“大數據＋思想政治教育”的生成、特征及應用

高薇 張宇

摘 要： 隨著大數據等新型技術的迅猛發展，“大數據+思想政治教育”應時代要求及教育需要逐漸生成，其概念內涵經由思想政治教育的大數據化與大數據的思想政治教育化交織融合而逐漸明晰，形成了數據化、覆蓋化以及混雜化的特征。“大數據+思想政治教育”通過“數據共享”延展了思想政治教育的時空性，“數據畫像”提升了思想政治教育的精準性，“數據建模”增強了思想政治教育的評估性。“大數據+思想政治教育”的具體實踐應用，為實現好立德樹人的教育目標，承擔起培育時代新人的教育重任提供了新思路與新方法。

關鍵詞： 大數據;思想政治教育;教育技術

中圖分類號：D64

文獻標志碼：A 文章編號：1002-7408（2021）09-0123-06

習近平在向國際人工智能與教育大會的致賀信中明確指出：“要高度重視人工智能對教育的深刻影響，積極推動人工智能和教育深度融合。”[1]面對新時代思想政治教育出現的教育資源的時空性缺位、精準性欠缺以及評估性不足等問題，思想政治教育工作者應將大數據技術應用于思想政治教育工作，對思想政治教育的認知及“怎樣培養人”進行探究和調整，實現“大數據+思想政治教育”的創新融合，為思想政治教育的發展提供生長活力。

一、“大數據+思想政治教育”的生成

技術，“通過工業日益在實踐中進入人的生活，改造人的生活，并為人的解放作準備”[2]，大數據作為一項日漸被應用于人們生活的技術，在以“數字化”方式反映著人的同時又以其“數字化”的空間環境塑造著人。思想政治教育作為一門“改造人”“解放人”的學科，是在思想及教育領域對技術最終功用的擴展與延伸。技術擴展規律、教育發展趨勢以及工具理性與價值理性的統一為大數據技術與思想政治教育相結合后生成 “大數據+思想政治教育”模式提供了前提、條件與邏輯，有助于思想政治教育學科更好地回答如何培養社會主義建設者和接班人等問題。

（一）生成前提：技術手段與技術觀念的擴展規律

“數據化”是當今時代尤為顯著的特征，身處于時代中的人們成為了“數字生存者”，人們在生活實踐中生產出大量數據，這些數據又被應用于人自身，影響且塑造著人的生活。為了避免出現因受新環境影響，致使思想政治教育效果式微的情況，需要將大數據技術擴展到思想政治教育領域，促成“大數據+思想政治教育”的生成。

“大數據是一種技術，也是一種價值觀、方法論。”[3]馬克思主義技術哲學指出，從本質和現實意義上理解技術，“技術同人的活動和存在的所有方面相關聯”[4]，技術作為一種改造世界的實踐手段，人們在利用技術進行社會實踐并促使其發展的過程中逐漸形成了認識世界的新觀念與新思維，當人們以新的認識為指導，開展其他領域的實踐活動時，技術便以此方式進入了人類生活的方方面面，實現了技術在不同領域的擴展，這一過程所體現出的技術擴展規律為“大數據+思想政治教育”提供了生成前提。人們通過對大數據這一新型技術在互聯網信息行業的應用與實踐，搭建了當今時代“數字化”的網絡生活平臺，大數據中所蘊涵的科學性、精準性、協同性等特征使人們的思維方式和認知模式發生改變，日漸形成了“萬物皆可數”與“數皆有價值”的觀念，并通過多樣的實踐活動將新的認識應用于商業、醫療、政府治理等多個方面，逐漸擴展至教育領域，提供了“智慧教育”的新模式與新方法，實現了大數據技術向教育領域的擴展，為“大數據+思想政治教育”的生成提供了保障。

（二）生成條件：教育發展與技術變革的融合趨勢

教育的發展是一個動態的過程，應根據時代特征與現實狀況進行不斷調整與完善，“要因事而化、因時而進、因勢而新”[3]。技術是教育運用的工具載體與思維模式，教育者時常將其內嵌于教育系統，用于教育創新，以技術自身變革促進教育發展。以技術為維度，現代教育的發展可分為視聽教育、信息化教育、教育信息化以及智能化教育四個階段，其背后蘊含著從多媒體技術到網絡技術再到智能技 術的技術變革過程。可見，教育將技術作為工具手段與認知方式，主動將其與自身融合，利用技術變革促進教育已成為教育發展的內在趨勢。思想政治教育作為教育過程的關鍵部分，教育發展與技術變革的融合趨勢為 “大數據+思想政治教育”提供了生成條件。

黨的十八大以來，習近平多次強調要遵循教育發展趨勢，推進思想政治教育與現代新型技術的融合發展，“要運用新媒體新技術使工作活起來，推動思想政治工作傳統優勢同信息技術高度融合，增強時代感和吸引力”[5]。此外，學界眾多學者觀察到了大數據與思想政治教育相結合所呈現出的新發展機遇，不斷探討大數據時代下思想政治教育的新內涵、新變化、新問題，形成了一系列的理論成果。同時，多所高校也將研究成果運用于實踐探索，如北京師范大學的“精準管理和智慧服務”應用、電子科技大學的“成電公式”與“學生畫像”以及中南民族大學開發的“學生發展指數”應用等[6]，實現了二者在現實中的初步融合。

（三）生成邏輯：工具理性與價值理性的和諧統一

在大數據拓展到思想政治教育領域，思想政治教育利用大數據進行自我完善與發展的整個過程中，將人的解放與自由而全面發展視為目的，將大數據技術作為手段，實現“做什么”的價值理性與“怎么做”工具理性的和諧統一成為了“大數據+思想政治教育”的生成邏輯。

“大數據+思想政治教育”呈現出了思想政治教育的大數據化與大數據的思想政治教育化[7]交互補充、協同發展的趨勢。在技術層面，“大數據+思想政治教育”以工具手段為依托，通過思想政治教育的大數據化所蘊含的“萬物皆可數”的量化認知方式，將思想政治教育對象、目標、內容、評測等進行數據化呈現，為思想政治教育整個過程的數據化表達提供了認知依據。大數據的思想政治教育化秉持了“數皆有價值”的技術思維模式，為發掘大數據中可用于思想政治教育的內容，探索運用大數據助力思想政治教育目標的實現提供了實踐可能。在價值層面，“大數據+思想政治教育”以終極目標為引領，將思想政治教育大數據化所體現的思想政治教育全過程的數據化呈現與大數據的思想政治教育化所彰顯的對數據蘊含的思想政治教育價值的挖掘共同指向思想政治教育的終極目標，明確一切技術的使用都是為了人本身。“大數據+思想政治教育”將技術掌握于教育者的手中，通過技術工具作為認識和實踐的手段與方式，推動思想政治教育終極目的達成，實現了量化認知方式和技術思維模式的工具理性與實現人自由而全面發展的價值理性的和諧統一。

總而言之，“大數據+思想政治教育”是以大數據“數據化”呈現思想政治教育全過程與挖掘大數據中隱含的可供思想政治教育所利用的價值并將其運用于教育對象的辯證統一過程。值得注意的是，“大數據+思想政治教育”中的思想政治教育是廣義的，即“大思政”的概念，其不僅僅與理論課上相關知識的學習有關，還涉及到學生生活等幫助學生成長成才的多個方面。

二、“大數據+思想政治教育”的特征詮釋

大數據時代與過去的“小數據”時代相比有著顯著突破，數據采集技術的出現拓寬了數據收集的渠道、增強了數據獲取的能力，使數據呈現出體量大、種類多的特征;數據處理技術的發展改變了原有人工或簡單技術低效處理數據的局面，促進了數據的高速化處理，形成了速度化特征;數據挖掘技術關注數據之間的相關性，將數據賦值與賦能服務于人類生活，突顯大數據價值高的特征。此外，由于大數據時代中數據本身的結構復雜、體量巨大，易變性和復雜性的特征也逐漸顯現。大數據體量大、種類多、速度快、價值高、易變性以及復雜性的特征[8]19使“大數據+思想政治教育”呈現出數據化、覆蓋化及混雜化的特征。

（一）教育要素與過程的數據化

“大數據+思想政治教育”的顯著特點之一就是“萬物皆可數”，即思想政治教育的全部要素及過程皆可用“數”詮釋。數據化體現在三個方面：第一，思想政治教育資源數據化。大數據轉換等相關技術的發展使文字、圖片、音頻和視頻等眾多優質思想政治教育資源能夠以數據的形式呈現出來，并通過PC端的平臺實現資源共享與思想政治教育數據庫的建立。第二，思想政治教育對象數據化。對思想政治教育對象的了解程度極大地影響著思想政治教育的有效性，大數據使得思想政治教育對象在網站上發布的文字、在現實生活中去過的地方以及在社交平臺中的互動交流得以數據化呈現，為了解教育對象提供數據基礎。第三，思想政治教育過程的數據化。思想政治教育目標的制定、效果的反饋及結果的評估自始至終都沒有明確的標準，大多憑借教育主體的主觀意識及簡單的量化數據進行評判，缺乏科學性。大數據為思想政治教育過程中相關環節的數據化提供了可能，便于思想政治教育主體更科學、高效地測評思想政治教育的進展及成效。

（二）對象數量與特征的覆蓋化

大數據以其體量大、種類多、速度快的特征實現了對研究對象數量和對象情況特征的全覆蓋，即“利用所有的數據，而不再僅僅依靠一小部分數據”[9] 。一方面，大數據突破了思想政治教育常用的研究方式與方法，形成“樣本=總體”的研究思維，避免了通過采樣方法進行樣本分析、研究和問卷調查時所帶來的誤差與偏見，拓展了思想政治教育研究的已有邊界，推動了實證研究方法與思想政治教育的有機結合，提升思想政治教育的科學性。另一方面，大數據在不摻雜任何目的的情況下，收集、處理并呈現了思想政治教育對象在網絡平臺、搜索引擎、現實生活、社交媒體進行活動時產生的大量數據，將對象的生活習性、心智狀況、行為規律以及個性特征[10]等進行多領域、全覆蓋式的客觀呈現，實現了從“扁平且片面”了解人到“立體且全面”描繪人的轉變，為更加全面、客觀地認識與了解思想政治教育活動的對象群體或個人創造了新的條件。

（三）數據結構與價值的混雜化

由于數據本身固有的易變性和復雜性特征以及數據清洗技術存在局限，大數據在收集、提供大量客觀數據的同時也會出現混亂甚至是存在誤差的數據，數據混雜成為“大數據+思想政治教育”必須面對的難題。就思想政治教育對象所接觸到的信息而言，良莠不齊的數據充斥著網絡空間和人們的日常生活，若分辨不清，會對人的價值觀念造成不良影響。就大數據處理過程的效果而言，結構化、半結構化和非結構化的大量數據難以被綜合處理與分析，龐雜混亂的數據與技術的局限阻礙了對大數據自身蘊含的數據價值的深度挖掘。就大數據分析結果的科學性而言，大數據時代是信息爆炸、數據倍增的時代，當大量數據涌入時，由于大數據的數據清洗能力有限，處理后的數據也難免會存在不準確、無序甚至是錯誤的情況，使大數據結果出現偏差，亦對思想政治教育主體的判斷造成錯誤引導。

三、“大數據+思想政治教育”的現實應用

“大數據+思想政治教育”不能只作為一個理論研究模型而存在，更應將其真正運用于實際的思想政治教育工作中。大學時代是大學生人生觀、價值觀形成的關鍵時期，應以“大數據+思想政治教育”模式助力高校思想政治教育工作，將大數據技術應用于思想政治教育的內容、效果及評估等方面，彌補當下思想政治教育工作的缺陷與不足，延展其時空性、提升其精準性、增強其評估性。

（一）“數據共享”延展思想政治教育的時空性

在“小數據時代”，各高校多依靠思想政治教育理論課進行思想政治教育，因理論課時間有限、學習內容受限以及各校學習資源不平衡等原因，無法形成長效的教育模式，也無法為受教育者提供同等質量的教育機會，導致思想政治教育出現了時間與空間的“缺位”，影響了思想政治教育的連續性與統一性。“大數據+思想政治教育”中“思想政治教育資源數據化”的特征為思想政治教育提供了豐富的內容資源，延展了思想政治教育的時空性，增強了思想政治教育的影響力。

1.營造“下課但不停學”的教育環境，打破思想政治教育的時間局限。無論是法國哲學家愛爾維修“人是環境的產物”的觀點、美國發展心理學家華生所提出的環境決定論理論還是馬克思實踐觀中所蘊含的“人—環境—教育”的內在關系，都明確表明了個人所處環境會對人的思維、觀念以及發展產生一定程度的影響甚至會起到決定性的作用。因此，高校及相關部門可利用“大數據+思想政治教育”中思想政治教育資源的數據化特征，搭建數字化網絡平臺，為大學生提供如慕課、可汗、微課等APP，營造“下課不停學”的虛擬環境。大學生可以根據自身空閑時間及學習進度在平臺上制定計劃安排，平臺方也可以根據系統中的已有數據進行學習計劃推薦。同時，思想政治教育者及平臺方還能夠通過對平臺數據的多樣性和趣味性的提升，增強學生學習的主動性和積極性，保證學習的延續性，讓大學生在生活中也能隨時隨地進入學習狀態，真正實現將思想政治教育貫穿于學生整個生活，避免思想政治教育理論課與學生日常生活的嚴重脫節。

2.搭建“自由而又有序”的交流平臺，彌補思想政治教育的環境缺位。網絡空間是大數據存在的基礎，更是大學生進行信息查詢、人際交往、學習互動的主要場域。中國青年網記者的調查結果顯示，41.56%的大學生每天手機上網時間超過5個小時[11]。“大數據+思想政治教育”中存在的“數據結構與價值的混雜化”特征，易對大學生思想產生負面影響，在政府整合社會各界力量凈化網絡雜音、營造風清氣正網絡環境的同時，大數據自身的發展也為高校提供了一個利用“校園局域網”來凈化網絡不良風氣的條件，高校可以利用“校園局域網”等資源優勢，搭建如“易班”等數據化網絡交往平臺，加強平臺建設，提升創新能力，吸引更多的學生利用此平臺進行日常交往，使學生能時刻身處于較為優質的網絡環境中。此外，思想政治教育主體應充分利用該平臺，通過資料推送、話題討論等方式，引導校園輿情朝正確方向發展，構建網絡文化圈，對教育對象開展隱性思想政治教育，以便思想政治教育全面融入學生學習、社交與生活。

3.提供“信息獲取平等”的教育機會，消解思想政治教育的空間制約。由于高校所在地域發展水平、開放程度各有不同，不同高校的師資力量、學習資源及實踐活動的質量存在差異。但如今全國高校大學生的網絡使用幾乎已實現全員普及，早在2016年初，我國在校大學生上網率就已高達99.4%[12]，網絡已然成為全國大學生共同擁有的平等資源，更成為全國各高校均可充分利用的教育載體。大數據為各種信息以數據的形式儲存于網絡空間提供了技術支持，使名師課堂、數字圖書館、虛擬博物館、紅色學習實踐景區VR的共享在現實生活中成為可能。這些資源具有非排他性，可在同一時刻被不同主體共同使用，且不會因為使用而有所損耗，不同地區的高校可利用大數據建立資源共享平臺，不斷充實數據信息，實現思想政治教育相關數據的共享，推動平臺數據庫不斷完善，縮小因所在地區經濟發展水平不同等因素產生的“數字鴻溝”。

（二）“數據畫像”提升思想政治教育的精準性

對象數量眾多且心理活動難以把握是高校進行思想政治教育時所面臨的困境，在傳統技術手段下我們難以同教育對象開展一對一式的交流與溝通，更難通過接觸準確把握每一個學生的思維方式及心理狀態。“大數據+思想政治教育”所具備的“思想政治教育對象數據化”“思想政治教育過程數據化”以及“覆蓋化”的特征為此困境的破解提供了可行性思路，通過大數據技術收集、處理學生每日產生的“數據”，描繪出“數據畫像”，便于思想政治教育者了解個體差異，實現“精準思政”，從思想政治教育傳統“克隆人”的模式向新時代“創造人”的模式轉變[13]。

1.挖掘“潛在且個性化”的需求偏好，防止思想政治教育的主客分離。“大數據+思想政治教育”建立了數據化的學習平臺，通過后臺統計每個學生在學習過程中最愛瀏覽的內容、最喜歡的老師、最常使用的學習方法以及在不同界面停留的時間，了解不同學生在學習方面的喜好與需求，以學生為主體，進行思想政治教育內容、方式的精準推送，保障思想政治教育的精準性，為學生提供更符合自身需要的學習資源，激發學生的學習熱情，使學生由“被迫學”轉變為“想要學”，提升思想政治教育的實效性。同時也幫助思想政治教育者更加深刻地了解大學生對于思想政治教育理論課的偏好與期待，促進課程內容、教育方式的發展與創新，實現思想政治教育主客體的良性互動。

思想政治教育除了著眼于相關理論課的課程學習外，也關注人的潛能，著眼于人的全面發展。校園平臺、社交媒體、搜索引擎、門戶網站是大數據獲取的主要途徑，通過對學生在網絡空間中發布的文本進行數據的分詞、停用詞去除與詞頻統計，對使用的圖片數據特征進行提取與表示，實行爬取數據的標準化操作[14]，對“關注的人”“點贊的內容”以及學生過去曾經參加過的各類活動進行統計分類，了解學生在學習之余的其他興趣愛好，從而向其推薦相關內容以及學校組織的各類相關活動，豐富大學生的課余生活，促進每個學生的個性化發展。

此外，思想政治教育工作者通過大數據技術了解每位學生在網絡平臺中討論的內容和關注的話題，了解學生們都在“關注什么、討論什么、需要什么”，聯合學校相關部門及時作出反饋與回應，避免學生因感到需求被忽視而通過其他不恰當方式去引起校方及其他相關部門的注意。

2.獲取“全面且真實性”的當下狀態，避免思想政治教育的實施偏差。思想政治教育是服務于人的，要提供幫助就需要了解教育對象的真實情況，避免在幫扶中出現“會哭的孩子才有奶喝”的狀況。大數據能夠在保護被幫扶對象自尊心的同時，提升幫扶精準度。例如，在資助貧困生時可以通過大數據對其在學校食堂就餐花銷、網絡購物、超市消費等相關數據進行統計，直觀呈現其消費情況，提供資助依據，使學校能夠“有理有據”地提供各項幫助，避免出現有限資源的投放失誤，扶持真正需要幫助的學生。

由于人的心理、情感以及行為活動都存在可隱瞞性，思想政治教育工作者很難通過談話、觀察等方式了解到學生當前的生活及學習狀態，甚至會因為介入而出現“家庭悖論”，即不參與到學生的生活中就無法了解學生動態，參與其中又會被學生察覺，從而無法得出準確真實的結論，大數據為解決該困境提供了可能。大數據時代中的每個人都在進行著“數字化生存”，學生的行為、思想已經成為了儲存在網絡空間中的一條條數據鏈，這些數據為教育者了解學生提供了重要依據。搭建一體化信息搜集平臺，實現圖書館、教務處、學工部、宿管中心、心理咨詢中心、后勤服務處等不同職能部門的協同[15]，對學生校園卡的數據以及校園網的使用情況進行追蹤，便于思想政治教育者了解學生作息時間、飲食結構、運動時長、情緒狀態、進出學校次數等生活情況，以及進出圖書館次數、借閱書籍頻率、上課出勤率等學習情況，避免思想政治教育主體因對學生了解不足而出現教育實施偏差的狀況。

3.發覺“細微卻關鍵性”的狀態波動，彌補思想政治教育的滯后缺陷。“大數據+思想政治教育”改變了傳統思想政治教育被動、“亡羊補牢”的缺陷，主動、預先發現學生思想波動或行為異常，對其進行重點觀察，及時作出反應并在必要時進行干預。

人的生活或情感狀態相對而言具有規律性，大數據將其記錄下來儲存在數據庫中，若學生心理狀態及日常生活發生變化則必定會通過行為表現出來，打破數據呈現出的原有規律，便于引起思想政治教育主體的關注，進行相應干預。行為反映學生的心理狀態，如學生突然在社交平臺上發表悲觀厭世的話語，作息時間出現較大變動等，這些行為與學生心理狀態有著較大的相關性。同時，行為的變動也能夠反映學生近期的生活狀況，如頻繁的缺課曠課、與校外人員的交往次數突然增多，消費記錄中出現大額的資金往來等。思想政治教育者應時刻關注數據庫中學生數據的波動情況，通過觀察數據相關性、一對一談話或側面了解等方法，挖掘數據變動的原因，作出判斷和預估，必要時可進行直接干預，避免學生出現心理障礙或走上歧途。

網絡輿情作為“表面化的社會意識形態”[16]是高校思想政治教育需要著重管理的領域。思想政治教育工作者可以通過觀察各大網絡平臺中的數據波動狀況，利用大數據Hash定位數據節點技術，在學生微博、空間等交流社區模塊進行關鍵節點布控[17]，了解輿情趨勢走向，發掘輿情產生原因，控制輿情的擴散與發酵，從源頭解決輿情。

（三）“數據建模”增強思想政治教育的評估性

思想政治教育的評估性體現在對思想政治教育活動取得的實際效果進行認識和評價的過程中[18]，對實際效果進行評價的前提則是建立一個較為理想與標準化的模型。由于思想政治教育的對象是人，如何將與人相關的各項標準進行數據轉化成為確立模型的難題。大數據因其所具備的數據化與覆蓋化特征和智能化趨勢，使“大數據+思想政治教育”實現了數據模型的建立，在將理想目標具象化的同時，對人的發展方向進行預判，通過增強思想政治教育的評估水平，推動人的正向培育。

1.制定“科學且多維度”的評測標準，樹立思想政治教育的課程目標。DIKW模型流程圖[8]51顯示，大數據已不滿足于對D（數據）進行收集，對原始數據進行加工處理，將數據轉變為有邏輯的I（信息），再提煉信息之間的聯系，使其成為K（知識），為人們進行思考與判斷提供依據的原有價值，而是開始著眼于發展大數據的W（智慧），將大數據與人工智能聯合起來，促成“大數據智能化”，通過機器學習、算法運行等方式，進行“數據建模”，深挖數據背后所蘊含的價值，數字化呈現思想政治教育課程的理想目標。通過對影響思想政治教育理論課學習成果因子的相關性進行分析，建構“思想政治教育課程學習效果的數據模型”，從知、情、意、行等多個方面進行綜合考察，并提供理想范本，分析不同學生與范本之間的差距，為進一步提升思想政治教育理論課學習提供多樣化的、可供選擇的實施方案，幫助學生樹立目標、找準短板，彌補不足，提升思想政治理論課的教育效果，完成“思想政治教育鏈”：“教育大數據平臺——學生畫像——問題呈現和差異化分類——個性化學習資源系統開發——個性化引導策略——教學質量評價和反饋系統”[5]的最終建構。

2.打造“直觀且全方位”的預估模型，實現思想政治教育的育人使命。未智能化的大數據只能做到為使用者提供部分的、較為零散的初步整合后的信息，隨后的整合與分析需要使用者依靠自身經驗加以完成。但是，經過算法處理后的大數據則能更加全面地描繪教育對象的整體特征，對學生的知識、能力、素質、性格、心理健康、社會實踐、價值觀念等多領域進行多維度整體評價，將其通過Echarts圖式化表現出來，便于教育對象更加了解自己，也便于思想政治教育工作者時刻觀測思想政治教育所起到的效果，對思想政治教育的目標制定及實施過程進行相應調整。與此同時，大數據智能化后擁有了評估、預測的“智慧”，教育對象能夠通過在相關平臺錄入自身信息，得出更加適合自己從事的工作類型，得到“自己是否擁有做學術研究的潛質”等類似問題的答案，為人生發展規劃提供參考。如電子科技大學創建了分析學生思想行為的“成電公式”[15]，能夠迅速把數據庫中的信息納入“成電公式”進行分析，幫助學生解決思想困惑、實現素質評估，引導教育對象樹立人生目標，解答受教育者的發展困惑，并為其提供較為科學和優質的選擇，推動思想政治教育實現育人使命。

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【責任編輯：張曉妍】