大數據在高校思想政治教育中的應用探討

吳恩鴻

摘 要：大數據時代，高校思想政治教育對象的樣本呈現出來源更加數據化、信息更加全面化、真實化等特征，這使得全面、及時了解大學生思想行為動態成為可能，有助于提高教育者的預測水平，使高校思想政治教育更具時效性和針對性。新形勢下，高校思想政治教育工作者應把握機遇，努力探索大數據在大學生思想政治教育中的更多更好應用，以實現高校立德樹人的根本任務。

關鍵詞：大數據 高校思想政治教育 機遇

隨著互聯網、云存儲等信息技術的全面飛速發展，大數據已廣泛進入到社會的各個領域，對人們的生產、生活、學習和思維方式等都產生了極其強烈的影響和轉變，高校思想政治教育也是受大數據影響較深的一個重要領域。

一、新環境：高校思想政治教育趕上大數據時代

大數據是人類社會發展進程中的一次重大技術創新，目前，學術界普遍認同大數據的基本特征是“4V”，即海量的數據規模（volume）、快速的數據流動（velocity）、多樣的數據類型（variety）、巨大的數據價值（value）。大數據首先是一種技術手段和數據分析工具，“大”是指它的容量龐大到已經超出傳統尺度大小，且具有數據來源多樣、產生和流動速度快等特征。大數據更是一種思維的方法論，它的本質在于其潛在的“大價值”，人們通過海量數據間的互相整合、分析來發現數據之間內在的緊密關聯，從而發揮其大價值、大效率，服務于人們的社會實踐活動，造福于人類。

大數據之所以被稱為一個“時代”，是因為它可以在各行各業中得以應用，隨著數據指數的增長量級爆發，關于數據的收集、儲存、使用和共享等已經變成了橫跨各個領域和行業，牽一發而動全身的形勢和挑戰。但此類形勢和挑戰背后的重中之重表現在，人類對分析和使用數據，尤其是處理非結構化的數據的能力大大提升，通過對大數據的開發、分析和利用，人類目前能夠發現新的規律、創造獨特的價值，從而帶來了“大科技”和“大發展”。^[1]互聯網乃至物聯網普遍成為基礎設施后，數據就相應地海量產生了。很多人都持有至少一個網絡終端，從電腦到手機再到各種可穿戴設備，無時無刻不在產生著與個人息息相關的數據。比如在高校，大學生從課堂到食堂再到宿舍幾乎所有行為都是通過刷卡來實現其特定功能，由此源源不斷地產生著新的數據，我們能做的就是挖掘數據背后蘊藏的巨大價值。

毋庸置疑，我國當前已經進入了以“最大變量”為特征的、由大數據、全媒體和互聯網、云計算共同構成的信息時代，國家“十三五”規劃綱要明確提出要“實施國家大數據戰略”，要求把大數據作為基礎性戰略資源，加速推動數據資源開放共享和開發應用。^[2]

大數據能為高校思想政治教育提供有利的思維和技術支持。大數據時代，高校學生在學習、科研、社會交往以及日常生活等方面的思想行為都已高度網絡化、虛擬化和數字化，在校的年輕大學生群體對新生事物的強烈感知、他們的運動愛好、購物習慣、社交屬性、新聞瀏覽等所產生的數據，可以理解為每個人都自身攜帶一個具有強烈個人特色的“數據庫”。國內知名大數據研究者徐子沛認為：數據是對事實最客觀、最銳利的一個描述。那么此類“數據庫”的生成將為高校思想政治教育提供最大的前提和最有利的數據支撐。

做好高校思想政治教育，要因事而化、因時而進、因勢而新。2017 年 12 月，教育部發布《高校思想政治工作質量提升工程實施綱要》，要求思想政治工作的傳統優勢方面要與現代化的信息技術相互結合，以提升思想政治教育工作的科學化水平。^[3]可見，發揮大數據技術的優勢，利用大數據服務于大學生思想政治教育工作，使思想政治教育工作落到實處取得切實成果，已是大勢所趨。

二、新視角：大數據時代高校思想政治教育對象樣本的特征

1.樣本來源更加數據化

數據化是指一種把現象轉變為可制表分析的量化形式的過程。大數據時代高校思想政治教育最為顯著的特征就是“數據化”，即將研究的內容和范圍從不同地方、用不同方法提取出來，轉變為易于分析的量化形式。通過文字數據化、方位數據化等方式分析高校大學生的思維動向、行為走向、思想波動等，簡便易用。

首先是文字方面的數據化。大學生是互聯網的活躍人群，微信、微博、QQ 以及各大網絡交流平臺已經成為大學生日常生活中必不可少的交流、聯絡工具與情緒的釋放出口，通過這些途徑產生的數據信息，反映著學生日常的思想狀態，對這些數據進行分析可較充分地了解學生的狀態，從而對學生進行適當的思想政治教育。其次是位置的數據化。如今，幾乎所有的移動軟件都自帶定位功能，通過對大學生所在地點的定位分析，教育者可以掌握學生日常生活的主要去向，了解其生活學習規律，進而預測學生將來的行為動態。

近年來，高校“數字化校園”建設取得了顯著成果，各高校正逐步實現數字化校園管理，校園一卡通、學工、教務、就業等系統全面覆蓋學生在校期間的學習生活，這些數字系統產生和累積了與大學生學習生活緊密相關大量數據，研究各個校園數據本身及各項數據之間的關系，為思想政治教育工作的創新發展提供了可能和便利。

2.樣本信息更加全面化

大數據是一個包含無數個體的、龐大的綜合信息系統，區別于傳統的通過隨機采樣獲取信息的方式，大數據不再是僅僅分析部分數據，而是采用全數據模式，“我們需要的所有的數據，即樣本=總體” ^[4]。大數據的海量化為思想政治教育工作者提供了豐富的數據樣本，調查對象已經由部分大學生擴展到全體大學生。

過去，思想政治教育工作者通常采用訪談法、問卷法、觀察法等了解學生的思想動態和行為方式，不僅需要耗費大量的時間和精力，得到的結果也存在著局限性，分析全體學生的思想行為動態更是不可能完成的任務。而在大數據時代，教育者有能力去收集和分析每個個體的“全面數據”，樣本不再是隨機抽樣，而是能夠面向全體大學生進行采集;學生的相關信息也不再是單一零散的，而是學生的全部數據;各種終端能自動采集如學生上課出勤、學業成績、一卡通消費、圖書館停留時間、上網時長以及瀏覽內容等各種信息;對學生個人從家庭成長環境到人際社交以及受教育經歷等都能掌握第一手資料。這樣所調查的樣本，數量和規模足夠大，調查信息更加全面，從而能夠全面了解到全部學生的情況。通過數據信息的共享，高校還可將樣本范圍擴大到全國的大學生群體，突破單個院校樣本的局限性，使得數據的來源更加全面化。

3.樣本信息更加真實化

傳統的思想政治教育調查往往受時間、地點或是人為等因素影響，得到的結果具有一定的局限性，時常不能達到令人滿意的效果。大數據時代，教育樣本的收集不再受上述因素的限制，學生的思想狀態、行為走向可通過大數據得到自然呈現。

通過云端存儲技術等收集的大數據，包含了大學生吃、學、住、行等各個方面，是在學生最自然、最真實的狀態下采集的，更能真實地反映出其思想行為狀態，避免了因學生主觀掩飾內心想法而發生的教育誤判。例如，關于貧困助學金的發放，過去一般是根據學生提供的社區或村鎮開具的困難情況表或貧困證明來進行貧困生的認定，這其中可能會出現“失真”的情況。如有的學生家庭貧困，但礙于面子，不愿申請助學金補助;而有的學生家庭經濟不錯，但為了滿足自己過度的物質生活，偽造貧困證明領取助學金。可見，僅通過貧困證明并不能保證完全真實地了解到學生的家庭經濟境況。但通過大數據，我們可將學生校園一卡通、銀行卡、微信、支付寶等消費數據進行匯總和分析，并參考學生的其他在校表現數據，便可知道學生真實正常的消費水平，因而能更加容易地發現真正的貧困生，讓貧困生在獲得資助的同時，感受到隱私和自尊受到了保護和尊重。

三、新機遇：大數據助力高校思想政治教育

1.及時了解學生思想動態成為可能，思想政治教育更具時效性

過去，由于信息流通受到限制，要想及時把握所有學生的全部思想動態對思想政治教育工作者來說基本是不可能實現的任務。以往的調研通過發放問卷、整理數據、分析數據、最終得出結論，這個過程往往需要一星期、一個月甚至更長的時間，才能解釋發生過了的現象，因此不能及時準確地把握學生的思想行為動態，影響了思想政治教育的時效性。

而大數據的實現是基于互聯網、物聯網和云計算的全面發展，數據是動態化的，無時無刻不在更新，大數據代表的可以是過去某個時間點的情況，更可以是此時此刻的現象。通過大數據，高校思想政治教育工作者可以了解到他想了解的任何信息，比如某個學生是不是準時出現在了指定的課堂，晚上幾點到的宿舍以及到了宿舍用電腦訪問了什么網站，都是可以用大數據技術來實現。能掌握如此詳盡及時的數據，思想政治教育工作者就可以更加及時深入地了解學生的學習生活習慣、消費、興趣愛好等，準確地把握學生的思 想行為動態，在工作中真正做到有的放矢，關心學生，及時與學生溝通交流，為學生排憂解難，為每個學生提供極具時效性的服務。

2.使學生個性化教育成為可能，思想政治教育更有針對性

過去，思想政治教育工作者受制于數據取材的局限，很難對學生實行個性化教育，表現之一就是大班教學，教師根據統一的教學要求教授統一的課程內容，大大忽視了學生的個性發展潛能。

數據技術的強大使我們能夠準確衡量與密切考查每個學生個體，深度挖掘每個學生的海量信息，及時了解學生的學習生活以及思想動態，也能更真實地發現學生的特點、優點，從而對受教育者的個體特征進行充分了解和尊重，來滿足不同層次、不同需要的學生，客觀地為每一個學生定制專屬的個性化的思想政治教育方案，不僅幫助學生在學習過程中能正確認識自己、認識世界，并進行自我調節，實現自身發展、自我超越，也使思想政治教育更具針對性。例如，根據學生平常的行為數據、參加的課外活動、圖書館的借閱情況以及網絡瀏覽記錄，判斷學生的愛好和特長，思想政治教育工作者可據此幫助其樹立未來發展目標，進行未來職業規劃，并對其就業發展方向等提出指導意見。

3.使全面了解學生成為可能，思想政治教育有更強預測性

強調分析數據的相關關系是大數據更為重要的一項特征，相關關系的核心是量化數據值之間的數理關系，建立在相關關系分析法基礎上的預測是大數據的一個核心功能，用數據說話可使教育者注意到一些此前未曾注意到的關系。相關關系很有用，不僅僅是因為它能為我們提供新的視角，而且提供的視角都很清晰。通過大數據相關關系的分析，可揭開人類行為背后隱藏的秘密，此類可預見的行為在諸多領域都是能夠實現的，就像巴拉巴西的《爆發：大數據時代預見未來的新思維》一書封面上所印：人類行為93%是可以預測的 ^[5]。

在傳統的高校思想政治教育工作中，并非完全沒有預測，但主要是憑借教育者的經驗和主觀預判，預測效果不盡如人意。思想政治教育工作者往往都是在學生犯錯或出現問題之后，在事后展開教育工作，教育是滯后的。

依托大數據技術，對大學生的網頁瀏覽痕跡及相應信息進行跟蹤和處理，能將學生的思想、行為等信息盡可能地轉化為數據，分析和評價他們的情感、態度和價值觀，便可直觀地看出不同問題之間具有怎樣的關聯，因而可預見出未來各種問題的發生。比如通過課程的出勤率、圖書館所借書目記錄或學生在百度上的搜索關鍵詞等數據，可以明確學生的思想行為動態，對所存在的和需要解決的問題有最直觀的認識，教育者便可在危機發生之前做出干預預案，針對可能出現的問題提前做好準備，能夠最大限度地進行預防，以避免更多損失。

結語

利用大數據服務于大學生的思想政治教育工作，有助于提高思想政治教育的針對性與時效性，不僅使思想政治教育工作方式得到創新性發展，更使高校思想政治教育工作落到實處取得切實成果，從而實現高質量的思想育人的培養目標。新形勢下，高校思想政治教育工作者應與時俱進，把握機遇，努力探索大數據在大學生思想政治教育中的更多更好應用，以實現高校立德樹人的根本任務。

參考文獻

[1]涂子沛.大數據[J].學習月刊.2013（09）：56.

[2]楊道玲.我國電子政務發展現狀與“十三五”展望[J].電子政務，2017（03）：55.

[3]曹素妨， 陳鑫胤.大數據時代，傳媒的典型與非典型[J].中國傳媒科技，2016（05）：12

[4]維克托·邁爾·舍恩伯格，肯尼斯·庫克耶.大數據時代[M].浙江，浙江人民出版社2013.1.7

[5]艾伯特·拉斯洛·巴拉巴西.爆發[M].北京，中國人民大學出版社2012.8