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基于大數據賦能的學生管理效果評價

2024-04-06 15:27
黑龍江科學 2024年5期
關鍵詞:優勢維度問卷

劉 石

(西安交通工程學院,西安 710300)

數字化時代,大數據的應用逐漸成為提升學校管理效果的重要手段,學校管理者越來越傾向于利用大數據分析來實現更精細化、個性化的學生管理[1],但這一趨勢也伴隨著一系列問題和挑戰,如管理者是否過度依賴大數據、不同部門間的協調問題、數據隱私與信息失真等。為深入了解大數據技術在學生管理中的優勢、不足及其對整體管理效果的影響,隨機抽取某高校170名學生與管理人員進行問卷調查,并借助SPSS 26.0軟件對問卷數據進行分析,旨在為大數據在學生管理中的可持續應用提供有力支持。共回收有效問卷160份,問卷有效回收率為94.12%,符合相關標準。

1 調研結果

1.1 問卷信度檢驗

借助克隆巴赫系數對問卷進行信度檢驗,如表1所示,問卷的一致性較好,所得數據適用于分析大數據背景下的學生管理效果。

表1 信度檢驗結果Tab.1 Reliability test results

細分維度結果如表2所示,通過刪除不相關的項,克隆巴赫系數進一步提升,有效保持了整體評價的內部一致性,能夠為大數據在學生管理中的實踐提供有力的定量評估結果。

表2 細分維度檢驗結果Tab.2 Results of subdivision dimension

1.2 描述性統計

如表3所示,四個維度的最大值均為25,說明大數據賦能下的學生管理工作取得了良好效果。最小值分別為16、16、18、17,盡管同樣取得了較好的效果,但受訪者仍希望進一步提高大數據的利用效率。各維度的均值集中在23.2,中位數為25,標準差在2左右,方差在4左右,變異系數在0.08左右,說明數據整體較為集中,相對穩定,即受訪者對高校的學生管理工作看法較為一致且集中。

表3 描述性統計結果Tab.3 Results of descriptive statistics

1.3 差異性

為確定問卷數據是否因教師與學生身份的不同而存在差異,進行獨立樣本t檢驗。如表4所示,數據結果在實踐效果、優勢評價及改進方向這三個維度上存在顯著性差異,且教師給予的評分更高。實踐效果維度上,教師作為管理人員更直接地參與并深度理解大數據在實際管理中的應用情況,從而做出更積極的評價。從優勢評價層面看,教師更傾向于看到大數據在學生管理中的積極優勢并對這些優勢給予高度肯定[2]。從改進方向層面看,教師對大數據在學生管理中需要改進的方向更明確,對改進效果提出了更高要求。

表4 差異性檢驗結果Tab.4 Results of difference test n=160

1.4 相關性

如表5所示,借助Pearson相關性分析確定不同維度之間的相關性,實踐效果、優勢評價、不足之處及改進方向四個維度在1%的水平上顯著相關,說明當實踐效果提高時,與之相關的優勢評價、不足之處及改進方向的變化趨勢較為顯著,這強調了大數據在學生管理中綜合影響的復雜性。不同維度之間的相互作用對整體管理效果的提升至關重要,能為進一步分析其中存在的因果關系奠定基礎。

表5 相關性分析結果Tab.5 Results of correlation analysis

1.5 線性回歸

如表6所示,線性回歸檢驗結果顯示,優勢評價、不足之處、改進方向三個維度均在1%的顯著性水平上影響學生管理效果,即發揮大數據在學生管理中的現有優勢可以顯著提高管理效果。針對不足之處進行彌補同樣可以提升管理效果,管理者要能夠清晰地識別并有計劃地改進大數據在學生管理中的應用方向[3]。

表6 因果檢驗結果Tab.6 Results of causality test n=160

2 結論與建議

通過實證分析發現,實踐效果、優勢評價、不足之處及改進方向這四個維度在提高學生管理效果中發揮著重要作用,各維度之間表現出了顯著的相關性,為學校管理者提供了全面了解大數據在學生管理中綜合表現的思路。獨立樣本t檢驗揭示了教師和學生在實踐效果、優勢評價、改進方向這三個維度上評價的不同,且教師的評價明顯高于學生,說明教師在學生管理過程中能夠更為直接深入地參與其中,對大數據應用的了解更加全面。線性回歸分析表明,優勢評價、不足之處、改進方向這三個維度均對學生管理的效果產生了顯著影響,說明要想提高學生管理工作效果應更積極地認識大數據應用在學生管理中的優勢,深刻分析其中存在的問題,并采取針對性的改進措施。大數據在學生管理效果評價中具有較大潛力,但也存在一些不足,如教師和學生之間在認知上存在一定差異,需要管理者更好地理解和引導,以推動大數據在學校管理中全面有效地應用。

建議:①在學生管理中引入多維度的數據源,包括但不限于定性數據、學生反饋及其他關鍵績效指標,綜合分析這些數據可以更全面地了解學生的需求與表現,在理解并充分利用大數據的同時也不忽視其他的重要信息來源。②高校應設立跨部門的工作組或委員會,加強信息共享和協同工作,定期召開跨部門會議,確保數據在整個學校體系中的流通與共享,同時明確各部門的責任與角色,加強溝通,有效應對學生管理中的復雜問題。③加大新技術的培訓力度[4],提高管理者對大數據工具的熟練程度,更好地應對技術難題,鼓勵學校與技術專業團隊合作,共同解決大數據在學生管理中的技術困境,同時開展定期的技術更新與維護,以確保系統的穩定性與可靠性。

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