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摘要：大數據技術在高校學生管理中具有重要作用，其有助于管理工作的有序開展、落實管理工作信息化。但在大數據背景下，國內高校學生管理仍面臨諸多困境，亟需高校與管理工作者明確問題，探索管理工作改進策略。我國高校內部學生管理正在面對全新的契機與困境，探究管理工作優化路徑，已成為新時期高校管理體系創新的必由之路。因此，高校應貫徹與時俱進思想，借助對于數據信息的分析與整理，構建行之有效的學生管理體系才可真正克服大數據時代為其帶來的困難與荊棘，在大數據時期的多元浪潮當中朝著正確方向發展。基于此，文章針對大數據背景下的高校學生管理工作優化路徑展開研究，以供參考。
關鍵詞：大數據；高校；學生管理工作；優化
1引言
伴隨科技的持續進步，人類社會現已邁進嶄新的發展時期，由最開始的農業社會到中期的工業化社會現已漸漸邁進信息化時代。同時，計算機的誕生促使人類從繁重的人工勞作當中得以解放，AI替代了傳統滯后的生產形式，信息化數字時代逐漸到來。大數據、人工智能、共享及“互聯網+”等諸多關鍵詞的涌現，借助大數據技術分析當下社會熱點問題已成為國民生活不可缺少的組成部分。誠然，高等院校作為社會信息傳遞廣泛快速、人口密集度高、科研產物與新興產業普及率較高的場所，集聚了充滿活力與創造力，并且極有可能影響和改變當今社會發展的精英，囊括了民族繁榮昌盛及興旺發達歷史使命的青年群體。因此，學生管理應與時俱進，緊跟時代浪潮，順應大數據社會發展需要以相應理念與技術為依托，實施學生生活管理、學習管理以及就業管理等工作。但是在當前環境下，我國高校的學生管理工作仍舊存在諸多問題，基于不同維度對其展開剖析，可整理出學生管理的新路徑與新理念。
2相關概念界定
2.1大數據概念界定
據有關資料查閱顯示，迄今為止仍沒有被普遍認同與公認的大數據概念，各機構或者相關學者按照大數據特性，基于不同維度對于大數據進行界定。主要可分為下述兩種方式：（1）基于數據性質維度展開定義。比如，維基百科強調數據收集量的大小，表示大數據即所觸及的信息資源量規模大到不能借助當下主流軟件工具，于一定時間內實現選取、處理、管理及整理為助力企業管理運營決策目標的訊息。IDC將數據多樣化與數據規模視作界定的核心，指出了大數據技術刻畫了技術與系統的新時期，被設計于由大規模、多元化的數據當中借助快速捕捉、發展與分析技術的檢索數據信息的價值。NTST在這一基礎上于大數據理論概念當中融入了數據檢索速度與表示形式等層次的性質，表示大數據指的是數據容量、檢索速度或數據表示制約了運用傳統關系手段對于數據信息的分析處理能力，要運用水平延展機制加強處理質效。（2）基于數據處理維度展開定義。譬如，麥肯錫公司表示傳統的數據信息處理技術，難以滿足當前時代數據是推動大數據技術進步發展的關鍵，同時指出大數據即難以在一定周期內運用傳統的數據庫軟件對內容實施收集、儲存、管理及分析的信息數據集合。Gartner提出大數據即在不能滿足當前需求的驅動下生成的新型數據處理形式，表示大數據指的是需要新型處理形式支撐才可具備更強洞察發現力、決策力以及流程優化水平的大量、多元化及高增長率的信息資源。
2.2學生管理的定義
現階段，學生管理概念并不存在相對統一和確切的界定，學術界在定義學生管理時主要具有三種形式：首先，基于管理對象實施劃分，提出在學校中管理對象是學生群體的管理均隸屬學生管理范疇。其次，基于職責內容實施劃分，指出學生管理即對于學生群體由入學初期至畢業的整個期間學習、行為及生活層面的管理，并且日常管理為學生管理的重點。最后，基于職能主體展開劃分，表示由學校內部學生管理部門所擬定或者執行的，落實到學生群體行為層面的內容均屬于學生管理。由此可見，對于學生管理進行單一化的分類無法滿足具體管理的訴求，可行的手段是采用整合性思想進行定義。例如，儲祖旺憑借對于美國學生事務管理理論概念比較，提出國內學生管理指的是直接作用對象為學生群體，由專門人員與機構從事有組織、有目的、有計劃的發展，提升與養成學生群體性格、政治、心理及品行素養，并指導學生們正確行為的教育、服務及管理工作。誠然，蔡國春表示高校學生管理即高等院校借助非學術性的事務及課下活動，針對學生群體加以教育影響，從而指導、規范與服務于學生，充實在校生活，推動學生成才和成長的校內組織性活動。由此可見，學術界在定義學生管理概念時，普遍認為學生管理即教育、服務與規范這三種職能的結合體。
3大數據應用在高校學生管理工作中的作用
3.1有助于管理工作的有序開展
在我國教育領域中，大數據技術所呈現出的較為明顯的優勢便是推出了基于MOOC的一系列線上課程，并快速發展和普及。這些課程的出現，對現如今高校在其學生管理層面面對的諸多難題給予了極大的價值和幫助。在以往高校內部學生管理工作上，因面向的學生數量較為龐大，教育時長也極為有限，加之學生群體管理過程當中存在諸多復雜化問題，困擾著高校內部學生管理工作的有序實施。大數據技術的誕生可促使這些問題得到有效解決，促使學生群體由傳統單一化的教育模式中真正擺脫出來，有效培育了大學生群體自主探究的水平與能力，而且對于教育工作者的依賴度亦不如傳統教育環境下得那樣高。在此背景下，管理工作者在學生具體管理工作當中相對輕松，能夠借助學生管理軟件工具，依據學生群體學號等數據信息，針對學生群體的有關工作實施有效管理，不但節約了時間，而且還可減少諸多復雜化的勞動工作。以大數據技術為依托，管理工作者可有效提升工作效率和質量，并愿意為管理工作投入精力和時間，由此可見，大數據技術有助于高校內部學生管理工作的順利開展。
3.2有助于落實管理工作信息化
管理理論的高校內部學生管理工作體系優化的主要基礎，而大數據理念普及為工作優化指引了方向。大數據技術可促使學生管理工作能夠全方位的落實，如：信息采集、資源高效使用以及及時反饋管理信息。相對于以往信息加工形式，大數據技術在數據獲得與結果分析層面均呈現出特殊的優越性。同時，大數據技術在優化與改進高校學生管理工作方面也提供了諸多支持，例如，信息數據獲取便利、客觀理據供給等。大數據在信息數據獲取來源、容量、類型與時間等層面顯現出其速度快與范圍廣等優勢，將其運用在學生管理工作內，能夠切實提升學生群體信息采集數量與種類，繼而更多地掌握學生群體信息，為日后數據信息處理工作奠定基礎。另外，大數據技術采取的存儲形式能夠加快信息處理速度，切實提升工作質效。高校內部學生管理工作量較大且性質繁瑣，亟需大數據技術的引入，促使管理人員擺脫瑣碎的管理工作，具備更多精力及時間關注擁有特殊性訴求的大學生與管理工作的創新。
4大數據背景下高校學生管理工作面臨的困境
4.1信息數據收集缺乏完整性
在大數據背景下，高校學生管理工作面臨的困境體現在很多方面，其中，主要問題之一就是信息數據收集缺乏完整性，在對學生管理工作的資料進行收集的過程中，過于注重對學生學習成績和學習效果的信息數據收集，對于學生學習態度和學習過程方面的考核和資料的收集工作較少，進而導致高校學生管理工作在推進的過程中過于表面化。而且在對學生評優方面缺乏有效地信息數據收集，從而影響高校學生管理工作有效性的增強。另外，在高校學生心理健康教育管理方面還存在信息數據收集缺乏完整性的問題，雖然很多學校開設了心理咨詢中心，但是在了解學生學習的實際情況和對學生進行心理健康管理方面仍缺乏力度，未能通過有效地心理測驗或心理疏導的方式，幫助學生樹立正確的學習價值觀和人生觀。同時，在對學生進行心理健康管理的過程中，未能通過大數據技術，及時了解學生心理檢測過程中存在的不足以及數據資料系是否完善，從而導致信息管理缺乏時效性和完整性，降低相關工作效率，不利于更好實現對學生心理健康的培養。
4.2管理決策依據相對主觀化
在大數據時代背景下，高校學生管理工作還面臨著管理決策相對主觀化的問題和困境。在對學生管理的過程中，未能通過科學的方式實現學生的科學化管理，通常都是由管理者和決策者為主，為學生制定相應的管理制度和管理方式，沒有加強對學生學習需求和管理需求的信息收集，從而導致高校學生管理工作的決策依據過于主觀性，影響相關工作的科學化發展。在大數據時展過程中，高校學生管理工作依然以傳統管理方式為主，未能通過大數據分析技術對不同的學生進行有效地制定，并且在對學生進行評優管理的過程中，未能結合不同年級或不同學生的學習實際情況，進行有效地數據判斷和數據分析，通常是以統一的標準化管理方式，對學生進行學習能力的評優或評比導致決策者在學生管理過程中相關數據產生偏差，影響學生的多元化發展和個性化發展。在高校學生管理工作過程中，通過多元化主體的評價方式，也有利于調動學生和教師參與評價工作的積極性和主動性。從當前情況來看，高校在個別獎學金和助學金評價以及學生管理的過程中存在管理決策依據相對主觀化的現狀，通常是由決策者根據相應的管理經驗和評價經驗為主對學生進行主體的評價，降低了學生學習的主體地位。
4.3管理工作模式缺乏個性化
在高校學生管理工作過程中，結合大數據技術，可以實現管理工作模式的個性化發展。從現階段高校學生管理工作情況看，高校學生管理工作模式缺乏個性化，比如，在學生管理工作中，針對調查學生學習的多方面信息和材料，缺乏對大數據技術的應用，或者在學生管理工作中，缺乏對學生就業和實習方面的信息與服務管理工作，進而導致高校學生管理工作過于單一，難以實現對學生良好的培養和引導。學生來源廣泛，而且知識基礎能力各不相同，在對學生進行資料管理和信息收集的過程中，還需要利用大數據技術對大量信息進行有效地加工和核對，才能對學生進行個性化的管理。目前高校在個性化管理方式應用以及大數據管理方式應用都缺乏力度，這對推動高校學生管理工作的個性化發展帶來不利影響，也會導致高校學生管理工作在面對大量信息時無法進行，降低學生管理工作效率和質量。
5大數據背景下高校學生管理工作的優化路徑
5.1強化管理信息化建設，提升學習管理質效
首先，在學習管理信息化建設的過程中，相關教學內容進行數字化的管理，也可以通過大數據技術，通過發展數字化學習資源的方式，為學生提供更多感興趣的學習內容，同時，也可以利用大數據技術采集學生學習信息了解學生的真實學習情況，并且有針對性地對高校學生管理工作進行有效地創新，為接下來的有效分析工作奠定基礎。其次，在大數據背景下，要加強對數據內容的深加工，不斷將其中所蘊含的價值信息和內容挖掘出來。比如，利用大數據技術對學生數據隱含的性格特點和學習方式等相關信息進行有效地挖掘，或者結合大數據時代背景下的儲存技術、信息挖掘技術、數據挖掘技術。對學生的學習信息和相關資料情況進行有效挖掘，從而不斷發現出不同學生的學習方式和性格特點，最大化地提升高校學生管理工作效果。最后，在高校學生管理工作中，要實現個性化的管理方式，利用在線學習和數字資源的方式，對學生的學習方法進行有效地管理，通過學生在線學習和素質資源的分享情況，了解學生學習狀態的最新數據，進而有效推動高校學生的個性化學習管理。
5.2整合多元化信息數據，改善生活管理決策
在大數據背景下，優化高校學生管理工作，需要整合多元化信息數據，改善生活管理決策方式，推動各項工作的有效性進行。一方面，學校要依據人本管理的相關原則，利用大數據技術，對學生的學習動態和學習情況進行有效分析，還要在學生生活管理方面，對不同學生表現出的行為特征進行有效地數據分析，從而在了解學生的學習情況和生活情況的。同時，及時對高校學生生活管理方面的對策進行有效改善。另一方面，在改善生活管理決策方式的過程中，還要堅持決策有據可依的原則，構建完善的網絡化學生生活管理系統，充分記錄學生通過校園一卡通在食堂消費、日常生活等方面的數據信息，關注學生的實時動態，最后通過加工相關數據的方式，讓其成為高校學生管理工作中可靠性的決策依據，推動各項工作的健全發展。
5.3建設個性化就業服務，優化就業管理質量
在大數據時代背景下，建設個性化就業服務管理體系，優化就業管理質量就顯得至關重要?？梢詫Ω咝W生就業方向進行有效引導。在優化就業管理質量的過程中，要加強對信息技術的應用，結合大數據技術及時地更新就業信息，同時，也可以利用校園網站，構建就業管理模塊的方式，不斷對高校個性化的就業服務工作進行完善，給予學生更加廣泛和及時的就業信息內容。同時，要加強對學生的針對性就業指導和職位。結合不同學生的專業情況和愛好，為學生篩選出更加具有針對性的職位和就業方向，將大數據技術在高校學生就業管理中的信息資源價值發揮出來。另外，可以通過借助大數據的管理方式，對學生整個就業過程進行有效地數據監督，從而促進高校在學生就業過程中參與度得到提升。
6結語
綜上所述，大數據環境下，我國高校內部學生管理正在面對全新的契機與困境，探究管理工作優化路徑，已成為新時期高校管理體系創新的必由之路。因此，高校應貫徹與時俱進思想，借助對于數據信息的分析與整理，構建行之有效地學生管理體系。唯有如此，高校才可真正克服大數據時代為其帶來的困難與荊棘，才可在大數據時期的多元浪潮當中朝著正確方向發展。
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作者:葛偉 單位:河北農業大學
