学业预警、财务援助、职业规划……高校掌握了学生个人信息就能在这些方面为他们提供帮助吗？当然，你能做的远比你知道的更多。
家乡是哪？年龄多大？哪个星座？有什么兴趣爱好？现在的年轻人并不介意在社交媒体上分享这些个人信息。一些聪明的网络平台也乐于积极地整合此类信息，勾勒出每个用户的个人特质，之后十分贴心地提供订制化服务，使之获得更好的使用体验。
作为高校管理者的你有没有想过，如果学校也可以掌握类似的信息，那么这将给学生的校园生活带来哪些改变？
学生期待数据改变校园生活
学号、专业、宿舍、生源地、高考成绩、是否单亲、是否残疾、是否五保户、是否办理生源地贷款……今年电子科技大学新生在拿到电子录取通知书时，即被邀请访问学校资助中心的“智助系统”，完成包括以上在内的40类个人信息填报。
据学校介绍，“智助系统”采集到学生的个人信息后，会运用大数据进行深入挖掘，对他们的贫困状态进行提前评估，之后再根据新生的困难程度、应急程度等划分资助优先级，智能匹配个性化的资助方案。并且电子科技大学通过对学生历史数据分析发现，困难学生的成绩、去图书馆频次，高于学校平均水平，但录研率和出国率却低于平均水平。因此学校的143个学生资助项目被分为两类，一类是如新生路费、生活补助的保障性资助，一类是如各类奖学金、未来留学计划的发展性资助。（新华网，2017-09-04）
电子科技大学这个小小创新之举可能会让很多家庭困难的学生在未来四年大学生活中感到来自学校的深切关怀。实际上，通过学生个人信息的收集、整理和分析，学校可以收获的还有很多。
2016年初，教育科技公司Ellucian联合韦克菲尔德研究中心通过电子邮件对1000名美国大学生进行了在线调查，结果显示，学生对高校基于对他们个人信息的分析，为他们提供更好的学习体验抱有很高的期待。82%的受访学生相信未来10年个人信息的使用将会改变大学生活体验，77%的受访学生认为学校应该使用这些数据和信息改善他们大学学习、生活的方方面面，如：
学术领域：跟踪毕业进度和要求（62%）、选择和注册课程（59%）、安排学术咨询（53%）等。
财务领域：财务援助（61%）、学费（58%）、校园兼职申请（52%）等。
职业领域：实习（61%）、求职面试（53%）等。
生活领域：获得学生医疗保健（49%）、住宿（46%）、加入学生组织（44%）等信息。
那么学生的个人信息将如何在各个领域发挥作用呢？不妨跟随本文一起来看目前已有的较为成熟的探索和尝试。
学业风险“预言家”
在大数据的概念提出将近十年的今天，如果一所高校说可以用从学生身上获取的数据“预言”哪些学生或中途退学，或不能顺利毕业，已不能再称之为“神奇”。2014年美国11所公立研究型大学组成了“大学创新联盟”。联盟旨在通过探索创新试点、共享数据和推广最佳实践等方式，帮助各种背景的学生取得学业成功。
为了将最佳实践更好地推广和复制，联盟实行“导师制”。在加入联盟前就开始使用大数据分析对学生进行教育干预的得克萨斯大学奥斯汀分校顺理成章地成为导师团队的一员，综合该校在此项目上的实践经验，对其他高校进行指导。
该校院校研究团队曾根据对近年数万名得州大学学生的表现分析结果，设计了一种被称为“仪表板”的工具。这种采用电子表格形式的算法基于新生的家庭收入、SAT成绩、班级名次、父母的教育背景等14个变量，计算出一位学生在四年后顺利毕业的几率有多大。2013年春季学期，学校使用“仪表板”对7200名被录取的新生进行分析，结果显示大约1200名学生按时毕业的几率不到40%。
于是学校有针对性地为他们每人安排了一项或多项干预措施，基本模式包括小班教学、同辈指导、额外辅导帮助等，帮助他们成功毕业。因此当同为大学创新联盟成员的堪萨斯大学的管理者也意识到许多来自低收入家庭的学生和第一代大学生等不能顺利毕业时，他们向得克萨斯大学奥斯汀分校寻求帮助。最终，堪萨斯大学使用了得克萨斯大学奥斯汀分校的技术，发现1500名存在毕业困难的学生中有1200人没有受到任何干预，学习管理者随即
着手采取措施解决这一问题。
财务援助“小秘书”
聊天机器人，一种最早由计算机工程师们开发专门用来跟人聊天的程序，因为可以模拟人类对话，用于诸如客户服务或资讯获取等实用目的，如今已然成为最热门的科技趋势之一。如果一所大学有一个属于自己的“聊天机器人”，并与学生数据库连接整合，很多学生在校园生活中可能遇到与财务有关的问题就能得到很好的解决。
2016年7月，美国教育部国家教育统计中心发布的一份报告显示，20%的大学生没有申请任何类型的财务援助，但其实他们之中绝大多数人是有获得援助资格的。究其原因，一是因为许多学生并不知道他们已经获得了资助资格，二是申请过程太复杂所以放弃了申请。
但是如果学校能和聊天机器人“合作”，它就可以像“小秘书”一样，自动联系有资格获得财政援助和奖学金的学生，为学生提供相关建议，帮助学生确认、申请并确保达到资金援助标准。在聊天机器人的帮助下，如果学生和家长忘记申请的最后期限，或是存在提交的文件不全、有错误信息的情况，还可以及时获得提醒。
来自“小秘书”的帮助在学期中也能发挥很大的价值。随着学期末临近，来自期末考试和论文的压力可能会让学生错过奖学金申请。在每个学期开始的时候，聊天机器人可以主动联系学生，确认是否需要对奖学金申请进行更改，还可以通知学生有关最近公布的奖学金，或者由于主修专业或学年的变化，他们现在有资格获得奖学金的信息。
职业生涯发展“教练员”
在谈到学生的职业生涯发展时，有关他们的求职意愿、实习经历、具备技能等个人信息，不该只用于填充他们的个人简历。今天，一些“学习管理系统”（Learning Relationship Management System，以下简称“LRM”）正在使用学生“提交”给大学的个人信息，帮助他们获得职业发展指导与学术支持。
Fidelis Education是较早涉足该领域的机构，其创始人哈佛商学院学生古纳•康瑟曼表示，虽然LRM被用作“学习管理”，但实际上对使用的学生来说它更像是一个社交网络平台，可上传个人照片、添加线上好友和兴趣列表。只不过这些个人资料都是专门用于针对学生的学习原因，帮助管理员指导学生达成目标，为雇主提供电子档案，并帮助学生发展与社区和行业的关系。
当学生登录平台时，他们首先要为自己设定一个职业发展目标，比如“进入谷歌，成为网页设计领域的领导者”。一旦目标确定，他们就将在“教练”（既可以是由学校分配的，也可以是使用系统算法推荐的）的帮助下建立起一个由父母、社团领导、学长等组成的顾问委员会。学生还被鼓励加入各类社团，并致力于创建微型凭证、徽章和其他在线学习应用和课程的电子档案。通常与大学合作的企业、组织也可以访问LRM，创建自己的公司简介，并为他们正在寻找的员工创建一个证书和技能需求列表，这让学生知道如果要在这个岗位工作需要具备什么技能。
对高校而言，LRM中最有帮助且最具创新的方面是，管理员能够跟踪学生在整个教育过程中的进展情况。在系统的后台，教师和管理员能够掌握大量学生在系统里留下的数据，包括他们提交作业的时间、用于学术讨论的时间、对问卷调查的回答等。并且当这些信息显示学生很可能不能达成目标时，管理员也能及时收到预警。
预警标准可以由学校自己制定，也可以来自LRM设置的标准，通常包括这个学生在某个关键的考试上失败了，或是正在努力获得的微型凭证并不是他需要的，或者没有花足够的时间来管理他们的LRM，等等。平台非常独特的一个方面是，管理员可以主动向学生提供获得徽章的建议，撰写评论，实时帮助他们编辑个人资料，随着他们的不断发展提供顾问团、参与社团的建议等。
尊重和保护学生的隐私
虽然对学生个人信息的使用能让学生拥有更好的校园生活，但如何恰当使用这些数据还需要高校管理者认真考虑。
2016年6月在斯坦福大学举办了一场“数字时代的学生数据与记录”讨论会，重点研究大学如何在数据收集的过程中妥善处理与学生的关系。9月，一份根据会议上观点整理的“在高等教育中负责任地使用学生数据”的“道德标准”出炉。标准主要围绕四个核心进行：
●达成共识。对于数据的收集，无论是教师、管理者、学生，还是第三方供应商都必须有明确目标和清晰的使用界限。
●使用透明。学生必须对他们的数据是如何被收集和分析有知情权，如果他们认为有信息处理不当的情况发生的时候，有权上诉。
●旨在改善。明确分析研究学生的数据是为了了解教育环境，改善教学。
●使未来不受限制。数据的使用能够为学生创造教育机会，而不是使教育受到限制。
另外，由于存有大量的研究数据和个人信息，现在高校已经成为网络攻击的重要目标之一。因此如何对自己的网络安全策略进行升级、保护学生数据安全，也将是高校未来的重要议题。
新闻链接
为进一步规范学生资助公示工作，切实保护好受助学生的个人信息和隐私，教育部日前印发紧急通知，要求全面清理和规范学生资助公示信息。
通知要求，要进一步规范学生资助信息公示工作。各地各校公示学生资助信息时，要严格遵循国家有关个人信息保护的相关法规制度，坚持信息简洁、够用原则，公示受助学生姓名、学校、院系、年级、专业、班级等基本信息，不得将学生身份证件号码、家庭住址、电话号码、出生日期等个人敏感信息进行公示。各省级教育部门要按照《教育部 财政部关于开展“全国学生资助规范管理年”活动的通知》有关要求规范信息管理，并结合当前检查工作，做好学生资助信息公示自查自纠，督促相关市县和学校立行立改。以此次全面排查为契机，建立分级负责的长效机制，确保学生资助信息安全、规范，把好事办好。
通知强调，教育部将对各地、各校学生资助信息公示情况进行抽查，如发现有关部门或学校仍存在公示学生个人敏感信息问题，将严肃追究相关人员责任，并予以通报。（澎湃新闻网）郭坤 麦可思研究