摘要:輔導(dǎo)員作為大學(xué)生思想政治教育工作的主干力量,掌握著學(xué)生日常管理的各種數(shù)據(jù),如學(xué)生家庭信息、學(xué)習(xí)成績(jī)、心理普查數(shù)據(jù)、文明養(yǎng)成數(shù)據(jù)(三個(gè)文明)以及獎(jiǎng)懲信息等,利用這些數(shù)據(jù)做好大學(xué)生思想教育的應(yīng)用研究,一直是當(dāng)代高校的研究重點(diǎn)。該文通過(guò)人工智能技術(shù)分析了學(xué)生文明養(yǎng)成、心理普查以及學(xué)習(xí)成績(jī)等數(shù)據(jù),構(gòu)建多元數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)模型,通過(guò)人工智能算法挖掘?qū)W生隱藏的思想問(wèn)題,分析關(guān)鍵性原因,為開展有針對(duì)性的思想政治教育提供參考。
關(guān)鍵詞:人工智能;思想教育;大學(xué)生;應(yīng)用研究
doi:10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.11.076
中圖分類號(hào):G 641;TP 18;TP 3" " " " " " " " "文獻(xiàn)標(biāo)志碼:B" " " " " " 文章編碼:1672-7274(2024)11-0-03
Research on Big Data Empowering Ideological and Political Education
for College Students
ZHANG Meirun1,2, ZHUANG Chenwei1
(1. Fujian University of Technology, Fuzhou 350118, China;
2. School of Computer Science and Technology, Fudan University, Shanghai 200438, China)
Abstract: As the main force of ideological and political education for college students, counselors have access to various data related to daily student management, such as family information, academic performance, psychological survey data, civilization cultivation data (three civilizations), and reward and punishment information. Utilizing these data to conduct applied research on ideological education for college students has always been a research focus in contemporary universities. This article analyzes data on student civilization cultivation, psychological survey, and academic performance through artificial intelligence technology, constructs a basic model of diversified data, and uses artificial intelligence algorithms to explore hidden ideological problems among students, analyze key reasons, and provide reference for targeted ideological and political education.
Keywords: artificial intelligence; ideological education; college student; application research
根據(jù)學(xué)校的相關(guān)管理規(guī)定,大學(xué)生從入校時(shí)會(huì)實(shí)時(shí)記錄學(xué)生的相關(guān)數(shù)據(jù),如學(xué)生家庭信息、大學(xué)生心理普測(cè)、文明養(yǎng)成(宿舍衛(wèi)生、曠課遲到等)、學(xué)期成績(jī)以及獎(jiǎng)懲信息等。這些數(shù)據(jù)與學(xué)生本人的思想狀態(tài)有著密切聯(lián)系,利用人工智能技術(shù)等科學(xué)手段對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析,可以發(fā)現(xiàn)學(xué)生隱藏的思想問(wèn)題,找尋其中的關(guān)聯(lián)性,為輔導(dǎo)員開展思想政治教育提供參考。
1" "大學(xué)生數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介與分析
在大學(xué)生的日常管理中,學(xué)生數(shù)據(jù)信息大致分為學(xué)習(xí)、生活和心理三個(gè)方面,分別對(duì)應(yīng)的代表性數(shù)據(jù)為學(xué)業(yè)成績(jī)、學(xué)生文明養(yǎng)成(三個(gè)文明)和心理普測(cè)。學(xué)業(yè)成績(jī)是每學(xué)期所學(xué)課程是否及格的體現(xiàn),以百分制的形式記錄在系統(tǒng)中(60分以下為未及格),信息一目了然,因此本文主要分析學(xué)生文明養(yǎng)成數(shù)據(jù)(三個(gè)文明)和心理普查數(shù)據(jù)。
1.1 福建理工大學(xué)三個(gè)文明數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介
福建理工大學(xué)為了推進(jìn)學(xué)生教育管理工作的規(guī)范化和科學(xué)化,全面、公正、客觀地評(píng)價(jià)每位在校學(xué)生的行為養(yǎng)成表現(xiàn),強(qiáng)化學(xué)生文明養(yǎng)成意識(shí),將大學(xué)生的行為養(yǎng)成情況進(jìn)行三個(gè)文明量化考評(píng)。三個(gè)文明量化考核以可量化、信息化、精確化為原則,采用以學(xué)期為時(shí)限積分制的形式,學(xué)期總分按照基本分100分、獎(jiǎng)勵(lì)分和扣分累計(jì)而成,換算公式為
學(xué)期總積分=基本分+獎(jiǎng)勵(lì)分-扣分" " "(1)
三個(gè)文明量化考核最核心的內(nèi)容為考評(píng)體系,考評(píng)體系分為考評(píng)內(nèi)容、評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)來(lái)源,考評(píng)體系可以分為課堂文明、宿舍文明和網(wǎng)絡(luò)文明,總共有21項(xiàng)扣分內(nèi)容和11項(xiàng)的加分內(nèi)容,并可以根據(jù)表現(xiàn)和學(xué)院特色給予擴(kuò)展加分項(xiàng)目。
同時(shí),每發(fā)起一項(xiàng)扣分或者加分項(xiàng)時(shí),都有詳細(xì)的加減分項(xiàng)目、加減分明細(xì)、加分分?jǐn)?shù)和處理時(shí)間幾個(gè)必有項(xiàng)目,如表1。這些詳實(shí)的數(shù)據(jù)會(huì)客觀反映出學(xué)生平時(shí)的自律狀況,也可側(cè)面反映出學(xué)生文明養(yǎng)成、自我管理、學(xué)業(yè)狀況、心理問(wèn)題等方面的情況。
1.2 大學(xué)生心理普測(cè)數(shù)據(jù)
為全面了解新生心理健康狀況,福建理工大學(xué)針對(duì)新生心理健康普測(cè)實(shí)現(xiàn)全覆蓋。福建理工大學(xué)新生的心理普測(cè)使用的是《SCL-90癥狀自評(píng)量表》,該量表是國(guó)內(nèi)外常用的心理健康測(cè)查工具,由軀體化、強(qiáng)迫癥狀、人際關(guān)系敏感、抑郁、焦慮、敵對(duì)、恐怖、偏執(zhí)、精神病性這9個(gè)因子組成,從感覺(jué)、情感、思維、意識(shí)、行為、人際關(guān)系、飲食睡眠等7個(gè)方面進(jìn)行測(cè)量,能全面地反映被測(cè)對(duì)象的心理健康狀況。
新生心理普測(cè)的結(jié)果采用5點(diǎn)評(píng)分,一般規(guī)定總癥狀指數(shù)的分?jǐn)?shù)在1~1.5之間,表明被試自我感覺(jué)沒(méi)有量表中所列的癥狀;在1.5~2.5之間,表明被試感覺(jué)有點(diǎn)癥狀,但并不頻繁;在2.5~3.5之間,表明被試感覺(jué)有癥狀,其為輕到中度;在3.5~4.5之間,表明被試感覺(jué)有癥狀,其程度為中到嚴(yán)重;在4.5~5之間表明被試感覺(jué)有癥狀,且癥狀的頻度和強(qiáng)度都十分嚴(yán)重[1]。
1.3 大學(xué)生成績(jī)
福建理工大學(xué)以學(xué)年學(xué)分制的管理制度將課程分為公共基礎(chǔ)課、公共選修課、專業(yè)基礎(chǔ)課、專業(yè)必修課、專業(yè)選修課等,考試類型為正考、補(bǔ)考和重修,在大學(xué)每學(xué)期的課程錄入成績(jī)中,補(bǔ)考和重修成績(jī)分別以“*”和“#”標(biāo)志顯示,每學(xué)期更新一次成績(jī)。
2" "人工智能技術(shù)的應(yīng)用實(shí)例
人工智能中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)一般是指通過(guò)算法從數(shù)據(jù)中搜索隱藏于其中的信息過(guò)程,通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān),并通過(guò)統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)法則)和模式識(shí)別等諸多方法來(lái)實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)[2]。簡(jiǎn)而言之,數(shù)據(jù)挖掘就是通過(guò)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析,得到隱藏于數(shù)據(jù)中的核心信息。
本文以福建理工大學(xué)吳某在教育管理過(guò)程中的數(shù)據(jù)為例,構(gòu)建吳某的三個(gè)文明量化考核、心理普測(cè)數(shù)據(jù)、成績(jī)數(shù)據(jù)的應(yīng)用模型,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的模糊聚類算法找到各個(gè)分?jǐn)?shù)項(xiàng)之間隱藏的內(nèi)在關(guān)系,通過(guò)數(shù)據(jù)聚類關(guān)系矩陣突出反映吳某的主要的問(wèn)題所在,找到吳某學(xué)業(yè)成績(jī)差、人際關(guān)系敏感和作風(fēng)邋遢的成因。
2.1 三個(gè)文明數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
吳某的三個(gè)文明量化考核扣分明細(xì)達(dá)到了50條,包含了45條扣分項(xiàng),5條的加分項(xiàng),最終累計(jì)分?jǐn)?shù)為33分,因此被處分兩次,達(dá)到了嚴(yán)重警告的處分。由于篇幅的限制只顯示部分明細(xì)如表3所示。
為了對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更好的挖掘分析,用數(shù)學(xué)語(yǔ)言來(lái)描述三個(gè)文明量化考核的具體分?jǐn)?shù)項(xiàng),用X1i表示宿舍文明的加減分項(xiàng),X1i={被子未疊,地板臟亂有明顯垃圾,未執(zhí)行門前三清,文明宿舍加分},i=1,2,3,4。用X2j表示課堂文明的加減分項(xiàng)目,X2j={曠課,遲到早退,玩手機(jī)平板等電子產(chǎn)品,晚自習(xí)表現(xiàn)優(yōu)異加分},j=1,2,3,4。將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注化,并且對(duì)X1i與X2j的各項(xiàng)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)的次數(shù),如表4所示。
2.2 模糊聚類過(guò)程與分析
模糊聚類分析適合處理對(duì)象之間無(wú)清晰劃分、邊界具有模糊性的數(shù)據(jù),通過(guò)模糊數(shù)學(xué)方法將具有近似相同特性的對(duì)象聚集到一起[3]。針對(duì)吳某的三個(gè)文明量化分?jǐn)?shù),通過(guò)相似性的度量方法找到三個(gè)文明里相似性最高以及最急需解決的對(duì)象,并通過(guò)聚類找到緊密相連對(duì)象之間的關(guān)系。相似性的度量方法公式2如下:
(2)
式中,表示與的相關(guān)度;表示聚類對(duì)象之間的歐氏距離;表示聚類中的最大歐氏距離。通過(guò)最大距離得到模糊相似矩陣,然后帶入模糊聚類算法得到結(jié)果如圖2所示。
在圖2中,模糊聚類的結(jié)果總共有三類:第一類為被子未疊和遲到早退;第二類為玩手機(jī)、地板臟亂、未執(zhí)行門前三清、晚自習(xí)加分;第三類為宿舍整潔加分和曠課。聚類結(jié)果說(shuō)明吳某存在的主要問(wèn)題為被子未疊,遲到早退,通過(guò)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列表可以得到,被子未疊的時(shí)候往往伴隨著遲到早退的發(fā)生;宿舍整潔加分和晚自習(xí)加分為一類;上課玩手機(jī)和地板臟亂在次數(shù)上更為相似,發(fā)生的概率也較高;曠課和未執(zhí)行門前三清為偏離的對(duì)象點(diǎn),可以不進(jìn)行歸類,說(shuō)明吳某在這兩個(gè)方面無(wú)明顯突出的問(wèn)題。
2.3 三個(gè)文明數(shù)據(jù)與心理健康普測(cè)多維數(shù)據(jù)融合
通過(guò)調(diào)取吳某的新生心理健康普測(cè)數(shù)據(jù),將其與SCL-90各因子(見表5)進(jìn)行常模比較,可以看出吳某存在的較為嚴(yán)重的人際關(guān)系為敏感、偏執(zhí)、焦慮等問(wèn)題。
輔導(dǎo)員通過(guò)與吳某聊天了解到,由于吳某父母從小忙于做生意,對(duì)吳某管教較少,吳某都是在保姆的照顧下成長(zhǎng),因此表現(xiàn)出大學(xué)適應(yīng)性較差、自我管理能力較弱、人際關(guān)系處理緊張等典型特點(diǎn)。特別從大一開始執(zhí)行三個(gè)文明就表現(xiàn)出無(wú)從下手并忽視相關(guān)規(guī)定等不適應(yīng)性,并且逐漸演變成排斥和逆反心理,通過(guò)簡(jiǎn)單的規(guī)矩約束和輔導(dǎo)員說(shuō)教成效甚微。
從多維數(shù)據(jù)融合的結(jié)果來(lái)看,造成吳某大學(xué)適應(yīng)性差、排斥三個(gè)文明和人際關(guān)系敏感有幾大復(fù)合性因素:吳某的獨(dú)立生活自主能力弱是主觀性原因;家庭教育缺失是客觀性原因;缺乏自我控制意識(shí)是主要原因;自尊心太強(qiáng),偏執(zhí)的個(gè)性是重要原因;個(gè)人生活習(xí)慣邋遢是關(guān)鍵性原因。
3" "結(jié)束語(yǔ)
本研究圍繞大數(shù)據(jù)賦能大學(xué)生思想政治教育工作,以福建理工大學(xué)的學(xué)生多維數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘與模糊聚類技術(shù)構(gòu)建學(xué)生綜合行為模型,為識(shí)別潛在問(wèn)題和制定個(gè)性化教育策略提供支持。通過(guò)對(duì)學(xué)生文明行為、心理健康和學(xué)業(yè)成績(jī)的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析,本文不僅識(shí)別出學(xué)生行為模式與心理狀態(tài)之間的關(guān)聯(lián),還揭示了學(xué)生自律與家庭環(huán)境、個(gè)性特征等因素的深層影響。研究表明,輔導(dǎo)員可借助人工智能技術(shù)深入挖掘?qū)W生數(shù)據(jù)中的隱性信息,實(shí)現(xiàn)因材施教,提升思想政治教育的實(shí)效性。
參考文獻(xiàn)
[1] 王旭,李丹,郝穎,等.基于SCL-90量表對(duì)中醫(yī)院校研究生新生心理健康狀況的調(diào)查[J].現(xiàn)代醫(yī)藥衛(wèi)生,2021,37(18):3074-3076,3080.
[2] Data Mining[M].Elsevier Inc.;CSREA:2017-01-01.
[3] 祖穎,朱平,馬沖.檢驗(yàn)雙重性質(zhì)特征的基因模糊聚類分析方法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2018,54(19):216-220.