基于大数据分类的高校辅导员学生管理策略研究

王宇琼

摘要：大数据凭借其海量的数据规模、多样化的数据类型、快速的处理能力和高度的真实性，已成为高校辅导员决策的重要依据。将大数据应用于高校学生管理中，不仅能为辅导员提供客观、全面的决策依据，显著提升其工作效率，还能实现精细化管理，并具备预测和反馈的功能。文章结合大数据特性，阐述大数据应用于学生管理的价值，分析大数据应用于学生管理的现实基础，探讨基于大数据分类的高校辅导员学生管理的策略，旨在进一步推动学生管理工作的创新与发展，实现学生个性化管理。

关键词：大数据分类；高校；辅导员；学生管理；个性化管理；策略

中图分类号：G645.1文献标志码：A文章编号：1008-3561（2024）16-0141-04

随着计算机和互联网相关技术的快速发展，使得处理和存储海量数据成为可能，这些技术的发展为大数据时代的来临提供了坚实的技术基础。与此同时，大数据和云计算技术的日益成熟，使得高校信息化建设步入快车道，悄然迎来“数字化校园”的新时代[1]。因此，如何有效地利用大数据技术进行分类，从而提高学生管理效率，已成为高校辅导员面临的重要课题。

一、大数据特性

大数据的特性是其快速渗透至社会各领域并赢得广泛认可的关键。大数据以数据传输、物联网、云计算等先进技术为支撑，实现了数据的整合化和流程化收集，这种处理方式不仅能够确保数据的准确性和真实性，还能使处理结果更为科学有效，并具备实际的指导意义[2]。其一，海量性。社会各领域每天都会产生海量的数据，其数量之庞大远超传统数据处理能力。其二，多样性。大数据不仅包含传统的结构化数据，还涵盖了文字、图像、音视频等多种非结构化数据形式，使得数据类型丰富多样。其三，高速性。借助先进的技术手段，大数据处理速度极快，能够迅速响应各种实时分析需求。其四，真实性。大数据强调数据的实时获取，保证了数据的连续性和真实性，更能反映客观事实。其五，价值性。大数据能够深入挖掘数据间的关系，发现隐藏在海量数据中的有价值信息，为决策提供有力支持。

二、大数据应用于学生管理的价值

1.提升信息获取的便捷性与客观性

大数据技术的运用能极大地提升学生管理中信息获取的便捷性和客观性。过去学生信息的收集往往依赖于定期的调查问卷、学生档案或面对面交流，这些方式不仅耗时耗力，而且收集到的信息往往有限且可能存在主观偏见。然而，通过大数据技术，高校能够实时、全面地收集学生的各类信息，包括学习成绩、校园卡消费记录、图书馆借阅记录、网络行为等，这些数据的收集过程自动化程度高，可减少人为干预，从而保证数据的客观性。同时，大数据技术使得信息获取变得更加便捷，辅导员可以随时随地访问学生的数据，以便更好地了解他们的需求和问题[3]。

2.实现数据存储与处理的高效并行

大数据采用分布式存储方式，能够高效地处理海量数据。在学生管理工作中，这种存储和处理方式尤为重要。随着学生数量的增加，学生产生的数据量迅速增长，传统的数据存储和处理方式已经无法满足需求，而大数据技术的应用，使得高校能够轻松应对这一挑战。通过高效的并行处理，大数据系统能够在短时间内完成大量数据的分析工作，为辅导员提供实时的学生行为分析和预测结果，这不仅能够提高学生管理效率，还能为辅导员提供更多的时间和精力去关注学生的个性化需求。

3.深化数据分析，挖掘隐藏价值

大数据技术的应用不仅是数据的简单存储和查询，更重要的是它能够通过高级数据分析技术深入挖掘数据背后的隐藏价值。在学生管理中，高校辅导员可以通过对大量数据的分析，发现学生行为背后的规律和趋势。例如，通过分析学生的网络行为数据，辅导员可以了解学生的兴趣爱好、社交圈子以及心理状态等信息；通过分析学生的学习成绩和出勤记录等数据，辅导员可以预测学生的学习趋势和潜在问题。这些数据，可以为辅导员制定更加精准、有效的学生管理策略奠定基础。

4.广泛应用结果，实现精准预测与反馈

大数据技术的应用使得学生管理结果的应用变得更加广泛和深入。通过对大量数据的分析，辅导员不仅可以了解学生当前的状态和需求，还可以预测他们未来的行为和趋势，这种预测能力使得辅导员能够提前介入、及时干预，为学生提供更加精准、个性化的指导和服务[4]。同时，大数据技术的应用使得学生管理反馈机制更加完善。辅导员可以通过对学生行为数据的实时监测和分析，及时发现学生存在的问题和困难，并采取相应的措施进行解决，这种及时的反馈机制有助于提高学生管理的针对性和有效性。

三、大数据应用于学生管理的现实基础

1.技术层面

随着科技的飞速发展，人工智能、云计算、数据分析等技术广泛应用，为大数据在学生管理中的应用提供强大的技术支撑。这些技术，不仅使得数据的收集、存储、处理和分析变得更加高效、便捷，还使得从海量数据中提取有价值信息成为可能。此外，随着算法的不断优化和计算能力的提升，大数据技术在处理复杂问题方面展现出强大的潜力，可为学生管理提供更加科学、精准的方法。

2.学校层面

随着智慧校园建设的深入推进，高校在信息化建设方面取得显著成果。高校通过部署各类感知终端，如校园一卡通、门禁系统、图书馆借阅系统等，收集大量关于学生行为的数据，包括学生的学习、生活、社交等各个方面，可为学生管理提供丰富的信息资源。智慧校园建设可以提升师生的信息素养，使得大数据技术在学生管理中的应用更加广泛和深入[5]。

3.数据层面

当前，数据已成为一种重要的战略资源。随着学生数量的不断增加和信息技术的发展，相关数据海量增长。这些数据，不仅包括传统的结构化数据，如学生成绩、出勤记录等，还包括大量的非结构化数据，如社交媒体互动、网络购物行为等。这些数据的实时性和多样性使得高校能够更加全面了解学生的学习和生活状态，为精准化、个性化的学生管理提供可能。通过对这些数据的深入分析，高校可以及时发现学生存在的问题和困难，为他们提供更加有效的帮助和支持。同时，高校可以利用这些数据优化教育资源配置，提高教育质量和管理效率。

四、基于大数据分类的高校辅导员学生管理的策略

1.提升辅导员数据素养与数据应用能力

在大数据时代，高校辅导员是学生管理的重要力量，需要不断提升数据素养与数据应用能力，以更好地应对学生管理工作的挑战。首先，优化辅导员队伍选拔。在高校学生管理中，辅导员队伍要具备数据素养与数据应用能力，以确保能够有效地利用大数据来提升学生管理的效率和质量。因此，在选拔辅导员时，高校应在原有的标准上，特别注重候选人的计算机相关专业背景和数据处理技能，这样的选拔策略有助于直接引入具备大数据基础知识的人才，为学生管理工作注入新的活力。同时，高校应鼓励辅导员通过自学或进修等方式，学习大数据相关的技能与知识，以适应新时代的学生管理需求。其次，加强辅导员数据素养与应用能力培训。针对辅导员队伍中普遍存在的数据素养不足问题，高校应完善培训机制，开展系统的大数据相关培训。培训内容应涵盖大数据基础知识、数据挖掘技术、数据统计与分析方法等方面，帮助辅导员深入理解大数据的概念、原理及应用方法。此外，高校还应定期组织主题研讨会，分享大数据在学生管理中的应用案例和经验，促进辅导员之间的交流与合作，共同提升数据应用能力[6]。最后，引导并激励辅导员积极应用大数据。为了充分发挥大数据在学生管理中的作用，高校要采取一系列措施来引导并激励辅导员积极应用大数据。在辅导员评价工作中，高校可以增加数据素养、大数据应用意识、工作融合力度、技术手段解决问题能力等维度的考核指标，以引导辅导员重视并提升大数据应用能力。同时，在评优评奖、升职等方面给予在大数据应用方面表现优秀的辅导员适当政策倾斜与奖励，以激励他们不断进取，探索大数据在学生管理中的创新应用。

2.构建学生画像，精准分类助力学生管理

在大数据背景下，构建学生画像成为全面、深入地了解学生在校生活与学习状态的关键。学生画像的构建基于对学生学习数据、生活数据等全方位信息的整合与分析，旨在帮助辅导员多角度、全方位地把握学生的实际情况。首先，构建学生画像的主要任务是全面收集学生的各类数据。这些数据，不仅包括学生档案中的基本信息，如姓名、性别、年龄、专业等，还包括学生在校期间产生的各类动态数据。辅导员可以通过高校各部门的管理平台，如校园一卡通系统、图书馆借阅系统、宿舍门禁系统等，收集学生的学业数据、消费记录、网课数据、门禁数据等，为构建全面、立体的学生画像提供丰富的素材。其次，深度整合与分析数据。收集到学生数据后，辅导员要进行深度整合与分析，以提取出有价值的信息。辅导员可以借助标签体系、知识图谱、人工智能等技术对数据进行自动分级分类。例如，可以根据阅读数据评价学生的学习用功程度，根据门禁数据和消费记录分析学生的生活规律性，根据学业数据和网课数据评估学生的成绩状况等。这些分析结果，不仅有助于辅导员了解学生的整体情况，还能为后续的个性化指导和服务提供有力支持。再次，构建多维度的学生画像。在全面收集并深度整合分析学生数据基础上，辅导员可以构建多维度的学生画像。这个画像，不仅包括学生的基本信息，还涵盖学生的学习、生活、社交、思想情感等。通过对学生画像的深入分析，辅导员可以更加全面地了解学生的实际情况，发现学生的优势和不足，为后续的个性化指导和服务提供有针对性的建议。同时，学生画像的构建有助于辅导员及时发现学生存在的问题和困难，提前进行干预和帮助，促进学生的全面发展[7]。最后，精准分类助力学生管理。在构建学生画像基础上，辅导员可以根据学生的学习用功度、成绩状况、生活规律性、经济状况等情况，将具有相似特征的学生划为一类。通过精准分类，辅导员可以更加有针对性地开展学生管理工作，提高管理效率。同时，针对不同类别的学生，辅导员可以制定个性化的指导和服务方案，满足学生的不同需求。这种精准分类的管理方式，有助于减轻辅导员的工作负担，提高工作满意度，同时也能够更好地推动学生的全面发展。

3.提供个性化管理服务

为了促进学生的全面发展，辅导员应根据不同学生的实际情况，提供个性化的管理服务，为学生的成长奠定坚实的基础。

（1）制定个性化学习目标。每位学生的学习能力和兴趣点都有所不同，因此，为他们制定个性化的学习目标至关重要。辅导员可以通过与学生深入交流，了解他们的兴趣、职业规划和学业目标，结合他们的实际成绩和潜力，制定切实可行的学习目标。同时，辅导员可以利用大数据技术，分析学生的学习成绩、参与的活动、课程选修等情况，为他们推荐适合的学习资源和发展路径。个性化学习目标的设定，不仅能够激发学生的学习动力，还能帮助他们更好地规划自己的学业生涯，为未来的职业发展奠定坚实基础。

（2）持续跟踪学生生活学习状态。在提供个性化管理服务的过程中，持续跟踪学生的生活学习状态是至关重要的一环。首先，构建全数据追踪机制。数据的丰富性和全面性能为辅导员提供深入了解学生的基础。辅导员可以利用大数据技术，及时挖掘和整合学生的各类数据，包括学业成绩、生活消费、门禁出入、图书借阅、网络行为等，构建学生管理的全数据追踪机制。通过这一机制，辅导员可以实时掌握学生的信息，及时更新学生画像，为制定科学的学生管理决策提供依据。其次，预警与干预。基于全数据追踪机制，辅导员可以定期分析学生数据，预警学生在未来学习生活中可能出现的问题[8]。例如，当发现学生的生活规律性较差时，辅导员可以及时组织各类学习活动与实践活动，帮助学生调整作息，形成良好的生活习惯；当学生的经济状况出现困难时，辅导员可以主动提供助学服务，减轻学生的经济压力。此外，针对成绩一般的学生，辅导员可以结合其学习用功度、生活规律性等数据，分析成绩不佳的原因，并提供针对性的学习建议和辅导。最后，搭建学生事务中心大数据平台。为了更高效地追踪学生的数据，辅导员可以牵头建立学生事务中心大数据平台，为学生提供各项事务的网上办理服务，如新生档案注册、评优评奖、贫困资助、学籍管理、考试管理等。通过这一平台，学生可以更加便捷地完成各项事务，减少不必要的奔波。同时，辅导员可以通过平台提取学生的行为轨迹和办事数据，以数据分类方式沉淀学生的成长记录，这不仅能够为辅导员提供更加直观的学生数据追踪工具，还能为学生提供个性化的成长档案，帮助他们更好地了解自己的成长轨迹和进步情况。

4.强化数据安全管理

在基于大数据分类开展的学生管理工作中，数据安全管理非常重要。首先，高校应建立严格的数据保护机制，确保学生数据的安全性和隐私性。这包括制定详细的数据安全政策和标准，明确数据的收集、存储、处理和共享等各个环节的安全要求。同时，高校可以设立专门的数据安全管理部门或团队，负责监督和管理数据的使用情况，确保数据的合规使用。其次，采用先进的数据安全技术是保障数据安全的重要手段。高校应引入先进的数据加密技术，对学生数据进行加密存储和传输，防止数据在传输和存储过程中被非法获取。同时，高校可以定期进行数据备份和恢复测试，确保在数据丢失或损坏时能够迅速恢复。最后，明确数据公开范围并严格遵循流程操作。在学生管理工作中，部分数据需要公开以支持决策和服务。然而，数据公开必须遵循一定的范围和流程，以避免数据泄露和滥用。辅导员应明确各项学生管理工作中数据的公开范围，确保公开的数据不会侵犯学生的权益[9]。同时，在数据分类中，辅导员要严格遵循既定的数据使用流程，确保数据的合规性和安全性。任何违反流程的操作都应受到相应的处罚和纠正，以维护数据管理的严肃性和权威性。

五、结语

随着大数据技术的迅猛发展和广泛应用，其影响力已渗透到社会的各个领域，特别是在教育领域，大数据已成为推动发展的重要力量，可间接促进学生管理工作的改革。为了实现大数据分类在高校辅导员学生管理中的广泛应用，高校要提升辅导员数据素养与数据应用能力，构建学生画像，精准分类助力学生管理，提供个性化管理服务，强化数据安全管理，以此实现学生管理工作的智能化、精准化和个性化，进一步促进学生的全面发展。

参考文献：

[1]化开斌.大数据时代的高校学生教育管理模式转变与应对策略[J].山西财经大学学报，2022，44（01）：84-86.

[2]王莉.大数据时代高校辅导员学生管理分析[J].湖北开放职业学院学报，2023，36（20）：144-145+148.

[3]刘良.“互联网+”视域下高校学生管理工作创新路径探索[J].辽宁经济职业技术学院.辽宁经济管理干部学院学报，2023（05）：57-59.

[4]徐姗姗.数字时代高校学生管理工作实践研究[J].吉林农业科技学院学报，2023（05）：67-70.

[5]董伟.大数据时代高校“学生教育管理”优化路径[J].湖北开放职业学院学报，2023，36（18）：148-149+153.

[6]李锣.大数据时代高校学生事务管理专业化发展策略研究[J].延边大学学报（社会科学版），2023，56（05）：111-117+144.

[7]都颖前.大数据时代高校学生管理工作面临的挑战及对策研究[J].吉林广播电视大学学报，2023（04）：130-132.

[8]李祯海.大数据时代的高校学生教育管理模式转变与应对策略[J].太原城市职业技术学院学报，2023（02）：145-147.

[9]陈煜轩.基于大数据技术下高校辅导员学生管理工作研究[J].当代教研论丛，2022，8（12）：90-93.

Research on Student Management Strategies for College Counselors Based on Big Data Classification

Wang Yuqiong

（Shanxi College of Technology， Shuozhou 036000， China）

Abstract： With its massive data scale， diverse data types， fast processing capabilities， and high authenticity， big data has become an important means of decision-making for college counselors. Applying big data to student management in universities not only provides objective and comprehensive decision-making basis for counselors， significantly improves work efficiency， but also achieves refined management and has the function of prediction and feedback. The article combines the characteristics of big data to explain the value of applying big data to student management， analyzes the practical foundation of applying big data to student management， and explores strategies for student management of university counselors based on big data classification， aiming to further promote innovation and development in student management work and achieve personalized student management.

Key words： big dataclassification；universities； counselors；studentmanagement； personalized management； strategy