大数据“推荐算法”分宿舍可在所有高校推广

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艾平娇

世界各地的高校纷纷进入开学季节。对于即将开始四年大学生活的新生来说，宿舍生活是非常重要的一部分。室友来自全国各地，在生活习惯和个性爱好上有一定的差异，所以处理好宿舍关系已经成为许多大学生不可回避的问题。最近，南京大学使用大数据“推荐算法”来划分宿舍，帮助新生找到志同道合的室友。据了解，NTU从去年开始通过网上问卷调查，尝试根据新生的生活习惯来划分宿舍。今年，宿舍分配计划有一个更优化的版本2.0。利用校园迎新网的数据调查，统计新生的生活习惯、兴趣爱好，然后通过大数据“推荐算法”，定量评估数据之间的相似性，将兴趣相似的新生分配到同一个宿舍，以更快地适应大学生活。

宿舍根据学生的生活习惯和个性爱好进行分配，生活习惯和个性爱好相同或相似的学生尽可能安排在一个宿舍，以减少由于生活习惯和个性爱好的不同而导致的室友之间的冲突和矛盾。大学在很多年前就对此进行了探索，大学允许学生在向学校报到之前在线选择宿舍。然而，总的来说，大多数高校仍然实行传统的按学生人数或随机安排宿舍的方式，这也是NTU重视大数据“推荐算法”的原因。高校应更多地利用现代技术，优化宿舍管理，使宿舍管理更加人性化。

根据学生的生活习惯和个性爱好来布置宿舍的方法并不难推广。一方面，这并不要求学校提供更多的宿舍，而只是采用了新的组合的原有宿舍；另一方面，在大数据的支持下，将爱好相似的学生安排在同一个宿舍在技术上并不困难，而且这种安排的优势大于劣势。虽然学校不可能根据学生的情况安排宿舍，但尽可能考虑学生的实际情况也是一种改进。如果学校进一步允许学生在未来的学习和生活中调整宿舍，那么学生对室友的满意度就会提高。

鉴于学校根据学生的兴趣和习惯来安排宿舍，有些人认为学生兴趣和习惯的差异是值得重视的。对于集体生活的大学生，应该加强集体主义教育，而不是突出他们习惯上的差异。这是寄宿管理的传统观念。随着社会的发展，寄宿教育也需要考虑学生的个体差异和多样化需求。与发达国家的大学寄宿教育相比，我国的大学住宿条件相当简陋，许多学校的宿舍有四至六间，甚至八间。因为有更多的学生住在同一个宿舍，每个学生都有不同的生活习惯和个性爱好，有些学生不习惯同时和五六个人一起吃饭和生活。在宿舍里很难和学生们相处，这是注定的。

一项关于大学生室友关系的调查显示，42.28%的大学生和室友之间存在冲突；47.81%的学生在与室友发生冲突时选择“主动沟通”。显然，通过教育和引导很难解决室友之间的矛盾，所以有必要从室友组合搭配的源头上解决矛盾。

根据学生的生活习惯和个性爱好安排宿舍，允许学生选择自己的宿舍，是从源头上解决矛盾，建立良好的室友关系的基础。此外，中国的大学也可以改变传统的四房或六房宿舍的管理理念，建造不同户型的宿舍，如一室、两室、套房，学生可以根据自己的家庭情况选择。这不涉及学生的不平等待遇问题，因为从学校和学生的关系来看，学校提供寄宿教育和宿舍，而学生住在宿舍。他们的关系就像房客和房东之间的关系一样。由于租户的不同需求，大学提供的宿舍条件也会相应不同。随着高等教育的发展，我国高校后勤服务要社会化，宿舍管理和服务要按照社会化的理念来改进。只有这样，宿舍管理才能更加人性化。