大数据技术在学生管理中的应用

张金萍

关键词 大数据技术 学生管理 信息化 创新

学生管理工作的信息化发展得益于技术的进步，在现代社会的发展中，互联网普及率不断提升，互联网金融、在线教学、网络购物等发展加速，它们都离不开大数据技术的支持。在学生管理中应用大数据技术，有效整合学生的信息，尤其在学生扶贫工作、身体素质统计工作中，发挥着重要的作用，这对于提升学生管理效率而言也有着重要作用。

1大数据技术

大数据指的是数据量大、数据类型复杂的数据集，庞大的数據无法通过传统数据库来存储和管理。就大数据的特点来看，主要表现在数据量巨大、数据类型复杂、数据处理快、数据真实性高等方面。其中包含了半结构化和非结构化的数据，还包含图片、视频、文本以及网络浏览记录等[1] 。大数据技术在目前的应用中表现为五个方面，即可视化分析、数据挖掘、预测性分析、数据质量管理以及语义引擎。基于大数据的数据挖掘技术，能够对影响相关事件和结果的因素进行呈现，通过构建相关数据模型，借助机器学习算法，通过数据训练模型构建，实现深度学习目标，让模型预测更加精准、高效。

2应用优势

学生管理是学校管理工作的重要组成部分，学生管理工作面临诸多挑战，让学校倍感压力。当前，高职院校从事学生管理工作的人员配备不足，加上高职院校的生源多样化，进一步增加了学生管理工作的难度。目前，教育信息化发展加速，学生学业、社团活动、门禁出入等数据积累都有了基础，通过大数据技术来对这些数据进行采集、分析和处理，能够得出一些特征数据，对于管理决策制定具有重要参考价值[2] 。

2.1开展学生心理健康监测

在教育管理中，心理健康是重要的教育内容，学生普遍存在学习压力、情绪压力等多重压力问题，学生心理健康问题比较突出，如果不及时发现学生心理存在的问题，给予有效的引导，将给学生身心健康造成不良影响。借助大数据技术可以对学生的心理健康状态进行检测，构建相应的心理救助网络，及时帮助学生进行心理疏导和调节，避免学生的心理问题加剧，促进学生身心健康发展。

2.2开展学生多元评价

学校开展学生管理工作，通过应用大数据技术，能实现对每一位学生的实时跟踪调查，通过相关系统应用，对学生的出勤数据、作业完成数据以及社团活动等数据进行采集和整合，为学校开展学生评价工作提供重要参考信息。而开展学生的多元化评价，更多的是对学生的多元发展和综合素质培养进行评价，注重对学生潜力的挖掘，多元化评价有利于学生综合素质培养，让其竞争力得以不断提升。

2.3开展学生就业指导

借助大数据技术能够多方面采集学生信息，如学生爱好、成绩、技能、特长等，通过大数据处理、分析，可掌握学生特点，在学生即将毕业时，可以给予学生就业指导，为学生择业提供明确的方向和参考，让学生能快速掌握就业方向，顺利就业。通过大数据技术构建一站式数据资源服务平台，还能够让学生在公平公正的环境下接受就业指导服务[3] 。

3应用方法

3.1学生数据信息的采集和存储

（1）数据属性

对学生信息开展大数据分析，必须保证数据的丰富多样。所以，在学生信息管理中，应该将学生的基本信息、成绩数据、考勤数据、学习数据、门禁数据、图书馆借阅数据、社团参与数据等都广泛采集起来，确保数据海量化、规模化、动态化，只有采集的学生数据信息越多，开展的数据分析才越准确[4] 。规模化的数据是开展大数据分析和处理的重要基础。所以，在采集学生数据时，数据信息类型、数据种类和来源都应该多样化，以满足数据交叉验证的需求，保证分析结果准确可靠。而动态化则是指相关数据信息的时间序列是动态的、变化的，通过时间维度分析，能够对相关要素的时间变化进行把握，这对于提升数据科学性也至关重要。

（2）数据存储

很多学校对学生数据信息的存储采用的是服务器存储方式，但是服务器在遇到停电等突发状况时，数据信息很可能出现丢失的风险，虽然学校配有备用电源，但备用电源使用时间有限。在学校招生规模不断扩大的今天，学生管理中的数据类型越来越多，数据急剧增加，服务器分散不能为数据处理和共享提供必要支持[5] 。而借助大数据技术，以云架构为基础，构建分布式文件系统，具备很好的拓展性、冗余性等，能够满足海量数据存储和分析的需要，十分适用于学生管理工作。

（3）数据的来源和获取

就学生管理中的数据类型来看，呈现多样性特征，包含学生基础信息、成绩数据、考勤数据、学习数据、门禁数据、图书馆借阅数据、社团参与数据等，针对不同类型的数据信息，需要构建相应的数据信息库，这些数据信息库的构建一般是学校教务处或者是学生处的工作，它们可以组织学生填报相关信息，而仅是一个数据信息库，其中包含的学生管理数据表可能多达几百个，相关数据也呈现不同的特征，如学生的成绩数据、选课信息数据等，都是结构化数据，而学生参与社团活动产生的数据则是非结构化数据，需要从不同渠道对学生管理数据进行采集，这对于提升数据质量以及大数据分析结果的精准性和可靠性都十分重要。

3.2学生数据安全管理

对学生数据进行采集后，对于相关数据的安全管理也至关重要。在大数据技术的发展过程中，数据安全也是关键技术部分。因为网络本身就具有一定的开放性，在开放环境中，学生的相关信息数据被黑客攻击或者是被恶意篡改也是常见的[6] 。而相关学校的管理人员自身信息安全意识不足，认为学生信息不需要高水平数据信息安全系统的保护。针对学生数据信息进行管理，使用信息加密技术来对其进行保护，能够为数据备份提供必要支持，保证学生信息系统数据安全不受影响，避免出现故障和问题。安全加密机制基于数据安全共享，在安全共享机制中，用户上传信息需求得以满足。而针对一些违法和虚假信息，大数据平台通过识别，可以限制其上传。在用户共享信息获取中，也存在权限的区别对待，不同用户对应的权限可能有所差异。大数据算法通过内容查询属性匹配的基本模式，相应的匹配原则以用户的相关显性参数为标准，确保数据安全。不过，大数据平台采取的机制更多地以运算能力为基础，以应用系统功能为硬件条件，在这种情况下，若要确保用户系统的冗余目标得以实现，需要减少硬件任务，进行系统识别简化。而系统识别简化在权限用户显性参数识别简化中，因为系统功能受限，能够识别的标签不多，所以用户可以通过标签权限设置，借助特定边缘深入路径，对系统中的信息进行获取。在这一过程中，加密技术的应用就是要对于非权限用户信息的盗取行为进行阻止，保证数据安全。

3.3学生管理数据的融合应用

学生管理数据来源多种多样，不同部门对于数据的呈现形式也是存在差异的，数据结构差异化、结构化和非结构化均是常态，还包含一些图片、视频、文本等信息资源。在使用学生数据信息时也必须考虑数据结构差异化，确保相关结构一致、语义接近的数据能够在数据分析和处理中有效应用。

大数据技术分析包含可视化分析以及数据挖掘技术，还包含数据预测分析技术等。其中，可视化技术能够结合大数据的直观特征，实现交互性;而数据挖掘是在海量数据中，从相关数据分析中提取有价值的数据信息[7] 。预测分析技术是建立在可视化分析以及数据挖掘技术前提下的，通过构建相应的模型，进行数据的训练优化模型构建，对于未来的数据发展情况进行预测。在数据模型构建中，学校通过数据挖掘对学生数据进行分类管理，构建相应的学生管理数据模型，如学业预警模型、选课推荐模型等，借助及其学习算法来训练模型，确保预测的准确性。

在目前的学生管理中，广泛应用的数据挖掘技术比较多，包含描述性分析、诊断性分析、指令性分析以及预测性分析。不同的分析方法适用于不同的数据类型，也可以结合相关数据分析的具体需要来对学生的相关数据进行分析，确保数据分析结果的可靠性和有用性。在学生管理中利用大数据挖掘技术，可有效整合学生数据信息，从中找到有用的信息，为加快学生管理工作信息化提供必要支持。在海量数据信息处理中，通过结构化查询语言，能够在海量数据库中实现信息提取和分析。结构化查询语言是访问以及处理系统的计算机语言，借助这一语言，能够对相应数据库进行访问，相应语言还能够对数据进行取回和更新操作，为数据库软件应用提供支持。

4总结

大数据技术是基于计算机技术、互联网技术、通信技术等发展起来的一种技术综合体。在学生管理中应用大数据技术能够提升信息化水平。借助大数据技术、人工智能技术等构建相应的学生管理体系，可以提升系统集成性，保证数据处理全过程可靠、可信。