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近日,南京大学采用大数据算法,为今年入学的新生匹配室友的消息引发关注.据悉,约3300名新生中,近八成学生填写了问卷.根据问卷中涉及到的生活习惯、个人卫生情况、个性化选择及个人兴趣爱好等选项,学校用大数据算法分析学生的相似程度,以此划分寝室、匹配室友.学生工作处负责人解释,这是为了帮助新生更好地适应集体生活,降低室友之间产生矛盾的概率.
用大数据算法,根据学生的生活习惯和兴趣爱好匹配室友,有许多值得肯定的地方.改变了以往随机分配宿舍的办法,以学生为本,更注重学生个性,考虑学生的感受,说明学校的管理思维模式有了变化,更具时代性和人性化.这对学生与学校、教师、后勤工作者融洽关系,具有一定意义.如此合并“同类项”的做法,能减少同学间的摩擦,缩短新生间的磨合时间,使学生在学习投入、同学交往方面产生事半功倍的影响力.
不过,同学、舍友之间因爱好、兴趣、生活习惯等出现矛盾,是很常见的,也是难以避免的.大学用大数据匹配室友固然值得尝试,能否达到理想的效果却有待观察.
与小学、中学的学习和生活方式相比,大学生活是完全不同的新世界.新入学的大学生们将面临诸多挑战,需要跳出父母的羽翼保护,独挡一面与同学、老师进行正常的人际交往,需要离开出生地或成长地,勇敢果断地处理纷繁复杂的矛盾,并能总结经验,汲取教训.也就是说,大学不只是获得一纸文凭的校园,不只是一个探求学问的地方,还是步入和融入社会的起点,为接触不同人,面临不同问题提供了一个舞台.
用大数据匹配室友,固然减少了学生之间的矛盾冲突,也减少了学校在管理学生宿舍问题上的难度,情趣相投的学生交往起来也比较容易,但与不同性格、不同爱好学生的交往少了,面对挑战的精神却小了,学会包容的度量却小了,兼收并蓄的能力却低了.
用大数据匹配室友,实际上缩小了学生的交际圈,以排他的方式将与自己性格不合、爱好不同的学生分隔开了.合并“同类项”,化解或避免舍友同学之间的矛盾,是一种绕圈子的消极做法,不是面对困难和问题就解决困难和问题的思路.与不同性格、爱好、生活习惯的同学交往,能互通有无、取长补短,更利于性格完善,增长学生的处事应变能力.大学同学之间相处,是机会更是挑战,社会大环境不可能永远都是志趣、爱好相同的人同居一室.笔者虽不反对用大数据匹配室友,但更希望学校发挥教育之长,鼓励学生真诚相处,积极应对不同生活习惯、个人卫生情况、兴趣爱好等同学的诉求.大学生逐渐增强应对复杂问题的能力,逐渐增强处理不同人际关系的能力,逐渐形成理性、包容、真诚、开放、多元的性格特征,需要有多样化、差异化交友的氛围环境.
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◎ 撰文|卞广春
◎ 来源|燕赵都市报
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