大數據賦能思政教育的創新研究

摘" " 要：面對數字技術迭代的浪潮，智慧學工系統通過多源數據采集與整合，構建了全面的學生行為數據庫，實現了教育管理與服務的創新升級。該平臺利用大數據分析，精準洞察學生行為模式，基于數據預測模型制定個性化干預策略，從而提升教育決策的科學性與有效性。智慧平臺、大數據分析與新媒體的應用，提升了思政教育的互動性與實效性，拓展了教育時空，增強了學生參與度。智慧學工不僅強化了學生思想動態的實時監測與個性化教育，而且通過新媒體融合與情感分析技術，增強了教育的互動性和實效性，提供了有效預警風險，促進了學生心理健康提升，構建了數據驅動的思政教育新生態。

關鍵詞：大數據；智慧校園；智慧學工；學生行為分析；思政教育

中圖分類號：G641" " " " " 文獻標識碼：A" " " " " 文章編號：1002-4107（2025）02-0049-05

在數字化轉型的時代背景下，智慧學工已成為高等教育領域內一個新興且重要的研究方向，它借助云計算、大數據分析、人工智能等先進技術手段，構建了精細化、智能化的學生管理與服務系統。

近年來，學界對利用大數據分析學生行為給予了廣泛關注，認識到與技術的融合不僅能夠提升教育的效率與效果，還能夠促進教育的個性化與人性化發展。李艷等探討了大數據挖掘與決策分析體系在高校圖書館個性化服務中的應用，證明了基于“大數據+微服務”的模式體系能夠快速且有效地融入高校圖書館的建設發展中[1]。萬深艷等的研究提出，“智慧黨建”通過大數據平臺，可以收集和分析學生在黨建和思政教育中的表現數據，為精準施策提供有力支持[2]。在高校學生黨建和思政教育協同育人模式中，大數據可以分析學生的參與度、學習成效、思想動態等信息，幫助決策者更準確地把握學生的實際需求，制定更加科學合理的教育方案。通過收集和分析學生的學習行為、情感態度、社會交往等多維度數據，能夠更準確地把握學生的思想動態和學習需求，為思政教育提供科學依據。宋曉東等的研究以一站式“智慧思政”學工平臺為例，展示了云計算和人工智能技術在教育中的融合應用。該平臺通過整合思政教育資源、提供個性化學習路徑、輔助教師進行教學設計和評估反饋等功能，實現了思政教育的數字化、智能化和個性化。這種融合應用不僅提高了思政教育的針對性和實效性，還促進了教育資源的共享和利用效率的提升[3]。盡管已有研究表明智慧學工技術能夠顯著提升思政教育的質量和效率，但如何在保護學生隱私的同時，實現學生行為數據的有效分析與應用，以及如何構建有效的跨部門協作機制，將智慧學工與思政教育有機融合，仍然是亟待解決的問題。關于智慧學工系統下思政教育內容的創新、教育方法的優化以及教育效果的評估等方面，學界的研究尚處于起步階段，存在較大的探索空間。本研究旨在探索智慧學工視域下學生行為分析與思政教育的深度融合路徑，通過構建基于大數據的學生行為分析模型，結合思政教育的目標和內容，提出一系列創新性的教育策略和實踐模式，以期為高校思想政治工作的現代化轉型提供理論依據和實踐指導，推動全員、全程、全方位育人新格局的形成。

一、數字化轉型的內在驅動力

21世紀，數字技術的迭代升級正以前所未有的速度重塑著各個領域，教育領域亦不例外。從工業時代的機械重復到信息時代的個性化學習，教育的形態經歷了翻天覆地的變化。數字技術，尤其是信息技術革命，為思政教育帶來了前所未有的機遇與挑戰，促使教學方式從傳統的灌輸式教學向以學生為中心的互動式、探究式學習轉變。云計算、大數據與人工智能等新興技術的融合應用，不僅豐富了教育場景，提升了教育效率，更為思政教育的數字化轉型提供了堅實的基石。智慧學工的興起，標志著數據驅動的教育管理與服務模式創新已成趨勢，而大數據分析在教育決策中的應用，則開啟了基于數據的教育政策制定與優化的新篇章。在這一進程中，思政教育必須緊跟數字技術的步伐，探索適合自身特點的數字化轉型之路，以適應新時代人才培養的需求，實現教育現代化的目標。

（一）新興技術的教育應用場景：云計算、大數據與人工智能在教育中的融合

云計算以其強大的計算能力和靈活的資源調度特性，為教育機構提供了低成本、高效率的解決方案，即教育機構無須大量投資物理服務器和維護團隊，便可享受由云服務商提供的彈性計算資源。這種靈活性使教育機構能夠迅速響應學生人數的增減變化，確保在線課程和遠程教育的穩定運行。通過云平臺，學生可以隨時隨地訪問思政教育的多媒體材料，如視頻講座、互動課程和虛擬實踐活動，增強了思政教育的覆蓋范圍和影響力。韋凝芳的研究就是以高校學生管理信息平臺為例，探討了大數據技術在平臺實施策略中的應用。研究表明，基于大數據的學生管理信息平臺能有效匯總與分析學生數據，為教育決策者提供堅實的數據基礎，平臺結合云計算與AI技術，凸顯了大數據、云計算與AI在教育領域的協同潛力。平臺結合云計算與AI技術，不僅可以促進教育資源的智慧化管理和共享，還能提供個性化教學及智能評價服務[4]。大數據在教育中的運用使教育工作者可以從校園數據中提取關鍵信息，涵蓋學生成績、線上學習活動、社交網絡互動及健康狀態等。借助大數據工具，能更精確地洞察學生心理，依據其學習習慣和社交數據，辨識其思想趨勢和價值觀，從而制定思政教育策略。人工智能技術則能夠創建智能思政教育助手，提供個性化的情感支持和價值觀引導，幫助學生樹立正確的世界觀、人生觀和價值觀，實現真正的因材施教。例如，智能答題系統能夠即時批改作業，分析錯誤原因，給出有針對性的解釋和額外練習；智能語音助手可以模擬真實的對話場景，幫助學生提高語言表達能力；通過分析問題背后的思考邏輯，有針對性地指導和解釋學生關于思政理論的問題，幫助其深化對社會主義核心價值觀的理解，培養他們正確的政治認同和國家意識[5]。

（二）智慧學工的興起與發展：數據驅動的教育管理與服務模式創新

智慧學工的框架下，數據成為教育管理的“智慧之源”。學校通過部署各類傳感器、監控設備和信息系統，自動收集學生的學習成績、出勤記錄、校園消費、網絡行為等多維度數據，構建起全面反映學生在校生活的“數字畫像”。這些數據的分析與利用，不僅能優化教育資源配置，提升教育治理水平，也為思政教育提供了精細化管理的可能性。通過數據分析識別學生的思想波動和心理需求，思政教育工作者可以及時開展有針對性的思想引導和心理疏導，促進學生健康成長。

智慧學工平臺通過智能化手段，為學生提供個性化、便捷和貼心的服務體驗，同時也為思政教育開辟了新渠道。智能選課系統和學習資源推薦引擎不僅可以根據學生的學習興趣和能力推薦課程和學習材料，還可以結合思政教育目標，推薦相關的思政教育課程和閱讀資料。利用大數據分析，教育管理者可監測學生的學習動態、成績波動、興趣點及面臨的挑戰，以制定更加精準的教育政策[6]。在思政教育領域，大數據分析同樣發揮著重要作用，它通過分析學生對思政課程的投入程度、反應情況及學習成果，助力教育規劃者評判思政課程的實際效果，辨別受歡迎的課程元素與待改善之處，進而調整課程結構，增強思政教育的品質與學生參與感。同時，大數據分析對教育資源的合理配置至關重要，它能幫助教育決策者了解資源使用效率和需求分布，保障教育資源分配公正且高效，擴大思政教育的普惠性和覆蓋面[7]。

二、智慧學工的精準洞察與干預策略

在智慧學工的視野中，學生行為分析已成為教育管理與服務創新的關鍵環節。通過深入挖掘學生在校期間的多維行為數據，教育工作者能夠洞察學生的學習習慣、心理狀態、社交互動等細節，為精準教育與個性化輔導提供有力支撐。數據的行為預測模型與個性化干預策略的制定，要求教育工作者具備跨學科的知識與技能，能夠將心理學、教育學、數據科學等領域的理論與實踐緊密結合。干預效果的評估與持續優化機制，是檢驗智慧學工效能的重要標準，通過建立反饋循環與迭代改進流程，能夠不斷提升干預措施的有效性與針對性，最終實現學生全面發展的目標。

（一）采集與整合多源數據，構建全方位的學生行為數據庫

智慧學工平臺作為現代教育技術的集成體，通過多源數據聚合，構建了一幅詳盡的學生學習與生活方式圖譜。此平臺匯集了源自學習管理系統、社交媒體交互、校園內消費行為記錄以及居住區域出入監控等的多元數據流，共同編織成一個立體化、全方位的學生行為數據庫。該數據庫涵蓋了掛科、績點偏低、門禁異常（晚歸、未歸、連續未歸）、一卡通記錄（圖書借閱、圖書館進出頻率）、消費記錄、上網記錄等多方面指標，旨在全方位監測學生的學術表現、生活習慣、社交活動與心理健康狀況。平臺依托先進的數據挖掘與機器學習算法，能識別并解析復雜的學生行為模式，并揭示隱含的學習傾向與發展軌跡，為教育決策者提供實證依據。應用深度學習模型，可以從海量學生行為數據中提煉出關鍵洞見，如學習風格、習慣養成與學業成就間的內在聯系。這些深度分析成果為理解學生個體差異、識別潛在學習障礙及設計定制化教育干預策略開辟了新途徑，體現了智慧學工平臺在促進個性化教育實踐中的核心價值。例如，有學者從智慧思政教育的整體框架和目標角度出發，認為多源數據采集與整合機制是構建學生行為數據庫不可或缺的關鍵環節，可以為學生個性化教育、精準思政管理和效果評估提供有力支持，推動高校智慧思政教育模式的不斷創新和發展。

如表1所示，該平臺可以根據學生的學習成績和學習行為數據，預測學生的學習成效，并為學習困難的學生提供個性化的輔導和指導，可以通過分析學生的社交活躍度，盡早識別出其潛在的心理健康問題，并適時引導或使其獲得專業的心理輔導服務。智慧校園平臺集成的數據收集與綜合功能，加深了對學生個體的了解，能及時給予學生定制化的學習援助與指導。

（二）構建行為預測模型，執行個性化干預方案

構建行為預測模型，對學生個體差異進行分析，能揭示學生的學習績效及心理健康狀態的影響因子，教育工作者可以提前識別出可能存在學習困難或心理困擾的學生，并及時采取相應的干預措施。構建行為預測模型要基于學生的學習成績、學習行為、社交行為等多維度數據，運用機器學習算法進行分析和預測。每個學生的學習能力和心理狀況都是獨特的，個性化的干預措施更加能夠滿足學生的需求，提高干預的針對性和效果。例如，可以建立豐富的教學資源庫，包括視頻、音頻、圖文等多種形式的教學材料，滿足學生多樣化的學習需求。通過學情分析，識別學生在學習過程中遇到的困難和問題，采用個性化的干預措施幫助學生克服學習困難、提高學習成效。

在執行個性化干預策略時，需要密切關注學生的反饋和進展。通過與學生進行互動和溝通，了解他們對干預措施的接受程度和效果，并根據反饋結果及時調整和優化干預策略。例如，如果發現某些干預措施并沒有達到預期的效果，可以及時調整，嘗試其他更適合學生的方法。智慧學工平臺建立了一個反饋循環機制，使得干預效果的評估成為一個持續的過程，它涵蓋了學生學習成果、心理健康狀況、行為改變等多個方面的跟蹤監測。這個機制的核心在于，它能夠收集和整合來自學生、教師、家長等多方面的反饋信息，形成一個全面、多維度的評估體系。通過這個體系，可以更加客觀、準確地了解干預措施的實際效果，為后續的改進提供方向。在反饋循環機制中，智慧學工平臺的數據分析工具起到了關鍵作用。它對收集到的數據進行深入分析，可以挖掘出潛在的問題和不足，進而提供有針對性的改進建議。該平臺還可以通過可視化技術，將數據分析結果以圖表、報表等形式展示出來，幫助教育管理者更加直觀地理解數據，做出更加精準的決策。

在迭代改進過程中，智慧學工平臺倡導根據反饋結果，及時調整和優化干預措施，包括改變教學策略、調整輔導方式、增加心理支持等。通過這種持續的迭代過程，可以不斷優化干預措施，提高其適應性和有效性，最終達到提升學生學習成果和心理健康狀況的目的。

（三）運用大數據分析技術，精準把握學生思政教育脈搏

智慧學工平臺通過整合學習、生活、社交等多個維度的數據，構建了一套多維度模塊指標體系，如表2所示。通過分析學生在校期間的多維行為數據，幫助教育者更加深入地了解學生的思想動態，包括其價值觀、政治立場、社會態度等，為個性化思政教育提供數據支持。通過對社交媒體、論壇、博客等網絡平臺上的學生言論進行文本分析，可以及時發現學生思想上的困惑和誤區，并開展有針對性的教育引導。例如，某大學構建的“1234”智慧網絡育人平臺，就是通過數據驅動和網絡化手段，實現了精準思政，為學生工作帶來了創新和突破。智慧學工平臺集成了思政教育、學生管理、心理輔導等多個模塊，借助大數據分析，可以更加精準地把握學生的思想脈搏，了解他們的真實想法和需求，從而制定出更加符合學生實際的思政教育方案。大數據分析還可以幫助學生及時發現思想上的問題，并進行干預和引導，防止學生走入思想誤區。

智慧學工平臺的核心在于構建學生360度視圖，這一視圖囊括了學生基本信息、聯系信息、黨團關系、教學信息、評價信息、風險信息和行為信息等，為精準服務和決策提供了堅實的基礎。平臺通過數據分析，能夠為學生提供個性化的學業指導、行為分析和安全預警等服務。比如，通過前置數據和過程數據預測學生學業困難，基于顯性與隱性條件識別學生經濟需求，以及通過校園行為數據進行安全預警。智慧學工平臺實踐表明，從數字管理到數字治理再到數智治理，每一步都是基于數據驅動的精細化管理和智能化服務。通過智慧學工平臺，學校不僅能夠實現學生事務的高效處理，還能為學生提供更加貼心、精準的服務，幫助他們更好地規劃成長路徑，同時也能有效預警和應對各類潛在問題，確保校園安全穩定。

三、智慧學工平臺與思政教育融合路徑優化

智慧學工平臺憑借其強大的數據處理能力和智能化的服務體系，為思政教育注入了新的活力，使教育者能夠更精準地把握學生的思想動態和價值取向，進而采取針對性強、效果顯著的教育策略。數據資源的整合共享、數據驅動的個性化教育方案設計以及融合路徑的持續優化，都使思政教育正在構建一個更加高效、更具人文關懷的教育生態，有助于學生形成正確的世界觀、人生觀和價值觀，為國家培養新時代的合格建設者和接班人，而且在促進學生全面發展中發揮了的重要作用。

（一）強化數據資源整合共享

強化智慧學工平臺數據資源整合共享，是提升教育服務質量和效率的關鍵舉措。高校要梳理各部門現有的學生管理系統數據源，建立跨部門協作機制。在當今教育環境日益復雜多變的背景下，部門間的數據資源整合共享是實現教育創新和提升教育質量的關鍵舉措。智慧學工平臺作為現代化教育管理的重要工具，具有豐富的數據資源和高效的信息處理能力；思政教育部門則在思想引領、價值觀塑造方面具有深厚的理論基礎和實踐經驗。兩者的深度融合需要構建有效的跨部門協作機制。

建立緊密的部門聯動是共享的基石。定期召開聯席會議能為雙方提供一個直接交流的平臺。在會議中，雙方可以共同研討工作計劃，明確各自的工作重點和目標，確保在整體教育戰略上保持一致。例如，在新學年開始前，共同制定針對學生思想動態的監測和引導方案，確定智慧學工平臺在數據收集和分析方面的任務，以及思政教育部門在針對性教育活動策劃方面的職責。

數據資源共享是實現深度整合的核心。智慧學工平臺積累的學生學習、生活等多維度數據，與思政教育部門所關注的學生思想狀況和行為表現密切相關。通過共享這些數據，思政教育部門能夠更精準地了解學生的需求和困惑，從而制定更具針對性的教育策略。比如，利用智慧學工平臺提供的學生在線學習時長和參與討論的活躍度數據，思政教育部門可以發現部分學生在學習積極性方面存在的問題，并及時開展主題班會或個別輔導。

信息交流的暢通無阻是個性化教育的有力支撐。當智慧學工平臺發現學生在網絡社交中出現不良言論或傾向時，能夠迅速將相關信息傳遞給思政教育部門，以便其及時進行引導和教育。同時，思政教育部門在開展各類思政教育活動中獲得的學生反饋和意見，也可以為智慧學工平臺的功能優化提供參考。

活動的聯合策劃也是推動資源深度整合的有效途徑。兩個部門可以共同策劃一系列融合了科技元素和思政內涵的活動，如線上思政主題競賽、虛擬實踐體驗等。通過整合智慧學工平臺的技術優勢和思政教育部門的內容優勢，吸引學生積極參與，使思政教育更加生動有趣、深入人心。

（二）設計數據驅動的個性化教育方案

智慧學工平臺充分利用大數據技術的強大能力，對學生數據進行深度挖掘與分析，這些海量數據包括但不限于學生的學習成績、參與活動記錄、在線行為軌跡乃至社交互動等，共同構建了一幅幅學生數字畫像。通過這些畫像，該平臺能夠精準地捕捉到每位學生的學習特點、興趣偏好以及深層次的成長需求，為學生提供高度個性化的教育方案[8]。個性化的教育方案不僅為學生量身定制學習路徑，確保與學生當前的能力和興趣相匹配，并通過智能推薦系統，為其提供豐富多樣的學習資源與內容。該平臺也會根據學生的知識掌握程度和學習能力，為其設計出最適合的學習順序和進度安排[9]。例如，對于數學學科基礎扎實、邏輯思維能力較強的學生，可以推薦他們提前接觸更高階的數學知識和更具挑戰性的題目；而對于基礎知識較為薄弱的學生，則著重安排鞏固基礎知識的學習內容，并逐步引導他們提升數學水平。在內容推薦方面，該平臺能夠根據學生的興趣偏好推送相關的學習資源。如果學生對歷史文化感興趣，該平臺就會推薦相關的優質書籍、紀錄片和研究論文；對于熱衷于科技創新的學生，則會提供最新的科技資訊、實驗教程和參與創新項目的機會。

這種以學生為中心的個性化教育模式帶來了諸多顯著的優勢。它極大地激發了學生的學習興趣，因為所提供的學習內容與他們的自身需求高度契合，學生學習變得更加主動和積極，學習效率也得到了顯著提升，避免了在不適合自己的學習內容上浪費時間和精力。在個性化的學習環境中，學生可以更加自由地探索自己感興趣的領域，嘗試新的學習內容和實踐項目，從而不斷挖掘自身的創新潛力和實踐能力。

（三）持續優化與迭代融合路徑

智慧學工平臺與思政教育的融合，作為教育領域的一項創新實踐，其深化與發展并非一蹴而就的，而是一個需要持續探索、不斷調整與優化的動態過程。為確保這一融合過程能夠穩步前行，并不斷釋放其潛在的教育價值，建立一套科學合理的持續改進機制顯得尤為重要。

定期評估融合成效是持續改進機制的核心。這要求運用科學的評估指標和方法，全面、客觀地衡量智慧學工平臺與思政教育進行融合所帶來的學生思想道德水平、學習積極性、綜合素質等方面的變化。例如，可以通過學生的思想政治理論考試成績、參與社會實踐活動的表現、校內文明行為的觀察等多維度數據，評估融合工作在學生個體層面的實際效果。同時，從整體上分析學校的學風校風、校園文化氛圍等宏觀層面的變化，并判斷二者的融合對學校教育環境的影響。

收集師生反饋是改進機制的重要依據。教師作為教育實踐的直接參與者，能夠敏銳地察覺到融合過程中存在的問題和不足，他們的意見在調整教學方法、優化課程設置等方面具有重要價值。學生作為教育的對象，其感受和需求更是不容忽視。通過問卷調查、座談會等形式，搜集學生對智慧學工平臺與思政教育融合的接納態度、學習感受及改進建議，為優化融合方式提供實證依據。比如，學生反映了思政教育內容在智慧學工平臺上的呈現形式不夠生動有趣，難度設置不合理等，這些反饋都能促使相關部門及時做出調整。

根據實際情況及時調整融合策略是確保融合效果的關鍵。當評估結果和反饋意見顯示出融合工作存在偏差或不足時，要有果斷調整的勇氣，這可能會涉及對教學資源的重新分配、教學方法的創新、課程體系的重構等。例如，如果發現線上思政教育活動的參與度不高，要及時分析原因，可能是活動時間安排不合理，或者宣傳推廣不到位，進而采取相應的改進措施，如調整活動時間、加強宣傳力度或創新活動形式等。

對未來教育發展趨勢的前瞻性預測是推動融合路徑不斷優化的動力源泉。隨著科技的飛速發展和社會環境的變化，教育理念和方法也在不斷更新。密切關注國內外教育領域的最新動態，研究新興技術在教育中的應用前景，預測社會對未來人才的需求，能夠使智慧學工平臺與思政教育的融合始終保持前瞻性和適應性。例如，預見到未來社會對創新思維和全球視野的高度重視，相應地在智慧學工平臺與思政教育的融合中加強對相關能力的培養。

四、結論

智慧學工平臺作為教育信息化與智能化的先鋒實踐，正逐漸成為推動教育現代化的關鍵力量。通過對學生學習行為、心理狀態、興趣愛好等多維度數據的采集與分析，為每位學生描繪獨特的“數字畫像”，從而設計出更為精準的教育方案，提供符合學生實際需求的學習資源和輔導策略，進一步激發學生的學習興趣，提高學習效率，幫助他們克服學習障礙，實現自我超越。智慧學工平臺還能促進思政教育的創新與深化，通過數據分析洞察學生的思想動態，引導學生樹立正確的世界觀、人生觀、價值觀，培養其社會責任感和公民意識，為社會輸送具有高度綜合素質的未來棟梁。

隨著大量敏感數據的收集和處理，數據倫理、隱私保護等倫理與法律問題日益凸顯，成為制約智慧學工平臺進一步發展的主要障礙，解決以上問題不僅需要教育機構內部建立健全的數據管理制度，確保數據收集、存儲、使用等各個環節的合規性，還需要政府、企業、社會組織等多方面力量的積極參與，共同構建一個健康、可持續的智慧教育生態。

參考文獻：

[1]" 李艷，呂鵬，李瓏.基于大數據挖掘與決策分析體系的高校圖書館個性化服務研究[J].圖書情報知識，2016（2）.

[2]" 萬深艷，魏林.“智慧黨建”視域下高校學生黨建和思政教育協同育人模式的探索[J].學園，2024（13）.

[3]" 宋曉東，姜宇，孫澤斌，等.打造一站式“智慧思政”學工平臺提升數字賦能育人實效[J].北京教育（德育），2024（4）.

[4]" 韋凝芳.基于大數據的高校學生管理信息平臺實施策略研究[J].互聯網周刊，2023（18）.

[5]" 錢云光.運用大數據構建高校智慧學工系統及其應用探析[J].思想教育研究，2022（5）.

[6]" 葉艇.浙江大學：學生工作向“數智治理”進化[J].中國教育網絡，2021（6）.

[7]" 呂宗瑛，劉微.高校學生管理從智能化走向智慧化的實踐[J].學校黨建與思想教育，2020（19）.

[8]" 李小梅，吳舒婷.數字技術賦能高校思政課教學的成效、困境及路徑優化[J].黑龍江教育（高教研究與評估），2024（7）.

[9]" 石映輝，彭常玲，張婧曼，等.智慧教室環境下的高校師生互動行為分析[J].現代教育技術，2019（1）.