绩领先、下滑、进步较快、垫底的学生，能清楚把脉问诊，对症下药。同时能掌握学生的个人喜好（图书、社团活动方面），并且能时刻关注到学生参与校园活动的积极性。此项数据能充分运用到学生评优评先、奖勤助贷，以及学生党员的推荐工作中。学习状态数据能让管理者预判到学生学习积极性、学习习惯、兴趣爱好、第二课堂参与度等，能有效分层分类管理，为学生是否继续深造、职业生涯指导，以及创业等未来规划做理论依据。第三，生活状态信息能监测到学生的家庭经济状况、日常行为规范。本文认为，生活状态信息是对于学生管理中最重要的部分，它所能表达和运用的部分也是最广泛的。消费行为可以从学生缴纳学费（是否使用绿色通道），结合学习状态，直接应用到奖助学金的评定中，并把一卡通消费等记录作为持续关联及佐证数据。一卡通在校内的消费记录还能梳理出学生喜好情况，便于学校根据学生购买度对吃住行做出合理调整；从住宿行为和校园活动能监测到学生在校人身安全情况，是能印证学生在集体活动之外的日常行为表现，是对学生各项评价的补充数据，也能通过学生的行动轨迹预判学生的人际交往沟通情况，根据校园出现场景的频率，能展现出学生性格特点及情绪变化。学生奖惩行为是一个有连锁反应的过程管理，奖励具有积极带动作用，惩罚有负面影响作用，通过学生奖惩分布，可以让管理者在学生管理中自我总结自我提升，寻求新思路、新方法，能快速“圈定”重点关注对象等。学生网络行为，通过识别学生习惯性访问的网站、论坛、发表言论等数据集合，及时关注学生网络状态，引导学生网络行为，能应用到学生意识形态教育中，在学生价值观养成、综合道德素养、坚定政治立场，具有积极引导作用。因此，生活状态数据是进行学生思想道德教育和行为准则规范教育的重要支撑数据。第四，身心状态数据，通过新生入学的全覆盖心理测评等方式，能基本筛选出“心理特殊”学生，学生管理者能通过实时更新的心理状态数据，能为学生的身心安全做出提前干预，能减小高校恶性事件的发生概率。

目前，高校大学生年龄结构已经迎来“00”后群体，这一群体从小的生活环境、家庭背景、眼界见识都相对较丰富多样，这大大增加了学生管理者的管理难度，在成绩学识和身心健康协同发展的当下。学生在校的行为的数据收集、汇总、分析、应用是一条非常复杂的“链条”，环环相扣。这对高校整体管理也有较大难度，建立数据汇总平台，再从纷繁复杂的数据中筛选有用数据。在高校对数据管理相对成熟的前提下，大数据管理将给学生管理精确性、精准性，从而给学生分层分类的个性化服务教育。