［摘要］大数据技术的迅猛发展为高校学生管理带来了新的机遇与挑战。本文深入探讨大数据赋能民办高校学生管理的内在逻辑，包括数据收集整合、分析挖掘以及决策支持反馈等环节。通过调研民办高校在大数据应用方面的现状，剖析存在的问题，提出从完善基础设施、加强数据管理、提升人员素养、深化应用创新以及建立协同机制等多维度的优化路径，旨在提升民办高校学生管理的效率与质量，促进学生的全面发展，为民办高校管理者提供具有实践指导价值的参考。

　　［关键词］大数据；民办高校；学生管理；赋能逻辑；优化路径

　　0引言

　　民办高校作为我国高等教育体系的重要组成部分，在培养高素质人才方面发挥着关键作用。随着教育信息化的推进，学生管理的复杂性与日俱增，传统管理模式难以满足多样化、个性化的发展需求。大数据技术以其强大的数据处理和分析能力，能够深入挖掘学生数据中的潜在价值，为学生管理提供精准决策支持。深入研究大数据赋能民办高校学生管理的逻辑与优化路径，成为推动民办高校内涵式发展、提升竞争力的必然选择。

　　1大数据赋能民办高校学生管理的逻辑

　　1.1数据收集与整合逻辑

　　大数据赋能民办高校学生管理，首要环节是全方位、多渠道地收集学生在学习、生活、社交等各方面的数据。教务系统作为核心数据源之一，记录着学生的基本信息、课程修读情况、考试成绩、学分获取等详细数据，这些数据能够清晰反映学生的学习进度和学业水平。图书馆系统则留存着学生的借阅记录，包括借阅的书籍种类、频次、阅读时长等，借此可洞察学生的阅读偏好和知识拓展方向。校园一卡通系统全面覆盖学生校内生活，其消费记录能揭示学生的消费习惯、经济状况，门禁打卡数据可体现学生的日常作息规律和校园活动轨迹。通过建立统一的数据标准和接口，运用数据融合技术，打破信息孤岛，使各渠道数据相互关联、补充，从而为后续深入分析奠定坚实基础[1]。

　　1.2数据分析与挖掘逻辑

　　在获取整合后的海量学生数据基础上，运用数据挖掘技术深入剖析数据背后的潜在规律和价值信息。聚类分析能够依据学生的多维度特征，如学习成绩、消费习惯、活动参与度等，将学生群体精准划分为不同类别，使管理者清晰了解各类学生的特性与需求差异。关联规则挖掘专注于发现数据间的潜在关联。例如，挖掘出经常使用图书馆某一类书籍的学生，其在特定课程上的成绩提升概率较大，从而为个性化学习资源推荐提供依据。预测分析则基于历史数据和模型算法，对学生的未来行为或发展趋势做出预估，像预测学生下一学期的学业表现、可能出现的心理健康问题风险等，以便提前制定针对性的干预措施。通过这些数据挖掘技术的综合运用，能够全方位挖掘出学生的行为模式、学习需求、潜在问题等深层次信息，为学生管理提供有力的数据支撑。

　　1.3决策支持与反馈逻辑

　　数据分析挖掘所得的有价值信息，需精准转化为实际管理决策依据，融入学生管理的各个环节。在学生学业管理方面，依据数据分析结果，为不同学习需求的学生制订个性化培养方案，精准安排辅导课程和学习资源；在学生事务管理上，针对学生生活中的实际问题和需求，优化宿舍分配、校园活动组织等工作。同时，建立完善的反馈机制至关重要，通过持续跟踪管理决策的实施效果，收集学生反馈信息，将实际情况与预期目标对比分析，据此对管理策略进行动态调整优化。例如，若某一针对学生心理健康问题的干预措施实施后效果不佳，通过反馈机制能及时发现问题，进而重新审视数据分析结论，调整干预策略，确保管理决策的科学性、有效性，形成学生管理的良性循环。

　　2大数据赋能民办高校学生管理的现状与问题

　　2.1现状分析

　　当前民办高校在大数据应用方面呈现出一定的发展态势。从大数据基础设施建设来看，部分民办高校开始重视网络设施和硬件设备的升级，但整体上仍相对滞后，校园无线网络覆盖不全面、带宽容量不足等问题较为普遍，难以满足大数据传输和处理的高效需求。在数据管理与分析能力方面，多数民办高校已意识到数据的重要性，开始构建数据中心和管理平台，但数据整合度低，存在信息孤岛现象，各部门数据难以共享，且缺乏专业的数据分析团队和工具，导致数据挖掘和分析能力有限。至于大数据在学生管理中的应用程度，部分民办高校已尝试将大数据技术应用于学生管理的某些环节，如利用学生管理系统记录学生的学业成绩、日常行为等基本信息，但应用范围较窄，深度不足，尚未充分发挥大数据的精准决策支持作用。

　　2.2存在问题

　　民办高校在大数据赋能学生管理过程中面临诸多挑战。首先，数据质量不高是一个突出的问题，数据的准确性、完整性和一致性难以保证，部分数据存在缺失、错误或更新不及时的情况，这严重影响了数据分析结果的可靠性。其次，数据安全与隐私保护不足，学校网络建设存在安全隐患，缺乏完善的数据安全管理制度和技术防护措施，在收集、存储、使用等环节容易泄露学生数据，给学生和学校带来风险。最后，管理人员数据素养欠缺，部分管理人员对大数据技术的认识不足，缺乏数据意识和数据分析能力，无法有效运用大数据工具进行学生管理，导致大数据技术在学生管理中的应用效果不佳。此外，大数据在学生管理中的应用效果不理想，还主要体现在应用范围狭窄、深度不够，未能充分挖掘数据背后的价值，无法为学生管理提供全面、精准的决策支持。

　　3大数据赋能民办高校学生管理的优化路径

　　3.1完善大数据基础设施建设

　　民办高校若要充分发挥大数据在学生管理中的效能，当务之急便是大力推进大数据基础设施建设。资金是推动这一进程的关键要素，学校需积极拓展资金来源渠道，一方面，主动与政府教育部门沟通，争取专项财政支持，用于校园信息化建设项目；另一方面，加强与企业的合作，通过产学研合作模式，吸引企业资金注入，共同打造智慧校园生态。在网络设施升级方面，学校要着眼于校园全局，持续对网络进行改造。逐步扩大无线网络覆盖范围，确保校园的每一处角落，无论是教学楼、图书馆，还是学生宿舍、食堂，都能实现稳定的网络信号覆盖，让学生和管理人员随时随地畅享网络便利。同时，不断提升网络带宽容量，满足师生在日常学习、工作中对大数据量传输的需求，像在线课程学习、大型学术资料下载等活动，都能流畅进行，保障数据传输高效、稳定，避免出现卡顿、延迟现象。

　　硬件设备的投入同样不可或缺。服务器作为大数据平台的核心硬件，学校应加大资金投入，购置高性能、大容量的服务器设备，构建起能够承载海量学生数据的存储体系，妥善应对学籍信息、学业成绩、日常行为记录等大规模数据的存储需求。并且，在硬件配置优化上，引入先进的技术理念，运用云计算技术，打破传统硬件资源的限制，实现计算资源的灵活调配与高效利用，大幅提升数据处理速度。如此一来，在处理学生综合测评、奖助学金评选等涉及大量数据运算的工作时，系统能够迅速响应，快速输出精准结果，为数据的快速分析和应用筑牢根基，全方位提升学校大数据基础设施水平，助力民办高校学生管理向数字化、智能化方向成功转型，为后续管理工作的高效开展奠定坚实基础。

　　3.2加强数据质量管理和安全保障

　　数据质量直接关系管理决策的准确性，民办高校应搭建全方位、多层次的数据质量监控体系。在数据采集的起始阶段，便要精心制定严格的数据采集标准与规范，确保每一项学生数据，从基本的个人身份信息，到学业成绩、奖惩记录，再到身心健康数据等，在录入系统时都精准无误，避免因人为疏忽或录入标准不统一导致数据偏差。数据采集人员需经过专业培训，深刻理解数据采集的重要性与操作要点，以严谨态度对待每一条数据的录入。

　　定期的数据清洗与校验工作不可或缺。学校可安排专业的数据管理团队，运用先进的数据处理工具和算法，对数据库中的海量学生数据进行全面筛查[2]。针对发现的错误数据，如姓名同音不同字、成绩录入错误等，及时追溯源头，核实信息后予以纠正；对于缺失数据，如部分学生的社会实践记录未填写、选修课程信息不全等情况，通过与相关部门、教师及学生本人沟通，尽快补齐，确保数据的完整性。同时，建立科学的数据更新机制，依据学生学习、生活的动态变化，如学期成绩更新、获得新的荣誉奖项、参与社团活动变更等，及时将最新数据同步至数据库，保证数据时刻能真实反映学生当下的实际状况，为学生管理决策提供鲜活、可靠的数据支撑。

　　在数据安全保障领域，完善的数据安全管理制度是基础。学校要详细梳理数据从产生、存储、传输到使用的全流程，明确各环节数据使用和管理的规范与流程。针对不同岗位人员，制定与之职责相匹配的数据操作权限，从学校高层管理人员、学生管理部门工作人员，到一线教师，都清楚知晓自己在数据使用中的边界，杜绝越权操作。

　　3.3提升管理人员和教师的数据素养

　　民办高校应积极开展大数据相关培训，针对管理人员和教师设计系统且实用的课程体系，涵盖大数据基础理论、数据收集与整理、数据分析工具使用、数据可视化等内容，通过理论讲解、案例分析、实践操作等多种形式，帮助他们深入理解大数据的核心概念和应用价值[3]。同时，鼓励管理人员和教师自主学习，提供相关学习资源和在线课程平台，促进知识共享和交流。此外，建立激励机制，对在大数据应用方面表现突出的个人给予奖励和认可，激发他们主动提升数据素养的积极性，使其能够熟练运用数据分析工具和方法，将大数据思维融入学生管理工作中，实现从传统管理向数据驱动管理的转变，提高学生管理的科学性和精准性。

　　3.4深化大数据应用与创新

　　大数据赋能民办高校学生管理，需积极拓展其应用领域，不断推动管理模式与服务模式的创新变革。在个性化学习支持方面，深入分析每个学生的学习数据，包括成绩走势、学习时长、知识薄弱点等，为其精准推荐学习资源与学习计划，助力学生高效学习与成长。在心理健康预警上，实时监测学生在校园内的行为表现、社交互动、消费习惯等多维度数据，运用机器学习算法构建心理健康评估模型，及时发现潜在心理问题并发出预警，以便学校迅速开展心理干预，保障学生心理健康。在职业发展规划领域，结合学生专业成绩、兴趣爱好、技能特长以及就业市场动态等大数据信息，为学生量身定制个性化职业发展路径，提供精准的实习就业推荐，提升学生就业竞争力。同时，鼓励学校管理者与教师积极探索基于大数据的创新管理方法，如构建数据驱动的学生成长评价体系、开展线上线下融合的智慧学工服务等，打破传统管理模式的局限，实现学生管理工作的精准化、智能化与个性化，全方位促进学生全面发展与成长成才。

　　3.5建立协同合作机制

　　民办高校应致力于构建校内各部门紧密协作的联动体系，打破部门间的“信息孤岛”，实现数据的无缝对接与共享，为大数据赋能学生管理奠定坚实基础。学校需建立跨部门的数据共享平台，让教务、学工、后勤等部门的数据能够自由流通，同时明确各部门在学生管理中的具体职责与协作流程，确保数据的及时更新与准确应用。在与外部机构的合作方面，民办高校应积极与企业、科研机构等建立战略合作伙伴关系，共同开展大数据应用研究与实践项目。通过与企业的合作，引入先进的大数据技术和管理经验，为学生管理提供更精准的决策支持与更高效的服务；与科研机构的合作则能为学校提供最新的研究成果与技术支持，助力学校在大数据赋能学生管理的道路上不断探索创新，实现学生管理工作的全方位优化与提升。

　　4结束语

　　大数据赋能民办高校学生管理具有重要的时代意义与实践价值。通过优化数据收集整合逻辑，运用先进的分析挖掘技术，并将结果有效转化为决策支持，同时建立反馈机制持续改进，可实现学生管理的全方位提升。民办高校应积极行动，从完善基础设施、加强数据管理、提升人员素养、深化应用创新以及建立协同机制等多方面入手，构建适应大数据时代的学生管理体系。在这一过程中，需注重平衡数据利用与隐私保护，确保学生权益不受侵害。未来，随着技术的不断进步和教育理念的更新，大数据在民办高校学生管理中的应用将更为广泛深入，为培养适应社会发展需求的高素质人才提供坚实的管理保障，助力民办高校在激烈的教育竞争中实现可持续发展。

　主要参考文献

　　［1］董洁.大数据赋能高校学生管理的逻辑理路与优化路径研究［D］.徐州：中国矿业大学，2023.

　　［2］吴驰，毛文卉，刘雅琴.信息化视角下高校基础数据管理策略研究与实践［J］.中国教育信息化，2022，28（9）：83-88.

　　［3］王立新.民办高校学生管理程序的价值逻辑与法治进路［J］.河北法学，2020，38（7）：134-141.