大数据与大学生思想政治教育创新研究
时间：2023-04-08 21:55:02 来源：柠檬阅读网 本文已影响 人 
张 楠
(山西医科大学 汾阳学院，山西 吕梁 032299)
(一)大数据概述
1.大数据的概念
“大数据”这一概念最早是由美国著名未来学家阿尔文·托夫勒1980年在《第三次浪潮》一书中提出的，他指出：“大数据作为第三次科技革命滚滚浪潮中的代表性产物，将构成未来世界的华彩乐章。”[1]维克·托迈尔在《大数据时代》中指出：“大数据是人们在大规模数据基础上可以做到的事情，而这些事情是在小规模基础上无法完成的。”[2]目前，尽管对大数据概念的界定学术界观点各不相同，但有一点是一致的，学者们都认为大数据对于社会的发展和人类生活方式的改变有着前所未有的重大作用。
2.大数据的特征
大数据的特征经常表述为“5V”性，即大量性(Volume)、多样性(Variety)、高速性(Velocity)、价值性(Value)及精准性(Veracity)。这些特征功能的整合发挥使大数据作为一种对世界进行全新认知的生产力和新工具，能够实现社会资源的优化配置，特别是将大数据运用到高校思想政治教育工作中，能够大幅度推动教育方法的革新升级，对于提高思想政治教育的前瞻性具有十分重要的意义。
(二)思想政治教育概述
1.思想政治教育的概念
思想政治教育是指“社会或社会群体用一定的思想观念、政治观点、道德规范，对其社会成员施加有目的、有计划、有组织的影响，使他们形成符合一定社会或阶级所需要的思想品德的社会实践活动”[3]。
2.思想政治教育的特征
思想政治教育的特征可以概括为政治性、时代性、理论性和应用性。政治性是思想政治教育的本质属性。马克思说：“统治阶级的思想在每一个时代都是占据统治地位的思想。”思想政治教育是统治阶级用来宣传主流意识、维护社会稳定、实现人的全面自由发展、最终实现共产主义的精神“武器”。因此，其本质属性应当是政治性。时代性是指随着社会的进步，思想政治教育要跳出传统模式的局限，主动顺应时代动态变化的要求，因时而化、因势而新。理论性表现在它以科学的马克思主义理论体系为基础，特别是马克思主义中国化的最新成果也在丰富和更新着思想政治教育的理论架构，能够与时俱进地帮助教育对象提高认识，强化教育效果。应用性是思想政治教育的基本属性，强调思想政治教育要始终把重点放在理论思想的实际运用中，强化实践环节，回归科学理论的应用本真。
(一)大数据使大学生思想政治教育的内容更加丰富
传统思想政治教育使大学生能够掌握的信息十分有限，而大数据的出现使思想政治教育的内容更加丰富，可以推动其实现资源化和智能化发展。
首先，大数据拓宽了大学生思想政治教育内容获取渠道。传统的思想政治教育教师占据主导地位，学生的理论知识获取形式单一且内容生涩枯燥。随着科技的发展，特别是大数据的出现，思想政治教育理论获取媒介从课堂逐渐发展到信息化、智能化的网络和新媒体，内容获取渠道大大拓宽。其次，大数据激发了大学生对思想政治教育内容获取的积极性。在大数据背景下，学生不再局限于通过传统的查阅书籍方式获取相关知识，还可利用数据搜索引擎主动全面地了解自己关注的问题。知识获取渠道的便捷化，提升了他们对思想政治教育内容获取的积极性，增强了大学生理论知识掌握的丰富性。
(二)大数据使大学生思想政治教育过程更加科学
当前，大学生的个性特点、认知水平和道德水平呈现多样化的特征，这就要求教师在教学过程中“因人而异”制定相应的教学方法和教育内容。大数据的出现逐步推动思想政治教育实现从“克隆人”向“创造人”的深刻转变。具体来说：第一，教师在备课过程中可以利用信息平台交流互动的方式，通过大数据对学生关心的问题进行一一收集，把握学生不同的接受程度及兴趣点等个体差异，使教学过程更具针对性，让课堂从“用经验、凭感觉”向“数据驱动、课前决策”迈进。第二，教师在授课时可通过大数据对相关问题进行说明，使思想政治教育内容更具说服力。同时，通过对大数据的挖掘和分析，将枯燥无味的理论变为直观的图表或声情并茂的动画等更容易为学生喜闻乐见的形式，可以激发学生学习兴趣，优化教育效果。第三，教师在课后可通过大数据了解每个学生对于思想政治教育理论知识的理解和掌握情况，采用“靶向作业”的模式，为学生“精准问诊”。
(三)大数据使大学生思想政治教育评价效果更加客观
在对传统的思想政治教育进行效果评价时往往主观性较强，实证分析又过度量化，大多通过问卷、实地座谈、考查等形式得出结论，评价过程不能实现动态更新。但随着大数据的出现，高校师生逐渐过渡到“网络化生存”模式，这种模式使他们在互联网留下大量数据轨迹，为探寻思想政治教育的规律提供了客观依据，有利于构建既符合时代特色又尊重个体特征的动态评价体系，使评价结果更加客观精准。
(一)引发大学生思想政治教育道德伦理困境
一是使大学生陷入“标签化”困境。高校对大学生群体进行细化区分，有利于建立大量不同类型的数据，从而精准掌握并预测大学生的行为趋势和思想动态。但与此同时，会使大学生陷入“标签化”困境，因为大数据会将涉及大学生的思想、感情、态度等相关内容进行量化，从而对大学生进行主体性分析，用数据预判每个学生的智商、情商及爱商，无形中为学生贴上量化标签，不利于其健康发展。二是使大学生陷入“干扰性”困境。大数据的智能性使其不仅能够预测未来还能回望过去，但若以“历史印痕”去看待大学生，很容易造成戴着“有色眼镜”认识学生的现象，造成学生形象固化的后果，引发歧视危机，为大学生的可持续发展带来干扰性困境。三是使大学生陷入“隐私保护”困境。首先，思想政治教育的大数据来源于学生个体，在数据采集方面，有些关系到学生隐私的数据是否可以采集，这关系到伦理问题。其次，在数据处理方面，海量的信息在处理的过程中不可避免地会进行关联，在分析时会涉及学生隐私，严重偏离高校运用大数据的本意，也使学生在大数据面前高度警觉，严重缺乏安全感。
(二)体现高校大数据思政工作协同育人机制涣散
首先，体现高校运用大数据进行协同育人的理念缺失。目前，高校在利用大数据进行思想政治教育时普遍存在“各扫门前雪”的现象，极度缺乏“大思政”的理念。特别是高校职能部门普遍认为他们只负责做好系部管理工作即可，陷入“学生思政工作只与辅导员和思政教师有关”的误区，对自身责任意识认知模糊，协同育人理念匮乏。此外，高校对提高大数据的上钻下探、多维分析能力的意识仍较为淡薄，协同式、互动式和交叉式的教育思维尚未形成。其次，体现高校运用大数据协同育人的体制脱节。高校的行政体制呈现“金字塔式”的上下垂直化和横向的扁平化特征，导致各部门之间的联通与交互体制尚且无法顺畅建立，大数据下的协同育人体制更是无从谈起。体制的脱节导致各系部、职能部门工作者、思想政治教育者各行其是，久而久之，他们之间以及他们与学生之间的数据沟通壁垒越来越高。数据群体的分散、数据流通的障碍，使得信息的共享、交互的平等难以实现。在这种情况下，大数据思想政治教育工作整体呈现“孤岛零星”效应，各部门无法实现联通互动和沟通协作，大大削弱了协同育人的“共振”效果。
(三)凸显高校思想政治教育工作者数据技术匮乏
大数据背景下的思想政治教育，要求教育者既熟知思想政治教育相关理论知识，又要具有较强数据处理能力，能够对复杂海量的数据进行筛选和分析，并能够及时发现并解决问题。但目前高校思想政治教育的中坚力量主要是思政教师和专职辅导员，前者承担着繁重的教学和科研任务，后者主要处理复杂的学生事务性工作，缺乏大数据相关技能提升的时间与精力，且其学科基础多以理论知识的深入研究为重，对大数据相关实操技能并不熟悉。基于这种情况，在高校培养数据分析处理人才就变成一项非常紧迫的任务。
(一)重塑新思维
1.树立大数据全局思维
传统以随机抽取样本的方式进行模拟预测已经不适合大数据时代，大数据的出现使思想政治教育的研究对象变为全体样本，这就要求我们树立全局思维，善于发现数据之间的关联性，讲究系统性和总体性，关注样本中的主流而非个别，并能够应用大数据手段对其进行合理有效的检索、整合和分析，将大学生的思想和行为进行立体化呈现，全面把握教育工作的宏观动向和整体态势，推进大数据时代大学生思想政治教育的创新研究。
2.树立大数据分析思维
数据分析思维主要指逻辑思维、求同思维、求异思维和换位思维。逻辑思维是指要系统分析各数据之间的关联性及其对于思想政治教育的价值，不同于传统的因果关系，逻辑思维的目的在于通过大数据明晰和厘清思想政治教育的内隐规律；
求同思维是指对于海量数据的理解不应仅停留于表面，而是要通过分析找出数据背后的共性，帮助思想政治工作者从整体性角度了解学生、服务学生；
求异思维是指大学生这个社会群体虽然有“同”，但每个学生又是作为独立个体而存在的，即有“异”，在进行大数据分析时应充分尊重个体差异，实现教育的“私人定制”；
换位思维是指在进行数据分析时需要转变思路，从大学生的角度进行分析，准确把握被分析对象的特质，了解学生真实的思想行为状况。
3.树立大数据预测思维
预测是大数据的核心应用，它将传统意义的预测拓展到“现测”。因此，在思想政治教育过程中树立大数据预测思维具有非常重要的意义。因为大数据不仅像一台“显微镜”，从细微之处分析大学生思想政治教育现状，更像一台“望远镜”，对大学生未来的思想认知和行为趋势进行预测，帮助教育者厘清数据背后的理性逻辑和客观规律，实现内在价值与隐含意义的有机统一。正如信息管理专家徐子沛所讲：“大数据的主要目的，一是要发现潜藏在数据表面之下的历史规律，二是对未来进行预测。”[4]但是，我们也必须认识到大数据的这种预测的局限性，因为从本质上来说它是一种归纳思维，结论不具有必然性。我们重视预测思维和预测性很大程度上是为了创建完善的预警机制，实现思想政治教育的时效性。
(二)构建新机制
1.构建高校大数据运用规范机制
首先，高校要建立大数据相关法律法规学习机制。组织思想政治教育主体及相关职能部门定期对大数据挖掘、开发和利用等领域的有关法律规范进行学习，增强大数据安全意识，做到知法、懂法、守法，形成共同参与大数据安全保护的良好局面。其次，高校要特别建立学生隐私保护机制。学校要对学生数据信息的运用范围和方式进行规范和界定，对数据滥用和侵犯个人隐私的行为加强惩戒，建立隐私泄露监督举报制度，寻求思政教育和个人隐私保护之间的平衡，避免因大数据使学生成为“透明人”。最后，高校要明确大数据使用“度”的原则。在进行思想政治教育时要把握数据采集的广度和深度，避免因使用的失范和应用的失度所带来的信息滥用，在判断大数据的结果时也要掌握“度”的原则，既要防止“精准预测”的陷阱，又要杜绝对大数据的完全排斥。
2.优化高校大数据思政协同育人机制
首先，树立高校大数据协同育人理念。树立协同育人理念是实现高校各部门之间工作联通的前提，它要求学校各职能部门和教师以“立德树人”为根本任务，以“三全育人”为基本向导，树立大局意识，摒弃“各自为政”“各司其职”的自我意识，实现数据信息的互动、交叉和协同，促进高校实现协同育人。其次，构建高校大数据协同育人的联通机制。一是要将高校各职能部门的主要工作和优势进行整合，确保形成系统、高效的内循环。二是要使高校各主体之间形成相互协作、优势互补的协同育人体系，整合系统，整合协作，更好地服务学生。三是要充分运用人工智能和大数据，实现对大学生从课内到课外，从校内到校外的全过程不间断系统“跟踪”，形成全方位、宽领域的协同育人联动机制。
3.创建高校大数据舆情预警机制
目前，网络已经成为社会舆情的主要交流地，因此高校可通过大数据创建舆情预警机制，为应对网络舆情提供充分的时间和空间。一是信息收集机制。信息收集是创建舆情预警机制的前提，主要是通过有目的的收集整合信息，为下一步数据分析做好准备。二是信息研判机制。信息研判是建立舆情预警机制的重要环节，主要是对信息进行提炼、筛选和判断，排除无用信息并将有用信息进行重点分析，为大学生思想政治教育工作提供建议。三是应急联动机制。主要是指提供及时有效的处理措施，使事件能够及时控制，防止不良舆情产生连锁反应。
(三) 构建新模式
1.形成大数据平台构建模式
大数据的特点就是将大量的信息汇入一个平台。创新改进大数据背景下的思想政治教育，必须构建一个与之相匹配的数据技术平台，将各类资源和知识信息不断加入大数据“仓库”中。但是对大数据的采集分析是一项庞大的工程，仅依靠高校个体根本无法完成，还要政府部门、企事业单位、个体工商户以及各行各业的社会团体联合起来，打破“数据壁垒”，打通信息来源，打开传输渠道，消除数据割据，使传统的异构集群能进行统一的迁移、处理和分析，建立数据资源跨时空流动模式，形成大数据平台构建模式，使数据信息形成开放互通的良性循环。
2.形成人才队伍强化模式
思想政治教育数据人才队伍与传统思想政治教育工作者的区别在于，前者除了具有丰富的思想政治教育理论知识和教学经验之外还有精湛的数据分析处理能力，当前我们对此类人才的需求十分迫切。一方面，高校要秉承“教育者先受教育”的原则，通过专业培训强化思政队伍数据收集、数据分析和数据处理能力，提升现有队伍的综合素质来应对新形势下的新要求，更好地实现立德树人目标；
另一方面，高校要跨学科吸纳相关技术复合型人才充实到现有思政队伍中进行技术支撑，从而满足大数据背景下高校思想政治教育的现实诉求。此外，高校要主动与国内外大数据巨头公司寻求合作，学习引进其先进的数据处理思维和技术。多措并举，形成人才队伍强化模式，切实做好当代大学生的引路人。
思想政治教育工作是高校各项工作的生命线。“要高度重视对青年一代的思想政治工作，完善思想政治工作体系，不断创新思想政治工作的内容和形式”。习近平总书记这一重要讲话精神为高校做好新时代思想政治工作指明了前进方向、提供了根本遵循。思想政治教育工作者应抓住机遇、迎接挑战，将大数据与高校思想政治教育进行深度融合创新，统筹整合大数据资源，用大数据推动新时代思想政治教育走深走实，构建思想政治教育大格局，落实立德树人的根本任务，激励大学生为建设社会主义现代化强国和实现中华民族伟大复兴不懈奋斗。
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