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基于大数据的高校学生管理工作创新研究

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张颉颜梦颖孙正清

摘?要：随着移动设备的普及，各行各业的数据量呈指数增长，怎样合理使用数据中的信息成为各领域关注的热点。高校中往往存在少量教师要管理大量学生的现象。虽然学校各部门能统计到大量数据，而目前缺乏对数据的收集和整合，很难给教师的管理提供帮助。文章旨在研究大数据技术应用于高校学生管理的方法，建立数据库采集有用信息，并使用人工神经网络对数据信息进行挖掘，分析学生的在校状况，为管理者提供决策依据。

关键词：高校学生管理;大数据;数据挖掘

：G647文献标志码：A：1673-8454（2020）13-0078-03

一、引言

长期以来，在缺乏完整数据和先进技术手段的情况下，高校学生教育管理主要依托于辅导员的经验，即辅导员依据自己的管理经验对学生情况做出评估判断。但往往学生数量众多，平均每一名辅导员要面对几百个学生，很难面面俱到的了解到每一个学生的情况，而大数据及其技术的出现和发展应用，使得高校学生管理工作有了新的方向和技术依托，所以高校学生教育管理需要大数据的支撑[1]。

高校蕴含着丰富的教育大数据，数据主要源自教育活动过程和根据教育需要采集等方面，而日常教育大数据的产生通常有两方面：一方面是教学活动过程;另一方面是教育管理过程。大学生在校期间的学生生活等各类信息承载着巨大资源可以挖掘，面对海量的数据资源，高校可以通过各类数据中心收集学生各方面的信息，如成绩、出入宿舍、校园消费、图书借阅、获奖等情况。建立数据库，通过算法对数据库中的信息进行挖掘，可以对某个学生的在校情况做出评估，如图1所示。

大数据的运用不仅可以让辅导员通过数据更加直观了解学生在校的状况，实时分析学生的问题，及时获取学生的异常信息，还可以对学生在校行为进行预测，通过学生各方面的数据信息分析展示出学生思想及行为预估动态“画像”，提升高校学生管理工作中决策的精确化和科学化。

二、教育大数据现状分析

1.数据缺乏联系

已有数据之间的联系并没有建立起来，高校学生日常管理信息数据从各个层面来说都存在数据孤岛的情况，学校各部门、辅导员、专业老师等获取的数据都为各自所用，也只是作为数据保存，没有发挥数据互通的作用和价值。

伴随信息化和数据化的飞速发展，高等学校也在进行相应管理改革，但是在改革进程中关于哪个部门具体负责大数据管理没有明确，高校整体的管理模式仍旧基于传统体系进行，很难有效适应大数据带来的革新，数据量的骤增、数据信息碎片化、数据格式多样化等直接影响数据信息提取的有效性、精确性和完整性[2]。

2.数据使用种类单一

针对高校教学而言，信息化技术已经渗透教学的诸多环节，学生们也通过互联网技术和信息化技術扩展新型模式的学习，然而数据采集和信息分析所使用的数据仍然局限于学习过程中所涉及的各类数据，这些数据体现的信息和学生本人的实际情况差异化显著存在。高校学生管理人员关注的信息和数据集中在学业方面，存在一定的局限性，能够客观反映高校学生的生活和心理动态的信息数据匮乏，所以数据全面性建设方面还需要进一步加强。

3.数据缺乏深入挖掘

在高校的日常管理中，一般可以采集到大量学生相关的数据，如学生进出宿舍的时间、进出图书馆的时间、进出校门的时间以及学生的消费状况等。但由于没有及时对数据进行收集管理和挖掘，大多数数据都处于闲置状态。

采用数据挖掘算法，对已有的数据进行分析，得出一些可以反映学生在校状态的结论，并及时反馈给辅导员，这会给高校辅导员的日常管理决策带来空前的便利，并可以及时对学生进行纠偏。

4.大数据意识淡薄

虽然大数据技术高速蓬勃发展，但是高校教育工作者缺乏相关教育和培训，普遍存在大数据意识和大数据思维普及不够的现象，直接导致大数据技术在学生教育管理工作中推进的力度不足、效率不高，只有广泛从事大学生教育管理工作的教师和干部形成大数据思维共识，才能更好地推进大数据在大学生教育管理工作中的深度开发和广泛应用。

三、基于大数据的高校学生管理创新研究

处在大数据时代，大数据的实质是海量数据，数据本身是没有价值的，真正有价值的是从大数据中挖掘出能够促进行业发展的有用信息，通过数据采集、模型建立和数据挖掘等，获取数据中蕴含的价值信息[3]。学生日常在校的行为会产生大量的数据，首先要建立数据库，对这些数据进行收集。在数据量足够大时，采用数据挖掘的算法建立数学模型，并不断用新收集到的数据来修整数学模型。在模型完善后，将学生的行为放入模型中，就能对其进行分析和分类，找出学生目前存在的问题，并且反馈给高校学生管理人员，帮助其在管理决策的过程中更加有的放矢。

1.数据信息共享及采集

针对各部门间数据信息传递及协同共享存在的数据鸿沟，通过底层数据架构及数据格式等系统化分析，找到协同调用的解决路径。同时记录在日常行为数据