大數據視域下的高職教育管理工作方法創(chuàng)新研究

劉紅 彭崧

[摘 要] 大數據技術對教育信息化有著重要的作用。從分析學生數據特點出發(fā)，結合大數據技術內涵和應用，提出在大數據技術下的學生管理工作模式，該模式挖掘學生行為規(guī)律，采取個性化、注重學生體驗度的教育管理方式開展學生教育管理工作。

[關 鍵 詞] 大數據；學生管理；方法創(chuàng)新

[中圖分類號] G717 [文獻標志碼] A [文章編號] 2096-0603（2018）32-0251-01

一、高職學生教育管理工作的新挑戰(zhàn)

高職院校普遍存在信息化建設不足、數據平臺實效差和數據挖掘程度低三個問題。大部分高職教育管理系統(tǒng)在建設過程中，教育模式存在諸多不足，具體表現在以下幾點：其一，高職基礎設備不完善。其二，高職網絡化軟件系統(tǒng)設計落后嚴重限制了高職教育管理團隊的現代化發(fā)展及建設。其三，高職教育管理系統(tǒng)未能及時順應大數據時代的基本節(jié)奏，導致數據調研水平較低，實效性較差。

在當今時代背景下，隨著大數據教育技術不斷發(fā)展與進步，傳統(tǒng)的教育管理模式已經很難滿足高職院校的教學管理需求。我國政府部門為了促進高職教育事業(yè)的發(fā)展，明確規(guī)定了專科一線的師生比必須要高于1 ∶ 200。但是由于這一規(guī)定出臺的時間較晚，就目前來看，專科一線的師生比很難達到這一標準，同時再加上高職院校教職人員過于重視德育教育以及管理教育在這種情況下，導致信息化教育質量一直得不到有效提升。

在信息化建設不足、缺乏數據挖掘管理人才的高職院校，如何提升教育管理水平一直都是每一個教育管理工作者必須思考的問題。

二、大數據的內涵與學生數據的特點

隨著大數據教學技術的普及，在當今時代背景下，大數據教學模式的落實不僅極大地提升了高職教育的整體水平，同時還極大地提升了教學效率，有效地實現了既定信息化教學改革目標。在實際進行信息化管理教學的過程當中，要充分確立以下數據觀念，詳細內容如下：其一，輔助高職教育工作人員與廣大學生對大數據中的內容深入分析，了解大數據背景下高職教育管理工作的現實意義與影響作用，讓大數據真正成為社會發(fā)展形勢下高職院校的教育資源。其二，在大數據技術不斷升級背景中，也要求高職管理人員努力構建濃厚的大數據文化環(huán)境，推動高職教育系統(tǒng)的穩(wěn)步革新，保證現代化、精細化建設，全面推動教育管理水平提高。其三，在大數據系統(tǒng)構建當中，要對大數據的資源分析進行科學化的處理，防止重要信息外漏，更好地實現資源管理系統(tǒng)的穩(wěn)定性建設。

當前，高職院校管理工作人員在搜集學生的數據時，主要的信息獲取渠道為校園一卡通。所搜集的主要數據類型分為以下幾大類。其一為學生的學習進展情況，其二為學生的消費情況，其三為學生的獎懲情況，其四為學生的就業(yè)情況，其五為學生的基本信息情況。由于信息量較為龐大，且有些信息不準確，在這種情況下導致信息化高職教育管理工作的針對性以及全面性不足，很慢滿足個性化管理需求。

三、學生教育管理工作新模式

面對錯綜復雜的學生數據，現階段，有效地將大數據管理技術落實到高職教育管理工作當中已經成為高職教育管理工作的必然發(fā)展趨勢。

（一）聚類分析下的學生精準資助新模式

相關的高中教育工作者在實際工作的過程當中必須要將以下兩種方法運用到確定資助對象工作當中：其一為聚類分析法，其二為離群點分析法。同時還要結合實際情況，采用相應的監(jiān)督方式，如全面監(jiān)督、部分監(jiān)督等。多監(jiān)督管理的內容就是學生校園一卡通的使用數據信息，并將這些數據信息以及資助對象的信息進行聚類處理，以此來了解學生的實際經濟情況。在實際進行聚類分析的過程當中，必須要準確掌握學生的平均消費水平，家庭情況以及戶籍所在地等，然后結合所搜集到的信息，對學生進行準確的評估。

（二）關聯(lián)分析下的學生教育管理新模式

依照相關的規(guī)則，高職教育管理工作人員在實際工作過程當中必須要將關聯(lián)分析法落實到實際管理工作當中，并通過搜集一卡通數據，準確地了解到學生的獎懲情況以及行為規(guī)律，然后具體分析出兩者之間的關聯(lián)性。例如，對一些經常出入學習場所的學生，就要具體分析其是否所獲得的獎勵較多。這樣不僅可以有效地了解到行為與獎懲之間的關系，同時還可以結合這一情況，制訂出具有針對性的管理措施，以此來降低學生錯誤行為出現的概率。

（三）分類分析下學生教育管理新模式

相關的高職教育管理工作人員在實際對學生的就業(yè)情況進行分類分析的過程當中，必須要綜合考量學生的行為表現信息、性別信息、家庭信息、學習成績信息、德育水平信息和身體信息等，然后依照學生不同的情況，為其制訂出針對性職業(yè)規(guī)劃以及就業(yè)方向。在分析以前的就業(yè)樣本數據時，必須要對這些數據進行清洗處理，轉換處理以及計算處理，并在此基礎上對其進行系統(tǒng)的分類，結合不同的就業(yè)學生信息分析出學生在這一工作領域當中的優(yōu)勢所在。

四、結語

本文主要就高職教育管理工作當中缺乏運用數據挖掘技術進行決策支持的現狀，闡述了學生數據的特點和管理問題，分析大數據的概念、結構，討論了信息挖掘技術的應用策略。

后續(xù)研究將重點研究大數據下高校學生管理工作的個性化與目標導向性，而且還要將這些個性化指導工作方法和目標導向型工作方法應用到相關的教育工作當中，并在實踐中驗證和完善管理工作。

參考文獻：

[1]王勝利，朱曉平.大數據驅動的高校教學管理創(chuàng)新[J].教育現代化，2017（33）.

[2]卜永安.大數據時代高校管理的創(chuàng)新策略探析[J].赤峰學院學報（自然版），2017，33（16）.