基于大学生画像分析的精准思政探究

作者：刘任佳^*

来源：上海第二工业大学学报, 2023, 40(04): 385-391.

DOI：10.19570/j.cnki.jsspu.2023.04.015

• 画像分析
• 大学生
• K-means聚类
• 精准思政

为了精准掌握学生的状态,有的放矢地进行思政工作,在大数据时代背景下,尝试使用画像分析技术破解大学生思政工作中的“方法”“实践”“实施”等困境。基于国内外研究成果以及《中国学生发展核心素养》与高校学生综合测评表,结合教育培养与育人目标角度设计学生画像指标框架以及标签体系,从德、智、体、美、劳、面向未来六维度呈现学生画像。并以一高校某专业学生为研究对象开展案例研究,采用K-means聚类技术,以“打基础-定框架-画结构-怎么用”为内在运行机制,最终根据画像特征细分为“意识不强型”“引导进步型”“模范带头型”“默默努力型”“创新实践型”“纪律不佳型” 6类学生,精准主体、精准场景、精准联动,为教师精准开展思政工作找准方向并提供支持。

• 单位
  上海第二工业大学