吉田纯子在高等教育领域，家校共育囿于双方沟通不畅、信息获取不全及合作意愿不强等主客观因素影响，其教育实践活动常效果不够理想。但需要明确的是，家长作为学生第一任教师，是其世界观、人生观、价值观形成过程中的长期参与者和主要影响者。而在大学这一人生关键阶段，家长的有效参与，对于促进学生全面发展至关重要。正如教育家苏霍姆林斯基提出的，“只有学校而没有家庭，或只有家庭而没有学校，都不能单独承担起塑造人的细致、复杂的任务。”随着网络大数据、人工智能、云计算等信息技术的逐渐成熟与应用普及，高校应探索将其嵌入家校共育实践之中，打破家校合作的时空阻隔，实现教育信息的科学预测、及时反馈，构建基于新技术支持的家校共育新模式。

　　大学生群体地域分布较复杂，传统家校共育实践的组织和开展会受到时空限制。引入数字化平台，不仅能够提升信息的传递效率，还能增加家长与教师互动频率，使破解家校共育时空阻隔成为可能，进而实现全面、及时的学生关爱与培养。

　　数字化平台作为信息交流主阵地，应确保其普遍适用性及可操作性，用户界面设计应简洁、直观，使家长和教师能够轻松操作，并通过模块化设计，为家长和教师个性需求提供定制化功能，以提升平台的使用体验感和满意度。同时，数字化平台作为信息获取集散地，需设有信息共享功能，如信息公告栏、实时聊天工具和视频会议功能等。家长可通过平台及时获取学校各类通知和学生在校表现，还能与教师进行实时沟通交流，了解学生学习进展和存在问题，更好地参与学生学习全过程。此外，为确保数字化平台落地实施与推广，作为家校共育组织者，学校需为家长和教师提供必要的技术支持与实践培训，确保其熟练使用平台各项功能，并建立有效反馈机制，不断改进平台功能、提升用户体验，进而实现信息跨时空高效传递与互动，为学生全面发展提供教育合力。

　　通过大数据技术，可对大学生日常学习生活中形成的海量数据信息进行收集、筛选、处理与分析，进而形成对学生的全景式认知，为家校共育制定科学化、个性化教育方案，以避免传统家校共育过程中出现的“大水漫灌”现象。

　　借助大数据技术，高校可实时收集学生在校期间的学习数据、行为数据和心理数据，包括但不限于课堂出勤率、作业完成情况、考试成绩、课堂参与度、心理测评结果等。利用大数据分析技术，对收集的数据进行多维度分析，进而深度挖掘学生学习模式、行为习惯和心理状态，此举可发现学生的优势和短板，预测其未来学习表现和发展潜力。同时，基于数据分析结果，可生成详细的学生综合评价报告，为家长和教师提供全面、精准的数据参考。以大数据技术为依托建立学生成长档案系统，记录学生学习和成长数据，供家长和教师随时查阅学生成长轨迹和发展情况，并利用关联性数据思维，为学生提供个性化教育方案。

　　借助大数据技术，高校可探索建立“教育数据库”，识别家长和教师在家校共育实践中的问题和不足，并通过家长学校、线上课程和教育讲座等多种形式，为其提供针对性的教育指导与培训。此外，高校还可探索成立校级、院级、班级联动的家校共育委员会，围绕人格培养、习惯养成、亲子沟通等内容，对年级教育困惑、班级具体问题进行多维度大数据分析，并依据客观数据讨论和制定家校共育工作计划和措施。高校还可收集优秀家长与教师经验，以及家校共育成功案例，对家校共育模式进行基于数据分析的规律性认识，并予以宣传推广，激励和带动更多家长参与家校共育。

　　大学生学业知识的学习难度、心理情感的复杂程度、职业规划的现实需要等，客观上导致高校家校共育内容远比基础教育阶段繁杂，甚至可能出现家长和教师付出很多，实际上却收效甚微的问题。而数字技术的运用可以为教育管理和教学提供智能化支持，以帮助家校共育内容更加精准、更加科学。

　　通过机器学习，计算机可以在监督学习、无监督学习、强化学习三种模式下，从家校共育大量数据中认识并掌握规律，进而建立智能化教育管理系统，实现学生信息自动化管理和分析，提升管理效率。高校还可尝试开发虚拟导师系统，为家长与教师提供在线辅导，解决教育过程中产生的疑难问题。

　　同时，自然语言处理中的情感分析系统，通过对文本中的情感进行分析与判断，可以自动识别其情感倾向，从而帮助家长与教师了解学生的情感反馈和需求。特别是在校园App、社交平台、自媒体平台等领域，利用自然语言处理可对学生情感状况进行智能评估与监控，及时发现并预警潜在问题，即时向家长和教师反馈，以助力情感干预更加精准化、更有时效性。

　　此外，知识图谱作为一种大规模的语义网络，能对海量数据进行存储与检索，并基于学生兴趣和优长，智能推荐相应的学习资源和职业规划建议。在专业学习上，家长和教师可根据学生学习轨迹，掌握其学习动向，并根据学生个性化学习需求，定制专属学习内容，形成家校共育的专业知识与技能学习合力。在职业规划上，对于有特定职业意向的学生，知识图谱还可以推荐相关课程，对学生进行有效指导。

　　（作者：林晶 许哲宁，分别系东北师范大学马克思主义学部教授、博士研究生）

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