■斯涵涵

各地高校陆续进入开学季,对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。近日,南京大学利用大数据“推荐算法”分宿舍,帮新生寻找志趣相投室友的消息引发关注。

曾经有媒体做过调查,超过一半的学生对宿舍内部人际关系不满意,高校宿舍已成为大学生矛盾集中爆发地。大学四年,舍友是一个重要关键词,如果相处和谐,便成就一段美好回忆,如果关系恶劣,则酿出一系列问题。以往分到什么样的室友,全靠学校随机分配,现在南京大学利用大数据帮助新生寻找志趣相投室友,让新生对崭新的大学生活充满期待。

其一, “00后”群体兴趣爱好广泛,个性飞扬,传统的匹配方法很难量化评估新生之间的兴趣爱好相似度,传统的分宿舍方法很容易引发一系列矛盾。而“大数据”帮找室友,通过算法挖掘出一名同学与这些兴趣的潜在关联,进而量化评估新生之间的兴趣爱好相似度,尽可能为他找到志趣相投的室友。从被动分配到主动选择,从一刀切分配到服务学生,以学生为本的教育理念得以充分体现。

其二,常言道,物以类聚人以群分。目前大学的宿舍分配方案,普遍采用随机方式,这很可能将两个性格、习惯差异很大的学生分配在一个宿舍,也容易产生芥蒂,影响4年的学生生活。而“大数据” 分宿舍,从技术角度,把初始差异特别大的学生分开,量化评估新生之间的兴趣爱好相似度,由此找到志趣相投的室友,消除隔阂,减少矛盾,相处和谐,彼此满意。

目前对此持反对意见的人认为,无论在什么环境下,都需要学会适应、学会体谅,而大数据分宿舍则会导致学生社交圈缩小,影响学生的多元化发展,削弱学生处理人际交往的能力。其实不然,除了宿舍之外,课堂、班级、图书馆,操场……大学生还要和其他同学、老师、乃至食堂师傅、宿管员等各种各样的人打交道,有人聚集的地方就会产生矛盾,学会处理问题,协调关系、提高人际交往能力不必囿于狭小的宿舍内,以最低成本避免人际冲突与寻求多元化发展并不矛盾。

当然,该问卷还面临数据是否详实、答题是否真实、“算法”推理是否准确等问题,希望学校认真研究,不断完善,逐步找到有益于集体与个体的最优“算法”。但必须承认的是,“大数据”帮找室友贴近大学生的现实需要,是站在学生角度思考疑难解决矛盾的积极探索之举。