摘 要：精準化是當前高校學生事務管理的應然取向，移動互聯網和大數據時代的到來為實現高校學生事務管理精準化提供了現實進路。以移動管理平臺為依託，利用伴隨式數據採集、動態大數據分析等新技術，構建起集數據採集、數據分析、數據畫像、數據反饋為一體的數據賦能管理的核心體系，從而實現高校學生事務管理“需求”和“供給”的精準化。以學業輔導為例，通過數據賦能，可實施學業的動態預警，開展有針對性的個性化幫扶、高效率的共性化教育，以精準化助推“管理育人”取得良好成效。
關鍵詞：數據賦能；學生事務管理；精準；管理育人
精準化：當前高校學生事務管理的應然取向
在高等教育領域，所處的宏觀環境、面向的微觀個體都發生了巨大變化，人才培養數量的迅速提升要求著高校學生事務管理工作更加高效有序，而對人才培養質量的高標準更是要求高校從專業化、個性化的角度出發開展教育、管理和服務工作，摒棄以往“流水線”“一刀切”的模式，以針對性、精準化實現學生事務管理的內涵式發展。[1]
1.精準化回應專業化管理的訴求。當前，高校學生事務管理工作普遍存在項目繁多、層級複雜、程序繁瑣等問題，發展和改革的重點就在於提升職業化、專業化，實現高效率、高效能。而精準化是學生事務管理走向專業化的必經之路。一方面，精準化意味著提高管理“精度”。提高“精度”，就是要提高學生事務管理的“精細化程度”，用明晰取代模糊，用具象取代抽象，用易操作取代難執行，做到管理內容全覆蓋、管理過程可監控、管理細節能掌握，用過程的規範性達到理想的管理效率。另一方面，精準化意味著聚焦管理“準心”。高校學生事務管理應對準當前管理工作中的重點和難點，以問題為導向，精確定位管理“靶心”，聚焦中心點層層分解、層層落實，通過精準發力、以點帶線、以線成面，用方向的準確性實現預期的管理效果。
2.精準化符合全方位育人的要求。在“全方位育人”的形勢下，高校管理工作不僅具有管理的屬性，而且也應具備教育的功能。“以人為本”是高校學生事務管理的要求，“教育”是高校學生事務管理的本質，而精準化是實現“以人為本”“教育”的題中應有之義。
第一，精準化是“以人為本”理念下的教育對象取向。高校學生事務管理的對象，是學生這個整體，也是整體下的每一類群體、每一個個體。以人為本，做到“因才施策”“因材施教”，前提就是要區分和識別不同群體、不同個體，做到對管理對象的精準定位、精準分類。
第二，精準化是“以人為本”理念下的教育目標指向。在“管理育人”視閾下，高校學生事務管理的終極目標與人才培養的目標是重合統一的，在馬克思主義的話語中，即為實現“每個人的全面而自由的發展”。因此，高校學生事務管理目標應當是每個學生髮展目標的映射，這就要求我們精準瞭解發展目標，精準掌握育人需求，以精準化助推教育目標的實現。
第三，精準化是“以人為本”理念下的教育手段轉向。針對精準對象，面向精準目標，就要採取精準手段。教育手段要因人而異、因事而化、因時而進、因勢而新，才能提升高校學生事務管理的育人成效。
3.精準化滿足個性化服務的需求。在“服務”的屬性下，管理工作既要符合學校標準化的要求，也要滿足學生差異化的需求，通過精準化在“共性”和“個性”之間取得新的平衡，服務於學生的成長成才。
第一，提高個性服務水平需要精準化。面對複雜問題時，要對不同的學生“量身定製”管理服務方案，前提是要把握每一個學生的現狀，詳細掌握學生的家庭背景、外部環境、成長經歷、生理條件、心理狀態等，在此基礎上挖掘問題、剖析原因、發現需求，再分門別類、實施管理。這就意味著在開展個性化服務中，學生事務管理部門和人員要做到精準識別、精準研判、精準畫像、精準施策，用精準化提高個性化服務的水平和質量。
第二，提升共性服務效率需要精準化。做好共性管理服務工作是個性化的前提和基礎。我國高校向來重視共性教育、管理和服務，有著較為豐富的經驗，但如何提升共性服務的效率是需要進一步回答的問題。在精準化思維下，效率提升的關鍵就在於精準篩選共性問題，藉助現代化手段給予高效、便捷的回應。
數據賦能：高校學生事務管理精準化的現實進路
隨著現代信息技術的普及和發展，信息化、數字化的趨勢也滲透到了教育領域的方方面面。在學生事務管理信息化進程中，高校可依託管理平臺採集管理數據，在此基礎上開展動態分析，通過畫像定位個性特徵，發現共性問題；實施即時反饋，通過評價優化管理手段，改進管理內容，從而實現以數據賦能管理精準化。
1.技術支撐。數據是實現高校學生事務管理精準化的基本資源，產生於平臺，來源於採集，應用於分析。在數據賦能學生事務管理的過程中，數據的數量和質量要求著平臺建設、採集手段和分析技術不斷優化，而集成型管理平臺、伴隨式採集手段和動態化分析技術是當前較為先進的工具，為精準化提供著強大的技術支撐。
第一，集成型管理平臺。我國高校的信息化平臺建設已有一定歷史，已涉及學生教育、管理、服務工作的多個領域，涵蓋學生學業註冊、圖書借閱、餐飲住宿等各個方面，但普遍存在“各自為政”的局面，對數據的收集和分析造成了一定困難。目前，不少高校開始嘗試“一站式”服務體系的建設，搭建系統集成、資源共享的一體化學生事務管理平臺。這種集成型管理平臺可以實現數據的互聯互通，涵蓋學生從入學到畢業的全過程，覆蓋思想、學習、工作、生活的全方位，既為學生完成各項學校事務提供了方便，又為學校進行事務的統計分析奠定了基礎。[2]
第二，伴隨式採集手段。2018年，教育部在《教育信息化2.0行動計劃》中指出，“打破數據壁壘，實現一數一源和伴隨式數據採集”。[3]所謂伴隨式數據採集，採集的是動態的過程性數據，採集時對象無感知，數據的真實性和可靠性因而得到保證。高校中也不乏伴隨式的數據採集手段，如通過校園卡在餐廳用餐、借閱圖書、出入學校、看病等所產生的數據，形成了大學生的日常生活“軌跡”，而近年來，將伴隨式數據採集引入思想、學業、實踐等更加重要的方面成為大勢所趨，結果性、滯後性正在被過程性、即時性所取代。
第三，動態化分析技術。基於伴隨性數據採集手段，當下的數據被及時記錄下來，並進一步依託動態分析技術得以被解釋，從而反映出學生事務管理中的學生或事務的實時狀態。例如：目前，不少高校在新生入學中使用的電子註冊平臺，就能夠實時統計註冊學生的各類信息，通過可視化界面進行動態呈現，取得良好成效。
2.體系構建。高校學生事務管理精準化體系的構建邏輯，一方面，在於管理效果的精準化評估；另一方面，在於管理內容和手段的精準化改進，兩者互為基礎。主幹是數據採集、數據分析、數據畫像和數據反饋四個環節，覆蓋信息輸入到輸出的全流程，形成閉環，螺旋式推進精準化管理。
第一，數據採集。在伴隨式採集手段的技術支持下，高校學生事務管理部門和人員可以從集成型管理平臺的後臺提取到各類可同步的數據。採集何種數據、採集多少數據取決於管理的需求。一方面，可從“人”的角度出發，針對個體的情況全面採集相關數據，作為個體評價的參考依據；另一方面，可從“事”的角度著手，持續跟蹤事務從開始到結束的整個過程數據，服務於事務發展變化規律的探索和管理方案的改進。
第二，數據分析。得到數據後，經過一定的整合、清洗，形成規範的數據集群，用於各類分析。要實現學生事務管理精準化，就要實時掌握管理的進展，事前預判管理的成效，為管理的及時調整和有效決策提供依據。因此，數據分析的重點在於，一是通過統計分析客觀呈現管理現狀，二是通過相關性分析精準預測管理結果。
第三，數據畫像。所謂“畫像”，就是對客觀事物的再現，用數據給學生事務管理“畫像”，比起單純的數據分析更能全面、直觀地反映學生事務管理中人或事的狀態，避免了評價的“單一標籤化”。將數據分析的結果進行進一步的加工，通過文本挖掘算法等創建標籤，基於卡方檢驗等設置屬性，利用主成分分析法分配權重，生成標籤體系，就可以得到數據畫像的各個維度；之後進行建模，通過聚類算法得到大學生的數據畫像，全方位反映學生現實表現。
第四，數據反饋。通過畫像，學生事務管理者就能夠發現特點、總結規律、挖掘問題，實現了對管理過程的客觀反饋、對管理效果的量化評價。以特點為參考、以規律為指導、以問題為導向，進一步瞄準管理群體、完善管理群體、優化管理內容，推動學生事務管理向全方位、精準化的方向發展。
3.運用方向。高校學生事務管理面向的是“學生”，面對的是“事務”，用事務的管理服務於學生的成長。所以，以數據賦能學生事務管理精準化的方向就在於通過學生成長需求側的精準挖掘，實現事務管理供給側的精準改革。
第一，精準挖掘學生成長需求。數據之所以有價值，主要原因是通過足量數據的分析可以發掘現象背後的本質、探索行為背後的規律。在學生事務管理中，可以圍繞某一學生採集其參與各項學生事務的行為數據，如思想狀況、學習成績、實踐情況、身體素質、心理狀態等，形成對學生個體的數據畫像，既能在某個時間節點上了解學生單項和綜合的表現情況，又能通過某個時間段內學生表現的變化掌握規律，從而找到學生在事務管理中的行為特點、發展成長中的個體弱點，精準挖掘出一個學生乃至一類學生對學生事務管理的客觀需求。
第二，精準改革事務管理供給。除了精準定位需求側，通過數據還可以探索供給側的不足。圍繞某一特定事項，如思想教育、學業輔導、就業指導、資助工作等各類管理活動，採集所有相關學生的行為數據，形成對專項事務的數據畫像，既能直觀展現事務管理的進展度，又能定量評價事務管理的有效性，從而找到事務管理本身的痛點和難點，為精準推進學生事務管理供給向高效率、高質量改革提供了數據支撐。
以數據賦能高校學生事務管理精準化的實踐探索
在精準化的取向下，中國石油大學（北京）不斷探索以數據賦能的具體方案，推動學生事務管理向信息化、數字化、智慧化發展，取得一定經驗。以學業輔導為例，依託移動互聯數據雲平臺實施教學活動，採集伴隨式的學業數據，在數據畫像基礎上形成動態預警，進而實現精準幫扶、高效輔導。
1.搭建移動互聯教學雲平臺。移動互聯教學雲平臺，是移動互聯網、大數據技術與教育教學結合的產物，能夠實現泛在化、互動式的學習，記錄學生的學習痕跡並儲存在雲端，作為教學反饋、學習反饋的基礎數據。按照數據開放程度，常見的移動教學雲平臺可分為三類：第一類是大規模在線教育平臺，如學堂在線、網易雲課堂、中國大學MOOCs、泛雅等，由技術公司掌握學習數據；第二類是專用教學評價軟件平臺，由相關教育研究機構和研究教師開發，評價數據在平臺開發者手中；與只有極少數相關人員能獲取數據的前兩類不同，如雨課堂、雲班課等第三類平臺將教學數據和學習數據完全開放給使用者，教師和學生都可以從後臺獲取數據，分析教學行為和學習行為。[4]
2.實施伴隨式學業數據採集。在雲班課中，當教師提供學習資源、發起教學活動，其教學行為被記錄；學生查看資源、參與活動的學習行為也會形成痕跡。伴隨式學業數據的採集是與行為的發生同步進行的，覆蓋課前、課中、課後三個環節，包括學生的出勤數據、教學內容的學習數據、教學活動參與數據、測驗考試數據。具體來說，上課前，教師通過發佈學習資源，引導學生預習，學生瀏覽資源的時間、時長都會隨著學生的閱讀被納入後臺數據管理；上課時，教師依託雲班課組織簽到、問卷調查、討論、頭腦風暴、舉手、搶答、隨堂小測、小組討論等教學活動，學生在手機端作答的數據也被實時記錄；上課後，當隨堂作業發佈到雲平臺，教師也隨時隨地可以查看學生完成情況的數據。這些全面而實時的數據是“畫像”的基礎。
同時，雲教材除了能實現教材的移動式、無紙化閱讀，也具備伴隨性數據採集的功能。在雲教材中，學生整體的學習進度、學習時長，對每個章節每個視頻的觀看時長，做筆記和參與討論、練習等沉浸式學習互動的情況，自動進入雲端的數據庫，供學生、教師、管理者查閱。
3.依託畫像形成動態預警。基於雲平臺採集到的伴隨式數據，通過系統自動生成或人工分析的方式形成數據畫像。一方面，我們在雲平臺的管理界面可查看到可視化的學生學習過程行為表現，這是雲平臺自身所具備的數據加工和數據畫像功能的產物。為了探索過程表現與學業結果之間的相關性，構建了數據分析模型，發現學生在雲平臺中的學習軌跡與其綜合測評成績擬合度較高。因此，可以直接通過過程畫像預測學生當年度的學習成績，實現對學業的超前預警。另一方面，我們也根據管理需求導出原始數據進一步分析，設計出學習態度指數、學習拖延指數、自學能力指數等若干反映學生某一特徵的指數，定量分析出學生在學習過程的具體情況，作為學生學習結果的預測指標。通過指數的縱向追蹤和橫向比較，發現指數和結果的相關性，從而有效識別學生的潛在問題或成長潛力，使學業管理更加精準化。以學習拖延指數為例，根據移動雲平臺中記錄的學生提交作業的時間，設定截止日期前提交的拖延指數為0；晚一天提交的拖延指數為1，晚兩天提交的拖延指數為2，為輕度拖延；晚提交作業三天及以上，拖延指數為3，為重度拖延；發出催作業通知後及時提交的，拖延指數為4，為嚴重拖延；發出催作業通知後還不提交的，拖延指數為5，為極嚴重拖延。在驗證中，嚴重拖延和極嚴重拖延的學生掛科率極高，預警準確率在75%左右。
4.基於預警開展精準幫扶。在預警中，將學業困難的學生分為一般困難、較重困難、嚴重困難、特別嚴重困難四個等級，實時通過移動端反饋給學生本人、任課教師、輔導員。之後，由任課教師和輔導員進一步通過深度輔導等方式逐個瞭解學生情況，因材施教。此外，除了開展個性輔導，還依託智慧語音答疑係統精準解決共性問題。智慧語音答疑係統是人工智能技術融入教育領域的智慧化學業輔助工具，以移動端、網絡電視屏幕、網站、智慧音響等為載體，以互動問答的方式幫助學生解決日常生活和學習學業過程中遇到的普遍性問題，可以做到24小時回應、隨時隨地解惑，大大提高了共性學業問題的管理效率。
通過數據賦能學業輔導精準化，學生的學業警告率在五年內逐步下降，升學率大幅度提升。這在一定程度上證明，數據在高校學生事務管理領域大有可為、大有作為。今後，在深化數據賦能相關理論研究的同時，應進一步以理論為指導開展實踐探索，讓精準管理理念真正落地，推動高校學生事務管理育人取得實效。｛作者：楊東傑 李奕璇 胡銳，單位：中國石油大學(北京)理學院｝
參考文獻：
[1]許躍民.新時代創新高等教育精細化管理的策略[J].廣西民族師範學院學報,2018,35(3):77-79,86.
[2]劉宏達,許亨洪.以信息化推動我國高校學生事務管理與服務創新[J].思想教育研究,2015(12):89-92.
[3]教育部關於印發《教育信息化2.0行動計劃》的通知[EB/OL].（2018-04-18）[2019-04-28]
.http://www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/201804/t20180425_334188.html.
[4]王英國,楊東傑,胡銳.高校思想政治理論課獲得感定量指標評價研究—基於學習分析技術[J].北京教育(德育),2019(2):91-96.
《北京教育》雜誌
