基于大数据融合的高校学生教育管理优化办法

高永胜　宗凡　胡燕玲　买萌萌

［摘 要］提升高校学生及学工干部的大数据素养、引导其大数据生活是大数据时代开展大学生思想政治教育及提升其质量的重要途径。当前多数高校存在对大数据认知不足、利用不足、发展不足的状况。文章以西北工业大学近两年大学生教育管理实践为例，介绍基于“一卡通+校园网+翱翔门户”大数据融合的学生大数据采集模型、基于大数据的学生数字生活证书设计、学生足迹曲线绘制及风险预警，探讨通过技术途径创新和工作模式创新，提升基于大数据融合的高校学生教育管理的效率和质量。

［关键词］高校思政教育；大数据融合；高校学生工作

［中图分类号］ G645 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 2095-3437（2022）10-0281-04

引言

了解高校學生的学习、生活、心理等情况，是高校开展学生日常管理和思政教育的基础。在微观上，高校可以把握学生的思想活动动态，及时纠正不良习惯，表扬鼓励积极向上行为，引导学生向正确的、健康的行为活动发展，树立优良学风[1]；在宏观上，这关系到培养既红又专、德才兼备的社会主义建设者和接班人这个思政教育根本任务。

在传统教育管理活动中，高校主要通过辅导员、班主任、心理辅导老师、班干部日常观察、问卷调查、随机访谈等方式对学生行为活动进行了解。当前高校思政教育面临的形势日趋复杂，学生思想、行为更加个性化和多元化，传统方式在信息的全面性和时效性上面临挑战。随着信息技术的发展，数字校园、智慧校园等在高等教育甚至义务教育系统中如火如荼地推进，基于大数据融合的学生教育管理逐渐成为各个高校信息化、智能化建设的热点，“数据驱动学校，分析变革教育”的大数据时代已经来临[2]。

高校学生是大数据的感知者、使用者、发展者，提升他们的大数据素养和引导他们的大数据生活，是大数据时代大学生思政教育、高校日常教育管理及其质量提升的内在要求和重要内容，这也决定着高校教育管理质量的提升必须以大数据为驱动要素[3]。然而，多数高校仍然存在对大数据认知不足、利用不足、发展不足的状况。在此挑战与机遇并存的大数据时代下，改变传统教育管理理念和模式，与时俱进，从精细化学生教育管理和服务中挖掘各类信息的深层含义，实现智能化信息融合，并应用于高校教育管理和服务，是促进高校学生工作走向“事务减负、功能增多、效能提质”的创新方式[4]。高校针对学生教育管理实际情况，开展大数据与学生教育管理创新研究，对于其把握学生的思想和行为特点、优化学生思想政治教育的内容供给、改进学生思想政治教育的工作方法、激活学生思想政治教育内生动力、全方位立德树人具有重要意义。

一、研究现状

联合国大数据创新动议（Global Pulse）在 2012 年5月发布的大数据白皮书Big Data for Development： Opportunities and Challenges中指出，大数据时代已经来临，并将对社会各个领域产生重要影响[5]。近十年来，大数据在高等教育中的发展现状表现在以下三个方面。

（一）在政策指引方面

2017年12月，习近平总书记在主持开展十九届中共中央政治局第二次集体学习时明确指出：“大数据是信息化发展的新阶段”“各级领导干部要加强学习，懂得大数据，用好大数据，增强利用数据推进各项工作的本领，不断提高对大数据发展规律的把握能力，使大数据在各项工作中发挥更大作用”。2018年8月，习近平总书记在全国宣传思想工作会议上强调：“我们必须科学认识网络传播规律，提高用网治网水平，使互联网这个最大变量变成事业发展的最大增量。”

（二）在理论研究方面

耶鲁大学、哥伦比亚大学、纽约大学、斯坦福大学等美国知名高校开始进行大数据在教育界的相关理论和应用研究。另外，美国学校管理者协会（AASA）携手学校网络联合会（COSN）以及全球性的信息技术研究和高德纳公司（Gartner）共同实施了一个名为Closing the Gap： Turning Data into Action的项目，旨在促进学校实现对学生信息、学习动态信息的灵活应用[6]。最近几年，国内诸多学者从大数据的角度对当代大学生学习生活行为进行了细致研究，如湖南大学王莎等在研究并构建大学生思想“七观”刻画标准、学生“六维”行为大数据平台的基础上，建立大学生数据肖像层次结构模型，可以得到大学生思想特征“数字画像”[7]。有些学者关注大数据在提升教师“教”与学生“学”方面的应用实践，如陈侃等人在Coursera平台上基于某个课程后台访问流量数据，深层次分析研究了学生网课学习过程中的跳转行为[8]。有些学者重点分析了大学生在学校的购物消费、无线有线上网、体育活动、进出校等生活行为，探索他们不同生活行为之间的内在联系。例如陈锋分析了学生在学校食堂的就餐行为，包括消费地点、消费时间、消费高峰与低谷，以及周末、周一至周五及节假日的就餐消费情况，根据这些分析归纳提出学生就餐管理和服务建议[9]。有学者采用理论思辨的研究方法，充分肯定了基于大数据融合的大学生行为分析的重要性和实践意义，旨在为大数据融合在校园行为分析中的应用实践指引方向。例如刘涵研究了大学生各类学习和生活行为的影响因素，通过了解学生的行为大数据，为大学生教育、管理和服务提供有价值的决策指引[10]。

（三）在应用实践方面

许多高校逐渐在规划和建设校园的大数据融合和分析平台，统筹整合学校学工部、二级学院、教务处、后勤处、公安处等各个职能部门的学生信息，及时采集学生的上课、运动、就餐、就寝、出入校等实时数据，尝试通过对学生各个方面的行为数据进行深入分析，更科学、精准地了解学生的学习和生活动态，为高校教育教学、管理服务的决策和规划提供更加可靠的依据。例如南京师范大学依托前期信息化建设成果，利用人事、科学研究、教务管理、学生工作、国资财务、图书档案、校园卡消费及门禁、上网动态、网上教学等大数据，进行了教师数字化服务中心、学生数字化服务中心、学生行为习惯分析、学科动态分析、学生学习效果分析、网络教育教学分析等多方面的探索，在校园服务、学生管理、教育教学方面取得了初步成效[11]。

从以上关于大数据在高校教育管理中的研究现状来看，目前较多研究有一定的理论积累和应用实例，可为很多高校基于大数据融合的教育管理工作提供一定的理论指引和应用示例，以促进大学生教育管理工作效率和质量的提高。

二、西北工业大学基于大数据融合的学生教育管理优化办法探索

西北工业大学现有学生三万余名，分布在三个校区：陕西省西安市的友谊校区、秦岭脚下的长安校区、江苏省苏州市的太仓校区。较大的学生基数、一校三地办学对学生日常管理提出巨大挑战。目前学生数量最多的长安校区校园四周生活交通配套设施不够完善，因此学生的安全稳定也是学生工作的重要内容。

针对当前学生日常教育管理需要，西北工业大学采用大数据信息挖掘和智能分析先进技术，建立了基于“一卡通+校园网+翱翔门户”大数据融合的学生大数据采集模型，对学生学习和生活数据进行有效分类、识别、整合，同时提出设计基于大数据融合的学生数字生活证书，并绘制学生足迹曲线。这一方面使学生学习生活状态数字化，便于学工队伍及时高效地了解学生状态；另一方面，及时对学生的异常行为提出预警，从而使本校学生教育管理工作效率更高、覆盖面更广、风险更可控。

（一）基于“一卡通+校园网+翱翔门户”大数据融合的学生大数据采集模型创建

一卡通、校园网、翱翔门户是西北工业大学学生使用最为频繁的三个数字化媒介。通过一卡通可以获取学生食堂就餐、超市购物、门禁、乘坐校车、出入图书馆等活动信息。西工大无线网（NWPU-WLAN）覆盖整个校园，通过对学生手机、电脑接入校园网IP的分析，可以获取学生上网的地点、时间及时长。西北工业大学翱翔门户如图1所示，包含了教务系统、财务系统、学生管理、我的图书馆、全校统一报修、网上办事大厅、疫情每日填报等模块。其中学生管理系统如图2所示，包括智慧公寓、精准资助、奖学金系统、阳光心理、易班、综合能力提升等平台，是学生、学工干部办理各类线上业务的信息集中地。

以上每类数据源均包含学生大量信息，在以往工作中，每类数据相互孤立，未能实现有效的信息融合和信息分类。在近两年的工作中，通过从生活学习特征、行为足迹两个角度，对学生各类数据信息进行分类、识别、整合，基于“一卡通+校园网+翱翔门户”大数据融合的学生大数据采集模型逐渐成形，这为接下来设计学生数字生活证书、绘制学生足迹曲线和对学生进行风险预警提供了有力的数据支撑。

（二）基于大数据融合的学生数字生活证书设计

西北工业大学通过对学生从进校到毕业全过程的学习生活数据进行分析，对个体或群体（班级、党支部、学院）的学习生活进行描述，从而立体式地还原学生数字化生活的真实状态。例如寻找学习成绩与图书馆进馆次数、书籍借阅情况等信息的相关性，产生“学霸”基本模型，然后再判断学生个体成为“学霸”的指数；又如综合利用学生校园网访问记录、校园卡刷卡信息、Wi?Fi登录信息等分析学生学习和生活作息是否良好，形成“学生画像”。通过以上信息汇总，设计基于大数据融合的学生数字生活证书。

（三）基于大数据融合的学生足迹曲线绘制及风险预警

西北工业大学将每个学生的一卡通消费时间和地点、校园网IP接入时间与地点进行汇总，绘制其每天的校园足迹曲线。一方面，通过对学生每天的校园足迹进行智能化分析，可以很容易判断该学生行为是否正常，当其出现行为异常时会自动启动失联预警报告给辅导员。另一方面，对所有在校学生的足迹曲线自动匹配，匹配出重合度高的相关学生，定义为校园好友、恋人，供辅导员参考；也能有效寻找出校园孤独者，提醒辅导员多加关注[11]。

在基于大数据融合的大学生教育管理提升办法的探索实践中，西北工业大学统筹安排本校的党委学工部、试点学院、信息中心、公安处从以下三个方面推进工作的顺利开展。

其一，归纳与探索。西北工业大学在基于大数据融合的大学生教育管理提升办法的探索中，相关教师开展了广泛的文献研究、调查研究和实验。近十年来国内外有许多关于高校大数据研究及应用的理论方法和实例，西北工业大学通过归纳目前各高校大数据研究及应用的理论方法和实例，了解基于大数据融合的高校教育管理方面的主要创新和成果，根据本校实际情况，选择合适的理论模型及实施办法。电子信息学院辅导员与本校信息中心、公安处的相关教师沟通，建立合适模型，对一卡通、校园网、翱翔门户的信息进行有效融合。

其二，调查研究。目前有许多高校在大数据教育管理方面有一定的创新和成果积累，例如华中师范大学的学生数据证书、东北大学的“第二课堂成绩单”、寻道科技的智慧学工系统、东南大学的“学生思想特征数字画像”等。近两年，西北工业大学通过对有代表性的高校大数据教育管理平台进行实地调研、经验交流，总结出适用于本校运作的大数据教育管理模式，最终提出了本校的学生数字生活證书推行、学生足迹曲线绘制的实施方案。

其三，应用实践。在文献调研、问卷调查和实地调查研究的基础上，辅导员、班主任、副书记等学工干部与学校党委学工部、保卫处、信息中心合作，在电子信息学院试推行数字生活证书、绘制学生足迹曲线并提供风险预警。经过半年到一年的试行实践，该学院的大数据建设和推广受到相当数量学生和辅导员的关注，大数据教育管理初见成效。在接下来的工作中，会进一步汇总试行结果，分析运行效果，总结经验教训。

三、结语

基于大数据融合的大学生教育管理质量提升办法的实施首先需要开展技术手段创新。西北工业大学尤其是其电子信息学院具备了坚实的信息技术基础，辅导员全是由电子信息专业的教授或副教授担任。这些辅导员利用其特有的技术优势，将成熟的多源信息融合、大数据智能化分析技术引入学生教育管理工作，构建基于“一卡通+校园网+翱翔门户”大数据融合的学生大数据采集模型，对全校的大数据建设、学生教育管理起到很好的指导作用。基于大数据融合的学生教育管理质量提升办法还需要开展工作模式创新。学校公安处、信息中心提供源头数据，信息中心和电子信息学院对数据进行处理分析，最后通过学院实施，彼此优势互补，数据共享，相互配合，对基于大数据融合的学生教育管理起到了很大的推动作用。随着信息技术的进一步完善以及高校师生对大数据应用更为接纳和熟悉，基于大数据融合的学生教育管理在学生工作和思想政治教育过程中会起到越来越大的作用。

［ 参 考 文 献 ］

[1] 张艳分， 卢小清， 刘禹，等. 基于大数据平台的大学生校园行为探析[J]. 中国教育信息化， 2019（1）：39-42，46.

[2] 徐鹏， 王以宁， 刘艳华， 等. 大数据视角分析学习变革：美国《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告解读及启示[J]. 远程教育杂志， 2013（6）： 11-17.

[3] 刘宏达，隆梅凤.大数据助推思想政治教育定性分析方法创新[J].思想政治教育研究，2020（5）：137-141.

[4] 杨阳， 苏力， 石城. 大数据背景下高校学生教育管理工作创新研究[J]. 大学教育， 2018（12）：207-209.

[5] UN Global Pulse. Big data for development： opportunities and challenges：white paper[EB/OL].[2021-01-15].https：//www.unglobalpulse.org/document/big-data-for-development-opportunities-and-challenges-white-paper/.

[6] Ms. Ganesan Kavitha， Dr. Lawrance Raj. Educational data mining and learning analytics ：educational assistance for teaching and learning[EB/OL].[2021-01-15]. https：//arxiv.org/abs/1706.03327.

[7] 王莎，赵兰亭.数据肖像：“大数据”对高校学生思想的精准描绘[J].大学教育科学，2017（5）：102-107.

[8] 陈侃，周雅倩，丁妍，等.在线视频學习投入的研究：MOOCs视频特征和学生跳转行为的大数据分析[J].远程教育杂志，2016（4）：35-42.

[9] 陈锋.基于校园一卡通系统的高校用户就餐消费行为分析与数据挖掘[J].中国教育信息化，2014（9）：47-49.

[10] 刘涵.大数据环境下大学生行为数据价值分析[J].创新科技，2017（7）：39-41.

[11] 田立新.浅谈南京师范大学大数据应用实践[J].中国教育信息化，2016（13）：77-82.

［责任编辑：庞丹丹］