浅谈大数据分析背景下大学生学业预警与帮扶

李媛

[摘           要]  社会的不断进步，推动大学教育的日益普及，大学生学习困难成为当前学校亟须解决的问题，学业预警与帮扶成为高校人才培养的关键性问题，直接影响高等教育的成效。为此，高校要基于学生数据采集，构建大数据管理平台，对学生学业进行有效监督和管理，并寻找行之有效的对策帮扶学生成长，使之走出学业困境，成为社会所需要的高素质人才。

[关    键   词]  大数据;学业预警;学业帮扶

[中图分类号]  G715                 [文献标志码]  A              [文章编号]  2096-0603（2020）35-0034-02

随着社会的进步，高校招生规模逐渐扩大，高等教育获得了迅速普及。然而当前大学生的学习能力与精英教育时代的学生素质有着显著差异。在时代的迅速发展中，大学生逐渐受到网络和多元文化的影响，其身心发展受到了严重干扰，所出现的学业困难问题较为普遍。因此，基于大学生学业情况的学业预警与帮扶机制应运而生。大学生学业预警与帮扶在当前高校教育中起重要作用，指的是大学生在高等教育过程中面临的学业成绩不佳、学分落后等情况，学校要对此进行专业性的指点和帮助，以帮助大学生更好地完成学业。传统的学业预警和帮扶机制主要是以教务部门和学工处为中心，在学生出现学业难题时采取“一刀切”的管理模式，未意识到学生学业问题的差异性和特殊性，同时学业预警和帮扶机制落后，难以发挥出应有的育人价值。在互联网时代中，大数据思维和方法已经成为人们生活和工作难以分割的部分。高校通过对大数据的充分利用，全面、系统评价大学生学业状况，并对其中存在学业问题的学生群体给予正确的帮扶，挖掘学业预警与帮扶的内在价值。

一、学业预警与帮扶的内容概述

（一）基于大数据的学业评价机制

全面搜集与整合大学生学业问题是进行学业预警与帮扶的前提条件。为实现对学生的全面监督，学校管理部门要对大学生的基本个人信息、日常课业成绩、考勤状况、违纪情况、心理状况、校园生活轨迹等内容展开全面记录与评价，构建大学生学业数据库，为学业预警与帮扶奠定扎实的信息基础。借助对大学生数据信息的全面整合与分析，形成大学生学业状况评价制度，实现对大学生学业的有效监督和管理，并按照相应的标准展开重点标记，实现对大学生学业的“可量化、可检索、可跟踪”式管理。

（二）形成清晰的学业预警与帮扶指标和手段

高校基于对大学生学业信息数据的全面采集与分析，确定相应的学业预警检索指标，如旷课率、考试成绩不合格等，通过大数据手段对信息进行评价，确定预警的范围和等级，再根据大学生的个人数据信息，如家庭情况、课堂表现、社会参与、网络社交等因素，深入探索大学生学业困难的内在因素，针对其中的问题寻找有效方案，提升帮扶效果。

（三）构建完善的学业帮扶机制

当前影响大学生学业困难的因素较为复杂，比如心理健康、日常社交、家庭状况、恋爱问题或工作困难等。在开展学业帮扶工作时，要坚持对症下药，构建有效的学业帮扶机制，促使高校合力解决学生学业困难。充分发挥同侪效应，借助教师、家庭、辅导员等多元素，建立有效的帮扶机制，以调动大学生的学习积极性，改善其学习状况，实现其学业成绩的有效提高。

二、应用大数据开展大学生学业预警与帮扶的必要性

国家相关数据表明，近十年中，国内每年约有50万的大学生因为学业困难而退学，其比例占据在校学生人数的0.75%。大学生学业困难给家庭、学校和社会带来了严重的困扰，成为现今社会亟须解决的問题。针对性地开展高校大学生学业帮扶所涉及的因素较多，执行较为困难，但是意义深远，如果采取经验式的帮扶难以达到预期效果。基于大学生的综合特征和数据信息，检索需要关注的大学生，按照学业成绩等关键性内容，形成学业帮扶的解决办法。在学校开展学业成绩测试前，确定需要帮扶的大学生，这些学生可能由于家庭问题、学习基础、教育背景等多种因素而难以取得良好的学习效果，因此，需要提前预警，针对性开展帮扶工作。

全面推行大学生学业预警与帮扶机制改革，克服传统学业帮扶中的种种落后之处，通过大数据分析手段，有效把握影响大学生学业成绩的指标因素，以精准实现对大学生学业成绩的把握。同时，调动学生积极主动参与班级事务，以提升大学生的社会责任感;利用教师、辅导员和朋辈效应帮助学生进行专业知识学习，以加强其对专业课的理解和认识，激发学习热情，从而帮助学业困难的大学生提高学习成绩，避免因学业问题而被迫取消学位或退学，以充分发挥大学生学业预警与帮扶的积极效应。

三、基于大数据分析构建大学生学业预警与帮扶机制

（一）强化数字化校园建设，搭建大学生学业动态监控平台

大学生学业处于不断变动之中，因此，要搭建学业动态监控平台，加强对教学过程的监督与管理，全面、系统地管控大学生在学习过程中的相关数据信息，主要包括学生入学信息、家庭状况、考勤数据、图书借阅数据、一卡通消费情况等必需的生活和学习数据。同时，提升校园数字化建设水平，通过大数据进行学生信息整合与检索，加强学生信息管理的便捷性与简单性，实现高校内部各部门间的教育主体信息共享与交流，克服各自为政的管理闭关，构建完善、动态的大学生学业监督平台，为数据挖掘和整合奠定真实有效的数据基础。

（二）把握大学生学业变动规律，采取提前干预的有效手段，降低预警率

大学生出现学业困难并不是突然出现的事情，而是在日常的学习和生活中所形成的，甚至可能是一个漫长的过程。因此，需要切实把握大学生学业变动规律，对大学生在日常学习中的课堂考勤、日常表现、行为特征、第一课堂积分等展开系统性分析，通过大数据形成对大学生学业困难问题的深层次把握，以从中摸索出变化规律，并进行数据的实时更新与更替，不断调整整体指标体系，从而及时、快速检索出潜在隐患，对那些可能出现学业困难的大学生采取相关措施适当提前干预，进行思想政治教育工作，未雨绸缪进行预防措施管控，以提升大学生学业成绩，降低学生预警率，确保高校教育教学水平和学生管理能力。

（三）挖掘大学生学业困难的真正根源，选择切实有效的措施进行精准帮扶

通过丰富、全面的大学生学习数据的管理与整合，能够更加系统地把握学生出现学业困难的成因，从而实现及时反馈、干预管理、对症教育、精准帮扶，解决学生出现的教育困境。同时，较多大学生由于思想问题产生厌学情绪，应该对此进行个性化帮扶，通过“一对一”的帮扶手段助推学生走出心理误区，端正学习态度，以更加积极向上的心态去迎接自己的大学生生涯，成为社会所需要的高素质人才。

（四）建立健全预警与帮扶机制，形成全面性监督管控体系

在高校大学生学业预警与帮扶工作开展过程中，由于学校相关管理部门未能意识到工作的重要性，导致工作效果不佳，很多对策措施流于形式，并未真正发挥出学业预警与帮扶工作的真正价值。因此，要建立以学校职能部门为核心，各学院管理者为执行者，学院党委部门、专任教师、辅导员等主体从上到下形成合力助推大学生预警与帮扶工作的开展;同时，实行精准帮扶，为大学生预警机制的建立提供组织与制度保障，形成完善的法规参照，以做到有法可依、有法必依，真正将大学生预警与帮扶工作作为学校与学院工作的新常态。再者，建立有效的学业预警机制的监督，以全面管理预警与帮扶工作成效，按时、定期对此进行检查与管理，调动各方工作的积极性，保质保量完成学业预警与帮扶工作。

（五）建立精准帮扶体系，切实实现帮扶工作的落实和执行

大学生学业预警与帮扶工作所涉及的因素较多，需要高校各部门统筹发力，全方位、系统性、多角度地開展精准帮扶。大学生个体在现今时代中存在较多的变动因素，不管是心理问题、家庭影响，还是恋爱问题，造成大学生出现学业困难的因素较为复杂。因此，要引入多样化、层次化的帮扶元素展开多元化的学业帮扶，并建立相应的学业帮扶社团和服务部门，实现线上帮助和线下帮助相结合，充分利用大数据的信息支撑，为工作开展提供有效数据支持。对于可能出现学业困难的大学生，要对其进行重点关注，重点实施帮扶对策，可以安排辅导老师或优秀的学生进行相对应的帮扶，并定期与之进行谈话与交流，更新学业情况变动数据信息，以寻找有效对策引导大学生学业的开展，降低预警率，真正做到未雨绸缪。

四、总结

大数据技术是现今社会所掀起的技术革命，能够在高校教学中得到普遍运用，对大学生学习过程进行全面监督和管理，以充分把握学生的学业表现、教师教学水平和学校管理能力，大数据必将在教育行业中起到巨大的积极性影响。因此，在现今大数据得到普遍运用的时代中，实现对大学生学业的预警与帮扶有着强力的必要性。在预警和帮扶工作中，学校是进行数据研究、管理和帮扶工作的实施主体，能够及时完成相关数据的整合、分析与管理，以此构建完善的预警机制，采取有效的帮扶对策，与学生保持全面性交流，做好信息反馈，而大学生学业预警与帮扶平台所提供的数据信息更加有助于高校学生工作的开展。基于大数据平台而构建的预警与帮扶机制，将会实现对大学生学业情况的针对性把握，帮助学生提升学业成绩，全面把握大学生学业困难的成因，以提升学业帮扶的效率。学生基本数据信息和行为特征是当前开展大学生学业预警与帮扶的关键性基础，充分运用大数据手段，基于学生实际形成相应的教育方法，实现教学资源和学生特征的一致性发展，将会更好地提升大学生的综合素质，实现高校人才培养的真正目标。

参考文献：

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[2]李昊，周振华.基于数据挖掘的高校学生成绩预警系统[J].大庆石油学院学报，2011（4）：91-95.

[3]张洁，高俊杰，冯涛.大学生学业预警机制初探[J].山西农业大学学报（社科版），2012（10）：992-995.

◎编辑 郑晓燕