
“大數(shù)據(jù)”如何促進(jìn)高校學(xué)生管理工作思路轉(zhuǎn)變
2012年4月10日,美國聯(lián)邦教育部技術(shù)辦公室發(fā)布《通過教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析改進(jìn)教與學(xué):問題簡介》,指出:在教育中有兩個(gè)特定的領(lǐng)域會(huì)用到大數(shù)據(jù):教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析。在我國,教育界也對“大數(shù)據(jù)”的關(guān)注越來越多,尤其是對教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析這兩個(gè)特定的領(lǐng)域。因此,大數(shù)據(jù)時(shí)代下學(xué)生工作的創(chuàng)新與發(fā)展已經(jīng)呼之欲出。
在大數(shù)據(jù)時(shí)代,不是部分育人,而是全員育人
在大數(shù)據(jù)時(shí)代到來以前,隨機(jī)抽樣一直是我們最常使用的調(diào)查研究方式之一,然而,眾所周知,隨機(jī)抽樣是在總體數(shù)據(jù)不可采集和分析的情況下才應(yīng)運(yùn)而生的,隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,這些都將成為可能,隨機(jī)抽樣的缺陷也將展露無疑。作為一名高校學(xué)生管理工作者,我們在實(shí)踐中發(fā)現(xiàn),用采樣的數(shù)據(jù)分析方法違背了“為了一切學(xué)生”的工作理念。雖然隨機(jī)采樣大多數(shù)時(shí)候正確率非常高(可達(dá)97%),對于學(xué)校的整體情況來說,3%的錯(cuò)誤率是可以接受的,但是對于每個(gè)學(xué)生來說,他們的具體信息和細(xì)節(jié)你無法掌握,甚至因?yàn)檫@3%的錯(cuò)誤率還可能失去了對某類學(xué)生或者某個(gè)問題的研究能力,這對于學(xué)生管理工作來說將是一個(gè)巨大的隱患。因此,采用隨機(jī)抽樣的方法已經(jīng)不能適應(yīng)學(xué)生工作管理者“全員育人”的目標(biāo)和要求,取而代之的是,以“樣本=總體”的思維,面向高校所有學(xué)生,通過大容量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備和先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析手段,收集并掌握每個(gè)學(xué)生全面和完整的數(shù)據(jù),從而實(shí)現(xiàn)高校學(xué)生工作管理從“部分育人”到“全員育人”的轉(zhuǎn)變。
在大數(shù)據(jù)時(shí)代,不是追求精確,而是追求效率
在小數(shù)據(jù)時(shí)代,因?yàn)槭占降臄?shù)據(jù)有限,一旦出現(xiàn)一個(gè)細(xì)小的錯(cuò)誤就會(huì)被放大,甚至影響整個(gè)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果,所以我們要求收集數(shù)據(jù)的每一個(gè)環(huán)節(jié)盡量保證零失誤率,同時(shí)確保記錄下來的數(shù)據(jù)盡量精確。但是,如果我們掌握的數(shù)據(jù)多到接近總體,數(shù)據(jù)的精確性反而變得不那么重要了,因?yàn)榇髷?shù)據(jù)對錯(cuò)誤的包容性可以幫助我們做更多新的事情,創(chuàng)造更好的結(jié)果,例如,觀察到更多變化和細(xì)節(jié)。“大數(shù)據(jù)”建立之后,雖然每個(gè)學(xué)院操作起來可能會(huì)更加混亂,但眾多的數(shù)據(jù)加起來不僅能抵消掉錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的影響,而且能夠?qū)崟r(shí)更新每個(gè)學(xué)院不斷變化的各種信息,幫助我們掌握事情的發(fā)展趨勢,從而得出一個(gè)更加準(zhǔn)確的結(jié)果,同時(shí)提供更多的額外價(jià)值。因此,從這一角度來看,大數(shù)據(jù)的混雜性反而提高了我們工作的效率。在分析問題時(shí),我們不再需要擔(dān)心某個(gè)分析點(diǎn)對整個(gè)調(diào)查結(jié)果的不利影響;在尋找解決方法時(shí),我們也不再需要以高昂的代價(jià)消除所有的不確定性去尋找唯一的答案。這不僅使我們能夠更加辯證、客觀地看待每一個(gè)學(xué)生,也使我們在接受這些紛繁數(shù)據(jù)的不精確和不完美的同時(shí),接受了每個(gè)學(xué)生的個(gè)性化和復(fù)雜化。
在大數(shù)據(jù)時(shí)代,不是注重因果關(guān)系,而是注重相關(guān)關(guān)系
在小數(shù)據(jù)世界中,因果關(guān)系是核心競爭力,但是在大數(shù)據(jù)時(shí)代,相關(guān)關(guān)系將發(fā)揮更大的價(jià)值。通過識(shí)別有用的關(guān)聯(lián)物,相關(guān)關(guān)系雖然不能幫助我們揭示這個(gè)人或這個(gè)狀態(tài)背后的原因以及發(fā)生這個(gè)現(xiàn)象的內(nèi)部運(yùn)作機(jī)制,但是可以幫助我們了解一個(gè)人的狀態(tài)或現(xiàn)象,還可以通過尋找關(guān)聯(lián)物預(yù)測未來。一個(gè)學(xué)生如果出現(xiàn)問題,不會(huì)是瞬間的,而是慢慢地出問題的。通過收集所有的數(shù)據(jù),我們可以預(yù)先捕捉到學(xué)生要出現(xiàn)問題的信號,例如學(xué)學(xué)習(xí)成績的下降、參與活動(dòng)的次數(shù)減少等等,這些都說明他可能要出問題了。作為高校學(xué)生工作管理者,就可以利用“大數(shù)據(jù)”把這些異常情況和正常情況進(jìn)行對比,然后知道什么地方出了什么問題。通過盡早地發(fā)現(xiàn)異常,管理者就可以在問題出現(xiàn)之前采取措施進(jìn)行疏導(dǎo)和調(diào)解。因此,在大數(shù)據(jù)時(shí)代,相關(guān)關(guān)系將大放異彩,不僅僅是因?yàn)樗転槲覀兲峁┮蚬P(guān)系所不能提供的視角,而且是因?yàn)檫@些視角都很清晰,有很高的分析價(jià)值,從而有助于我們拓寬研究思路并積極應(yīng)用于實(shí)踐。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11