大数据时代高校辅导员“四全”精细化管理模式探索

发表时间:2021/9/7   来源:《中国教师》2021年第4月第12期   作者:徐腾飞
[导读] 辅导员面临工作任务巨大、工作模式陈旧等问题,要学会用大数据探究大学生成长规律,通过构建全天候、全方位、全覆盖和全周期的“四全”精细化管理模式,让“互联网+”与“大数据”成为新形势下加强和改进高校思想政治教育工作的新路径、新动能。
        徐腾飞
        曲阜师范大学数学科学学院,山东曲阜,273165)
        
        摘要】辅导员面临工作任务巨大、工作模式陈旧等问题,要学会用大数据探究大学生成长规律,通过构建全天候、全方位、全覆盖和全周期的“四全”精细化管理模式,让“互联网+”与“大数据”成为新形势下加强和改进高校思想政治教育工作的新路径、新动能。
        【关键词】互联网+;大数据;学生管理;学生全息画像
        
        引言
        2018年,教育部发布《教育信息化2.0行动计划》,提出“努力构建互联网+条件下的人才培养新模式、发展基于互联网的教育服务新模式、探索信息时代教育治理新模式[1]”。“互联网+”正引领高校思想政治教育环境发生重大改变,以数字化、信息化全面推动教育现代化是新时代我国教育改革发展的战略选择。
        高校辅导员在大学生思想政治教育的第一线,是一支被寄予厚望、承载重要使命的队伍,对大学生成长成才起着至关重要的作用。面临新要求,辅导员要结合工作实际,创新工作方式方法,用大数据探究大学生成长规律,为学生管理工作提供决策支持。
        1.新时代高校辅导员工作面临的挑战
        辅导员工作任务艰巨。目前00后学生学生管理工作任务艰巨,逃课、逃寝的风气在互联网上流行,学生出勤率下降,对于学生管理工作有较强的抵触情绪,弄虚作假行为多发,学生安全管理形势愈发严峻。同时,个性化的性格特征又使得面对校内事务时,学生会提出更多的问题,更渴望及时解答,这一切对辅导员工作产生了更多压力。而辅导员在传统的工作模式框架下,事务管理与思政辅导抢时间,无暇顾及自身发展,导致辅导员职业化、专业化难,在面临长期、高强度、高压力的工作时,越来越力不从心,亟待减负。
        辅导员工作模式亟待创新。在大数据、云计算等高速发展的互联网新时代,辅导员要因时而进、因势而新,学生的日常管理不能还是依靠传统方法,缺乏大数据的应用意识。学生工作的精细化管理也缺少学生行为数据支撑,对于学生异常的行为往往发现迟缓,且管理工作未及时留痕,一旦学生出现安全事故、“校闹”等情况发生,对学校管理将带来更高的风险。
        2.构建“四全”精细化管理模式
        大数据给当前高校思想政治工作带来新的机遇和挑战,同时也已成为新时代大学生管理工作的方向和要求。高校辅导员作为学生的管理者,要不断强化大数据意识和信息化水平,创新工作手段,通过构建全天候、全方位、全覆盖和全周期的“四全”精细化管理模式,让“互联网+”与“大数据”成为新形势下加强和改进高校思想政治教育工作的新路径、新动能。

图1 学生数据应用体系

        通过人脸识别与智慧校园APP,全维度收集学生在校园内的所有行为,全方位实现各类有效资源整合,从学生的一卡通消费记录、上网日志、图书借阅、各类门禁、课程签到、跑操打卡数据维度构建分析模型,将行动轨迹、消费数据、生活习惯、健康状况、学习成果、人际关系、言论情绪等等都转换成个人数据,实现学生管理工作涵盖空间的最大化,实现对学生管理对象的全面覆盖。实行全生命周期管理,每个人的数据都是独一无二的,从入校到离校构成了本人在整个校园生命周期的个人全息画像,思想政治教育是一个完整的体系,将教育思想与教育价值贯穿于学生成长成才的每一个时间点或时间段。同时,个人全息画像可以用来精细化管理,通过互联网的时时在线功能,打破传统学生管理工作“面对面”的限制,通过异常数据捕捉,对重点人群进行重点关注,提前干预,实现全天候管理。
        3.大数据在学生管理工作中的应用
        通过搭建基于大数据、分布式、搜索引擎技术的大数据可视化平台,使辅导员具备对海量学生行为数据存储、实时检索、指标构建、自助可视化分析的能力,探索依托大数据开展学生管理工作的路径,找准开展大数据研究的切入点和着力点[2],对于大数据在校园公共安全、学生网贷行为分析、学生失联预警、舆情监控、精准资助、学业诊断等方面的应用具有及其重要的意义。
        通过构建刷卡时间段区间为指标进行分析计算学生是否在校,关注在校记录,保障学生安全。可以通过出入宿舍楼、自习室、图书馆的刷卡记录,餐厅就餐、超市购物数据,以及学生选课数据,分析不同校园卡“一前一后”刷卡记录,发现学生在校的亲密朋友,比如死党、闺蜜、恋人,也可以以此来寻找孤独的学生,通过进一步关注,发现学生是否存在社交障碍或者其他问题,进而有针对性地帮助学生解决问题。在贫困生认定工作中,可以借助学生消费大数据情况进行校正,通过采集学生校园一卡通的消费数据,从食堂消费顿数、每顿平均消费金额、校园超市消费数据、水卡和网费数据、贷款数据等多个维度的数据动态分析,通过不断迭代来确定模型中各个参数的相对权重,进一步区分学生是否是贫困生以及贫困等级,提高识别精度,实现学生精准资助管理工作的智能化。
        
        【参考文献】
        [1]教育部.教育信息化2.0行动计划.http://www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/201804/t20180425_334188.html,2018-4-13.
        [2]明海英.大数据推动高校思政教育创新[N].环球网,2018-11-19.
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