基于数据思维的学生教育模式探讨

穆玉兵　潘刚　李俏

【摘要】用数据思维思考问题是时代发展的大趋势，是探索问题的新方法，大数据预测技术已经成为提高教育质量和教学管理水平的一种有效工具。在学生教育管理中利用数量化管理思维，基于科学调研和信息挖掘，分析学生学习、生活规律，进而开展对学生的教育、管理、服务工作，有力推动了学生工作管理向科学化、信息化发展。

【关键词】大数据;数据挖掘;学生管理

【基金项目】山东省研究生教育质量提升计划——研究生导师能力提升项目（SDYY18083）;山东科技大学矿业工程一流学科建设专项项目（05TW00305）。

一、前言

在互联网信息技术广泛应用的时代背景下，高等院校学生的学习、生活、交流环境和方式发生了巨大的变化，对高校学生教育管理带来机遇的同时也提出了巨大挑战。大量社会信息的爆炸式增长是当今大数据时代的主要特征[1-2]，高校学生管理工作者科学合理地应对、处理爆炸式的海量信息成为重要课题。随着区块链、云计算、大数据等不断快速发展，高等院校也朝着信息化的方向快速发展。在信息化发展的过程中，目前高校对随之产生的海量信息应对和处理还不充分。

美国联邦教育部于2012年发布的《通过教育数据挖掘和学习分析改进教与学：问题简介》一文中，提出了在教育科学领域中，教育数据挖掘和学习分析是大数据主要应用的两个方面[3-4]。大数据的挖掘统计已经广泛应用在国外高校的教育管理中，大数据预测技术已经成为提高教育质量和教学管理水平的一种有效工具。高校大数据分析不仅可以帮助教育教学管理人员全面掌握调查对象的表象特征，而且可以分析得到调查对象的本质特征，并预测出调查对象的未来动向，从而使得教育教学管理人员拥有数据支持和科学依据，其理性的决策更具指导意义。例如在降低辍学率方面，美国高校用大数据来预测学生升学率的精度能达到85%，从而能将更多的精力放在更容易辍学的学生身上，排除导致辍学的因素，引导帮助他们继续完成学业[5]。

国内大数据挖掘与应用正处于初步发展阶段，大多数企事业单位对大数据预测的前景表示乐观的态度，但是数据的分析价值和指导实践的作用发挥还不充分，在高校学生教育管理工作中的应用同样有待拓宽研究思路[6]。高校教育管理者要学会从海量、复杂的信息数据资源中挖掘数据的内在价值，转变管理理念，用数量化管理思维进行科学调研和挖掘信息，做到与时俱进。

二、心中有数——数量化管理思维

传统的因果思维是一个推理的过程，需要找到原因，从原因推导出结果，而数据思维是从传统的因果思维中解放出来转变为相关思维。数据思维不需要用科学的手段证明事件的联系方式，只需要通过数据统计概率高低，进行事件的决策。利用大数据，教育工作可以在全面的数据统计分析的基础上稳步推进，提升质量，将从前经验主义的决策从意识的偏见中解脱出来，使学生工作主抓重点更为精准，决策到位。辅导员工作的三条主要工作内容是教育、管理、服务，对数据的应用应该来自学生教育、管理、服务的方方面面，用数据和量化开展学生工作。比如某些情况下学生的教育管理要从行为抓起，行为会影响思想，因此可以基于数据指导开展辅导员的管理工作。教育统计大数据不仅能帮助辅导员清楚地掌握学生行为及心理上的动向，而且能提炼出更为有效的趋势信息，在教育教学管理中对制度的制定、实施和优化都有举足轻重的作用[7]。

一直有观点认为“90后”更加叛逆，因为他们接受的事物是最新的，由于互联网的发展，大量信息的冲击，有的来不及消化，有的形成自我判断，服从意识较弱，因此在和学生沟通时一味地谈论思想和主观的观念，如积极性、态度等，就很容易引起分歧。和经常迟到的学生谈心时，提到其最近的积极性不是很高，往往是学生不肯承认。反过来，如果用客观也就是定量的方式去讲行为，而不是仅谈思想，比如说：“小张，我认为你的积极性很高，能不能把每个月迟到的次数从10次降为2次呢？”这样的话会让学生的抵触情绪大幅缓解，而且有了可操作的行为标准。

笔者进行了多项调查和统计，如关于某高校学生住宿区幸福指数的调查报告，在各个年级宿舍区最需要改善的方面，每个年级学生所面临的问题都不尽相同。大一学生认为澡堂最需要得到改善，其支持率占16.29%;大二学生认为网络最需要得到改善，其支持率达17.94%;大三學生认为餐厅最需要得到改善，其支持率达20.32%;大四学生认为快递最需要得到改善，其支持率占18.64%;而研究生认为运动场所这方面最应该得到改善，其支持率为17.57%。关于大学生恩格尔系数的调查报告（女生衣物用品类消费达到79.17%，而男生只占到50%;男女生的恋爱消费基本持平），数据的统计可以给管理以支持。

三、管理有度——科学调研和挖掘信息

自从谷歌成立10周年时“大数据”概念被提出，大数据关注度有了前所未有的提高，大数据时代已经到来，以大数据模式为基础的企业应运而生，而在大数据时代以前，传统的调研方式以随机抽样为主[8-9]。教育是一个繁杂的系统工程，在不断决策中进步。大数据时代，学生教育管理制度的制定不再是依照主观经验，也不是学生管理者凭借自己有限的工作经验和推测来代替全面的数据调研和科学分析，而是更为详细精确地捕捉数据的动态变化，分析数据变化背后的诱导因素[10]。对于普通教师而言，统计和调查能做的只是统计某个专业、某个年级，或者整个学院的数据，因此这不是大数据，而是小数据。从另一角度来看，我们可以统计自己学院的全部数据，用全数据样本思维方式思考问题，解决问题。用抽样调查方法得到的数据总结出的结论不够精准，而用全面数据分析出的结论就能克服这一缺点。

基于学习成绩数据统计的方便性，笔者曾进行了某年级全体学生的学业统计，通过现有人数、英语四级通过人数、英语六级通过人数、申请专利人数、科研立项人数、挂科3门以下人数（不含3门）、挂科3-5门人数（不含5门）、挂科5门以上人数（含5门）、挂科情况、成绩警告人数、退学警告人数等几个项目，统计了全部学生所有的挂科情况。通过统计发现，英语是目前学院理工科同学面临的重要挑战，占到了全部必修课的27%，力学类科目占21%，数学类只占比7%。这与同学们的普遍认识是有差异的。同学们进入大学之后都会被告知高数很容易挂料，需要好好学习才可以通过，因此潜意识里对高数等科目的重视程度要远远大于英语等科目，从而导致了这种现象的发生。

学业分析数据统计对于指导学生的学习非常有意义，统计数据让学生有了直观的认识，也了解了自己的问题，量化的学习成绩统计可以充分地说服学生认识问题，并在潜意识里修正自己的想法[11]。

有这样一个例子，在两个水平大致相当的社区做募捐，其中一个社区直接去募捐，捐款人数仅为10%;另一个社区先签订捐款倡议书，80%的居民欣然同意，然后再进行募捐时人数达到40%。这说明人们会在潜意识里修正自己的行为。因而，学习成绩统计大数据技术可以较为容易地应用在教育教学分析中，用实际的数据教育人形成一种成熟和理性的思维，逐步形成自我完善的思维习惯，这不仅使学生充分认识到知识与技能的重要性，而且能持续帮助改善学生的价值观。

四、结论和展望

用数据思维思考问题是时代的大趋势，是探索问题的新方法。数据思维是客观存在的，与传统数据统计时代相比，无论在信息获取的覆盖性还是在信息采集的技术手段方面都有了长足的进步。数据时代下学生工作的创新与发展已经呼之欲出，随着社会的发展，在学生工作方面，对于技术能力上的要求在降低，对于管理能力和抽象思维的能力在不断提高。我们说科学管理，讲职业化，离不开数据，就是要相信数据，理解数据，分析数据，通过数据挖掘了解学生动向，掌握学生心理，服务学生需求，用大数据技术为学生教育管理水平和学生综合素质的提高增添新动力。

【参考文献】

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