棱锥网 大数据 大数据“推荐算法”分宿舍可在所有高校推广

大数据“推荐算法”分宿舍可在所有高校推广

各地高校陆续进入开学季,对即将开始四年大学生活的新生来说,宿舍生活是非常重要的一部分,舍友来自全国各地,生活习惯、性格爱好等都存在一定差异,于是处理宿舍关系成了不少大学生绕不开的问题。近日,南京大学利用大数据“推荐算法”分宿舍,帮新生寻找志趣相投室友的消息引发关注。据了解,南大去年开始尝试通过网络问卷调查,根据新生生活习惯分宿舍,今年宿舍分配方案有了更优化的2.0版,利用校园迎新网的数据调查,统计新生生活习惯、兴趣爱好等,再通过大数据“推荐算法”,量化评估各项数据之间的相似度,将兴趣相投的新生分到同一个宿舍,更快适应大学生活。

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(图片来源视觉中国)

根据学生的生活习惯、性格爱好分配宿舍,把有相同、相近生活习惯、性格爱好的同学尽可能安排在一间宿舍,以减少因生活习惯、性格爱好的差异而产生的舍友冲突、矛盾,早在多年前就有高校探索,还有高校允许学生在到学校报到前在网上选宿舍。但是,总体看来,大多数高校还是实行传统的按学号先后或随机安排的方式,这也是南大这次大数据“推荐算法”安排宿舍受到关注的原因。高校应该多利用现代技术,优化宿舍管理,让宿舍管理更人性化。

推广按学生生活习惯、性格爱好安排宿舍的方法其实并不难。一方面,这并不需要学校提供更多的宿舍,只是对原有宿舍采取新的结合方式而已;另一方面,由于有大数据的支撑,把相似爱好的同学安排在同一间宿舍,并无太大技术难度,这种安排宿舍的方式利大于弊。虽然学校不可能完全根据学生的情况安排宿舍,但是,能尽可能多地考虑学生的实际情况来安排也是一种进步。如果在未来的学习生活中,学校还进一步允许学生调整宿舍,那么,学生对舍友的满意度相信还会提高。

针对学校根据学生兴趣、习惯安排宿舍,也有人觉得这太把学生的兴趣、习惯差异当回事了,对于过集体生活的大学生而言,应加强集体主义教育,而不是突出他们的习惯差异。这是传统的寄宿制管理思路。随着社会的发展,寄宿制教育也需要考虑到学生的个体差异以及多元的需求。与发达国家的大学寄宿制教育相比,我国大学住宿条件还是比较简陋的,很多学校的宿舍都是4到6人间,甚至还有8人间,由于一个宿舍居住的同学较多,每个同学的生活习惯、性格爱好也不同,一些同学很不习惯一下子五六个人一起同吃同住。这都注定了同宿舍同学之间的磨合是有些困难的。

一项针对大学生舍友关系的调查显示,42.28%的学生与舍友曾经发生矛盾;与舍友发生矛盾时,47.81%的学生会选择“积极沟通”。很显然,舍友间的矛盾很难通过教育、引导就能化解,所以这就需要从舍友组合、搭配这一源头来化解矛盾。

根据学生生活习惯、性格爱好安排宿舍,允许学生自己选择宿舍,这些都是从源头上解决矛盾,构建良好的舍友关系的基础。除此之外,我国大学还可以改变传统的四人间、六人间宿舍管理思路,可以建设一人间、两人间、套间等多种不同户型的宿舍,由学生根据自己的家庭情况进行选择。这并不涉及对学生的不平等对待问题,因为从学校和学生的关系看,学校提供寄宿教育,提供宿舍,而学生住宿舍,他们的关系就像租客与房东的关系一样,由于租客需求不同,大学提供的宿舍条件也会相应不同。随着高等教育的发展,我国大学的后勤服务应该走向社会化,因此也应该按社会化的思路,来改善宿舍的管理和服务,只有这样,宿舍管理才能更人性化。

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阿里云

作者: 网络推荐

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