大數據下的高校思想政治工作：挑戰與創新

□ 江蘇揚州 陳俊金

大數據下的高校思想政治工作：挑戰與創新

□ 江蘇揚州 陳俊金

隨著QQ、微博、人人、微信、貼吧等網絡社交媒介的興起，移動互聯的日益普及，使得高校學生每天的生活、學習、社交行為產生大量的互聯網數據信息，高校要充分合理地利用大數據這個新生事物，來提高大學生思想政治教育的實效性。高校思想政治教育工作者通過這些數據可以了解學生各項動態，開展有針對性的思想政治教育工作，解決學生的生活實際問題與精神困惑。高校思想政治教育需要適應新時代大學生世界觀、人生觀、價值觀的變化的需求，否則會讓學生對高校的思想政治教育工作的內容產生逆反情緒，這就需要高校的思想政治教育老師能夠掌握學生的相關信息，而要實現有針對性的教學就需要大數據分析這一工具。大數據正推動著信息化、個性化教學時代的到來。

一、大數據相關理論分析

1.概念。目前，學術界對大數據的概念眾說紛紜，沒有形成統一的定義。美國咨詢業巨頭麥肯錫是最早提出“大數據”概念的機構。麥肯錫的文獻報告中認為”大數據是指其大小超出了典型數據庫軟件的采集、儲存、管理和分析等能力的數據集合。”

在維克托邁爾·舍恩伯格（Viktor Mayer-Schonberger )、肯尼斯·庫克耶（Kenneth Cukier ）通過《大數據時代》這本書，給大數據定義為是“采用所有數據的方法，而不是特定的使用隨機分析法。”綜合已有的概念，大數據可以概括為在合理時間內收集大量信息、數據，進行篩選、處理、分析、使用，幫助使用者實現更有效決策的全過程。

2.分類。在互聯網時代，人們的各種工作、生活方面的信息可以隨時通過互聯網媒介工具進行發布，然后互聯網的后臺對發布的信息經過數據化處理后變成數據。目前，互聯網上的大數據信息量大而且復雜，界限模糊，難以分類。本文從宏觀角度根據大數據使用主體將大數據分為以下三類：（1）政府的大數據。各級政府的各個職能部門擁有教育、醫療、金融等服務數據，城市住房規劃、交通、福利政策等公共數據，電力、自來水、天氣等生活數據，旅游、海關、治安等管理數據。海量的原始數據，構成社會發展與運行的基礎。各級政府的單獨部門所產生的數據信息的利用率可能會相對較低，但如果將各級政府各個部門的所有數據綜合起來進行大數據分析所產生的社會效益可能會成幾何倍地增長。政府如果能充分利用好這些大數據將會為社會的發展進步提供巨大的幫助。

（2）企業的大數據。企業的籌資、采購、生產、銷售等發展的各個環節都需要數據的有效支持，只有通過數據量化才能做到更準確，讓決策更具有科學性。企業通過大數據對不同的消費群體提供個性化的產品或服務，實現精準營銷有效決策，提高質量、節省成本、擴大吸引、維護客戶、開拓市場、擴大規模、保證利潤、傳遞價值、增大影響、撬動杠桿，這樣才能快速發展。傳統企業通過大數據實現“互聯網+”模式的結合，網絡企業依托大數據加快產業的轉型升級發展。在現代的企業發展競爭中，大數據的作用日益凸顯，已然成為企業的核心資產之一。企業數據為聯通企業供應鏈的各個環節發揮了實質性價值，而獲取的外部數據在企業經營發展中所起的作用也越來越大。

（3）個人的大數據。個人能采集、儲存、運用個人的一切大數據信息，通過云端、空間、社交媒介等方式建立自己的信息中心。根據相關法律規定，經過本人授權后第三方可以進行處理使用個人相關信息相關大數據，獲得個性化的數據服務。個人通過網絡行為產生了互聯網信息數據，比如包括：個人資料、興趣愛好、社會關系、生活習慣、作息時間、購物喜好、地理坐標等一系列的個人行為數據信息。如果個人數據被醫療服務機構采集運用，可以制定適合自身的個性化健康計劃；如果被商家采集運用，可以根據消費者的喜好、社會關系、職業等因素給消費者推送消費信息，實現精準營銷。

二、大數據背景下高校思想政治教育的挑戰

1.價值多元化導致多元價值觀。互聯網媒介是一把雙刃劍，在為信息資源傳播、知識傳遞、文化傳承、溝通交流創造便利條件的同時，也產生了很多負面影響，尤其是對高校學生的思想道德和政治信仰方面的影響。鑒于目前網絡監管制度方面的缺失，很多負面、消極的信息充斥其中。高校學生是一個特殊的群體。生理上，大學生基本都發展成熟；心理上，他們的情感、意識等相對獨立；法律上，他們已經屬于成年人的范疇。但是大學生的閱歷還很有限，是尚未經歷社會化洗禮的“準社會人”，并沒有真正融入社會。開放的網絡環境客觀上加快了信息傳遞，個人思想、觀點得到了尊重和傳播。然而海量大數據不僅促使正確價值觀的發展，也給錯誤價值觀提供了可乘之機，這給高校思想政治教育工作帶來巨大挑戰。大學期間是高校學生價值觀發展的關鍵時期，若樹立了錯誤價值觀，則將直接影響他們正常的大學生活。

2.大數據分析在國內尚未成熟。目前大數據在國內的運用還處于萌芽階段，而在高校思想政治教育工作中運用得更加少。主要是大數據的應用上還存在著許多的痛點，因為目前的大數據在高校中并沒有形成規范、專業、系統的體系，僅僅只是少數的高校老師嘗試運用掌握的學生信息庫的相關數據進行了數據的分析，和專業的大數據分析有一定的差距，而且由于收集的數據來自各方面，數據缺乏精準度。數據來源的明確導致數據分析很難有足夠的可信度。

3.掌握大數據的挑戰。高校學生人數眾多、教育背景多樣、信息傳遞渠道分散，信息類別復雜等客觀因素的存在，使得高校思想政治工作的數據掌握存在一定的難度。而高校的思想政治教育工作為學生提供精準化、個性化的定制教育的一個重要前提就是掌握大數據。只有解決好這個重要難題才能為定制化的思政教育提供科學的規劃。

4.處理大數據的挑戰。高校思想政治教育工作者不能僅僅局限于掌握大數據，必須能夠具備對大數據的分析、挖掘、利用的能力。要挖掘到大數據的潛在教育價值，就需要從技術層面上解決大數據處理的困難，這樣才能將掌握的大數據轉化為思政教育的核心價值點。

5.面對數據安全與隱私的挑戰。大數據背景下，思政教育教師將學生發布在互聯網媒介上的個人信息、心情狀態、興趣愛好、視頻、圖片、論點、交易信息、訪問歷史等各種信息和行為都收入到思政教育工作數據庫中。但是這些信息數據包含學生的隱私信息，這對思政工作中應用大數據教學帶來了數據安全和個人隱私的挑戰。教師在使用數據庫的期間要高度重視數據的隱私性，既要防范數據的外泄帶來法律層面的糾紛，又要避免使用過度可能帶來的學生隱私侵犯現象。

三、大數據背景下高校思想政治教育的創新開展

1.拓展高校思想政治教育的數據來源渠道。除了傳統的互聯網媒介，高校思想政治教育大數據的來源渠道還應關注以下三種：一是各個平臺上學生直接發布的數據信息；二是外部網站的數據信息，如搜索引擎的搜索數據、學生社交媒介上的推薦與鏈接數據、貼吧點擊的匯總數據等；三是發布的狀態下的互動留言的數據信息。

2.大數據處理軟件平臺。IBM公司研發提供了全面的大數據解決方案平臺InfoSphere，該平臺主 要 包 括 Biglnsights和 Streams。Stream可動態分析大規模的結構化和非結構化數據，用來分析實時數據；Biglnsights兼容統計決策和文本分析等工具，同時在管理、安全等方面提供了工具，并且與DB2、Netezza等集成。

3.數據的處理及利用率。對收集的數據分析與挖掘后，教師擁有了更多的數據信息，包括學生的各類生活習慣、學習習慣、行為動向和觸媒行為等各類數據信息，對其進行分門別類整理作為教學的基礎數據，來更好地滿足日常教學和研究需求，使教師了解教學效果和教學過程動態。

4.運用大數據設置課程。通過大數據平臺收集數據，對數據進行有效分析，按照各種指標對學生進行分班，再根據各自班級的特點定制與之相匹配的思想政治教育課程，從而能取得良好的教學效果。［揚州工業職業技術學院黨建思政課題《大數據背景下的高校思想政治教育工作：挑戰與創新》階段性成果，課題編號：2014YB002］

（作者單位：揚州工業職業技術學院）