课题申报参考：基于多维度预警模型融合高校学生群体画像的精准思政研究.docxVIP

研究现状、选题意义、研究目标、研究对象、研究内容、研究思路、研究方法、研究重点、创新之处、研究基础、保障条件、研究步骤（附：可编辑修改VSD格式课题研究技术路线图三个）

求知探理明教育，创新铸魂兴未来。

《基于多维度预警模型融合高校学生群体画像的精准思政研究》

课题设计论证

基于多维度预警模型融合高校学生群体画像的精准思政研究

一、研究现状、选题意义、研究价值

1.研究现状

随着大数据、人工智能等技术的快速发展，高校学生管理工作逐渐向精细化、智能化方向转型。近年来，学者们开始探索将数据挖掘、机器学习等技术应用于学生行为分析、学业预警、心理健康监测等方面，并取得了一定成果。然而，现有研究大多局限于单一维度数据的分析，缺乏对学生多维度信息的融合和深度挖掘，难以构建全面、精准的学生群体画像，制约了精准思政工作的有效开展。

2.选题意义

顺应时代发展趋势：大数据时代背景下，利用数据驱动思维和技术手段开展精准思政工作，是高校思想政治教育创新发展的必然趋势。

提升思政工作实效：构建基于多维度预警模型的学生群体画像，能够帮助思政工作者精准识别学生需求、及时发现问题、有效干预引导，提升思政工作的针对性和实效性。

促进学生全面发展：通过精准思政，能够更好地关注学生个体差异，提供个性化指导和服务，促进学生德智体美劳全面发展。

3.研究价值

理论价值：丰富和发展高校精准思政理论体系，为构建基于大数据的学生思想政治教育新模式提供理论支撑。

实践价值：开发基于多维度预警模型的学生群体画像系统，为高校思政工作者提供科学、便捷的工具，提升思政工作的科学化水平。

社会价值：推动高校思想政治教育与信息技术深度融合，为培养担当民族复兴大任的时代新人贡献力量。

二、研究目标、研究内容、重要观点

1.研究目标

构建基于多维度预警模型的高校学生群体画像框架。

开发基于学生群体画像的精准思政工作平台。

探索基于数据驱动的精准思政工作模式。

2.研究内容

多维度数据采集与预处理：研究学生学业、行为、心理、社交等多维度数据的采集方法，并进行数据清洗、整合和标准化处理。

学生群体画像构建：研究基于机器学习算法的学生群体画像构建方法，包括特征提取、模型训练、画像生成等。

预警模型构建与优化：研究基于学生群体画像的学业预警、心理预警、行为预警等模型的构建方法，并进行模型优化和评估。

精准思政工作平台开发：研究基于学生群体画像和预警模型的精准思政工作平台架构设计、功能模块开发和系统实现。

精准思政工作模式探索：研究基于数据驱动的精准思政工作模式，包括个性化指导、精准帮扶、危机干预等。

3.重要观点

高校学生群体画像的构建需要融合多维度数据，并进行深度挖掘和分析。

基于学生群体画像的预警模型能够有效识别学生潜在风险，为精准思政工作提供科学依据。

数据驱动的精准思政工作模式能够提升思政工作的针对性和实效性，促进学生全面发展。

三、研究思路、研究方法、创新之处

1.研究思路

本研究以大数据技术为支撑，以学生群体画像构建为核心，以精准思政工作为目标，按照“数据采集-画像构建-预警模型-平台开发-模式探索”的研究思路，开展基于多维度预警模型融合高校学生群体画像的精准思政研究。

2.研究方法

文献研究法：查阅国内外相关文献，了解研究现状和发展趋势，为本研究提供理论依据。

数据挖掘法：利用数据挖掘技术，对学生多维度数据进行特征提取、关联分析、聚类分析等，构建学生群体画像。

机器学习法：利用机器学习算法，构建基于学生群体画像的预警模型，并进行模型训练和优化。

案例分析法：选取典型案例，分析基于学生群体画像的精准思政工作模式，并进行经验总结和推广。

3.创新之处

多维度数据融合：突破单一维度数据分析的局限，融合学生学业、行为、心理、社交等多维度数据，构建全面、精准的学生群体画像。

预警模型优化：针对现有预警模型准确率不高的问题，研究基于深度学习的预警模型优化方法，提升预警模型的预测精度。

精准思政模式创新：探索基于数据驱动的精准思政工作模式，实现思政工作的个性化、精准化和智能化。

四、研究基础、条件保障、研究步骤

1.研究基础

课题组长期从事高校学生管理和思想政治教育工作，积累了丰富的实践经验。

课题组已搭建学生数据采集平台，积累了海量学生数据。

课题组与相关技术公司建立了合作关系，具备技术支持能力。

2.条件保障

数据保障：学校已建立完善的学生数据采集和管理制度，能够保障数据的真实性、完整性和安全性。

技术保障：课题组拥有专业的技术团队，能够保障研究工作的顺利开展。

经费保障：学校已为本研究提供充足的经费支持。

3.研究步骤

第一阶段（2023年10月-2024年3月）：完成文献调研、数据采集和预处理工作。

第二阶段（2024年4