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摘 要：高校学生校园生活相关数据爆发式增长，对这些大数据进行挖掘和分析，能及时把握学生的状态、行为及思想动态，建立学生行为状态预警，全方位认识学生、总结规律经验，有利于提高学生思想政治工作的精准性和实效性。
关键词：大数据;高校;智慧化学生信息平台
全球知名咨询公司麦肯锡最早指出“大数据”时代到来，麦肯锡称：“数据，已经渗透当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。”如何有效利用大数据思维与技术为高校学生管理与服务工作助力，是当前我国高校学生工作领域面临的重要课题。
随着全国高校数字化建设的实现，校园生活中越来越多的行为通过网络进行，从而使校园生活相关数据爆发式增长，但是目前这些大数据并未被进一步利用。所以如何运用这些大数据进行校园智慧化建设是未来高校建设的必然趋势。本文提出了智慧化学生信息平台构建的基本框架。
一、从数字化到智慧化的高校建设发展之路
进入21世纪，高校数字校园建设得到快速发展，几乎所有的高校在这十多年都经历了数字化校园建设。如一卡通平台，统一身份认证，高校信息门户等。
数字化校园的建设使得校园生活大量通过数字化方式进行，从而使学生在学习、生活、消费中产生大量数据。然而数字化校园建设中校内各个系统建立的标准和技术各不相同，数据共享和交换都存在较大难度，信息系统互不兼容，形成了大量“数据孤岛”，从而无法从海量数据中挖掘潜在价值，也没有很好地体现为用户服务的理念，服务模式单一，主要依赖被动处理。
2008年，美国IBM总裁兼首席执行官彭明盛在演讲中首次提出了“智慧地球”的理念。浙江大学在信息化“十二五”规划中，提出建设“智慧型校园”计划，我國开始进行关于智慧化校园的探索和尝试。
智慧化校园包含智能、互联以及协同等理念，同时以安全、高效、方便、快捷以及绿色为发展目标，借助基础数据库、信息开放、应用数据库以及云计算和服务支持平台，采用智能、感知、挖掘以及控制等现代化先进技术，有效地实现了校园网络管理、安全监控以及个性化的教育环境和智能管理。
随着云计算、物联网、移动互联、大数据以及知识管理与社交网络等新型信息技术的广泛应用，对大数据的存储和分析能力得到极大的提升，这为智慧校园的建设提供了技术上的支持。智慧化校园已经成为未来高校信息化建设的发展方向。
二、智慧化学生信息平台构建的思路
智慧化学生信息平台除满足现有的学生信息平台关于学生基本信息采集、住宿管理、奖助学金及荣誉称号评定和第二课堂管理等现有常见功能外，还要加强学生校园生活大数据的研究和运用，通过对大数据进行关联分析和有效运用，提高思想政治工作的精准性和实效性。
1.大数据客观真实地反映学生的生活轨迹和行为特征
随着智慧化校园建设的逐步推行，大学生管理、日常生活及活动状况等都会被记录在一定的数据库中。如学生在学校的课堂表现、图书借阅、宿舍出入时间、校园消费、第二课堂活动及考试成绩等都会被记录在学校的数据服务器中。大数据这一新载体全面而真实地记录了大学生的生活情况和学习情况。只要条件许可，学生工作者能够借助云存储和云计算技术，收集并分析大学生的相关数据信息，在此基础上了解大学生的思想行为动态，从而有针对性地采取教育对策。通过对学生行为数据的分析，得到学生基本信息情况，形成多维度学生画像。依次对学生进行学习状态评定、需求分析、发展预测等。例如，在现有家庭经济困难认定情况的基础上，可以通过对学生校园消费行为的特征分析，对用餐次数，用餐金额，用餐金额波动等，建立公式，分析其生活状况，实现精准资助。配合学生资助管理部门，将大数据分析的结果应用于对家庭经济困难学生资助体系的验证性评估，实现对现行家庭经济困难认定有效的补充。
2.大数据的核心是预测
在海量的数据基础之上，人们可以运用数学算法来预测事情发生的可能性。在利用数据时，大数据的速度这一特征强调的是数据收集和分析的实效性，其中数据的收集是处于动态状态中，但分析时以往的数据可以多次重复运用。思想政治工作的成效不可能是立竿见影的，而是润物细无声的、潜移默化的过程，需要与学生接触的时间较长，对一个学生可以有长期充分的了解和认识。运用大数据方式对学生所传达出来的全部数据信息进行分析，可以预测学生将来的行为，甚至发展方向。这将极大地提高思想政治工作的有效性。根据学生课堂签到、图书馆借阅情况、自习室预约使用情况、平均出宿舍/回宿舍时间、第二课堂活动参与等数据进行关联，可以得到该生的学习及心理状态预测。平台增加实时性的提醒功能，如当平台通过数据的分析预测出某位学生的成绩已经徘徊在挂科的边缘时，将会自动地发送预警信息，提示辅导员要多加关注这些学生，也能够更好地对学生起到提醒的作用。
3.大数据重构学生发展评价方式
一是可以通过大量数据的“归纳”，找出学生的成长轨迹。大数据可以实现学生校园活动轨迹的积累，得到有价值的数据。学生发展评价的方式不再是经验式的。比如对学生成长过程的数据进行分析，针对进校时成绩很优秀的一批学生，追踪其在大学四年的各种数据，或者对毕业时表现很优秀的学生进行追溯。学生榜样的学习及成长数据，是可以被收集和使用，挖掘与分析，得出经验规律进行宣传，运用于教育中来，可以起到示范、引领作用。通过客观数据得到的普遍规律去教育学生，其效果是真实存在的，生动活泼的，易于被学生接受的。
二是对学生的发展进行多元评估。大数据中对每个自然人的数据均可采用数据描述，对学生的课堂表现、学业成绩、第二课堂、志愿服务和奖助情况等各类信息均能有效记录并分析，保证对学生多元化评价的精准度，发现学生发展背后的多种因素。运用大数据可以更全面、多角度地看待学生的发展，可以发现学生思想、心态与行为的变化情况及问题。例如，同样发展状态的两个学生通过多元能力的评估就会发现，他们依靠的品质能力、要素各不相同，这一情况的发现有助于学生工作者尽早提供有针对性的策略，开展个性化帮扶。 三是开展学生发展过程性评价，传统学生发展的评价注重的是结果，而大数据时代可以通过技术手段，记录学生成长的过程，能记录学生的言行、师生互动、同学交往等信息，并将这些信息数据汇集起来，可以发现学生的特点，捕捉学生点滴的微观行为，了解学生的诉求，分析学生各种行为之间的内在联系，进而改进我们的工作、有针对性地开展教育活动，并根据下一阶段的数据反馈了解教育效果。
三、智慧化学生信息平台建设框架体系
1.平台的数据需求
平台在设计时如果没有考虑对一些过程数据进行收集，那么在做分析的时候缺少相关的数据来源，就会导致学生画像不全面、不准确。大数据背景下的学生画像需要多层次、多维度的数据，因此在平台构建时需要做进一步的扩展，应该探索融合结构化、半结构化、非结构化数据的统一模型，同时提高数据采集的质量。
要实现数字化校园应用系统集成，首先通过建立统一用户认证信息管理平台，将分散在各个不同应用系统中的用户认证信息整合到一起，构建一个基础的数据平台，提供一致的用户数据源，这有利于用户认证信息共享。数据整合便于将异构的数据访问环境统一成一致的数据访问环境，实现学校内部的数据资源共享，為数据的分析提供了方便，从而更好地挖掘出数据隐藏的信息。
2.平台的功能需求
智慧化学生信息平台建设需求包括以下几个方面。①数据标准化共享。在高校信息化进程中，积累的数据包含教学、管理、服务等种类繁多、数量庞大的数据，但由于数据之间无法共享、融合，导致形成一个个“信息孤岛”的不良局面。因此，在大数据背景下的智慧化校园学生信息平台的建设，需要在原有校园建设的基础上，制定统一信息标准，形成信息规范体系，集成各类管理系统，构建大数据交换共享平台，实现业务系统之间数据的准确同步交换，最大程度实现信息资源共享。大数据中心具备海量数据存储与优化、数据分析统计、数据抽取与同步、元数据管理、统一数据访问服务、数据决策分析等功能。②多方位服务。高校信息化建设从以往的基础设施建设向服务化模式转变，通过整合贯通业务系统，在管理方面提供全面的“一站式”、多方面服务。包括生源分析、学生多维度画像、失联预警、学生挂科预警、就业分析和舆情分析等。③实时性。对于高校信息化进程中产生的数据，利用大数据技术进行实时搜集、统计与分析，从而挖掘用户的有效信息，辅助决策，为师生实时提供更为智能优质的服务。④安全性。数据安全尤为重要。智慧化校园的建设涉及大量敏感数据，如学生基本信息、学生校园消费、学生成绩等信息。智慧化学生信息平台的安全防护设计应保障数据安全，保障智慧化学生信息平台及其业务应用系统安全高效运行。
3.框架描述
大数据下的智慧化学生信息平台应该以现有的信息化系统作为数据来源，核心为数据处理和可视化层面，信息安全和系统维护作为全程保障。结构图如下图所示。
数据来源于学校数字化建设的各个系统，包括一卡通信息系统、信息门户、教务系统、志愿者管理系统、迎新系统等管理和服务系统，并通过中间件进行格式转换，进一步进行数据清洗并汇总存储到统一的分布式数据库中。数据处理利用了数据分析技术和数据挖掘技术，对分布式数据库中的数据信息进行分析和处理，是本平台系统的核心所在。数据分析的目的是把隐没在一大批的数据中的信息集中、抽取和提炼出来，并找出研究对象的内部规律，是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。数据挖掘技术能在数字化校园大量的数据中发现潜在的规律和联系，找出隐含的模式，挖掘出人工分析无法得到的信息。数据可视化即将数据分析、挖掘的结果进行展示。包括日常查询、统计、预测等，以进行决策支持。展示层面需要为不同的用户分配不同的权限，以多种方式展现出来。
平台的运行维护与信息安全应该受到重视。平台上线后，应当有专门的部门和人员负责平台的日常运营和维护，保障平台的正常运转。数据分析系统涉及大量学生的个人信息和敏感数据，在保证物理安全、网络安全和软件安全的基础上保证数据安全、保护学生隐私。数据可视化平台通过角色的定义进行权限分配，实现身份的统一认证，确保每个用户只能访问权限内允许的信息资源和应用服务。
参考文献：
[1]欧健.大数据背景下大学生思想政治教育创新研究[J].长江师范学院学报，2018（5）.
[2]杜伟.大数据时代下高校思想政治工作的挑战与机遇[J].黔南民族师范学院学报，2015（3）：95-98.
[3]张跃聪.大数据时代高校思想政治工作者主体行为探究[J].思想教育研究，2014（12）：68-72.
[4]谢继华，法鸿洁，黄飞凯.运用大数据创新高校思想政治工作初探[J].思想理论教育导刊，2015（7）：137-140.
[5]王雪俏.大数据优化高校思想政治教育探究[J].高教学刊，2019（2）：179-181.
[6]雷芸，涂庆华，宋骏飞，等.大数据时代高校智慧校园服务平台建设与研究[J].通讯世界，2017（1）：275-276.
[7]黄艳梅，廖银花.大数据时代高校智慧校园服务平台建设思考[J].山东工业技术，2017（7）：144-145.
[8]周武阳.大数据时代高校智慧校园服务平台建设探析[J].计算机产品与流通，2018（12）：191.
[9]管廷昭，夏艳东.大数据视角下高校综合信息分析平台的构建[J].数字技术与应用，2014（8）：73-74.
作者简介：刘锦锗（1984—），女，福建仙游人，厦门大学电子科学与技术学院讲师，硕士，研究方向：思想政治教育;
李特特（1996—），女，吉林公主岭人，厦门大学软件学院本科在读，研究方向：人工智能中文字识别。
关键词：大数据;高校;智慧化学生信息平台
全球知名咨询公司麦肯锡最早指出“大数据”时代到来，麦肯锡称：“数据，已经渗透当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。”如何有效利用大数据思维与技术为高校学生管理与服务工作助力，是当前我国高校学生工作领域面临的重要课题。
随着全国高校数字化建设的实现，校园生活中越来越多的行为通过网络进行，从而使校园生活相关数据爆发式增长，但是目前这些大数据并未被进一步利用。所以如何运用这些大数据进行校园智慧化建设是未来高校建设的必然趋势。本文提出了智慧化学生信息平台构建的基本框架。
一、从数字化到智慧化的高校建设发展之路
进入21世纪，高校数字校园建设得到快速发展，几乎所有的高校在这十多年都经历了数字化校园建设。如一卡通平台，统一身份认证，高校信息门户等。
数字化校园的建设使得校园生活大量通过数字化方式进行，从而使学生在学习、生活、消费中产生大量数据。然而数字化校园建设中校内各个系统建立的标准和技术各不相同，数据共享和交换都存在较大难度，信息系统互不兼容，形成了大量“数据孤岛”，从而无法从海量数据中挖掘潜在价值，也没有很好地体现为用户服务的理念，服务模式单一，主要依赖被动处理。
2008年，美国IBM总裁兼首席执行官彭明盛在演讲中首次提出了“智慧地球”的理念。浙江大学在信息化“十二五”规划中，提出建设“智慧型校园”计划，我國开始进行关于智慧化校园的探索和尝试。
智慧化校园包含智能、互联以及协同等理念，同时以安全、高效、方便、快捷以及绿色为发展目标，借助基础数据库、信息开放、应用数据库以及云计算和服务支持平台，采用智能、感知、挖掘以及控制等现代化先进技术，有效地实现了校园网络管理、安全监控以及个性化的教育环境和智能管理。
随着云计算、物联网、移动互联、大数据以及知识管理与社交网络等新型信息技术的广泛应用，对大数据的存储和分析能力得到极大的提升，这为智慧校园的建设提供了技术上的支持。智慧化校园已经成为未来高校信息化建设的发展方向。
二、智慧化学生信息平台构建的思路
智慧化学生信息平台除满足现有的学生信息平台关于学生基本信息采集、住宿管理、奖助学金及荣誉称号评定和第二课堂管理等现有常见功能外，还要加强学生校园生活大数据的研究和运用，通过对大数据进行关联分析和有效运用，提高思想政治工作的精准性和实效性。
1.大数据客观真实地反映学生的生活轨迹和行为特征
随着智慧化校园建设的逐步推行，大学生管理、日常生活及活动状况等都会被记录在一定的数据库中。如学生在学校的课堂表现、图书借阅、宿舍出入时间、校园消费、第二课堂活动及考试成绩等都会被记录在学校的数据服务器中。大数据这一新载体全面而真实地记录了大学生的生活情况和学习情况。只要条件许可，学生工作者能够借助云存储和云计算技术，收集并分析大学生的相关数据信息，在此基础上了解大学生的思想行为动态，从而有针对性地采取教育对策。通过对学生行为数据的分析，得到学生基本信息情况，形成多维度学生画像。依次对学生进行学习状态评定、需求分析、发展预测等。例如，在现有家庭经济困难认定情况的基础上，可以通过对学生校园消费行为的特征分析，对用餐次数，用餐金额，用餐金额波动等，建立公式，分析其生活状况，实现精准资助。配合学生资助管理部门，将大数据分析的结果应用于对家庭经济困难学生资助体系的验证性评估，实现对现行家庭经济困难认定有效的补充。
2.大数据的核心是预测
在海量的数据基础之上，人们可以运用数学算法来预测事情发生的可能性。在利用数据时，大数据的速度这一特征强调的是数据收集和分析的实效性，其中数据的收集是处于动态状态中，但分析时以往的数据可以多次重复运用。思想政治工作的成效不可能是立竿见影的，而是润物细无声的、潜移默化的过程，需要与学生接触的时间较长，对一个学生可以有长期充分的了解和认识。运用大数据方式对学生所传达出来的全部数据信息进行分析，可以预测学生将来的行为，甚至发展方向。这将极大地提高思想政治工作的有效性。根据学生课堂签到、图书馆借阅情况、自习室预约使用情况、平均出宿舍/回宿舍时间、第二课堂活动参与等数据进行关联，可以得到该生的学习及心理状态预测。平台增加实时性的提醒功能，如当平台通过数据的分析预测出某位学生的成绩已经徘徊在挂科的边缘时，将会自动地发送预警信息，提示辅导员要多加关注这些学生，也能够更好地对学生起到提醒的作用。
3.大数据重构学生发展评价方式
一是可以通过大量数据的“归纳”，找出学生的成长轨迹。大数据可以实现学生校园活动轨迹的积累，得到有价值的数据。学生发展评价的方式不再是经验式的。比如对学生成长过程的数据进行分析，针对进校时成绩很优秀的一批学生，追踪其在大学四年的各种数据，或者对毕业时表现很优秀的学生进行追溯。学生榜样的学习及成长数据，是可以被收集和使用，挖掘与分析，得出经验规律进行宣传，运用于教育中来，可以起到示范、引领作用。通过客观数据得到的普遍规律去教育学生，其效果是真实存在的，生动活泼的，易于被学生接受的。
二是对学生的发展进行多元评估。大数据中对每个自然人的数据均可采用数据描述，对学生的课堂表现、学业成绩、第二课堂、志愿服务和奖助情况等各类信息均能有效记录并分析，保证对学生多元化评价的精准度，发现学生发展背后的多种因素。运用大数据可以更全面、多角度地看待学生的发展，可以发现学生思想、心态与行为的变化情况及问题。例如，同样发展状态的两个学生通过多元能力的评估就会发现，他们依靠的品质能力、要素各不相同，这一情况的发现有助于学生工作者尽早提供有针对性的策略，开展个性化帮扶。 三是开展学生发展过程性评价，传统学生发展的评价注重的是结果，而大数据时代可以通过技术手段，记录学生成长的过程，能记录学生的言行、师生互动、同学交往等信息，并将这些信息数据汇集起来，可以发现学生的特点，捕捉学生点滴的微观行为，了解学生的诉求，分析学生各种行为之间的内在联系，进而改进我们的工作、有针对性地开展教育活动，并根据下一阶段的数据反馈了解教育效果。
三、智慧化学生信息平台建设框架体系
1.平台的数据需求
平台在设计时如果没有考虑对一些过程数据进行收集，那么在做分析的时候缺少相关的数据来源，就会导致学生画像不全面、不准确。大数据背景下的学生画像需要多层次、多维度的数据，因此在平台构建时需要做进一步的扩展，应该探索融合结构化、半结构化、非结构化数据的统一模型，同时提高数据采集的质量。
要实现数字化校园应用系统集成，首先通过建立统一用户认证信息管理平台，将分散在各个不同应用系统中的用户认证信息整合到一起，构建一个基础的数据平台，提供一致的用户数据源，这有利于用户认证信息共享。数据整合便于将异构的数据访问环境统一成一致的数据访问环境，实现学校内部的数据资源共享，為数据的分析提供了方便，从而更好地挖掘出数据隐藏的信息。
2.平台的功能需求
智慧化学生信息平台建设需求包括以下几个方面。①数据标准化共享。在高校信息化进程中，积累的数据包含教学、管理、服务等种类繁多、数量庞大的数据，但由于数据之间无法共享、融合，导致形成一个个“信息孤岛”的不良局面。因此，在大数据背景下的智慧化校园学生信息平台的建设，需要在原有校园建设的基础上，制定统一信息标准，形成信息规范体系，集成各类管理系统，构建大数据交换共享平台，实现业务系统之间数据的准确同步交换，最大程度实现信息资源共享。大数据中心具备海量数据存储与优化、数据分析统计、数据抽取与同步、元数据管理、统一数据访问服务、数据决策分析等功能。②多方位服务。高校信息化建设从以往的基础设施建设向服务化模式转变，通过整合贯通业务系统，在管理方面提供全面的“一站式”、多方面服务。包括生源分析、学生多维度画像、失联预警、学生挂科预警、就业分析和舆情分析等。③实时性。对于高校信息化进程中产生的数据，利用大数据技术进行实时搜集、统计与分析，从而挖掘用户的有效信息，辅助决策，为师生实时提供更为智能优质的服务。④安全性。数据安全尤为重要。智慧化校园的建设涉及大量敏感数据，如学生基本信息、学生校园消费、学生成绩等信息。智慧化学生信息平台的安全防护设计应保障数据安全，保障智慧化学生信息平台及其业务应用系统安全高效运行。
3.框架描述
大数据下的智慧化学生信息平台应该以现有的信息化系统作为数据来源，核心为数据处理和可视化层面，信息安全和系统维护作为全程保障。结构图如下图所示。
数据来源于学校数字化建设的各个系统，包括一卡通信息系统、信息门户、教务系统、志愿者管理系统、迎新系统等管理和服务系统，并通过中间件进行格式转换，进一步进行数据清洗并汇总存储到统一的分布式数据库中。数据处理利用了数据分析技术和数据挖掘技术，对分布式数据库中的数据信息进行分析和处理，是本平台系统的核心所在。数据分析的目的是把隐没在一大批的数据中的信息集中、抽取和提炼出来，并找出研究对象的内部规律，是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。数据挖掘技术能在数字化校园大量的数据中发现潜在的规律和联系，找出隐含的模式，挖掘出人工分析无法得到的信息。数据可视化即将数据分析、挖掘的结果进行展示。包括日常查询、统计、预测等，以进行决策支持。展示层面需要为不同的用户分配不同的权限，以多种方式展现出来。
平台的运行维护与信息安全应该受到重视。平台上线后，应当有专门的部门和人员负责平台的日常运营和维护，保障平台的正常运转。数据分析系统涉及大量学生的个人信息和敏感数据，在保证物理安全、网络安全和软件安全的基础上保证数据安全、保护学生隐私。数据可视化平台通过角色的定义进行权限分配，实现身份的统一认证，确保每个用户只能访问权限内允许的信息资源和应用服务。
参考文献：
[1]欧健.大数据背景下大学生思想政治教育创新研究[J].长江师范学院学报，2018（5）.
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[8]周武阳.大数据时代高校智慧校园服务平台建设探析[J].计算机产品与流通，2018（12）：191.
[9]管廷昭，夏艳东.大数据视角下高校综合信息分析平台的构建[J].数字技术与应用，2014（8）：73-74.
作者简介：刘锦锗（1984—），女，福建仙游人，厦门大学电子科学与技术学院讲师，硕士，研究方向：思想政治教育;
李特特（1996—），女，吉林公主岭人，厦门大学软件学院本科在读，研究方向：人工智能中文字识别。