心理论文我和我的舍友(写论文被室友借鉴)

本文是一个大数据相关的毕业论文格式模型和一个室友与大数据同寝室管理效率参考格式模型。

卞广春

最近，南京大学使用大数据算法来吸引人们对今年新生室友匹配的关注。据报道，3300名新生中有近80%完成了问卷调查。根据问卷中涉及的生活习惯、个人卫生、个性化选择和个人兴趣爱好，学校使用大数据算法分析学生的相似性，从而划分宿舍和匹配室友。学生事务办公室主任解释说，这是为了帮助新生更好地适应集体生活，减少室友之间发生冲突的可能性。(《北京青年报》年8月26日)

根据学生的生活习惯和兴趣使用大数据算法来匹配室友有许多积极的方面。它改变了以前随机分配宿舍的方法。它以学生为中心，更注重学生的个性，并考虑到学生的感受。这表明学校的管理思维方式发生了变化，更加现代和人性化。这对学生与学校、教师与后勤工作者之间的和谐关系具有一定的意义。这种“相似项目”的组合可以减少学生之间的摩擦，缩短新生之间的磨合时间，使学生对学习输入和学生交流产生影响，事半功倍。

然而，同学和室友之间因爱好、兴趣和生活习惯而产生的冲突是常见的，也是不可避免的。在大学里，将室友与大数据配对当然形式新颖，值得一试，但能否达到理想的效果还有待观察。与中小学的学习和生活方式相比，大学生活是一个完全不同的新世界。新入学的大学生将面临许多挑战，需要跳出父母的保护之翼，独自与同学和老师进行正常的人际交往。要离开出生或成长的地方，勇敢地果断地处理纷繁复杂的矛盾，能够总结经验教训，“摸着石头过河”。也就是说，大学不仅是一个获得文凭的校园，也是一个寻找知识的地方。它也是进入和融入社会的起点，为接触不同的人和面对不同的问题提供了一个舞台。

将室友与大数据相匹配可以减少学生之间的冲突，降低学校管理学生宿舍的难度，并使有相似兴趣的学生更容易相互交往。然而，它不太可能与不同性格和爱好的学生交往，也不太可能面对挑战，更不可能学会宽容，更不可能兼收并蓄。

用大数据匹配室友似乎更适合学生的生活和学习。事实上，它缩小了学生的社交圈，以一种排他的方式将不同个性和爱好的学生分开。合并“相似的项目”来解决或避免室友和同学之间的冲突是一种消极的方式。面对困难和问题，这不是解决困难和问题的方法。这也是与不同性格、爱好和生活习惯的学生交流的一种方式。能够交流需求，相互学习对方的长处，更有利于个性的提高和学生应对生活能力的增长。将室友与大数据相匹配不可避免地不会有“懒惰”管理思维的嫌疑。

与大学生相处既是机遇也是挑战。对于有相同兴趣和爱好的人来说，社会环境并不总是一个公共空间。因此，尽管作者不反对用大数据来匹配室友，但他希望学校能充分发挥教育的优势，鼓励学生真诚相处，积极回应不同生活习惯、个人卫生、兴趣爱好的需求。大学生逐步增强处理复杂问题的能力，逐步增强处理不同人际关系的能力，逐步形成理性、宽容、真诚、开放和多元化的人格特征。需要一个多元化和差异化的友谊氛围环境。

自2018年8月27日《燕赵都市报》

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