高校如何加强学校数据整合与共享，精准服务学生工作？笔者认为可从以下路径探索：“全员参与+技术支持+分步实施+智能服务”四位一体。

全员参与是将数据应用于学生服务的基础。在应用大数据开展学生服务的过程中，不能仅靠某个或某几个部门或团队，还需要学校领导重视和支持、各职能部处和学院统筹与协调、全体教职工和学生共同努力与配合。

技术支持是将数据应用于学生服务的保障。随着大数据理念逐渐深入人心，各学校也开始逐渐认识到学生数据的价值，并希望其在人才培养过程中发挥重要作用，提高学生服务质量。如何让这些数据发挥及时和有效的作用，这就需要信息技术尤其是大数据技术或软件的支持。

分步实施是将数据应用于学生服务的关键。从大数据建设与学生服务过程来说，大致分为四个步骤：第一步，是数据收集阶段，这个阶段的主要内容是要有针对性地收集与学生各方面相关的数据，其中包括学生基础数据、学习成绩数据、学生心理数据、学生体测数据等。第二步，是数据整理阶段，这个阶段的主要内容是将收集来的数据进行审查，将有效的数据用适当形式存储，形成学生数据库。第三步，是数据挖掘阶段，这个阶段的主要内容是对存储在数据库中的数据进行统计，挖掘数据内涵，形成各种结果报告。第四步，是数据反馈阶段，这个阶段的主要内容是将各种数据报告反馈给相关人员，包括学生本人、管理人员、教师等，使数据结果共享，用于学生服务。

智能服务是将数据应用于学生服务的目标。从大数据用于学生服务方面来说，包括学生身体服务、学生心理服务、学生学业服务、学生资助服务、学生诚信服务、学生保障服务、学生画像服务等方面，如此，可将学生成长的各种数据信息自动推送给与学生相关的机构或人员，不断改进学生的服务内容。同时，让学生知晓自我成长信息以不断修正和规划大学生涯。

但不容忽视的是，大数据的校园应用存在以下几方面问题：

第一，数据收集问题。大数据用于学生服务的关键是拥有学生数据。当前，大部分学校的学生数据是离散的，分散在各个机构，进行整合不是一件易事。如果想收集数据，需要与各个部门一一沟通，核对各部门存储数据的标准或软件接口，行动起来存在一定困难。从学校角度来说，要想使大数据发挥有效作用，需要学校整体搭建数据共享平台，真正实现数据实时共享。

第二，学生数据安全问题。在大量的学生数据聚集过程中，参与人员和环节比较多，稍微疏忽，就有可能泄露学生隐私，对学生个人造成不良的影响或危害。因此，在学生大数据建设过程中，要尊重学生意愿，在法律允许的范围内，开展大数据建设与学生服务工作。

第三，数据建模问题。大数据可以支持多种多样的学生服务，但哪些数据指标能反映学生哪方面问题，并能为哪方面问题服务，这需要积累数据，建立模型，并且不断修正模型，才能真正可靠。从现实应用来看，可能仅从几个指标简单计算就去支持某方面的学生服务，这几个指标支持某方面的学生服务是否合适，数据合成或建模的方法是否正确，都需要进行深入探索。

为了促进学生大数据建设，实现智能化服务的目标，学校可进一步加强学生数据库建设，例如身体健康数据库、学生借阅数据库、学生消费数据库等数据库。同时，深化数据涵义挖掘，提升精准服务水平；购买专业大数据的统计分析软件，使用高级统计方法，加强数据结果的可视化。

此外，充分发挥大数据软件系统和新媒体优势，可重点推进微信反馈力度，将不同时间段的数据结果及时反馈给相关人员，预警或解决学生工作问题，并形成一定意义上学生工作的“四化”：数据化、泛在化、精准化、智能化。

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