許峰 呂素香

摘? 要：學習行為是高校學生的主體行為，好的學習成績通常與好的學習行為密不可分，而好的學習行為在很大程度上折射出學生穩(wěn)定的心理狀態(tài)。文章以北京工商大學學生為數據樣本，應用SPSS軟件驗證學生食堂吃早餐次數、去圖書館次數與學生學習成績好壞的相關性，并提供了構建基于學習行為大數據的學生思想動態(tài)監(jiān)測及預警體系的思路，為高校思想政治工作管理提供新的方法和途徑。

關鍵詞：大數據;思想動態(tài);監(jiān)測及預警

中圖分類號：G641 文獻標志碼：A 文章編號：2096-000X（2019）05-0175-03

Abstract： Learning behavior is the main behavior of college students. Good academic performance is usually closely related to good learning behavior， and good learning behavior reflects the stable psychological state of students to a large extent. Taking the students of Beijing Technology and Business University as the data sample， this paper uses SPSS software to verify the correlation between the number of breakfasts eaten in the student canteen， the number of visits to the library and the students' academic performance. It also provides the idea of constructing the dynamic monitoring and early warning system of students' thoughts based on the big data of learning behavior. The idea of the system provides new methods and ways for the management of ideological and political work in colleges and universities.

Keywords： big data; ideological trend; monitoring and early warning

近年來，大數據技術已經廣泛應用于社會各領域。2015年教育部提出要“堅持促進信息技術與教育教學深度融合的核心理念，推進大數據應用，發(fā)揮其監(jiān)測、評價、預測及預警功能，為科學決策、宏觀管理提供依據”[1]。將信息化和移動互聯網高速發(fā)展的成果與高校育人體系、思政工作途徑、管理服務模式相結合是教育領域發(fā)展的必然趨勢。

一、基本情況

大學生思想政治教育大數據通常包括保存在學校學生信息系統(tǒng)中的靜態(tài)數據以及學生日常表現（如學生的課堂行為、考試行為、晚歸情況、校園消費記錄、圖書館借閱記錄、成績數據等）和網絡行為表現（如微博、微信、QQ動態(tài)等發(fā)表的日志、狀態(tài)、話題、言論，分享的圖片、影音、新聞鏈接等）的動態(tài)數據[2]。在這些不同類型、紛繁復雜的大數據中，有些數據是便于高校學生管理部門采集的，如與學生一卡通相關的食堂就餐、圖書館借閱、出入宿舍等數據，有些靠專業(yè)的數據監(jiān)測系統(tǒng)，如與個人微博、微信、BBS相關的輿情監(jiān)測系統(tǒng)，還有些數據依賴專門的管理部門，如教務系統(tǒng)提供的學生成績數據、網絡中心提供的學生上網情況記錄。

作為負責學生思想教育工作的高校教師，最迫切希望的是能夠在學?，F有信息化條件下，實現既能映射學生心理動態(tài)又便于信息自動采集、機器分析處理，同時既不侵犯學生隱私又當學生出現思想異常波動時能夠給予有效預警的大數據系統(tǒng)。近些年，國內部分高校在學生大數據監(jiān)測、預警方面開展了一些工作，相應的監(jiān)測預警系統(tǒng)也應運而生，取得了較好的效果，但也明顯存在監(jiān)測效果較好，預警功能不足的問題。系統(tǒng)可以較為全面的監(jiān)測學生的各種行為，也可以根據學校需要提供固定周期的統(tǒng)計報告。但由于缺少預設的學生行為監(jiān)測參數與學生思想動態(tài)之間關聯關系的科學論證依據。當多個監(jiān)測參數雜糅在一起，會出現經常性、大面積的報警，讓學生管理者很難去區(qū)分報警的真?zhèn)涡院歪槍π?，問題定位不夠準確。

在高校，學生的學習行為是學生主體行為。在學生管理工作中我們發(fā)現，學生在某一階段的行為表現在很大程度上能夠反映出學生在此階段的學習狀態(tài)和心理狀態(tài)。通常而言，學生學習狀態(tài)好的時候心理是相對穩(wěn)定的。相反，學生的心理狀態(tài)出現波動時在其學習狀態(tài)上也會有所體現。本文以北京工商大學低年級學生為研究對象，以學生校園一卡通大數據為數據源，尋找不同學生學習行為數據與學生思想動態(tài)的變化關系，為建立高校學生思想動態(tài)監(jiān)測及預警體系提供理論依據。

二、調查研究過程及結果

在我校，學生一卡通數據主要有學生食堂就餐、出入圖書館、使用校園網、出入宿舍等。學生每日按時去食堂吃早餐上課，經常去圖書館看書學習是良好生活學習狀態(tài)的一種體現，也是學校鼓勵和提倡的學習行為。所以，筆者認為監(jiān)測學生吃早餐和去圖書館次數的數據可以從一定程度上反映學生的學習狀態(tài)，并對這兩項大數據進行統(tǒng)計分析。

（一）學生吃早餐、去圖書館情況與學習成績相關性研究

1. 數據樣本。本文選取我校2016級2735名在校學生為研究對象。為確保數據的準確性，在采集的信息中去掉了非住校、休學等其他情況學生的數據，最終保留了2249名有效學生數據。其中男生751人，女生1498人，基本符合學校的男女比例。從學校網絡中心采集2016級有效樣本數據學生在大二學年非休息日、節(jié)假日在學校食堂吃早餐和去圖書館的校園一卡通數據，并從教務處收集學生在該學年的學習績點數據，利用SPSS軟件對數據進行統(tǒng)計分析。樣本數據如表1所示。2. 相關性分析。對樣本中學生學年績點、食堂吃早餐次數、去圖書館次數進行相關分析，結果如表2所示。3. 典型類別學生數據對比。將數據樣本中績點大于等于4和績點小于2的學生分為績優(yōu)和績差兩組，對比兩組間吃早餐和去圖書館的平均次數，統(tǒng)計結果如表3所示。4. 結果分析。（1）學生食堂吃早餐的次數與績點的相關系數為0.529，學生去圖書館的次數與績點的相關系數為0.402。根據相關系數r的性質，當0.4≤|r|<0.7時，兩個變量顯著性相關（中度相關）。即學生食堂吃早晨次數和去圖書館的次數分別與學生的績點具有顯著相關性。（2）績優(yōu)組吃早餐和去圖書館的的平均次數分別為97.8次和120.2次，遠遠超過績差組的15.1次和14.5次，充分說明學生食堂吃早餐和去圖書館的情況可以作為區(qū)分學生學習狀態(tài)的有效觀測參數，具有重要的統(tǒng)計意義。（3）數據分析結果顯示，學生食堂吃早餐和去圖書館的情況與學生的成績成正相關性，從理論上驗證了好的學習行為與好的學習成績之間的關系。高?？梢酝ㄟ^一定技術手段監(jiān)測學生食堂吃早餐和去圖書館次數的動態(tài)變化所反應出來的該生在某一階段的學習狀態(tài)。如果一名學生在某一階段吃早餐或去圖書館的次數較全校平均水平值或個人以往平均水平值有了明顯減少，很可能說明該生的學習狀態(tài)出現了波動，思想上或生活中遇到了問題，提示學生輔導員應予以重點關注，詳細了解情況。

（二）心理問題、學業(yè)警示學生與其學習行為相關性研究

大學生心理健康已經漸漸成為社會關注的焦點，學生不同程度的心理應激、心理危機或心理障礙給高校管理帶來了巨大的安全隱患。更令學生管理部門頭疼的是，往往一些沒在心理健康篩查時發(fā)現的非重點關注對象卻毫無征兆地發(fā)生了嚴重心理問題，甚至發(fā)生自傷、自殺等重大事件。如果能在心理問題產生的萌芽階段就能及時發(fā)現，提醒學生輔導員早期關注和干預，就可以降低嚴重心理問題發(fā)生的概率。在對我校2016級5名非疾病引起的嚴重心理問題學生的學習行為一卡通數據進行分析時發(fā)現，有3名學生在發(fā)病前2周內，食堂吃早餐和圖書館的數據發(fā)生明顯的變化?，F就一名因父母離婚引起重度抑郁、有自殺傾向的學生一卡通數據舉例說明，如圖1所示。

數據表明，該生在病發(fā)前4-5周，學習行為數據處于正常狀態(tài)。病發(fā)前3周，學習行為數據有了一定下滑。病發(fā)前2周該數據出現明顯下滑，病發(fā)前1周達到最低值。學校如果通過一定技術手段及時監(jiān)測到學生的學習行為數據變化，在學生病發(fā)前兩周甚至三周就能夠定位準確并及時排查具體情況，就完全有可能避免學生心理問題的升級。

同樣，受學業(yè)警示的學生不是一入學就跟不上學習進度，會有間接反映在學習行為上的數據緩慢發(fā)酵的過程。大量的實際案例證明，學生出現學習成績明顯下降和有心理問題征兆的時間段，恰恰伴隨著該生學習行為特征出現明顯變化的階段，也是學生管理部門應著重抓住的“黃金時間段”。

三、對策建議

以學生食堂就餐、去圖書館為代表的學生學習行為一卡通大數據為監(jiān)測學生思想動態(tài)提供了新的路徑。在互聯網+的背景下，“智慧校園”在各個高校逐漸普及，構建智能化的學生行為大數據監(jiān)測系統(tǒng)成為高校學生管理工作的大勢所趨并成為可能。依托強大的數據采集和數據挖掘的技術優(yōu)勢，定制開發(fā)專業(yè)實用的學生學習行為數據收集、整理、分析平臺，可以更高效的實現對學生學習狀態(tài)的監(jiān)控、分析以及對可能出現的問題學生的預警，為各學院在學生學風狀況趨勢準確判斷、問題學生精確查找、干預措施及時實施提供參考依據。

（一）構建符合高校特點的學生學習行為大數據監(jiān)測與預警系統(tǒng)

北京工商大學結合學校信息化建設基礎，構建了由數據庫系統(tǒng)、預處理系統(tǒng)、參數設置系統(tǒng)、閾值系統(tǒng)、監(jiān)測系統(tǒng)、預警與提醒系統(tǒng)、數據分析系統(tǒng)為子系統(tǒng)組成的基于學生學習行為大數據的高校學生思想動態(tài)監(jiān)測及預警體系，如圖2所示。

網絡中心服務器（即數據交換中心）是學生學習行為大數據的源數據。數據庫系統(tǒng)包括學生的基本信息，如學院、姓名、學號、績點等，還包括從交換中心傳輸過來的學生學習行為大數據。數據預處理系統(tǒng)是將數據中心采集的源數據進行格式化，轉化成系統(tǒng)可識別的數據格式并與學生基本信息進行匹配，為后續(xù)正式的數據處理做好準備。參數設置系統(tǒng)主要用于設置用戶的不同級別（學生處、副書記、輔導員、班主任），根據用戶需求設置查詢范圍、查詢周期等。閾值系統(tǒng)用于設置預警的觸發(fā)條件。分為靜態(tài)閾值和動態(tài)閾值兩種方式選擇。靜態(tài)閾值是管理者根據往屆學生在同一學習階段的歷史數據平均值設置的參考閾值，也可以經過應屆學生一定周期的數據積累，由機器自學習系統(tǒng)根據前期每個人不同的學習行為狀態(tài)情況設定動態(tài)閾值，更好的實現學生學習行為動態(tài)化、個性化的監(jiān)測。如有學生數據低于用戶設置的閾值，系統(tǒng)會以彈出對話框的形式進行提醒，并列出預警對象的具體信息和改進建議。無論是監(jiān)測還是預警系統(tǒng)的結果，數據分析系統(tǒng)可以根據用戶的需求統(tǒng)計頻次、均值、極大極小值、方差等常用參數，并以表格、折線圖、柱狀圖、餅狀圖等形式輸出。

（二）開發(fā)使用學生學習行為大數據監(jiān)測與預警系統(tǒng)的注意事項

1. 系統(tǒng)應用要注意與其他學生思想動態(tài)監(jiān)測手段的全面結合。大數據技術提供的是一條解決問題的方法和途徑，其核心價值在于對研究對象可能性的預測，但絕不是一勞永逸的。例如預警系統(tǒng)所提示的學生，也僅僅是說明這名學生有出現思想問題的可能性，還需要輔導員進一步去甄別?；趯W生學習行為大數據的學生思想動態(tài)監(jiān)測及預警體系本身就有其局限性，只適用于長期住校的在校學生，不適用于走讀或者畢業(yè)班學生。所以學生管理部門在應用新技術的同時，不能丟掉傳統(tǒng)的學生思想教育管理模式，建立學校、學院、班級、宿舍四級監(jiān)控體系，多系統(tǒng)形成合力，全方位掌握學生思想動態(tài)，提升精細化管理的水平和效果。2. 系統(tǒng)開發(fā)要與學校的學生管理系統(tǒng)有機融合。學生管理是一項綜合性的管理工作，所涉及的學生日常管理、學生資助獎懲、學業(yè)輔導、心理健康教育及輔導咨詢、學生宿舍管理等都需要信息化系統(tǒng)去實現。而實際操作中不每個功能都自成一個系統(tǒng)，各子系統(tǒng)之間彼此既有獨立性，又有數據共享。所以學生行為大數據監(jiān)測與預警系統(tǒng)應納入大的學生管理系統(tǒng)體系內，基于學?，F有的公共應用平臺的模式建立，加強系統(tǒng)頂層設計。應統(tǒng)一數據標準和管理規(guī)范，發(fā)揮統(tǒng)一身份認證、統(tǒng)一共享數據庫、統(tǒng)一系統(tǒng)接口設計，實現大量數據共享，減少數據冗余，提高管理的效率。3. 系統(tǒng)功能應具有可拓展性。學生行為大數據監(jiān)測與預警系統(tǒng)在實現基本功能基礎上應該可以利用相關一卡通數據進行管理功能的延展。例如，系統(tǒng)不只采集分析學生早餐數據，可以有針對性的對在校經濟困難學生的食堂三餐消費情況進行監(jiān)控，對消費金額明顯低于正常消費水平的貧困生經核實情況后可以實施“隱性資助”，提升學生資助工作水平。另外，還可以采集并對學生圖書館借閱圖書的類別、書目清單大數據進行統(tǒng)計分析，為學生管理提供輔助信息。

四、結束語

本文從理論上驗證了學生食堂吃早餐和去圖書館的學習行為大數據可以有效反映學生的學習狀態(tài)和思想動態(tài)，提供了構建基于學生學習行為大數據的學生思想動態(tài)監(jiān)測及預警體系的思路，并對系統(tǒng)構建過程中的注意事項進行了分析說明。未來該領域應在高?，F有信息化硬件條件基礎上加強實證研究，解決平臺設計、機制完善、數據挖掘、功能拓展等問題，不斷探索理論與實踐的最佳結合點，最大程度上發(fā)揮大數據在學生思想政治教育工作中的作用，為教師管理學生提供第一手準確、有效的數據。

參考文獻：

[1]教育部.2015年教育信息化工作要點[Z].

[2]何蓓蓓.大數據時代大學生思想政治教育工作創(chuàng)新探究[J].教育探索，2018（8）.