杨宇

（铜仁学院，贵州铜仁 554300）

1 高校学生荣誉体系及其现存的主要问题

授予荣誉是一种终极激励方式，是组织管理中的重要内容，其能通过表彰优秀、树立典型、经验推介等来激发、鞭策荣誉获得者不断进步，并对组织内的其他个体产生感召力，最终激励整个组织以高积极性完成组织的特定目标。

高校学生荣誉体系，就是高校基于激励理论进行科学有效的教育管理，促进大学生自我成长、全面健康发展，进而实现教育目标的教育实践行为。完善有效、科学合理的高校学生荣誉体系，能更好地调动学生的主动性，使其成长为对国家、社会有用的高素质人才。

据不完全统计，现有的高校学生荣誉体系大体包括以下几类：一是学习激励荣誉体系，包括三好学生、优秀党（团）员、优秀毕业生、学习先进分子等；二是实践创新荣誉体系，包括社会实践先进个人、勤工俭学先进工作者、学生科技明星、学生科技创新奖等；三是公益慈善荣誉体系，包括优秀青年志愿者、大学身支教积极分子、红十字会优秀会员等；四是学生干部荣誉体系，包括优秀学生干部、优秀党（团）干部、优秀班干部、社团学生骨干等；五是集体（组织）荣誉体系，包括先进班集体、优秀党（团）支部、优秀学生社团等。

分析当前我国的高校学生荣誉体系，尚存在不少问题，具体表现在以下两个方面。

第一，在荣誉覆盖领域方面：一是很多荣誉称号都更多地强调综合性，像“三好、优秀、先进”等基本都是从整体来考察、评价学生的综合素质，而忽略了部分有专长的学生，使在某方面有特殊才能的学生难以得到激励；二是很多荣誉称号都比较空泛、指向不明，针对性强的相对较少，更缺乏对大学生的个性化激励；三是过分注重学生干部的组织、表达等工作能力，而对其奉献精神、团队精神、思想品德等方面的激励有所欠缺；四是集体概念相对封闭，荣誉也比较单一，覆盖的学生活动范围较小，缺乏一定的开放、融合观念，对基于兴趣特长自由组合的团队激励不足。

第二，在荣誉评审机制方面：一是现有的荣誉奖励，一般包括发奖金、加学分、授予证书等，学生更倾向于发奖金、加学分以及其他利益相关的奖励，如丰富自己的毕业简历等，而没有将其与思政教育相结合，使得一些荣誉项目流于形式，降低了激励的效应；二是现有的荣誉评审方法，受传统观念的影响很多都仍停留在一个小圈子、小范围以内，使得评审结果不够客观、公信力不强；三是现有的评审过程，没有学生的全面参与，也不注重学生个体发展的延续性与过程性，更没有将评审工作本身视为一种教育的过程。

2 高校学生大数据及其在教育管理中的作用

所谓大数据，即指体量巨大、难以在短时间内用传统软件工具进行采集、存储、管理及处理的数据集合，是需要经过全新的处理模式才能具备强决策力、洞察力及流程优化力的数据资产。对于大数据，目前业界尚无统一的定义，但普遍认同大数据的“5V”特性，即数据体量大（Volume）、数据类型多（Variety）、处理速度快（Velocity）、价值密度低（Value）、真实程度高（Veracity）。而大数据更重要的价值，则在于其带来的思维方式的转变——人们在科学分析中开始针对全集数据而非抽样数据；数据分析的效率成为核心而不再追求高精确性；开始转向关注事物的相关性而非因果性。

进入大数据时代，高校数据呈几何级数增长。高校学生大数据记录了每一名大学生从入学到毕业整个大学生涯在学校所有信息管理系统中留下的足迹。一名学生的核心数据包括身份信息、学籍信息、档案信息、选课信息、奖惩信息、活动信息、住宿信息、资助信息、一卡通信息、毕业信息以及附加信息等，对各种核心信息还可以继续细分，做更细致的记录。

高校学生大数据的建设，有利于将高校学生管理者从繁重的日常事务性工作中解脱出来，将目光转向更具价值的数据的挖掘，通过运用先进的大数据分析方法，进行综合性、过程性的分析，进而从海量数据中挖掘出大学生各行为间的内在联系，并思考其背后的逻辑，可以帮助其做出更科学合理的管理决策。

基于大数据的科学决策，是高校教育管理工作现代化的关键与标志。而随着高校教育管理工作越来越离不开基于数据的分析与决策，“用数据说话”的趋势越来越明显，构建基于大数据的高校学生荣誉体系则是一个极有意义的尝试。

3 基于大数据的高校学生荣誉体系构建路径

要构建基于大数据的高校学生荣誉体系，要从以下几方面着手：

首先，从组织、数据、技术三个维度对高校学生数据资源本身进行整合。在组织维度，要整体规划、统一部署，使各层级的学生管理部门相互配合、上下联动，强化组织管理体系，建立全局性的共享数据中心，使学生管理工作实现资源优质整合、核心数据共享的常态化，避免信息孤岛、数据碎片化以及数据资源浪费等问题。在数据维度，要将大量分散的、类型多样的数据资源进行集成整合，确定数据的移交、归档范围，区分基础、核心及从属数据，通过全方位的分析，形成统一的高校数据应用模式，使数据从源头就确保其一致性与准确性，做好数据的质量与安全管理，重点存储招生、教学、就业、财务、党政等有极高潜在价值的数据。在技术维度，互联网、大数据、云计算等新型IT技术为数据量暴增而数据利用率低、存储分散且数据一致性差、基础设施投资大、维护成本高且使用效率低等问题提供新的思路与技术支撑，通过云计算的三层服务模式——基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）构建统一的高校学生大数据平台，平台可分为三层：基础数据层主要用于系统公共数据的统一存取，如学生的身份信息等；业务支撑数据层主要用于各子系统的数据利用，如学生的学籍信息、选课信息等；决策管理层则是真正为“数据驱动决策”服务的平台。通过这三个维度的数据整合，增强各部门间的协作关系，获得统一、规范的数据，是真正利用构建高校学生荣誉体系的基础。

其次，建立大数据决策模型，全面、实时、动态地把握学生的整体情况。从全校、院系、年级、专业、班级逐级考察，从整体—个体、宏观—微观，高校学生大数据平台可全方位、立体化地展示全校学生在校期间的动态行为。一方面，高校可基于此平台反映的学生详细信息与潜在动向，完善高校学生荣誉体系自身的设计，包括了解当代大学生群体的独特性与个性化，明确不同个体发展目标的多样性，实现荣誉表彰的多元化；在注重不同个体横向差异的同时，关注同一个体不同时期的纵向变化，重视荣誉表彰的过程性；此外还要丰富荣誉激励的手段，最终促进学生的全面发展与个性发展。另一方面，高校可基于此平台克服以往学生管理工作（包括荣誉评审工作）中的盲区，通过充分利用学生日常的电子行为数据，包括校园卡考勤、晨练、消费、就餐、借书、上网等数据，建立大数据的异常预警与决策模型，如学业预警、不在校预警、贫困生预警、网瘾预警等，及时关注曾因学生人数众多而长期忽视了的、难以兼顾的各类问题，为教育引导、荣誉评审提供参考。例如，可通过“跟踪”掌握学生的消费行为，对比分析全校整体与个体间的消费数据，辅之以生源地、学生家庭情况调查等，可为助学金的发放以及荣誉评审提供思想品德方面的有力参考，避免个别学生“唯‘荣’是图”。通过掌握全面、真实的学生行为数据，为基于大数据的高校学生荣誉体系的正常运转提供了理性证据与决策依据。

最后，利用大数据进行科学决策，确保荣誉评审工作的公平、公正、公开。第一，高校荣誉评审机构要基于荣誉子平台对评审的荣誉项目、评定范围与条件、评定流程与周期、表彰形式、评审机构组成等进行公示，并鼓励全体学生积极参与评审的全过程，使评审机制更加规范、透明、合理。第二，要对拟参评对象的信息进行公示，尤其是与荣誉评审相关的学习成绩、奖惩信息、干部经历、社团活动、政治面貌、科技成果、财务信息、消费信息等，接受全校师生的监督，并设置答疑及处理环节，使评定结果获得普遍的满意与赞同。第三，要在荣誉子平台对评审结果进行大范围的公示，做好荣誉称号的宣传工作，以激发其他学生比、学、赶、帮、超的热情，调动其积极性；同时做好学生荣誉的管理工作，建立学生荣誉档案，以长期地、延续性地考察一名学生的大学生活，为毕业时的总体评价提供依据。第四，高校可结合学生大数据平台显示的真实信息，兼顾社会经济发展的形势，对荣誉称号实施动态化管理，通过荣誉项目的进入、退出机制，以适应时代、环境以及学生思想与行为的变化情况，以确保荣誉激励功能的实效性。

4 结语

综上所述，构建基于大数据的高校学生荣誉体系，是大数据时代高校教育管理工作面临的一个全新的课题。这是一个需要用心筹划、精细设计、认真落实，并在实践中逐步改进的过程，因此需要所有教育管理工作者长期不懈的探索与努力。唯有如此，才有希望构建出一套既符合时代发展，又满足高素质人才培养需要的完善有效、科学合理的高校学生荣誉体系。