大數據視域下高校思想政治教育路徑研究

房文娣

摘 要：本文從當前高校思想政治教育的困境與前景出發，通過群體性聚類教育、差異性分析、動態性分析與關聯性分析多維評價等大數據分析方式將其與思政教育相融合，從而形成全新的教育路徑。大數據時代下的思政教育就是將大數據作為客觀環境，將思政教育作為教學目標，推動高校思政教育的全新發展。

關鍵詞：大數據 高校 思想政治教育 融合路徑

引言

高校是培養當代青年的重要搖籃，也是促進學生進步發展的重要渠道。而大數據則是通過新的方式與模式對數據進行分析與處理，高校大數據就是將高校大學生的資料進行收集與整理，從而完整的將思想教育中各個要素之間的關系進行體現，因此，高校不僅是大數據的參與者，更是推動大數據的發展者，同時高校學生的大數據也是高校所擁有的巨大財富[1]。要想在大數據背景下探索新的思政教育方式就需要合理運用大數據進行數據分析，以探尋出全新的工作路徑與方法，并及時掌握育人的動態，以便能夠更加精準有效的做出育人決策。

一、大數據時代對高校思想政治教育的影響

大數據時代的到來直接改變了人類的生活方式，人們生活已經離不開網絡與信息技術的陪伴，這也可以客觀的體現出人們思維模式的改變。因此，大數據時代下高校思想政治教育的環境與對象也發生了巨大的改變，以往學生數據的收集無法避免研究者的主觀意識存在其中，即使學生的數據能夠完整的體現，但是卻無法真正意義上進行整體調查，而調查的結果也會存在一定的不準確性。

二、大數據時代高校思想政治教育的新特征

1.教育內容更具有針對性

受互聯網時代的影響，目前當代大學生所接受的資源更加豐富，因為不論是個人還是群體，都會有極強的自我意識，但是傳統的思想政治教育工作方式還較為局限，所以如何在群體教育中激發學生的個人發展才是目前高校思政教育的目標。將大數據時代與高校群體性教育相結合，就可以充分挖掘學生的潛在特征，從而進行針對性的群體教育，以保證思政教育能夠更加貼近于當代學生的教育需求。

2.學生培養更具有精準性

目前當代大學生有著較為活躍的思想觀念和多元的價值取向，這就要求思政教學的工作更加精細，同時也需要對學生進行細致的心理引導與日常幫扶。學生出現心理與思想問題的原因大多較為復雜，所以只有找到影響學生思想行為的主要矛盾點，再利用大數據分析手段建立出學生的數據畫像，才能夠真正了解學生群體與個體之間的差別，繼而提升學生個性化培養的目標。

3.學生行為更具有規律性

在大數據時代下學生獲取新知識的途徑較多，接受知識的體系也更加多元化，但是在認知與行為方面卻存在一定的矛盾，所以思政教師應該對學生的日常行為進行引導與批判[2]。同時可以利用大數據的特點建立出學生思想行為的動態，從而持續觀測學生的成長路徑，繼而全程對學生的日常行為規范進行追蹤。

4.教育評價更具有規范性

傳統思政教育過于注重學生的成績與成長，但是卻無法客觀地對學生進行評價。因此，在大數據時代的影響下思政教師可以將學生的發展路徑與學生大數據進行結合，從而形成多元化發展途徑，同時也可以在分析數據中存在的規律性基礎上，提升思政教育的規范評價方式。

三、大數據時代與高校思想政治教育融合的新路徑

1.通過聚類分析增強群體教育的針對性

（1）分析定量相似度

定量相似度分析就是將學生的年齡、成績等基礎資料進行數據收集，然后根據收集的內容以可量化的標簽數據進行統計與分析，例如學生的學習成績與上網時間長短等。定量相似度分析就是基于整體的角度對學生進行群體劃分。

（2）分析定性相似度

高校大數據分析中，有部分數據都是無法經過定量技術得出結果的，因此，針對無法通過定量分析得出結果的數值，就可以通過基于概念的定性相似度進行分析。定性相似度分析就是根據高校大學生的特點，以分析出符合高校大數據的具體需求。

（3）群體教育與聚類分析

群體教育與聚類分析是高校思政教育最普遍的一種形式。群體教育是以提升學生的集體榮譽感為基礎，切實培養學生的綜合能力素質，而聚類分析則是通過群體計算法將繁雜的數據信息進行精準化分析，從而進一步滿足學生個性化發展的需求。

2.通過差異分析提升教育工作精準性

群體教育關注的是群體的成長，而個性化精準培養則是在群體培養的基礎上，結合學生的自身特點進行針對性的思政教育。以往高校思政教育中教師面對的是眾多個體，所以很難對學生進行針對性培養，而大數據時代就是通過差異性的分析，及時準確的發現學生存在的異常情況，繼而開展精準化的管理與指導。

3.通過動態分析把握行為規律性

高校群體大數據中學生的性別與生源地等數據是固定不變的，但是學生消費情況與進出圖書館等情況都是隨機變化的，同時在更多數據源的不斷加入下，大部分數據都會出現動態變化。而大數據下的動態分析就是一種具備及時性的數據模型，可以對學生的行為與思想變化進行提前預判，并在不影響學生生活的前提下對日常行為數據進行及時的獲取，從而提升思政工作的精準度。

4.通過關聯分析保障多維評價規范性

大數據關聯分析保障就是在不確定因果關系的基礎上，分析學生各項數據之間是否存在隱性規律，通過學生數據畫像的關聯規則分析學生的日常生活與表現，并利用這種存在的關聯性進行思政教育的發展，進而推動思政教育評價體系可以更加的多維立體。在大數據的關聯分析中可以發掘出影響學生發展的原因，從而為多維立體的評價體系提供相應的數據與理論支持。

結語

在大數據時代下，高校思想政治教育工作應該在互聯網與大數據的幫助下重新將自身的方法與教學思路進行構建，以形成全新的教學新方法。“大數據”不僅僅只是一種技術，更是一種價值觀的體現，在高校思想政治教育中可以為其發展提供更加廣闊的視野，繼而提供良好的思創新方式，但是在思政教育中不可以將大數據絕對化，應該保持應有的理性[3]。

參考文獻

[1]龐付玲.大數據視閾下高校思想政治教育：機遇、挑戰與創新[J].廣西教育學院學報，2018，6（3）：2-9.

[2]陶好飛，莫勇.大數據視域下高校思想政治教育創新路徑研究[J].中國電化教育，2019，16（8）：15-17.

[3]林萍萍.大數據視域下高校思想政治教育工作創新研究[J].高教學刊，2019，12（14）：41-43.