| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-23页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-20页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15-20页 |
| 1.3 研究内容和研究方法 | 第20-21页 |
| 1.3.1 研究内容与思路 | 第20-21页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第21页 |
| 1.4 研究的创新点和难点 | 第21-23页 |
| 1.4.1 研究的创新点 | 第21-22页 |
| 1.4.2 研究的难点 | 第22-23页 |
| 第二章 基本概念和理论基础 | 第23-33页 |
| 2.1 基本概念界定 | 第23-28页 |
| 2.1.1 大数据 | 第23-26页 |
| 2.1.2 高职院校 | 第26-27页 |
| 2.1.3 学生管理 | 第27-28页 |
| 2.2 相关理论基础 | 第28-33页 |
| 2.2.1 大数据理念 | 第28-29页 |
| 2.2.2 科学管理理论 | 第29页 |
| 2.2.3 目标管理理论 | 第29-31页 |
| 2.2.4 人本管理理论 | 第31-33页 |
| 第三章 高职院校学生管理工作的现状调查 | 第33-53页 |
| 3.1 调查目的 | 第33页 |
| 3.2 调查设计和实施 | 第33-36页 |
| 3.2.1 访谈的设计和实施 | 第33-34页 |
| 3.2.2 问卷的设计和实施 | 第34-36页 |
| 3.3 调查结果 | 第36-53页 |
| 3.3.1 学习管理 | 第36-39页 |
| 3.3.2 实习管理 | 第39-41页 |
| 3.3.3 评优管理 | 第41-44页 |
| 3.3.4 生活管理 | 第44-46页 |
| 3.3.5 心理健康管理 | 第46-49页 |
| 3.3.6 就业管理 | 第49-53页 |
| 第四章 大数据背景下高职院校学生管理工作的问题及其原因 | 第53-61页 |
| 4.1 大数据背景下高职院校学生管理工作的问题 | 第53-57页 |
| 4.1.1 信息收集不全面 | 第53-54页 |
| 4.1.2 决策依据主观化 | 第54页 |
| 4.1.3 资源利用效率低 | 第54-55页 |
| 4.1.4 管理反馈滞后性 | 第55-56页 |
| 4.1.5 个性化管理缺乏 | 第56-57页 |
| 4.2 大数据背景下高职院校学生管理工作问题产生的原因 | 第57-61页 |
| 4.2.1 理论发展使原有管理方式难以满足时代的需求 | 第57-58页 |
| 4.2.2 大数据理念传播促使学生管理思维的量化转变 | 第58-59页 |
| 4.2.3 大数据技术发展为优化学生管理提供技术支持 | 第59-61页 |
| 第五章 大数据背景下高职院校学生管理的改善对策 | 第61-75页 |
| 5.1 加强信息化建设，提高学习管理效率 | 第61-63页 |
| 5.2 促进学校、企业和学生交流，完善实习管理流程 | 第63-65页 |
| 5.3 注重过程性评价，丰富评优管理内容 | 第65-67页 |
| 5.4 整合多元信息，优化生活管理决策 | 第67-70页 |
| 5.5 构建预警机制，提升心理健康管理时效性 | 第70-72页 |
| 5.6 提供个性化就业服务，提高就业管理质量 | 第72-75页 |
| 第六章 讨论与思考 | 第75-79页 |
| 6.1 合理利用数据和保护学生隐私之间权衡 | 第75-76页 |
| 6.2 大数据预测和发展视角相互融合 | 第76-77页 |
| 6.3 数据是决策的参考，而并不是决策的主宰 | 第77-79页 |
| 结语 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 攻读硕士学位期间的学术成果 | 第86-87页 |
| 附录1 访谈提纲 | 第87-88页 |
| 附录2 调查问卷 | 第88-89页 |
