随着信息技术与高等教育的深度融合，数字化、精准化已成为高校育人工作的核心发展方向。《教育部2023年工作要点》明确提出“深化育人精准化建设”，要求高校立足学生成长需求，创新教育服务模式，破解传统育人工作的痛点。作为高等教育大省，江西现有普通高校100余所，在校生规模突破150万人，不同学生群体在思想动态、学业基础、发展诉求等方面的差异日益凸显。长期以来，“大水漫灌”式的教育模式导致育人服务针对性不足、效果打折扣，如何实现“精准滴灌”成为江西高校落实立德树人根本任务的迫切课题。在此背景下，江西应用科技学院等省内高校率先依托大数据、人工智能技术，探索学生群体画像的构建与应用，走出了一条数据驱动、特色鲜明的精准育人之路，为全省高等教育育人模式创新提供了实践样本。

学生群体画像：精准育人的核心支撑与科学内涵

学生群体画像是精准育人的逻辑起点，它并非简单的数据叠加，而是基于多维度信息的智能化解析与标签化呈现。具体而言，是通过收集、整合、分析学生在校期间的各类行为数据与主观信息，构建的能够全面反映学生基本属性、行为特征、兴趣偏好、能力结构、价值观念及潜在需求的综合性模型，其核心价值在于将“抽象的学生群体”转化为“可识别、可分类、可服务”的具体对象。其构成要素涵盖学生成长全周期，形成了六大数据维度：一是基本属性数据，包括年级、专业、生源地、政治面貌、家庭经济状况、身体基础条件等静态信息，是画像构建的基础骨架；二是学习行为数据，涵盖课堂出勤、作业完成质量、考试成绩轨迹、图书馆借阅记录、在线学习平台时长与互动频率、选课偏好、科研项目参与情况等，直接反映学业发展状态；三是生活行为数据，涉及校园卡消费频次与额度、宿舍门禁出入规律、体育场馆使用记录、校园活动参与轨迹等，折射学生生活习惯与状态；四是社交网络数据，包括社团任职情况、第二课堂活动参与深度、朋辈互动频率、社交媒体言论倾向、志愿服务时长等，体现学生社会参与度与人际交往特征；五是心理与思想动态数据，通过心理普查量表结果、谈心谈话记录、问卷调查反馈、校园舆情监测等渠道获取，反映学生心理健康水平、理想信念状态、关注热点话题及价值认同倾向；六是发展规划数据，涵盖职业倾向测试结果、考研备考行为记录、创新创业项目参与经历、实习单位选择偏好、就业意向区域与行业等，明确学生未来发展诉求。

画像分析贯穿精准育人全流程，为教育服务的优化提供了科学支撑。首先，实现服务对象的精准识别。通过大数据分析，可将宏观学生群体细分为“学业预警群体”“经济困难群体”“价值困惑群体”“创新创业活跃群体”“心理困扰群体”等细分类型，让育人目标从“模糊覆盖”转向“精准聚焦”，解决了传统育人“不知为谁服务”的难题。其次，推动服务内容的精准供给。依据画像特征精准定位学生在思想、学业、生活、发展等方面的痛点，如针对学业基础薄弱群体设计“基础课程补强计划”，针对价值迷茫群体打造“红色文化浸润项目”，实现“按需供给”。再者，促进服务方式的精准适配。通过画像掌握学生偏好的信息接收渠道（如短视频、直播、线下沙龙等）与活动参与形式，选择最优服务载体，提升育人工作的吸引力与参与度。最后，支撑服务效果的精准评估。通过对比干预前后学生画像关键指标的变化，如学业成绩、心理状态评分、活动参与度等，量化育人成效，形成“分析 -干预 -评估 -优化”的闭环管理，持续提升育人质量。

江西高校精准育人的实践路径

构建真实、全面、动态的学生群体画像是实施精准育人的前提，江西高校以数字化校园建设为契机，循序渐进推进数据整合与画像构建工作。首要任务是打破数据壁垒，多数高校通过制定数据管理规范，统一数据标准与接口协议，将分散在教务、学工、后勤、团委等多部门的学生数据进行结构化整合，实现“一人一档、一数一源”。江西应用科技学院在此过程中表现突出，其建成的校级学生大数据中心，成功打通10余个部门的数据系统，建立“数据采集 -清洗 -脱敏 -存储 -更新”全流程管理机制，为画像构建提供了高质量的数据支撑；江西师范大学则整合12个部门数据资源，建成“智慧学工”大数据中心，实现学生数据“一网通享”，形成覆盖学生成长全周期的数据链条。在数据整合基础上，各校紧密围绕育人核心目标，设计科学合理的画像分析维度与标签体系，普遍从“思想引领”“学业发展”“身心健康”“社会实践”“经济状况”五大核心维度设置细分标签，适配不同育人需求。分析方法上，各校依据自身技术条件灵活选用，基础统计分析多运用 Excel、SPSS，可视化分析借助 VOSviewer等工具，有条件的高校如南昌理工学院还引入数据挖掘与机器学习算法，提升画像精准度与预测能力。

隐私保护是画像应用的底线，江西高校普遍建立了完善的数据安全保障机制。江西应用科技学院制定《学生数据隐私保护办法》，遵循“最小必要”原则采集数据，对敏感信息进行匿名化与脱敏处理，采用加密存储与分级授权管理模式，保障学生知情权与数据安全；赣南师范大学等高校则建立学生数据知情同意机制与数据安全应急演练制度，从流程上防范数据泄露风险，确保画像应用在合规框架内推进。

夯实数据与技术基础后，江西高校依托学生群体画像，实现育人工作从“经验驱动”向“数据驱动”转型，开展分层分类精准服务。在学业发展方面，针对画像识别的“学业预警群体”，各校建立多级干预机制：南昌理工学院通过画像分析学生成绩下滑与学习行为关联数据，系统自动触发辅导员干预，提供“一对一”课业辅导，近三年该类学生学业通过率提升 32%；在思想引领方面，高校结合江西红色资源优势，针对“红色文化认同度低”“理想信念模糊”的学生群体精准施策：赣南师范大学组织学生赴瑞金、井冈山开展红色研学，全年覆盖学生8000余人次；江西应用科技学院则根据学生兴趣画像，通过短视频、红色研学等多种形式开展思想引导，相关活动覆盖学生超2000人次，提升了学生价值认同。

经济与心理帮扶领域，精准画像的价值尤为突出。江西农业大学综合校园卡消费数据与家庭经济困难认定信息，精准识别隐性困难学生，构建“经济资助 +能力提升 +心理关怀”三维帮扶体系；在创新创业与就业服务方面，各校依据学生发展规划画像精准赋能：江西应用科技学院为“创新创业活跃群体”匹配校企合作资源与创业孵化支持，培育大学生创业项目86个；江西中医药大学则根据学生职业规划画像，推送考研辅导与就业信息，助力学生发展。

内容与渠道优化是提升育人实效的重要环节。江西高校普遍依托新媒体矩阵，建立个性化内容推送机制，依据学生画像标签推送学习资料、红色文化、创业政策、就业信息等适配内容，显著提升了育人内容的传播力；教学环节中，教师通过获取授课班级学生画像，调整教学内容与方法，如江西理工大学教师结合学生实践需求画像优化教学案例，提升教学满意度；为确保精准育人持续有效，江西高校建立“数据监测 -效果评估 -策略优化”闭环管理机制，将学业成绩、心理测评合格率、活动参与度等核心指标列为观测点，通过干预组与参照组对比分析量化成效，并结合学生反馈及时调整育人策略，实现育人体系动态优化。

江西高校精准育人实践中的挑战与应对思路

尽管江西高校在精准育人实践中取得显著成效，但仍面临诸多共性挑战。数据质量与整合效率方面，部分高校存在数据标准不统一、非结构化数据难以整合、“数据孤岛”等问题，影响画像全面性与实时性；技术与人才支撑方面，多数高校缺乏专业数据分析团队，现有工作人员数据素养不足，画像分析模型精准度有待提升；画像应用深度方面，部分高校存在“重构建、轻应用”现象，未能与育人各环节深度融合；伦理规范方面，数据应用可能引发隐私担忧与“标签化”风险，忽视学生个体差异性与主观能动性。

针对这些挑战，江西高校探索了系统性应对思路。数据治理方面，由江西省教育厅牵头推进全省高校数据标准化建设，建立统一数据交换接口规范，推动15所高校实现数据互通共享。技术与人才建设方面，江西师范大学、江西财经大学等开展“数据素养专题培训”，覆盖教职工2000余人次；江西应用科技学院采取“内培外引”模式，引进高端数据分析人才，与校外机构合作升级大数据分析平台，提升技术支撑能力。应用深度拓展方面，高校推动画像与人才培养方案优化、师资队伍建设、校园文化建设等环节深度融合，开展学生长期发展跟踪研究，为育人模式优化提供依据。伦理规范方面，各校完善数据伦理审查机制，加强学生数据安全宣传教育，坚持“数据驱动 +人文关怀”相结合，通过线下访谈等方式补充了解学生真实情况，动态调整画像标签，确保育人工作既有精度又有温度。

江西高校以学生群体画像为驱动的精准育人实践，打破了传统育人模式局限，实现了从“经验判断”到“数据决策”、从“普遍覆盖”到“精准滴灌”的转型，彰显了江西高等教育的创新活力。江西应用科技学院等高校的探索，为全省乃至全国高校提供了可借鉴的实践样本，通过构建全维度画像体系、开展分层分类服务、建立闭环评估机制，有效提升了育人工作的针对性与实效性。当前，精准育人已成为高等教育高质量发展的必然趋势，未来，江西高校需进一步强化跨校协同合作、提升数据治理水平、加强队伍建设，推动精准育人与江西红色资源、产业需求深度融合，共同打造具有江西特色的精准育人品牌，为培育德智体美劳全面发展的新时代合格建设者和接班人、推动江西高等教育事业高质量发展贡献更大力量。

作者：何难绝、赵保洋、秦梦丝、吴丽霞；供稿单位：江西应用科技学院。①本文系江西省高校人文社会科学研究项目:《基于学生群体画像分析的高校精准思政研究》（编号：SZZX24037）阶段性成果。②2025年度江西应用科技学院青年人才培育项目博士专项（编号：JXYKXJYB-25-13）。