大数据时代高校学生工作前景：信息驱动发展

任晓杰

(东华大学 党委宣传部，上海 201620)

高校学生工作承担着大学生思想政治教育、管理和服务等职能，对于高校落实立德树人根本任务和提高人才培养质量具有举足轻重的作用。2017年教育部印发《高校思想政治工作质量提升工程实施纲要》，对高校提升学生工作质量提出了更高的要求。因而，不断加强和改进高校学生工作是学生工作系统的首要职责，也是当下“三全育人”综合改革的重要内容。当前，高度数字化催生了网络社会，日益成熟的大数据技术在社会各领域开辟了一条前景广阔的信息驱动发展之路。在此背景下，高校学生工作应当抓住机遇，因时而动，因势而化，创新工作思路与策略，谋求信息驱动发展，进而全面改善工作状况，不断提升高校学生工作精准化水平，切实提高育人成效。

一、 大数据时代高校学生工作的发展机遇

在大数据时代，数据的采集、存储、处理和智能应用变得比以往更加方便和有效，越来越广泛的社会活动以数字形式得以呈现和保留，高校学生工作以数据形式进行多维度存储和处理也成为现实。科技是第一生产力，未来，随着大数据的发展和信息技术的不断智能化，高校的教育活动必将在学生工作领域生成更多的大数据。高校学生工作者可以凭借日臻完备的大数据技术，充分挖掘和利用大数据的价值，实现信息驱动高校学生工作大数据的广泛应用，进而促进高校学生工作的巨大变革，不断提升育人成效。

(一) 高校学生工作的关联大数据不断生成

在移动互联网、物联网、社会化网络、人工智能等信息技术快速发展并高度发达的背景下，与高校学生工作、学生活动相关的各方面基本信息和活动印迹将越来越多地被数字化，并形成大数据。大数据技术为生成高校学生工作的关联大数据提供了前所未有的现实性。这些与高校学生工作系统存在一定相关性的工作，如网络文档、网络日记、音视频、图像、图片和其他各种各样的网络内容，它们所生成的全部信息数据都可作为高校学生工作的关联大数据。

在信息技术高度发达的今天，每个人每天都会在网络空间留下生活数字记录，高校学生工作者的工作行为和大学生在学校的学习成长行为，也同样会积累大量的数据。例如，一个学生的每一次考试成绩、学习速度、特长、曾经获得的奖励、参加过的社会活动等都是有价值的。传统的高校学生工作也注重对这些数据的分析，一般是通过调研部分学生群体，从一定的样本数据中演绎出总体的情况，但这往往偏重一些结构化的数据，例如分析什么样的性别、年龄层次、家庭、地区的学生更加容易获得良好的成绩。大数据带给我们的不是“演绎”，而是“归纳”，是从海量的结构性数据以及学生在校园中行动的轨迹、在社交网站APP(如微信、微博)上所发的文字和图片等数据中进行量化。通过分析量化的大数据，我们可以比以往任何时候都更加接近学生的成长实际，更全面和精准地了解学生。

(二) 大数据使精准化服务学生变为现实

大数据为更加精准地开展高校学生工作提供了可能。传统的教育是将智力水平、性格、秉性各异的学生放在一个教育模式中，培养标准化人才，高校学生工作对个体的全视角关注往往是缺位的。大数据正是基于学生学习和生活的全数据，从更微观、多维度层面对学生个体情况进行预测，让高校学生工作者以前所未有的视角观察到某个学生不同层面的信息，进而可以基于学生不同的需求和情况进行个性化教育。借助大数据，高校学生工作者可以针对家庭经济困难程度不同的学生提供有效的帮扶，对那些平常不易发现的，诸如学生的心理变化和行为发生能够及时介入，还可以辨识学生学习优劣的原因，甚至基于学生的兴趣和特长，为学生的成长进行科学指导，为学生的未来人生奋斗目标和实现路径提出合理化的建议和信息，等等。

在传统的高校学生工作领域，用定性、直觉与经验判断因果关系成为一种极其普遍的范式。许多工作以结果为导向，试图通过信息收集和逻辑推理来说明高校学生工作中的某些问题。舍恩伯格说，大数据思维不再是因果，而是相关关系。[1]这种相关关系必然需要学校让更多看似无序、杂乱和独立的数据发生关联，产生1加1大于2的效应。但是，目前许多高校的学生工作相关部门因为缺乏顶层统筹，每一个行政部门都有一个信息系统，教学部门、学生工作部门、后勤服务部门等相对独立，造成“数据孤岛”“信息荒漠化”的现状，导致数据发挥的作用较小。在大数据时代，我们要对高校学生工作进行教育、管理和服务的变革，运用大数据的开放、共享特征，将高校学生工作从精细化转向精准化。[2]

(三) 信息驱动高校学生工作发展势在必行

大数据时代，信息驱动发展已逐步成为广受推崇和优选的发展理念及工作策略。所谓信息驱动发展，是指运用大数据思维方式和操作技术，从不断生成的大数据中挖掘信息价值，以此作为决策、行动和创新的重要依据，使大数据信息成为促进事业发展的强大推进力量。以大数据应用为条件的信息驱动发展，实际上是创新驱动发展的鲜活反映和具体实践。或者说，是创新驱动发展可落地、可操作的一条前行路径。

当前，高校“三全育人”综合改革已进入深水区，“要运用新媒体、新技术使工作活起来，推动思想政治工作传统优势同信息技术高度融合，增强时代感和吸引力”[3]。因此，高校学生工作谋求改良式发展，争取创新式发展，应当成为高校学生工作者孜孜以求的工作目标。现在，许多行业的众多企业已从以往的业务驱动转向信息驱动，并获得了丰厚的信息财富，实现了信息资产增值和跨越式发展。例如，教育部“易班”建设的成功尝试，为高校学生工作发展策略优选提供了有益的经验。紧紧抓住大数据时代机遇，树立信息驱动发展理念，调整工作思路与策略，借助大数据技术应用，充分利用关联大数据的信息价值，是一条切实有效的高校学生工作发展之路。

二、 高校学生工作大数据应用面临的挑战

大数据时代给高校学生工作带来发展机遇的同时，也带来了严峻挑战。有些可以预估到，有些或许出人意料。能够明确的是，挑战主要来自大数据本身的特殊性，以及大数据应用中与之不相适应的落差。只有以此为依据，直面挑战，积极应对，才能消减被动因素，放大机遇效应，使高校学生工作充分实现信息驱动发展。

(一) 高校学生工作大数据应用的硬软件要求高

大数据应用决不会如想象的那么简单，而是需要跨过有相当高度的硬软件门槛，才能真正实施。在硬件上，是否能够达到大数据处理的要求便是一道不低的门槛。解决大数据问题步骤多、流程繁、时间长，需要对大数据的采集、流动、存储、分析及长期保存等各个方面加以综合考虑，这意味着需要建立一个完整的、适合整个大数据生命周期的操作平台。这方面，目前许多高校还缺乏基础，远远达不到实际要求，需要花费大量投入，逐步淘汰原来的“廉价”服务器等相关设施。

在软件上，一是大数据应用软件需要不断开发和优化的技术门槛，二是对工作队伍知识与能力特殊要求的门槛，后者更为关键。大数据应用对高校学生工作队伍素质提出了很高要求，相关人员既要懂得大数据知识，又要掌握大数据技术，能够做到在海量数据环境中实现高效地运用和管理数据平台，进行大数据分析与处理，更要有敏感性，并最终在工作实践中加以合理利用。然而，当前高校学生工作队伍中具备这种素质要求者凤毛麟角。因此，需要加大专项培训力度，不断提高广大高校学生工作者的大数据素养。同时，有必要适当选用大数据技术人才，让他们承担部分技术性要求更高的数据管理工作。

(三) 高校学生工作大数据应用的安全隐患或成风险

大数据时代，数据的安全保障备受关注，也成为令人担忧的棘手问题。大数据的安全与通常信息的安全相比，更加复杂。一方面，大量数据(包括学生的个人隐私)的汇集和存储，意味着可能向成功渗入网络的攻击者暴露更多数据，增加了数据泄漏风险。而这些数据不被滥用，是保证学生人身权利的底线要求。另一方面，伴随着互联网经济的兴起，以不惜牺牲大众网络安全的网络牟利行为不断增加。目前，在防止数据丢失、被盗取和被破坏上存在相当大的技术难度，传统的安全工具已不再像以前那么有保障了。

有人以为，高校学生工作的关联大数据不像企业数据那么敏感和具有商业价值，不会受黑客青睐，安全性问题不必忧虑。这种看法有失偏颇，而且消极有害。应该充分注意到，恶意破坏信息数据的“网络高手”不乏其人。并且，一些敌对势力和别有用心的人，为了向高校渗透，常常潜入高校网络，盗取数据。所以，高校学生工作者要树立数据安全意识，主动应对数据泄漏风险，即使存在技术难度，也要积极建立相关预案，寻求安全解决方案。随着学校网络安全工具的不断改善和完备，相信这样的未雨绸缪有助于消除数据安全隐患，降低大数据应用的风险。

三、 信息驱动高校学生工作的发展

大数据时代，将大数据合理应用于研判、前瞻规划、工作决策和行动优化等，以此有效增强工作的针对性、前瞻性、主动性和科学性，大力推进改革和创新式发展，切实提高工作的精准化水平，是高校学生工作实现信息驱动发展的必由之路。但要充分考虑到，大数据不仅是技术创新，也带来了思维变革。在大数据应用中，要注重运用大数据思维方式，贯彻大数据思维观念，打破以往某些不相适应的思维定势和工作模式。

(一) 大数据变革高校学生工作的状况判断

不能很精准地把握学生工作的实际，是导致高校学生工作实效性不够的瓶颈问题。要从根本上打破这个瓶颈，关键在于全面、客观、正确地把握学生思想与行为状况、工作运行状况以及工作环境状况等，所以，高校学生工作需要状况分析与判断先行。以往，高校学生工作者通常凭工作中的实际了解和切身感受，或抽样调查等来进行，这样做会有所收获，但是若受到主观因素的影响和掣肘以及调查方法或调查过程不够科学严谨时，就难免会出现“数据漏洞”，无法确保信息的可靠性，也必然会带来对状况把握的偏差。如果说这是困扰高校学生工作的一大症结，那么大数据应用无疑是一剂化解良方。

舍恩伯格在《大数据时代》一书中指出，大数据思维强调利用所有数据，而不再仅仅依靠部分数据，大数据是不用随机分析法(抽样调查)的捷径，而是采用所有数据进行分析处理，这样才能具有更强的洞察力、决策力和流程优化能力[4]。既然大数据会客观地“记录”全部数据，那么就会既庞大又混杂，形成的非结构化或半结构化的非正式数据也总是不够精确。而这恰恰符合随机性与确定性相统一的混沌原理，由此能够让数据本身说话，更全面地展现事物原貌，使得人们据此对状况分析与判断更加趋近客观。接受大数据的混杂性和不精确性，就如同接受光的波粒二象性，能打开一扇洞察世界的新窗口。

按照大数据这种思维方式和思维观念，高校学生工作者要应用不断生成的关联大数据进行状况分析与判断，从数据的敏感性、数据的收集能力、数据的分析和处理能力、利用数据决策的能力、对数据的批判思维五个方面提高自身的素质[5]。当然，在实际运用操作中要注重处理好两个问题：一是干扰性数据问题，就是指那些有干扰性的，或者是假相关性的，甚至是垃圾式的信息数据。高校学生工作的关联大数据中可能存在干扰性数据问题，所以在实际应用中，既要合理整合多样化、多类型的数据群，也要注意甄别数据质量，剔除干扰性数据。二是迷信数据问题。如果过度依赖数据，一切唯数据是从，不深入实际，放弃调查研究，那就陷入了迷信数据的泥沼。大数据应用固然是进行状况分析与判断的有效量化手段，但不是唯一手段。传统的实地调查研究，只要方法得当、过程严谨，就能做到接地气和更加深入，所获得的质性成果同样是状况判断的重要依据。

(二) 大数据变革高校学生工作的前瞻预测

前瞻预测也称前瞻性研究，是以当下为起点追踪到将来，或者说以现在为依据预测未来的研究方法。前瞻预测对于促进高校学生工作良性的可持续性发展不可或缺。这是因为，基于前瞻预测，正确把握学生思想和行为的变化趋势、工作环境因素的发展走向等，是高校学生工作增强前瞻性、主动性与针对性，能够作出科学决策，制订有效工作预案，对学生强化因势利导的重要条件与保证。然而，高校学生工作的短板恰恰就是这方面的明显不足，以致经常陷入救火般的被动局面，只能花费大量时间和精力用于处理应时性(应急性)工作，延迟了创新发展进程。要扭转这种不良状况，既要增强前瞻预测意识，又要掌握前瞻预测的科学方法。

以前，高校学生工作者进行前瞻性预测，通常是从基于随机分析法的因果关系中推测事物变化发展的趋势与未来状况。而因果关系只能线性地、确定性地表明事物现状(“果”)的所以然，如果要就此作出前瞻性预判，首先要凭空预测“因”的变化动态，那必然会附带主观臆想成分，当然是不严谨、不科学的。现在，高校学生工作者可以在大数据系统中找到前瞻预测的正确思路与方法。大数据的处理与分析，不再如随机分析法那样着眼于事物的因果关系，而是要揭示不同事物之间或事物各要素之间的相关关系。相关关系尽管是函数性的、不确定性的，但通过对存在于大量信息数据中的现况分析，所能预测的与此相关的(具有逻辑关联性的)另一状况出现的可能性，减少了随机性和随意性因素及其影响，因而更加可靠。

高校学生工作中许多方面的前瞻性预测，应用大数据和利用相关关系，都能获得可靠的结论。比如，收集一个学生的图书馆借书记录、网络浏览记录、学校文体设施使用记录、上课出勤记录、考试成绩记录等，通过大数据分析，就能预测这个学生未来的学习成绩走向。

(三) 大数据变革高校学生工作的决策

决策是管理最重要的环节，是领导者、管理者最主要的职责。所谓决策，是决策者针对一定阶段的实际情况与要求，提出工作目标、确立实践理念和制订工作方案的过程。决策是否科学合理，直接关乎工作绩效、工作价值、工作成败和工作发展水平。而这在相当程度上取决于决策者能否把握工作的针对性、主动性和前瞻性，是否具备开拓创新精神和较强的决策力。

近年来，高校学生工作的专业化、科学化水平有所提高。但在工作决策上，依然存在一些不利于更快、更大发展的问题：其一，经验性决策。这是一种主要依据决策者的经验判断，基于经验推导和延展的工作决策，往往不适应变化了的实际情况。其二，短视性决策。即只是着眼于当下情况与需求，而不能充分考虑前置性工作的决策。随着情况的变化与发展，这种决策会随之失去适用性。其三，效仿性决策。这是指主要借鉴兄弟院校的成功做法，而不够充分考虑本校实际，缺乏本校特色的工作决策，不利于推进本校学生工作的创新发展。造成这些问题的主要原因在于，决策咨询和决策过程缺乏基于有力数据支撑的状况判断和前瞻预测，制约了决策者的决策水平。

改进决策方式，提高决策水平，是高校学生工作实现改良式发展和创新式发展的必然要求。如前所述，应用大数据以及大数据技术的量化手段，能够迅速、高效、正确地进行状况判断与前瞻预测，因而有利于消减经验性决策和短视性决策，提高科学化决策水平，使得所作决策能够具有较强的工作针对性、前瞻性和主动性。另外，借助大数据应用，通过对大量、快速、多变信息的新型方式方法的处理、分析和挖掘，决策者能够增强洞察力、预判力、应变力和创新力，进而大大提升决策力，减少效仿性决策，强化创新性决策。

大数据应用于高校学生工作前景广阔、成效可期。除了工作决策，在状况判断、前瞻规划和行动优化等方面，融入大数据、应用大数据，可以大大提升思想政治教育、管理、服务工作的水平，可以具体掌握学生群体和个体的状况、特点和需求。因此，在大数据时代，信息驱动高校学生工作发展是必然趋势，工作思维也将从“牛顿思维”占主导向“量子思维”占主导过渡，这对于改进工作、创新工作、提升工作水平与成效、实行精准化服务都十分必要，具有积极意义。