大数据技术在职业院校班主任班级管理中的应用研究

一、大数据技术概述

大数据技术关注的是海量数据、异构数据、价值密度相对较低的数据资源，并围绕着数据采集、数据存储、数据管理、数据分析、数据可视化的呈现等方面形成了完整的技术体系，涉及到数据挖掘、机器学习算法、数据可视化的展示以及数据的分布式存储等关键技术领域，致力于提高大规模数据集的处理和深入地分析的能力。

职业院校由于其庞大的在校生数量，在学习、生活及社交活动中的数据生成量出现明显上升趋势。这些数据涵盖传统的结构化信息以及大量的非结构化数据种类，诸如在线互动日志、电子作业文档、多媒体教学资源以及校园物联网设备搜集的学生行为轨迹视频等。借助大数据技术可以高效地处理和挖掘大量数据，并给予决策以及时性的支撑。在职业教育班级管理场景当中，班主任可以凭借智能化手段来准确追踪学生状况，比如借助智能签到系统自动记录并即时同步考勤数据到教师终端，从而把握学生的出勤情况以及其他关键指标。

二、大数据技术在职业院校班级管理中的应用

2.1 数据收集与整合

职业院校要形成多层次、多种类的数据采集体系，从各个角度全面覆盖学生信息的各项要素。依靠校园信息化经营平台，可以做到学业数据的自动获取，涉及课程成绩、作业完成情况、考试排名这些关键指标；通过部署物联网感知装置，诸如智能穿戴设备或者校园一卡通系统，就能精准追踪并记录学生的日常行为特点，包含出勤次数、活动路线、消费方式之类的客观数据；班主任利用在线问卷调查、班级互动平台、线上学习群组等途径，可以深入了解学生的个体化需求、兴趣爱好、心理状态等主观要素。

把来自不同渠道、依靠多源异构数据集成技术，塑造涵盖学生整个生命历程的综合数据库体系。把教务管理系统中的学业成绩、学籍资料以及奖惩情况同学生信息管理系统里的基本数据相融合，再把校园生活服务平台搜集到的消费行为、住宿记录等多元信息糅合进来，从而营造出具有多种特征的学生数据集合，既给班主任全面了解学生状况提供了支撑，又为执行个性化的教育方案构建了牢靠的数据基础。

2.2 数据分析与挖掘

依靠学生日常行为数据展开深入挖掘，可以剖析出学生的行为模式及内部规律。把考勤记录同活动轨迹信息融合起来，就能准确掌握学生的作息时间特点，及时察觉可能存在的缺勤或者迟到之类的异常情况；通过校园社交平台交互数据加以分析，可以全方位评价学生的社交网络属性以及人际交往质量，从而辨别是否存在社交孤立或者不良交友的状况。针对找出的各种异常情形，班主任应当及时介入，给予个性化的干预计划，促使学生养成科学合理的行为准则。

借助机器学习算法对多种源的学生数据展开建模分析，可以准确找出隐藏的风险要素。把学业成绩、学习态度、家庭背景这些重要变量整合起来之后，就能筛选出有辍学风险的学生活动群体；同时，将心理测评信息和行为数据结合起来，能够追踪个体心理的发展走向。凭借这种手段，教育工作者可以创建起早期警报体系，并且为高危个人制定个性化的干预方案，给那些存在心理问题的学生提供专业的心理咨询，做到问题的早发觉、早处理。

2.3 精准教学与干预

依靠大数据技术做到对学生的学业行为及其心理状况展开动态监测。在课堂教学环节，通过智能终端设备获取学生课堂参与程度、注意分配等关键数据，再凭借算法模型找出潜藏的问题，班主任能够利用在线平台同学生展开即时交流，剖析问题产生的原因并提供个性化的引导意见；在课外学习期间，依靠学习管理系统随时追踪学生的学业进程以及作业完成状况，针对那些进度缓慢或者质量不佳的学生发出警报提示，而且制订区别化的辅导计划，保证他们达成预期的学习目的。

借助系统化采集和细致分析学生学习数据，可以全面评判教学策略以及资源利用的实际效果。把各种教学模式下班级的学习成果和反馈信息拿来比较研究，探寻其是否适合某个特定的学习群体；还要考查学生使用各类学习资源的频次以及与之相关的学习效果，评判资源开发的科学性以及实际应用价值。在这种情形之下，教育管理者就可以同一线教师共同优化课程设计，并改进资源配置计划，进而提高教育质量和课堂运作效率。

2.4 个性化教育

依靠大数据技术对学生的学习特点（含学习偏好、兴趣喜好以及知识掌握状况）展开全面剖析之后，就可以塑造符合个体差别化的个性化培育计划。对于喜爱动手操作的学生群体，可以在课程规划里增添实验实训内容并赋予实习机会；而针对那些在某些学科方面表现优异的学生，则要给予更高级别的学习资源扶持，促使他们加入到有关专业的竞赛活动中去。如此定制化的授课方式既能符合学生的多种需求，又可以大幅度提高他们的学习积极性及其主动探究的能力。

依靠多源数据整合并深入挖掘，就能精准找出学生的潜在优势和核心竞争力。把学生社团活动、校园竞赛等情景里的行为轨迹同其兴趣爱好、主观感受融合起来，就可以对学生的艺术才能、体育潜力、科技创新能力做全面评价。针对这些潜在的特质，班主任要营造适合他们成长的环境，制订个性化的培养计划，像推荐优良资源参加专门训练，或者引领他们加入相关领域的社团，加深实际操作体验，这样就能有效地推动学生专业水平的提高，给他们的职业规划给予有力的支持。

大数据技术既有助于学生专业能力提升和学业成绩改善，又可以给予其综合素养发展精确的数据支撑。把德育、体育、美育以及劳动教育方面的多种数据资源整合起来，包含志愿服务时长、体育课程成绩与运动行为轨迹、艺术创作成果及其表现评价、社会实践参加经历等信息，就能全面评判学生的各方面发展状况。按照分析得到的结论，创建个性化的成长扶持体系，促使学生做到德智体美劳全面发展，从而塑造出具备综合素质的职业型高素质人才。

结语：大数据技术被运用到职业院校班主任班级管理当中时表现出明显的价值潜能。通过系统化数据采集、科学化分析手段以及细致化模式挖掘，可以给教学活动的设计和开展提供有力支持，促使个性化的教育方案得以制订，改进资源调配效果，全面加强班级管理水准，进而推动学生各方面素质的发展。随着技术不断更新和完善，它在职业教育班级管理方面的应用前景将会愈发宽广，为培养符合社会需求的高素质技能型人才提供保障。

参考文献：

[1] 鲍友宏 . 高职院校班主任角色定位与班级管理策略 [J]. 品位·经典 ,2025,(08):94-96.

[2] 郑飞 . 新形势下职业院校班主任工作的创新研究 [J]. 山西青年 ,2024,(20):71-73.