基于大数据赋能的学生管理效果评价

刘 石

(西安交通工程学院,西安 710300)

数字化时代,大数据的应用逐渐成为提升学校管理效果的重要手段,学校管理者越来越倾向于利用大数据分析来实现更精细化、个性化的学生管理[1],但这一趋势也伴随着一系列问题和挑战,如管理者是否过度依赖大数据、不同部门间的协调问题、数据隐私与信息失真等。为深入了解大数据技术在学生管理中的优势、不足及其对整体管理效果的影响,随机抽取某高校170名学生与管理人员进行问卷调查,并借助SPSS 26.0软件对问卷数据进行分析,旨在为大数据在学生管理中的可持续应用提供有力支持。共回收有效问卷160份,问卷有效回收率为94.12%,符合相关标准。

1 调研结果

1.1 问卷信度检验

借助克隆巴赫系数对问卷进行信度检验,如表1所示,问卷的一致性较好,所得数据适用于分析大数据背景下的学生管理效果。

表1 信度检验结果Tab.1 Reliability test results

细分维度结果如表2所示,通过删除不相关的项,克隆巴赫系数进一步提升,有效保持了整体评价的内部一致性,能够为大数据在学生管理中的实践提供有力的定量评估结果。

表2 细分维度检验结果Tab.2 Results of subdivision dimension

1.2 描述性统计

如表3所示,四个维度的最大值均为25,说明大数据赋能下的学生管理工作取得了良好效果。最小值分别为16、16、18、17,尽管同样取得了较好的效果,但受访者仍希望进一步提高大数据的利用效率。各维度的均值集中在23.2,中位数为25,标准差在2左右,方差在4左右,变异系数在0.08左右,说明数据整体较为集中,相对稳定,即受访者对高校的学生管理工作看法较为一致且集中。

表3 描述性统计结果Tab.3 Results of descriptive statistics

1.3 差异性

为确定问卷数据是否因教师与学生身份的不同而存在差异,进行独立样本t检验。如表4所示,数据结果在实践效果、优势评价及改进方向这三个维度上存在显著性差异,且教师给予的评分更高。实践效果维度上,教师作为管理人员更直接地参与并深度理解大数据在实际管理中的应用情况,从而做出更积极的评价。从优势评价层面看,教师更倾向于看到大数据在学生管理中的积极优势并对这些优势给予高度肯定[2]。从改进方向层面看,教师对大数据在学生管理中需要改进的方向更明确,对改进效果提出了更高要求。

表4 差异性检验结果Tab.4 Results of difference test n=160

1.4 相关性

如表5所示,借助Pearson相关性分析确定不同维度之间的相关性,实践效果、优势评价、不足之处及改进方向四个维度在1%的水平上显著相关,说明当实践效果提高时,与之相关的优势评价、不足之处及改进方向的变化趋势较为显著,这强调了大数据在学生管理中综合影响的复杂性。不同维度之间的相互作用对整体管理效果的提升至关重要,能为进一步分析其中存在的因果关系奠定基础。

表5 相关性分析结果Tab.5 Results of correlation analysis

1.5 线性回归

如表6所示,线性回归检验结果显示,优势评价、不足之处、改进方向三个维度均在1%的显著性水平上影响学生管理效果,即发挥大数据在学生管理中的现有优势可以显著提高管理效果。针对不足之处进行弥补同样可以提升管理效果,管理者要能够清晰地识别并有计划地改进大数据在学生管理中的应用方向[3]。

表6 因果检验结果Tab.6 Results of causality test n=160

2 结论与建议

通过实证分析发现,实践效果、优势评价、不足之处及改进方向这四个维度在提高学生管理效果中发挥着重要作用,各维度之间表现出了显著的相关性,为学校管理者提供了全面了解大数据在学生管理中综合表现的思路。独立样本t检验揭示了教师和学生在实践效果、优势评价、改进方向这三个维度上评价的不同,且教师的评价明显高于学生,说明教师在学生管理过程中能够更为直接深入地参与其中,对大数据应用的了解更加全面。线性回归分析表明,优势评价、不足之处、改进方向这三个维度均对学生管理的效果产生了显著影响,说明要想提高学生管理工作效果应更积极地认识大数据应用在学生管理中的优势,深刻分析其中存在的问题,并采取针对性的改进措施。大数据在学生管理效果评价中具有较大潜力,但也存在一些不足,如教师和学生之间在认知上存在一定差异,需要管理者更好地理解和引导,以推动大数据在学校管理中全面有效地应用。

建议:①在学生管理中引入多维度的数据源,包括但不限于定性数据、学生反馈及其他关键绩效指标,综合分析这些数据可以更全面地了解学生的需求与表现,在理解并充分利用大数据的同时也不忽视其他的重要信息来源。②高校应设立跨部门的工作组或委员会,加强信息共享和协同工作,定期召开跨部门会议,确保数据在整个学校体系中的流通与共享,同时明确各部门的责任与角色,加强沟通,有效应对学生管理中的复杂问题。③加大新技术的培训力度[4],提高管理者对大数据工具的熟练程度,更好地应对技术难题,鼓励学校与技术专业团队合作,共同解决大数据在学生管理中的技术困境,同时开展定期的技术更新与维护,以确保系统的稳定性与可靠性。