高校数字化建设如何助推学生工作？

学生工作是高校教育管理的重要环节，数字化建设如何助推以学生发展为中心的学生工作？

2018年，习近平总书记在全国教育大会上指出，要把立德树人融入思想道德教育、文化知识教育、社会实践教育各环节，贯穿基础教育、职业教育、高等教育各领域，学科体系、教学体系、教材体系、管理体系要围绕这个目标来设计，教师要围绕这个目标来教，学生要围绕这个目标来学。该指示一方面强调了高等教育立德树人的根本任务，另一方面也表明应重视教育管理体系的改革。

在国家层面，信息化建设一直是高校管理育人质量提升的重要方向之一。教育部近日发布的《关于加强新时代教育管理信息化工作的通知》，突出了数据驱动、协同治理、主动服务等前沿关键词，进一步指明了未来发展方向。学生工作是高校教育管理的重要环节，数字化建设如何助推以学生发展为中心的学生工作？

从信息汇总到数字管理

信息化工作的着力点在于解决现实困境，而高校学生工作在信息化过程中的困境主要体现在：

● 学生数据庞大且碎片化，存在信息孤岛；

● 数据缺乏统一性、规范性；

● 系统分散、模型不统一、完善度低；

● 工作人员专业能力不一，流动性比较大等。

具有处理复杂化、数据难共享、工作难协同等特点，因此，只有进一步汇总相关信息，才能更好地管理数据、使用数据。

浙江大学的学生工作信息平台正是以解决困境为目标，经历了从简单到复杂的逐步发展演化。

早期是将相关信息汇总到一个网站上，并提供相应的查询功能。此后由于评奖评优工作的需要，学校开发并部署了具有一定计算功能的简单系统。

2014年，学校启动了学生工作管理信息化系统的建设（简称3S系统），该系统于2016年投入使用，其核心模块包括学生信息、思政队伍、评奖评优、学生资助、勤工助学等。

该系统也可实现学生的信息更新维护、信息抓取，学生相关业务的申请，以及教师审核工作的提示、信息的公开等相关功能。

这一时期的3S系统虽然集成了不少功能，也解决了当时环境下学校遇到的不少问题和困难。但是随着时代的发展，其不足之处也越来越明显。该系统无法适配学生评价体系的进一步改革，更重要的是，其无法承接其他相关部门的数据。

从数字管理到数字治理

1.打造基于“三全育人”的数字治理体系

在以上背景下，浙江大学决定打造基于三全育人的一站式学生工作信息平台，简称ETA平台（图1）。

图1 浙江大学一站式学生工作信息平台系统架构

该平台于2018年5月启动建设，2019年8月正式上线运行，目前已经整合了学校的学工、教务、招生、体育、团委、宿管等六大部门的学生数据，形成了集成“德智体美劳”全方位的学生数据画像，通过纯线上业务流程来实现学生事务管理的规范化运行，全面支持学生评价改革方案的实施和落地。

所谓三全育人，是能够以角色的视角为切入点，打造全员育人；以评奖评优为着力点，打造全过程育人；以数据融通为支点，打造全方位育人。

三全育人既是一种教育理念，同时也作为一个全面、系统的育人指导思想和原则在浙大的数字治理体系中应用。

学生工作数字治理平台从三全育人的内涵出发，基于育人的主体、空间和时间维度构建。一是聚焦以生为本，通过评价引领来激发学生内生动力。二是明晰以责任为纲，完善各个育人主体之间的工作职责，全面提升人才培养质量。

数字治理体系的核心在于以学生发展为中心的理念。通过搭建理念完善、功能先进的学生工作数字治理平台，一方面打通校内校外学生培养的关键主体，引领评价，合力构建学生成长的牵引体系；另一方面，整合学生学习生活的多维数据，守住底线，提升学生精准管理的水平。

基于三全育人的内涵，平台采用SOA设计思想，全面汇总学生信息数据，支持学生管理业务功能的服务化、组件化开发与调度，通过统一的学生事务智慧服务门户，个性化响应不同类型用户的工作需求、信息需求、办事需求和决策需求，实现精准化服务。从育人的主体、空间、时间维度搭建智慧服务中心、学生工作构建中心、智能决策支持中心等三层模块，来服务学生和各个育人主体。

具体而言，全员育人主要是从育人的主体出发，涵盖了与学生有关的各个角色，从校内、校外的育人主体职责出发，也基于学校相关制度文件明确的职责边界，分角色打造平台功能。

同时，为了加强不同身份的协同，针对学生个体建立了工作记录体系，每一个不同的角色都可以在系统内维护与自身职责相关的学生工作记录。

而且不同角色按各自的身份规则进行查看，既保护了学生隐私的界限，也方便了及时跟进各个学生的个体情况，真正形成全员育人的合力。

全过程育人主要是从时间维度出发，强调育人是贯穿大学生从招生入学、在校培养、毕业就业，到成为校友的每一个环节。通过学生培养全过程育人数据的共享和信息反馈协同治理，最终以评价引领为着力点，不断提升各个阶段人才培养的针对性和有效性，从而提升学生培养的整体质量。

全方位育人主要是从空间维度出发，强调各个育人部门对学生“德智体美劳”五个维度的培养，通过数据融通和整合，集中、规范、全面地构建学生的个人画像。

浙大的学生工作平台整合了与学生学习生活息息相关的学工、招生、教务、团委、体育、宿管、就业、校友等有关业务部门的数据，通过数据融通打造一体化的学生信息服务。

通过数据直连对接的方式，将各个部门对学生的评价实时展现，学生可实时查询自身发展现状，并做出相应合理的后续规划。通过相关方式不断提升学生使用体验，增强用户粘性。真正实现信息化手段促进学生事务的高效精准处理，保障学生评价的客观、公平和公正。

此外，该平台还成功整合了学生网上办事大厅，涵盖了71项学生在校期间可能会遇到的业务和服务。包括场馆申请、电话黄页、班车查询等相关校务服务内容，以及学生“奖助勤贷补免”等学生相关事务性服务内容。

例如，学校的勤工助学、奖助学金和荣誉称号等的申请、审核和发放全在线上完成。平台不仅能够对审核情况进行展示，同时还能提供很好的数据统计功能，使得原本繁杂的工作变得直观明了，对院系和学生也更具指导意义。

同时，该平台的所有学生服务都与浙大钉相连接，方便学生在学校统一的手机端入口进行便捷的业务办理。在学校整体信息化建设的支持下，目前学生事务领域已实现100%的业务最多跑一次，60%的业务一次都不用跑。

2.以数据驱动智慧学工建设

虽然该平台前期已经实现了学生数据的整合，打造了学生的全面画像，也建立了比较完善的工作体系，但是高等教育和信息化的发展对平台提出了更高的期望。

而智慧学工可能是应对这种期望的一个探索和实践方向。要实现智慧学工，首先必须构建更加全面的学生画像，建立全校统一的学生大数据库，汇总包括但不限于学生基本信息、联系信息、党团关系、教学信息、评价信息、风险信息和行为信息等各种信息。

学校相关部门及业务系统根据所涉及的学生管理职责，按照统一的数据访问、覆盖、订阅的规则，进行数据交互。在数据融通过程中，各主管部门通常会有数据安全顾虑，只有消除各部门的顾虑，才能打破数据孤岛，实现大数据融通。

获取相关的数据以后，通过汇集、整合、分析各个业务系统、数据仓库，以及相关职能部门的补录信息，构建学生的360度视图，并且结合不同的业务角色需求与用户视角，向各个应用系统展示学生的视图（图2）。

图2 基于全字段大数据构建的学生360度视图

以辅导员走访请示为例，平台可通过查询学生的行为信息和分析信息，结合当前的工作要求，向辅导员推荐建议拟走访的学生，由辅导员来选定具体要走访的学生。

辅导员通过360度的视图对走访对象的基本情况有一个快速、全景式的了解，针对性地设计走访过程中的谈话内容与目的。在走访过程中，也可以借助平台和学生进行更好的互动。

走访结束后，辅导员可以在平台里补充学生相关的信息，总结记录学生更进一步的需求，便于智慧学工系统学生画像的更新，从而真正实现循环优化和协同育人。

学生画像的构建是实现学生成长发展精准引导的必备前提，在德智体美劳全面发展的人才培养目标下，基于前述360度视图的构建，整合各个职能部门的数据，做好学生成长事件的全过程记录，依托学生的信息平台建立全校统一标准的学生全面评价。

有了基于全字段大数据的学生画像之后，智慧学工可以更好地为学生服务。例如，可以按照国家奖学金获得者的平均表现值作为基准值，为每一位在校学生建立个人成长的雷达图，从而让学生直观和清晰地看到自己和优秀榜样之间的差距，更加实时地了解自己进一步努力的方向。

同时，也能够更多地参与未来校园的治理。在学校数字治理的顶层设计之下，形成职责结构明确，组织架构清晰的数字资源，从而拓展学业指导、行为分析、安全预警等应用，助力未来校园数字治理体系的建设，实现学校人才培养的目标。

从数字治理到数智治理

目前浙大已开展ETA平台的二期建设，尝试解决工作流程考核优化，拓展相关服务入口，加强手机端联动，以及决策分析等相关业务，致力于从数字治理向数智治理进化。一字之差，前者的概念已相对明确，后者其实还没有很充分地定义，但我们可以通过具体的应用场景对其进行展望。

第一个场景是基于前置数据和过程数据的学业提醒。

现有的学生学业帮扶基本上都是后置数据或结论数据，也即要在学生考试挂科或被退学警告之后，才能判定该学生是否学业困难，是否需要帮助。在实际操作过程中，这种模式不免滞后。而智慧学工系统能够很好地利用前置数据与过程数据做好相应提醒。

前置数据是根据不同生源、不同高考分数、不同主修专业的学生课程表现进行大数据分析，形成关联性的参考。

例如高考数学分数不太高的学生，进入大学后仍有较大可能面临数学科目的困扰。类似的情况，如果有智慧的提前预警，让学生做到心中有数，让相关的任课教师和班主任、辅导员老师了解学生情况，就能尽早地介入帮助指导。

所谓过程数据是指对课程签到、作业上交、测试成绩、到课率和抬头率等进行实时统计，形成学习状态分析。

通过对学生学习过程中的数据进行及时反馈，例如某一学生在某一门课程中，连续几次没有签到、作业没有上交，或随堂测试成绩不理想等，及时预判其大概率会在这门课程中遇到困难，从而第一时间发出警示和提醒，让学生得到及时帮助。

第二个场景是基于显性条件和隐性条件的智慧支柱。

现阶段我们主要通过显性数据来判断学生的经济情况。例如其家庭是否为建档立卡户、低保家庭，是否申请了助学贷款、学费缓交等。这样做法的弊端在于学校可能无法掌握所有信息，同时，也难以了解突发性和临时性的经济困难。

而基于学生在校行为大数据的分析，智慧学工系统能够更加全面细致地判断学生在校期间的经济情况。

例如，某一学生在食堂消费次数远高于全校学生在食堂就餐的平均刷卡次数，且其平均消费金额又低于全校学生平均消费金额；较少在超市里使用校园卡；经常浏览兼职和招聘的相关网站，或是在家教应征等板块有留言记录等。这些情况在一定程度上可以说明这个学生可能存在经济方面的需求，需要经济上的资助。

因此，基于显性条件和隐性条件的智慧支柱，能够帮助我们更好地解学生需求，更好地做出预警和帮扶。通过这种主动出击的方式，还可以缓解网络电信诈骗和不良校园贷款等问题。

第三个场景是安全预警。

安全稳定是学生工作中最重要、最关键的工作内容之一。目前大学生心理问题引发的安全问题时有发生，对此，及早发现和预防是最佳处理原则，也是智慧学工的切入点。

通过对学生的校园行为数据进行分析，包括是否存在失联、晚归、独来独往等情况，第一时间预警学生在校异常情况，并将预警信息推送至相关职责人员，令其及时采取措施，从而更好地推进安全保障工作。

以技术赋能高校治理，以智能引领未来校园。在学生工作方面实现智慧化，符合“立德树人”的根本任务，也是学校通向数智治理的关键一环。但和其他信息化工作一样，学生工作的智慧化没有统一的模板和先例，需要我们一起携手摸索通向彼岸之路。

作者：叶艇（浙江大学党委学生工作部副部长）

责编：项阳

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