淺談大數據教育應用成人高校思想政治工作的策略研究

徐步文

【摘要】大數據時代背景下，成人高校思想政治教育學科面臨深刻的變革。大數據技術在為思想政治教育理論研究和實踐創新提供發展機遇的同時，也為成人學生思想政治教育工作帶來全新的挑戰。因此，基于大數據的視閾下探索成人高校思想政治教育方法創新和優化的策略研究，具有重要的理論和現實意義。

【關鍵詞】大數據 成人高校 思想政治教育 策略

一、大數據的內涵概述

大數據就是對海量數據進行量化分析，從而描述現狀、發現問題和預測趨勢的一種揭示數據背后隱藏價值的技術手段和思維方式。因此，大數據不僅是一個描述海量數據和信息的專業詞匯，還是一種數據采集、存儲和分析的技術，更是一種全新的價值觀和方法論。數據采集的海量性，數據傳播的實時性，數據價值的永久性及數據預測的精準性，已成為大數據時代的主要特征。在此背景下，成人高校作為中國高等教育發展的重要力量之一，如何運用大數據技術創新成人思想政治教育工作，是高校思想政治教育與時俱進的基本要求。

二、大數據時代成人思政教育工作面臨的機遇與挑戰

（一）大數據背景下成人思政教育工作面臨的機遇

1.全面掌握成人學生群體的信息。大數據分析方法則能夠實現全樣本、全過程地挖掘學生的真實信息，擺脫對學生片面化的判斷方式。通過處理和分析大規模學生群體的思想行為數據，我們就能夠更加準確而全面地掌握學生真實的心理和行為發展動態，進而有效地提升成人高校的思想政治教育工作的質量。

2.實現基于大數據分析下的個性化教育。在大數據背景下，思想政治教育工作者可全過程跟蹤和記錄個體的學習行為、情感體驗、學習需求等全部教育信息，從中挖掘出高校思想政治教育需要的信息，發現數據之間的關聯性，掌握學生思想和行為的變化，為學生選取適合的學習內容，設計靈活的學習方式，提供個性化的學習指導，實現真正意義上的因材施教和“一對一”教學。

3.建立良好的道德預警機制。在大數據時代，高校思想政治教育工作者利用學生學習和生活過程中留下的數字碎片，如課程選擇、在線學習、互動和反饋、網絡社交行為等，通過挖掘和分析這些數據之間的關系，從而預測學生的思想發展動態和道德行為趨向。一旦發現學生的情感處在非理智的邊緣，思想政治教育工作者就要及時地對其進行思想疏通和勸導，防止學生失德行為發生。

（二）大數據背景下成人思政教育工作面臨的挑戰

第一，互聯上各種思潮及西方敵對勢力散布的極端個人主義、拜金主義思想的盛行，再加上一些腐朽思想的侵蝕，導致一些成人學生的思想動搖，其價值觀和世界觀受到了極大的影響，進而阻礙了成人高校思想政治教育工作的順利開展。

第二，大數據技術強大的分析數據和處理數據的能力，給成人學生的生活和工作帶來便利的同時，也使學生幾乎時刻暴露在“第三只眼”的監視下。

第三，大數據時代下，我們更加地依賴數據分析得出結論，但海量數據的來源卻無從考證，數據的可信度也值得探究。對待大數據預測出的相應結果，我們該如何處理，如何判斷其可靠程度，如何有效地避免大數據誤判對學生造成的傷害，是值得深入探討的一個問題。

三、運用大數據實施成人學生思政教育的對策

（一）構建一體化教育大數據平臺，給予正面價值引導

為了增強成人高校思政教育的吸引力，學校可利用大數據分析技術，通過校園學習網站、短信平臺、微信、QQ等媒介向學生不定時推送貼近學生、貼近生活的思政教育內容，以豐富多樣的形式潛移默化地引導學生抵制“俗化”和“西化”等不良信息的影響，真實地給予成人學生精神上的引領和情感上的關懷。

（二）提高數據意識，注重數據的安全和保密工作

大數據雖然蘊藏著巨大的教育價值，但也帶來不可估量的安全風險。當前各大領域最關心的問題，就是數據安全與數據保護。因此，高校思政教育工作者務必要提高其數據意識，即批判性思考已有數據和保護學生隱私的自覺意識和責任擔當，明確什么數據應該搜集，什么數據能夠公開，什么數據保存到一定期限應該刪除。

（三）注重思想工作隊伍建設，組建大數據技術團隊

首先，組織高校思想政治教育工作者系統地學習大數據理論知識，掌握大數據的基本概念和技術處理流程，培養挖掘數據的隱藏價值并服務于教育教學的意識。其次，大數據技術團隊必須聘請專業的數據人才，進行全校范圍內的數據管理，確保高校思想政治教育工作的有效開展。最后，在采集和使用學生數據的過程中，大數據技術團隊要自覺地保護學生的隱私。因此，只有培養一支具有強烈數據意識和精湛業務水平的師資隊伍，才能滿足高校思想政治教育運用大數據的迫切需求。

參考文獻：

[1]維克托·邁爾·舍恩伯格，肯尼斯·庫克耶著.盛楊燕，周濤譯.大數據時代：生活、工作與思維的大變革[M].杭州：浙江人民出版社，2013.

[2]夏曉東.大數據時代下思想政治教育面臨的機遇與挑戰[J].前沿，2014，（10） ：211.

本文為浙江省高校思想政治教育研究會浙江電大分會2017年思想政治工作研究課題研究成果（課題編號：SZKT-17Y28）。