高效能基层治理视角下的学生日常规范管理创新研究

一、引言

随着党的二十大报告提出‚提升社会治理效能‛战略要求，高校学生管理作为基层治理关键环节，面临高等教育普及化与数字化双重变革。传统管理模式存在价值引领碎片化、管理机制行政化、服务需求个性化等问题，导致政策要求与实践管理断层、治理效能与育人需求失衡。本文在此背景下，探索高效能基层治理视角下的学生日常规范管理创新，旨在通过数据整合与精准画像技术，破解信息孤岛，提升管理效能与育人质量。研究以‚学生工作地图‛与‚四维学生画像‛为核心，构建精准化管理体系，为高校学生管理提供科学治理新路径。

二、研究背景与意义

2.1 研究背景

当前，传统的学生日常规范管理模式面临着价值引领碎片化、管理机制行政化、服务需求个性化等挑战。

1.政策要求与实践管理断层：教育部明确‚提升数据治理能力‛，但在学生的日常管理教育中，多数学生的信息管理系统存在数据碎片化、动态跟踪不足等问题，与辅导员九大职责衔接松散，一定程度上导致学生日常规范管理缺乏科学性和可视化数据支撑，从而造成辅导员在做决策时考虑单一、论点论据不足等问题发生；

2.治理效能与育人需求失衡：基层治理强调‚精准化‛，而高校价值引领‚大水漫灌‛、组织协同‚条块分割‛、服务供给‚标准化‛等问题突出。例如，Z 世代学生对网络舆情引导的接受度不足 40%，心理危机干预因缺乏数据支撑而滞后等；

3.实践探索与理论供给不足：信息工程学院通过‚12334‛基层党建体制机制、‚五维联动‛学风体系等实践，初步构建了学生管理教育的基础逻辑，但尚未形成可复制的理论模型，具体的实践经验和管理路径还未形成固化的管理模式和全套可落地执行的管理动作，亟需从‚经验治理‛向‚科学治理‛跃迁。

2.2 研究意义

2.2.1 理论意义

1.完善高校学生日常规范管理治理理论：构建‚学生工作地图+学生画像‛双轮驱动模型，在一定程度上对高校精准治理理论进行补充，为新时代高校思政理论体系提供实践注脚；

2.拓展辅导员职责内涵：将九大职责转化为可量化指标，如通过‚党团发展成熟度模型‛量化思想引领成效，落实《普通高等学校辅导员队伍建设规定》中‚底数清、情况明‛的要求，形成‚职责可追溯、效果可评估‛的工作范式。

2.2.2 现实意义

1.提效：数据整合破解信息孤岛：整合 20+项学生数据形成‚一人一档‛，预计减少辅导员重复劳动30%以上，事务性工作耗时压缩 40%，实现‚让数据多跑路，让学生少跑腿‛；

2.提质：精准画像赋能育人实效：通过‚学生工作地图‛绘制，刻画学生真实‚画像‛，生动形象地展现在各个学生日常管理场景，例如通过‚红-黄-绿‛贫困等级动态标注、‚成绩波动-身心变化-预警等级‛等数据关联，提升贫困认定准确率至 95% 、身心变化动态接入率提升50%，学业预警介入成功率提升 40%等；

3.协同：构建三全育人生态焕新：依托‚学院-辅导员-家长-学生‛四方数据共建机制，家校互动频率提升 3 倍，形成‚学校主导、家庭协同、学生践行‛的育人网络。

三、研究目标与框架

3.1 研究目标

以‚数据赋能管理，画像引领育人‛为核心理念，构建一‚图‛一‚画‛的学生日常管理体系，实现一“生”一“事”的精准化管理目标：

1.全周期管理工具：开发包含学生卡片、宿舍分布、学生成绩、党团建设、班团一体化、活动规划、管理纪实等 7 大模块的‚学生工作地图‛，实现数据跨模块整合和集中分析；

2.精准化育人模型：刻画‚个人特质-家庭背景-学业发展-职业规划‛四维学生画像，为辅导员提供‚一 人一策‛决策支持；

3.可复制治理范式：形成‚数据采集-集中分析-精准决策-成效反馈‛闭环，通过可视化、可量化的数据分析和数据模型，打造高校学生日常规范管理的‚精准治理‛样本。

3.2 研究框架

1.数据采集：

①内部数据：定期抓取教务系统、学工系统等结构化数据（如成绩、宿舍归寝、考勤等），实现‚数据足迹‛全过程记录。

②外部数据：通过每月人均 1 次谈心谈话（重点关注学生平均每周 1 次）、每学期全覆盖家校访谈，收集非结构化数据，如：‚家庭变故-心理波动‛关联记录，构建立体化数据网络。

③学生工作地图：作为学生‚四维画像‛刻画的数据支撑，是所有的内部数据和外部数据的‚蓄水池‛，通过数据的整合，为数据的分析和应用实践提供支持。

2.分析刻画：

①表面刻画：学生工作地图包含静态数据和动态数据可以直观地体现出每个学生在校期间的各种表现，包括学生个人属性、家庭背景描述、性格爱好、奖惩记录、学习波动、职业规划等，通过表面的人物形象刻画，达到对该学生的基本了解和认识，为学生画像的深度和综合刻画提供基础数据支撑。

②深度刻画：应用在具体且不同的管理教育场景，从人物‚表面‛深及人物‚骨髓‛，深入刨析事件或问题本质，与学生本人强关联。如：在连续3 个学期的学习成绩连续下滑，此时要深度分析学生从开学到目前的各种‚人物表现‛，包括但不限于：学生恋爱、宿舍关系、学习承受力、家庭变故、性格转变、环境影响、身体发育等诸多因素，重塑学生的‚四维画像‛，以实现精准的问题判断和‚人物刻画‛。

③综合刻画：在面临关联事务的综合研判过程中，需进行学生画像的‚综合刻画‛，集合‚表层刻画‛和多方位的‚深度刻画‛于一体，达成综合性的分析、研究和决策。比如：运用 SWOT 分析法构建‚学业发展矩阵‛、开发‚职业规划匹配模型‛、基于‚成绩趋势+职业测评‛生成《就业匹配报告》等，为学生德智体美劳综合发展建立综合管理模型。

四、预期效果与创新特色

4.1 预期效果

1.管理效能跃升：

学生信息查询时间从 30min/人压缩至 5min/人，党团发展、贫困认定等关键事项决策周期缩短 50%，实现‚小事即时办、难事深度办，疑事综合办‛。

2.育人质量突破：

学业预警学生转化率达60%，职业匹配度提升 20%，用人单位满意度达 92% ，毕业生就业率同比提升2-3%，心理危机发现及时率提升 50%，特殊群体干预覆盖率 100%，宿舍矛盾问题严重化率下降 30%，校园心理危机事件发生率下降70%等。

3.品牌辐射效应：

打造辅导员‚话学工‛品牌工程，相关成果入选‚三全育人‛典型案例，提供可复制的学生日常规范管理成功经验供其参考。

4.2 创新与特色

1.理念创新：从‚管控‛到‚共治‛的范式变革

突破‚行政化管理‛思维，形成‚数据化共治‛机制，减少非系统性、非对称性和单一性造成的决策失误，提升数据话语权、档案回头看率和全周期记录的关键性，强调学生主体地位，从‚被动响应‛提升至‚主动共建‛。

2.技术创新：‚地图+画像‛的双轮驱动

①数据穿透：实现‚成长-学业-心理-实践-职业‛数据强关联。例如：分析学生奖励荣誉获得记录，精准识别‚创新潜力型‛学生，推荐其加入学术社团。以下列举通过数据整合和理论模型，刻画学生画像，通过不同画像维度的分析匹配不同的应用场景。

②智能决策：引入AI 智能分析，将学生的典型关键数据和人物‚画像‛描述输入 AI 智能分析，形成综合分析报告，根据学校相关管理制度和要求，针对达到一定预警等级的学生，将触发‚学院-辅导员-家长‛三级干预机制。

3.机制创新：‚三全育人‛的数据量化落地

构建‚学院-辅导员-家长-学生‛四方数据共建机制，形成‚数据化治理‛的生态，强调家校社协同效能，家校沟通频率提升3 倍，教育合力显著增强。

五、结论与展望

本文通过构建‚学生工作地图‛与‚四维学生画像‛双轮驱动模型，实现了高校学生日常规范管理的精准化与科学化。研究不仅破解了传统管理模式的信息孤岛问题，提升了管理效能与育人质量，还形成了可复制的高校学生管理治理范式。通过数据整合与精准画像，辅导员能够更全面地了解学生需求，提供个性化指导，促进了学生的全面发展。未来，随着技术的不断进步与应用场景的拓展，该模型有望进一步优化，为高校学生管理带来更多创新与突破。同时，期待更多高校借鉴此模式，共同推动高校基层治理效能与育人水平的提升，为社会培养更多高素质人才。

参考文献

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[9]陈磊。高校学生工作精准化管理的实践与思考[J].学校党建与思想教育，2021（15）.项目来源： 2025 年度学生工作项目

项目名称：高效能基层治理视角下高校学生日常规范管理工作创新研究

项目编号：39030225001

主持人：邓晓雷