張金萍

關鍵詞 大數(shù)據(jù)技術 學生管理 信息化 創(chuàng)新

學生管理工作的信息化發(fā)展得益于技術的進步，在現(xiàn)代社會的發(fā)展中，互聯(lián)網(wǎng)普及率不斷提升，互聯(lián)網(wǎng)金融、在線教學、網(wǎng)絡購物等發(fā)展加速，它們都離不開大數(shù)據(jù)技術的支持。在學生管理中應用大數(shù)據(jù)技術，有效整合學生的信息，尤其在學生扶貧工作、身體素質(zhì)統(tǒng)計工作中，發(fā)揮著重要的作用，這對于提升學生管理效率而言也有著重要作用。

1大數(shù)據(jù)技術

大數(shù)據(jù)指的是數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)類型復雜的數(shù)據(jù)集，龐大的數(shù)據(jù)無法通過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫來存儲和管理。就大數(shù)據(jù)的特點來看，主要表現(xiàn)在數(shù)據(jù)量巨大、數(shù)據(jù)類型復雜、數(shù)據(jù)處理快、數(shù)據(jù)真實性高等方面。其中包含了半結構化和非結構化的數(shù)據(jù)，還包含圖片、視頻、文本以及網(wǎng)絡瀏覽記錄等[1] 。大數(shù)據(jù)技術在目前的應用中表現(xiàn)為五個方面，即可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘、預測性分析、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理以及語義引擎?；诖髷?shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘技術，能夠?qū)τ绊懴嚓P事件和結果的因素進行呈現(xiàn)，通過構建相關數(shù)據(jù)模型，借助機器學習算法，通過數(shù)據(jù)訓練模型構建，實現(xiàn)深度學習目標，讓模型預測更加精準、高效。

2應用優(yōu)勢

學生管理是學校管理工作的重要組成部分，學生管理工作面臨諸多挑戰(zhàn)，讓學校倍感壓力。當前，高職院校從事學生管理工作的人員配備不足，加上高職院校的生源多樣化，進一步增加了學生管理工作的難度。目前，教育信息化發(fā)展加速，學生學業(yè)、社團活動、門禁出入等數(shù)據(jù)積累都有了基礎，通過大數(shù)據(jù)技術來對這些數(shù)據(jù)進行采集、分析和處理，能夠得出一些特征數(shù)據(jù)，對于管理決策制定具有重要參考價值[2] 。

2.1開展學生心理健康監(jiān)測

在教育管理中，心理健康是重要的教育內(nèi)容，學生普遍存在學習壓力、情緒壓力等多重壓力問題，學生心理健康問題比較突出，如果不及時發(fā)現(xiàn)學生心理存在的問題，給予有效的引導，將給學生身心健康造成不良影響。借助大數(shù)據(jù)技術可以對學生的心理健康狀態(tài)進行檢測，構建相應的心理救助網(wǎng)絡，及時幫助學生進行心理疏導和調(diào)節(jié)，避免學生的心理問題加劇，促進學生身心健康發(fā)展。

2.2開展學生多元評價

學校開展學生管理工作，通過應用大數(shù)據(jù)技術，能實現(xiàn)對每一位學生的實時跟蹤調(diào)查，通過相關系統(tǒng)應用，對學生的出勤數(shù)據(jù)、作業(yè)完成數(shù)據(jù)以及社團活動等數(shù)據(jù)進行采集和整合，為學校開展學生評價工作提供重要參考信息。而開展學生的多元化評價，更多的是對學生的多元發(fā)展和綜合素質(zhì)培養(yǎng)進行評價，注重對學生潛力的挖掘，多元化評價有利于學生綜合素質(zhì)培養(yǎng)，讓其競爭力得以不斷提升。

2.3開展學生就業(yè)指導

借助大數(shù)據(jù)技術能夠多方面采集學生信息，如學生愛好、成績、技能、特長等，通過大數(shù)據(jù)處理、分析，可掌握學生特點，在學生即將畢業(yè)時，可以給予學生就業(yè)指導，為學生擇業(yè)提供明確的方向和參考，讓學生能快速掌握就業(yè)方向，順利就業(yè)。通過大數(shù)據(jù)技術構建一站式數(shù)據(jù)資源服務平臺，還能夠讓學生在公平公正的環(huán)境下接受就業(yè)指導服務[3] 。

3應用方法

3.1學生數(shù)據(jù)信息的采集和存儲

（1）數(shù)據(jù)屬性

對學生信息開展大數(shù)據(jù)分析，必須保證數(shù)據(jù)的豐富多樣。所以，在學生信息管理中，應該將學生的基本信息、成績數(shù)據(jù)、考勤數(shù)據(jù)、學習數(shù)據(jù)、門禁數(shù)據(jù)、圖書館借閱數(shù)據(jù)、社團參與數(shù)據(jù)等都廣泛采集起來，確保數(shù)據(jù)海量化、規(guī)?；?、動態(tài)化，只有采集的學生數(shù)據(jù)信息越多，開展的數(shù)據(jù)分析才越準確[4] 。規(guī)?；臄?shù)據(jù)是開展大數(shù)據(jù)分析和處理的重要基礎。所以，在采集學生數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)信息類型、數(shù)據(jù)種類和來源都應該多樣化，以滿足數(shù)據(jù)交叉驗證的需求，保證分析結果準確可靠。而動態(tài)化則是指相關數(shù)據(jù)信息的時間序列是動態(tài)的、變化的，通過時間維度分析，能夠?qū)ο嚓P要素的時間變化進行把握，這對于提升數(shù)據(jù)科學性也至關重要。

（2）數(shù)據(jù)存儲

很多學校對學生數(shù)據(jù)信息的存儲采用的是服務器存儲方式，但是服務器在遇到停電等突發(fā)狀況時，數(shù)據(jù)信息很可能出現(xiàn)丟失的風險，雖然學校配有備用電源，但備用電源使用時間有限。在學校招生規(guī)模不斷擴大的今天，學生管理中的數(shù)據(jù)類型越來越多，數(shù)據(jù)急劇增加，服務器分散不能為數(shù)據(jù)處理和共享提供必要支持[5] 。而借助大數(shù)據(jù)技術，以云架構為基礎，構建分布式文件系統(tǒng)，具備很好的拓展性、冗余性等，能夠滿足海量數(shù)據(jù)存儲和分析的需要，十分適用于學生管理工作。

（3）數(shù)據(jù)的來源和獲取

就學生管理中的數(shù)據(jù)類型來看，呈現(xiàn)多樣性特征，包含學生基礎信息、成績數(shù)據(jù)、考勤數(shù)據(jù)、學習數(shù)據(jù)、門禁數(shù)據(jù)、圖書館借閱數(shù)據(jù)、社團參與數(shù)據(jù)等，針對不同類型的數(shù)據(jù)信息，需要構建相應的數(shù)據(jù)信息庫，這些數(shù)據(jù)信息庫的構建一般是學校教務處或者是學生處的工作，它們可以組織學生填報相關信息，而僅是一個數(shù)據(jù)信息庫，其中包含的學生管理數(shù)據(jù)表可能多達幾百個，相關數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)不同的特征，如學生的成績數(shù)據(jù)、選課信息數(shù)據(jù)等，都是結構化數(shù)據(jù)，而學生參與社團活動產(chǎn)生的數(shù)據(jù)則是非結構化數(shù)據(jù)，需要從不同渠道對學生管理數(shù)據(jù)進行采集，這對于提升數(shù)據(jù)質(zhì)量以及大數(shù)據(jù)分析結果的精準性和可靠性都十分重要。

3.2學生數(shù)據(jù)安全管理

對學生數(shù)據(jù)進行采集后，對于相關數(shù)據(jù)的安全管理也至關重要。在大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展過程中，數(shù)據(jù)安全也是關鍵技術部分。因為網(wǎng)絡本身就具有一定的開放性，在開放環(huán)境中，學生的相關信息數(shù)據(jù)被黑客攻擊或者是被惡意篡改也是常見的[6] 。而相關學校的管理人員自身信息安全意識不足，認為學生信息不需要高水平數(shù)據(jù)信息安全系統(tǒng)的保護。針對學生數(shù)據(jù)信息進行管理，使用信息加密技術來對其進行保護，能夠為數(shù)據(jù)備份提供必要支持，保證學生信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)安全不受影響，避免出現(xiàn)故障和問題。安全加密機制基于數(shù)據(jù)安全共享，在安全共享機制中，用戶上傳信息需求得以滿足。而針對一些違法和虛假信息，大數(shù)據(jù)平臺通過識別，可以限制其上傳。在用戶共享信息獲取中，也存在權限的區(qū)別對待，不同用戶對應的權限可能有所差異。大數(shù)據(jù)算法通過內(nèi)容查詢屬性匹配的基本模式，相應的匹配原則以用戶的相關顯性參數(shù)為標準，確保數(shù)據(jù)安全。不過，大數(shù)據(jù)平臺采取的機制更多地以運算能力為基礎，以應用系統(tǒng)功能為硬件條件，在這種情況下，若要確保用戶系統(tǒng)的冗余目標得以實現(xiàn)，需要減少硬件任務，進行系統(tǒng)識別簡化。而系統(tǒng)識別簡化在權限用戶顯性參數(shù)識別簡化中，因為系統(tǒng)功能受限，能夠識別的標簽不多，所以用戶可以通過標簽權限設置，借助特定邊緣深入路徑，對系統(tǒng)中的信息進行獲取。在這一過程中，加密技術的應用就是要對于非權限用戶信息的盜取行為進行阻止，保證數(shù)據(jù)安全。

3.3學生管理數(shù)據(jù)的融合應用

學生管理數(shù)據(jù)來源多種多樣，不同部門對于數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)形式也是存在差異的，數(shù)據(jù)結構差異化、結構化和非結構化均是常態(tài)，還包含一些圖片、視頻、文本等信息資源。在使用學生數(shù)據(jù)信息時也必須考慮數(shù)據(jù)結構差異化，確保相關結構一致、語義接近的數(shù)據(jù)能夠在數(shù)據(jù)分析和處理中有效應用。

大數(shù)據(jù)技術分析包含可視化分析以及數(shù)據(jù)挖掘技術，還包含數(shù)據(jù)預測分析技術等。其中，可視化技術能夠結合大數(shù)據(jù)的直觀特征，實現(xiàn)交互性;而數(shù)據(jù)挖掘是在海量數(shù)據(jù)中，從相關數(shù)據(jù)分析中提取有價值的數(shù)據(jù)信息[7] 。預測分析技術是建立在可視化分析以及數(shù)據(jù)挖掘技術前提下的，通過構建相應的模型，進行數(shù)據(jù)的訓練優(yōu)化模型構建，對于未來的數(shù)據(jù)發(fā)展情況進行預測。在數(shù)據(jù)模型構建中，學校通過數(shù)據(jù)挖掘?qū)W生數(shù)據(jù)進行分類管理，構建相應的學生管理數(shù)據(jù)模型，如學業(yè)預警模型、選課推薦模型等，借助及其學習算法來訓練模型，確保預測的準確性。

在目前的學生管理中，廣泛應用的數(shù)據(jù)挖掘技術比較多，包含描述性分析、診斷性分析、指令性分析以及預測性分析。不同的分析方法適用于不同的數(shù)據(jù)類型，也可以結合相關數(shù)據(jù)分析的具體需要來對學生的相關數(shù)據(jù)進行分析，確保數(shù)據(jù)分析結果的可靠性和有用性。在學生管理中利用大數(shù)據(jù)挖掘技術，可有效整合學生數(shù)據(jù)信息，從中找到有用的信息，為加快學生管理工作信息化提供必要支持。在海量數(shù)據(jù)信息處理中，通過結構化查詢語言，能夠在海量數(shù)據(jù)庫中實現(xiàn)信息提取和分析。結構化查詢語言是訪問以及處理系統(tǒng)的計算機語言，借助這一語言，能夠?qū)ο鄳獢?shù)據(jù)庫進行訪問，相應語言還能夠?qū)?shù)據(jù)進行取回和更新操作，為數(shù)據(jù)庫軟件應用提供支持。

4總結

大數(shù)據(jù)技術是基于計算機技術、互聯(lián)網(wǎng)技術、通信技術等發(fā)展起來的一種技術綜合體。在學生管理中應用大數(shù)據(jù)技術能夠提升信息化水平。借助大數(shù)據(jù)技術、人工智能技術等構建相應的學生管理體系，可以提升系統(tǒng)集成性，保證數(shù)據(jù)處理全過程可靠、可信。