現(xiàn)代技術(shù)視域下高校大學(xué)生思想動態(tài)調(diào)研創(chuàng)新的研究

摘?要：近些年大學(xué)生思想動態(tài)調(diào)研方法已經(jīng)開始出現(xiàn)調(diào)查平臺化、分析軟件化等“技術(shù)滲透”型特征，但是仍然不能很好地滿足時代的新需求，進而在實施機制上也表現(xiàn)出一些不足。本文以現(xiàn)代技術(shù)視域下高校大學(xué)生思想動態(tài)調(diào)研為研究主題，闡述了現(xiàn)代技術(shù)視域下高校大學(xué)生思想動態(tài)調(diào)研重要性與現(xiàn)狀，提出了現(xiàn)代技術(shù)視域下高校大學(xué)生思想動態(tài)調(diào)研的有效策略，以期為高校大學(xué)生思想動態(tài)調(diào)研創(chuàng)新提供參考。

關(guān)鍵詞：現(xiàn)代技術(shù)；高校大學(xué)生；思想動態(tài)調(diào)研

在現(xiàn)代技術(shù)快速發(fā)展的背景下，高校大學(xué)生思想動態(tài)調(diào)研作為教育管理的核心部分逐漸顯現(xiàn)出不可替代的價值。通過深入調(diào)查，不僅可以對學(xué)生的思想趨勢和需求進行精準(zhǔn)捕捉，而且有助于形成科學(xué)、系統(tǒng)的教育決策。特別是在大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理等技術(shù)的驅(qū)動下，調(diào)研的深度和廣度都得到了前所未有的提升。利用這些先進技術(shù)，能夠?qū)Υ笠?guī)模數(shù)據(jù)進行高效處理和分析，提取出有價值的信息和知識。同時，調(diào)查研究領(lǐng)域中的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、跨平臺數(shù)據(jù)整合、實時數(shù)據(jù)流處理等方法也為高校大學(xué)生思想動態(tài)的捕捉和分析提供了更為廣闊的空間。然而，這些技術(shù)帶來的便利性和高效性也伴隨著一系列的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)安全、隱私保護、算法公平性等問題，這都需要研究者在應(yīng)用時給予足夠的關(guān)注。在此背景下，對高校大學(xué)生思想動態(tài)進行科學(xué)、系統(tǒng)、高效的調(diào)研，以滿足教育管理的需求，成為一個亟待解決的問題。

一、現(xiàn)代技術(shù)視域下高校大學(xué)生思想動態(tài)調(diào)研的重要性

近年來，隨著信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)及人工智能等前沿技術(shù)的廣泛應(yīng)用，對高校大學(xué)生思想動態(tài)調(diào)研提出了更高的要求和新的挑戰(zhàn)。利用現(xiàn)代技術(shù)進行思想動態(tài)調(diào)研，不僅能夠更加精準(zhǔn)高效地收集、處理和分析大量數(shù)據(jù)信息，還能深入挖掘數(shù)據(jù)背后的深層次信息，從而更為全面、客觀和準(zhǔn)確地了解和把握高校大學(xué)生的思想動態(tài)和問題，為相關(guān)決策和工作提供科學(xué)依據(jù)和有效支持。此外，現(xiàn)代技術(shù)還能夠進一步豐富和完善思想動態(tài)調(diào)研的方法和手段，提高調(diào)研的質(zhì)量和效果，推動高校大學(xué)生思想動態(tài)調(diào)研工作的不斷創(chuàng)新和發(fā)展。在大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持下，可以對大量數(shù)據(jù)進行分析，深入探索高校大學(xué)生的思想動態(tài)，發(fā)現(xiàn)可能存在的問題和風(fēng)險，實現(xiàn)對高校大學(xué)生思想動態(tài)的科學(xué)管理和有效干預(yù)［1］。同時，人工智能技術(shù)的應(yīng)用，也為思想動態(tài)調(diào)研提供了新的可能和空間，可以更為智能和精準(zhǔn)地進行調(diào)研分析和評估，為高校大學(xué)生的思想教育和管理工作提供更為有效和科學(xué)的支持。通過整合和應(yīng)用現(xiàn)代技術(shù)，不僅能夠提升高校大學(xué)生思想動態(tài)調(diào)研的效率和質(zhì)量，也有助于實現(xiàn)高校大學(xué)生思想動態(tài)調(diào)研工作的科學(xué)化、智能化和專業(yè)化，更好地服務(wù)于高校大學(xué)生的思想教育和管理工作。

二、現(xiàn)代技術(shù)視域下高校大學(xué)生思想動態(tài)調(diào)研的現(xiàn)狀

（一）高校大學(xué)生思想動態(tài)復(fù)雜難以采集

在現(xiàn)代技術(shù)的背景下，大學(xué)生的思想動態(tài)顯然已不再局限于傳統(tǒng)的面對面交流，而更多地轉(zhuǎn)移到了數(shù)字空間，特別是社交媒體、在線社區(qū)、論壇和博客等平臺。這些數(shù)字空間的信息流動性、即時性和互動性為大學(xué)生提供了展示、交流和探索思想的新途徑。而隨著各種移動設(shè)備和智能終端的廣泛應(yīng)用，這些平臺也為研究者提供了大量、實時、多樣的原始數(shù)據(jù)。面對這樣的數(shù)據(jù)洪流，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和分析方法已經(jīng)遠遠跟不上現(xiàn)代技術(shù)的發(fā)展步伐。尤其是在大規(guī)模、高維度和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)中，尋找有意義的模式和關(guān)系變得異常困難。此時，高校需要借助更為先進的技術(shù)，如文本挖掘、情感分析和自然語言處理等，來更為準(zhǔn)確地捕獲和分析大學(xué)生的思想動態(tài)。然而，如何保證數(shù)據(jù)的真實性和完整性，如何處理數(shù)據(jù)的偏見和失真，如何確保算法的公平性和中立性成為新的挑戰(zhàn)。與此同時，人工智能技術(shù)在思想動態(tài)調(diào)研中的應(yīng)用也帶來了新的倫理和道德問題。例如，如何確保個人隱私的保護，如何避免數(shù)據(jù)濫用，如何確保算法的透明性和可審計性等。這些問題需要高校在技術(shù)應(yīng)用中進行深入的探討和反思，確保在追求技術(shù)創(chuàng)新的同時，也要確保倫理和道德的底線。

（二）高校思想動態(tài)調(diào)研數(shù)據(jù)分析技術(shù)落后

在現(xiàn)代技術(shù)視域下，高校大學(xué)生思想動態(tài)調(diào)研所面臨的數(shù)據(jù)分析技術(shù)落后的現(xiàn)狀尤為顯著。受限于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法，多數(shù)高校在對大學(xué)生的思想動態(tài)進行調(diào)研時，仍然停留在以問卷、訪談等為主的初級階段，而這些方法在面對復(fù)雜、多變的思想動態(tài)時往往顯得力不從心。尤其是在大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用的背景下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法在處理大規(guī)模、多維度、多源的數(shù)據(jù)時面臨諸多挑戰(zhàn)［2］。例如，對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理、高維數(shù)據(jù)的降維、異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合等問題，傳統(tǒng)方法往往顯得捉襟見肘。同時，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析工具和軟件也難以滿足現(xiàn)代技術(shù)要求，導(dǎo)致在數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、結(jié)果解釋等環(huán)節(jié)存在諸多不足。另外，缺乏專業(yè)的數(shù)據(jù)分析人才也是制約高校大學(xué)生思想動態(tài)調(diào)研數(shù)據(jù)分析技術(shù)進步的重要因素。雖然近年來高校開始重視數(shù)據(jù)分析在思想動態(tài)調(diào)研中的作用，投入更多資源進行技術(shù)研發(fā)和人才培養(yǎng)，但與行業(yè)前沿、企業(yè)和研究機構(gòu)相比，仍然存在明顯的技術(shù)落后和人才短缺問題。此外，由于缺乏對現(xiàn)代技術(shù)的深入了解和應(yīng)用，高校在思想動態(tài)調(diào)研中還面臨數(shù)據(jù)安全、隱私保護等法律和倫理問題，進一步增加了調(diào)研工作的復(fù)雜性和難度。

（三）高校間思想政治工作調(diào)研合作未形成

在現(xiàn)代技術(shù)的視域下，高校間在此領(lǐng)域的合作尚未真正形成，導(dǎo)致諸多問題的出現(xiàn)。各高校在開展思想動態(tài)調(diào)研時往往孤軍奮戰(zhàn)，缺乏協(xié)同效應(yīng)，從數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理到模型構(gòu)建，各自為戰(zhàn)導(dǎo)致了資源的重復(fù)利用率低，效益有限。對于數(shù)據(jù)的來源，大部分高校還沿用傳統(tǒng)的調(diào)研方式，如問卷調(diào)查、深度訪談等，而忽略了社交媒體、在線社區(qū)等新興平臺的巨大價值，導(dǎo)致調(diào)研數(shù)據(jù)的局限性加劇。而在數(shù)據(jù)分析過程中，由于缺乏交流與分享，很多高校的數(shù)據(jù)挖掘方法停留在初級階段，缺乏深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)等先進算法的應(yīng)用，使得調(diào)研結(jié)果的深度和廣度都受到限制。在模型構(gòu)建與驗證方面，由于缺乏跨高校的數(shù)據(jù)共享，導(dǎo)致了許多模型在驗證階段因數(shù)據(jù)不足而難以實現(xiàn)。此外，缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和格式，使得跨高校的數(shù)據(jù)整合變得困難，進一步加劇了各高校之間的“信息孤島”效應(yīng)。此種現(xiàn)狀不僅限制了思想政治工作調(diào)研的效果，更影響了高校間的科研合作和成果轉(zhuǎn)化［3］，為此，高校間需要建立起有效的協(xié)同機制，打破信息壁壘，實現(xiàn)資源的共享和合作，以提高思想政治工作調(diào)研的效益，推進高校思想政治工作的現(xiàn)代化進程。

三、現(xiàn)代技術(shù)視域下高校大學(xué)生思想動態(tài)調(diào)研的有效措施

（一）以跨模態(tài)融合技術(shù)驅(qū)動調(diào)查采集的多模態(tài)創(chuàng)新

在現(xiàn)代技術(shù)視域下，高校大學(xué)生思想動態(tài)調(diào)研面臨眾多挑戰(zhàn)，其中最大的可能是如何有效融合多種調(diào)研手段和技術(shù)，以提高調(diào)研的準(zhǔn)確性和深度。跨模態(tài)融合技術(shù)為此提供了一個有力的工具，可以在多種不同的數(shù)據(jù)源之間建立聯(lián)系，從而提取出更為豐富和深入的信息。通過使用跨模態(tài)融合技術(shù)，可以將傳統(tǒng)的調(diào)研方法，如問卷調(diào)查法、訪談法等與現(xiàn)代的數(shù)字技術(shù)、社交媒體數(shù)據(jù)挖掘、情感分析等相結(jié)合，形成一個多模態(tài)的調(diào)研框架。這種框架不僅可以提高調(diào)研的覆蓋面和深度，還可以通過不同數(shù)據(jù)源之間的相互驗證，提高調(diào)研的準(zhǔn)確性。首先是數(shù)據(jù)預(yù)處理，這是調(diào)研的基礎(chǔ)工作。對于不同的數(shù)據(jù)源，需要進行格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)清洗、去噪聲等工作，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性。其次是數(shù)據(jù)融合，即將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進行整合，形成一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。這需要考慮數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系，如時間、地點、人物等，確保數(shù)據(jù)的連貫性和一致性。再次是特征提取，根據(jù)調(diào)研的目的和需求，從整合后的數(shù)據(jù)集中提取出有意義的特征。這些特征可以是文本、圖片、視頻、聲音等多種形式，需要使用相應(yīng)的技術(shù)進行處理和分析。然后是模型建立，根據(jù)特征數(shù)據(jù)建立相應(yīng)的統(tǒng)計模型或機器學(xué)習(xí)模型，進行數(shù)據(jù)的分析和挖掘。這些模型可以是傳統(tǒng)的統(tǒng)計模型，如線性回歸、邏輯回歸等，也可以是現(xiàn)代的機器學(xué)習(xí)模型，如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等［4］。最后是結(jié)果呈現(xiàn)，根據(jù)分析和挖掘的結(jié)果，形成調(diào)研報告或策略建議。這需要考慮數(shù)據(jù)的可視化、結(jié)果的解釋性和可操作性，確保調(diào)研的結(jié)果可以為決策提供有力的支持。跨模態(tài)融合技術(shù)的應(yīng)用，為高校大學(xué)生思想動態(tài)調(diào)研提供了新的思路和方法，但也帶來了一系列的挑戰(zhàn)。如何有效融合不同的數(shù)據(jù)源，如何確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性，如何提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性，都是需要深入研究和探索的問題。但可以肯定的是，跨模態(tài)融合技術(shù)為高校大學(xué)生思想動態(tài)調(diào)研打開了一個新的領(lǐng)域，為調(diào)研的深化和拓展提供了有力的工具和方法。

（二）以云計算技術(shù)驅(qū)動數(shù)據(jù)分析結(jié)果增值

云計算技術(shù)的應(yīng)用使得高校大學(xué)生思想動態(tài)調(diào)研不再局限于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集與分析方法。當(dāng)今的數(shù)據(jù)來源已不再單一，而是涵蓋了社交媒體、在線交互、移動設(shè)備等多種渠道。這其中蘊含的信息量巨大，而云計算技術(shù)正好可以滿足這種大數(shù)據(jù)處理的需求，通過精準(zhǔn)算法對結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行綜合分析，發(fā)現(xiàn)其中隱藏的規(guī)律和趨勢。例如，運用自然語言處理技術(shù)能對學(xué)生在社交平臺上的言論進行深度挖掘，了解其對于某一話題的情感傾向和觀點偏好，為后續(xù)的政策制定和教育引導(dǎo)提供數(shù)據(jù)支持。此外，云計算技術(shù)還能夠?qū)φ{(diào)研數(shù)據(jù)進行實時更新和動態(tài)調(diào)整。隨著數(shù)據(jù)的不斷積累，模型的準(zhǔn)確度也會逐漸提高，為研究者呈現(xiàn)出更加細(xì)致、全面的學(xué)生思想動態(tài)畫像。這種動態(tài)的數(shù)據(jù)分析方式遠比靜態(tài)的數(shù)據(jù)報告更具有參考價值，能夠幫助高校教育部門做出更加及時、針對性的決策。加之云計算技術(shù)的分布式特性，使得調(diào)研團隊可以在任何時間、任何地點對數(shù)據(jù)進行訪問和分析，大大提高了工作效率。值得注意的是，云計算也為多學(xué)科交叉研究創(chuàng)造了可能。例如，“心理學(xué)”“社會學(xué)”“數(shù)據(jù)科學(xué)”等學(xué)科可以在云平臺上進行深度合作，共同探索大學(xué)生思想動態(tài)的多維度特征，從而提供更為全面的研究視角。這種跨領(lǐng)域的協(xié)同作戰(zhàn)，不僅可以豐富調(diào)研內(nèi)容，還能夠提高研究的科學(xué)性和權(quán)威性。通過運用云計算技術(shù)進行高校大學(xué)生思想動態(tài)調(diào)研，不僅能夠更好地把握學(xué)生的真實思想狀態(tài)，還可以提高調(diào)研的科學(xué)性和準(zhǔn)確性，是推動高校思想政治教育工作創(chuàng)新與發(fā)展的有效手段。

（三）以大數(shù)據(jù)平臺帶動校校聯(lián)合提升調(diào)研合力

在現(xiàn)代技術(shù)視域下，高校大學(xué)生思想動態(tài)調(diào)研進入了一個新的發(fā)展時期。以大數(shù)據(jù)平臺為基礎(chǔ)，聯(lián)合多所高校合力推進調(diào)研工作具有巨大的潛力和價值。借助大數(shù)據(jù)平臺，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速采集、存儲、分析和應(yīng)用，確保高校對學(xué)生思想動態(tài)的掌握更為準(zhǔn)確和及時。尤其是在多所高校進行數(shù)據(jù)資源整合時，通過數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)數(shù)據(jù)的交互和共享，從而提高數(shù)據(jù)的利用率和分析的準(zhǔn)確性。此外，基于大數(shù)據(jù)平臺的調(diào)研方法還能夠?qū)崿F(xiàn)多維度、多角度的數(shù)據(jù)分析，使得調(diào)研結(jié)果更具針對性和深度。大數(shù)據(jù)平臺的運用不僅可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的深度分析，還可以幫助高校解決傳統(tǒng)調(diào)研方法中存在的一些問題［5］。例如，傳統(tǒng)的調(diào)研方法往往存在數(shù)據(jù)收集不全、分析方法單一、結(jié)果解釋困難等問題。而大數(shù)據(jù)平臺則可以通過算法模型、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對數(shù)據(jù)進行深入挖掘，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的多維度分析。這不僅提高了調(diào)研的效率，還使得調(diào)研結(jié)果更具科學(xué)性和可靠性。此外，高校間的聯(lián)合調(diào)研也為數(shù)據(jù)分析提供了更多的可能性。通過數(shù)據(jù)平臺的共享和交互，高校可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的整合，使得調(diào)研工作更具廣度和深度。同時，高校之間還可以共享數(shù)據(jù)分析的經(jīng)驗和方法，促進調(diào)研方法的創(chuàng)新和完善。這種跨校的合作模式不僅提高了調(diào)研的效率，還有助于形成高校之間的長效合作機制，為未來的調(diào)研工作提供持續(xù)的支持和保障。基于大數(shù)據(jù)平臺的高校聯(lián)合調(diào)研，還可以實現(xiàn)調(diào)研成果的快速傳播和應(yīng)用。通過數(shù)據(jù)平臺，高校可以將調(diào)研成果轉(zhuǎn)化為可視化的報告和圖表，方便決策者進行決策和策略制定。同時，數(shù)據(jù)平臺還可以為高校提供實時的數(shù)據(jù)更新和反饋，使得調(diào)研工作更具動態(tài)性和實時性。但值得注意的是，高校在使用大數(shù)據(jù)平臺進行調(diào)研時，還需要面臨一些挑戰(zhàn)。例如，數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護、數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性、數(shù)據(jù)分析方法的選擇和應(yīng)用等。為了確保調(diào)研的有效性和科學(xué)性，高校需要不斷完善數(shù)據(jù)平臺的功能，加強數(shù)據(jù)分析的深度和廣度，形成一套完整的數(shù)據(jù)分析體系。

結(jié)語

綜上所述，在調(diào)查研究領(lǐng)域，高校大學(xué)生思想動態(tài)調(diào)研已成為不可忽視的部分，特別是在現(xiàn)代技術(shù)視域下，這一領(lǐng)域呈現(xiàn)出與眾不同的研究潛力。大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理等前沿技術(shù)為思想動態(tài)的實時追蹤、精準(zhǔn)解讀提供了技術(shù)保障，使得高校可以更為深入、廣泛地了解大學(xué)生的思想變化和需求。在這一背景下，高校之間的聯(lián)合調(diào)研模式成為一種有效的協(xié)同策略，能夠整合各類資源，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)池和分析框架，進一步提高調(diào)研的廣度和深度。但同時，新技術(shù)的引入也帶來了數(shù)據(jù)安全、隱私保護、算法倫理等問題，需要研究者持續(xù)關(guān)注并積極應(yīng)對。為確保研究的科學(xué)性和公正性，對調(diào)研方法的持續(xù)創(chuàng)新和優(yōu)化是必不可少的。總的來說，只有緊跟技術(shù)發(fā)展的步伐，不斷刷新研究方法和視角，才能真正揭示高校大學(xué)生思想動態(tài)的深層次特征，為高校的教育工作提供有力的決策支持。

參考文獻：

［1］王建紅，杜江婷.從技術(shù)滲透到技術(shù)驅(qū)動：“Z世代”大學(xué)生思想動態(tài)調(diào)研方法和機制創(chuàng)新［J］.青年發(fā)展論壇，2023，33（02）：2431.

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［3］嚴(yán)亞萍，趙科穎.高校師生思想動態(tài)調(diào)研機制探索——以昆明醫(yī)科大學(xué)為例［J］.辦公室業(yè)務(wù)，2021（16）：105+125.

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［5］王慧芳，鄧婷.大學(xué)生思想動態(tài)現(xiàn)狀及其引導(dǎo)措施調(diào)研報告——以江西財經(jīng)大學(xué)藝術(shù)學(xué)院為例［J］.現(xiàn)代農(nóng)村科技，2020（11）：9193.

基金項目：2022年陜西省共青團和青年工作研究課題《陜西高職院校學(xué)生思想動態(tài)調(diào)研與引導(dǎo)建議研究》（項目編號：20221105）

作者簡介：楊爍櫟（1993—?），女，漢族，陜西西安人，碩士，助教，研究方向：思想政治教育有效性研究。