大數據與大學生思想政治教育創新研究

張 楠

(山西醫科大學 汾陽學院，山西 呂梁 032299)

一、相關理論概述

(一)大數據概述

1.大數據的概念

“大數據”這一概念最早是由美國著名未來學家阿爾文·托夫勒1980年在《第三次浪潮》一書中提出的，他指出：“大數據作為第三次科技革命滾滾浪潮中的代表性產物，將構成未來世界的華彩樂章。”[1]維克·托邁爾在《大數據時代》中指出：“大數據是人們在大規模數據基礎上可以做到的事情，而這些事情是在小規模基礎上無法完成的。”[2]目前，盡管對大數據概念的界定學術界觀點各不相同，但有一點是一致的，學者們都認為大數據對于社會的發展和人類生活方式的改變有著前所未有的重大作用。

2.大數據的特征

大數據的特征經常表述為“5V”性，即大量性(Volume)、多樣性(Variety)、高速性(Velocity)、價值性(Value)及精準性(Veracity)。這些特征功能的整合發揮使大數據作為一種對世界進行全新認知的生產力和新工具，能夠實現社會資源的優化配置，特別是將大數據運用到高校思想政治教育工作中，能夠大幅度推動教育方法的革新升級，對于提高思想政治教育的前瞻性具有十分重要的意義。

(二)思想政治教育概述

1.思想政治教育的概念

思想政治教育是指“社會或社會群體用一定的思想觀念、政治觀點、道德規范，對其社會成員施加有目的、有計劃、有組織的影響，使他們形成符合一定社會或階級所需要的思想品德的社會實踐活動”[3]。

2.思想政治教育的特征

思想政治教育的特征可以概括為政治性、時代性、理論性和應用性。政治性是思想政治教育的本質屬性。馬克思說：“統治階級的思想在每一個時代都是占據統治地位的思想。”思想政治教育是統治階級用來宣傳主流意識、維護社會穩定、實現人的全面自由發展、最終實現共產主義的精神“武器”。因此，其本質屬性應當是政治性。時代性是指隨著社會的進步，思想政治教育要跳出傳統模式的局限，主動順應時代動態變化的要求，因時而化、因勢而新。理論性表現在它以科學的馬克思主義理論體系為基礎，特別是馬克思主義中國化的最新成果也在豐富和更新著思想政治教育的理論架構，能夠與時俱進地幫助教育對象提高認識，強化教育效果。應用性是思想政治教育的基本屬性，強調思想政治教育要始終把重點放在理論思想的實際運用中，強化實踐環節，回歸科學理論的應用本真。

二、大數據對大學生思想政治教育的重大意義

(一)大數據使大學生思想政治教育的內容更加豐富

傳統思想政治教育使大學生能夠掌握的信息十分有限，而大數據的出現使思想政治教育的內容更加豐富，可以推動其實現資源化和智能化發展。

首先，大數據拓寬了大學生思想政治教育內容獲取渠道。傳統的思想政治教育教師占據主導地位，學生的理論知識獲取形式單一且內容生澀枯燥。隨著科技的發展，特別是大數據的出現，思想政治教育理論獲取媒介從課堂逐漸發展到信息化、智能化的網絡和新媒體，內容獲取渠道大大拓寬。其次，大數據激發了大學生對思想政治教育內容獲取的積極性。在大數據背景下，學生不再局限于通過傳統的查閱書籍方式獲取相關知識，還可利用數據搜索引擎主動全面地了解自己關注的問題。知識獲取渠道的便捷化，提升了他們對思想政治教育內容獲取的積極性，增強了大學生理論知識掌握的豐富性。

(二)大數據使大學生思想政治教育過程更加科學

當前，大學生的個性特點、認知水平和道德水平呈現多樣化的特征，這就要求教師在教學過程中“因人而異”制定相應的教學方法和教育內容。大數據的出現逐步推動思想政治教育實現從“克隆人”向“創造人”的深刻轉變。具體來說：第一，教師在備課過程中可以利用信息平臺交流互動的方式，通過大數據對學生關心的問題進行一一收集，把握學生不同的接受程度及興趣點等個體差異，使教學過程更具針對性，讓課堂從“用經驗、憑感覺”向“數據驅動、課前決策”邁進。第二，教師在授課時可通過大數據對相關問題進行說明，使思想政治教育內容更具說服力。同時，通過對大數據的挖掘和分析，將枯燥無味的理論變為直觀的圖表或聲情并茂的動畫等更容易為學生喜聞樂見的形式，可以激發學生學習興趣，優化教育效果。第三，教師在課后可通過大數據了解每個學生對于思想政治教育理論知識的理解和掌握情況，采用“靶向作業”的模式，為學生“精準問診”。

(三)大數據使大學生思想政治教育評價效果更加客觀

在對傳統的思想政治教育進行效果評價時往往主觀性較強，實證分析又過度量化，大多通過問卷、實地座談、考查等形式得出結論，評價過程不能實現動態更新。但隨著大數據的出現，高校師生逐漸過渡到“網絡化生存”模式，這種模式使他們在互聯網留下大量數據軌跡，為探尋思想政治教育的規律提供了客觀依據，有利于構建既符合時代特色又尊重個體特征的動態評價體系，使評價結果更加客觀精準。

三、大數據對大學生思想政治教育的突出挑戰

(一)引發大學生思想政治教育道德倫理困境

一是使大學生陷入“標簽化”困境。高校對大學生群體進行細化區分，有利于建立大量不同類型的數據，從而精準掌握并預測大學生的行為趨勢和思想動態。但與此同時，會使大學生陷入“標簽化”困境，因為大數據會將涉及大學生的思想、感情、態度等相關內容進行量化，從而對大學生進行主體性分析，用數據預判每個學生的智商、情商及愛商，無形中為學生貼上量化標簽，不利于其健康發展。二是使大學生陷入“干擾性”困境。大數據的智能性使其不僅能夠預測未來還能回望過去，但若以“歷史印痕”去看待大學生，很容易造成戴著“有色眼鏡”認識學生的現象，造成學生形象固化的后果，引發歧視危機，為大學生的可持續發展帶來干擾性困境。三是使大學生陷入“隱私保護”困境。首先，思想政治教育的大數據來源于學生個體，在數據采集方面，有些關系到學生隱私的數據是否可以采集，這關系到倫理問題。其次，在數據處理方面，海量的信息在處理的過程中不可避免地會進行關聯，在分析時會涉及學生隱私，嚴重偏離高校運用大數據的本意，也使學生在大數據面前高度警覺，嚴重缺乏安全感。

(二)體現高校大數據思政工作協同育人機制渙散

首先，體現高校運用大數據進行協同育人的理念缺失。目前，高校在利用大數據進行思想政治教育時普遍存在“各掃門前雪”的現象，極度缺乏“大思政”的理念。特別是高校職能部門普遍認為他們只負責做好系部管理工作即可，陷入“學生思政工作只與輔導員和思政教師有關”的誤區，對自身責任意識認知模糊，協同育人理念匱乏。此外，高校對提高大數據的上鉆下探、多維分析能力的意識仍較為淡薄，協同式、互動式和交叉式的教育思維尚未形成。其次，體現高校運用大數據協同育人的體制脫節。高校的行政體制呈現“金字塔式”的上下垂直化和橫向的扁平化特征，導致各部門之間的聯通與交互體制尚且無法順暢建立，大數據下的協同育人體制更是無從談起。體制的脫節導致各系部、職能部門工作者、思想政治教育者各行其是，久而久之，他們之間以及他們與學生之間的數據溝通壁壘越來越高。數據群體的分散、數據流通的障礙，使得信息的共享、交互的平等難以實現。在這種情況下，大數據思想政治教育工作整體呈現“孤島零星”效應，各部門無法實現聯通互動和溝通協作，大大削弱了協同育人的“共振”效果。

(三)凸顯高校思想政治教育工作者數據技術匱乏

大數據背景下的思想政治教育，要求教育者既熟知思想政治教育相關理論知識，又要具有較強數據處理能力，能夠對復雜海量的數據進行篩選和分析，并能夠及時發現并解決問題。但目前高校思想政治教育的中堅力量主要是思政教師和專職輔導員，前者承擔著繁重的教學和科研任務，后者主要處理復雜的學生事務性工作，缺乏大數據相關技能提升的時間與精力，且其學科基礎多以理論知識的深入研究為重，對大數據相關實操技能并不熟悉。基于這種情況，在高校培養數據分析處理人才就變成一項非常緊迫的任務。

四、大數據時代大學生思想政治教育創新策略

(一)重塑新思維

1.樹立大數據全局思維

傳統以隨機抽取樣本的方式進行模擬預測已經不適合大數據時代，大數據的出現使思想政治教育的研究對象變為全體樣本，這就要求我們樹立全局思維，善于發現數據之間的關聯性，講究系統性和總體性，關注樣本中的主流而非個別，并能夠應用大數據手段對其進行合理有效的檢索、整合和分析，將大學生的思想和行為進行立體化呈現，全面把握教育工作的宏觀動向和整體態勢，推進大數據時代大學生思想政治教育的創新研究。

2.樹立大數據分析思維

數據分析思維主要指邏輯思維、求同思維、求異思維和換位思維。邏輯思維是指要系統分析各數據之間的關聯性及其對于思想政治教育的價值，不同于傳統的因果關系，邏輯思維的目的在于通過大數據明晰和厘清思想政治教育的內隱規律；求同思維是指對于海量數據的理解不應僅停留于表面，而是要通過分析找出數據背后的共性，幫助思想政治工作者從整體性角度了解學生、服務學生；求異思維是指大學生這個社會群體雖然有“同”，但每個學生又是作為獨立個體而存在的，即有“異”，在進行大數據分析時應充分尊重個體差異，實現教育的“私人定制”；換位思維是指在進行數據分析時需要轉變思路，從大學生的角度進行分析，準確把握被分析對象的特質，了解學生真實的思想行為狀況。

3.樹立大數據預測思維

預測是大數據的核心應用，它將傳統意義的預測拓展到“現測”。因此，在思想政治教育過程中樹立大數據預測思維具有非常重要的意義。因為大數據不僅像一臺“顯微鏡”，從細微之處分析大學生思想政治教育現狀，更像一臺“望遠鏡”，對大學生未來的思想認知和行為趨勢進行預測，幫助教育者厘清數據背后的理性邏輯和客觀規律，實現內在價值與隱含意義的有機統一。正如信息管理專家徐子沛所講：“大數據的主要目的，一是要發現潛藏在數據表面之下的歷史規律，二是對未來進行預測。”[4]但是，我們也必須認識到大數據的這種預測的局限性，因為從本質上來說它是一種歸納思維，結論不具有必然性。我們重視預測思維和預測性很大程度上是為了創建完善的預警機制，實現思想政治教育的時效性。

(二)構建新機制

1.構建高校大數據運用規范機制

首先，高校要建立大數據相關法律法規學習機制。組織思想政治教育主體及相關職能部門定期對大數據挖掘、開發和利用等領域的有關法律規范進行學習，增強大數據安全意識，做到知法、懂法、守法，形成共同參與大數據安全保護的良好局面。其次，高校要特別建立學生隱私保護機制。學校要對學生數據信息的運用范圍和方式進行規范和界定，對數據濫用和侵犯個人隱私的行為加強懲戒，建立隱私泄露監督舉報制度，尋求思政教育和個人隱私保護之間的平衡，避免因大數據使學生成為“透明人”。最后，高校要明確大數據使用“度”的原則。在進行思想政治教育時要把握數據采集的廣度和深度，避免因使用的失范和應用的失度所帶來的信息濫用，在判斷大數據的結果時也要掌握“度”的原則，既要防止“精準預測”的陷阱，又要杜絕對大數據的完全排斥。

2.優化高校大數據思政協同育人機制

首先，樹立高校大數據協同育人理念。樹立協同育人理念是實現高校各部門之間工作聯通的前提，它要求學校各職能部門和教師以“立德樹人”為根本任務，以“三全育人”為基本向導，樹立大局意識，摒棄“各自為政”“各司其職”的自我意識，實現數據信息的互動、交叉和協同，促進高校實現協同育人。其次，構建高校大數據協同育人的聯通機制。一是要將高校各職能部門的主要工作和優勢進行整合，確保形成系統、高效的內循環。二是要使高校各主體之間形成相互協作、優勢互補的協同育人體系，整合系統，整合協作，更好地服務學生。三是要充分運用人工智能和大數據，實現對大學生從課內到課外，從校內到校外的全過程不間斷系統“跟蹤”，形成全方位、寬領域的協同育人聯動機制。

3.創建高校大數據輿情預警機制

目前，網絡已經成為社會輿情的主要交流地，因此高校可通過大數據創建輿情預警機制，為應對網絡輿情提供充分的時間和空間。一是信息收集機制。信息收集是創建輿情預警機制的前提，主要是通過有目的的收集整合信息，為下一步數據分析做好準備。二是信息研判機制。信息研判是建立輿情預警機制的重要環節，主要是對信息進行提煉、篩選和判斷，排除無用信息并將有用信息進行重點分析，為大學生思想政治教育工作提供建議。三是應急聯動機制。主要是指提供及時有效的處理措施，使事件能夠及時控制，防止不良輿情產生連鎖反應。

(三) 構建新模式

1.形成大數據平臺構建模式

大數據的特點就是將大量的信息匯入一個平臺。創新改進大數據背景下的思想政治教育，必須構建一個與之相匹配的數據技術平臺，將各類資源和知識信息不斷加入大數據“倉庫”中。但是對大數據的采集分析是一項龐大的工程，僅依靠高校個體根本無法完成，還要政府部門、企事業單位、個體工商戶以及各行各業的社會團體聯合起來，打破“數據壁壘”，打通信息來源，打開傳輸渠道，消除數據割據，使傳統的異構集群能進行統一的遷移、處理和分析，建立數據資源跨時空流動模式，形成大數據平臺構建模式，使數據信息形成開放互通的良性循環。

2.形成人才隊伍強化模式

思想政治教育數據人才隊伍與傳統思想政治教育工作者的區別在于，前者除了具有豐富的思想政治教育理論知識和教學經驗之外還有精湛的數據分析處理能力，當前我們對此類人才的需求十分迫切。一方面，高校要秉承“教育者先受教育”的原則，通過專業培訓強化思政隊伍數據收集、數據分析和數據處理能力，提升現有隊伍的綜合素質來應對新形勢下的新要求，更好地實現立德樹人目標；另一方面，高校要跨學科吸納相關技術復合型人才充實到現有思政隊伍中進行技術支撐，從而滿足大數據背景下高校思想政治教育的現實訴求。此外，高校要主動與國內外大數據巨頭公司尋求合作，學習引進其先進的數據處理思維和技術。多措并舉，形成人才隊伍強化模式，切實做好當代大學生的引路人。

五、結語

思想政治教育工作是高校各項工作的生命線。“要高度重視對青年一代的思想政治工作，完善思想政治工作體系，不斷創新思想政治工作的內容和形式”。習近平總書記這一重要講話精神為高校做好新時代思想政治工作指明了前進方向、提供了根本遵循。思想政治教育工作者應抓住機遇、迎接挑戰，將大數據與高校思想政治教育進行深度融合創新，統籌整合大數據資源，用大數據推動新時代思想政治教育走深走實，構建思想政治教育大格局，落實立德樹人的根本任務，激勵大學生為建設社會主義現代化強國和實現中華民族偉大復興不懈奮斗。