基于大數據的高校思想政治教育效果評價研究

胡劍鋒

摘?要：隨著互聯網技術的發展，信息數據量爆發式增長，由此社會進入“大數據時代”。如何將“大數據”引入高校思想政治教育效果評價中，推進高校思想政治教育創新發展，具有極其重要的意義。因此，課題組將高校思想政治教育與大數據技術相結合，探究高校思想政治教育效果評價問題，從而提升高校思想政治教育效果。本文深入分析了“大數據”核心技術、價值挖掘、共享平臺建設存在的困境。并從提升“大數據”時代思想政治教育評價的效果，提出了可行的實施方案。

關鍵詞：大數據;思想政治教育;效果評價

隨著互聯網技術的發展，信息數據量爆發式增長，由此社會進入“大數據時代”。目前，數據已成為重要的生產資料，大數據技術將應用于各行各業。2016年6月，教育部發布的《教育信息化“十三五”規劃》中，要求“積極利用云計算、大數據等新技術，提升教育教學的水平。”大數據正在改變著社會，并對大眾的思維、生產、生活方式帶來巨大的影響。

大學生電腦、移動設備已全面普及，并且數字化校園建設日趨完善。因此，數據已緊緊的包圍著他們的學習和日常生活，形成了思維、生活、學習等網絡化的新特征。所以，傳統的思想政治教育效果評價方法已不能適應新的環境，不能很好的發揮評價的導向作用。如何面對新的形勢，將思想政治教育效果評價與大數據技術融合，實現思想政治教育效果評價創新，提升教育教學效果，已成為高校思想政治教育效果評價必須解決的問題。

一、高校思想政治教育效果特征分析

通過對高校思想政治教育特點的全面分析，形成科學、系統的教育效果認知。才能開展有效的評價。

（一）教育效果的多變性

大學生的思想意識受時代特征的影響，隨時代的變化而表現出不同的特征。而大數據背景下，一直以來采取的效果評價方式不再適應教育對象。因此，高校思想政治教育效果會隨著時代的發展變化而改變，具有多變性。

（二）教育效果的差異性

目前，在思想政治教育開展主要是共性教育為主的上課模式，未考慮大學生個體差異。因而教育效果差強人意。在面對不同個體時，思想政治教育效果具有差異性。

（三）教育效果的未知性

高校思想政治教育通過情感教化，引導大學生形成正確的價值觀、人生觀、世界觀。但，目前教以課堂講授為主要教育方式，教育效果評價以考試為主，是否達到“知行合一”的效果是未知的。因此傳統的教育評價體系讓教育效果具有未知性。

二、“大數據”評價高校思想政治教育效果的困境

（一）“大數據”認知困境

隨著大數據技術的發展，正在與社會各行各業深度融合，“大數據思維”正沖擊著各領域的傳統觀念，在思想政治教育效果評價中亦是如此，教育者陷入“大數據”認知困境

一是傳統觀念固化。思政課程是較典型的文史類學科，其教師學科背景以人文社科為主，其思維方式并不擅長用數據，并且對傳統課堂的認識的固化。

二是“大數據”意識薄弱。因受學科背景的限制，教師無法從技術層面進行更深層次的理解，往往停留在字面意識。且受硬件設施限制，讓教師們的可用數據很少，加上大數據專業人才缺乏，無法挖掘數據背后隱藏的價值。導致教師對“大數據”的意識淡薄。

（二）“大數據”技術困境

將大數據技術應用于思政教育效果評價，涉及到數據的存儲、分析、挖掘、結果呈現、評價模型建立等多學科知識，在進行教育效果大數據分析時，技術的壁壘是教師面臨的難題。

（三）“大數據”價值挖掘困境

將“大數據”應用與教育效果評價，其價值在于評價的精準性。但大規模數據良莠不齊，給數據價值的挖掘提出難題。

一是數據存在嚴重的不完整性，在現實的數據挖掘過程中，存在數據壁壘、數據失真、數據缺失等問題。因此，對數據的準確挖掘帶來影響。

二是虛假數據嚴重。目前因大數據在各行各業的應用，數據已儼然成為財富的象征。因此，在大數據高昂的回報誘惑下，假數據層出不窮。思想政治教育效果評價，通過記錄學生的學習行為，并進行數據分析，從而評價教育效果。但也存在故意制造出的學習數據，例如掛學習視頻，而不學習。因此，如何去偽存真，對數據進行降噪，是挖掘有效數據的關鍵。

（四）“大數據”共享困境

要對高校思想政治教育效果評價，必須將校內各種數據進行聯通，形成共享數據。共享機制有待完善。目前，高校存在未將大數據應用到學生思想政治教育效果評價中去，為有相關的共享機制。因此，在思想政治教育效果評價的數據利用中難度較大。

三、“大數據”提升高校思想政治教育效果評價的幾點思考

（一）“大數據”的評價手段將促進思想政治教育工作的有效性

“大數據”的評價手段將促進教師大數據思維的形成，并弄清大數據思維的內涵。特別是大數據定量化和數據化的研究方法;數據挖掘、數據清洗等處理技術;開放性、量化、“個性化”思維的使用。因此，隨著教師開放性思維、量化思維、個性化思維的提升，將極大促進思想政治教育工作的有效性。

（二）提升“大數據”挖掘價值

通過大數據來有效評價高校思想政治教育效果，必須提升大數據的挖掘價值。

1.提高數據處理的時效性

將大數據準確應用于思想政治教育效果評價中，必須提高數據采集的深度和廣度，提升數據的質與量，切實解決數據采集的時效性問題。涉及到思想政治教育的數據很廣泛，既有自然數據，又有社交數據，因此，須融合思政課程學習、學生管理、學生活動、學生學習等一系列相關數據。并注重這些數據的時效性。

2.拓展數據采集的廣度

思想政治教育效果在多個層面進行反應。因此必須在數據采集的廣度上下功夫，并且拓寬數據采集思路，廣集數據采集渠道，以能夠完整的分析學生的日常思維行為，使之能夠準確的評價思想政治教育效果。

（三）創建全方位的評價機制

高校思想政治教育評價的內容包括教師的教學水平、方式、態度的評價，對學生學習態度、效果的評價，對教學內容、以及整體效果等多方面的評價。因教育效果具有形式復雜、隱形、間接、遠期等特性，給評價造成困難。就目前來看，通過大數據可以規避傳統評價無法量化分析的缺點，從而得出更為準確的評價結果。通過教師、學生日常數據的挖掘，并建立相關的關系模型，實現量化研究，并結合傳統的評價手段，提升評價結果的全面性和客觀性。

四、結語

將大數據引入思想政治教育效果評價領域，能夠有效提升思想政治教育效果評價的科學性、多樣性、客觀性、全面性。但也存在諸如教師的接收問題、數據的使用問題等，但相信隨著時間的推移，大數據與思想政治教育的融合更加深入，能夠解決目前所面臨的問題，確實提升思想政治教育效果評價水平。

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