思政課教師大數據素養的時代價值、實然困境與實踐路徑

豆勇超

(1.南京中醫藥大學 翰林學院，江蘇 泰州 225300；2. 復旦大學 哲學學院，上海 200433)

當前，大數據正在各個領域中發揮著重要作用，它已變成各領域發展的最大增量。思想政治教育在大數據的影響下正進行著更深層次的、更大范圍的變革，思想政治教育者也在探索如何使自身的大數據素養適合大數據時代的要求。無論是高校的變革還是個體的思考都涉及到一個根本性的問題，如何使兩者有機結合起來，使大數據成為思政教育的最大增量。學界分別從大數據的特征、倫理以及影響角度來討論思政工作[1]。在這一背景下，在對大數據的內涵、特征和技術原理分析的基礎上，對思政教師大數據素養進行結構化分析，圍繞這一主題的時代價值、實然困境與實踐路徑3個維度進行論證。

一、思政課教師大數據素養提升的時代價值

要把握思政課教師大數據素養的時代價值，首先要了解大數據的一般知識，并在其基礎之上對大數據素養本身進行結構化分析。

(一)大數據的一般知識

1．大數據的含義

自大數據產生以來，人們在各個領域展開了相關討論，對其界定各自不同，至今沒有形成統一的共識。維克托·邁爾-舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶認為，大數據包括兩個方面：一是難以用常規的技術手段在有限的時間范圍內進行捕捉、整理的數據集合；二是采用所有的數據而不是抽樣調查的方式進行處理的數據。[2]39涂子沛則認為它是 “難以捕捉、存儲、管理和分析的數據”，它的大并不能用一般的定義來加以界定，“而是通過大量數據的交換、整合和分析，從而獲得新的知識，創造新的價值。”[3]5麥肯錫全球研究所在2011年5月所做的調查報告中，則把大數據定義為超出常規的“數據群”。由此可以得出，大數據是以互聯網平臺為基礎，把海量的數據儲存在數據庫，并對其進行挖掘—分析—預測，從而運用到各個領域的數據群。

2．大數據的特征

大數據具有以下4個顯著特征：第一，規模巨大。在技術能力受限的時代，對數據的分析，采用的是隨機采樣，采集少量的數據獲得最大的信息；在大數據時代，樣本等于總體，實現的是對數據全方位立體的采集，而不再依靠采取少量的樣本進行數據分析。因此，所謂的規模巨大就是指數據的數量不但巨大，而且數據比較全面[2]37。第二，類型多樣。在搜集數據比較困難的時代，人們對數據注重的是精確性；而在搜集數據比較充裕的時代，人們對數據注重的是混雜性。混雜性則意味著數據的來源、類型等的豐富性，如數據的來源包括圖片、文字、音視頻、符號等。第三，處理高效。大數據區分于以往數據發掘的一個重要特征在于數據發掘的速度快，能夠在極短的時間快速獲取有價值的信息，數據挖掘遵守“1秒定律”。第四，價值密度低。一般情況下，數據量與價值密度是成反比的，數據量規模巨大，價值密度低，有用的數據通常聚焦于一兩秒鐘，但是要從海量的數據中來尋找。

3．大數據的技術原理

大數據的技術原理由“采集—存儲—分析—挖掘”4個步驟構成[4]。在采集階段，通過多個數據庫對來自用戶端的數據(如圖像、文本、地理位置等)進行采集，這些被采集到的數據在數據庫中匯聚形成數據流，最后演變為大數據。在存儲階段，數據在采集后雖然進入數據庫，但是要想分析海量數據，還要將這些被采集到的數據導入到分布式的存儲集群中進行存儲，以便后續對數據的分析處理。在分析階段，對存儲在分布式數據庫中的海量數據，主要是對數據的結構、內容和使用者的行為等進行分析和匯總，從而使檢測的數據得以量化。在挖掘階段，基于對數據的各種分析和匯總，將抽象的數據轉化為直觀形象的形式，滿足更高級別的數據分析需求。在4個步驟中，數據是本體，沒有數據其他一切妄談。完成數據采集就需要將其存儲，采集與存儲就是為更好實現分析和挖掘，并以一定的方式呈現出來，這就構成了大數據運行的技術原理，而大數據的技術原理，是理解、分析和思考大數據問題的前提。

(二)基于大數據內涵、特征和技術原理的大數據素養

大數據素養這個詞最早出現在2004年[5]。但是，到目前為止仍沒有形成統一的界定。結合大數據的內涵、基本特征和技術原理，在本文中它是指人們具有搜集、運用以及共享大數據的能力，并在運用中形成大數據思維，遵循一定的倫理規范。因此，大數據素養主要包括以下幾個方面：

1.大數據思維

大數據是人類的位置、身體以及生理性特征等被數字化之后所呈現的形態。過去一切不可采集、存儲、挖掘和共享的事物均被數據化，從而使不可認知的事物變得可預測、可觀察，這就為我們掌握各行業的發展狀況提供了可能性。大數據使各行業從業者不得不思考變革，各行業從業者必須樹立大數據思維，思想政治教育也不例外。在大數據時代，必須把“思想政治工作傳統優勢”同大數據有機結合起來[6]，因為這是思想政治工作面對大數據時代作出的必然性選擇。第一，用大數據思維來解決問題。通過數據挖掘與分析，可以使教師更為精確地了解學生的思想行為。信息化時代，思政課教師不但要具有同大學生面對面交流互動的能力，而且要具有通過大數據圖繪學生的思想狀況的能力[7]。第二，提升自身大數據的一般知識，從而實現精準思政。思政教師要提升自身大數據的一般知識，對大學生的思想、行為的數據進行精準搜集、精準分析，從而精準尋找應對策略。

2．掌握大數據的技術原理

大數據的技術原理包括4個階段：采集、存儲、分析和挖掘。首先，不了解大數據的前提是采集，就沒有辦法掌握大數據和采集數據的傳感器之間的關系，不了解數據庫的結構，也就不可能正確作出后續的數據分析。其次，大數據分析能力的提升是重點。大數據類型多樣性這一特征決定了其涉及的領域寬泛，這就要求技術、工具和手段多樣化，在實際應用的領域，可以把它分為3個部分：對互聯網的結構、內容以及使用者的行為進行分析[8]。

3．大數據倫理規范

作為一場技術革命的大數據對人類的隱私保護形成巨大挑戰。大數據的4個基本特征(規模巨大、類型多樣、處理高效、價值密度低)，預示著人類生活正在數據化，這也就意味著人類的隱私也在越來越透明。規模巨大意味著獲取隱私的手段正在趨于簡單化，類型多樣意味著人類可以通過多種方式來獲取隱私，處理高效意味著可以快速熟悉獲取的隱私，價值密度低意味著獲取的隱私價值巨大。采集的數據被永久存儲下來又不斷地被發掘出來，然而采集大數據的主體又沒有好的措施加以制約，人類的隱私還能被保護嗎？如大學生的購物習慣被淘寶監視著，大學生的網頁瀏覽被百度監視著，大學生的社交關系被QQ、微信等監視著。大數據的采集者、使用者和生產者是相互分離的，而大數據的技術原理則是隱私泄露的技術基礎，所以才會出現以上情況。因此，大數據倫理規范主要是針對大數據的采集者和使用者。在采集和運用大數據時，要避免數據的“二次利用”和隱私泄露。在相關法律不完善的情況下，就需要對使用主體進行德性、責任、制度等方面培訓，使其樹立科學的大數據倫理觀。

(三)大數據素養對思政課教師的時代價值

1.落實教育現代化的必要舉措

黨的十九大報告對新時代實現社會主義現代化強國做了兩步走的戰略安排。社會主義現代化強國不是一個抽象的概念，而是具體的、全面的。具體到教育領域來說，就是要實現教育的現代化。教育現代化可以追溯到2014年教育部長袁貴仁教授提出的加快推進教育“治理能力現代化”。之后國務院以及教育部出臺了與教育現代化相關的文件，如2016年的《教育信息化“十三五”規劃》、2018年的《教育信息化2.0行動規劃》和《中國教育現代化2035》等，在以上文件均提及了教育領域在大數據時代的相關變革。思政教育的現代化是教育現代化的一個方面，而要實現這一目標，勢必要提升思想政治工作者的大數據素養。

2.思政課在大數據時代實現其教學目標的必然要求

思政課的教學目標簡單的說是用黨的指導思想來武裝學生頭腦，從而成為社會主義建設的“棟梁”。以往思政課教學，學生獲取的知識主要來自于教師。但是隨著人類進入大數據時代，這一教學模式則受到重大挑戰。大數據時代，學生不再滿足于被動地接受老師的知識，他們會借助于互聯網平臺，通過海量的大數據資源，主動獲得、同化以及建構新知識，同時大數據技術也在改變著學生的學習方法，使其越來越個性化。思政教師在教育過程中對大學生的影響越來越弱。因此，必須推進思政課教學與大數據的深層次的融合。第一，思政課教學在大數據時代的重要目標是提升學生的大數據素養。學生是大數據的使用者、建設者，高校人才質量的高低取決于這一主體素養的高低。思政課教學在培養學生的大數據素養時要更加側重于大數據思維、大數據倫理規范。第二，在使用大數據過程中幫助學生樹立科學的倫理觀。大數據已經成為當代大學生學習和生活的常態，它在給學生提供便利的同時，也產生了一些負面影響。在學習上，用粘貼復制代替了刻苦努力；在生活上呈現娛樂化。因此，要通過思政課來引領大學生的思想行為，使他們能夠科學應對大數據。第三，提升教學內容的針對性。通過大數據技術，精準把握大學生的思想動態，從而制定出科學的對策。

3.思政教學改革創新的時代要求

提升大數據素養有利于推進思政教學改革創新，從而提升思政課教師的教學技能。第一，推進教學的信息化。大數據強化了教育教學對信息的需求。社會各領域在大數據影響下發生了巨變，教育教學領域也難以避免。大學生獲取信息的便捷性，使得教育教學主客體的信息產生落差，教育者的統治地位受到挑戰，這就推動教育教學的信息化。另外，大數據的思維方式使教育教學利用信息的形式得以改變，大數據使一切事物數據化，從而把一切事物可以看成由數據構成的信息。對于教育教學來說，不僅可以對大量的教育教學資源進行采集、挖掘和重構以發現有價值的新信息，也可以對教育教學對象的行為進行數據化從而便于采集和分析，如通過大數據來搜集大學生的學習、娛樂與生活，從而通過數據來更全面把握學生的思想動態。第二，推進教學的精準化。首先，大數據的海量性與開放性特征，使每一主體獲取數據信息更為平等、便捷，打破了教師“知識權威”地位，從而使受教者的能動性得到彰顯；其次，大數據全方位的監測功能，可以實現對大學生的動態性評價，從而精準教育。如通過大數據，可以掌握每一個學生學習的時間、興趣、習慣、思維方式等個性化的需求；在把握學生個體需求的基礎上，利用大數據資源進一步豐富學習資源庫，從而滿足學生個體的多樣化需求。

二、思政課教師大數據素養提升面臨的實然困境

(一)頂層設計不足

大數據在思政課的具體體現主要集中在平臺與資源方面，還未意識到思政教師大數據素養提升的重要性，尤其是在對其規劃上存在著各層次的不足，具體表現在以下幾個方面：

(1)從國家層面來說，已出臺各項規定但沒有具體操作措施。進入新時代，已頒布了《促進大數據發展行動綱要》(2015)、《新一代人工智能發展規劃》(2017)等文件，文件規定在全社會中推廣大數據的普及和培訓，支持高校、職校以及社會機構等進行人工智能的培訓。在教育領域，鼓勵利用大數據搜集、分析和反饋大學生的思想行為，從而推進教育的個性化和針對性。但已有文件并沒有對思政課教師的大數據素養有明確的規定和具體的要求。

(2)從高校層面來說，有現實需求但無出臺相關規定。伴隨著信息化在教育領域的擴展，智慧校園已經成為一種趨勢，如校園無線網、統一身份認證等屢見不鮮。因此，思政課教師大數據素養的提升，成為高校運用大數據破解思政教學難題的重要前提和基礎。但是在現實中，由于大數據軟硬件的缺乏、相關人才的匱乏等，在體制機制上表現為不順暢。

(3)從思政課教師層面來說，缺乏合理的路徑。一些思政教師面對強大的大數據開始懷疑以往形成的教學技能，甚至悲觀地認為專業知識已經沒有用武之地了，未來是AI(人工智能)的時代，由此放棄以往得來的思想政治教育的知識，開始學習大數據，但面對各種復雜的代碼與算法，又無從下手，因為絕大部分專任教師都是出身于人文社會科學專業。當然，還有部分思政教師力圖成為這方面的專家，從而一勞永逸地掌握大數據。

(二)知識結構存在問題

掌握大數據的思政專業人才匱乏，而這種匱乏源于專業培養體系中相關知識的學習和訓練的空白。從以上大數據的內涵、特征和技術原理以及大數據素養的論述中，可以看出大數據運用需要非常強大的技術作為支撐，與大數據相關的內容通常需要掌握相關的技術話語，大部分長期從事思想政治工作的教育者基本上都是出身于哲學、政治學、歷史學等哲學人文社會科學專業,在知識結構上缺乏對大數據的專門學習和訓練，要想在短期內掌握大數據的技術、原理并加以熟練使用是不可想象的。大數據通常以億萬級的數據形態出現，使思想政治工作者難以把握到大數據的邊界。

(三)協同機制欠缺

所謂協同機制欠缺，是指思政方面的人才與大數據方面的人才在協同機制方面存在著欠缺。大數據方面的人才通常都是出身于計算機、數學等相關的學科，他們通過相關學科的專業訓練成為專業人才。在思想政治教育變革和創新的道路上，還存在著對大數據人才認識上的誤區。在提升思政教育大數據素養的路徑中，引進相關人才是一項具有戰略意義的措施。但是，負責引進人才的相關專家大多數都是出身于人文社會科學專業，對于什么是大數據人才缺乏科學認知，由此，便出現了引進的人才只要與計算機、數學等相關的學科有關即可。現代社會由于科學技術的迅猛發展導致專業分科極為精細，計算機、數學等學科也毫不例外，只要是學計算機或數學的都按大數據人才引進是一種極為不科學的做法。

三、提升思政課教師大數據素養的實踐路徑

(一)制定大數據素養提升的宏觀戰略

國家在大數據時代制定大數據戰略，具體到思政課來說，就是要制定合適的大數據素養戰略規劃，從而提升其教學質量。思政課教學既要適應高等教育的大數據化變革，又要不斷推進自身的大數據化變革。從國家層面對思政課做出相應的大數據規劃戰略，國家從政策、資金、人力等方面進行相應的傾斜。地方層面應該建設區域性的大數據平臺(包括思政教學)。深化國家大數據戰略，必然要搭建行業性、區域性的大數據中心。地方政府要高度重視區域內教育大數據中心的搭建，要有規劃有步驟地推進，從而為高校有效開展思政工作提供有力的支撐。高校是建設思政大數據平臺的主體。思政教師數據素養的提升是與相關的大數據平臺的構建分不開的，搭建的優劣直接關系到一線教師的數據素養的優劣。思政教學大數據平臺的建設，一方面是在完善教育教學大數據平臺化的基礎之上，從而深化思政課教學大數據平臺管理的制度化；另一方面，提升師生大數據素養可以深化其他課程對大數據的挖掘和使用。[9]

(二)研制思政教師大數據素養標準并進行相關培訓

提升專任教師大數據素養并非為了要專任教師成為這方面的專家，那樣就會脫離了思想政治教育的軌道，就好比“丟了西瓜撿了芝麻”。在思想政治教育中培育大數據運用能力的目的，是為了更好地讓專任教師精準解決問題。提升專任教師數據素養主要就是讓其掌握大數據的技術原理，具有大數據運用的基本能力。第一，用數據思維來教學。在教學中必須貫徹數據思維，以適應時代發展。但并不一定需要成為一名運用大數據的專家，也沒有必要通曉所有的數據采集和挖掘，而是要培養和樹立大數據思維，并運用這一工具來進行教學。第二，熟悉數據技術。思政教師應能運用采集、存儲的數據進行分析研判，把握學生思想行為的走向，對學生群體中的各種苗頭性問題具有前瞻性，一旦數據出現異常，就要對學生進行疏導必要時要加以警告。第三，遵守數據倫理。在把握數據技術的前提下，還應該具備數據倫理觀念，數據采集使用責任意識等。在采集使用學生數據時，要尊重學生隱私，規范使用學生數據，當在使用學生數據中若有泄露數據隱私，應停止使用數據，若造成傷害的，應承擔相關責任。

在確立了相關標準后，還要進行大數據相關知識的培訓。正如上文所言，大數據相關知識的訓練，不僅僅是技術方面的，還要有倫理、思維、業務等方面的訓練。

第一，技術方面的培訓。大數據在技術維度上具有比較強的專業性，在對思政教師進行培訓時，要側重于能被專任教師接受的數據技術。了解大數據的基本操縱規則，而對于硬件維護、信號傳輸等則沒有掌握的必要。

第二，數據思維方面的培訓。與技術相比，大數據思維更為重要，因此，要將培訓的重點放在思維方式上。通過培訓，熟練使用大數據思維方法來解決學生思想上存在的問題。

第三，進行相關倫理制度的培訓。①樹立科學的數據倫理[10]觀念。大數據作為一種客觀性的存在，本身是沒有善惡之分的，之所以會出現個體隱私泄露等現象，關鍵問題就在于大數據的采集者和使用者。如果運用大數據的主體(如思政課教師)在使用其他主體的數據信息時，可以做到遵守相關的法律法規和道德，那么大數據的運用則會有更美好的藍圖。然而，在現實社會中，海量數據的運用挑戰了人類倫理，我國法律制度在規范數據方面還不完善，因此在搜集使用大數據時，主體必須具有數據倫理觀念。所謂的數據倫理觀念，就是指以數據為本體來研判數據在實踐中的倫理問題。在沒有相關法律規定下，思政教師樹立科學的數據倫理觀念具有重要意義。因為它可以引導思政教師和大學生形成正確使用大數據的價值觀，從而推動思政教師和大學生有序運用大數據創造出更大的價值。尊重學生的隱私權，在運用學生隱私數據時，能夠做到“己所不欲，勿施于人”，規范使用學生的數據信息，才可以有效規避學生個體的隱私泄露。②誰采集使用誰負責。大數據的運用是權利與義務的有機統一。大數據在運用過程中，之所以會出現各種問題，是因為人們割裂了權力與義務的有機統一，使用者只是一味地享受權利，而不去履行應有的義務、責任。因此，思政課教師在采集使用學生的數據信息時，要做到：在采集和使用大學生的數據時，要履行告知義務。讓大學生知曉思政教師采集使用及其目的、存在的風險以及補救措施等。在運用采集的數據中，如果出現學生隱私的泄露且不具有負責的能力，為防止出現不可預料的局面，思政教師必須中止其行動。在使用數據時，確實出現了學生數據隱私泄露的情況，并對學生個體帶來了傷害，那么就有必要對受到傷害的個體做出補償[11]。

第四，知識構成要緊跟大數據技術的不斷更新。面對大數據技術更迭比較頻繁的狀況，思政課教師的知識體系必須隨著大數據技術的更新而不斷更新。

(三)搭建思政課教學的大數據中心并引進相關人才

思政教學大數據平臺是為思政課教學單獨成立的數據中心。它聚集了該教學部門的大數據人才，具有采集—存儲—分析—挖掘數據的能力，掌握大學生思想行為等方面的核心數據，能為一線教學提供相關數據支撐，從而使教學內容更具有精準性。當前，高校思政工作已經建立了學生管理、學生就業的數據平臺，為輔導員開展業務提供了便利，但是其他大數據平臺尚未建立。思政課教學作為思政工作的一個重要組成部分，也需要建設相關的大數據中心。

長期以來，思政課十分重視課堂教學，強調思想的灌輸，在課程教學中很少涉及到大數據。思政課教師隊伍的學科背景基本上是人文學科，理工科方面的教師十分匱乏，這就意味著很少精通大數據技術的人員。因此，要搭建相關大數據平臺，就需要引進一批與大數據相關的專業人才，當然這個專業人才要精通大數據的算法、可視化等技術，從而為教學提供相關技術支撐；當然也可以從思政課教師之中選拔一些精通大數據的人才進行培育，但是不管引進還是內部培育，最終是為了提升思政課教師隊伍的大數據素養。