摘要

  高校如何加强学校数据整合与共享,精准服务学生工作?笔者认为可从以下路径探索:“全员参与+技术支持+分步实施+智能服务”四位一体。  全员参与是将数据应用于学生服务的基础。在应用大数据开展学生服务的过程中,不能仅靠某个或某几个部门或团队,还需要学校领导重视和支持、各职能部处和学院统筹与协调、全体教...

  高校如何加强学校数据整合与共享,精准服务学生工作?笔者认为可从以下路径探索:“全员参与+技术支持+分步实施+智能服务”四位一体。

  全员参与是将数据应用于学生服务的基础。在应用大数据开展学生服务的过程中,不能仅靠某个或某几个部门或团队,还需要学校领导重视和支持、各职能部处和学院统筹与协调、全体教职工和学生共同努力与配合。

  技术支持是将数据应用于学生服务的保障。随着大数据理念逐渐深入人心,各学校也开始逐渐认识到学生数据的价值,并希望其在人才培养过程中发挥重要作用,提高学生服务质量。如何让这些数据发挥及时和有效的作用,这就需要信息技术尤其是大数据技术或软件的支持。

  分步实施是将数据应用于学生服务的关键。从大数据建设与学生服务过程来说,大致分为四个步骤:第一步,是数据收集阶段,这个阶段的主要内容是要有针对性地收集与学生各方面相关的数据,其中包括学生基础数据、学习成绩数据、学生心理数据、学生体测数据等。第二步,是数据整理阶段,这个阶段的主要内容是将收集来的数据进行审查,将有效的数据用适当形式存储,形成学生数据库。第三步,是数据挖掘阶段,这个阶段的主要内容是对存储在数据库中的数据进行统计,挖掘数据内涵,形成各种结果报告。第四步,是数据反馈阶段,这个阶段的主要内容是将各种数据报告反馈给相关人员,包括学生本人、管理人员、教师等,使数据结果共享,用于学生服务。

  智能服务是将数据应用于学生服务的目标。从大数据用于学生服务方面来说,包括学生身体服务、学生心理服务、学生学业服务、学生资助服务、学生诚信服务、学生保障服务、学生画像服务等方面,如此,可将学生成长的各种数据信息自动推送给与学生相关的机构或人员,不断改进学生的服务内容。同时,让学生知晓自我成长信息以不断修正和规划大学生涯。

  但不容忽视的是,大数据的校园应用存在以下几方面问题:

  第一,数据收集问题。大数据用于学生服务的关键是拥有学生数据。当前,大部分学校的学生数据是离散的,分散在各个机构,进行整合不是一件易事。如果想收集数据,需要与各个部门一一沟通,核对各部门存储数据的标准或软件接口,行动起来存在一定困难。从学校角度来说,要想使大数据发挥有效作用,需要学校整体搭建数据共享平台,真正实现数据实时共享。

  第二,学生数据安全问题。在大量的学生数据聚集过程中,参与人员和环节比较多,稍微疏忽,就有可能泄露学生隐私,对学生个人造成不良的影响或危害。因此,在学生大数据建设过程中,要尊重学生意愿,在法律允许的范围内,开展大数据建设与学生服务工作。

  第三,数据建模问题。大数据可以支持多种多样的学生服务,但哪些数据指标能反映学生哪方面问题,并能为哪方面问题服务,这需要积累数据,建立模型,并且不断修正模型,才能真正可靠。从现实应用来看,可能仅从几个指标简单计算就去支持某方面的学生服务,这几个指标支持某方面的学生服务是否合适,数据合成或建模的方法是否正确,都需要进行深入探索。

  为了促进学生大数据建设,实现智能化服务的目标,学校可进一步加强学生数据库建设,例如身体健康数据库、学生借阅数据库、学生消费数据库等数据库。同时,深化数据涵义挖掘,提升精准服务水平;购买专业大数据的统计分析软件,使用高级统计方法,加强数据结果的可视化。

  此外,充分发挥大数据软件系统和新媒体优势,可重点推进微信反馈力度,将不同时间段的数据结果及时反馈给相关人员,预警或解决学生工作问题,并形成一定意义上学生工作的“四化”:数据化、泛在化、精准化、智能化。(作者沈千帆,系北京工业大学党委副书记)

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