大數據背景下大學生思想政治教育創新研究

歐 健

（河南大學 馬克思主義學院，河南開封 475001）

進入21世紀以來，計算機技術迅猛發展，由此催生了大數據技術在各個領域的廣泛運用。大數據的價值在于運用云計算、云存儲技術對人們在使用互聯網時產生的海量數據進行計算和分析，從中獲得有巨大價值的信息，為各類機構科學決策提供信息支持。一般而言，大數據的特征可以用“4V”來概括：數據規模巨大（Volume）、種類復雜多樣（Varity）、數據產生與處理速度快（Velocity）和價值性（Value）。正是由于大數據的應用價值非常高、領域非常廣，近年來，大數據技術被不斷地應用到各個領域，對人們工作、生活和學習等各個方面產生了巨大的影響?！爱斒澜玳_始邁向大數據時代時，社會也將經歷類似的地殼運動?！盵1]219大數據潮流迎面而來，各行各業都在搶抓這一重要機遇。當前，大學生思想政治教育已經與大數據開始結合。那么，大數據將給大學生思想政治教育創新帶來什么樣的機遇與挑戰？在大數據背景下，如何創新大學生思想政治教育的方式、方法和手段？本文在學界已有研究成果的基礎上，對此做進一步的梳理和研究。

一、大數據背景下的教育變革

相比信息技術較為發達的西方國家而言，中國大數據技術起步晚一些。2013年被稱為中國大數據元年，僅僅4年多的時間，大數據在中國的發展已經步入快車道。當前，大數據已引起各行業、各領域、各部門的廣泛關注。從其發展趨勢看，大數據可能推動社會各行業發生重大變革。對于教育而言，大數據對其產生的影響可能更大，其表現主要在以下方面。

（一）大數據將會推動教學模式變革

在互聯網越來越發達的今天，基于網絡開發的開放式網絡課程——慕課（MOOC）一度成為教育部門助推的一項教學方式改革舉措，但近兩年人們似乎對慕課又失去了興趣，因為沒有課堂約束，缺少自我約束能力的學生很難將精力集中在慕課課程學習上，絕大部分學習者不能完成既定學習目標，MOOC課程的完成率僅有5%左右[2]。究其原因，慕課在根本上沒有脫離“老師主動講、學生被動聽”的傳統教學模式，只是形式發生了改變而已。傳統教學模式一個很顯著的弊端是無法兼顧每一個學習者的認知差異，大數據技術可以分析出學習者的認知特征，進而有針對性地向學習者推送學習資源，使得學生自主性學習真正成為可能。

（二）大數據將會推動教育評價方式發生轉變

教育評價是綜合評價，其核心不僅是對學生學習成效以及成長情況的多元評價，還包括對教師教學、育人環境、教學資源、教育效果等多方面的綜合考量。長久以來，教育管理者一直在探究科學的教育評價方式，試圖客觀真實地反映教育成果。傳統教育評價方式評價主體較為單一，評價依據也較為簡單，如對學生學習績效的評價主體一般是任課教師，評價依據是分數，評價時只看結果，忽視過程。大數據在教育評價中的應用價值在于它能實現對學生的碎片化評價轉變為系統化評價，將結果性評價轉變為過程性評價、將單一化評價轉換為多元化評價。建立在大數據基礎上的教育評價則可以充分利用數據技術手段采集、整合學生學習過程數據與學習結果的數據，融合專家評價、教師評價、學生自評、同伴互評等多種評價數據，從而可以對學生進行多維、全面、深入而可靠的評價[3]。

（三）大數據提升教育管理與決策效能

傳統教育管理決策的缺陷在于管理方難以及時掌握學生的整體情況與個性化需求。盡管管理決策前，有關部門也會做一些調查研究，但調查樣本的普遍代表性則很難保證，這就可能會造成一些管理措施與實際相脫節。大數據技術能彌補這一缺陷，能提升教育管理和決策效能，推動教育管理決策現代化、科學化。通俗地說，大數據就是把信號轉化為數據，把數據分析為信息，把信息提煉為知識，以知識促成決策和行動[4]。大數據能夠幫助教育管理決策者及時而全面地了解學生群體或個體的真實情況，并能及時調整管理措施進行有效應對。因而，把大數據技術與教育管理和決策相結合，帶來的改變是：其一，管理的智能化；其二，決策的及時化；其三，決策的精準化；其四，管理的高效化。這方面的應用，美國走在了世界前列。當前，美國有83%的學校在利用教育大數據尤其是本校產生的大數據了解本校教師教學發展的現狀與需求，并據此決策支持本校教師的專業發展[5]。

二、大數據引起大學生思想政治教育的新變化

大數據對當下的教育已經產生了非常大的影響，將來這種影響和改變可能會更廣泛、更深刻。由于大學生思想政治教育自身的特殊性，大數據對大學生思想政治教育的影響更為顯著。大數據給大學生思想政治教育帶來的影響有積極的，也有不利的。就正面影響來說，它給大學生思想政治教育帶來新環境、新內容、新載體和新方法，給高校思想政治工作思想政治教育改革與創新帶來良好契機。

（一）大數據為大學生思想政治教育拓展了新領域

傳統的大學生思想政治教育環境主要是學校環境和社會環境。學校教育渠道較為單一，主要依托思想政治教育課堂教學，人們通常將課堂教學稱作是思想政治教育的主陣地，因此，傳統的大學生思想政治教育主要倚重學校教育。社會環境則較為復雜，影響因素也很多。不過，相比較而言，因大學生接觸社會的深度和廣度受限，社會環境對大學生思想政治教育的影響不及學校環境。大數據時代的到來，為大學生思想政治教育增添了網絡環境，數字技術愈發達，網絡環境對大學生思想政治教育的影響越大?！按髷祿顺敝拼髮W生的思想認知與價值判斷更多來源于網絡平臺”[6]，“大數據將會改變學生未來如何看待他們周圍的世界并認識這一世界。學生會比以往任何時候都努力去收集并分析數據，以豐富他們做出決定時的所需信息”[7]。當前，大學生智能手機的普及率基本達到100%，對網絡媒介的依賴度越來越高，他們的學習和生活都呈現出數字化趨勢，高校思想政治教育要順應這一趨勢，利用好網絡環境，做好大數據技術與大學生思想政治教育的有機結合，拓展大學生思想政治教育的網絡環境空間，運用大數據來提升思想政治教育的實效性。

（二）大數據為大學生思想政治教育資源增添了新內容

在大數據未得到廣泛應用之前，高校思想政治教育資源主要來自于書本知識以及思想政治課教師的課堂講授，所依托的輿論場是包括黨報黨刊、主流媒體網站、國家級的電視臺及通訊社等在內的官方媒介，這使得大學生思想政治教育基本可以做到“同一個聲音發聲”。而在大數據時代，大學生思想政治教育資源海量增多，除傳統的官方輿論場，還有“市場化的都市媒體、商業網站組成的市場化媒體輿論場以及以微博、微信等社會化新媒體為主渠道傳播的民間輿論場”[8]。這些輿論場為大學生思想政治教育增添了新的教育資源。大數據時代一個最為明顯的特征是信息量巨大，各種信息需求基本上都能得到滿足。對于高校思想政治教育者而言，網絡空間的大量圖片、文本、音頻、視頻等為他們提供了諸多教育教學資源，拓展了教學空間，也增強大學生思想政治課教學的吸引力和實效性。對于受教育者而言，由于網絡資源的共享性，他們接受思想政治教育的內容也由課堂拓展到網絡，由線下拓展到線上。但值得擔憂的是，這些思想政治教育資源往往很難保證與主流意識形態保持一致，其間難免會充斥著大量的消極、片面、錯誤甚至反動思想及認識，給大學生思想政治教育造成不良的負面影響。

（三）大數據成為大學生思想政治教育的新載體

“思想政治教育載體是指承載、傳導思想政治教育因素，能為思想政治教育主體所運用，且主客體借此相互作用的一種思想政治教育的活動形式。”[9]當前，大數據已成為高校思想政治教育的新載體。隨著智慧校園建設的逐步推行，大學生管理、日常生活及活動狀況等都會被記錄在一定的數據庫中。如學生在學校的課堂表現、圖書借閱、是否按時歸宿、校園消費、體育活動、考試表現及成績等會被記錄在學校的數據服務器中；學生使用互動交流軟件產生的數據，如使用微信、微博、郵箱、BBS等發表的言論、分享的鏈接、收發的郵件、發布的日志等，會被記錄在運營商的服務器中；其他的一些網絡行為，如網購情況、打網絡游戲的名稱及其占用的時間、網絡影音資料的下載、收索引擎的使用等，都會被記錄?？梢哉f，相對于傳統的思想政治教育載體，大數據這一新載體全面而真實地記錄了大學生的生活情況、學習情況、思想狀況。只要條件許可，思想政治教育工作者能夠借助云存儲和云計算技術，收集并分析大學生的相關數據信息，在此基礎上了解大學生的思想行為動態，從而有針對性地采取教育對策。

（四）大數據創新了大學生思想政治教育的方法手段

傳統的思想政治教育研究方法多采用問卷調查、隨機訪談、理論推導等，但是因條件所限，研究者所獲取的樣本非常有限。再則，大學生思想較為活躍，個體間思想差異較大，建立在部分樣本分析基礎上的結論，難免有失偏頗，很難真實反映當代大學生的思想動態。而大數據技術的應用可以實現思想政治教育研究方法的革命性創新。首先，數據獲取隱性化。大學生的各種思想動態和行為方式基本是在未覺察的情境下被“記錄在案”的，這要比訪談、問卷或課堂觀察更真實；其次，數據覆蓋全樣本化。傳統的研究方法都是部分樣本的，調研的對象是部分學生，調研的時間一般是在上課或休息時間，很難把握學生課余時間的思想行為動態，而大數據可以做“全天候”的“全樣本”。運用大數據批量計算和流式計算的超強計算力，分析和研判大學生群體或個體的思想傾向和意識形態認同等情況。如個別學生出現情感問題、家庭變故、學習上的障礙等，可以通過他們在微信群、QQ等平臺上的情感宣泄信息反映出來。運用大數據技術可以準確地捕捉到這些信息，從而有針對性地對這些學生開展思想政治教育。長久以來，科學界一直認為自然科學能夠做到精準，而社會科學很難做到這一點，因而被很多人視為“準科學”。大數據將改變人們的這一認識，有研究者指出，大數據將成為觀察人類自身行為的“顯微鏡”，這個新的顯微鏡將再一次擴大人類科學的范圍[10]。

更為重要的是，大數據可以預測大學生思想發展動向。舍恩伯格認為：“反饋、個性化和概率預測是大數據在教育領域有效發揮作用帶來的三種重要的變化。”[7]通過對大學生思想政治方面的數據進行跟蹤分析，基本可以把握他們的思想發展動向，在此基礎上采取相應的教育對策，對某些大學生將來可能出現的越軌思想能進行提前矯正，促進思想政治教育方式從“粗放式”向“精細化”轉化。

（五）大數據為大學生思想政治教育工作開辟了新途徑

2016年12月7日，習近平在全國高校思想政治工作會議的講話中強調，高校思想政治工作關系到高校培養什么樣的人、如何培養人以及為誰培養人這個根本問題，并且明確要求要把思想政治教育貫穿教育教學全過程中。這一定位表明，大學生思想政治教育的首要功能是立德樹人，是要引導和幫助大學生確立正確的“三觀”，這是思想政治教育者的首要責任。做好這項工作，僅僅通過課堂教學顯然是不夠的。大數據技術的充分發展為大學生思想政治教育工作開辟了新途徑。一方面，大數據為思想政治教育工作者掌握大學生思想動向、了解大學生內心真實想法提供了技術支撐，使之成為可能；另一方面構建基于大數據技術的網絡溝通平臺，教育者可以有針對性地與受教育者進行“談話式”教育，雙方用一種平等的交流與溝通，引導大學生樹立科學的價值觀和正確的思想道德觀。

三、大數據背景下大學生思想政治教育創新面臨的問題

（一）思想政治教育主體教育觀念有待轉化

傳統的大學生思想政治教育大多通過課堂教學方式，由教師根據教學大綱和自己的知識儲備，選取教學資源，經課堂講授來完成。在傳統教育方式中，師生之間是不對等關系，學生對教師的依賴度較高。在大數據時代，思想政治教育工作者的主體地位弱化，學生可以通過各種便捷的網絡終端從海量的教育資源中自主選取信息，教與學雙方逐漸轉向平等地位，這對思想政治教育主體本身就是一個巨大的挑戰。在大數據時代，大學生思想政治教育工作者首先應轉變身份觀念，與學生平等交流，共同進步。其次是轉變教育觀念，由“大水漫灌”式思想政治教育觀向“精準化、小眾化”思想政治教育觀轉化。大數據能夠詳細記錄每一個學生的思想和行為，思想教育工作者只要能充分運用數據資源，就可以分析教育群體中的某一個體、某一方面的具體情況，從而更精準、更微觀地把握大學生的思想動向。大數據促使教育者的“教育觀念從只重整體向更注重個體、從關注共性向更注重個性、從把握宏觀向關注微觀轉變”[11]。當前，絕大多數思想政治教育工作者的教育觀念沒有隨著大數據技術的發展與運用而適時轉化。

（二）思想政治教育主體數據采集和分析能力有待提高

大數據技術的發展使大學生思想政治教育更加精準與科學成為可能，但前提條件是教育工作者既要有扎實的思想政治教育專業基礎，又要有較強的大數據采集與分析能力。如何對海量的動態信息進行甄選、鑒別、分類、分析，通過大數據發現問題，透過數據精準把握大學生思想動態、價值認知、意識形態認同和行為規范，是大數據時代高校思想政治教育工作者必須具備的教育技能。當前，運用大數據技術創新大學生思想政治教育模式，對許多高校而言還是一個全新課題。多數高校思想政治教育工作者還沒有樹立起數字化的思想政治教育理念，依然習慣于通過定性分析和個別樣本分析去發現問題。當前的困境是：“傳統的思想政治教育工作者往往不具備運用大數據的意識和能力；一般的專業技術人員雖然懂得如何收集、分析、運用數據，但是他們往往并不具備思想政治教育的專業基礎，單純依靠大數據技術和相關程序進行數據分析，很難找到思想政治教育的關鍵點。因此，思想政治教育和大數據進行有效融合，仍然是一個技術難點。”[12]

（三）數據使用壁壘有待打破

大數據時代的一個重要特點是企事業單位乃至個人都認識到數據的重要性，都把數據資源視作寶貴資源，因而在數據使用上往往都是相互保密，即便是使用他人的數據，也是要付費使用，而且價格不菲，尤其在在商業領域，這是一個普遍現象。高校的各個部門之間相互使用數據雖然沒有那么多商業色彩，但也存在著其他方面的壁壘，主要表現在：一是各職能部門都是根據本部門的實際需要去記錄、存儲、分析數據，記錄的規格和標準也不一樣，并不考慮是否有利于不同部門之間的數據對接問題，如教務部門只記錄學生的學習成績、科研管理部門只記錄學生的科研數據、學生工作部只記錄學生的家庭狀況和獎懲情況、黨團部門只記錄學生外化的思想政治表現。二是高校缺乏專門的機構來協調各部門的數據共享，這客觀上造成諸多部門和機構雖然擁有寶貴的數據資源，卻不愿公開，不愿與其他部門共享，導致數據采集存在諸多壁壘。尤其是思想政治教育部門，主要行使的是教育職能而不是管理職能，在大學目前的行政管理架構內，思想政治教育工作者要想使用各職能部門的大數據，有一定的難度。

（四）大數據思想政治教育專門人才有待培養

維克托·邁爾-舍恩伯格和肯尼思·庫克耶認為：“大數據是一種符合科技發展日新月異的當今時代發展潮流的、前所未有的方式，它最終的目的主要是通過對所采集的巨量數據庫的數據進行相應的分析、處理，以便獲得具有巨大價值的產品信息、服務信息亦或者是獲取更為深刻的洞見。”[1]4由此可見，大數據的實質是通過專業的數據處理來獲取有價值的信息。大數據的收集和處理過程相當復雜，專業性極強，“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”[13]。它要求科學使用大數據者至少要具備計算機語言、數理統計、概率分析、數據分類等專業知識，而當前，高校思想政治教育工作者一般缺乏理工科的知識背景，數據分析能力不高，這客觀上造成了大數據思想政治教育的技術性障礙。事實上，精通大數據技術的專業人才在各個非理工科領域都很稀缺，在思想政治教育領域尤甚。當務之急是加快培養既有思想政治教育專業知識，又能運用大數據技術的跨專業復合型人才。

（五）數據使用安全保護難題有待破解

大數據與思想政治教育融合，不可避免地會遇到一大難題：如何保護大學生的隱私權，如何確保數據使用安全。大數據記錄了大學生的全部信息，有些信息是常規信息，有些則是涉及個人隱私的信息，如果使用不當，有可能產生一些倫理問題乃至法律問題。比如對大學生思想行為進行數據跟蹤，就會涉及學生的家庭狀況，有些較為隱私的家庭狀況是不愿意讓同學老師知道的；再如，了解大學生的思想和行為狀態，就會對大學生的網絡生活和網絡表現進行追蹤，包括他們的上網時間、瀏覽的網頁、發布的言論等都在數據跟蹤之列，其中不乏敏感的信息，如果未經學生允許，使用這些數據就會侵犯了學生的隱私權。在大數據面前，每個人都是透明的，這是不容忽視的倫理問題。另外，即使經過了學生的允許去使用這些數據，如何確保數據安全也是一大挑戰，當前電腦黑客盛行，他們的技術手段越來越高明，如果管理不善，大數據一旦被泄露出去，會對大學生造成巨大的身心傷害。因此，明確數據的公開使用和學生隱私的界限對于高校思想政治教育來說也是個不小的挑戰[14]。

四、大數據背景下大學生思想政治教育創新的路徑選擇

大數據時代，思想政治教育創新是一個漸進發展的過程，這一過程不是大數據怎樣適應思想政治教育，而是思想政治教育如何與大數據技術相融合。

（一）樹立大數據意識，提高思想政治教育工作者的數據處理能力

高校思想政治教育工作者要自覺養成大數據意識，形成大數據思維習慣，不能將大數據僅僅作為技術來對待，而要將其上升到方法論的高度，成為日常工作常規的思維方法和工作方法。

首先，要保持對數據的高度敏感性。大數據時代，一切物質的東西和精神活動都可以用“數字化”計量。隨著技術的發展，數據在以幾何級數快速增長，尤其是大學生群體，是數據的“高產群體”，他們每天絕大部分課余時間都在網絡上瀏覽新聞、查找資料、學習鉆研、購物消費、收發郵件、游戲娛樂等，所產生的海量數據如果不能充分利用，或許就變成垃圾信息，如果利用好了，就能變成寶貴資源。思想政治教育工作者需要提高對數據的敏感性，從海量數據中辨識出反映大學生思想動態、價值取向等方面有價值的數據，并對這些數據進行科學分析、有效利用，以提高思想政治教育工作的實效性[15]。

其次，提高數據處理能力。大數據要在大學生思想政治教育中真正發揮作用，離不開教育工作者的數據處理能力，包括數據的收集、分類、處理、分析等。鑒于當前各高校思想政治教育工作者大數據處理能力普遍缺乏的客觀情況，可供選擇的解決方案主要有兩個：一是與專業化的機構合作，將數據處理交給專業機構去做，但這一方案的缺陷是專業機構難以從思想政治教育的需求角度去分析數據；二是培養大數據思想政治教育的專門人才，針對思想政治教育工作者舉辦專門的大數據技術應用培訓班，使他們掌握大數據的采集、分析與處理技術，并將其應用于大學生思想政治教育工作中去。

最后，善于發現大數據思想政治教育工作的切入點。大數據應用于思想政治教育關鍵是要挖掘出數據信息與大學生思想和行為之間的關聯性，比如分析學生的圖書閱覽、網頁瀏覽數據，可以掌握學生的思想動向，從而能判斷出大學生受什么樣的社會思潮影響最大，教師能夠據此有針對性地開展思想政治教育。

（二）構建大數據應用的機制與平臺，強化思想政治教育的技術性

在大學生思想政治教育領域運用大數據技術是一項十分復雜的工程，屬于“跨界應用”，并且“跨度”相當大，用好這項技術，必須構建好大數據應用的機制與平臺。

一是構建思想政治教育多部門聯動管理機制。高校大數據使用存在部門之間各自為政、無法有效對接的問題。為此，高校要建立一個統一的協調機構和工作平臺，協調各機構、部門之間的數據共享問題。不僅大學生思想政治理論教育工作者要有大數據意識，高校各機構和部門也要樹立大數據意識，大數據時代的思想政治教育主體范圍要擴大，應由原先的思政輔導員和思想課教師拓展到多部門聯動，數據共享，聯合促進。

二是構建大學生思想政治教育“云課堂”。在線教育和開放課堂是網絡技術在教育領域的廣泛應用而催生的一種新型教育模式，它克服了傳統課堂教育的一些弊端。高校思想政治教育應主動與大數據技術對接，建構主題突出、題材多樣、形式新穎學生易于接受思想政治教育的“云課堂”，“將學生喜聞樂見的、寓意深刻的大量的集思想性教育性時代性于一身的內容豐富、形式多樣的思想政治教育內容提供給學生，學生可以自主選擇接受思想政治教育的時間和地點”[16]。

三是運用大數據研判大學生思想動態，增強思想政治教育的技術性。大數據技術可以通過對大學生日常學習和生活留下的大量數據進行分析，研判大學生的價值觀、思想動向、個性心理等，“并以可視化的形式描述出學生個體或群體的精神狀態和個性化全貌，有利于教師對學生進行個性化思想政治教育”[17]。大數據技術還能生成大學生個體思想變動軌跡圖形，思想政治教育工作者要特別關注一些“異常軌跡”，對一些未來有可能出現的思想偏差和行為偏差進行提前矯正。

（三）完善相關法律制度，規避大數據使用的倫理困境

在大數據時代，數據的所有權、知情權、采集權、保存權、使用權以及隱私權等，就成了每個公民在大數據時代的新權益，這些權益的濫用也必然引發新的倫理危機[18]。

目前在大數據采集、存儲和使用過程中有兩個問題需解決好，一是大量的數據一旦集中起來使用，如何確保數據安全，防止數據被非法使用；二是大數據中的信息涉及隱私，如何保護大學生的隱私。首先，要制定與完善大數據相關法律、法規與制度。大數據作為最近幾年剛出現的新生事物，規范其使用的相關法律制度還不是很完善。從國家層面而言，要制定專門的法律法規，從宏觀上加強對大數據使用的管理，明確大數據的所有權、知情權、使用權；就高等學校層面而言，要制定和完善大數據使用制度。其次，加強從業人員的職業道德教育。大數據的使用對從業人員的職業道德水準有嚴格要求，要求他們必須能夠以科學的態度使用大數據，對于其中涉及的大學生個人隱私的信息只能用作教學和科學研究使用，本著有利于加強大學生思想政治教育科學性和實效性的目的，本著“倫理自治”的原則，要自覺抵御任何不以教學和科研為目的的大數據使用誘惑，避免出現大數據使用的倫理困境。

（四）創新研究方法，形成基于大數據的思想政治教育研究新范式

小數據時代，社會科學研究方法主要有定性研究和定量研究這兩種基本方法。定量研究雖然能夠在一定程度上反映人和事物某一方面的規定性，但其缺陷在于樣本的有限性；再則，在涉及人的政治思想時，處于某種主觀考慮，被調查樣本未必能表達其內心最真實的想法。近年來，大數據的日漸普及，逐步彌補了以往定量研究的缺陷，實現定量研究由部分樣本模式向全樣本模式轉變。“在小數據時代，我們會假想世界是怎么運作的，然后通過收集和分析數據來驗證這種假想。在不久的將來，我們會在大數據的指導下探索世界，不再受限于各種假想。我們的研究始于數據，也因為數據我們發現了以前不曾發現的聯系?！盵1]92大數據的廣泛應用，毫無疑問也將推動大學生思想政治教育研究范式創新，使得研究對象由大學生群體或個體前移到數據分析，因為在大數據背景下，人們的思想、情感和行為都可做到可量化、可視化。

目前，大數據在大學生思想政治教育研究領域的運用還處于剛剛起步階段，廣大思想政治教育工作者還沒有養成將大數據融入思想政治教育研究的創新意識，對于如何運用大數據技術做好大學生思想政治教育還缺乏系統研究。當下，需要加快大數據時代思想政治教育研究創新步伐，形成基于大數據的大學生思想政治教育研究范式。新的研究范式與傳統研究范式最大的區別在于傳統研究是以“人”為研究對象，新范式是以“數據”為研究對象；傳統范式基于部分樣本數據，新范式基于全樣本數據；傳統范式看外在表現，新范式探究內在關聯。從當前的情況看，基于大數據技術的大學生思想政治教育規律研究，并非是思想政治教育工作者這一群體能夠單獨完成的，它關涉多學科、多部門的協作。做好這項工作，思想政治教育工作者需做到：一是與數據資源豐富的部門，如教務部門、學工部門、后勤部門、電信部門、金融部門等建立合作關系，實現數據共享，合法使用大學生數據資源；二是強化大數據+思想政治教育課題研究，整合多學科研究力量，形成研究合力，尤其是要與數據分析和軟件研發部門合作，讓數據“活”起來，透過數據看到大學生政治思想狀況；三是創新思想政治教育研究方法，探索基于大數據基礎上的大學生思想政治教育“全樣本”“圖形軌跡追蹤”“可視化”研究新方法，深度揭示大學生個體與群體的思想狀況，為精準化、個性化的思想政治教育方式提供科學支撐。

規律的內在魅力在于它的必然性和趨勢性。人類之所以在不斷地從事科學研究，就是要試圖探尋各種事物和現象產生和發展的規律性，進而尊重規律，按規律辦事。教育發展亦有其規律性，這是不以人的意志為轉移的。大數據與大學生思想政治教育的結合才剛剛開始，但從長遠看，這種結合將會更加廣泛而深入，這也是不以人的意志為轉移的。因此，無論是從學校層面還是從教師層面，都要充分做好接納這一新生事物的準備，將大數據技術在大學生思想政治教育方面的作用充分發揮出來，提升大數據背景下大學生思想政治教育的實效性。