高校思想政治工作大數據運用的實效性探析

劉運宇

新時代亟需推動大數據與思政工作的融合創新，實現高校教育與管理的數字化、智能化，從而提高思想政治教育工作的實效性。然而，大數據在各高校思想政治工作中的運用并不充分，存在著運用大數據的思維理念缺失、體制機制不健全、工作隊伍運用能力欠缺以及實踐研究不足等問題。因此，各高校需要樹立大數據運用的思維理念、優化大數據的工作機制、提高思政工作者的素養以及加強大數據應用的實踐研究等。

大數據;思想政治教育;實效性

大數據是信息化發展的新階段，“即通過對數據的深入挖掘與分析，尋找數據背后隱藏的規律，有效地預見未來發展趨勢，科學地做出決策。”以習近平同志為核心的黨中央高度重視大數據在各領域的運用。在實施國家大數據戰略會議上，習近平要求：“各級領導干部要懂得大數據，用好大數據，增強利用數據推進各項工作的本領，不斷提高對大數據發展規律的把握能力，使大數據在各項工作中發揮更大作用。”高校思想政治教育工作是以大學生的思想狀態和行為表現為依據的。思想大多是通過行為來表現，而行為又可以通過數字或數據來呈現。因此，高校通過利用大數據的思維與技術，對學生的行為軌跡挖掘、描述、呈現和分析，描繪出學生真實“畫像”，可以有效地提高學生教育和管理的精準性和實效性，促使其向精細化、個性化、智能化方向轉變。

（一）大數據挖掘有助于推動以學生為中心的“三全育人”機制形成

大數據運用背景下的“三全育人”機制，是指育人機制的“全連通”即數據連通、應用連通、服務連通;“全覆蓋”即覆蓋高校、覆蓋教師、覆蓋學生;“全精準”即精準監測、精準挖掘、精準引導。利用互聯網平臺和網絡技術，記錄和挖掘大學生的學習和生活產生的源數據，不僅有助于構建以學生為中心的“三全育人”機制，還有助于增強高校及時地對大學生進行安全教育和提供風險救濟。

（二）大數據描述有助于準確把握大學生的思想和行為特點

高校通過運用大數據平臺，全方位、全過程記錄大學生的行為軌跡，對大學生群體或個體的思想和行為特征進行多維度的描述及“畫像”，立體式地還原大學生真實的思想和行為特點，并及時精準地開展對學生的關心、教育和引導等工作。比如，高校綜合利用大學生校園網訪問記錄、校園卡刷卡信息等，提前開展學業風險預警、及時監控網絡輿情、精準資助家庭經濟困難學生等。

（三）大數據呈現有助于優化高校思想政治教育工作方法

“大數據的思想政治教育，最鮮明的特征就是研究對象的‘數據化’。研究對象的數據化最核心的體現就是量化，具體指標可以體現在數據方面。”對學生的思想和行為表現“用數據說話”，可以擺脫現行的定性評價方式的弊端，減少師生之間的矛盾，提升評價學生思想和行為的準確性。比如，高校輔導員在給畢業生撰寫評語或接受用人單位政治審查訪談時，基于各種現實原因，往往只能給出模糊甚至雷同的定性評價。

（四）大數據分析有助于激活高校思想政治教育工作的內生動力

“大數據分析方法可以在研究對象未察覺的情境下，獲悉他們所有的思想動態和行為習慣，掌握其最自然、最真實的狀態，了解所要考察的全部研究對象的全部研究指標，在此基礎上再進行進一步分析，進而得出較為客觀真實的結論。”“全樣本”的分析方法，可以全面掌握學生的思想動態和行為方式等特征，有助于高校思想政治工作者采取更為全面、具體和精準的干預措施，對已經發生的問題，通過開展軌跡復查和還原事實真相，客觀地探求問題的原因，對突然發生的行為變化，可以實時進行風險預警。

（五）大數據共享有助于創新高校思想政治教育工作的載體

“大數據時代是一個開放的時代，一切都被置于‘第三只眼’中，分享、共享成為共識。”高校通過建立大數據教學管理平臺，實現校內外各部門之間的信息聯通，打破“大學生數據資源孤島”現象，減少不必要的重復性“日常工作”，提高學生工作的效率。比如華中師范大學構建的四個“一”管理模式，即“一站式”學生服務大廳;“一張表”學生信息管理系統;“一張網”學生大數據決策分析系統;“一體化”學生信息綜合運用體系，向學生提供自助式、集成式、伴隨式等服務。從而把思政工作者從學生日常事務管理工作中解放出來，把有限的時間和精力聚焦在學生的思想政治教育和價值引領工作等方面。

（一）大數據運用的思維理念缺失

當前，高校尚未真正樹立思想政治教育工作大數據的思維理念，使用大數據產品的興趣不高。雖然，各高校紛紛開始建設智慧校園，如宿舍電子門禁、智慧教室、無線校園網等諸多大數據平臺。但是，“思政工作的大數據平臺建設存在缺陷和不足，思想政治教育系統內部各要素的大數據集成障礙以及與其他相關管理系統之間大數據共享和對接比較困難。”在實際的工作中，學校各職能部門對接學生數據時，數據不規范、不分享、缺失等問題屢見不鮮。此外，很多高校利用大數據平臺開展事務性工作時，比如學生的請假、評優等，雖然學生可以線上申請，輔導員也可線上審核，但職能部門仍要求學生提交紙質版材料，輔導員也需要人工審核和上交相關部門，極大地增加了工作的重復性、繁瑣性。

（二）大數據運用的體制機制不健全

“目前高校思政教育工作大數據研究和應用都處于研究探索階段，尚未建立相應的工作制度，形成完善的工作體系，缺乏對各職能部門的統籌規劃，導致數據孤島化、信息碎片化等問題。”與此同時，校內外的協同機制尚未建立，各職能部門對有關學生的數據和信息，提出不同的報送要求，并設計出不同類型的表格，采用不同的報送方式和渠道。這都使得高校思政工作者整天忙于填寫各種表格，撰寫各類情況說明，還要熟悉和使用各種小程序和APP，從而壓縮了他們本應該主要從事和開展思想政治教育工作的時間和精力。此外，目前高校大數據安全管理制度尚不健全，大數據的運用可能存在侵犯師生隱私，泄露師生數據信息等風險。

（三）思想政治教育工作者的數據素養有待提高

當前高校思政工作者整體缺失運用大數據的能力和素養，對大數據平臺和技術“不會用”。大數據為高校思想政治教育研究提供了先進的技術手段和工具，然而高校思政工作者依然沿用線上調查問卷的傳統方式，或者使用簡單的統計分析軟件，并不能充分利用大數據的動態性和全局性的技術手段優勢。大數據運用素養的缺失，主要是因為高校培養大數據能力的體制機制不通暢，大數據軟硬件產品、專業的師資隊伍、相關的管理服務等一體化制度難以推進。同時，在選拔、培養和考核等具體環節上，也沒有將大數據素養作為選拔高校思政工作者職業能力要求之一。

（四）思想政治教育工作的大數據實踐研究有待加強

目前對高校思政工作大數據應用的研究主要側重于大數據的理念、價值、內涵及其所面臨的機遇與挑戰等理論問題研究。但對于如何運用大數據解決實際問題的探索，如何搭建平臺建設、規范技術操作、保障數據倫理安全，如何依托大數據平臺實現“學生畫像”以及如何開展學生行為分析等實踐研究有待加強。在此次席卷全球的疫情中，更加凸顯了大數據實踐研究和產品開發的迫切性和重要性。

（一）樹立大數據運用的思維理念

所謂大數據應用的思維理念，就是讓大數據定量分析“用起來”，并不斷深化對大數據的認知。首先，要高度重視大數據建設，并創新思想政治教育的技術與方法，在實踐中提升大數據的運用價值。一是樹立全面整體性思維。在“樣本=整體”的大數據時代，思想政治教育大數據定量分析應從全面整體的視角觀察客體思想和行為的發展變化，轉變以抽樣選取變量和以小樣本推導整體等的思維定勢，在全局掌握中挖掘細節和提煉價值信息。二是樹立聯動開放性思維。思想政治教育大數據定量分析要有效借鑒不同學科研究的有益方法和實踐經驗，利用大數據平臺充分挖掘思想政治教育系統內外一切關聯性數據資源，從而推動思想政治教育各要素協同和立體化育人新格局的形成。三是樹立模糊關聯性思維。“人的思想意識和行為方式無法用數字或公式進行確定和精準的計算與描述，必須通過對海量且混雜數據信息的分析，探析各數據之間的關聯性，從而近似完整、相對精確地描述客體的思想和行為發展變化全過程。”

（二）優化大數據運用的工作體制機制

“只有適應高校思想政治教育工作大數據運用的需要，不斷擴大大數據的運用范圍，并且對接思想政治教育系統內外資源，才能形成新的思政教育工作的機制體制。”一是要建立自上而下的大數據運用的政策體系。即構建國家層面的政策體系、地方層面的應用資源中心、高校層面的實施體系。二是要做好大數據運用的頂層設計。全面、系統以及分層次地對思想政治教育系統內外各要素的大數據進行規劃、整合與對接。三是要建立和優化大數據的管理制度。加強校園網絡基礎設施建設，構建高校網絡育人大數據標準和“互信”機制，讓大數據在高校網絡育人中用起來、活起來、大起來。四是要進一步構建大數據運用的協同機制。即構建跨專業、跨學科、跨部門的思想政治教育的大數據“研—用”一體化的協同機制。五是建立有效的容錯糾錯機制。雖然高校大力推廣運用大數據，但是不能代替思想政治教育本身，對于大量的、混雜的大數據，必須規范大數據的使用和有效對接。

（三）提升思政工作者的數據素養

只有高校思政工作者的數據素養和能力得到不斷提高，才能向學生提供及時、有效、精準以及個性化服務。首先，高校應完善思政工作者應用大數據的相關制度、流程。其次，基于思政工作者的大數據知識和能力要求，高校要建立大數據的能力評價指標體系。三是加強思政工作者的理論和實踐培訓，進一步加強案例教學、現場教學以及專題培訓等理論培訓。比如到企業現場觀摩、參加企業掛職、參與大數據科研項目等，以便提升其大數據運用的實踐感知。四是培養思政工作的大數據專業人才。“高校既要立足目前思想政治教育工作隊伍的現狀，著力培養一批善于對大數據獲取、分析和運用的骨干人才，同時也要注重吸納大數據專業技術人才加入思想政治工作隊伍，將他們培養成為既精通大數據技術、又熟知思想政治工作的復合型專門人才，從而使高校思想政治教育大數據應用逐步由被動適應走向主動創新。”

（四）加強對高校思政工作大數據應用的產品研發

加大可視化、可應用、可推廣高校思政工作大數據產品的開發力度。產品的開發必須以適應高校師生現實工作需要為出發點，以滿足學生的個性化發展、自主學習及自助服務等需求為目標，結合高校思政工作者實際的工作任務與職責要求，在廣泛征求一線思政工作者和學生的意見的基礎上，創新性地加大高校思政工作產品研發的力度。比如圍繞大學生思想政治理論課學習、日常思想政治教育活動、校園文化生活服務、個性化咨詢服務等開發和研究思想政治理論學習、網絡輿情大數據分析、數字化生活證書等。

（五）構建高校思想政治教育大數據分析模型

創建思政工作的大數據定量分析模型，即讓大數據“活起來”。一是構建學生的行為分析模型。即全方位、全過程的對學生的日常行為數據信息的獲取與分析，描繪大學生的思想狀況與行為方式所特有的模式或特征。二是構建學生行為預警模型。即通過大數據技術，尋找學生看似不相關的日常行為之間的內在邏輯，并在相對穩定的變量分析中，構建對學生行為未來發展趨勢的預測模型。三是構建學生學習評價模型。即根據思想政治教育的目標要求，利用大數據技術對思想政治教育的過程和質量進行量化評價，并構建不同要素作用發揮的量化評價模型。如一些高校對學生校園卡的使用情況進行大數據的比對和分析，結合對學生的日常行為觀察，通過圖書館和食堂刷卡的時間段和相鄰次數尋找“校園戀人”;通過校園卡的在校消費金額，尋找家庭經濟困難學生;通過比對年級或班級的校園卡的刷卡記錄，尋找學生中的“孤獨者”等，以便真實了解學生的在校情況，對學生的行為進行分析和預警，切實提升高校思政工作的實效性。

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責任編輯??楊慧芝