摘要：在大数据的快速发展下，辅导员班级管理已步入精准化时代。通过对大数据的分析，可以更好地掌握学生的学习情况，准确掌握他们的需要，从而为他们提供个性化的管理和服务。 本文将大数据分析技术运用于班级管理，主要内容有：学习行为资料收集与分析、学习成绩监测、心理健康评价等。通过对班级管理中出现的问题的数据分析，提出构建智能信息系统、实施数 据驱动的个性化辅导、强化数据反馈和修正机制等措施。研究表明，运用大数据提高班级管理的准确性，有利于提高学生对课堂的满意度、参与性、班级凝聚力、学生整体素质等。关键词：大数据分析；辅导员；班级管理；精准化；优化路径

辅导员是学校班级管理的主体，但传统的学生管理方法主要依靠个人的经验或主观判断，缺少科学的资料支撑。大数据作为一种新兴的科技工具，正逐步渗透到学校的管理之中，特别是在学生工作和思想政治工作中。通过大数据的分析，可以了解学生的学习、生活和心理等情况，从而制定出更为精准和个性化的管理对策。“精准化”管理是一种有效的方法，它可以提高辅导员的工作效率，有助于辅导员及时了解课堂的动态，有效解决学生的个别问题，从而促进学生的全面发展。

一、基于大数据分析的辅导员班级管理精准化优化的意义

（一）精准把握学生动态

在班级管理情景中，学生表现出了多样化和个性化的特点。在传统的管理方式中，辅导员获得学生资料的渠道很少，经常是通过每天的观察、与学生的个别交流和班干部的反馈来进行，很难对每一个学生的情况进行全面、及时、准确的了解。大数据的运用，使辅导员的信息资源更加丰富、更加全面。通过对校园中学生的登录记录、课程学习进度、图书馆借阅情况、一卡通使用记录、社团活动参与等各种数据进行融合，可以对每位学生进行详尽的行为分析，这些数据覆盖学生的学习、生活、社交等多个方面，让辅导员能够对学生的兴趣爱好、学习习惯、消费模式以及社交圈等进行全面的了解，以此来对学生的思想动向和行为趋向进行准确的掌握，为下一步的精确管理奠定良好的基础。

（二）实现个性化教育引导

每一个学生都是一个独特的个体，他们有着各自的个性特征、学习能力、发展需要。传统的班级管理“一刀切”，不能很好地适应学生的个性发展，也不能很好地解决学生在学习、生活、社交等方面的问题。大数据分析可以深度挖掘学生的个体差异，为辅导员进行个性化的教育指导提供强有力的支撑。根据学生的学业资料，辅导员能够掌握他们在各个科目上的成绩与优缺点，从而为他们设计出一套专门的学习提高方案，向他们推荐合适的学习资源和方式。在心理上，通过对学生的日常行为数据和社会数据进行分析，可以对情绪波动、社交障碍等潜在的心理问题趋势进行及时的识别，辅导员可以提前干预，提供有针对性的心理咨询和关心，让他们渡过难关，健康地成长[1]。

（三）优化班级资源配置

合理地分配课堂资源，是创造一个良好学习、生活环境的关键。通过大数据分析，可以更好地掌握班级管理资源的利用与需求，达到最优分配的目的。在对教室使用数据、图书馆座位使用数据、体育设施使用数据进行分析的基础上，辅导员能够对各时段、各种类资源的使用频率与峰值时段进行把握，从而对其进行合理的使用，并对其进行有效的配置，从而提升资源的利用效率。比如，可以依据学生在不同课程上的需要以及课堂的需求率，对课堂进行适当的编排，以避免造成资源的浪费与冲突。与此同时，通过大数据的分析，也能为准备课堂活动资源提供借鉴，针对学生们的兴趣和参与意愿，对各种类型的活动进行精确的规划和安排，从而增加活动的吸引力和参与程度，加强班级的凝聚力。

（四）提升家校沟通效果

家庭与学校之间的交流，对学生的健康发展起着举足轻重的作用。传统的家——校交流模式经常会出现信息传递不及时和不完整的问题，这使得父母很难对学生的学习状况有一个全面的认识，而学校也很难得到学生在家里的学习成绩。通过大数据的分析，为学校和家庭之间的交流建立更为方便和有效的桥梁。辅导员可以通过特定的平台，向父母提供学生在学校的各种数据，例如学习成绩、考勤情况、活动参与记录等，使父母可以对孩子的学习和生活情况进行实时掌握。此外，教师还可利用大数据平台，将孩子在家中的学习态度、生活习惯等资料，与辅导员互动。通过这样的双向交流，实现家长与学校之间对学生的全面、深入的了解，从而在教育上形成一种合力，从而实现对学生的良性发展。

二、基于大数据分析的辅导员班级管理精准化优化存在的问题

（一）数据收集的全面性与准确性问题

大数据的处理离不开全面和精确的数据支撑，而在真实的班级管理中，数据采集存在很多问题。一方面，它的数据源比较零散，它包括像教务系统、学工系统、图书馆系统、一卡通系统等在内的多个系统，这些系统的数据标准和格式都不一样，这就造成很大的难度，很难将数据集成起来，很难形成一个完整、统一的学生数据。另一方面，在资料搜集上，也会出现资料遗失与不精确的情形。有些资料是由学生自己填写的，有些是故意隐藏的，造成资料的质量较差；但在传输、保存等方面，某些数据还会发生差错或遗失，从而影响到数据的完整与准确。比如，学生在填写自己的兴趣爱好的时候，可能会随便填，导致有关数据不能真正地反应出学生的真实状况，从而对大数据的分析产生一定的影响[2]。

（二）数据安全与隐私保护问题

随着大数据技术在班级管理中的广泛运用，学生的个人信息与隐私受到了极大的威胁。学生的各种数据中蕴含着许多重要的信息，例如：身份证号码、家庭住址、联系方式、学习成绩、心理状态等。但是，当前校园数据的安全保护仍面临着数据加密技术不够完善、访问控制机制不完善、数据备份与恢复功能不完善等问题，极易造成数据的非法获取与篡改。与此同时，一些辅导员及有关管理者的数据安全与隐私保护意识不强，在利用数据时出现违规操作，使数据安全隐患更加严重。

（三）辅导员数据分析能力不足问题

大数据分析是一门新兴的学科，所以要求辅导员具有更高的信息处理与运用的能力，但是当前辅导员大多没有相应的专业知识与训练，对于大数据的理解与运用能力也十分有限。面对海量的学生数据，辅导员们常常不懂得如何对这些数据进行筛选、整理、分析，从而从中提炼出有价值的信息。虽然可以利用简单的数据分析工具，但却因为对数据的深度解读，不能对其背后的含义做出正确的认识，因而不能将其有效地运用到班级管理中去。因此，如何有效地利用大数据进行班级管理，是一个非常重要的课题。

（四）数据应用与实际管理脱节问题

大数据分析旨在为班级管理提供决策支持与引导，然而在实践中却出现数据运用与实践相脱节的问题。一方面，一些辅导员对大数据的理解有偏差，过分依靠数据分析得出的结论，而忽略现实管理中的特定情境以及学生的个体差异。在实施过程中，单纯以数据分析为基础，“一刀切”地做决定，没有从学生真实的需要与感受出发，造成管理对策的针对性、可操作性不足，难以真正实现个性化地管理。另一方面，现有的班级管理体制与流程与大数据的实际应用不相适应，缺少有效的数据驱动管理决策的机制与平台。比如，在制订学生评优、奖学金等政策时，并未对大数据所体现出的学生综合绩效进行全面的考量，仍采用传统的评估方法，导致大数据分析成果不能真正用于实践[3]。

（五）数据更新与动态跟踪问题

由于学生的学习状况和学习需求在持续地发生着变化，所以大数据分析需要对数据进行实时、动态的更新，才能更好地体现学生的学习状况。但是，在当前的班级管理系统中，存在着数据更新不及时和不完整的问题。有些资料系统缺少自动升级的功能，需要手工输入更新资料，造成资料更新延迟，不能及时地反应学生的学习情况。与此同时，由于学生的临时行为以及突发疾病、家庭变故等突发事件，很难将其纳入到数据分析系统中，导致辅导员不能在最短的时间内掌握学生的真实状况，从而采取有效的应对措施。另外，由于缺乏对课堂数据的动态追踪能力，使得大数据的分析精度与时效性受到很大的限制，难以为班级管理提供及时有效的决策支持。

三、基于大数据分析的辅导员班级管理精准化优化的措施

（一）完善数据收集体系，确保数据质量

为了解决数据采集的全面性、精确性等问题，需要在校园内构建一个统一的数据管理平台，将各部门、各系统的数据资源进行集成，使其能够进行统一的存储与管理。建立统一的数据标准与格式，标准化输入、传输过程，实现多源数据无缝对接与共享。与此同时，要强化数据采集工作的监管与管理，建立数据质量审计机制，对输入的数据进行严格的审查与检验，对数据的差错与遗漏问题进行及时的发现与修正。对要由学生手工填写的资料，要做好宣传、指导工作，增强其认真、准确的意识，并建立必要的资料核实制度，避免学生乱填。另外，定期备份并清除不必要的资料，以保证资料的完整性及有效性。

（二）加强数据安全防护，保护学生隐私

要加强对学生个人信息安全和个人隐私的保护，加强对学生信息安全的保护。大数据系统使用一种先进的数据加密方法，可以有效地避免数据在传送、保存时被窃取或篡改。同时，需要设计一套针对不同用户的访问控制机制，并对其进行详细的分析。应加强对用户的安全培训与管理，签署《数据保密协议》，明确用户在数据安全与隐私保护方面的职责与义务，并对违反规定的行为予以严厉处罚。同时，为了减少数据安全事故的危害，还需要构建相应的应急预案[4]。

（三）开展专业培训，提升辅导员数据分析能力

辅导员要有针对性地进行专门的职业训练，以增强其资料分析能力。学校可以邀请数据分析、教育管理学等领域的专家、学者为辅导员开展专题讲座和培训班，对大数据分析的基本理念、方法与技术进行系统性的阐述，并将其运用到班级管理实践中。同时，通过对学生进行数据分析，培养学生的学习能力。在此基础上，引导辅导员开展自我学习与实践活动，为其提供网上学习资源与实践平台，使其在实践中持续积累经验，增强其数据分析能力。除此之外，构建信息共享与共享机制，组织辅导员进行个案研究与经验交流，促进辅导员间互相学习、共同进步。

（四）建立数据应用机制，促进与实际管理融合

要解决“数据运用”和“实践”相分离的难题，需要构建完善的“数据运用”机制，把“大数据”的分析方法融入到班级管理的决策过程中。建立基于数据驱动的管理决策标准与流程，明确在制订各种管理策略与措施时，要将大数据分析的结论与现实相结合，做出全面的决策。同时，根据学生的实际情况，研制出符合班级管理需要的数据分析应用系统，以直观、系统的方式向辅导员展示资料，为辅导员们的教学工作提供帮助。比如，建立学生综合评估体系，在大数据的基础上，综合评估学生的学习成绩、综合素质、行为表现等，为评优评先、奖学金评定等工作提供一个客观的参考。同时，要强化对数据使用效果的评价与反馈，适时地对数据运用策略进行调整与优化，保证数据运用与实践的密切联系，使大数据分析更好地服务于班级管理[5]。

（五）构建动态更新机制，实现数据实时跟踪

为了解决数据更新和动态追踪的难题，需要建立一个动态的数据更新机制，使学生数据能够实时动态地更新。学校可以采用先进的信息技术，研制一套与学校各大业务系统相连接的自动化数据采集与更新系统，实现对学生的实时动态查询。比如，通过与教学管理系统的连接，可以实现对学员的课程成绩和选课的实时查询；通过与“校园一卡通”系统的接口，实现对学生在校园内的消费、活动轨迹等信息的实时监控。与此同时，还要设立学生的信息反馈通道，让他们能够把自己的近况和需要，例如，突然生病、家庭变故等，都要及时地向辅导员汇报，这样才能保证数据的及时准确。除此之外，进一步强化数据追踪技术的研究与运用，运用数据挖掘、机器学习等方法，预测与分析学生的行为倾向与变化规律，为辅导员提早做好管理工作提供依据。

结语

总而言之，随着大数据技术的发展，辅导员班级管理面临着新的机遇与挑战。通过“大数据驱动”的精准化管理，可以使辅导员对学生的发展状况有一个全面的把握，并对其进行优化，实现个性化和差别化的服务。大数据不但可以提升辅导员的工作效率，也可以提升辅导员对学生的归属感、满意度，进而提升整个课堂气氛。在未来的教育教学中，随着大数据技术的发展，辅导员班级管理的精准化途径将会得到进一步的改进，从而使学校的学生管理工作更加智能化、科学化，进一步提高教学质量和管理水平。

参考文献

[1]何孔鑫.高职院校辅导员提升班级学生管理的创新路径研究[J].山西青年，2025，（20）：48-51.

[2]谢朋涛，张惠冰，马海停.OBE理念下高校辅导员班级管理工作创新路径研究[J].山西青年，2025，（15）：58-60.

[3]范一波，王宏，姚滢滢.高校新入职教师兼职辅导员班级管理专业化研究[J].山西青年，2025，（13）：67-69.

[4]徐丽华.高校辅导员班级管理“育德”路径及实效探析[J].科教文汇，2025，（04）：57-60.

[5]周晓玲.基于5P模型的辅导员班级管理工作创新路径研究[J].时代报告（奔流），2024，（09）：152-154.

课题项目：邢台市社会科学规划课题XTSKGH2025094《“智能体+真人导师”协同驱动的党性教育模式创新研究》