大数据下高校班级管理模式创新研究   

引言：

在全球数字化转型的大潮里，大数据技术正在深刻地改变着社会各个领域的工作方式，高等教育也踏入了全面改革的关键阶段，高校学生管理的主要单位—班级，其传统的管理模式由于不能适应新时代人才培养的需求而暴露出不少缺点，低效且不精确的问题越来越明显。在这种情况下，深入研究大数据技术和高校班级管理的深度融合之路，更新管理方法，对于改善管理效果，促使学生全面发展有着重大的实际意义，也是推动高等教育治理体系现代化的重要举措。

一、大数据下高校班级管理模式创新路径

（一）管理理念创新

形成以数据驱动为主旨的高校班级管理模式，这成为高等教育管理领域的关键更新方向，管理者需深刻领会大数据在班级治理中的战略价值，把它当作决策支撑的关键依据，逐渐代替传统的经验型管理模式，而且要着重培育学生的数据意识，促使他们妥善处置个人信息，积极投身班级事务，营造出师生共同利用数据执行自律与合作管理的良好氛围。

（二）管理方法创新

搭建起综合性的学生信息资源管理平台，把学习、生活以及社交等多个维度的数据要素纳入其中，创建起全面又动态更新的学生档案体系，依靠不断的数据收集并加以及时维护的机制，精准地跟踪学生的发展路径，从而给精细化管理给予可信的决策支撑。

采用先进的数据驱动分析手段，将数据挖掘、机器学习以及人工智能等前沿技术进行整合，针对学生成绩数据展开深入剖析并加以优化，通过塑造学生行为特征模型，学业表现预估框架以及心理状态评判体系，去寻找数据之间隐藏的联系和内在规则，从而给教育管理决策给予科学支撑。

形成差别化的管理形式，依照数据化的分析结果，针对学生的个体特征和需求的差别，制订出个性化的培育方案和管理策略，对于学业遇到困难的学生，应当给予定制化的辅导扶持，而对那些有着特殊才能的学生，则要创建起专门培育的平台，并安排相应的资源，从而最大限度地满足他们多元化的成长需求。

（三）管理机制创新

打造协同治理机制，冲破传统管理方式里部门之间的信息壁垒，依靠大数据技术创建起跨部门协作平台，整合学校教务、学生服务及后勤保障等部门的数据资源与职能权限，促使信息交流共享，业务流程相互联系，以此改善治理效能，改良公共服务水平。

创建科学的评价回馈机制，依靠大数据技术塑造班级管理效能评价模型，从管理成果，学生参与状况，数据应用品质等诸多方面对班级事务展开全方位评价，尽快把评价成果传达给管理层和学生群体，从而给改良班级治理策略并推动学生自主发展给予决策支撑。

形成风险预警机制，依靠多源异构数据的即时采集和综合分析，创建涵盖学业、生活、心理素质等多方面的风险评判指标体系，做到对学生的潜在风险隐患准确辨识，一旦监测数据触及预设的阈值，系统就会自动触发警报功能，向管理层发出即时消息，进而达成对问题的早期干涉和有效管理。

二、大数据下高校班级管理模式创新的实践策略

（一）学习管理创新实践

在教育管理学里，依靠大数据技术搭建起智能分析平台，整合学生在线学习平台的点击流数据、课程视频观看时长、作业提交时间分布以及阶段性考试成绩波动等多维信息，以此来达成对学生的个性化学习行为进行精准刻画的目的。对于那些日均在线学习时长少于 2 个小时并且作业完成率低于 60% 的学生群体，系统可以自动推送相应的分层学习资源包，包括微课视频，习题集以及重点难点解析等内容；而对于成绩波动幅度超出 15% 的学生，则采用聚类分析手段找出他们的共性学习障碍，再由专业教师进行个性化的指导工作，借助班级整体学习数据的可视化展示，利用关联规则算法挖掘出教学过程中存在的薄弱环节，给教师给予决策支持，进而改善教学设计与评价体系，促使“数据驱动，精准施策”的现代教育管理模式得以发展。

（二）生活管理创新实践

从生活管理角度出发，可实现对校园一卡通消费数据、宿舍智能电表监测信息以及门禁考勤系统数据的综合集成，构建学生日常行为分析模型，用时间序列分析算法对消费频次、金额、作息规律等重要指标实施动态追踪，还要设置阈值来找出潜在的异常模式。比如连续七天单日消费少于 15 元或者夜间用电量突然增多，一旦系统察觉到这些异常情况就会自动启动预警机制并联系辅导员展开针对性干预。

（三）心理管理创新实践

当下心理健康管理迫切需要创建起多源异构数据融合的智能化监测系统，要将社交媒体文本的情感分析、标准心理测评工具、课堂互动行为等十二种主要的数据维度纳入其中，并利用自然语言处理和情感计算技术去形成心理危机预估模型，通过机器学习算法准确地辨别出学生社交过程中可能存在的抑郁迹象或者焦虑情绪，当预警阈值被触发时，就自动产生出个性化的应对方案给专业人士参照执行，依照个人心理特点，用推荐算法推送给符合要求的健康教育内容，依靠“心理树洞”匿名交流平台，正念冥想打卡等活动，营造起包含预防、监测、干预和改善的心理健康全程服务系统。

三、结论

大数据技术给高校班级管理模式创新给予了关键助力，重点在于有效地解决传统模式固有的局限性。通过更新管理观念，改良操作途径，完善制度体系，依靠数据来做到精细而科学的治理，在学业辅助，生活保障以及心理帮扶等方面已经收获了明显成果，不过现在此领域的发展仍旧碰上诸如数据安全风险，技术能力短缺等诸多难题。展望将来，凭借技术创新和政策扶持的共同推动，大数据将会进一步促使高校班级管理达成深层次的改变，从而给培育高素质的创新型人才给予强有力的支持。

参考文献

[1] 练晓军 . 大数据时代下高校学生教育管理模式创新 [J]. 吉林广播电视大学学报 ,2024,(01):99-101.

[2] 夏长洪 . 大数据视域下高校学生教育管理模式的创新路径探究 [J]. 才智 ,2023,(28):173-176.