大數據嵌入高校思想政治教育的方法探析

杜國慶

（西安交通工程學院，西安 710300）

引 言

所謂的大數據技術指的是在現代多種科技手段支撐下的一種對海量數據進行采集與分析的先進數據技術，從某種程度上來講，大數據也是科技時代誕生的一種新型世界觀。大數據有著數據容量大、信息傳播速度快、數據復雜性高等特性，借助于大數據相關技術能夠有效應對教育教學中存在的新型問題，進行更精準的量化分析，從而深入挖掘思想政治教育價值，創新思想政治教育方式。與傳統數據分析方式相比，大數據不僅有著處理數據量大的優勢，更重要的是，大數據技術能夠幫助進行更加精準定量的預測，這是當前在高校思政教育中需要借用大數據相關技術的重要原因之一，也是進行教育創新的重要技術支撐。

一、大數據嵌入高校思政教育的必要性

隨著智能化、信息化的深層次變革，社會已經進入大數據時代，生產經營方式，社會群體的日常生活、學習等都發生了改變，而在這一改變過程中，大數據本身具有的獨特優勢得到了最大限度的凸顯。將大數據應用到高校思想政治教育的相關工作中，有助于思政教育成果的不斷加強。譬如，借助大數據技術構建高校學生一體化管理平臺，借助學生在日常訪問平臺過程中留下的足跡、記錄的行為來對學生進行“畫像”等，并為高校思政教育工作更合理地開展提供有價值的借鑒。大數據技術的存在對傳統高校教育理念是有著極大的顛覆的。因為有了這樣的技術，高校可以對學生本身在實際學習中的各種心理動態、喜好、學習方法、學習傾向等進行數據獲取并分析記錄，從而對其當前的價值觀、道德體系等有更全面的了解，在實際教學時就能夠有更具針對性的應對舉措。相較于傳統的只有輸出，并不重視反饋的教學，這樣的思想政治教學模式顯然是要更具成效的。

因此，將大數據相關技術嵌入高校思政教育中是極為必要的，結合高校實際，在進行學生思政教育的過程中，要充分利用大數據本身的特征來對高校中的學生群體在思政教育方面的現階段成果進行針對性的分析，并就其存在的問題進行重點分析診斷，對有效探索教育創新措施，幫助提升高校思政教育的質量與效率起到支撐作用。

二、大數據嵌入高校思政教育的方法

隨著互聯網科技水平的不斷提升，當前社會各界對互聯網相關技術的重視程度也在穩步提升，多種技術和功能也逐漸應用到了高校教育領域中，并不斷接收來自不同領域教師的研究成果，期望能夠將這些技術與實際的高校教學結合得更緊密、更融洽。當然，在實際進行大數據技術嵌入的過程中是有著不同的方式的，高校需要根據所要改進的具體科目，以及想要達成的教育目標來對相關教育計劃進行精心設計，并組建專業的班底去對其謹慎建設、大膽嘗試、不斷調整，最終幫助大數據在高校思政教育中的嵌入可以更順利地實施，從而達到更理想的預期。

（一）可以研究一體化的大數據平臺

所謂的一體化大數據平臺指的是將高校學生的日常生活與學習糅合在一起，借助大數據相關技術來對學生進行更全面、合理、科學的研究，從而精準定位學生在實際思政學習中的種種表現與需求，并針對性地采取適合學生的學習方式、滿足其心理訴求的教育方法，從而達到更高效的思政教育效果。高校在進行一體化大數據平臺構建的實際過程中，可以將學校中的不同職能部門整合在一起，形成數據、平臺、應用及服務為一體的思政教育大數據研究中心，高校的學生可以在平臺中對思政教育相關的課題進行學習探究，也可以在相關的論壇版塊展開思政教育和當前熱點時事高效探討，還可以將日常生活中遇到的一些問題傾訴出來，在大數據平臺中獲得解決措施。而高校中對大數據平臺進行管理的老師則可以通過學生在平臺中的一系列行為，獲取與之相關的學習數據、行為數據，甚至是社交數據。以此為基礎，對這些數據進行綜合分析，為日常思政教育工作的開展提供更科學合理的依據。

除此之外，還應該借助大數據平臺對當前高校學生群體中對思政教育的不同需求進行挖掘，將從大數據平臺中獲得的海量數據進行更深入的分析，建立科學合理的數學模型，探索這些數據與學生實際學習行為、學習傾向、喜好之間的關聯度，從而構建基于學生的實際興趣愛好、學習特征，以及思想理念等方面的更合理的思政教育布局，進行差異化的思政教育。甚至，在大數據平臺的支持下，高校中的教師還可以針對每一位學生的實際知識水平、能力素養、心理狀態、品格意志、生活習慣來構建可視化的“學生形象”，并對其不同維度的修行進行整合，形成更具綜合性的思想政治教育教學體系，使得實際的高校思政教育可以更有方向，更有目標。

（二）針對學生需求開展自適應學習

在將大數據嵌入高校思政教育的過程中，高校中的思政教育可以借助大數據對學生的行為及心理訴求等進行分析診斷，從而構建起以學生自我實際成長需求為核心的分析模型，為構建自適應學習方式提供有效支撐，也幫助開發更多適合學生的思政學習資源。所謂的自適應學習其實是一種更符合當代學生需求的個性化學習方式，指的是借助大數據相關技術來對學生在日常高校生活學習中的交往數據、活動及學習等數據進行記錄，分析并挖掘其潛存的信息價值，從而對學生的學習行為進行一種反向模擬，將這種模擬及診斷結果反向融入高校學生的思政教育過程中，針對不同學生的個性化需求去進行更具針對性的引導教育，從而幫助高校思政教育取得更好的成效。

借助這種自適應學習方式的開發，高校思政教育在實際開展過程中將能夠更加迎合學生本身的需求及內心想法，使其能夠在實際思政教育的過程中表現得更加積極、主動，促進高校思政教育的質量獲得進一步提升。再者，對當代高校學生而言，其在實際進行思政學習的過程中能夠利用的，并不僅僅是課堂講義中的內容或教材中的知識，對當前走在時代科技前列的高校學生來講，其實際進行思政學習，獲得德育進步的主要陣地其實是在生活環境中，在網絡空間里。而借助于自適應學習方式的開發，高校思政教育可以應用的資源也將不再局限于校內，而是可以根據大數據的篩選及主動推送等來為學生挖掘開發更多能夠獲得其喜愛，也能夠為其德育成長提供更多幫助的互聯網教育資源，幫助學生在暢游網絡的過程中也能夠在個人德行與品質等方面不斷進行提升。同時，高校教師借助大數據相關技術還可以對學生的自我發展進行診斷與預測，就其價值傾向及當前成長中存在的不足等方面進行研判與預測，進而結合不同學生開發出更適合其健康成長的學習規劃體系，制定差異化思政課學習路徑，真正幫助高校學生實現德智體美勞的全面發展。

（三）進行個性化定制教學

不同成長環境、不同性格的學生在實際進行高校思政教育相關知識學習的過程中展現出的“天賦”是會有較大差異的。例如，成長環境壓抑，且本身性格比較敏感的學生在實際進行思政學習的過程中可能會有更細膩的思考，但在遇到環境變化時也更容易鉆牛角尖，出現傷害自己及他人的行為。而成長環境有愛、性格樂觀的學生在實際進行思政學習的過程中會更容易看到相關教學內容中陽光的一面，從而更健康地成長。因此，為了獲得更好的高校思政教學成果，在實際進行教育工作的過程中，高校還應該借助大數據來制定更具個性化的教學策略，對不同學生進行差異化引導，通過對教學方式的改進與創新來延伸高校思政教育內容及更多元化的方式。而大數據相關技術則為高校思政教育的個性化發展提供了重要的數據支持。在具體進行高校思政個性化教學發展落實的過程中，高校思政教師及相應的教學管理者需要進一步加強大數據技術，以及相關系統平臺與學生思政教育之間的深入融合，要及時對大數據系統匯聚起來的與學生相關的客觀數據進行整理分析，如學生對在線教育的評價數據、學生思政教育學習的評測數據等。

除了對學生數據進行分析，加強大數據系統與學生思政教育之間的融合之外，高校還需要逐漸構建起基于學生的思政學習個性化需求的網絡教育資源數據庫，讓這些智能化的數據資源去輔助高校教師的日常思政教育，真正將個性化及定制化踐行在日常思政教育的實際過程中。再者，高校教師還需要注意打破傳統教學理念中以學生思政學習成績為主的評價體系，將對學生的線下思政教育與學生的線上學習結合起來，對其本身的德育修養及學習態度進行更綜合全面的評價，真正做到科學評價、精準反饋。高校思政教師要積極鼓勵學生借助網絡中的優質思政教育資源來對自身的實際學習進行自我評估，要能夠借助這些資源去對照自己，不斷反思提升自己。最后，高校思政教師還應該借助大數據相關技術，對學生實際學習思政相關知識過程中遇到的一些問題進行挖掘分析，或者對學生在日常學習中表現出的一些與思政、道德品質相關的問題進行挖掘，再借助與學生進行會談，對學生進行心理咨詢等方式來確保思政教育的針對性、科學性，真正從根源上提高學生思政教育的成效。

（四）進一步健全網絡信息推送服務

在實際進行高校思政教育工作落實的過程中，高校教師與學生之間必須要有足夠的互動，確保學生在實際學習過程中的確對相關問題進行了深入思考，并將自我思考及時反饋給教師，促進高校教師對學生的進一步了解，提升實際思政教學的有效性。再者，互動是促進高校學生與教師之間建立和諧關系的重要方式，而和諧的師生關系能夠幫助教學過程中二者之間的配合更默契，學生對教師的教學引導更配合，這是思政教育取得良好成效的重要前提。故大數據在實際嵌入高校思政教育的過程中，需要幫助增強教師與學生之間的互動。

高校需要借助大數據技術對網絡信息推送服務進行進一步健全，可以對實際思政教育過程中課堂師生互動的具體情況，以及德育教育的成效等進行調查，并統計整理相關數據，針對當前高校學生思政教育過程中存在的重點及難點問題進行深入分析，設計出更合理的課堂教育方式。這一過程中，高校教師可以重點參考學生在上一學期實際德育思政學習過程中的行為數據，將這些數據與學生的學習成果結合起來，對學生在下一學期的學習行為進行預測，并結合數據反饋對可能造成學生不理想學習成果的一些教學方式進行修正。同時，將這些預測結果同步推送給學生，使其能夠對自身的思政學習做到心中有數，尤其是過往學習行為懶散、懈怠的學生，對學生可能會出現的掛科問題進行預警提示，增強學生對思政課程的重視程度，幫助其及時改變學習態度。

除此之外，高校的管理者還可以將高校學生日常生活中在食堂的消費數據進行統計整理，并對其分析，形成一定的曲線圖示，在實際進行高校的一些貧困生補助政策落實時，將這些數據及高校學生消費曲線圖與貧困生補助工作結合起來，從而實現對高校學生的更精準幫扶，真正將各項資源給予最有需要的學生，以實際行動去引導高校學生在品行及德行修養方面不斷進行提升。還有，高校學生的就業問題也是學生思政教育工作中極為重要的一部分，高校可以建立起與高校學生個人信息相關的大數據庫，構建高校學生誠信檔案，并對其誠信級別、專業素養、綜合素質等進行評定，在進行就業信息推送時就可以有更精準的落實。值得注意的是，在對高校學生的綜合素養進行評定時，可以借助大數據系統來進行快速自動生成，而教師只需要對其進行二次審核即可，從而幫助相關評定工作的開展可以更高效。再者，自動生成也意味著這一系列的等級評定將會是一個動態成長的過程，一旦學生在實際學習中有了行為上的改變，在道德素養及政治覺悟等方面有了成長，相關數據就會實時反饋到學生綜合素養評定系統中，學生的評估報告自然也會發生相應的變動。這對高校及用人單位來講都是極為便利的，可以更精準地掌握與學生綜合素養有關的信息。

結 語

隨著大數據相關技術的不斷升級，以及社會信息科技力量的持續發展，大數據在高校教育中的應用已經成為一種必然，將大數據嵌入高校思政教育中是極為必要的，也的確能夠為高校思政教育帶去不小的幫助。在實際進行大數據嵌入的過程中需要有合理的設計，要構建相應的大數據平臺來對學生的學習、行為、心理等數據進行收集分析，從而有針對性地設計更合理的思政教育方式，使高校思政教育的質量越來越高。