大數據時代高校思想政治教育方法創新研究

王壽林

摘 要：新形勢下，高校思想政治教育要跟上時代前進步伐，就必須向網絡延伸、向云端拓展、向數據深化；大數據具有三個顯著特征：注重事物的關聯，注重價值的挖掘，注重趨勢的預測；大數據為高校思想政治教育方法創新提供了新機遇、新手段、新途徑；運用大數據創新高校思想政治教育方法必須解決技術基礎薄弱問題，數據壁壘森嚴問題，專門人才短缺問題。

關鍵詞：大數據時代； 高校思想政治教育； 方法創新

DOI：10.15938/j.cnki.iper.2015.06.021

中圖分類號： G641 文獻標識碼：A 文章編號：1672-9749（2015）06-0085-03

隨著信息技術的迅猛發展，互聯網數字化、媒體化、大眾化趨勢日益增強，對高校思想政治教育的影響是廣泛的、深刻的。而大數據的出現，使得通過數據分析獲得知識、破解難題變得更加方便快捷，從而引發了一場工作、生活與思維的大變革，開啟了一個全新的大數據時代。新形勢下，高校思想政治教育要跟上時代前進步伐，就必須向網絡延伸、向云端拓展、向數據深化，不斷賦予思想政治教育以新的時代內涵。

一、大數據的顯著特征

1.注重事物的關聯

只注重事物之間的關聯性，不注重事物之間的因果性；只問是什么，不問為什么，是大數據的一個顯著特征。當人們使用搜索引擎、刷卡消費、上網購物時，這些行為就構成了數據信息。如果從這些海量的數據中能夠發現事物之間某種關聯性，就可以在工作和生活中加以有效利用。上個世紀90年代，美國沃爾瑪超市的管理人員分析銷售數據時發現一個令人難以理解的現象：啤酒與尿布兩件看上去毫無關系的商品會經常出現在同一個購物籃里，這種奇特的銷售現象引起了管理人員的注意。經過調查發現，在美國有嬰兒的家庭中，通常是母親在家中照看嬰兒，父親前去超市購買尿布。父親在購買尿布的同時，往往會順便為自己購買一些啤酒，這樣就產生了啤酒與尿布這兩件看上去毫不相干的商品卻經常出現在同一個購物籃的現象。沃爾瑪發現這一現象后，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區域，讓年輕的父親可以同時找到這兩種商品，而沃爾瑪超市也因此獲得了很好的銷售收入。在大數據技術背景下，用關聯性代替因果性為高校思想政治教育開辟了新的視角，深度挖掘微信、微博等社交媒體所生成的大量數據之間的關聯，有利于促進高校思想政治教育的針對性和實效性。

2.注重價值的挖掘

原始數據通常是不能直接應用的，要讓海量的數據產生價值，還需要通過分析挖掘、加工提煉，以便從中找到關系、規律及其發展趨勢。數據挖掘是一種從海量數據中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價值的信息的過程。數據挖掘描述性分析針對過去，揭示規律；前瞻性分析面對未來，預測趨勢。通過對高校日常數據的分析，可以準確把握大學生思想、心理、生理特點規律，及時發現問題征兆，排除問題隱患，為高校思想政治教育提供客觀依據。以往人們在進行數據分析時，常常把不同的人都當作相對獨立的個體，似乎一個人是好人還是壞人，主要取決于他自身，與他的朋友沒關系。其實，中國有一句俗話說得好：物以類聚，人以群分。一個人的朋友是好人還是壞人，對于認識這個人是很有價值的。然而在以往的數據里，不是這種關系不存在，而是由于技術手段的限制，人們無法記錄誰與誰是朋友。今天，隨著移動通信等社交工具的出現以及社交網絡的普及，這種關系越來越多地被人們所認知。比如，我們在手機里就能看到誰與誰是朋友，在微博、微信里就能看到很多聯系密切的關系。這就給我們提供了一個增加數據分析的機會，通過分析網絡結構和社會關系，把原先看起來相對獨立的個體聯系起來，使我們可以通過一個人的社交圈來增進對這個人的認識。

3.注重趨勢的預測

以往科學研究常用的抽樣調查被認為是文明社會得以建立的基石，其實，它只是技術發展受限條件下解決問題的一種無奈選擇，其可靠性是建立在調查對象提供真實想法和信息的基礎上的。大數據時代的到來使人們第一次有機會和條件，廣泛深入地獲得和使用完整數據，探索物質世界和精神世界的規律，獲取過去無法獲取的信息，使樣本等于全部。大數據技術改變了傳統的數據采集方式，實現了在對象不知情的情況下實時采集數據，避免了運用問卷調查等傳統方式采集數據時人們可能出現的刻意性和掩飾性，因而比運用抽樣調查得出的結論要準確得多。大數據的核心功能是預測。將大數據的預測功能應用于高校思想政治教育，就是利用大數據技術，對從微博、社交網絡、搜索引擎中獲得的有關大學生的海量數據進行分析和挖掘，全面掌握大學生思想狀況、行為動態及其影響因素，預測出某些現象發生的可能性，以便有針對性地開展思想政治教育。因此，大數據能夠從海量數據中發現規律和預測未來，從而使決策更加科學，工作更加有效，生活更加從容。

二、運用大數據創新高校思想政治教育方法的意義和價值

1.大數據為高校思想政治教育方法創新提供了新機遇

以往高校思想政治教育缺少數據支撐，一定程度影響了教育的針對性和說服力。如今，手機已成為大學生的“數字器官”，高校思想政治教育的重心只有向網絡轉移、向數字聚焦，才能適應時代發展的需要。在宏觀層面，大數據使思想政治教育決策信息化成為可能，基于對大學生群體思想行為數據的獲取、跟蹤、分析和預測，可以準確把握大學生群體思想行為的發展動向，制定并采取科學的對策舉措；在微觀層面，通過實時分析記錄大學生個體思想行為的數據，可以掌握大學生個體思想觀念、價值取向、行為方式的影響因素及其發展趨勢，從中尋求科學的方法以適應思想政治教育需要。在大數據時代開展思想政治教育，更多的是要用數據說話，實現定性分析與定量分析有機結合。同時，用大數據準確揭示大學生群體的思想特征，把握大學生群體的行為規律，用大數據清晰揭示大學生個體的思想狀況，把握大學生個體的行為特點，可以實現群體性分析與個性化定制有機結合。實踐表明，只要從各種途徑獲得的數據足夠真實，通過對數據的分析和挖掘，就可以較為準確地把握大學生思想行為的深層原因，從而制定一對一解決問題的有效方法。

2.大數據為高校思想政治教育方法創新提供了新手段

如今高校大學生是伴隨著信息技術和互聯網成長起來的，微博、微信、微視等網絡社交媒體已成為大學生的重要生存方式，社交網絡生成的大量數據，正是對大學生思想、行為和情感的客觀反映，其中蘊含著許多帶規律性的信息。大數據為高校思想政治教育提供了開發和利用這些信息的方法，使我們比以往任何時候都更加貼近大學生的真實，更有可能使思想政治教育以個性化的方式走進大學生的心靈，通過對信息進行分析、判斷、過濾、提純，達成對教育對象的全面認識和準確把握，為有的放矢地開展工作提供數據依據。對記錄大學生思想行為的數據進行分類、整理、篩選和分析，從大學生關注的熱點問題中體察其內心世界的需求，預測可能發生的各種傾向性問題，并以此為據適時推送和提供因勢利導的教育內容，可以使大學生在不知不覺中受到涵育和啟迪，由此使思想政治教育從粗放化向精細化、個性化轉變，從大水漫灌向細流滴灌、潤物無聲轉變，通過兩三百米散散步，兩三分鐘聊聊天，兩三個人明明理，兩三句話寬寬心，就能使很多思想問題得到解決，避免“一人感冒眾人吃藥”，“不管得什么病都按一個方子抓藥”，從而增強思想政治教育的針對性和實效性。

3.大數據為高校思想政治教育方法創新提供了新途徑

開展思想政治教育，對各種傾向性問題做到及時發現、準確掌握、正確處理，這一切無不對獲取信息的實時性提出了很高要求。而大數據體現了一種在海量數據中快速獲取信息的能力，是人們獲得新的認知、創造新的價值的源泉。面對海量的數據，尤其是圖片、視頻等非結構化數據，傳統信息系統的運行架構缺少相應的分析工具和手段，已不適應時代發展的需要。運用大數據技術則可以順利解決這些問題，便于搶占數據先機，提升高校思想政治教育快速反應能力。在大數據時代，信息的發布和傳遞變得更加方便快捷，大學生的通信聯絡、網上行為和學習生活等記錄生成大量數據，每個人都是數據的制造者、傳播者、共享者和分析對象。例如，一些大學生在考試落榜、情場失意、家庭變故、人際關系緊張等情況下，往往會通過微信群、朋友圈等途徑宣泄情緒、表達感慨、尋求幫助。利用大數據技術進行數據分析和挖掘后，就可以準確地預測哪些同學的思想和情緒波動較大需要關注、溝通和疏導，以便有針對性地開展思想政治教育。同時，思想政治教育可以借助大數據平臺的數據信息，從大學生活動以及家庭和社會關系等信息中查找其思想根源，對大學生形成更加全面準確的認識。通過高校、社會、家庭多方的協調配合，營造完整的合力教育環境，促進思想政治教育內化于心、外化于行，從而實現教育功能的最優化和最大化。

三、運用大數據創新高校思想政治教育方法面臨的問題和對策

1.技術基礎薄弱問題

運用大數據創新高校思想政治教育方法是一個全新的課題，以往高校缺乏以數據為基礎的教育經驗，大數據思想政治教育理念還沒有真正樹立起來，運用大數據創新高校思想政治教育方法的技術基礎薄弱。在現實生活中，思想政治教育系統性整體性功能的發揮呼喚著信息化網絡化，信息化網絡化的發展孕育著大數據，而大數據是發揮思想政治教育系統性整體性功能的橋梁和紐帶。由于思想政治教育系統性整體性功能的發揮涉及思想政治教育主體的專業水平、思想方法和人格魅力，思想政治教育對象的思想基礎、心理素質、接受能力、進取精神、學習態度和生活狀況，思想政治教育內容的針對性和可信度，思想政治教育手段的藝術性和親和力，思想政治教育環境的輿論導向和開放程度等諸多因素，因而運用大數據創新高校思想政治教育方法的應有之義，就是推進高校思想政治教育信息化，充分發揮信息網絡融合性連通性優勢，實現不同要素、不同領域、不同層級之間的綜合集成，通過多要素、多領域、多層級的綜合集成，把高校思想政治教育資源、力量、手段融合為一個結構合理、運轉有序的整體，使思想政治教育系統性整體性功能得到有效發揮。這是運用大數據創新高校思想政治教育方法的技術基礎。

2.數據壁壘森嚴問題

人類理性對物質世界和精神世界的認識，其最高境界是智慧。而達此境界必然要經過數據、信息、知識三個階梯。其中，數據是信息之母、知識之初、智慧之源。沒有數據一切都將無從談起。數據的積累需要進行海量的信息采集，掌握信息的特點規律需要對數據進行準確的篩選與分析，對事物發展趨勢的預判更是建立在海量的信息基礎之上。因此，數據是思想政治教育的寶貴資源，只有高度重視對大學生思想行為信息的收集、存儲和處理，才能為開展思想政治教育奠定可靠的數據基礎。從實際情況看，高校內部共享數據涉及部門利益，高校之間共享數據需要良好的機制和標準。一些部門和機構掌握大量數據，卻以鄰為壑，不愿與外界共享，導致數據采集壁壘森嚴、難度加大。由于缺乏有效的信息共享與處理平臺，使得思想政治教育主體無法將各自多年積累的數據與經驗相互分享，在開展思想政治教育時基本處于各自為戰的狀態，既使豐富資源白白浪費，也因為其數據樣本空間過小而無法發揮信息積累的優勢。因此，運用大數據創新高校思想政治教育方法，客觀上要求我們克服條塊分割、機構重疊、職能交叉、效率低下的體制弊端，在加強頂層設計、理順各種關系的基礎上，建立數據管理機構，加強數據資源整合，形成橫向到邊、縱向到底、資源共享、覆蓋全員的思想政治教育網絡。這是運用大數據創新高校思想政治教育方法的體制基礎。

3.專門人才短缺問題

大數據技術涉及數據存儲、合并壓縮、清洗過濾、格式轉換、統計分析、知識發現、可視呈現、關聯規則、分類聚類、序列路徑和決策支持等技術。精通大數據技術的專門人才是稀缺資源，需要掌握數學、統計學、數據分析和自然語言分析等技能，具有淵博的知識和獨立獲取知識的能力。離開專門人才，多源多模態大數據的獲取和融合，高質數據的提取和低質數據的過濾，計算構架的存儲和擴展能力，思想政治教育領域數據的分析和挖掘，都存在一定的困難。因此，運用大數據創新高校思想政治教育方法，加快專門人才的培養是當務之急。同時應當看到，思想政治教育的實質是一門表率的科學，無論運用什么方法，都是為了更好地與對象溝通，贏得對象的信任和理解。作為思想政治教育的組織者和實施者，思想政治教育主體是大學生政治進步的領路人，因而在修身做人方面對其有著更高的要求，應當成為學為人師、行為世范的楷模。因此，我們在實際工作中決不能就方法論方法。當真正掌握了大數據這個工具的時候，我們還要更多地審視自己是否堪稱一個合格的思想政治教育主體。這是運用大數據創新高校思想政治教育方法的人才基礎。

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[責任編輯：劉慧婷]