中圖分類號：G717 文獻標(biāo)識碼：A DOI:10.16400/j.cnki.kjdk.2025.17.034

Construction and Empirical Analysis of Fine Management Model for College Students under the Background of High-Quality Development

HU Jiayu

(Jiangxi Technical College of Manufacturing，Nanchang， Jiangxi )

AbstractAgainst the backdrop of high-quality development， this studyconstructs a fine management model for college students by integrating the Analytic Hierarchy Process (AHP)and cloud model technology to improve the quality of student management.The reliability andvalidityof the modelare verified through questionnaire surveys and dataanalysis.Empirical analysis shows thatfactors suchasacademicsupport，mental health，andcarerdevelopment have significant impacts on fine management.The model provides data-driven decision support for colleges and universities， promoting the development of refined and personalized management.

Keywordshigh-quality development; colege student management; fne management; Analytic Hierarchy Process (AHP)

在高質(zhì)量發(fā)展背景下，高校學(xué)生精細化管理面臨新的挑戰(zhàn)與機遇，傳統(tǒng)管理模式已難以滿足個性化與精準(zhǔn)化管理的需求。精細化管理旨在依據(jù)學(xué)生個體差異、學(xué)習(xí)進程和心理管理的需求，采取定制化策略，促進學(xué)生全面發(fā)展。研究表明，這一管理方式不僅關(guān)注學(xué)生的學(xué)習(xí)成績，還涵蓋綜合素質(zhì)、行為習(xí)慣和職業(yè)發(fā)展?jié)摿?，目?biāo)是優(yōu)化資源配置，形成“個性化教育一精細化管理一創(chuàng)新能力提升\"的良性循環(huán)。現(xiàn)代技術(shù)手段，如大數(shù)據(jù)分析和人工智能，為高校精準(zhǔn)識別學(xué)生需求、優(yōu)化教學(xué)資源提供了可能。本研究結(jié)合層次分析法(AHP)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，構(gòu)建精細化管理模型，融合主觀判斷與客觀數(shù)據(jù)，以提升管理決策的科學(xué)性，為學(xué)生個性化成長和高校管理創(chuàng)新提供有力支持。

1文獻綜述

為確保研究的深度與精確性，本文依托中國知網(wǎng)（CNKD數(shù)據(jù)庫，以“高校學(xué)生管理\"和“精細化管理”為關(guān)鍵詞進行檢索，不設(shè)時間限制，以構(gòu)建完整的研究基礎(chǔ)。篩選過程中，優(yōu)先選取北大核心和南大核心期刊，以確保文獻的學(xué)術(shù)權(quán)威性與代表性，最終納入102篇核心期刊論文作為研究樣本。

研究結(jié)果表明，“高校學(xué)生管理”具有最高的出現(xiàn)頻次和中介中心性，體現(xiàn)其在教育管理研究中的核心地位；“精細化管理\"緊隨其后，反映出高校管理方式向個性化、精準(zhǔn)化發(fā)展的趨勢；“智慧教育”和“個性化培養(yǎng)”雖頻次較低，但顯示出信息技術(shù)賦能管理模式創(chuàng)新的關(guān)注度；“大數(shù)據(jù)”雖然出現(xiàn)瀕次不高，但中介中心性較強，凸顯其在優(yōu)化管理決策和提升管理有效性方面的作用。隨著高校管理向智能化、數(shù)據(jù)化方向發(fā)展，高等教育管理者需采用多元化、精準(zhǔn)化策略，以精細化、數(shù)據(jù)化手段提升人才培養(yǎng)質(zhì)量。然

|科教導(dǎo)刊

而，現(xiàn)有研究多關(guān)注技術(shù)應(yīng)用，較少探討如何在高質(zhì)量發(fā)展背景下構(gòu)建兼顧國家教育戰(zhàn)略與學(xué)生個性化需求的管理體系。為此，本文提出一種結(jié)合現(xiàn)代信息技術(shù)與教育管理創(chuàng)新的精細化管理模式，運用層次分析法(AHP)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，以優(yōu)化管理體系、提升管理精準(zhǔn)度，并改善學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗和成長質(zhì)量，從而為高校在快速變化的教育環(huán)境下提供可行的管理創(chuàng)新路徑。

2評價指標(biāo)體系的建立與分析

2.1指標(biāo)體系的建立

在高質(zhì)量發(fā)展背景下，構(gòu)建高校學(xué)生精細化管理的評價指標(biāo)體系需結(jié)合高等教育發(fā)展趨勢、高校人才培養(yǎng)目標(biāo)及學(xué)生成長需求，重點關(guān)注管理的精準(zhǔn)性、個性化支持、發(fā)展導(dǎo)向及管理效能。首先，通過文獻綜述識別精細化管理的關(guān)鍵要素，并邀請高校管理者、教育專家及學(xué)生代表進行專家訪談與焦點小組討論，以確保指標(biāo)體系的科學(xué)性和適用性。隨后，采用德爾菲法優(yōu)化初步指標(biāo)，通過多輪匿名調(diào)查篩選出最具代表性的指標(biāo)，并結(jié)合案例研究和應(yīng)用測試驗證體系的可操作性與推廣性，最終構(gòu)建全面衡量管理精準(zhǔn)度、服務(wù)質(zhì)量及促進學(xué)生發(fā)展的評價體系。

2.2評價指標(biāo)體系信效度分析

通過問卷調(diào)查收集數(shù)據(jù)，調(diào)查對象包括不同年級的本科生、研究生和輔導(dǎo)員，涵蓋多所高校，以確保數(shù)據(jù)的代表性和廣泛性，共回收有效問卷310份。采用SPSS21.0進行信效度分析，結(jié)果顯示Cronbach'sAlpha系數(shù)為0.931，表明量表信度較好：KMO值為0.917，符合因子分析要求，Bartlett檢驗顯著性水平小于0.001，表明變量間相關(guān)性顯著，適合進行因子分析。

3模型的構(gòu)建與應(yīng)用步驟

3.1模型的構(gòu)建

在高質(zhì)量發(fā)展背景下，構(gòu)建高校學(xué)生精細化管理模型對于優(yōu)化教育治理和提升人才培養(yǎng)質(zhì)量至關(guān)重要。結(jié)合層次分析法(AHP)與云模型的方法尤為適用，AHP可通過層次結(jié)構(gòu)和成對比較確定管理指標(biāo)的權(quán)重，提升決策的科學(xué)性，但其主觀性易引入不確定性。云模型則能有效處理模糊性和隨機性，將定性概念轉(zhuǎn)化為可量化的數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)反映管理過程的動態(tài)變化。

3.2模型的建模步驟

3.2.1AHP法步驟

構(gòu)造判斷矩陣。在構(gòu)建高校學(xué)生精細化管理模型時，首先需要基于專家意見和管理實踐構(gòu)造判斷矩陣，以確定不同管理維度的相對重要性。然后，專家通過兩兩對比給

出判斷矩陣，為后續(xù)計算權(quán)重提供基礎(chǔ)(表1)。

層次單排序及一致性檢驗。在AHP的應(yīng)用中，需對判斷矩陣進行層次單排序并檢驗其一致性。計算步驟如下：

① 歸一化判斷矩陣：

② 計算權(quán)重向量：

通過一致性檢驗評估判斷矩陣的合理性，首先計算一致性指標(biāo)，衡量判斷矩陣的一致性程度；然后查找相應(yīng)階數(shù)的隨機一致性指標(biāo)，作為參照標(biāo)準(zhǔn)；最后，通過一致性比例（一致性指標(biāo)與隨機一致性指標(biāo)的比值）判斷矩陣一致性。當(dāng)一致性比例小于0.1時，矩陣滿足一致性要求，若超過0.1，則需調(diào)整矩陣元素以提高一致性。

3.2.2云模型步驟

① 構(gòu)建評價等級云標(biāo)尺。本研究將高校學(xué)生管理評價劃分為低度、較低、中等、較高、高度五個層次，并設(shè)定相應(yīng)的數(shù)值區(qū)間，如0，2、2，4、4，6等。隨后，依據(jù)云模型原理，計算每個等級的期望值(Ex）、熵(En)、超(He)，用于刻畫不同管理水平的特征分布。

② 計算指標(biāo)層云數(shù)字特征。針對每個評價指標(biāo)，先計算其樣本均值作為期望值 (Ex) ，再通過均值偏差衡量指標(biāo)的不確定性，即計算熵 (En) ，最后求得超熵(He)以反映數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。計算公式如下：

超熵He直接根據(jù)熵的偏差計算，以衡量數(shù)據(jù)的波動性

③ 計算準(zhǔn)則層云數(shù)字特征。依據(jù)指標(biāo)權(quán)重，將指標(biāo)層計算結(jié)果匯總至準(zhǔn)則層并進行加權(quán)計算，以反映不同準(zhǔn)則在學(xué)生管理評價中的綜合作用。最終，通過MATLAB等工具生成可視化云圖，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的高校學(xué)生精細化管理評價體系。

4實證分析

各大學(xué)均致力于提升學(xué)生管理的精細化水平，涵蓋學(xué)業(yè)支持、心理健康、職業(yè)規(guī)劃、社團活動等方面，推動數(shù)字化管理改革，通過數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)優(yōu)化管理流程，提高服務(wù)質(zhì)量。盡管取得一定成效，但仍面臨個性化需求難以滿足、數(shù)據(jù)分析能力不足和院系間管理不均衡等挑戰(zhàn)，因此構(gòu)建更系統(tǒng)、可操作的精細化管理模型具有重要意義。

4.1基于AHP計算各管理指標(biāo)權(quán)重

為了構(gòu)建高質(zhì)量發(fā)展背景下的高校學(xué)生精細化管理模型，本研究采用AHP(層次分析法)對各管理指標(biāo)的重要性進行權(quán)重計算。通過專家咨詢和問卷調(diào)查相結(jié)合的方式收集數(shù)據(jù)，專家組成員包括高校學(xué)生管理專家、行政管理人員、輔導(dǎo)員，以及部分學(xué)生代表，以確保指標(biāo)體系的科學(xué)性和合理性。

在數(shù)據(jù)整理與分析階段，本研究構(gòu)建了管理目標(biāo)層“高校學(xué)生精細化管理水平”及其下屬的一級指標(biāo)：學(xué)業(yè)管理A、心理支持B、職業(yè)發(fā)展C、生活服務(wù)D和文化育人E。隨后，通過成對比較法建立判斷矩陣，計算各指標(biāo)的權(quán)重并進行一致性檢驗(表2)。

基于判斷矩陣，采用“方根法\"計算出各一級指標(biāo)的歸一化特征向量，并得到各指標(biāo)的權(quán)重分布。學(xué)業(yè)管理A：0.4021；心理支持B：0.2527；職業(yè)發(fā)展C：0.1896；生活服務(wù)D:0.0978；文化育人E：0.0578。

一致性檢驗結(jié)果顯示，最大特征值 λ=5.0892 ，計算一致性指標(biāo) CI=0.0223 ，一致性比例 CR=0.0199 （小于0.1)，說明判斷矩陣通過一致性檢驗。隨后進一步計算各二級指標(biāo)的權(quán)重(表3)。

4.2基于AHP-云模型評價結(jié)果分析

本研究進一步結(jié)合云模型方法，對學(xué)生精細化管理的整體水平進行評估。根據(jù)師生反饋數(shù)據(jù)，計算各指標(biāo)的云模型特征值(Ex、En、He)(表4)。

學(xué)業(yè)管理：評價較高，表明學(xué)校課程規(guī)劃與學(xué)習(xí)支持措施較為完善，但課堂互動仍有優(yōu)化空間。心理支持：水平處于中等，提示需加強情緒干預(yù)措施，特別是在突發(fā)心理問題的應(yīng)對上。職業(yè)發(fā)展：評價較低，反映出就業(yè)指導(dǎo)與校企合作方面仍需提升，以幫助學(xué)生更好地適應(yīng)社會需求。生活服務(wù)：處于較高水平，宿舍管理與日常事務(wù)安排較為完善，但仍可優(yōu)化學(xué)生反饋渠道。文化育人：評價相對較低，提示學(xué)?？杉訌妼W(xué)生社團活動的支持與創(chuàng)新，以提高學(xué)生的文化素養(yǎng)與團隊協(xié)作能力。

5結(jié)語

本研究在高質(zhì)量發(fā)展背景下，構(gòu)建并實證分析了高校學(xué)生精細化管理模型，融合了層次分析法(AHP)和云模型技術(shù)，結(jié)合主觀評價與客觀數(shù)據(jù)，為高校學(xué)生管理提供了科學(xué)、系統(tǒng)的評估工具。實證分析識別了影響學(xué)生管理精細化的關(guān)鍵因素，如學(xué)業(yè)支持、心理健康、行為規(guī)范、職業(yè)發(fā)展和社會適應(yīng)等，為管理者提供數(shù)據(jù)支持，幫助其作出精準(zhǔn)決策。研究提出的模型增強了管理的科學(xué)性和系統(tǒng)性，并通過可視化評估使管理效果更加直觀，助力高校提升教育服務(wù)質(zhì)量，優(yōu)化學(xué)生管理策略。未來研究可探索該模型的適用性與擴展性，結(jié)合人工智能和大數(shù)據(jù)分析，推動高校學(xué)生管理模式的創(chuàng)新，促進高等教育質(zhì)量提升。

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