大数据“算出”室友值得提倡吗?

浏览量:508 时间:2018-08-28

近日,南京大学采用大数据算法,为今年入学的新生匹配室友的消息引发关注。日前,记者从该校学生工作处获悉,约3300名新生中,近八成学生填写了问卷。根据问卷中涉及到的生活习惯、个人卫生情况、个性化选择及个人兴趣爱好等选项,学校用大数据算法分析学生的相似程度,以此划分寝室、匹配室友。(8月26日《北京青年报》)

近年来,大学室友因性格不合不时引发矛盾、冲突,甚至引起杀害室友的恶劣案件,引起了全社会的高度关注,“感谢室友的当年不杀之恩”成为网络流行语。

俗话说“物以类聚,人以群分”。高校根据大学生的生活习惯、个人兴趣爱好等,运用大数据算法,“算出”室友,进行分学生宿舍。高校这种精细化的学生宿舍管理办法,很显然可以避免性格冲突较大的学生住在同一个宿舍,能够有效避免发生室友之间因性格不合而引起的冲突、凶杀案等,可以更好的保护大学生的人身安全和室友之间的感情,这也是越来越多的高校通过大数据分学生宿舍的原因和目的所在。

但是,高校和大学生自己也应看到大数据算法“算出”室友存在的短板和弊端,不要只看到好处和优势。大数据算法可以“算出”性格相近的学生住在一个宿舍,但同时也能“算出”“臭味相投”的学生住在一个宿舍。生活习惯良好的学生住在一个宿舍,有可能发挥出“强强联合”的作用,特别是生活习惯良好与生活习惯不好的学生住在一个宿舍,有可能形成带动全宿舍室友生活习惯整体改良的效应。而“臭味相投”、生活习惯糟糕的学生住在一个宿舍,有可能造成集体堕落的结果,一个宿舍的室友一起“破罐子破摔”。

再者,人类社会是群居生活,走上社会之后,必然会需要形形色色的人。不管是工作中遇到的客户,还是工作中的同事,或者乘车遇到的陌生人。特别是不少刚刚走上社会的大学毕业生,由于经济条件,可能需要过群租生活,与其他人一起合作房子。而这些在社会上遇到的人,不可能都和自己的性格相近、生活习惯差不多,也是没有办法通过大数据算法“算出”来。如果在大学集体生活期间,不能养成和锻炼出与性格不同、生活习惯不同的同学一起生活的能力和素质,那么走上社会之后很难与性格不同、生活习惯不同的人一起共事、生活等,同样有可能引发矛盾和冲突。从这个角度说,大数据算法“算出”校友的高校学生管理办法,不能对大学生进行必要的“和而不同”的思维训练和生活能力教育。

可见,从有利于大学生成长成才角度说,大学生不要只挑选性格相近的学生做室友,也该选择与自己性格不合的学生做室友,慢慢学会与不同性格的人生活的能力,包容、宽容他人的能力,培养“和而不同”的思维。如果连生活三四年的室友都搞不定,都不能适应,今后又如何在激烈的竞争的社会中闯荡、立足?因此,笔者以为,大数据算法“算出”室友的管理办法并不值得提倡、推广。