高校大数据环境下大学生异常行为预警管理机制研究

引言

随着高校信息化建设的不断推进，大数据技术在校园管理中的应用日益广泛。高校通过学习管理系统、校园卡、门禁、图书馆等多种渠道积累了大量学生行为数据，这为大学生异常行为的识别和预警提供了新的技术手段。在学业压力、心理健康和生活适应等方面，部分学生可能出现异常行为，如成绩下降、作息紊乱或心理压力过大。这些行为如果得不到及时发现和干预，可能影响学生身心健康和校园安全。传统依靠辅导员和教师经验的管理模式往往存在滞后性和覆盖不全的问题，因此亟需构建基于大数据的智能预警管理机制。

智能预警管理机制能够利用多源异构数据，通过数据分析和模型识别及时发现潜在异常行为，并结合分级干预和管理措施进行科学管理。这种方法不仅提升了高校管理的科学性和精确性，也有助于改善学生成长环境、保障校园安全、提升教育管理水平。

本文旨在探讨高校大数据环境下大学生异常行为智能预警的管理机制，重点关注数据整合、异常识别、预警机制设计及管理应用，以期为高校建立科学、有效的学生管理体系提供参考。

一、高校异常行为预警管理机制的理论基础

高校异常行为预警管理机制的设计，需要建立在科学的理论基础之上，包括异常行为识别理论、风险管理理论以及教育管理与干预理论。

首先，异常行为识别理论为预警提供技术支持。该理论强调通过数据分析和模型构建，识别学生行为中偏离常态的模式。传统方法主要依赖统计分析和规则设定，例如基于成绩、出勤率或消费行为设定阈值，但这种方法灵活性较低，难以应对复杂的多维行为数据。近年来，机器学习和深度学习方法得到广泛应用，如聚类分析、自编码器、随机森林及 LSTM 等模型，可以对多源异构数据进行融合分析，提高异常识别的准确性和时效性。同时，可解释人工智能方法的引入，有助于将模型结果转化为可操作的管理信息，使辅导员和管理者更容易理解预警原因。

其次，风险管理理论为预警机制提供框架支持。风险管理理论强调对潜在风险的识别、评估、监控和干预。在高校异常行为管理中，风险管理理论指导如何根据行为偏离程度划分风险等级，设计不同的干预策略，实现从发现问题到干预再到效果反馈的闭环管理。通过分级管理，可以确保对轻度异常进行早期提醒，对中度和重度异常进行针对性干预，从而最大限度降低学生行为风险。

最后，教育管理与干预理论为预警机制提供实践指导。该理论强调将数据驱动的预警结果与教育管理实践结合，通过辅导、心理咨询和行为引导等方式，实现对学生成长环境的优化。教育管理理论还强调个性化干预和人文关怀，提醒管理者在处理异常行为时，既要依托数据科学，又要关注学生心理与情感需求，避免因管理措施过度或不当造成负面影响。

这些理论共同支撑了智能预警系统的构建，为后续数据处理、模型设计和管理流程提供了科学依据。

二、高校异常行为智能预警机制设计

高校异常行为智能预警机制的核心目标是通过数据驱动的方法，实现对学生潜在异常行为的及时发现，并结合管理措施进行科学干预。

首先，在数据处理与特征提取方面，需要对多源异构数据进行清洗、标准化和融合。学业成绩、课堂出勤、校园卡消费、宿舍出入、图书借阅及心理测评等数据，通过特征工程转化为可分析的指标，如学习投入度、作息规律指数、社交活跃度和心理健康评分等。通过数据融合，不同来源的数据能够互为补充，形成全面反映学生行为状态的综合特征集，为异常识别提供基础。

其次，异常识别模型是预警机制的核心环节。可根据数据类型和标注情况选择不同方法：对于标注数据，可采用监督学习模型，如支持向量机、决策树或随机森林；对于未标注数据，可采用无监督方法，如聚类分析、自编码器或孤立森林。此外，为增强模型可解释性和实用性，可结合规则方法设置关键行为阈值，实现模型计算结果与管理经验的结合。

在预警触发与分级机制设计上，可将学生异常行为按照风险等级划分为轻度、中度和重度。轻度预警通过系统通知或提示帮助学生自我调整；中度预警由辅导员或班主任介入，进行面谈或辅导；重度预警则涉及心理健康中心或校安部门联合干预，确保学生安全和身心健康。预警触发的设计需兼顾及时性与精确性，避免误报和漏报对管理工作和学生造成不必要的干扰。

最后，预警管理与干预流程的构建是实现闭环管理的关键。该流程包括数据实时采集、异常行为识别、风险评估、干预措施执行及效果反馈。干预措施可根据学生个体特征进行个性化设计，并通过定期反馈更新识别模型，实现动态优化和持续改进。

总体而言，高校异常行为智能预警机制通过多源数据融合、科学建模、分级预警和闭环管理，实现了对大学生潜在异常行为的全方位监测与干预，为高校教育管理提供了有效的技术支撑和实践路径。

三、研究现状比较与挑战分析

近年来，国内外高校针对大学生异常行为的研究取得了一定进展。国外研究侧重于行为数据分析和心理健康干预，借助在线学习平台、社交网络及心理测评数据，利用机器学习和深度学习方法实现异常行为识别与预测，技术手段较为成熟，但在与高校管理实践结合方面相对有限。国内研究则更关注高校实际管理需求，通过学业成绩、宿舍出入、校园卡消费及心理测评数据建立预警模型，并尝试将结果应用于辅导员和心理咨询的干预实践，但在多源数据融合、模型泛化能力和跨场景应用方面仍存在不足。

通过对现有研究的比较可以看出，当前高校异常行为预警存在以下主要挑战：首先，数据质量和数据孤岛问题突出，不同系统间数据难以有效整合，影响预警模型的准确性；其次，异常行为识别模型的可解释性和泛化能力不足，导致管理者难以理解和信任预警结果，同时在新场景或小样本数据上效果有限；再次，隐私保护与伦理问题亟待解决，学生行为数据敏感，需在数据采集和分析过程中严格遵循隐私保护规范；最后，跨场景应用和干预策略个性化不足，现有研究多集中在学业或心理单一场景，缺乏系统化、闭环化的管理机制。

四、未来发展趋势与建议

随着高校信息化和大数据技术的不断发展，大学生异常行为智能预警管理机制呈现出多方向发展趋势。

首先，多源数据融合与动态建模将成为研究重点。未来研究应综合学业、生活、社交、心理及健康数据，通过数据融合与特征提取建立全面的学生行为画像，并利用时序模型动态捕捉行为变化，从而提升异常行为识别的准确性和时效性。

其次，可解释人工智能和个性化预警方法将受到重视。在实际管理中，模型结果的可解释性关系到管理者的信任与决策效果，因此研究应探索模型可解释性技术，将数据分析结果转化为易理解的干预建议。

此外，数据隐私保护与合规性研究仍是核心议题。随着数据采集范围的扩大，高校需在数据分析和预警过程中严格遵循隐私保护规范，可采用联邦学习、差分隐私等技术，保障学生信息安全的同时实现智能预警。

最后，预警管理机制的闭环建设和跨场景应用将成为趋势。未来机制应实现从数据采集、异常识别、风险分级到干预措施和效果反馈的完整闭环，同时将学业、心理健康、生活行为及安全管理等场景有机结合，提高系统的实用性和推广价值。

综上所述，高校异常行为智能预警管理机制未来发展方向应聚焦多源数据融合、动态建模、可解释性与个性化干预，以及隐私保护与闭环管理的有机结合，为高校教育管理的科学化和智能化提供持续支撑。

项目基金：吉林省教育科学“十四五”规划2023 年度一般课题：基于校园大数据的大学生异常行为智能预警方法研究（GH23409）