大数据应用在学校管理创新中的支撑作用
-----以贫困生的管理工作为例
沈海涛李旭王寅申
(华东理工大学党委办公室，上海 200237)
摘要：本文阐述了大数据的概念、内涵，并结合大数据管理优势和当前高校管理工作瓶颈，指出了运用大数据思维服 务于高校管理创新是大势所趋，同时开发了一款基于大数据分析的“学生日常消费预警和贫困生 贫困生的个性化、精准化管理提供更有效的工具。
关键词：大数据高校学生管理贫困生_、“大数据”的含义和特点
“大数据”英文译为“Big Data”，指容量巨大、涉及面广、 种类丰富、更新速度极快、可从中挖掘潜在价值的数据库。 大数据具有海量、多样、高速、价值四大特点。大数据的基础 是“量大”，而核心在于“有潜在价值”，挖掘现有数据背后蕴 含的信息和价值比数据本身更重要。大数据技术的意义不 在于掌握庞大的数据信息资源，而在于通过对这些具有潜 在意义的数据进行系统化、专业化的处理与 些数据
的行为
和
特
，
，
与这 有于做
为数据深 成资源浪费。
三、 大数据在学生管理方面的创新应用1. 判断学生经济情况目卡通”的
，几乎所有高都开通了“园一卡通”。通过“一 和消费数据，如饭卡信息、购物记录、勤工俭学
的学生。
数据实时监测大学生
的学。量、作业
信有针
和挖掘带了不便；
后，历史数据
”，旨在为学校
，数据囤聚，不能为高 理和发展提供参考与依据，造
等信息，更准确地帮助经济上有
2. 判断学生心理情况
通过学成绩、登数据库记 心理情感动态，及时取
3. 科学化评价体系
出科学准确的决。基于大数据分的决行为不是
(样 ）、和 。
二、高校应用大数据思维管理的现状和存在问题1. 数据信息庞大复杂
多，
、 ， 容、
张及信息的不
数据库由于
， 中可
据重
有海量的数量资 ，
； 高
和
，和处理，
于 降低 ，
些数、
、数据的源的数据库，长
的
、科信息为庞大和
，类信息不进
。 和 有 和系统
的措施，疏通心理
监学生在园的上课出勤情、发 成情、
互动情、
活动、
参与情
息，其化成可化数据，更有于师了解学生的学习 态度、、情感世界、实践能力、人际关系，助数据 对性地取
化手段，挖掘学生潜能，改进教学方式，更
数据库中的信息不
数据挖掘、
信息的
系统多，数据源多元化，系统
I
。
好地促进学生成成才。
4. 个性化就业
大数据技术，通过收
、技能 信息，
发展 ，帮助其 供就业询、 了解 业
学生成绩、专业、兴趣、
和业
， 提
其了解 的职业
身特 的 业
2. 数据采集标准混乱统一的标准和理，
和出现， 不
，出现重
系统的
询、技术询多面的 ，帮助学
、 业 、 业 与技 ， 而 学
效率，造成力、物力和力的浪费。3. 数据价值利用率低首先，及，为信息 询阶段， 信息
些高对学生在校园生活信息的利用仍然停
留在收和计阶段。尽管移动终端系统和“互网+”的普
带了极大的便， 对数据的梳理、
、
后的数据停留在 和挖掘，
和
信，使效率，
；其次，些高的的
需要进人
顺利地、高量地业。
四、 大数据思维在高校贫困生管理中的实证分析
理为 ， 开发
与消费 ，
系统，
大数据 、
学的理、学工、
、
“ 园 卡通” 和学
、
学 ，力
，提高学高 师生提供更好的
实际理、
系统，、数据资源
：监
通过对数据进行
大化，提高
， 数据 的
息背后的有价值未能被理者
些部门系统的数据不容，不同 不同的界面才能询
理者和师生，通过园大数据的信息 效率，而为高决策者提供参考，为
， 动高 的 理 新。
程度低。由于信息没有及时
的信息，大大降低了
2017年第22期(总第762期)夫放
f _
1.贫困生管理现状和瓶颈
对贫困生的资助和关心是各高校学生管理工作中的一 项重要工作，代表了学校对贫困生的应尽责任和人文关怀， 其工作是否公平、公正从细节体现出学生管理工作是否到 位。通常贫困生的身份认定是根据学生的家庭收人情况，由 该家庭所在街道（乡镇）或父母所在单位出具收人证明，如 果该家庭收人低于规定的标准，则被认定为贫困生。
这种评定体系 ，
出现
现
：一是
学生的心理
正的贫困生
具低收人证明是一 “耻”低，学生常在校
的
，
“贫困生
”。的
为
的 了
对 对学生
人工
据中
做出认定依据。
据，及
。
为中的， 在 据
在、方平
通
(I) 按月为单位， (!)男生和女生 (3)
训练和测试；训练和试；
成两等份&前一半
贫困生申请表中的学生随
作为训练集，后一半作为试集；
(4) 判断贫困生表中一半（训练集）的贫困生一个月六个维度的 其按性
据或者早中晚三者之一是否为空；；
矩阵加人
矩
符合训练要求的贫困女生对应的
中，查“遗
”的贫困生；
据或者
(5) 如果为空则将该生从训练集排除;如果不为空则将(6) 符合训练要求的贫困男生对应的 到男生训练集，阵加人到女生训练集；
(7) 在全体学生
(8) 判断非贫困学生一个月六个维度的 早中晚三者之一是否为空；
(9) 如果为空则排除;如果不为空，则再将其按照性别分类；
(10) 将符合训练要求的非贫困男生对应的消费矩阵加人到男生训练集（若符合要求的非贫困男生的人超训 练集中贫困男生的人，则择同 应的 的
的非贫困男生对
矩阵加人训练集）)将符合要求的非贫困女生对应矩阵加人女生训练集（若符合要求的非贫困女生的
的非
矩阵加人训练集））
据或者早中晚三者之一是否为空；，这
这
贫困男生对应的
矩阵加人
或者“丢人”的事情，从而放贫困生补助；是在管漏 ，一些学生家庭收人 低，但由于贫困生 一
到“低收人证明”，
，高校学生工作 正
和现代通
应
，为现代
、
高校 的据
、 、 据
和
果
!.运用“大数据”平台管理贫困生的可行性分析， 。
各高校得到了
而，
的技术运用于教育
教学，而在学生管理工作中的应 据
， 尽 为的
；如贫困生的认定，在月度 人超过训练集中贫困女生的人，则择同 贫困女生对应的 六个维度的 性
男生试集，试集；
(或季度）学生常
，测算出学生具备贫困生的必要条件，(II) 判断贫困生表中另一半（试集）的贫困生一个月(1!)如果为空，则排除出测试集;如果不为空，再按照
贫困女生对应的
矩阵加人女生
3.运用“大数据”平台管理贫困生的实施步骤
学校财务处“校园一卡通”的常
认定、常
控和预警系统。
警两大主要 为是否与贫
为进
各学院学工委现有的贫困生名单，构建一个贫困生的身份
该系统具有贫困生身份认定和常 常
为
跟踪，判断的常
学生
功能。其中贫困生身份认定是指根据贫困生名单对该生的 困生符；而常
，如果发现
警是指对所有学生的
(13)最终根据训练模型，对学生消费数据做出认定或警。
于述设
，
高校财务处、学工所
的
大据为 ，笔者 （SVM) 步枸建了
一个学生常 警和贫困生身份认定模型，其 如图!所示。
低，系统产生警醒，”的贫困生。上述系统的
需一步判断该生是否为“遗
如图1所示，具体包括13个步骤&
图！ 学生贫困监控预警系统（系统截屏）五、大数据时代下高校管理模式的困难与挑战1.对思维方式的挑战
，
图1 系统
基于支持向量机判别模型的贫困生鉴定及预警
和
因果关系的
果关系为 。
的
学是
认 、理
的思维
，学校管理中同样重对直接的而，大数据的应
（下转第91页）
因篇幅问题不能全部显示，请点此查看更多更全内容