基于学生画像的高校精细化管理探索

祝庆轩

【摘要】本文阐述学生画像的基本内涵，提出基于学生画像的高校人才培养实施路径，并以天津师范大学管理学院为例，从数据标签建构、数据采集、数据处理、学生画像建构等方面探讨建构学生画像的实践过程，以期为高校基于学生画像对学生开展精细化管理提供借鉴。

【关键词】学生画像 精细化管理 高校

【中图分类号】G64 【文献标识码】A

【文章编号】0450-9889（2023）27-0081-04

近年来，我国的教育教学改革逐渐向纵深发展，高校中传统的“粗放式”人才培养模式与学生个性化发展需要之间的矛盾逐渐成为主要矛盾。伴随云计算、大数据、人工智能等信息技术的飞速发展，教育领域也在积极探索将先进的信息技术融入教育教学的路径。各高校应以此为契机，在推进教育信息化走进校园的背景下，充分挖掘伴随教育教学、各类管理活动形成的数据，并有效捕获、提纯相关数据，形成具体的学生画像，实现对每一名学生个体的精准关注，从而为因材施教及推动人才个性化培养提供有力支撑。

一、学生画像的基本内涵

“学生画像”的概念衍生于交互设计领域的“用户画像”，是指用反映学生特征描述、行为诊断、需求预测属性的三类标签体系来刻画并进行可视化呈现的用户画像方法（黄文林，2021）。学生画像作为分析学生个体特征的工具，逐渐应用于大学、中学与小学中。笔者认为，学生画像具有三个基本内涵，即学生多维特征的信息化呈现、学生个体特征的可视化分析、学生不同阶段特征的动态化展示。

（一）学生多维特征的信息化呈现

学生在学校学习和生活的过程中，会参与多种类型活动，如课堂学习、社会实践、社团活动等，不同的学生在活动中的表现会呈现出差异性，这种差异往往能够真实地反映学生的多维特征。学生画像正是通过各类系统有效捕获学生在不同活动中的具体行为表现，进而以信息化外显的方式再现学生的多维特征。换而言之，学生画像以记录的手段将内隐于学生个体的特征用可读取的信息进行“翻译”，从而将“抽象”具象化。

（二）学生个体特征的可视化分析

学生画像并非将若干系统中捕获的学生行为进行简单堆砌，而是通过标签的方式对各类信息进行有序梳理，即以大量的原始数据作为基础，经过对数据的有效加工和处理，从而抽象生成模型标签以及高级标签，辅助个性化和差异化的管理与决策（黄炜、张治、胡爱花等，2021）。梳理后的信息可以多种可视化的方式进行数据分析，如以雷达图的形式多维展现学生不同方面的特点，又如以曲线图的形式分析某一名学生或某一个学生群体的特征变化趋势。

（三）学生不同阶段特征的动态化展示

每一名学生的成长既不会一成不变，也不会一维线性变化，而是在个人思想发展、家庭环境、社会环境等多种因素共同作用下不断变化，特别是一些个体的成长轨迹会因受某一境遇的影响而发生突变。因此，对学生的不同阶段特征进行动态描绘，以帮助教师、家长更好地了解学生，就成为学生画像的重要功能。实时捕获学生在各类活动中产生的最新行为特征，并加以准确描绘，是学生画像的重要内涵之一。

二、基于学生画像的高校人才培养实施路径

传统的高校学生评价体系往往过于聚焦学生的智育水平，而忽视了对学生身体素质、创新素养、实践能力等方面的综合考量，这导致教师在育人过程中未能满足学生个性化、全面成长的需要，致使育人效果不够理想。究其原因，不在于高校育人中忽视了全面育人的培养模式，而在于对学生因材施教过程中缺少有力的抓手，以至于用一个模式培养所有学生。大数据、人工智能等技术的发展为高校精细化管理提供了重要依托，学生画像的勾勒让差异化人才培养成为可能。

基于学生画像的高校人才培养实施路径，可以分为国家、学校、学院、学生四个层面（如图1所示）。立德树人是教育的根本任务，是我国各级各类学校开展教育工作的根本遵循。高校在贯彻落实立德树人这一根本任务时，将“三全育人”作为人才培养的核心目标，即实现由学校、家庭、社会、学生共同构成“四位一体”的育人机制，将学生从入学到修业完毕离校的全过程纳入人才培养的视野之中，将教育的理念融入学生学习、生活、实践等方方面面的活动中，实现全方位育人。二级学院在贯彻“三全育人”培养目标时，将具体的培养目标拆分为专业目标和管理目标。专业目标的达成主要是以课堂教学为载体，围绕人才培养方案、教学大纲、教材等，由专任教师开展教学活动。特别是近年来各高校深入贯彻《高等学校课程思政建设指导纲要》，通过深化课程改革，发挥课堂育人主渠道作用，实现课程思政全覆盖，以润物无声的方式将课程思政元素融入课堂中，收到了较好的育人效果。此外，学生在高校中学习、生活，会到教学办公室、学生工作办公室、宿舍管理中心等多个部门办理具体事宜，相关管理人员在与学生沟通、交流的过程中，通过言语表达、服务學生等行为发挥管理育人作用，这也是全员育人的应有之义。在学生层面，学生具有追求德智体美劳全面发展的成长需要，这一成长诉求的实现离不开国家、学校、学院层面的共同努力。

在高校人才培养实施路径的每一个层面中，学生画像均能有机融入其中，并发挥重要作用。

在国家层面，需要了解每一个时代学生的特质，捕捉学生群体的总体表现，特别是发现其存在的短板，以此作为制订教育总体目标的依据。通过对学生群体画像的追踪，不断优化“怎样培养人”的规划路径，可以更好地落实立德树人的根本任务。

在学校层面，学生画像往往能反映一所学校的“气质”，学校可以结合自身的“气质”构建差异化的人才培养体系，并以校训等形式进一步加以明确，不断增强学生的认同感和归属感。同时，在全员育人、全程育人和全方位育人中运用学生画像，能切实帮助学校、家庭更加深入地了解每一名学生。

在二级学院层面，学生画像的应用则更加具象化，关注点从群体画像精准到每一名学生的画像，这种转变既满足以课堂教学为依托的专业育人的需要，也符合日常不同场景中管理育人的需求。过去，由于学生群体基数庞大，二级学院在开展教育教学过程中对学生的判断主要是依赖一些简单机械的标签化方式，导致仅以学业成绩高低片面评价学生的情况长期存在，难以实现对每一名学生的精准、全面的描述。因材施教是高质量育人的底层逻辑和必由之路，而欲切实将因材施教的理念落实到位，则离不开学生画像的辅助。二级学院在开展全过程育人时，通过学生画像能精准了解每一名学生的特点，进而因材施教。例如，对学习能力较强的学生，可以在知识讲授的深度、学术项目培养上有所倾斜；对实践能力较强的学生，可以通过组织学科竞赛、创新创业比赛等活动充分发挥其实践特长，激发其学习兴趣；对体质较弱的学生，在日常的教育管理中多督促和指导其锻炼身体，组织丰富的体育活动吸引其在课余时间主动参与，进而提升体质。

在学生层面，学生有德智体美劳全面发展的诉求和渴望。学生对自己的长处和短板是有一定认知的，但学生在成长中往往因缺乏有效的帮助和指导而未能将长处发挥出来，或未能及时将短板补齐，或潜能没有得到挖掘，进而导致学生成长不够充分。学生画像的出现让每一名学生“被看到”成为可能。

三、二级学院层面中学生画像的建构探微

天津师范大学管理学院（以下简称“我院”）成立于2003年6月，现设有7个本科专业，包括会计学、市场营销、工商管理、物流管理、信息管理与信息系统、档案学、大数据管理与应用，另设有会计学专业国际化标准课程专业重点班。近年各年级本科生人数均有400余人，学生数量多且个体存在一定差异性。我院始终将培养应用型与复合型人才作为人才培养目标，积极探索人才培养创新模式，通过组建创新创业导师团队、开设创新创业类课程、校企合作共建实习基地等一系列举措，不断提升学生的创新创业能力和实践应用能力。学生画像在二级学院层面具有较为广阔的应用价值，在此以我院为例，探讨建构学生画像的实践过程。

（一）数据标签建构

学生画像的基础在于标签的构建，标签应是对学生的高度精炼的特征标识（刘霞，2021）。新时代我国教育的根本目标和任务是培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人。因此，学生画像的标签应能充分体现这一根本目标。笔者认为，可以从素养、学业、体质、创新、实践五个维度设置学生画像的标签。其中，素养标签是对学生思想成长的充分展现，学业标签是对学生修读专业的客观评价，体质标签是对学生体质能力等方面的反映，创新标签是对学生参与创新创业训练等活动情况的展示，实践标签是学生参加各类实习实践或志愿服务的体现。素养、学业、体质、创新、实践这五个维度能够较为全面地反映学生各类特征，能够再现学生在学期间成长的客观情况。

（二）数据采集

数据采集是学生画像建构的关键一环，数据质量的优劣、采集的全面与否都会影响最终画像的科学性，进而对精细化管理产生关联影响。学生画像中的数据源于学生日常参与各类学习、实践活动的行为，这类行为特征往往能够通过各类学生管理系统中的数据进行呈现。我院在开展学生管理过程中，主要通过教务管理系统、“第二课堂”管理系统、体质测试数据库等平台，对学生学业、思想成长等方面的数据进行记录。

教务管理系统中的数据主要反映了学生学业的基本水平，在众多数据中，“平均学分绩点”综合了学生成绩水平、学分等多项指标，能够较为全面、科学地反映学生学习总体水平。天津师范大学绩点评定办法以4.0为最大值，学生的平均学分绩点一般分布在1.0至3.9区间。

“第二课堂”管理系统中的数据主要反映了学生在课堂之外个人成长多方面的情况。天津师范大学“第二课堂”管理系统中划分了思想成长、实践实习、志愿服务、文体活动、创新创业五个模块，采用积分评价制，即学生每完成对应模块的活动，则可以申请累积积分，不同级别的活动奖励积分在2分至20分不等，各类模块获得规定积分方为“第二课堂”成绩合格。具体来说，“思想成长”模块分为活动类、竞赛类、成果类、荣誉类等，学生参与主题学习、参观、座谈、宣讲会、专题培训、演讲比赛、合唱比赛等活动，或在思想成长活动或竞赛中获得荣誉等，均可申请积分；“实践实习”模块和“志愿服务”模块分为活动类、竞赛类、经历类、荣誉类等，学生参与项目化管理社会实践、境外交流访学活动、辩论赛、教学技能大赛、就业见习、社团活动、公益活动等，均可申请积分；“创新创业”模块分为活动类、竞赛类、经历类、成果类、荣誉类等，学生参与学术讲座、课题研究、创新创业类竞赛、运营自主创业项目、发表文章、出版专著等，均可申请积分。由此不难发现，“第二课堂”中的各模块能够较为全面地覆盖学生各方面的成长情况，不同模块能够较好地对应学生画像中的各个维度，如“思想成长”模块对应“素养”维度，“实践实习”模块和“志愿服务”模块对应“实践”维度，“创新创业”模块对应“创新”维度。

体质测试数据库中的数据是对学生每年进行一次体质测试成绩的记录，短跑、长跑、立定跳远、仰卧起坐等项目的完成情况，真实地反映了学生每一年度体质的变化，可以作为学生画像中“体质”维度的重要评价依据。

（三）数据处理

为了生成科学规范的学生画像，对素养、学業、体质、创新、实践五个维度的评价既要做到分值量化，又要统一各维度所占比重。基于此，五个维度的赋值满分均为100分。

素养维度主要提取的是“第二课堂”管理系统中每一名学生“思想成长”的积分，学生普遍获得此类积分的范围在0～50分区间，在纳入学生画像素养维度计算时，此项积分乘以2，按满分100分计算，则能较好反映出学生在综合素养方面的总体情况。

学业维度主要提取的是教务系统中学生平均学分绩点数值，该数值满分为4.0，将其乘以25，按满分100分算出基准分数。同时，综合考察学生近三个学期有无被学业预警的情况，如有被预警，将被扣除相应分值。例如，某一学期有2门或在学期间累计3门不及格的必修课或限选课将被黄色预警，每出现一次黄色预警学业维度分数扣减3分；又如，某一学期有3门或在学期间累计4门不及格的必修课或限选课将被橙色预警，每出现一次橙色预警学业维度分数扣减6分；再如，某一学期有4门或在学期间累计5门不及格的必修课或限选课将被红色预警，每出现一次红色预警学业维度分数扣减10分。综合平均学分绩点和学业预警情况能较好地反映出学生的总体学习情况，特别是能够精准识别学业完成不理想的学生，能为下一步的学业帮扶提供方向。

体质维度主要提取的是体质测试数据库中的数据，因为每年体质测试成绩均是以100分作为满分计算，学生历年体质测试的均值即可作为体质维度的分数。

创新维度主要对应的是“第二课堂”管理系统中的“创新创业”模块，学生获得此类积分的范围普遍在0～50分区间，在纳入学生画像素养维度计算时，此项积分乘以2，按满分100分计算，则能较为理想地反映出学生在创新素养方面的总体情况。

实践维度主要对应的是“第二课堂”管理系统中“实践实习”和“志愿服务”两个模块，学生获得此类积分范围普遍分布在0～50分区间，两者叠加即可按满分100分计算，可以体现出学生实践方面的成长情况。

（四）学生画像建构

标签设置、数据采集与处理等环节完成后，即可将每一名学生的画像以雷达图的形式进行可视化建构，全面反映出学生素养、学业、体质、创新、实践五个维度的成长情况。以下分别以我院2名本科生为例，对实时描绘的学生画像进行分析。

图2所示为物流管理专业本科生李某的学生画像，可以看出，该生学习能力强、创新能力突出、个人素养高、体质较为理想，但实践方面较为薄弱。鉴于此，今后在对该生培养的过程中，一方面可以通过多提供创新创业训练机会、安排有挑战性的学习任务以发挥其长处，另一方面应对其加强社会实践、志愿服务等方面的指导，助力其提升实践能力、实现全面发展。

图3所示为市场营销专业本科生张某的学生画像，可以看出，该生虽然体质方面达标，但在学习能力、个人素养、创新能力、实践等方面均存在短板，该生在学习成长方面属于被动型。在开展后续教育教学活动时，一是要多与该生进行谈心谈话，了解其思想动态，引导并督促其主动参与学校组织的各项活动，积极提升自己；二是可以委托专任教师对该生进行学业帮扶，详细分析其课程修读中的薄弱环节，以补齐短板。

由此可以发现，学生画像的建构对教师、管理部门、学生家长具有积极的应用价值（如图4所示）。对教师而言，可以做到因材施教，有针对性地设计教学活动，让个性化人才培养能够扎实开展；对管理部门而言，能够做到差异化管理，捕获最新数据并形成最新学生画像，对发现的短板能够实时预警，做到多方协同育人；对学生家长而言，可以通过学生画像了解孩子在学校学习期间各方面的表现，做到家校协同帮助孩子成长。

总而言之，学生画像是依托各类管理系统，在学生自然情况下真实记录学生的各类行为特征的数据处理办法。因此，学生画像建构可以有效促进精细化管理。在今后的教育教学改革过程中，高校应始终坚持立德树人的根本任务，坚持全员育人的指导思想，将人才培养的聚焦点切实落在每一名学生个体的成长上，充分利用学生画像，以精细化管理促进学生个性化发展。

参考文献

［1］黄文林.基于学生画像分析的高校精准思政探索［J］.东北大學学报（社会科学版），2021（3）.

［2］黄炜，张治，胡爱花，等.基于“五育融合”的学生数字画像构建与实践分析［J］.教育发展研究，2021（18）.

［3］刘霞.基于数据可视化的大学生画像系统构建研究［J］.软件，2021（8）.