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摘 要：社会经济的发展进步，推动现代社会迈入大数据时代。大数据时代的形成，让社会多个行业领域出现颠覆性改变。高校作为思想活跃、知识密集度高、现代信息技术运用广泛的集中地，必然也要在大数据时代的影响下，实现高校学生管理方式的成功转型，使其管理工作更符合大数据时代的要求。大数据时代的到来对高校学生管理工作的探索方向、管理体系以及思想政治教育形式造成了极大的影响，使其发生了巨大变化；同时，也使得高校学生管理工作的管理形式、评价模式以及管理研究目的逐渐转型。
关键词：大数据；高校；学生管理；转型
现阶段，大数据的应用领域越来越广泛，无论是开展政府工作、商业活动等，还是在医疗卫生等行业都有极大运用，尤其是在电子商务领域，如亚马逊、淘宝、天猫以及京东等B2C平台，借助大数据的相关技术，将用户的大部分行为进行详细记录，从而进一步分析客户个体的购买喜好，为大众有针对性地推送商品，借此产生巨大的经济效益。大数据时代下的高校学生管理工作，也需要在认真了解大数据特点的基础上，研究在大数据思维的视域下高校学生管理工作的具体转型方向和方式。
一、大数据的基本含义
大数据（Big Data）也称为巨量资料，其定义主要包括面对增长速率更快、形式多样的海量信息资源，需要有判断力更强、决策更及时、处理过程更为优化的新型处理模式。维克托·迈尔·舍恩伯格以及肯尼斯·库克耶在《大数据时代》一书中，最早提出“大数据”的概念，作者认为，大数据即指对事件的分析不需要采用随机分析法，而是利用大部分的数据开展分析，从而达到处理目的。
“大数据”有四个基本特征，也叫作“4V特点”：数据量大（Volume），现代社会的数据量极大，达到PB甚至ZB级，而且数据增长量翻倍的时间越来越短；多样性（Variety），大数据的数据类型多种多样，包括网络日常记录、音视频信息、图片信息以及地理位置数据等，有结构化、半结构以及非结构性的数据类型；价值性（Value），大数据的价值性特点，指在海量的数据中，适合需求的价值数据与其相比，其存在比例极小；高速性（Velocyy），大数据时代要求对海量数据的处理有较快的速度，以满足需求。
二、大数据思维对高校学生管理工作的重构
高校各级管理层针对学生开展管理工作时，可以利用网络资源信息、多类型信息平台，如社交平台、学校学生信息管理平台等，得到有关学生学习生活的多种信息资源，但获取学生海量数据的方式不只是通过互联网，互联网在大数据时代中的作用，更多的是扮演为大数据架构桥梁提供动力的角色。除此之外，物联网技术的快速发展，使得高校学生管理工作的内容与学生的课堂活动、实践经历以及生活痕迹等有机结合，共同组成提升高校学生管理水平的大数据资源，为高校学生的管理方式提供转型动力和依据。
1.对高校学生管理工作的研究形式的重新定义
现阶段对高校学生开展管理研究的基本方式，就是开展定性以及定量研究。依托大数据时代下更为准确快速的样本，为研究者脱离小样本研究提供了便利，使得研究对象的范围不断扩大，在杜绝社会期许现象的同时，也使得研究结果的客观性和全面性得到保障。传统形式的定量研究，其研究过程所受干扰因素较多，尤其是对高校学生管理工作的研究，受到学生思想变化的频繁性、隐藏性以及复杂程度高等因素的干扰。大数据时代背景下的高校学生管理工作，将研究事项数据化，使得学生的心理情绪、思维方式、行为决策方向等抽象的研究具象成数据，在高密度、高频率的记录下，使高校学生管理工作的研究测量更为精确和具体。
2.对高校学生管理工作的预测形式的重新定义
高校学生在大数据时代，其学校生活活动形成的数据集，对个人的学习方式以及生活习惯有较为详细的记录，可准确概括学生个人的行为特征以及思想和爱好等。高校掌握较多的校园数据以及学生信息，但这些信息的分布散乱，价值性较高的有用信息也较少，无法发挥出在学生显性行为以及隐性行为方面的数据优势。如果通过大数据技术的介入，对学生的学习情况、图书馆信息、寝室信息等显性行为资料和社交情况、课外交流方向、论坛表达等隐性行为资料开展充分的挖掘和分析，更全面地展示学生的行为习惯，能将未来的预测方式由假设方式和经验预测方式逐渐转为实证数据分析预测。
3.对高校学生管理工作的决策方式的重新定义
传统的高校学生管理工作的决策环节更多的是依靠长期工作积累的经验以及管理者的直觉判断。大数据时代下的高校学生管理工作在决策环节更多依靠数据和客观事实来决策。通过将采集所获得的数据进行研究，探索多方面之间的联系，对多种类型的数据如网络方面、学生行为方面以及教学资料方面的数据进行有机整合，并在此基础上开展数据平台创建，帮助管理层尽快了解学生的共性特点以及个性需求，通过不断对数据进行挖掘和量化分析，找到决策方向。大数据时代的技术分析，为高校学生的管理工作提供了便利，全面展示了学生实时的各种问题，使得学校在管理工作的决策环节上更能依据实际情况进行合理制定，使得决策的反馈评估环节更具合理性。
例如，遇到校园突发紧急事件时，可以针对参与学生以及具体的事件过程，在利用传感器的基础上，进行识别并通过手机等移动终端，上传相关数据至数据平台，汇总成翔实的信息表。高校管理层在开展时间分析的同时，可以根据数据对事件的后续发展以及衍生情况做一定预测，并在此基础上，完成預案的制定和决策的下达；此外，遇到事件发展与预期目标存在偏差现象时，也可以对决策的执行规划及时加以改正，使得决策的作用更有效。
4.对高校学生管理的思想政治教育模式的重新定义
现阶段高校学生管理工作所采用的思想政治教育模式，更多以“一对多”教学为主，教师针对多个学生开展灌输式教学，使得教学的主客体混乱，交流方式僵化，无法体现学生的主观能动性，也无法针对学生个性开展个性化教学。个性化教学的内涵是指为学生制订符合其自身特点的教学目标、计划以及培训方向，同时以计划为指导并良好执行；除此之外，根据专业人员为学生创设的学习策略以及知识梳理方式，对教学资源进行高效整合，使学生能最大限度提升自身综合素质，实现自我人生价值。 高校管理层可以借助大数据书籍的优势，利用数据的开放性、多样化、双向互动以及可选择等多方面的特点，创设学生可以自由筛选学习方式的个性化“云课堂”思想政治教育课堂。在个性化思想政治教育课堂中，需要对老师以及学生的基本信息进行采集，包括具体的教育经历、教学优势以及研究领域成绩等数据以及学生的基本家庭信息、教育环境、成绩和兴趣爱好等信息。“云课堂”强调老师与学生之间地位平等的基本原则，学生可以综合考量自身特点和需求，并实地了解老师的基本情况，并可以较为灵活的挑选开展教学的时间以及地点等。在教育教学过程中，“云课堂”将学生的实时思想动态、政治水平提升程度等数据进行收集，在及时更新和分析挖掘的基础上，使得高校管理层能有针对性地开展思想政治教育教学。
“云课堂”为高校管理层、教师以及学生提供了多方面的便利。管理层可以直接有效地与教师或学生搭建沟通交流的桥梁，及时对学生的实时学习动态开展分析，为教师熟悉新型教学模式提供更好的支持。与此同时，通过“云课堂”的翔实数据记录，对教学质量效果做综合评价，教师在了解评价结果的基础上，经过充分的数据分析，制订更具有针对性的个性化教学方案。学生在“云课堂”中，可以根据数据库的个性化推荐，在教师针对性指导的基础上，展开自我学习。
三、大数据思维视域下高校学生管理工作转型原则
1.大数据时代要求高校管理层的工作能力更全面，提升管理能力以及思想政治教育能力与数据分析的融合程度
大数据时代的数据呈现出几何爆炸式增长，数据价值参差不齐，错误、垃圾等信息与价值信息更为复杂，这也要求高校管理层在海量的数据资源中，寻求价值度高的数据，明确数据的基本作用。高校管理层的人员在拥有较强的专业技能的同时，更要有筛选有益信息的能力和分析诠释的能力，这也是高校管理层开展管理工作时所必须掌握的一项技能。
高校管理层在开展科学有效的管理活动时，需要更可靠的数据资源，因此在查找、获取数据信息的基础上，必须对数据信息与学生的适配程度与可利用性进行分析。这就要求管理层需要在不断增强专业技能的同时，提高分析及诠释数据有效性的能力，提升分析数据信息的结果真实性以及处理能力，使得开展学生管理工作时所用数据具有较高价值。加强高校管理层认知以及获取数据信息的能力，提升管理层的数据理解和强化运用能力，这是大数据思维视域下有效开展高校学生管理工作的基本保障途径。
2.丰富高校学生管理工作形式，由扁平性塑造向立体个性化转变
一般情况下，学生只要在校园开展活动，学校便可以通过大数据的数据收集和技术分析，对学生的学习活动情况，包括课上学习活动、课堂表现和生活经历等数据进行探索分析。通过长时间的数据分析，可以进一步为学生个体创建行为或体验模型，以达到及时把控和调整学生所开展日常活动的目的。
高校管理层可以对学生在课堂上的行为表达、宿舍行为表现、网络社交语言表达以及家庭相处模式等具体行为数据进行收集，进一步创造针对学生个人的行为模型，通过模型的建立，分析学生的学习效果与学生多方面行为表现之间的联系，完善学生模型塑造，从而为相关方提供足够的数据支持，分析推测学生后续发生休学、辍学以及退学等情况的可能性。
在塑造学生的体验模型方面，高校管理层可以通过学生的教育经历、生活体验和生活满意度等方面的调查，完成学生个体体验模型的塑造。通过对学生体验模型的塑造，可以进一步评估教师与家长在教学方式的合理性以及教学效果的有效性提升方面发挥的作用，并及时呈现反馈结果。
通过学生行为模型以及体验模型的塑造，可以达成建立学生个体档案的目标，进一步分析学生的知识体系存储、行为习惯、成长轨迹等，从而总结出当前学生的学习和思想状态，预测行为发展，共性聚合、个性分组，通过开展不同形式的管理活动，提升高校学生管理的有效性。
3.改变高校思想政治课教育教学管理评价模式，实现评价模式的多元化
传统意义上的教学效果评价，主要评价项包括课堂表现、学生个人成绩等，来完成对讲课老师的教学质量评估；对学生的评价则单靠成绩、考勤等。考核项和考核形式较为单一，没有将参与教学群体的态度行为和背景的隐性因素作为考核项。
大数据思维视域下的教学质量评估则更为多元化。高校在开展学生管理工作过程中，运用大数据技术可以使得学生的思想状态、情绪变化和兴趣爱好特点等无法具体量化的内在表现具象呈现出来，使思想政治教育教学评价的参考更为精确全面。例如，在对“知识掌握程度”这一单项进行分析评价时，其考虑方面也具有多元性，可以从记忆程度、逻辑思考方式、学习方法技巧等多方面进行分析。大数据技术的介入，使得学生的特点能全面展示，从细致分析其学习过程的优劣势。
此外，大数据技术的运用能将教学评价的阶段式量化转为过程细节量化。大数据一方面可以对学生在图书馆所借阅书籍类型、电子书的阅览情况做统计，分析学生當前的学习状态以及学习进程；另一方面还可以对学生在电子图书某一区域的阅览停留时间进行分析，寻找学生学习过程中的重难点，通过过程细节量化，对教材以及教学方式进行及时的调整和修正，在全方位实时跟进过程中，实现教育教学评价方式的多元化。
四、结束语
大数据时代的来临，为高校学生的管理工作提供了更广阔的空间，管理层在大数据思维视域下，需要对所管理对象的研究方向、管理的预测体制、管理的决策方式以及思想政治教育教学课堂模式进行重新定义，以提升管理层融合数据分析与专业技能的能力，塑造学生个体的行为模型以及体验模型，在多元化的教育教学模式下，提升高校学生管理水平。值得注意的是，在开展基于大数据分析的管理研究时，管理层需要注重对学生个人隐私加以保护，不过分依赖数据，在原有高校管理理论的基础上，更好地结合大数据来开展相关工作。
参考文献：
[1]杜大鹏.大数据时代高校学生管理工作的挑战与对策分析[J].科技展望，2016（16）.
[2]潘 婷.大数据时代背景下的高校学生管理工作探究[J].中国成人教育，2016（6）：62-65.
[3]王鑫家.大数据思维在高校学生信息化管理中的支撑作用[J].黑龙江高教研究，2016（7）.
[4]高亚文.大数据在高校学生管理应用中的困境、趋向及细节把握[J].湖北科技学院学报，2016（S1）.
[5]薛 蓓，孟婉婷.大数据对高校学生管理工作推进的促进作用分析[J].科教导刊，2016（27）.
[6]白锦龙，李 欣.基于大数据背景下的高校学生管理工作的问题研究[J].中外交流，2016（16）：98.
[7]吕 宁.大数据背景下高校学生工作转型研究[D].济南：山东大学，2016.
[8]范庆瑜.大数据在高校学生管理工作中的应用[J].高校辅导学刊，2014（4）.
关键词：大数据；高校；学生管理；转型
现阶段，大数据的应用领域越来越广泛，无论是开展政府工作、商业活动等，还是在医疗卫生等行业都有极大运用，尤其是在电子商务领域，如亚马逊、淘宝、天猫以及京东等B2C平台，借助大数据的相关技术，将用户的大部分行为进行详细记录，从而进一步分析客户个体的购买喜好，为大众有针对性地推送商品，借此产生巨大的经济效益。大数据时代下的高校学生管理工作，也需要在认真了解大数据特点的基础上，研究在大数据思维的视域下高校学生管理工作的具体转型方向和方式。
一、大数据的基本含义
大数据（Big Data）也称为巨量资料，其定义主要包括面对增长速率更快、形式多样的海量信息资源，需要有判断力更强、决策更及时、处理过程更为优化的新型处理模式。维克托·迈尔·舍恩伯格以及肯尼斯·库克耶在《大数据时代》一书中，最早提出“大数据”的概念，作者认为，大数据即指对事件的分析不需要采用随机分析法，而是利用大部分的数据开展分析，从而达到处理目的。
“大数据”有四个基本特征，也叫作“4V特点”：数据量大（Volume），现代社会的数据量极大，达到PB甚至ZB级，而且数据增长量翻倍的时间越来越短；多样性（Variety），大数据的数据类型多种多样，包括网络日常记录、音视频信息、图片信息以及地理位置数据等，有结构化、半结构以及非结构性的数据类型；价值性（Value），大数据的价值性特点，指在海量的数据中，适合需求的价值数据与其相比，其存在比例极小；高速性（Velocyy），大数据时代要求对海量数据的处理有较快的速度，以满足需求。
二、大数据思维对高校学生管理工作的重构
高校各级管理层针对学生开展管理工作时，可以利用网络资源信息、多类型信息平台，如社交平台、学校学生信息管理平台等，得到有关学生学习生活的多种信息资源，但获取学生海量数据的方式不只是通过互联网，互联网在大数据时代中的作用，更多的是扮演为大数据架构桥梁提供动力的角色。除此之外，物联网技术的快速发展，使得高校学生管理工作的内容与学生的课堂活动、实践经历以及生活痕迹等有机结合，共同组成提升高校学生管理水平的大数据资源，为高校学生的管理方式提供转型动力和依据。
1.对高校学生管理工作的研究形式的重新定义
现阶段对高校学生开展管理研究的基本方式，就是开展定性以及定量研究。依托大数据时代下更为准确快速的样本，为研究者脱离小样本研究提供了便利，使得研究对象的范围不断扩大，在杜绝社会期许现象的同时，也使得研究结果的客观性和全面性得到保障。传统形式的定量研究，其研究过程所受干扰因素较多，尤其是对高校学生管理工作的研究，受到学生思想变化的频繁性、隐藏性以及复杂程度高等因素的干扰。大数据时代背景下的高校学生管理工作，将研究事项数据化，使得学生的心理情绪、思维方式、行为决策方向等抽象的研究具象成数据，在高密度、高频率的记录下，使高校学生管理工作的研究测量更为精确和具体。
2.对高校学生管理工作的预测形式的重新定义
高校学生在大数据时代，其学校生活活动形成的数据集，对个人的学习方式以及生活习惯有较为详细的记录，可准确概括学生个人的行为特征以及思想和爱好等。高校掌握较多的校园数据以及学生信息，但这些信息的分布散乱，价值性较高的有用信息也较少，无法发挥出在学生显性行为以及隐性行为方面的数据优势。如果通过大数据技术的介入，对学生的学习情况、图书馆信息、寝室信息等显性行为资料和社交情况、课外交流方向、论坛表达等隐性行为资料开展充分的挖掘和分析，更全面地展示学生的行为习惯，能将未来的预测方式由假设方式和经验预测方式逐渐转为实证数据分析预测。
3.对高校学生管理工作的决策方式的重新定义
传统的高校学生管理工作的决策环节更多的是依靠长期工作积累的经验以及管理者的直觉判断。大数据时代下的高校学生管理工作在决策环节更多依靠数据和客观事实来决策。通过将采集所获得的数据进行研究，探索多方面之间的联系，对多种类型的数据如网络方面、学生行为方面以及教学资料方面的数据进行有机整合，并在此基础上开展数据平台创建，帮助管理层尽快了解学生的共性特点以及个性需求，通过不断对数据进行挖掘和量化分析，找到决策方向。大数据时代的技术分析，为高校学生的管理工作提供了便利，全面展示了学生实时的各种问题，使得学校在管理工作的决策环节上更能依据实际情况进行合理制定，使得决策的反馈评估环节更具合理性。
例如，遇到校园突发紧急事件时，可以针对参与学生以及具体的事件过程，在利用传感器的基础上，进行识别并通过手机等移动终端，上传相关数据至数据平台，汇总成翔实的信息表。高校管理层在开展时间分析的同时，可以根据数据对事件的后续发展以及衍生情况做一定预测，并在此基础上，完成預案的制定和决策的下达；此外，遇到事件发展与预期目标存在偏差现象时，也可以对决策的执行规划及时加以改正，使得决策的作用更有效。
4.对高校学生管理的思想政治教育模式的重新定义
现阶段高校学生管理工作所采用的思想政治教育模式，更多以“一对多”教学为主，教师针对多个学生开展灌输式教学，使得教学的主客体混乱，交流方式僵化，无法体现学生的主观能动性，也无法针对学生个性开展个性化教学。个性化教学的内涵是指为学生制订符合其自身特点的教学目标、计划以及培训方向，同时以计划为指导并良好执行；除此之外，根据专业人员为学生创设的学习策略以及知识梳理方式，对教学资源进行高效整合，使学生能最大限度提升自身综合素质，实现自我人生价值。 高校管理层可以借助大数据书籍的优势，利用数据的开放性、多样化、双向互动以及可选择等多方面的特点，创设学生可以自由筛选学习方式的个性化“云课堂”思想政治教育课堂。在个性化思想政治教育课堂中，需要对老师以及学生的基本信息进行采集，包括具体的教育经历、教学优势以及研究领域成绩等数据以及学生的基本家庭信息、教育环境、成绩和兴趣爱好等信息。“云课堂”强调老师与学生之间地位平等的基本原则，学生可以综合考量自身特点和需求，并实地了解老师的基本情况，并可以较为灵活的挑选开展教学的时间以及地点等。在教育教学过程中，“云课堂”将学生的实时思想动态、政治水平提升程度等数据进行收集，在及时更新和分析挖掘的基础上，使得高校管理层能有针对性地开展思想政治教育教学。
“云课堂”为高校管理层、教师以及学生提供了多方面的便利。管理层可以直接有效地与教师或学生搭建沟通交流的桥梁，及时对学生的实时学习动态开展分析，为教师熟悉新型教学模式提供更好的支持。与此同时，通过“云课堂”的翔实数据记录，对教学质量效果做综合评价，教师在了解评价结果的基础上，经过充分的数据分析，制订更具有针对性的个性化教学方案。学生在“云课堂”中，可以根据数据库的个性化推荐，在教师针对性指导的基础上，展开自我学习。
三、大数据思维视域下高校学生管理工作转型原则
1.大数据时代要求高校管理层的工作能力更全面，提升管理能力以及思想政治教育能力与数据分析的融合程度
大数据时代的数据呈现出几何爆炸式增长，数据价值参差不齐，错误、垃圾等信息与价值信息更为复杂，这也要求高校管理层在海量的数据资源中，寻求价值度高的数据，明确数据的基本作用。高校管理层的人员在拥有较强的专业技能的同时，更要有筛选有益信息的能力和分析诠释的能力，这也是高校管理层开展管理工作时所必须掌握的一项技能。
高校管理层在开展科学有效的管理活动时，需要更可靠的数据资源，因此在查找、获取数据信息的基础上，必须对数据信息与学生的适配程度与可利用性进行分析。这就要求管理层需要在不断增强专业技能的同时，提高分析及诠释数据有效性的能力，提升分析数据信息的结果真实性以及处理能力，使得开展学生管理工作时所用数据具有较高价值。加强高校管理层认知以及获取数据信息的能力，提升管理层的数据理解和强化运用能力，这是大数据思维视域下有效开展高校学生管理工作的基本保障途径。
2.丰富高校学生管理工作形式，由扁平性塑造向立体个性化转变
一般情况下，学生只要在校园开展活动，学校便可以通过大数据的数据收集和技术分析，对学生的学习活动情况，包括课上学习活动、课堂表现和生活经历等数据进行探索分析。通过长时间的数据分析，可以进一步为学生个体创建行为或体验模型，以达到及时把控和调整学生所开展日常活动的目的。
高校管理层可以对学生在课堂上的行为表达、宿舍行为表现、网络社交语言表达以及家庭相处模式等具体行为数据进行收集，进一步创造针对学生个人的行为模型，通过模型的建立，分析学生的学习效果与学生多方面行为表现之间的联系，完善学生模型塑造，从而为相关方提供足够的数据支持，分析推测学生后续发生休学、辍学以及退学等情况的可能性。
在塑造学生的体验模型方面，高校管理层可以通过学生的教育经历、生活体验和生活满意度等方面的调查，完成学生个体体验模型的塑造。通过对学生体验模型的塑造，可以进一步评估教师与家长在教学方式的合理性以及教学效果的有效性提升方面发挥的作用，并及时呈现反馈结果。
通过学生行为模型以及体验模型的塑造，可以达成建立学生个体档案的目标，进一步分析学生的知识体系存储、行为习惯、成长轨迹等，从而总结出当前学生的学习和思想状态，预测行为发展，共性聚合、个性分组，通过开展不同形式的管理活动，提升高校学生管理的有效性。
3.改变高校思想政治课教育教学管理评价模式，实现评价模式的多元化
传统意义上的教学效果评价，主要评价项包括课堂表现、学生个人成绩等，来完成对讲课老师的教学质量评估；对学生的评价则单靠成绩、考勤等。考核项和考核形式较为单一，没有将参与教学群体的态度行为和背景的隐性因素作为考核项。
大数据思维视域下的教学质量评估则更为多元化。高校在开展学生管理工作过程中，运用大数据技术可以使得学生的思想状态、情绪变化和兴趣爱好特点等无法具体量化的内在表现具象呈现出来，使思想政治教育教学评价的参考更为精确全面。例如，在对“知识掌握程度”这一单项进行分析评价时，其考虑方面也具有多元性，可以从记忆程度、逻辑思考方式、学习方法技巧等多方面进行分析。大数据技术的介入，使得学生的特点能全面展示，从细致分析其学习过程的优劣势。
此外，大数据技术的运用能将教学评价的阶段式量化转为过程细节量化。大数据一方面可以对学生在图书馆所借阅书籍类型、电子书的阅览情况做统计，分析学生當前的学习状态以及学习进程；另一方面还可以对学生在电子图书某一区域的阅览停留时间进行分析，寻找学生学习过程中的重难点，通过过程细节量化，对教材以及教学方式进行及时的调整和修正，在全方位实时跟进过程中，实现教育教学评价方式的多元化。
四、结束语
大数据时代的来临，为高校学生的管理工作提供了更广阔的空间，管理层在大数据思维视域下，需要对所管理对象的研究方向、管理的预测体制、管理的决策方式以及思想政治教育教学课堂模式进行重新定义，以提升管理层融合数据分析与专业技能的能力，塑造学生个体的行为模型以及体验模型，在多元化的教育教学模式下，提升高校学生管理水平。值得注意的是，在开展基于大数据分析的管理研究时，管理层需要注重对学生个人隐私加以保护，不过分依赖数据，在原有高校管理理论的基础上，更好地结合大数据来开展相关工作。
参考文献：
[1]杜大鹏.大数据时代高校学生管理工作的挑战与对策分析[J].科技展望，2016（16）.
[2]潘 婷.大数据时代背景下的高校学生管理工作探究[J].中国成人教育，2016（6）：62-65.
[3]王鑫家.大数据思维在高校学生信息化管理中的支撑作用[J].黑龙江高教研究，2016（7）.
[4]高亚文.大数据在高校学生管理应用中的困境、趋向及细节把握[J].湖北科技学院学报，2016（S1）.
[5]薛 蓓，孟婉婷.大数据对高校学生管理工作推进的促进作用分析[J].科教导刊，2016（27）.
[6]白锦龙，李 欣.基于大数据背景下的高校学生管理工作的问题研究[J].中外交流，2016（16）：98.
[7]吕 宁.大数据背景下高校学生工作转型研究[D].济南：山东大学，2016.
[8]范庆瑜.大数据在高校学生管理工作中的应用[J].高校辅导学刊，2014（4）.