在数字化浪潮席卷教育领域的背景下，浙江旅游职业学院依托数据中枢流批一体交互技术，创新构建学生行为预警系统，通过智能分析校园行为数据，精准破解学生成长难题，为新时代高校育人工作提供了全新范式。
数字化基座：流批一体技术驱动的数据中枢
随着高校数字化改革的推进，学校以“一站式”学生成长智慧社区为载体，搭建了“数据中枢流批一体交互系统”，整合校园门禁、课堂考勤、食堂消费、图书借阅等多维度行为数据，日均处理数据量超300万条。系统通过流式计算引擎实时捕获学生动态行为（如深夜离校、连续缺勤），结合批量计算模型周期性分析长期行为模式（如消费波动周期、学习时段规律），形成“短周期实时监测+长周期趋势预测”的双轨分析能力。技术团队创新提出基于时间窗口滑动算法的周期性特征提取方法，可精准识别学生行为中的异常拐点，如每月下旬消费骤降可能关联经济困难，学期中段考勤异常或暗示心理波动，预警准确率较传统模式提升40%。
精准治理实践：从数据画像到靶向干预
1.三维画像：五育融合的动态评价体系
突破传统单一学业评价模式，构建“物理空间-网络空间-社交空间”三维数据模型，融合德、智、体、美、劳五育近400个量化指标，生成可动态更新的“学生数字孪生体”。系统已累计分析2.8亿条行为数据，为每名学生绘制个性化成长趋势曲线。
2.智能预警：双引擎驱动的风险识别
依托覆盖78个数据源的中枢系统，研发“常态标签+异常波动”双引擎预警模型。建立包含学业风险（挂科概率）、经济困难（恩格尔系数）、心理健康（夜间活跃度）等10余个标签的动态标签库。采用LSTM神经网络预测行为轨迹，当实际数据偏离预测值超2个标准差时触发预警。系统上线后，心理危机预警响应时间从72小时缩短至4小时，学业帮扶精准度提升至99.92%。
3.闭环干预：AI智能体赋能的精准施策
创建“智能诊断-自动派单-动态跟踪”的干预闭环。通过自然语言处理技术AI智能诊断辅导员谈话记录，结合行为数据生成《学生思想动态分析报告》；构建三级响应网络，系统自动匹配朋辈小组（轻度）、社区微项目制导师帮扶团队（中度、重度）构建帮扶群组；利用强化学习算法预测不同干预措施效果，创建学生成长评价AI智能体，为决策提供可视化建议。某育人案例中，系统通过消费数据发现农村学生王某保障性食堂窗台消费连续2个月超30笔且排名全校后5%，自动触发助学金隐形资助，全过程无需人工介入。
未来展望：构建“AI+大思政”育人新模式
该校正探索将预警系统与AI技术融合，通过打造分布式AI智能体，深度嵌入学生成长的全维度，打造贯穿学业-职业-生涯的全周期成长支持体系。未来可在保障隐私前提下实现多校联合建模，让精准思政育人智慧在更广域流动。这场以AI为引擎的育人模式变革，正重新定义高等教育的内涵。当冰冷的算法被赋予教育的温度，技术不仅照亮了学生成长之路，更开启了以生为本的“AI+大思政”育人新纪元。（浙江旅游职业学院 信息技术中心 余秋亮）
扫码下载
中文网微信