学业预警指标体系构建及系统初探

杨 洋，张烨青，方丹丹

（对外经济贸易大学 信息化管理处，北京 100029）

学业预警指标体系构建及系统初探

杨 洋，张烨青，方丹丹

（对外经济贸易大学 信息化管理处，北京 100029）

随着学分制为主要管理模式的普及，“个性化教育、以人为本”成为当前教育的两大标签。然而，受社会风气、家庭、学生自身方面的影响，每年无法毕业的人越来越多。这种形势对学校培养人才的模式提出了新挑战，同时也表明探究学业预警制度具有现实意义。本文将通过整合学生个人真实数据，创建基于全新指标要素的研究模型，并构建学业预警系统功能架构图，力求实时量化学生学业情况，辅助辅导员及其他教育管理者制定全面的教育培养方案。

学业预警；指标要素；规则建立；信息决策

一、目前高校学业预警系统现状

综合来看，目前很多高校都存在着学生毕业通过率达不到100%，甚至有些不到90%。究其原因是依旧采用注重结果的事后管理模式，缺乏学习过程的管理和监控，学业问题集中体现在临近毕业时，为时已晚。也有部分高校采取措施进行过程把控，但存在很多问题，具体如下：

1．形式单一的监控功能

很多学校都意识到学业预警这项工作的重要性，因此针对学生成绩进行了详细的划分，每学期初、期中、期末都要进行预警工作。然而，仅仅针对成绩的预警形式太过单一，不能够全方位真实的反映学生学习情况，毕竟学业还与平时的学习态度、作业完成情况、课堂出勤率等等密切相关。因此，该种模式虽然也能起到一定的监控作用，但不能满足要求，无法解决问题，需要形成完善系统的学业监控才行。

2．当前学业预警系统无法进行数据处理

以学生个体为核心，涵盖学习、生活等多方位的各项数据，是学业预警系统的基础。而当前各大高校的学业预警系统仅仅能展示这些基础数据，无法筛选，更不具备处理数据的能力。此外，随时分析数据并生成不同警示级别汇成一份预警报告更可谓天方夜谭。由于系统只是展示数据，因此实际工作中，更多的都是辅导员或教辅老师手动填写数据，并手工分析，学生填写纸质版材料，效率着实低下。

3．落后的沟通方式

邮寄“学生成绩警告通知书”是目前广大高校普遍采用的通知家长的做法，然而信件的延时性并不能保证家长可以及时获取信息。因此，网络预警平台的直接查询不仅可以免去邮寄信件的繁琐，更使得沟通效率大大提高。

通过上述分析，我们可以看出，学业预警的发展现状很不理想，甚至可以说相对比较匮乏。因此，整合现有资源，迫切需要符合实际需求的学业预警模型出台。

二、学业预警研究模型构建

1．大学生学业预警指标要素选取

科学的预警指标体系是构建学业预警研究模型的前提，指标的细化更决定了该预警模型结果输出的精确性。通过前期的文献查阅归纳，我们发现学者们从家庭环境、报到注册、日常学习以及选课考试等多方面针对该问题进行了研究。通过梳理文献，我们对学业预警指标进行了初步的汇总，并在此基础上，走访了高校很多个学院以及教辅职能部门，做了为期两个多月的调研工作。请高校老师对前期的学业预警指标进行要素评价分析，其中有20位以上都是拥有相关教学经验的专家。结合学校目前的现实情况，专家剔除了现阶段数据收集仍存在困难的一些指标，同时将这些要素分成三个等级的指标。根据专家意见，本文研究所选取的学业预警指标要素如表1所示。

表1学业预警指标要素的构建，逐级细分，具体是从六大方向进行指标内容的界定，并将各指标要素细化至三个层级，具象的分类使得该指标要素更具有参考价值，同时为今后信息搜集也奠定了确切的基础数据保障。有了前期数据指标的铺垫，我们进行学业预警系统模型的构建。

表1 本文选取的学业预警指标要素

2．学业预警系统模型构建

图1 学业预警系统功能架构图

（1）信息收集

依据学业预警指标要素，创建学生个体特征关系网，据此进行信息收集，这是学业预警的基础数据保障。学生相关信息的收集与整理，需要各相应职能部门的全力配合，准确无误的数据源，更是后续对问题学生作出预警判断以及采取措施的可靠依据。具体可进行以下操作，在新生入学时，学工处要对新生做好全面的基础信息采集工作，包括高考成绩以及家庭基本经济状况等。每学期初，教务系统要实时跟进学生选课情况、上学期不及格课程门数以及学分修习情况。在学期进行过程中，任课教师要针对所授课班级学生的课堂表现、出勤、作业完成情况进行考核，并录入系统。其他相关职能部门也要对学生的实践情况进行及时的考察记录等。

（2）信息分析及决策

根据目前国内高校的实际情况，我们认为只有按照如下步骤进行规则建立，才能更好的对数据信息进行分析处理。

1）规则建立

对于搜集到的数据信息，系统首先进行预警类别划分，判断该信息具体归属于哪一类一级指标和二级指标。规则预设是结合学校各项规章制度，分别制定完善的预警标准，根据每一项相对独立的管理指标和明确的量化规定，给出相应的级别判定。实行“三色”学业预警机制，将预警级别分为黄、橙、红三个等级，以警示学生的学业问题严重程度。锁定具体的应用规则，进行规则验证。经过多轮的数据输入、核心算法的迭代过程，我们获取了比较理想的数据反馈。在这样一个完善的预警规则基础上，我们进行信息分析处理。

2）信息处理与决策

该系统配以数据挖掘技术与决策支持系统的相应功能，运用大数据的方式将学生信息与预警条件匹配，筛选出警告和提醒对象。学业预警系统的核心是帮助学生及时解决问题，从架构图中，我们发现，系统依据设定好的规则对搜集到的学生信息进行分析处理，输出判断结果，罗列问题学生名单。

3）数据管理

实时同步各大系统数据，通过完成数据的分类、录入、汇总、储存和更新。

（3）学业预警应用

学业预警应用是学业预警研究模型的重中之重，及时采取措施干预，及时避免不良后果产生才是该系统应用的最重要意义。当我们从学业预警系统中了解到学生的学习情况出现了问题，甚至达到了不同的预警级别，同时系统中也对具体的类目作了详细的标识。此时，学校相关职能部门、学生本人、班主任和辅导员、家长都应及时采取相应措施补救，将问题消灭在萌芽。下面将从以下四个方面进行学业预警应用场景的详细阐述。

1）以教务处为代表的学校职能部门

为帮助受学业警告学生顺利完成学业，强化过程管理，促进学生努力学习，切实做好各项教育教学管理工作，以教务处为代表的学校职能部门制定学业警告学生帮扶办法。同时在每学期开学初下发本科生学业警告名单。针对每一位预警名单的学生，各学院要建立学生个人预警档案，并及时的回收学生制定的个人学习改进方案和谈话记录，归档保存，并据此进行学习动态跟踪及管理。

2）学生本人

学生可以在此系统里查看到个人按照学期分布的学业警告变化趋势、成绩不达标课程明细、各项学业提醒等级以及详细的修习情况和提醒原因。同时学生结合个人情况，在学业进展报告中写明下一阶段学习计划，制作生成属于自己的学习进展报告。

3）辅导员和班主任

辅导员和班主任老师可以看到自己所管理范围内的全部学生的学业预警统计图、历年学业警告和学业提醒明细单。该明细不仅包含基本学生信息和预警等级，还可以通过学号部分查看该学生具体预警信息明细，同时配有系统检索功能。

辅导员和班主任是政策的主要落实者，当获取了学业预警学生名单时，首要工作是做好学业帮扶。在参考问题学生个人的学习进展报告后，同时在充分考虑学生个体性特征的前提下，采用学生自治和学院引导相结合的方式来进行学业帮扶，以达到更好的效果。认真分析预警名单内学生的实际情况，制定“一帮一、对对强”的帮学制度，并结合学校提供的“红色助手”、“双培计划”等帮助方案。同时，针对不同学生的学习问题，采取不同的帮扶措施。如方法不当型学生，要重新帮助其养成良好的学习习惯、找寻适合自身的学习方法。如心理问题型学生，要进行一对一谈话，调试学生心理状态，主要进行思想疏导，从而使其消除心理情绪，摆脱困境，树立正确学习观。

4）家长

家长在学生的整个人生中扮演着重要的角色，甚至对学生学习习惯的养成都有着举足轻重的影响。与班主任及辅导员保持联系，及时了解学生学业情况，对于有预警的学业问题，及时将其扼杀在萌芽内。不论是从生活上、学习上还是其他的需求方面，全力配合，做学生最坚实的后援。如果问题严重，必要时刻可以到学校面谈。总而言之，要求家长积极做好配合教育的工作，充分地发挥家庭教育的功能。

（4）建立预警评估与纠偏子系统

跟踪学业预警的效果，并及时进行评估，针对前期制定的指标要素的权重，可以结合实际情况进行纠正和调整，尤其是随着数据搜集的进一步完备，对于学业预警指标要素进行修正和完善，使其达到最佳的预警效果。

3．学业预警制度的运行保障

“关口前移”是学业预警的核心思想，目的在于预防问题的发生或者给学生更多的时间去解决问题。同时通过学业预警平台，及时提醒辅导员老师关注学生的学业情况，联合学业警告和学业提醒名单内的学生，老师和家长三位一体、通力配合。众所周知，任何制度都不是万能的，学业预警制度只是及时揭示问题的一种机制。若要真正成为高校加强学风建设的重要抓手，从根本上解决学生学业问题，狠抓落实是基础，领导的高度重视是保障。各相关职能部门要密切配合、及时沟通，尤其是分管学生工作和教学工作的领导也要共同配合，定期检验执行和落实情况，共同做好学业预警工作。

三、结束语

众多学者对于高校学业预警的探讨，目前仍旧以定性分析为主，虽然提出了学生、家庭、学校等多方面的预警策略，但我们不难发现，并没有一个行之有效的规范，这可能和各大院校不同的管理办法相关联。如何更加合理、科学地进行系统建设，同时借鉴各方经验完善预警机制，利用神经网络模型进行量化分析，是今后研究学业预警的侧重点。

总而言之，在当前高校实行学分制管理的大背景下，学业预警作为一项辅助教学管理的得力举措，具有可行性、稳定性、精确性的特点。虽然目前不尽完善，存在很多不足，我们相信，在国内学者的大力研究与通力配合下，定能推动高校教育机制的稳定发展。

[1]金义富,吴涛,张子石.大数据环境下学业预警系统设计与分析[J].中国电化教育,2016(1):69-73.

[2]王学江.高校学生学业过程管理及其预警工作机制的探索与研究[J].现代教育技术,2011(5):133-136.

[3]肖云,郑有飞.行业高校学分制改革的实践探索与反思[J].高校教育管理,2013(1):39-43.

（编辑：王晓明）

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