（一）大数据与学生的思想行为特征存在映射关系
在大数据时代，网络日益成为人们学习研究、工作生产、休闲娱乐、社会交往的重要载体和工具，当人们在使用网络工具时，会在网络的不同层面留下大量的数据信息。因此，在网络信息环境中，网络言论行为是现实世界人际交往和思想行为的反映和投射，使人的思想行为能够以数据化方式呈现，以可视化的“镜像”方式展现人的思想倾向和价值导向[9]。在学生管理工作中，对学生的综合评价本身具有较强的内隐性与难测性，由于学生的综合价值评价结果对学生的评优、评奖，就业有一定影响，因此在评价过程中学生可能会刻意表现非本真状态，造成应急反应下的“行为表现”或“结果失真”。同时传统思想政治教育评价由于缺乏客观数据的分析，只能较多依靠主观经验判断，因此，结果往往呈现经验性和静态性的特点，且缺乏对学生思想教育的过程性、预测性，尤其是其理想信念真实性的判断。但是在大数据时代，由于大数据与学生实际行为特征存在映射关系，因此大数据为记录和分析教育中的表象信息提供了可能，对大数据的深度挖掘和分析可以深化学生工作，对学生思想行为进行定量研究、分析和评价。在大数据背景下，如果善于分析数据，优化学生工作反馈机制，则可以揭示不同要素内在相关性的逻辑关系和学生思想行为的内在规律，直观呈现学生发展的现状与趋势，推进学生管理工作的深入发展，促进学生的全面发展与个性发展，最终，达成“立德树人”的教育目标。
（二）大数据的学生工作实践映射维度及评价维度
在现实的学生管理实践中，基于数字化共享资源的大数据系统平台与学生工作映射关系有三个维度，第一个维度是学生学习维度。通过教务系统可以了解学生选课、学分修读及学生成绩等情况。通过图书馆后台系统，可得到学生阅读行为的详细数据。例如，借阅书籍量、进入图书馆次数、时长等。通过点名系统能知道学生每节课的出勤情况、通过课程教学实时评价系统了解课程教学实时情况。综合对这些学生学习数据的分析，可以全面了解学生的学习情况，从而及时、科学的了解学生的学习过程，学习投入程度，对学生的学习兴趣、学习结果做出及时的、科学的、有针对性的预测和指导。学生工作者可对结果进行评估与及时反馈，对数据进行持续跟踪，对学业有可能出现问题的学生及时介入，提高工作效率和工作的科学性。
第二个维度是学生日常生活维度。通过“校园一卡通”平台数据可以获得学生在食堂的消费数据。如学生月均充值金额，月均在食堂消费天数等。全面了解学生在食堂消费情况。通过网络公共论坛、宿舍网络管理系统，可以了解学生上网关注的对象类别，上网时长，网络交际关系等情况。通过宿舍门禁系统对学生生活轨迹进行了解。通过学工系统，可以了解学生社会实践，社会服务，第二课堂等情况。充分利用大数据量化研究优势，学生的日常生活可以通过多维度、多视角的数据化呈现，这样教育工作者可以全过程把握学生思想生活情况及时反馈问题，了解规律。
第三个维度是学校管理服务维度。学生通过线上心理咨询预约，学校就业系统进行职业生涯规划测评，简历投递、就业登记，通过教师评价系统对教学工具和教学活动的效果、兴趣做出评价。这些线上数据可以对学生的行为、心理活动、心理健康等特征做出客观的评价。学生工作者可以根据这些数据做出及时的反馈。
总之，上述三个维度，涵盖了学生学习、生活、心理等多方面，是学生实际生活在网络数据空间的映射。学生工作者可以通过大数据描绘学生形象，对学生有针对性的进行教育，对学生的思想政治情况作出客观评价，及时进行教学反馈。