基于學生群體畫像分析的高校精準思政研究

胡 潔

廈門軟件職業技術學院，福建 廈門 361024

高校思想政治教育需關注學生的特點和需求，圍繞學生設定教育目標、選擇教育內容與方法，以關照和服務學生，提高學生的思想道德水平、政治覺悟和文化素質，使大學生健康成長、全面發展。隨著大數據技術的成熟，對學生群體畫像分析為精準思政教育研究提供了重要的依據。精準思政教育是利用大數據技術，引導思政教育工作者分析學生群體畫像，樹立精準思維理念，創新傳統思政教育工作新模式。

一、當代大學生群體畫像特點

（一）個性特點鮮明，對灌輸式教育認可度低

當代大學生是一群思想鮮明、有理想、有價值追求的群體，享受著泛娛樂化的生活，善于開展個性化學習。同時，當代大學生的主觀意識強烈、思想特點鮮明、個性張揚、追求自由，不愿受到外界因素的限制，這些特點要求高校思想政治教育工作必須進行改革和創新，以適應時代的發展和學生的需求?，F階段，高校思想政治教育采取集中式課堂理論教授與灌輸，情感教育的融入度較差，教學理念、內容和方法略顯滯后，難以獲得當代大學生的喜愛和認可，不利于在思想政治教育中滲透社會主義核心價值觀、培養學生的理想信念和健全人格。

（二）沉迷網絡媒體，易受到不良思想的影響

當代大學生作為“00”后群體，是伴隨互聯網信息技術發展而成長的新生代，許多大學生長期沉迷于網絡世界中無法自拔。網絡平臺中海量信息爆炸式增長，為大學生學習提供了諸多便捷，但同時存在負面理論、消極思想、不良輿論等信息。這些不良信息會對大學生的世界觀、人生觀和價值觀產生負面影響，干擾學生的判斷力，甚至導致學生行為失范。大學生并未真正融入社會，學校生活環境使其缺少充足的閱歷，無論是心智和身體，均處于不成熟發展階段。受外界不良思想、價值觀和輿論的影響，導致部分學生出現享樂主義、拜金主義等不良思想，或因沉迷網絡而放棄學業，影響個體成長。

（三）競爭意識強烈，既理想遠大亦客觀務實

當代大學生的性格體現出較強的自主性、創新性、個人意識等特征。在學習和生活中善于自我展示、自我證明，表現的欲望和競爭意識較強。基于心理學視角分析，這是積極正向的行為，但凡事講求一個度，過度爭強好勝將會引發負面效應。許多學生由于長期在家長的保護下成長，面對挫折和困境，缺少應對和處理能力。所以，在爭強好勝時會因困難與挫折形成自我否定、消沉迷茫的心理狀態，容易對學生后續的成長和發展造成阻礙。

二、基于學生群體畫像分析高校精準思政教育的可行性

學生群體畫像分析在思想政治教育中的應用，是通過數據信息的挖掘、整合與分析，精準預測每個學生的學習特點、學習差異、生活狀態、思想現狀，及時發現潛在問題并精準輸送教育。

（一）思政教育規律為學生群體畫像指明路徑

唯物辯證法要求在認知事物和改造世界中抓住本質和規律。高校貫徹落實立德樹人過程中，應了解思想政治教育的客觀規律，將思想教育作為中心環節，堅持以生為本的育人理念。大學生思想道德品質與價值觀的形成和發展，通常會受到外部環境、人際關系、家庭因素、教育因素的影響。在學生接受高等教育的過程中，課堂教學環境、教學手段、校園文化活動等均會影響學生的思想品德。利用學生群體畫像分析技術，了解當代大學生的特點，準確預測學生的思想和行為變化，并結合學生群體畫像分類展開分層次引導，使每個大學生均朝著正確的方向發展，實現大學生成長成才的育人目標。

（二）學生成長規律是學生群體畫像的重要依據

大學生的成長和發展呈現出階段性的特征，遵循大學生成長規律進行群體畫像分析與思想政治教育至關重要。在學生群體畫像分析中，通過采集日常行為痕跡數據，并與學生成長過程相關聯，獲取高校實施精準思政教育的核心數據信息。獲取大學生考試成績、學習時間、實習數據等，可以了解學生的知識與技能水平；獲取學生參與志愿者服務、校園文化活動、社會工作、黨團建的數據，可以把握學生群體的價值觀塑造情況；獲取學生網絡社交、心理咨詢、人際關系等數據，可以掌握學生群體的情感心理狀況。以大學生成長規律為基礎，準確了解大學生的成長動態信息，高校可以更加精準有效地落實思想政治教育工作。

（三）數據技術普及為學生群體畫像提供可能

大數據時代，利用大數據技術可以展開精準的圖像分析。通過對用戶展開調研，了解其思想、行為和觀點的異同，并對其進行科學合理的分類分層。從中選取定性的特征，并賦予相應的描述和標簽，繼而形成用戶畫像。當前，基于大數據技術的數據肖像相對成熟且應用廣泛，這為學生群體畫像分析提供了技術支持。目前，我國高校致力于推進數字和智慧校園建設，廣泛引入大數據、人工智能與云計算技術，繼而整合大量的數據信息。經過篩選與整合，形成大學生群體的思想、習慣、性格、行為等諸多信息，對用戶精準畫像提供技術支持。

三、基于學生群體畫像分析高校精準思政教育的策略

（一）聚焦學生群體畫像核心特征

一方面，把握核心要素。在描繪大學生群體畫像時，應緊密結合當代大學生思想政治教育的核心要素，即習近平總書記提出的四個正確認知。通過開展思想政治教育活動，引導大學生正確認識世界與國家的發展形勢，理解歷史責任與時代使命，以及樹立遠大的理想抱負。另一方面，在學生群體畫像分析的過程中，應做好分類分層，分析高校大學生在參與課堂學習、實踐活動、校園文化活動、創新創業活動中個體呈現的較大差異性。通過采取針對性的教育措施，保證精準思政教育的成效。此外，面向高校大學生群體展開畫像分析，了解群體的思想特征、學習方式和成長規律，繼而提升精準思政教育的實效性和有效性。

（二）完善學生群體畫像分析技術

對高校學生群體的畫像分析技術，主要包括聚類分析、離群分析和關聯分析。首先，聚類分析。這是一種根據研究對象親疏程度進行歸類的教學方法。在聚類分析的過程中，數據類別并不包括分類信息，可以通過采用聚類分析的方法，在不展開提前預設分類的背景下，對各類數據信息展開群體劃分，將高校大學生劃分為不同類型。在進行聚類分析后，學生的群體類別和畫像更清晰。在此基礎上融入高校的思想政治教育場景，并對細化分割的學生群體實施精準的思想政治教育活動。其次，離群分析。在數據結合中，挖掘與其他數據存在明顯差異的離散對象，并對其離群因素展開分析的一種方法。只要發現數據偏差，必須要找到其影響因素。運用離群分析方法，從大學生群體畫像的數據資源庫中挖掘隱藏的、內在的數據關系，繼而精準研判高校學生群體思想的共性特點，了解每個大學生的思想差異。最后，關聯分析。將關聯規則作為群體畫像分析的算法，對不同標簽存在的關聯度進行分析，并通過列表的形式呈現，列表排名靠前的標簽則代表有更高的關聯度。通過關聯分析技術開展畫像分析和精準思政教育，在變量狀態評估時，可以將其與關聯性較高的變量作為預測單元。

（三）構建學生群體畫像數據共享

高校學生群體畫像數據在思想政治教育領域的應用，需要做好系統數據庫建設，通過廣泛融合高校教學、學生管理等多元數據，進行學生群體成長與發展的綜合分析與研判。在此基礎上，完善數據信息的共享機制，實現各類數據信息的校內共享，形成完整的數據庫。高校應加大系統建設的資源投入力度，廣泛采集學生有關的各類數據信息，打通高校的數據壁壘現狀?；诟咝W生表現層面，其數據信息包含家庭背景、學習表現、選課、基本信息、圖書館借閱等數據。同時，必須將各類數據信息進行整合，形成覆蓋學生所有信息的完善數據庫。只有這樣學生群體畫像的分析才能更加清晰、直觀，才能采取針對性、精準性的思想政治教育措施，提升思想政治教育工作的成效。

（四）營造學生群體畫像制度環境

第一，創設全員育人工作的軟環境。作為高校思想政治教育工作者，可以組建一支專業的技術團隊提供指導，幫助廣大思政教師認知數據技術應用的優勢和價值，將高校思政理論課教師、課程思政教師、輔導員、教學管理教師等諸多思政教育力量進行整合。共同圍繞大學生的思政教育目標、思政課程特點與思政教育場景，構建基于學生群體畫像的精準思政教育模式。以群體畫像了解大學生的個體特點與學習需求，展開精準的教育資源優化配置。第二，構建全過程育人的制度環境。首先，高校應在校內普及大數據技術和應用理念，通過發揮制度的約束和督促作用，引導各部門養成數據共建共享的思想和習慣。其次，發揮精準評價的指導作用，了解高校精準思政教育的不足，不斷強化學生群體畫像分析，各部門協同配合改進精準思政教育模式，使學生群體畫像成為精準思政教育的重要依據。再次，高校應組建一支大數據技術專業人才隊伍，即充分了解并靈活運用計算機、大數據、云計算等技術，使其維護好數據庫、系統平臺，精準分析大學生的群體畫像，為思政教師開展教學工作提供依據。最后，做好大數據系統的安全監管。規范數據信息的使用，定期進行安全檢測與風險評估，及時排除風險隱患問題，保障數據信息的安全性與完整性。第三，形成全方位的數據支撐。利用學生群體畫像分析，高校思政教師與大學生之間無需面對面接觸，即可落實精準思政教育，要求教師掌握學生群體的全方位信息。在構建學生群體畫像數據庫的基礎上，完善數據采集、指標分析、分類目錄、數據質量等標準，為高校落實精準思政教育提供一站式服務，以數據信息共享促進思想政治教育工作協同聯動，發揮群體畫像的數據優勢，強化思想政治教育的實效性。

四、結語

綜上所述，高校作為人才培養的重要陣地，應當落實立德樹人的根本任務，培養當代大學生正確的世界觀、人生觀和價值觀，使他們成為新時代的建設者、接班人、筑夢人。而這一切都離不開思想政治教育，必須循序漸進地提升思政教育的針對性、實效性。通過對學生群體畫像進行分析，可以結合學生特點、成長規律和需求，精準輸送思政教育內容、選擇思政教育方式方法，繼而鞏固思想政治教育成果，發揮思想政治教育的最大化價值。