移動互聯網時代輔導員學生管理探討

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［摘要］隨著移動互聯網計算機技術及智能終端的快速發展，大數據時代已悄然來臨。高校輔導員作為管理學生、聯系家長和執行學校管理理念的骨干力量，工作任務繁重，責任重大。該研究基于移動互聯網高校大數據的獨特性，分析高校輔導員在利用移動互聯網大數據管理學生面臨的挑戰，探討如何運用移動互聯網高校大數據技術創新“三位一體”的學生管理模式，及時發現學生存在的思想問題和落實家庭經濟困難學生等輔導員實務工作，提高工作效率和工作質量。

［關鍵詞］學生管理；輔導員；大數據；移動互聯網

據中國互聯網絡信息中心（CNNIC）2017年1月22日的第39次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2016年12月底，我國網民規模達7.31億，手機網民規模6.95億，學生群體占比為25%，網民中使用手機上網人群占比為95.1%，移動互聯網拓展了網絡的疆界和應用領域，大數據時代已悄然來臨。高校作為思想活躍、知識密集、網絡技術研發實力雄厚和計算機技術充分應用的前沿陣地，其教學和管理模式都將受到移動互聯網大數據的深刻影響。輔導員作為高校教師隊伍和管理隊伍中的一員，是學生管理的骨干力量，如何充分利用移動互聯網大數據創新學生管理、教育和服務工作已成為需要深入思考和實踐的戰略課題。

一、高校大數據的獨特性

隨著移動網絡智能終端和應用服務步入成熟的發展期，每個人的生活、學習和工作都將與其息息相關，受其影響，個體在移動互聯網絡活動中產生的數據積累形成了“大數據”。學術界對大數據的定義較多[1]，特征認識相對統一：大數據體量大，數據結構復雜或無結構，信息時效性強，價值難以挖掘。大數據應用于高校學生管理的研究論文中，認為高校大數據具有上述大數據相同的特征。考慮當前大數據發展處于早期階段及高校所處的特殊數據環境，我們認為高校大數據有其獨特性。為了探討高校大數據的獨特性，從高校的視角出發我們將移動互聯網高校大數據系統框架定義為下圖所示的四大功能部分：數據采集、數據中心、數據分析算法（挖掘）和數據應用展現。根據高校大數據系統數據采集時其數據來源的不同，我們將高校大數據分為兩大類型。一是學生在校園外部社會移動互聯網產生的大數據，即非校園大數據類。該類數據具有一般大數據的特征：數據產生的主體身份及身份關聯性需從全國乃至全球移動互聯網絡數據中驗證，因此數據體量大，結構復雜，時效性強，其價值挖掘需投入大量人力、技術和系統資源。對高校而言，學生入學注冊或入學后提供的手機號碼、QQ、微信等社會通訊方式，輔導員可以做到以班級為單位保證其登記在高校大數據系統中的準確性，再采用與第三方合作模式，經過數據轉換導入到高校大數據系統的數據中心，其數據主體身份確定，該類數據的價值量將顯著提升。二是數據來源為校園內部移動互聯網累積的大數據，即廣義的校園一卡通系統產生的校園大數據類，它不僅包含校園一卡通的門禁管理、校園銀行轉賬及消費支付、宿舍管理、考勤管理、學校APP管理、水控管理、醫療及圖書管理等功能，還包含校園移動通信網和校園互聯網管理功能。此類數據來源于校園內學生學習、生活、移動通信和互聯網絡產生的數據，數據主體身份確定。互聯網數據中心（IDC）相關資料表明，2015年互聯網上每天產生近41億GB的大數據，以30億網民計算，平均每個網民每天產生約1.4GB數據。相比較而言，按教育部公布的大學數量和在校生人數估計，目前我國一所普通大學每天約產生1.5萬GB大數據。高校大數據的主要來源為廣義的校園一卡通系統產生的校園大數據類，因此數據體量相對不大。其數據結構相對標準（校園內外移動通信網和互聯網產生的大數據結構具有多樣性，其他系統數據結構比較規范）。數據主體具有確定性，數據信息中含有的價值量巨大，這是高校大數據具有的獨特性。

二、高校輔導員利用大數據管理學生面臨的挑戰

我們正處在大數據的早期，關于大數據的思維和技術是最有價值的。輔導員利用高校大數據管理學生，其工作的質量和效率不僅取決于大數據系統建設、高校大數據制度建設和大數據人才培養情況，還與輔導員自身的大數據意識相關。目前，高校大數據系統建設處于探索階段，移動互聯網校園內學生的數據采集還不夠全面，校園外學生和學生家庭的數據采集需要進一步與第三方開展數據合作。未來，在教育部層面建設高校大數據系統后，各高校可直接通過教育部大數據系統獲取本校學生的非校園大數據，實現我們所需要的“樣本＝總體”的高校大數據。雖然各高校學生管理信息化已經取得較大進步，但仍存在數據管理混亂和信息孤島，沒有形成數據中心。因此，教育部和高校應注重大數據系統建設和大數據人才培養。大數據制度建設是保障大數據發展的根基，高校應建立基于身份識別的校園一卡通管理制度。校園內所有消費支付均以一卡通結算，拒絕現金交易，不斷擴展一卡通門禁、圖書館管理、宿舍管理和移動互聯網管理的應用功能，建成較為全面的大數據源保護制度，為高校大數據的創新和發展打下堅實的數據基礎。高校大數據系統建設處于探索階段，對于輔導員來說既是挑戰又是機遇，通過對該階段大數據系統的深入研究，不斷提升自己的知識水平和樹立大數據意識，升華大數據思維，貼近大數據時代、貼近學生，利用大數據提高工作的針對性和實效性，增強工作的吸引力和感染力。

三、移動互聯網大數據時代高校輔導員學生管理工作創新

高校輔導員作為學生管理工作的管理者和指導者，肩負著促進學生健康成長與成才的艱巨任務。他們學習了解移動互聯網的大數據時代新技術原理，適當參與大數據系統數據分析算法研究，不斷升華大數據思維，利用校園大數據創新學生管理模式，有利于指導學生成長成才。

（一）基于高校大數據的“三位一體”學生管理模式

目前，我國高校學生管理普遍采用校、院二級模式，院系在學校的指導下開展工作，輔導員作為管理鏈條的中間環節，其工作質量和工作效率決定著學生管理的效果。此外，隨著高校的開放性辦學及校園環境變化，學生管理難度增加，輔導員工作壓力較大。這種傳統的學生管理模式存在很大的弊端，按照教育部輔導員與學生1∶200的比例指導線，輔導員需收集眾多學生的信息以了解每個學生的實際情況。日常實際工作中輔導員很難關注到每一個學生的情況，更難以將他們的學習和生活狀態及時反饋給家長，這不利于家長和學校及時幫助學生解決他們遇到的各種問題。移動互聯網技術的發展和智能終端的普及，學校、學生和家長被連接成一張“三位一體”聯系緊密的教育網。學生在移動互聯網中學習、生活、社交無形數據的累積形成了大數據，這些數據主體身份具有確定性，數據覆蓋面廣、價值量大，通過大數據分析方法可較全面地展示出學生狀態。利用學生自己產生的大數據剖析其自身存在的問題，進一步指導其自身升華，這些大價值量的大數據為“三位一體”教育網注入了新鮮的血液。高校輔導員作為聯系學生、家長和領導的中間環節，準確掌握學生狀態并及時發現存在隱患問題的學生是非常關鍵的，它決定著家長和學校對“問題學生”進行幫助與指導的黃金時間和效果。依靠輔導員個人觀察和有限渠道信息從眾多學生中覺察出“問題學生”的難度很大。因此，利用高校大數據系統的預警結果解決該難題是輔導員管理學生最有效的輔助工具。輔導員基于大數據系統的預警信息，運用自己對其算法的了解及專業知識，結合校園中認知的“TA”，溯本追源，判斷學生存在的問題及相關性，主動或被動將結果根據級別及時通過移動互聯網校園APP推送至家長，與家長共同對“問題學生”進行幫助與指導，從而極大地提高自己的工作質量和工作效率，同時使家長更全面、及時地掌握孩子在學校的生活和學習狀態。

（二）利用高校大數據關注學生思想動態

輔導員如果能夠全面把握學生存在的思想問題，有利于輔導員開展學生思想指導工作，從而引導學生樹立正確的人生觀和價值觀，促進學生身心健康發展。大學階段是學生第一次放下追逐升學考試的重擔，開始有足夠的自由和時間追求理想和興趣，獨立安排生活和學習；也是學生從學校走向社會的最后一個驛站，開始儲備適應社會所需要的本領和技能。因此學生面臨著學習壓力、就業壓力、情感變化、社會環境和家庭環境等諸多影響，思想變化較大。輔導員通過觀察、與相關學生談話等傳統的管理方式所收集到的學生思想狀態信息量是有限的。又因所管理的學生眾多，輔導員很難兼顧到每一個學生，即便經驗再豐富的輔導員有時難免也會產生工作的疏忽和錯漏。為了提高工作的質量和效率，輔導員充分參考高校大數據系統的學生預警信息，再與傳統管理方式相結合，更能及時發現學生存在的思想問題，適時加以疏導和幫助，可有效重塑學生的人生觀和價值觀，引導學生身心健康發展。每一個學生在日常校園生活和學習中積累了反映自身思想動態的重要數據：學生的門禁信息、考勤信息、圖書借閱信息、消費信息和網絡行為信息等校園數據。這些數據是學校進行學生管理的重要資產。應用大數據方法對這些數據進行挖掘可反映出學生的思想狀況。例如，根據學生閱讀量、上課考勤率、消費水平、校外活動時長、網絡行為關鍵詞的出現頻率和校園一卡通卡號關聯度（兩個或兩個以上卡號一周或一月內相近時間段出現在相同讀卡機次數）等數據，結合大數據系統中已成熟定義的校園制度、異常思想特征庫、異常行為特征庫等，初步發現學生的異常行為及異常思想，輔導員再根據高校大數據系統中以班級為單位的預警信息，有針對性地進一步了解學生，及時發現學生存在的思想問題，適時加以疏導和幫助。隨著移動互聯網絡及高校大數據系統建設的發展，大數據將逐漸成為學生思想教育的新載體和與不良思想文化斗爭的主戰場。利用學生生活學習中無形產生的數據，分析學生感興趣的事物、思想行為特征以及思想變動規律，主動通過移動互聯網絡的智能終端為學生推送積極、健康的思想教育材料，促進學生的成長成才。

（三）參考高校大數據落實貧困生認定工作

家庭經濟困難學生的原始認定與持續跟進工作是高校輔導員學生管理工作的重要組成部分，其工作質量決定著“獎、貸、助、補、減”等綠色通道是否通向真正需要幫助的學生。目前，依據教育部《關于認真做好高等學校家庭經濟困難學生認定工作的指導意見》，家庭經濟困難學生認定工作堅持實事求是，確定合理標準，由學生本人提出申請，實行民主評議和學校評定相結合的原則，結合“高等學校學生及家庭情況調查表”“高等學校家庭經濟困難學生認定申請表”及學生所在地民政部門開具的貧困證明材料，由輔導員根據學校規定組織開展貧困生認定的民主評議，形成貧困生檔案。雖然參與貧困生認定的民主評議時“群眾的眼睛是雪亮的”，但隨著高校大數據系統建設的不斷完善，學生累積的大數據為落實貧困生認定及持續跟進工作提供了可靠的決策依據。高校大數據系統根據學生在校的日常消費數據，以班級為單位將平均每餐消費金額、超市消費總金額、上網費總金額、洗澡費總金額、洗衣費總金額等指標從低到高進行排序，篩選出需要幫扶的貧困生。隨著高校大數據系統建設的進一步發展，未來可將學生通訊費總金額、網上購物消費總金額等指標納入大數據系統貧困生認定的決策參考指標。甚至以家庭為單位，將家庭經濟數據作為學生貧困認定的重要依據。總之，高校大數據廣泛影響著學校教學管理、科研管理、學生管理及就業指導等工作。高校輔導員作為學生的管理者和指導者，應運用大數據思維，不斷創新學生管理模式，提高職業技能水平，與時俱進，增強工作的吸引力和感染力，充分利用校園大數據提高學生管理工作的質量和效率。

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作者:谷丹 單位:云南大學滇池學院