[摘 要]目前高校学生管理者运用经验法、观察法和简单的数据统计方法进行学生个体及群体的个性化管理，取得了一定的成效，但也存在靶向性不强、滞后性明显等较难克服的问题。大数据在教育领域的兴起为解决这些问题提供了契机。在高校建立起基于教育大数据的学生个性化管理模式将推动学生个性化管理由经验模式向科学模式变革，由被动应对向主动预警转变，由依赖点数据向全貌数据转换，从而提高学生个性化管理的效率与质量。
[关键词]教育大数据；个性化管理；分析
[中图分类号]G640 [文献标识码]A [文章编号]1671-8372（2017）04-103-05
Abstract：At present， the management of college students used the empirical approach， observation method and simple data statistic method to study personalized management of individual students and groups， and has achieved some effect. However， there are some problems which are difficult to overcome， such as weak targeting and hysteresis. The rise of big data in the education sector provides an opportunity to address these problems. The personalized management model of college students based on the educational big data will push the personalized management model to change from empirical mode to scientific model， reactive to proactive， and transforming from the depend point data to the full view data so as to improve the efficiency and quality of college students’ personalized management.
Key words：educational big data； personalized management； analysis
近年来，大数据不断对社会各个领域产生深刻影响，推动着人类思维与实践的大变革。同样，其力量也强烈地冲击着整个教育系统，正在成为推动教育系统创新与变革的颠覆性力量。教育大数据是大数据的一个子集，特指教育领域的大数据，是整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的，一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合[1]。教育大数据的所谓“大”并非只单纯指数量之大，更是指其应用及研究价值之大，即能从繁杂的教育数据中挖掘相关关系、诊判现存问题、评估预测发展趋势。应充分发挥教育大数据在提高教育管理质量、促进学生个性化管理、优化配置部门资源、辅助高校科学化决策等方面的重要作用。
学生个性化管理是尊重学生个体独特价值，发掘个体潜在能力，引导学生形成独立人格和独特个性，促进学生个体自由科学发展的管理。《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020 年）》明确提出：“尊重教育规律和学生身心发展规律，为每个学生提供适合的教育。个性发展与全面发展相结合”[2]。推进高校学生个性化管理则是推动个性化教育实现的重要内容。目前的学生管理者基本采用经验法、观察法和简单数据统计相结合的方法实行个性化管理，取得了一定的成效，但也存在靶向性不强、滞后性明显等较难克服的问题。如何实现精准的因材施教，的确成为现阶段大众化高等教育的一道难题。教育大数据的兴起为高校实现个性化的学生管理提供了契机。
一、教育大数据在高校的集成
教育活动既包含教学、科研、管理、校园生活及服务等正式活动，也包含家庭沟通、社会教育等非正式活动；既包括线下的现场教育，也包括线上的视听教育。这些都是教育大数据产生的环境。环境的营造者是“主体”与“教育大数据管理平台”，二者也是教育大数据产生的源头。“主体”包括学生、教师、学生工作者、学校行政管理者，“教育大数据管理平台”包括基础信息系统、动态采集处理系统、教务系统、学生事务系统、一卡通系统等各类教育管理装备。教育大数据要求各系统打破藩篱，除必要涉密信息外，要做到互联互通。在各类教育活动中，由“主体”产生并与“教育大数据管理平台”交互录刻的海量数据，经过充分挖掘、连接与整合，则集成可应用于教学管理的教育大数据（见图1）。
高校的一切行为主体都在产生动态数据。学生在学习生活中留下数字碎片，如课程选擇、网络社交行为、党团学活动的参与、图书馆的出入、成绩动态、校园卡的使用等，均可借助人工智能和云技术对这些数据进行充分挖掘、整合与分析，将碎片化数据转化为知识性信息。一方面，这能使教师为学生提供个性化的学习内容和资源；另一方面，也能在学生管理服务领域为学生工作者及行政管理者及时提供预测和调整的信息。可见，依托数据实证的学生管理研究正逐步冲破经验管理的束缚，发展成为一种实实在在、有数据支撑的研究范式。吉姆· 格雷提出数据密集型科研“第四范式”，将大数据分离出来单独作为一种科研范式[3]。因而，教育大数据必将引发高校学生管理模式与方法的变革。
二、教育大数据时代高校学生个性化管理：模式与方法的变革
当下，立足于大数据挖掘与分析来变革高校学生管理模式已经成为现在及将来高校发展的必选项之一。在教育大数据支持下开展学生管理活动与传统管理相比具有明显的优势，这种新型的管理模式将在变革大学生个性化管理实践方面发挥独特的作用。
（一）由经验模式向科学模式变革
目前，高校學生事务管理者进行个性化管理仍然以经验模式为主导，一方面依靠个人管理实践经验，另一方面依靠采集到的数据资料。而传统教育数据的采集往往是节点性的，多在非自然状态下（用户知情）进行，数据分析的手段主要采用简单的汇总统计和横纵对比分析，着力点是学生的群体特征。并且，因数据的单薄、孤立与静态，缺少足够的数据源和可供预测、分析、判断、评估教育行为的依据，使得学生管理者对个体的关注常陷于经验性的推测，一方面导致工作量的繁杂，另一方面也容易导致忽视与误判的产生。因而，经验模式主导下的大学生个性化管理效果并不佳。
科学的学生个性化管理学性主要体现在：1.管理者真正认识学生，了解学生的成长历史、家庭情况、生活轨迹、学习动态、性格偏好、兴趣、风格、能力缺陷、发展目标等；2.可提供最适合学生发展的环境、平台、资源、工具与服务等外部条件。而教育大数据是管理者全面、主动认识每个学生客体真实情况的重要工具，管理者通过教育大数据这个具有数据海量化、更新动态化、途径多元化、挖掘深度化等特点的有效工具对学生动态数据进行深度挖掘与分析，为每个学生提供最合适的管理与服务，从而弥补传统经验模式的不足，推动大学生个性化管理模式的科学性变革。
（二）由被动应对向主动预警转变
传统的高校学生管理数据往往选择在阶段性节点进行采集，动态性不足，同时由于数据壁垒的存在，导致数据联动性欠佳。如涉及学生健康的数据，主要是入学体检、重大疫情统一体检、毕业体检等，其时间跨度比较大，又囿于我国基础教育大数据正在探索建立阶段，因而高校学生事务管理者对每位学生的以往疫病数据并不了解，对学生平日的医院问诊�
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