“大數據+思政”：高校輔導員思想政治教育新模式探析

陳洪

摘要：大數據已在各個行業領域發揮出重要作用，也為高校思想政治教育工作的創新提供了更多的技術支持。為了更好地落實立德樹人根本任務，高校輔導員要積極探索 “大數據+思政”新模式，把大數據思維與技術運用于輔導員思想政治教育過程中，開展精細化采集數據和分析預測，實現思政教育的精準化和智能化轉變性，在實施過程中，要從理論、平臺、技術、制度等方面提供相應的支持和保障，切實提升思想政治教育實效。

關鍵詞：大數據;輔導員;思想政治教育

大數據伴隨著互聯網時代的飛速發展，逐步滲透到社會的各個行業領域。作為以數據為核心的新一代革命性信息技術，其本質是通過分析海量的數據，獲取具有巨大價值的產品和服務，從而獲得更深刻的洞察力、更準確的決策、更廣泛的實用價值。英國學者維克托·邁爾-舍恩伯格和肯尼思·庫克耶在《大數據時代》中提出的“大數據是一種對海量數據進行系統性分析的技術”這一定義。由于大數據的出現，當代社會開啟了一次重大的時代轉型，加速推進全社會新興技術的不斷變革。特別在高等教育領域，大數據的廣泛的應用也正在不斷促進高校人才培養理念和教育方式的不斷創新和發展。

當代大學生受互聯網影響，有著更加多元的價值取向和更為個性的自我意識，高校輔導員作為大學生思想政治教育的骨干力量，也面臨諸多新形勢與挑戰，高校輔導員面對日益增多的大學生數量和種類繁多的事務性工作， 如何合理應用大數據思維和技術，是新時代高校輔導員創新思維、改變工作方法、提高思想政治教育工作水平所必須面對的問題。這就要求高校輔導員思想政治教育工作與時俱進，不斷應用新技術拓展工作手段。而大數據技術是實現思想政治工作精準化、智能化發展的核心要素，是實現新時代高校思想政治教育工作創新發展的重要抓手和推動力，對于高校輔導員提升育人實效、實現精準育人也有著重要的現實意義。

一、“大數據+思政” 的基本理念和內涵

“大數據不僅僅是一種技術，而且是一種價值觀、方法論”，大數據給人們帶來了新的思考方式和價值理念，這些理念形成合力，共同推動高校思想政治教育工作的創新發展。 “大數據+思政”就是將大數據和思想政治教育相互融合，通過應用大數據技術對大學生的思想、行為和心理表現的數據采集和分析，精準定位學生的思想狀況，把握學生的思想動向，實現精準服務和精準教育，構建基于大數據的思想政治教育工作模式。

對于高校輔導員而言，“大數據+思政”就是要形成大數據和思想政治教育工作相結合的新思維，并將其融入教學、育人的觀念之中，從而不斷提高思政教育工作的創新力。在“大數據+思政”思維理念的引領下，高校輔導員應該更加積極主動地搜集、整理、分析涉及學生學習生活的相關數據，建成系統的學生數據庫;輔導員應當更加關注全體學生的全部相關數據，而非之關注特定的群體的數據來分析學情，從而更準確地把握學生動態，了解和掌握學生群體的真實情況。

隨著近年來各高校“數字校園”與“智慧校園”等信息化建設項目的不斷推進，人工智能、物聯網、大數據等新興信息技術，已在各高校的教學、科研、管理和服務模式上得到了充分普及，從而為大學生提供更加個性化的學習服務和體驗。“智慧校園”建設的關鍵在于基于師生日常教學與管理行為感知的基礎之上，提供智能化服務，而感知的基礎是數據，目前的做法通常是從高校的各個職能部門業務平臺挖掘數據。而高校輔導員作為學生的直接管理者，與各個部門有著密切的業務往來，通常也是第一手數據的收集者和使用者，對于智慧校園可起到著重要的橋梁紐帶作用。輔導員在開展日常思想政治教育的過程中，可以獲取到涉及學生方方面面的數據，例如學生的思想狀況、學習狀況、家庭情況、日常行為表現、心理狀況、就業去向等，將這些數據充分利用于輔導員日常思想政治教育之中，對構建新時代大數據驅動下的高校信息化智能化發展也有著重要意義。

加強高校輔導員隊伍專業化建設是新時代高校深入推進學生思想教育工作，提升高校人才培養質量的重要途徑。然而隨著社會形勢的不斷變化以及高等教育的快速發展，輔導員的職能在不斷地擴充，面對瑣碎的事務性工作，以及高校招生數的不斷增加，輔導員的工作效率受到限制，專業化發展水平受到制約。如何借助大數據對事務性工作進行分析處理，將每一項事務流程化、標準化、信息化，同時利用大數據對每一位學生實施精準化分析，開展個性化需求匹配，做好做精細化育人服務，對于輔導員專業化能力的提升有著重要意義。總體來說，大數據的運用能夠引發高校思政教育整體的理念轉型和行為創新，新的技術手段有助于高校輔導員多角度、全視角掌握學生的動態發展軌跡，增強大學生思想政治教育的實效性。

二、“大數據+思政”背景下高校輔導員思想政治教育模式特征

（一）開展精細化大數據采集與分類

輔導員需要通過掌握學生的思想政治狀況和日常行為特征，以及學生的個性化需求，有針對性地幫助學生樹立思想認識和價值取向，幫助學生處理學習生活中遇到的問題，并在學生心理健康、職業規劃等方面提供幫助。因此，要實現大數據技術的分析與應用，首先應對于海量的學生日常數據進行精細化采集分類。要實現“大數據+思政”，首先，要對數據源要進行選擇，從中提取有效數據，把握內容數據的價值，提升大數據在思想教育工作中的針對性與立體性，這樣才能精確把握學生思想動態和行為軌跡。例如通過數字校園或智慧校園平臺以及各個校內業務平臺采集相關數據，將學生在校期間的學習狀況、課堂表現情況、家庭情況、黨團信息、心理檔案、社會實踐、科創競賽、獎學金情況等信息進行匯總，并通過實時收集、整理、分析學生的思想動態和學習狀況;其次，還可通過各種主題教育網站、網絡論壇、視頻網站、“兩微一端”等學生習慣使用的網絡陣地上掌握學生的思想動態數據，包括黨團理論學習記錄、網絡瀏覽記錄、網絡發帖情況、消費記錄等;再次，還可通過第三方平臺獲取學生的長期發展數據，包括求職準備、就業去向、薪酬待遇、職業發展等，從而實現數據的全方位采集與分類。

（二）利用大數據開展關聯性分析與評估預測

“大數據+思政”的重要理念之一就是要在海量的數據信息之中，通過一定的算法和邏輯分析方法，找出數據與數據之間存在的相關聯性，分析學生的不同狀態和行為數據之間的內在聯系，從而掌握學生的行為偏好，并進行評估和預測，發現大學生的思想和行為的規律，進而進行有針對性的思想政治教育。例如，可以通過學生的消費記錄查詢到一個學生的日常開支，從而判斷一個學生的經濟狀況情況，是否是家庭經濟困難生，從而實現精準幫扶;通過出勤數據和考試數據的縱向對比，及時發現學生學習狀態，從而及時開展學業預警;通過班級與班級、宿舍與宿舍之間的學習成績、出入宿舍數據、熄燈時間數據的橫向對比，發現狀態異常宿舍或個人，從而及時進行干預。此外，輔導員在開展學生思想教育、學習幫扶、心理咨詢以及職業規劃的過程中，會面對大量學生所咨詢的個性問題，通常輔導員只是利用自己的經驗進行解答，往往缺乏完整的背景信息。而在大數據背景下，輔導員可以精準挖掘每個學生的問題背景，將復雜的學生行為通過聚類分析、動態分析，相似度分析、差異化分析，將結果通過圖像的形式立體地呈現出來，科學勾勒出大數據思想政治教育的完整“圖譜”，從而精準研判和估學生當前的狀態，及時發現問題之源，精準解決學生的問題和困難，從而有效提升輔導員的學生安全預警判斷能力和學生危機處理能力。

（三） 利用大數據實現精準化思政教育轉變

傳統的輔導員思想政治教育，往往強調模式化的群體教育，即依托學校、院系、班級、黨團支部在特定學生群體內開展既定的、集中式的思想政治主題教育。“大數據+思政”背景下的思想政治教育，應把群體教育和個性化教育有機結合，通過利用大數據研判系統對大學生學習生活、思想行為的整體性和個性化問題的分析，制定多套精準教育、管理和服務方案，確定實施主體、方法，并根據學生在不同階段的發展目標進行組合，實現學生成長全過程培養方案的選優，從而實現輔導員思精準化思政教育轉變。例如，在開展群體教育之前，通過大數據的聚類分析和關聯性分析，發現學生的共性需求和聚焦點，哪些是學生迫切需求或共同關注的主題，從而有針對性地準備相應內容開展主題教育，做到因材施教，充分利用大數據的精準定位功能，使教育更加精心化、常態化，管理更加精準化、人性化，服務更加精細化、扁平化。高校輔導員在繼續保持思想政治教育的優良傳統作風和先進工作經驗的同時，在常規工作方式和大數據運用之間尋求結合點，綜合運用各種大數據技術和手段，充分助力黨團教育、主題班會、談心談話、心理輔導、社會實踐等傳統思政教育手段，構建“大數據+思政”工作新模式，推動輔導員思想政治教育工作精準化創新發展。

（四）利用大數據實現智能化學生管理轉變

在大數據時代之前，輔導員想實時了解每個大學生個體真實的、差異化的思想狀況及行為存在一定的困難， 多是憑輔導員自身經驗，缺乏科學決策依據，特別地，隨著近年來高校學生數據量的增大，以及數據種類的增加和數據價值性的提高，傳統的人工手段的學生管理方式已經完全無法滿足時代的發展要求。在“大數據+思政”的背景下，依托大數據對學生進行智能化管理是大勢所趨，利用大數技術形成數據快速處理和預測分析能力，建立智能化學生管理系統，采用基于神經網絡的深度學習算法和基于迭代算法模型的智能算法，依托研究經典案例，形成預測模型，通過大數據可視化技術支撐學生數據存儲、查詢、分析、展示等需求，簡化學生管理模式，提升輔導員工作效率。輔導員在未來將更多地作為智能化思政系統的管理者，而不是所有信息的傳遞者，通過智能案例匹配、智能專家匹配、個性推送、個性伴學定制，實現個體化需求的精準對接，從而推動高校輔導員的思想教育工作邁向智能化發展階段。

三、 構建“大數據+思政”下高校輔導員思想政治教育新模式的保障體系

當前高校輔導員思想政治教育借助大數據信息技術的支撐開展工作模式的變革仍處于初步探索階段，教育者缺乏相關育人理念、相關平臺建設不完善、教育評價存在數據壁壘及大數據技術自身存在的安全風險等都嚴重阻礙思想政治教育精準化變革的實現。因此在實施過程中，要從理論、平臺、技術、制度等方面提供相應的支持和保障，切實提升思想政治教育實效。

（一）理論保障

大數據是創新大學生思想政治教育工作的有效工具，但一切工具和手段的應用必須建立一定的理論體系基礎之上。高校輔導員隊伍必須牢牢把握正確的政治方向，始終堅持馬克思主義的指導地位，堅持黨的領導，以立德樹人為根本遵循，將新時代中國特色社會主義思想中關于教育和思想政治工作的論述貫徹于思政教育工作始終。思想政治教育從宏觀領域向微觀領域深化，從集體教育向個體關懷深入，并將二者結合起來，是保證思想政治教育精準化的前提。輔導員唯有把握正確的政治方向，將日常生活中的問題同黨和國家發展的大局結合起來，幫助學生拓寬眼界，使學生在正確認識世界和中國發展大勢的基礎上，堅定中國特色社會主義道路自信、理論自信、制度自信和文化自信，主動承擔起實現中華民族偉大復興的責任與使命，才能讓大數據真正發揮實際效用。

（二）平臺保障

大學生思想政治教育工作是全員工作、全面工作，不是單兵突進，所以，構建高校全員共建、共享共益的思政大數據信息平臺是“大數據+思政”的題中之義。高校必須形成整體意識，要在遵循思想政治教育規律和全媒體大數據技術運用的雙向互動中，實現學科融合、人員整合和資源結合的優化配置，在此基礎上形成具有當地院校特色的思想政治教育大數據平臺。思政大數據信息平臺應立足于學生的實際需要，以多樣化、豐富性和接受性為基本特征，內容應涵蓋黨團建設、學習科研、實習實踐、就業升學、第二課堂、文體活動和心理健康等多種類元素，并為思政工作者提供大學生關于社會輿情關注點、個人成長和心理變化的可視化動態軌跡圖譜，輔導員通過對這些信息進行分析，為制定更加貼近學生個體價值、滿足個體需求的思想政治教育方案提供信息支撐，形成強大的育人合力，真正實現效能最優。

（三）技術保障

思想政治教育工作的大數據介入需要相關專業技能和人才的支持。為了能充分發揮“大數據+思政”的作用，一方面，高校應該對輔導員隊伍進行整體技能培訓，著力塑造普遍具有相關知識儲備和較高大數據應用能力的輔導員隊伍，形成高校輔導員基本的大數據思維和意識，不斷提升輔導員在數據搜集、存儲、分析、使用、管理方面的能力與素養。可以通過諸如專題講座、實操培訓、案例分析、業務演示、模擬競賽，甚至是師生互動、問策于生等不同形式和渠道提升輔導員對于數據的篩選、整理、分析和綜合運用能力。另一方面，高校應著力建設一支大數據專業技術性強的隊伍，與輔導員團隊以及高校各職能部門充分配合，發揮自身專業優勢，各司其職，才能將大數據充分助力思想教育，推動思想政治教育與時俱進。

（四）制度保障

面對大數據時代的隱私安全、信息安全，及由此帶來的道德問題、法律問題和倫理問題，高校應特別加強對于數據平臺的安全管理，建立健全管理機制和管理制度，實現數據治理過程中的規范化。首先，開展數據使用基本素養的教育。輔導員是數據接觸、使用的受益人，同時也應該是數據維護、保護的責任人。高校有責任開展相關的數據安全隱私、知識產權、身份隱私等的教育培訓，引導輔導員從根本上建立起良好的使用意識，在確保信息有益使用的范圍內，為思政工作的開展提供數據價值。其次，要完善數據管理的合理制度化安排。思政大數據平臺在整合、使用、保存和管理學生信息的過程中，難免會產生一定的安全隱患。高校有責任制定嚴格的工作流程，建立一套嚴格的數據庫閉環管理制度，嚴格按制度辦事，規避可能出現的漏洞和風險。再次，進行大數據平臺的安全監管和風險預測。高校有責任就大數據平臺進行專業的安全性評估，在評估結論的基礎上，制定事前風險預案和事后化解機制。

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【基金項目】：本文系2020年度福建省高校哲學社會科學研究項目“大數據視域下高校輔導員開展大學生思想政治教育質量測評體系研究”（項目批準號：JSZF2020002）的階段性成果。