大学生学业预警与帮扶干预机制的有效性研究

1. 大学生学业预警与帮扶干预机制的构成要素与运行现状分析

1.1 学业预警机制的构成与运行流程

学业预警机制是高校学业管理的“前哨站”，其核心在于通过预设的量化指标（如学期平均学分绩点低于特定阈值、不及格课程门数累积、关键课程未通过、严重缺勤记录等）对存在学业风险的学生进行早期识别和分级警示。其运行流程通常包括：基于教务系统数据的自动化筛查或教师 / 辅导员的人工报告进行风险识别；依据既定标准（如黄色预警、橙色预警、红色预警）进行等级判定；通过官方平台（如教务系统、学工系统）、邮件、短信、书面通知或辅导员面谈等方式，将预警信息及时、准确地传递给学生本人，并视情况同步告知家长、学业导师、辅导员及相关任课教师。该机制旨在为学生敲响警钟，促使其正视学业问题，并为后续帮扶干预提供精准的目标人群。

1.2 帮扶干预机制的构成与实施方式

帮扶干预机制是学业预警的“后续响应系统”，旨在为被预警学生提供针对性的支持以扭转学业困境。其构成主体呈现多元化特征，通常包括：辅导员负责统筹协调与日常管理；学业导师提供专业学习指导和生涯规划建议；心理咨询师介入解决潜在的学习动机、情绪困扰或适应性问题；朋辈导师（优秀高年级学生或研究生）提供学习经验分享和同伴支持；必要时家长也被纳入沟通与协作体系。帮扶措施涵盖多个维度：学业辅导（如一对一答疑、补习班、学习小组）；心理咨询与疏导；学习策略与时间管理能力训练；生涯规划引导；对于经济困难学生可能提供助学金或勤工助学机会。其实施遵循“评估 - 计划 -执行 - 反馈”的闭环流程：首先对学生学业困难根源进行诊断性评估；据此制定个性化的帮扶方案；由相关主体协同执行具体措施；并持续跟踪学生表现，根据反馈调整帮扶策略。资源的有效整合（如辅导场地、经费、线上学习平台）是保障帮扶可持续性的关键。

2. 学业预警与帮扶干预机制有效性的评估维度与实证分析

2.1 有效性评估的核心维度

评估学业预警与帮扶机制的有效性需构建多维度、综合性的指标体系。首要维度是学业改善效果，这是最直观的衡量标准，包括：被预警学生后续学期（或学年）的平均学分绩点提升幅度、不及格课程通过率、学业警示解除率、最终毕业率 / 学位授予率、以及退学 / 留级率的下降情况。其次需关注学生发展指标，考察机制对学生内在能力与状态的积极影响，如学习动机的增强、学习策略的掌握与运用、自我管理与规划能力的提升、焦虑抑郁等负面情绪的缓解程度以及学业自信心的恢复。第三是机制运行效率，评估预警识别的准确率（避免漏报和误报）、帮扶响应的及时性、帮扶措施与学生需求的匹配度、资源（人力、物力、时间）投入的合理性与成本效益。第四是学生满意度与参与度，通过学生反馈了解其对预警通知方式、帮扶内容、帮扶人员态度与专业性的评价，以及其主动参与帮扶过程的意愿和程度。最后是机制的长效性与可持续性，考察帮扶效果的持久性（是否出现反复）、机制适应学生群体变化和外部环境挑战的能力，以及其制度化和常态化运行的水平。

2.2 有效性评估的实证研究方法与数据来源

对机制有效性的科学评估需结合多种实证研究方法。定量数据分析是基础，主要利用高校教务管理系统、学工系统中的历史数据，进行纵向对比（如比较学生接受帮扶前后关键学业指标的变化）和横向对比（如比较预警学生群体与未预警学生群体、或不同帮扶策略组别的学业表现差异），计算相关比率和进行统计显著性检验（如 t 检验、卡方检验、回归分析）。质性调查研究则深入探究机制运行的深层逻辑、影响因素及个体体验，通过对被预警学生、参与帮扶的教师 / 辅导员 / 朋辈导师、相关管理人员进行深度访谈或组织焦点小组，收集其对机制的看法、感受、遇到的困难及改进建议。问卷调查可大范围收集学生（尤其是预警学生）对预警帮扶过程的满意度、感知到的帮助程度、参与体验以及对各环节的评价。

3. 提升学业预警与帮扶干预机制有效性的优化路径探讨

3.1 预警机制的精准化与智能化优化

提升预警机制的有效性，关键在于实现从“事后警示”向“事前预测”和“精准识别”转变。首要任务是科学化与动态化预警指标体系。在传统学业成绩（GPA、挂科门数）基础上，应整合更多元、更早期的风险信号，例如：在线学习平台记录的登录频率、学习时长、作业提交及时性、章节测试表现；课堂考勤与互动参与度数据；图书馆资源借阅与使用情况；甚至可考虑在保护隐私和知情同意前提下，纳入经过验证的、与学业表现显著相关的心理测评结果（如学习动机、压力水平、适应性）。这些指标需根据学科特点、年级差异进行差异化赋权，并建立动态调整机制，定期依据历史数据验证和优化指标阈值及权重。其次，大力推动大数据与人工智能技术的深度应用。利用机器学习算法对海量学生行为与学业数据进行挖掘分析，构建学业风险预测模型，实现对潜在学业困难学生的早期、主动识别，显著提升预警的时效性和前瞻性，变“事后补救”为“事前干预”。最后，优化预警信息传递的效能。避免简单冰冷的通知，应注重传递方式的个性化（如根据不同学生特点选择沟通渠道）和情感化设计（如辅导员在通知时辅以关怀、鼓励和明确的支持指引），提升学生对预警信息的接受度和重视程度，减少抵触情绪，为后续帮扶奠定良好基础。

3.2 帮扶干预措施的个性化与精细化改进

帮扶干预的有效性核心在于“对症下药”和“精准滴灌”。必须强化对学生学业困难根源的深度诊断。在预警触发后，应通过专业评估（如学业导师、心理咨询师的专业访谈、标准化量表测评）结合学生自述，全面分析其学业困境的深层原因（是基础薄弱、方法不当、动力不足、时间管理混乱、心理困扰、经济压力、还是多重因素交织），这是制定有效帮扶方案的前提。基于精准诊断，着力构建并落实“一人一策”的个性化帮扶方案。方案应明确具体目标、帮扶主体、核心措施（如针对基础薄弱安排专业课补习，针对动力不足进行动机激发和生涯规划引导，针对焦虑抑郁提供专业心理咨询）、时间节点和预期效果。同时，大力丰富帮扶内容与形式。在传统面授辅导基础上，积极开发高质量的线上学习资源库、微课程；推广朋辈互助学习小组、学业工作坊；探索将帮扶融入实践项目、学科竞赛等更具吸引力的活动中；尤其要突出心理疏导与动机激发的核心地位，帮助学生重建学习信心、找到内在驱动力。

参考文献

[1] 王雅蓉， 李 明 . 学业预警机制的理论构建与实践路径研究 [J]. 中国高教研究，2021(5): 78-83.

[2] 张 伟， 刘思雨 . 大数据驱动的高校学业精准帮扶模式实证分析 [J]. 现代教育技术，2022, 32(7): 112-118.