大數據視域下基于學生畫像分析的精準思政路徑探索＊

西安郵電大學 芮喜

在網絡文化的影響下，當前高校學生的成長呈現出個性化、多樣化的發展態勢，繼續依賴傳統思想政治教育，勢必影響思政育人的有效性和針對性。隨著信息技術的高速發展，教育過程中沉淀出有關學生基本信息、學業信息、消費信息、社交行為等海量數據，這也促使思政工作者可以改變工作思路和方法，利用大數據技術構建學生畫像，及時準確地把握學生的需求和行為軌跡，為精準思政提供強力支撐。本文將從大數據視域出發，從學業、資助、就業等方面探索基于學生畫像分析的精準思政研究路徑。

1 大數據視域下基于學生畫像進行精準思政的可能性與現實意義

隨著大數據時代的到來，學生在學習、消費、社交、日常管理等方面沉淀下海量數據[1]，為思政工作提供了數據支撐；同時，大數據技術的發展，為深入挖掘數據信息，進而構建出學生畫像進行精準思政提供了技術可能。學生畫像技術是指基于收集到的大量多維度數據，包括靜態數據和動態數據，通過數據統計、處理等技術，分析學生的基本信息、學業信息、考勤信息、消費信息、圖書借閱信息、社交網絡、興趣愛好等行為數據，還原其個人屬性、學習行為、生活習慣、心理狀態等典型特征，并對其進行標簽化處理，通過聚類分析等手段構建出學生數據模型，即學生畫像。

傳統思想政治教育工作模式難以發現并滿足每個受教育者的真實訴求，思政內容供給與學生訴求匹配度低，學生的個體性和特殊性在很大程度上遭到忽視。精準思政是指基于大數據、人工智能等前沿技術的介入，在精準思維和理念的引導下，實現思想政治教育的精準育人活動[2]。將構建的學生畫像作為精準思政的重要依據，可精準把握學生的個性需求和行為規律，全面了解其思想行為特征和面臨問題。以此針對不同畫像制定和實施個性化教育，精準提供思政內容和思政服務。

2 大數據視域下基于學生畫像進行精準思政的一般過程

大數據視域下基于學生畫像進行精準思政的一般過程如圖1 所示，具體如下。

圖1 大數據視域下基于學生畫像進行精準思政的一般過程Fig.1 General process of precise ideological and political education based on student profiles from the perspective of big data

2.1 數據收集

隨著信息社會的發展與智慧校園的建設，學生在校期間的基本信息、課堂出勤、競賽參與、考試信息、實踐活動、圖書館借閱信息、消費信息、社團活動、出入記錄、畢業設計、企業宣講參與、考研等，以及在班級群、朋友圈、論壇網站等平臺的行為軌跡均作為原始數據，反映著學生的個性特征、學習狀態、消費狀態、就業狀態、興趣愛好等屬性。以上靜態亦或動態的多源多維海量數據形成了構建學生畫像的基礎數據。

2.2 數據分析

收集到的海量數據紛繁復雜、體量龐大，需要依托大數據處理技術進行清洗、篩選、統計、挖掘，同時對動態數據進行監測，及時更新，這是高校思政工作者進行精準思政的重要環節。通過數據分析，將無用信息進行過濾，相似信息進行合并處理，不同結構數據進行調整統一，挖掘出數據背后隱藏的規律。

2.3 學生畫像

對分析處理后的數據進行標簽化處理，將學生的學習、生活、行為、心理等數據轉換成一個個特征分類標簽，如成績優秀、學業困難、家庭經濟困難、作息規律等，在此基礎上，利用聚類分析、關聯分析等手段，構建出學生個人畫像和群體畫像，并標出其特征屬性，全面展示學生的行為軌跡。

2.4 畫像應用

結合傳統思想政治工作思路和經驗，對構建出的學生畫像進行分析，精準掌握學生在學習、生活、就業、社交等方面的個性需求與行為軌跡，實現對學生的動態監測，在此基礎上，精準提供思政內容，制定個性化教育方案，實現思政教育的針對性與有效性。

3 大數據視域下基于學生畫像進行精準思政的應用場景

3.1 精準學業指導

當前，高校學生學業指導現狀為:借助任課教師對學生的考勤、課堂表現等信息反饋，由輔導員對學生進行日常談話教育引導；教務將學生學業完成情況與培養方案要求對比，將可能無法正常完成學業的學生信息反饋，由輔導員對學生進行干預和預警。當前學業指導和預警一般具有被動性和延遲性，只有出現學籍學業異常后，才能及時干預。

借助大數據技術進行基于學生畫像的精準學業指導則可以及時監測學生學業狀態，做到防微杜漸，具體流程如下:

（1）收集學業相關數據:包括學生基本信息、培養方案、選課情況、課堂成績、考勤信息、實踐成績、網課學習、圖書借閱等，作為學生畫像標簽化處理的數據依據。

（2）構建學生學業畫像:對上述多源異構數據進行統計挖掘、處理分析，基于聚類分析等手段進行數據分類，進而構建學生畫像。

（3）學生畫像應用:1）學業測評:可為后續的獎學金、評優評先、入黨培養等學生工作提供參考；2）學業幫扶:針對學生學業薄弱環節，如專業培養、學科競賽等，提供針對性幫扶引導；3）學業預警:對學業困難學生、需要學業預警學生及早給予針對性幫扶引導，向學生和家長及時傳遞預警信號，同時對其學業狀態進行動態監測，盡力避免出現無法正常完成學業等不良現象。

3.2 精準資助

當前，高校學生資助工作的一般流程為學生提出申請后提交資料，由班級評議小組、輔導員等人工評議認定資助庫名單，存在認定流程單一、精細化不夠、缺乏后續追蹤、主觀性較大等問題。如何實現精準資助成為當下需要關注的重點問題，在此可以借助大數據技術，進行學生畫像，精準識別家庭經濟困難學生，形成困難庫名單，并對資助過程進行全面追蹤，監測受助學生成長軌跡，提高學生資助工作的精準性和長效性。具體流程如下:

（1）收集學生數據:全面收集學生生活數據，包括基本信息、食堂消費、生活消費、學費繳納、貸款情況、獎懲情況、外出游玩等信息，作為學生資助畫像的基礎數據。

（2）構建學生資助畫像:借助大數據技術將上述基礎數據進行分析處理，設置典型標簽，構建學生畫像，包括消費習慣、家庭經濟情況、心理狀態、困難程度等屬性。

（3）學生畫像應用:1）精準識別家庭經濟困難學生。在班級評議認定之外，借助大數據技術進行精準識別，可有效避免單純班級評議過程中出現的“人情認定”等干擾，識別出部分因心理因素等不愿提出申請而事實困難的學生或人工評議認定貧困學生名單中的疑似非貧困學生。2）家庭經濟困難程度精準認定。借助學生畫像可進行其困難程度數據化精準認定，有利于困難庫學生的“特別困難”“一般困難”識別認定，不再單純依賴班級評議。3）學生情況尤其是受資助學生的動態追蹤。通過數據庫數據的動態更新，可動態監測學生思想生活變化，尤其是學生受助后的成長與經濟狀況等，了解學生的消費去向、是否用于生活改善、自我提升等，進一步確保資助效果。

3.3 精準就業指導

當前，高校學生就業指導一般為面向所有學生設置職業規劃課程、就業指導課程、發布企業招聘信息、提供簡歷制作指導等，存在單一片面的問題，容易出現企業人才需求和就業指導內容脫離、企業需求和學生技能不匹配等現象。大數據視域下基于學生畫像進行精準就業指導的具體內容如下:

（1）收集學生數據:包括基本信息、專業學習情況、實習實踐情況、競賽獲獎情況、技能水平、就業意向、興趣愛好、性格特點等，作為學生精準就業指導的基礎數據。

（2）構建學生就業畫像:對上述數據進行分析梳理，挖掘典型特征并進行標簽化處理，如意向北上廣、競賽能力強、職業素養水平等，構建學生個人和群體就業畫像。

（3）學生畫像應用:1）職業規劃、就業指導等成長課程內容設定。根據學生畫像展示的多元化需求，分類分領域設定課程內容，如職業發展、簡歷制作、面試課程、職業性格分析等，盡可能全面提升學生就業素養。2）就業能力動態監測。隨著學生課程學習、實踐參與等就業數據的不斷變化，其就業畫像也在不斷變化，思政工作者可根據學生畫像的變化，及時有效地為學生提供相應的職業規劃、就業指導等個性化引導，實現定制化服務。3）精準推送對接。根據企業崗位需求，通過大數據技術與學生就業特征進行搜索匹配，提升崗位推薦的精準度，幫助學生實現便攜、精準的崗位資源推薦，同時實現學生和企業的雙向精準推薦。

3.4 輔導員網絡思政

伴隨著網絡新媒體技術的發展，越來越多的高校輔導員開始實踐利用公眾號、視頻號等工具平臺開展網絡思政，以求在理想信念教育、職業規劃教育、就業指導、心理健康教育、人際關系引導、學業引導等方面創新思想政治教育工作模式，取得了一定的效果，但也遇到了不小的挑戰和困難。

以公眾號為例，輔導員認為有用且重要進而推出的文章卻無法達到預期的效果，出現上述問題的最大原因往往在于當前內容地推送是作者自我驅動，而非針對學生訴求的用戶驅動。大數據視域下輔導員基于學生畫像進行網絡思政可從以下幾點入手:

（1）確定目標群體，構建學生畫像。思政公眾號是以線上方式面向學生開展思想政治教育，但目標群體不應為簡單的“高校大學生”這一龐大群體，面向對象廣泛但缺乏針對性。輔導員作為公眾號運營者，可進一步明確目標群體，根據學科類型、學生年齡、專業背景、生源質量、興趣愛好、就業目標等屬性進行目標群體細分，以現實為導向，以思政教育為目標，進行群體畫像構建。

（2）針對性進行公眾號內容建設。不同學生群體的特征屬性和當前需求不會是完全一致的，對學生畫像進一步分析，了解目標群體的特征屬性，如英語基礎不好、職業規劃意識淡薄等，進而確定公眾號的主要建設方向，做到內容定位鮮明，緊密圍繞目標學生當前訴求和成長痛點。

（3）將學生畫像貫穿公眾號運營的全過程。在公眾號運營過程中，不僅內容方向要結合目標群體畫像，而且后續更新也不應與學生畫像脫離。一方面，及時獲取目標群體的反饋，改進創作內容；另一方面，隨著目標群體的動態變化，其學生畫像特征也在不斷變化，公眾號的內容建設也應與時俱進。

（4）完善公眾號內容建設。根據學生個性化需求提供精準思政內容的同時，也需要了解學生的教育缺失方向，針對性提供內容服務。在理想信念、家國情懷等方面，學生往往對灌溉式的內容輸送有些抗拒，但作為思政教育不可或缺的重要部分，運營者所做的不應是簡單的舍棄，而是從內容形式等方面進行創新，在潛移默化中實現教育引導的目的。

4 結語

大數據時代基于學生畫像進行精準思政有利于拓寬思想政治教育平臺，豐富思想政治教育內容和形式。但在實施過程中要注意加強數據監管、保持教育者的主體性、警惕信息繭房效應等，進一步提升精準思政效果。