基于大数据背景简析高职学生管理信息化的建设路径

引言

大数据技术凭借其强大的数据存储、处理与分析能力，为高职学生管理的革新提供了可能，通过收集、分析海量的学生相关数据，能够洞察学生的行为模式、预测发展趋势，从而实现精准管理与科学决策。高职院校应积极采用高速光纤网络、5G 技术等提升校园网带宽与稳定性，构建集中式数据中心，配备高性能服务器、大容量存储设备与先进数据库管理系统，建立数据质量监控机制，加强数据质量管理，进而促使高职院校更好地应对不断变化的管理需求。

一、大数据背景下高职学生管理信息化建设的意义

传统的高职学生管理工作涉及大量的纸质文档、手工记录和人工操作，不但工作烦琐，而且容易出错，大数据背景下，信息化系统能够实现这些流程的自动化，通过智能管理系统，学生的基本信息、学业成绩、考勤记录等可以自动采集、存储和更新，大大减少了人工操作的工作量和错误率，同时借助大数据分析技术，高职院校可以对海量的学生数据进行深度挖掘，分析学生的学习行为、成绩变化、消费模式等多方面信息，学校管理部门能够精准地评估学生的学业水平、经济状况和潜在需求。每个学生的学习能力、兴趣爱好和学习进度都有所不同，大数据支持下，高职院校可以收集和分析学生的学习过程数据，如课程学习时间、作业完成情况、在线学习行为等，基于这些数据，教师可以为学生提供个性化的学习建议和学习计划，还可以通过大数据整合学生的专业选择、课程成绩、实践经历、职业兴趣测评等信息，为学生提供定制化的职业规划指导，通过分析同专业同学的就业数据和职业发展路径，以及当前行业市场的人才需求趋势，系统可以为学生推荐适合的职业方向和就业岗位。学校可以根据不同专业的学生人数、课程安排以及实验室使用频率等数据，合理分配实验设备和教学场地资源，通过信息化建设可以减少不必要的人力、物力和财力投入，并提升了学校的管理效率和教育教学质量[1]。

二、基于大数据背景下高职学生管理信息化的建设路径

（一）完善基础设施

高职院校应评估学校当前网络使用情况，结合学生数量、应用需求等因素，确定所需的网络带宽，与网络服务提供商协商，争取提高网络接入带宽，采用高速光纤网络技术，确保校园网络能够满足日益增长的数据传输需求，积极优化校园网络布局，合理分配网络带宽资源，根据不同区域的功能和用户需求，如教学区、行政区、宿舍区等，进行差异化的网络带宽分配，还应增加无线接入点数量，实现校园公共区域的无缝无线网络覆盖，确保学生在这些区域内能够便捷地使用移动设备连接网络，进行信息查询、在线学习等活动，并采用先进的无线网络技术，提升无线网络的速度、稳定性和安全性。学校应积极构建高性能的服务器集群，根据学校的规模和数据量，选择合适的服务器型号和配置，服务器应具备强大的计算能力和存储容量，配备大容量的存储设备，用于存储学生的基本信息、学业数据、行为数据等各类数据，考虑到数据的安全性和可靠性，采用冗余存储技术，确保数据不会因为硬盘故障而丢失。学校还应建设符合标准的数据中心机房，安装精密空调设备，维持机房内的恒温恒湿环境，防止设备因过热或过湿而损坏，并加强数据中心的安全防护措施，设置门禁系统、监控系统，防止未经授权人员进入机房，保障数据的安全 [2]。

（二）平台建设与系统集成

高职院校在平台建设中应设计多样化的数据采集渠道，涵盖学生基本信息录入系统、校园一卡通系统中的消费与考勤数据、心理咨询中心的心理测评数据等，确保全面收集与学生相关的各类数据，对采集到的海量数据进行清洗，去除噪声数据、重复数据等，按照统一的数据标准与格式进行整合，建立结构化的学生综合数据库，运用数据挖掘算法，从整合后的数据中提取学生的特征，为每个学生打上相应的标签，形成详细的学生画像，进而基于学生的历史数据和画像信息，利用机器学习模型对学生的未来行为进行预测，分析学生群体的行为趋势，为学校制定管理策略提供参考。学校应根据学生的学习画像和课程需求，为其精准推送适合的学习资料、学术讲座等信息，结合学生的专业、兴趣、技能以及就业市场需求，为学生提供个性化的职业规划建议和就业信息推荐，将复杂的数据分析结果以直观的图表、报表形式呈现给管理人员，便于管理人员快速了解学生整体情况和管理现状。系统集成中应选择具有开放性、可扩展性和兼容性的技术架构，采用统一的接口标准和数据交换协议，确保不同系统之间的互联互通，建立统一的身份认证中心，避免用户多次输入账号密码，提高用户体验和系统安全性，积极梳理学生管理的各项业务流程，打破部门壁垒，将学生的请假流程、评优评先流程、宿舍调配流程等进行整合，通过信息化平台实现一站式办理，提高管理效率 [3]。

（三）数据管理体系建设

大数据背景下，高职学生管理信息化建设中应重视数据管理体系建设，结合学校的发展定位和学生管理的实际需求，确定数据管理体系建设的总体目标，如提高学生管理效率、优化教育资源配置等，根据总体目标，将数据管理体系建设划分为多个阶段，成立专门的数据治理机构，制定数据治理制度和规范，包括数据标准管理、数据采集与处理规范、数据质量管理、数据安全管理等方面的制度和规范，确保数据管理工作有章可循，学校还应明确学生数据的各类来源，确保全面采集学生在学习、生活、实践等各方面的数据，制定统一的数据采集标准和规范，对采集到的原始数据进行清洗，去除重复、错误、无效的数据，纠正数据的不一致性。学校应根据数据管理和应用的需求，对清洗后的数据进行转换，使其符合目标数据格式和要求，将经过清洗和转换的数据整合到一个统一的数据仓库中，实现数据的集中存储和管理，并根据不同的用户角色和业务需求，构建相应的数据视图，为用户提供个性化的数据访问界面和服务。数据质量保障中，学校应从数据的完整性、一致性、时效性等方面建立数据质量评估指标体系，明确各项指标的具体含义和计算方法，按照既定的评估指标体系，定期对学生数据的质量进行评估，及时发现和解决数据质量问题，通过技术手段对数据的采集、存储、处理等环节进行实时监控，及时发现数据质量异常情况，并针对数据质量异常情况，及时采取有效的措施进行处理，如修正错误数据、补充缺失数据等，确保数据质量始终符合要求。

（四）数据分析与应用

学校应从高职学生管理的实际出发，深入了解管理者和学生的需求，确定数据分析的核心问题，根据分析目标，制定相应的分析指标，根据数据类型和分析目的，选择合适的数据分析方法，如描述性统计分析用于概括数据的基本特征，相关性分析用于研究变量之间的线性关系，还应选用适合高职学生管理的大数据分析工具，分析学生的生源地分布、家庭背景等信息，了解不同地域和家庭背景对学生学习和发展的影响，分析学生在不同课程上的学习表现，包括学习成绩、作业完成情况、课堂参与度等，通过挖掘学生在哪些课程上存在困难，哪些课程受欢迎，为优化课程体系和教学方法提供依据。学校应收集和分析学生的学习过程数据，如在线学习平台的登录次数、学习时长、讨论参与度等，通过这些数据，了解学生的学习习惯和学习态度，及时发现学习困难的学生并给予帮助，分析学生的校园卡消费记录、图书馆借阅记录等，了解学生的消费习惯和经济状况，分析学生在社交媒体上的活动数据，了解学生的社交圈子和社交影响力，关注学生在校园内的社团活动参与情况，分析其对学生综合素质提升的作用。学校应利用数据分析结果，为每个学生构建个性化的画像，通过学生画像，教师可以更好地了解学生，为学生提供有针对性的教育服务，根据学生的学习情况和目标，为学生制定个性化的学习计划，根据数据分析结果，合理配置学校的教育资源，并利用数据分析为学校的管理政策制定提供依据，通过分析学生的学习数据和行为数据，建立学业风险预测模型，并利用社交媒体数据、校园消费数据等多源数据，建立心理健康预警模型。

结束语

综上所述，大数据背景下高职学生管理信息化建设是顺应教育发展趋势的必然选择，对于提升高职学生管理水平、促进学生全面发展具有极为重要的意义。高职院校应持续关注技术的更新迭代，精心构建信息化平台，建立跨部门数据共享协调机制，明确各部门数据共享职责与权限，深度整合各类数据资源。此外，学校应优化完善平台功能与系统集成，加强各方协作与保障，定期对数据准确性、完整性、时效性进行检查与评估，及时发现并纠正问题数据，进而通过一系列的措施提升高职院校学生管理水平。

参考文献

[1] 白启华 . 基于大数据背景简析高职学生管理信息化的建设路径 [J]. 中国新通信 ,2023,25(06):92-94.

[2] 巴丽哈·普拉提 . 浅析大数据背景下高职院校的学生信息化管理 [J].山西青年 ,2021,(22):110-111.

[3] 石渔 . 大数据背景下高职院校学生管理信息化问题分析 [J]. 信息记录材料 ,2021,22(08):70-71.

姓名：程芳，出生年月：198906，性别：女，民族：汉族，籍贯：河南平顶山，学历：硕士研究生，职称：助教

研究方向：教育学、学前教育、婴幼儿托育服务与管理、早期教育这些专业，高职学生管理，心理健康教育，德育，思想政治教育工作方面