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作者简介：杨静(1982年—)，性别：女，籍贯：辽宁，民族：汉，学历：硕士，职称：副教授，研究方向：高校教育

本文系中国民办教育协会2025年度规划课题项目，项目名称：民办高校学生学业风险多模态识别与精准干预机制研究，项目编号：CANQN250827

民办高校学生学业风险多模态识别与精准干预机制研究

杨静

锦州医科大学医疗学院 辽宁 锦州 121000

摘要：民办高校学生在学习基础、学习习惯与成长环境等方面存在明显差异，学业风险问题逐渐呈现复杂化与动态化趋势。传统以成绩统计为核心的管理模式难以及时反映学生真实学习状态，也难以满足高校精细化治理需求。基于教育数字化背景，文章围绕多模态数据在学业风险识别中的应用展开研究，从学习行为、课堂参与、心理状态及校园活动等维度分析学生学业风险形成特征，并探讨精准干预机制的实施路径。研究认为，多模态识别能够增强学业预警的准确性，精准干预能够提升学生学习适应能力与持续发展能力，对民办高校人才培养质量提升具有重要现实价值。

关键词：民办高校；学业风险；多模态识别；精准干预；教育治理

引言

民办高校作为高等教育体系的重要组成部分，由于生源结构差异较大，部分学生在学习适应与持续投入方面存在不足，进而引发学业风险问题。传统的以成绩、考勤为主的管理模式很难体现出学生的学习全貌的情况，也无法提前发现一些学生潜在的风险。伴随着信息化教育教学的发展，多模态数据的应用为学生学业风险的实时监测与精准干预提供了技术支撑与实践基础。

一、民办高校学生学业风险的多模态识别体系构建

（一）学业风险的主要表现及形成特征

民办高校大学生学习风险的表现多样，主要表现在：部分学生学习目标不清晰，学习动力不足，进而表现出学习行为逐渐弱化的趋势。有一部分的学生在入学之后不能很好地适应自主学习的方式，在课上主动性降低，在作业完成情况及在线学习平台使用频率等方面呈现持续下降趋势；还有一部分的学生短期之内并没有太大的浮动，但是在学习的理解程度以及学习的持久力都已经出现了隐性的隐患，长期积累后学习理解能力与知识迁移能力下降，进而导致学习基础逐步弱化。

学生学业风险的形成受个体学习基础、家庭支持环境以及学校教育支持体系等多重因素共同影响。学习底子较差的学生更易在面对学习内容的加深时出现厌学情绪从而影响其学习的连贯性；有些同学由于打工等原因使得自身的学习时间被挤占，在学习上就会出现断断续续的现象。另外，如果学校对学生的学习进行指导、检查监督等方面的管理不到位，就会导致风险预警滞后，进而难以及时开展有效干预^[1]。

（二）学业风险识别模型的构建与运行机制

风险预警模型设计需融合数据分析技术与教育发展规律，在技术方面要注重对数据分析的把握，在教育规律上要突出学生的成长过程中的阶段特征。预警过程可基于课程成绩、课堂表现、学习投入及心理状态等多维指标构建动态监测体系并根据学生的学习情况进行调整，动态监测机制可以打破传统的静态检测机制所存在的弊端，更好地反映出学生的学习状况，对于民办高校来说还应当参考各专业的特点和学生的个性化需求来增强预警结果的相关性。

模型运行效果不仅仅体现在对数据处理的能力上还跟反馈有关。风险辨识的结果要尽快告知老师、辅导员还有学生自己，从数据识别到反馈应用形成闭环式教育支持机制。虽然一些高校已建成学业警报系统，但其对于数据的理解以及结果的应用还不够完善，使得风险预警只处于一种提醒的状态。增强模型运行效果，不仅要培养好老师对数据分析的理解技巧，还得健全学生的反馈模式，推动风险识别结果向实际教育干预行为转化。构建起动态监控与长期反馈相统一的运行方式是民办高校提高学生学业风险管理能力的一种方式^[2]。

二、民办高校学生学业风险的精准干预机制优化

（一）基于风险分层的分类干预策略

学生学业风险形成的原因存在很大的区别，不同学生在学习能力与心理状态方面存在差异，在学业的风险方面也会有所不同，统一化干预方式难以满足学生个体差异需求。风险分层可以从学生的实际问题入手并根据不同种类的问题进行有针对性的帮助，从而达到更好地利用资源的效果。针对学习兴趣低但是基础相对好的同学，可以制订学习计划来引导学习兴趣、培养科学的学习习惯；对学习成绩长期较差或者情绪压力过大的同学则需要持续不断地对他们进行学业辅导及心理疏导等措施，分类干预注重从个别学生出发提供针对性的服务，有助于提高干预水平。

风险分级干预还应有动态监督方式。一些同学在经过一段时间帮教之后又可以正常的学习了，但是如果缺少后续的帮助他们还是会面临再次产生学习障碍的问题。因此，民办高校要根据各阶段测评结果随时监测学生的学业状况及心理状况，并针对具体情况采取相应的对策措施，精确干预不仅在于解决现阶段存在的障碍而且还要使学生树立起自我学习能力和长远发展的能力，制定好一对一的学习辅导计划可以使他们渐渐地提高自己的专业认可程度以及学习信心度，进而养成更为稳固的学习习惯。

（二）多主体协同的学业支持体系建设

学生学业风险的产生来源于学习、心理及生活的各个方面的因素，单一主体难以实现有效干预。老师可以从课堂行为及学科成绩上察觉出学生的风险预警；而辅导员更熟悉学生的心理健康状况及对生活环境的适应能力；家长在感情上给予孩子鼓励的同时对孩子的学习也起到监督的作用。要建立由班主任、辅导员、家长、学校管理部门四位一体的合作系统，从而做到资源共享及资源整合来提升对风险的应对效率。

共同支撑体系的建设离不开制度化的支持及交流互动的支持。一些民办大学的学生管理工作存在着职能部门间配合不到位的问题，老师与辅导员没有进行有效的交流，导致风险预警信息难以实现有效整合。设立协同平台可以促进学业指导和心理健康教育以及职业生涯教育相互衔接，提升对学生帮助工作的持续性，学校还要发挥学生的主体地位，鼓励学生参与到学习设计以及自我的管理当中去，提升学生的觉察能力和调控能力^[3]。

（三）数字化背景下精准干预机制的实施保障

精准干预机制的有效实施依赖信息化平台支撑。面对高校所积累的越来越多的教学信息资源，搭建一个综合性的信息系统成为提升高校教育治理能力的重要基础。该系统不仅要做到对学习信息、行为信息、心理信息等多方面的融合处理，还要加强数据分析以及及时反馈的能力。利用智能化处理手段使学校可以迅速地识别学生的学情问题并迅速提出干预方案。信息化平台的运用使学生管理工作更加高效，而且提高了对学生的学业辅导的科学性和持续性。

有针对性地干预的过程中也要注意数据安全及教育伦理方面的问题，学生的学业行为及心理健康数据比较私密和敏感，若缺乏规范管理，可能引发学生隐私泄漏并影响师生信任关系。大学开展数据应用的时候也需要制定一定的数据管理制度，合理确定收集范围及使用权责边界，杜绝乱用现象发生，而老师自身的数据意识也决定精准干预的效果如何，只有具有数据分析能力和判断力才有可能达成科技与教育相结合的目标，加强政策支持、平台打造以及师资培养使独立学院逐渐构建出一个系统化、可持续发展的学困生预警机制。

结论

研究显示，建立在多种类型数据基础上的学生学业风险识别可以从学习行为以及学习过程等多方面来反映学生状况，提升风险预警的及时性与准确性。精确干预方式采取风险等级划分及多方合作的方式有针对性地给予不同的学生群体帮助，有助于提升学生学习适应能力与持续发展能力。对于未来民办高校而言应该加强与数据管理及教学应用相接轨的工作，健全数字化服务体系，提升学生的学业服务精细化水平。

参考文献

[1]屈青,李雨欣. 基于四元双驱协同机制的民办高校学生学业预警系统研究[J].现代信息科技,2026,10(07):110-115+120.

[2]杨倩文,耿世杰,杨文超. 基于大数据分析的民办高校学生学业帮扶机制探索[J].塑料包装,2025,35(05):64-66.

[3]叶琪. 民办高校学生学业预警管理及援助对策研究[J].山西青年,2021,(07):100-101.

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