大数据时代高职院校学困生成因分析及转化策略探究
陈斌
摘 要：目前高职院校正处于新一轮的扩招变革中，招生人数在扩大，招生类型呈现多样化，招生质量显著下降。教育管理者应尊重学困生的个体差异，帮助学困生成长和发展。大数据提供了全新的教育思路，从大数据的角度对学困成因进行分析，对高职院校学困生的转化具有实际意义。
关键词：大数据; 学困生
中图分类号：G715.1? ? ? ? ? ?文献标识码：A? ? ? 文章编号：1006-3315（2020）1-158-001
当前高等职业院校教育正在迎来一轮新的变革，2019年3月国务院总理李克强所作政府工作报告中明确提出，改革完善高职院校考试招生办法，鼓励更多应届高中毕业生和退役军人、下岗职工、农民工等报考，2019年大规模扩招100万人。随后，教育部发布了《高职扩招专项工作实施方案》，按照国务院统一要求，从扩招重点领域、生源组织、经费保障等方面做了精细部署，并向全社会承诺2019年高职招生计划将增量114万。
国家大幅增加对高职院校的财政投入，扩大高职院校奖助学金覆盖面，提高补助标准，不难看出国家对高职教育的重视程度。改革高职院校办学体制，提高办学质量，加快培养国家发展急需的各类技术技能人才，为实现中华民族伟大复兴贡献力量。
一、当前高职院校学困生的现状
（一）招生类型多样化，招生质量下降
在国家政策的推动下，高职院校招生类型多样化、复杂化，由以前单一的普通高考招生转变为学校自主招生、中高职衔接三二分段、学业水平考试、3+证书考试、普通高考等多种形式招生，并且普通高考招生占整体招生比例在逐年递减，可见高职院校的招生质量在不断下降。
（二）学困生群体逐年上升，学情相当严峻
学习基础普遍较差是高职院校学生群体的特性。根据对广东职业技术学院2017、2018级在2018-2019学年第二学期学业预警人数进行统计分析，2017级4446名学生，其中普通高考招生比例占43.3%，2017级学业预警人数达464人;2018级4753名学生，其中普通高考招生比例占36.2%，2018级学业预警人数高达904人。随着高职院校招生类型和所占比例的改变，学困生群体人数逐渐在攀升，学困生的学习现状令人担忧，不少学困生已达到III预警、留级预警，甚至退学预警，严重影响了人才培养质量。
二、大数据为高职院校学困生转化提供了新思路
目前大部分高职院校只单纯依靠学习成绩来衡量学生的学习状况，通知学生学业预警级别，督促学困生靠自身自觉学习解决问题。这种管理方式没法深入探知学困生学困的原因，无法有效地转化，结果的好与坏全靠学困生自身发展。
将大数据应用到学生困转化工作当中，可减少教育者在实施转化策略时的盲目性。大数据时代下，学困生形成的数据已不局限于显性的学习成绩数据，还包括学困生在日常教育活动中的隐性数据，如心理健康普查结果、借阅图书类型和次数、参加社团活动类型和时间长短等。经过数据手段分析，呈现出学困生群体发展背后的属性、规律、趋势，凸显学困生不同行为之间的内在联系，从而精准分析出学困的原因，并有针对性制定转化策略。
三、采集学困生数据形成数据库，多维度分析学困成因
从学困生日常教育活动的海量数据中，初步挑选可能会分析出学困成因的数据因素。以学号为唯一身份标识，针对学生困群体建立数据库，把不同管理部门之间有关学困生的数据串联在一起，覆盖日常课堂考勤、学习成绩、选修类型、心理健康状况、借阅图书类型和次数、第二课堂活动类型和时长、晚归次数等。形成大量的数据后，从多个维度分析导致学困的影响因素及各因素之间的潜在关联性。如某学困生的专业成绩不佳，但在挑选选修课类型、参加第二课堂活动种类明显偏爱非所学专业的其他事物，可以分析出该生可能是对所学专业的兴趣爱好、积极性不高导致学困;某学困生参加第二课堂活动的时长持续远超群体正常平均数，可以分析出该生可能是没处理好社团工作与学习之间的时间分配问题所导致学困;某学困生心理健康状态多次異常，可以分析出该生可能是受到心理问题困惑导致学困等。通过海量数据探索出学困生日常教育活动中各因素数据之间的关联规律，运用大数据手段建立学困生学困量化分析体系。
四、转变工作思路，精准制定转化策略
（一）教育管理者转变工作思路
在大数据时代下，教育管理者应与时俱进，改变传统模式的工作思路，由只能通过与学困生本人交谈探知学困原因转变为从学困生日常行为产生的数据当中发现和分析出学困原因，学会使用数据手段动态监控分析学困生，学困生在日常教育活动中产生的碎片式数据是学困生行为最真实、最客观的反映，分析出的学困成因可靠性高，学困生通过数据故意欺骗教育管理者的概率是微乎其微的。
（二）精准定制私人式的转化策略
根据大数据分析，让教育管理者可以及时了解到每位学困生在日常教育活动中产生的微观表现，了解学困生最真实、最客观的行为，从而精准找出学困成因。根据学困生自身具体情况，有机联动学校教学部门和管理部门，以学困的客观数据为导向，建立精准帮扶机制，制定科学性而个性化的转化策略，最大限度发挥家长、专任教师、辅导员、班主任、学长等多方的帮扶力量，激发学习活力，有效转化。并通过大数据手段可以实现转化过程的动态跟踪管理，实时监控学困生在转化过程中的状态，对学习状态的发展趋势进行预测，发现问题及时调控与干预。
在大数据时代发展潮流中，教育管理者应主动转变工作思路，传统学困生转化工作不仅要付出大量工作时间和精力，还要与学困生“斗智斗勇”消耗积极性，转化效果却事倍功半。通过分析学困生日常教育活动产生的真实、客观、有效的数据，借助大数据手段可以有效判断出学困成因，从而制定精准式帮扶转化措施，从根源上解决转化问题。
【课题项目】大数据视角下高职院校学困生精准帮扶体系研究与实践，项目编号：KRW201827
参考文献：
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[2]王婧.大数据时代高校学生管理工作的挑战和对策分析[M]思想政治教育研究，2014，30（2）：128-130
