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编程问答

开学季,如何用数据保证学生安全?这套方案值得一看

發(fā)布時間:2025/3/20 编程问答 46 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 开学季,如何用数据保证学生安全?这套方案值得一看 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

上周,我們對高校信息化建設(shè)階段的3個要點進行了探討:

■第一,制定戰(zhàn)略目標

■第二,不要貪多

■第三,“將數(shù)據(jù)進行到底”

本周,本篇將繼續(xù)對“將數(shù)據(jù)進行到底”進行探討,并結(jié)合典型場景剖析,怎樣運用有效性要點構(gòu)建高校場景化數(shù)據(jù)分析體系。

將數(shù)據(jù)進行到底
“將數(shù)據(jù)進行到底”,還意味著在數(shù)據(jù)應用中不斷迭代開發(fā),深化應用。

對子主題橫向擴展:

結(jié)合高校業(yè)務信息平臺化建設(shè)系統(tǒng),通過身份驗證的畢業(yè)生可在線進行畢業(yè)生成績打印,讓學生少跑腿,為其提供更好服務,這是從寬度上拓展數(shù)據(jù)應用。

對子主題縱向擴展:

對于學生成績管理這個主題,可以運用描述性分析看學生當期各科成績,運用趨勢分析看學生不同時期成績變化情況,運用對比分析看不同院系、班級及課程學生成績,還可以進一步進行績點預測等數(shù)據(jù)挖掘分析。

“將數(shù)據(jù)進行到底”是一個迭代循環(huán)的過程。在數(shù)據(jù)應用中結(jié)合業(yè)務情況還可以對前期定義的數(shù)據(jù)主題、數(shù)據(jù)模型及指標進行修正。

只有融入匠人般的執(zhí)著精神,才能不斷深化數(shù)據(jù)應用。

從業(yè)務中來,回到業(yè)務中去:

每一個業(yè)務模型,每一項指標定義都需符合業(yè)務邏輯。找到一個異常指標點并不意味著問題的終結(jié)。我們需要讓問題回歸到業(yè)務本身,結(jié)合業(yè)務方法解決問題。

舉個例子,假設(shè)通過評教系統(tǒng),我們發(fā)現(xiàn)某教師綜合得分低,主要是學生評教得分較低。但看到總評分甚至每一細項評分,都不意味著問題到此終結(jié)。

評分背后更深層次原因是什么?是教師教學能力退步還是其他原因?這些需要回歸至業(yè)務層面,通過進一步調(diào)研的方式才能深入了解并界定問題發(fā)生根本原因,從而制定有效的解決策略。

例:男生女生學習成績與早餐次數(shù)分布

舉例探討
下面我們以學生安全駕駛艙為例,剖析怎樣有效構(gòu)建高校場景化數(shù)據(jù)分析體系。

學生安全管理無論在高教還是普教都非常值得關(guān)注?,F(xiàn)階段主要痛點在于缺乏學生安全狀況及重點人員全面而準確的名單,難以實時監(jiān)測、精準干預。

那么怎么通過數(shù)據(jù)分析來幫助解決這個問題呢?

一、制定戰(zhàn)略目標:

我們的目標就是要掌握一份準確而完整的學生安全名單,精準干預,減少學生實際安全問題發(fā)生。其次應用有效性要點“從業(yè)務中來”,進行學生安全問題類型定義:

我們需要預定義哪些問題是學生安全問題。結(jié)合近年學生安全事件,我們可以定義三類學生安全問題:疑似失聯(lián)、疑似心理預警及學業(yè)預警。

學生安全管理駕駛艙(永洪Z-Suite制作)

二、構(gòu)建模型:

對于疑似失聯(lián)學生,可以通過學生的行為軌跡以及各方面的數(shù)據(jù),印證構(gòu)建疑似失聯(lián)學生狀態(tài)識別模型:

譬如校務系統(tǒng)特征M1、一卡通系統(tǒng)特征M2、校園監(jiān)控系統(tǒng)特征M3、校園網(wǎng)絡系統(tǒng)特征M4,得出一個疑似失聯(lián)名單,每一個學生的疑似失聯(lián)天數(shù),學院,輔導員及學生的聯(lián)系電話等信息。

對于疑似心理預警的學生名單,主要通過學生網(wǎng)絡行為如上網(wǎng)時長,上網(wǎng)網(wǎng)站類型來判斷;學業(yè)預警名單,通過學生的曠課行為、掛科、學分不足等情況綜合判斷。

橫向:

除了疑似失聯(lián)、疑似心理預警及學業(yè)預警三類學生安全問題,我們還可以拓展出學生“重點人群”監(jiān)控,通過對他們訪問特殊網(wǎng)站,是否常不在校,是否辦理校外住宿等方面進行監(jiān)控。

縱向:

對于疑似心理預警學生,我們還可以看學生現(xiàn)在成績排位和高考生源省內(nèi)排位的偏離值,重點針對大一學生。

有的省份錄取分數(shù)低,原本的天子驕子進入高校后,發(fā)現(xiàn)自己和很多同學學業(yè)起點上實際存在較大差距,短期又難以縮短這種差距,心理上就可能出現(xiàn)落差甚至發(fā)生極端事件。

回到業(yè)務中去:

對于如何減少學生安全問題,在數(shù)據(jù)分析工具幫助掌握一份相對準確的名單后,還要開展細致的學生關(guān)懷工作。

譬如了解學生家庭背景、專業(yè)老師心理疏導、跟蹤學生變化情況等。結(jié)合數(shù)據(jù)分析有效性要點,構(gòu)建學生安全管理駕駛艙,有助于減少學生安全事件實際發(fā)生。

數(shù)據(jù)是生產(chǎn)力,數(shù)據(jù)是新型生產(chǎn)力。從數(shù)據(jù)應用深度角度,讓數(shù)據(jù)不斷挖掘,越用越準。

查理.芒格曾言:“宏觀是我們必須接受的,微觀才是我們可以有所作為”。只有提升數(shù)據(jù)分析有效性,提升數(shù)據(jù)洞察業(yè)務精準性,數(shù)據(jù)才能為企事業(yè)單位創(chuàng)造更大生產(chǎn)力。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的开学季,如何用数据保证学生安全?这套方案值得一看的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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