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卞广春
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. （8 月 26 日 《北京青年报》 ）
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形式新颖, 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,独当一面地与同学、 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, “摸着石头过河” .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, 也降低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, 学会包容的度量也小了, 兼收并蓄的能力却低了.
用大数据匹配室友, 看似更适合学生的生活和学习, 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, 增长学生的处世应变能力. 用大数据匹配室友, 难免没有 “懒汉式” 管理思维的嫌疑.
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.所以,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、 差异化的交友氛围环境.
摘自 《燕赵都市报》2018 年 8 月 27 日
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