大数据时代高校思想政治教育的困境与应对*

2017-01-12 01:42冯海伦
关键词:思政时代政治

郭 芸, 冯海伦

(山西大同大学 政法学院, 山西 大同 037009)

大数据时代高校思想政治教育的困境与应对*

郭 芸, 冯海伦

(山西大同大学 政法学院, 山西 大同 037009)

大数据一方面为高校思政教育带来了新的发展机遇, 另一方面也让传统的高校思政教育陷入了前所未有的伦理困境、 技术困境和研究范式困境。 大数据时代如何利用好数据载体为思政工作服务是目前高校思政教育亟待解决的问题。 高校思政教育应主动掌握和研究大数据的特点和发展规律, 树立伦理责任、 道德原则至上的理念, 确立大数据思维意识、 增强数据分析处理能力, 创新思想政治教育研究范式, 从而摆脱困境, 更好地实行高校思想政治教育。

大数据时代; 高校思想政治教育; 困境

网络信息技术的飞速发展让承载大量数据的电子设备越来越被广泛使用, 全球数据信息总量迅速膨胀, 大数据时代已然到来。 它不仅对我们已有的思维方式提出了挑战, 也对社会生活的方方面面产生了重大影响。 高校作为各种先进思潮碰撞的集聚地, 其管理模式、 教育教学方式以及师生的思想意识、 行为习惯等也将必然受到大数据时代的影响, 并不可避免的陷入一些困境。 高校思政教育应尽快融入大数据时代这个新环境, 主动研究和掌握它的特征和发展规律, 改进工作的方式方法, 以增强高校思想政治教育的实效性。

1 大数据时代——高校思想政治教育新背景

大数据, 亦称海量数据, 是互联网、 物联网等数据承载方式在使用过程中产生、 积聚的大量网络行为数据。 “如今只需两天就能创造出自文明诞生以来到2003年所产生的数据的总量。”[1]这种数据信息完全超越了其传统意义上的容量, 计量单位无法再用G或T来衡量, 而用P(T的1 000倍)、 E(T的100万倍) 或Z(T的10亿倍)来表示, 普通的软件工具很难储存、 分析和管理这样庞大的数据。 当然, 大数据不单单指的是数据容量大, 更重要的是通过对海量数据进行分类、 加工和处理, 能够提供可预见性的、 前瞻性的科学信息, 为人类创造新价值。[2]57所以, 日益更新的数据源、 先进的数据分析技术以及数据分析产生的巨大社会价值都是大数据时代的题中应有之义。 大数据时代应通过对多样、 海量的数据集利用先进的数据分析技术进行整合分析, 获得巨大的社会价值, 让数据服务于人类。

与传统数据不同, 大数据有四个显著特征, 表示为“4V”。 ①容量大(Volume)。 国际数据公司统计结果显示, 全球数据总量2011年是1.82 ZB, 2013年为4.07 ZB, 预计到2020年将达到35 ZB, 这表明大数据时代拥有丰富、 全面的数据资源。 ②种类多 (Variety)。 大数据包括日志图片、 视频音频以及个人基本信息、 社交情况、 地理位置等。 ③时效快(Velocity)。 每时每刻数据产生及更新的频率很快, 这就要求使用者以超快的速度收集、 处理数据, 以保证数据的时效性。 ④价值高(Value)。 在大数据时代, 参差不齐的巨量数据必然会降低单个数据的价值密度, 但因为数据之间具有内在关联性、 可重复利用性, 故经过科学处理和分析, 必然会使其价值扩大或增值, 从而使数据价值总量增大。 这四个特征中最主要的是大数据的价值, 即其能够服务于人类的终极意义和社会实践价值。 毕竟“数据仅仅是客体, 如果脱离主体的意义, 就会分文不值。 大数据到底好不好, 那要看其有无意义: 有意义的就是智慧的, 没有意义的只能是垃圾”[3]。

目前, 大数据已经“渗透到当今每一个行业和业务职能领域, 成为重要的生产要素”[4], 引起了全球各方面的关注。 高校思政教育传播的范围、 手段、 速度以及效果等不可避免地会受到大数据的深刻影响, 是目前高校思政教育必须面对的新背景。

2 大数据时代高校思想政治教育的发展机遇

随着高校校园网络办公系统的不断升级, 各高校各部门每天都会生成大量的数据信息。 高校大学生是网络使用的主力军, 运用网络是他们生活的常态, 通过BBS、 微博、 微信等网络平台聊天交友、 学习过程中也会产生大量的音频、 视频、 图片等海量数据, 其中包含很多关于大学生心理动态、 意识走向和社交活动等丰富的信息, 高校思政教育工作者可以利用这些数据有针对性地开展教育活动, 实现教育目的。

2.1 丰富了高校思想政治教育的教育教学资源

大数据时代完全不同于传统媒体时代的数字思维, 从数量上说, 互联网产生的数据量之大, 前所未有。 高校思政教育面对的不再是抽样的部分高校的部分大学生的随机样本, 而是关于所有大学生的全体数据。 同时, 这些数据不是在调查访谈过程中有意识地得到的, 而是学生在不知情的状态下最真实最自然的反映。 从形式上来看, 大数据时代数据的形式是种类多样的。 这些形式多样的数据可以最大程度的丰富高校思政教育的内容和形式。 从特征上讲, 大数据时代数据兼具开放性、 共享性、 选择性强的特征。 高校思政教育完全可以发展新的载体形式, 借助网络平台来开放及共享思政教育有效资源。 当然, 我们在看到大数据时代真实多样的宏大数据丰富了高校思政教育资源的同时, 也要认识到, 大数据时代数据价值密度低, 有价值的数据分布广泛且具有不确定性, 这也给高校思政教育如何有效的站在大数据的制高点及时发现并科学存储、 管理和应用数据信息提出了挑战。

2.2 开拓了高校思想政治教育新的发展思路

首先, 大数据时代, 呈现在我们面前的海量数据不是精确的, 而是混杂的, 我们必须从追求精确转变为接受混杂。[5]大量数据混合在一起, 其中不乏错误信息, 要求一个问题只能有一个答案是不切实际的, 也是不可能的。 大学生个性鲜明, 思想活跃, 高校思政教育只有确立模糊性思维, 兼容并蓄, 用模糊识别的方法实现大学生思想精确性和模糊性的有机统一, 才能达到对学生各种思想动态的充分了解, 最终从模糊走向精确, 有的放矢地进行思政工作。 其次, 大数据时代海量数据之间有着潜在的内在关联, 人们关注更多的不是数据之间纵向的因果关系, 而是横向的相关关系, 这无疑颠覆了人类一直以来渴求因果关系的思维方式, 这个时代人们基本不用去研究“为什么”, 只要知道“是什么”就能解决很多问题。 这种人类认知和思维方式地转变要求高校思政教育也必须转换发展思路, 不能再像过去那样一味引导学生去探寻事物纵向的因果关系, 更重要的是让学生借助数据间的内在关联性探究事物与事物横向的相互联系。

3 大数据时代高校思想政治教育的困境

3.1 伦理困境

技术是一把双刃剑, 技术进步在带给人类福祉的同时, 往往会伴随产生一系列的伦理问题。 因为技术进步始终先于伦理原则的建立, 而与新技术配套的伦理原则往往是在新技术运行一段时间后才会逐步完善, 故新技术刚刚出现时, 必定还是在先前的社会伦理下运行。 大数据的核心是数据分析技术, 将这种技术运用在高校思政教育中, 同样不可避免的会产生伦理问题。 原因主要有以下两方面: ①大数据时代数据之间主要是相关关系, 数据之间的诸多关联性隐藏着很多数据收集者想不到的信息, 完全超越了思政教育工作者进行数据分析的初衷。 大数据时代, 任何电子设备在微处理器的作用下都会留下设备使用者的诸多信息。 比如, 高校大学生使用的校园一卡通就储存着学生的很多个人信息, 包括学生上课、 选课、 图书借阅、 上网、 出入宿舍等信息情况, 且其中不少信息涉及学生隐私。 问题是, 高校思政教育工作者是否有权知晓涉及学生隐私的一切情况?②大数据时代收集的数据往往会被重复利用. 可能高校思政教育工作者在最初收集数据时并无意作其他用途, 而且在数据收集之前也取得了学生的同意, 并保证不会涉及到学生的个人隐私。 然而, 随着数据分析技术的发展, 这些数据蕴藏的更多有价值的信息被挖掘出来, 并被运用到很多创新性领域中, 显然这些收集数据时还未知的用途我们没法提前让学生知晓, 这必然会侵犯学生的隐私权。 我们应该明白, 数据的任何价值都不应超越它的伦理责任。

3.2 技术困境

思想政治教育是一种教育人及影响人的活动, 只有找到被教育者行为背后的原因, 才能实现教育的最终目的。 在大数据时代背景下, 这种因果联系变得错综复杂, 海量数据让人们找不到其真正原因。 要想厘清思想政治教育的因果关系, 就要求思政教育的主体不仅应具有专业的知识和能力, 也应能够分析和管理庞大数据且同时具备数据挖掘、 开发软件、 定量分析、 能力创新等各方面的综合能力, 这样的人才是对思想政治教育专业、 社会科学、 计算机、 方法论等多学科知识都熟练掌握的综合性人才。 实际情况是, 大部分思政教育工作者仅仅局限于对分类简单、 数量较小、 结构层次分明的信息数据进行处理和分析, 尚无法对海量数据进行现代意义上的收集、 存储、 整合并以可视化的结果呈现, 数据挖掘分析技术还尚未被广大思政教育工作者所熟悉和把握, 当然也就无法借助大数据库对高校思政教育活动进行卓有成效的预测分析。 少数专业的数据挖掘、 整合、 分析人才不懂思想政治教育专业知识, 无法从现象出发找到现象背后隐藏的思想政治教育的深层次原因。 这种大数据对高校思政教育潜在的巨大价值和思政教育工作者数据处理技术的相对滞后这一矛盾在大数据时代背景下严重削弱了思政工作的成效。

3.3 研究范式困境

大数据及其处理技术的发展和普及, 必然会引起高校教育系统研究范式的转变。 众所周知, 定性和定量相结合是科学研究的主要方法之一, 其中定量研究更为重要, 因为它的研究结果直接影响着对事物的定性研究, 而且定量研究会受到很多细化因素的制约, 具有极大的复杂性。 大数据时代之前, 获取所有大学生的数据样本显然是不可能的, 所以之前的高校思政教育只能基于假设或抽样调查的方法针对有限的数据展开研究, 定量研究方法运用的并不充分。 大数据时代的来临彻底扭转了这一现状。 “就像互联网通过给计算机添加通讯功能而改变了世界, 大数据也将改变我们生活中最重要的方面, 因为它为我们的生活创造了前所未有的可量化的维度。”[6]17这种一切事物可量化的局面与之前基于假设和抽样的研究方法大不相同。 大数据时代导致量化研究的兴盛, 深刻改变着研究的范式。 思想政治教育是关于人的教育, 其研究的核心是“人”。 在人们的传统意识里, 人的行为、 性格乃至情感等都是无法量化的, 中国传统文化也向来重定性研究, 轻定量研究, 提倡意会, 用日常生活以及学问中模糊、 含蓄的判断标准, 把现象的相似归结为质上的相合。 大数据时代, 如何突破这种传统意识的影响, 养成用数据说话的习惯, 将量化研究方法纳入高校思政教育研究范式, 把定性研究和定量研究结合起来, 是我们每一个思政工作者应该仔细思考并亟待解决的难题。

4 大数据时代高校思想政治教育走出困境的应对

4.1 树立伦理责任及道德原则至上的理念

高校思政教育工作者在应用大数据时必须坚持客观公正、 “保护隐私”的道德理念, 树立伦理责任, 避免过度涉入大学生的个体信息。 “不因任何的诱惑而作伪或滥用科技手段, 认真地思考每一项科技活动的价值意涵与可能的社会后果, 审慎地进行可能具有不明确深远影响的科技活动。”[7]99很多原因会导致数据被不当使用, 但停止对数据的收集显然不是有效的解决办法。 面对海量数据, 思政工作者更应该多关注大数据背后隐藏的大学生群体在宏观层面上的思想意识特征、 行为活动规范、 社会参与模式以及它们之间的关系, 尽可能的不涉及关于大学生个人数据直接分析的微观层面。 大数据时代和传统数据时代不一样, 从技术角度讲, 如果提供了一千万个数据点, 那么一两个独立的数据点显然就不怎么突出了, 忽略掉其中一些个别的数据, 不会影响大数据的整体运行和功能使用。 这样, 思想政治教育工作者完全可以通过先进的数据分析技术, 在不过多涉及个体隐私的情况下完成对大学生思想状况、 行为模式的分析。只有高校思政教育工作者树立正确应用数据的伦理责任理念, 合理使用数据, 才能最大程度的实现大数据对高校思政工作的正面作用。

4.2 确立大数据思维意识, 增强数据分析处理能力

现代化的教育需要先进理念的引领。 大数据时代背景下, 高校思政教育工作要取得较大发展, 必须首先确立思政工作的大数据思维意识。 如果缺乏思想政治教育学科科学应用大数据的思维意识及整合和使用数据为思政工作服务的理念, 那么海量数据对思政工作就毫无意义。 因此大数据时代背景下思想政治教育发展的当务之急是进行师资培训, 树立思想政治教育大数据思维意识, 应深刻认识到数据是当今这个社会最珍贵的资本, 并深入了解大数据的丰富内涵, 借助数据提升高校思政工作的能力。 其次要增强数据分析处理能力。 思想政治教育工作者应当深入研究大数据对高校思政教育的影响机理, 重点关注与思政教育有关的相关数据的收集、 存储和应用, 增强数据分析处理能力, 主动应用大数据资源库, 与时俱进, 增强对大数据的深入理解和应用, 为高校思政工作提供强大数据支撑。 同时思想政治教育师资构成应该多元化, 吸收一部分具有工科学历的硕、 博士加入思政工作者队伍, 以便能够满足大数据时代背景下思政教育发展对师资力量的要求。

4.3 创新思想政治教育研究范式

思想政治教育作为倡导情感育人的活动, 需要大量数据的支持以更加细化和准确把握学生的情感。 大数据时代的到来可提升高校数据挖掘、 加工和分析处理能力, 使思政教育活动可以通过大量的数据将充满感情的教育过程展现出来, 让数据为思政教育活动服务, 突破曾经有限数据的束缚, 实现高校思政教育全样本性的的定量研究。 应该说, 这种“样本=全体”的量化研究最接近于对于世界的客观解释和真理性的认识, 能够通过对大学生群体生活、 学习、 心理活动轨迹的科学分析来把握其长期动态性规律, 从而实现对教育对象未来发展地精准预测, 以便更好地开展思政教育工作。[8]具体来说, 高校应该和拥有雄厚数据资源的机构和单位建立起长期良性互动关系, 因为它们有庞大的客户量及海量数据资源, 其蕴含的价值极高, 可以利用这些数据获取有关教育客体的信息资料, 为高校思想政治教育工作提供依据。 此外, 还应该着力培养适应大数据时代需要的数据分析人才, 壮大数据分析队伍, 建设高校思政教育大数据平台, 集中从事数据的挖掘、 储存和分析处理工作, 以深刻了解大学生的思想意识状况, 为大数据时代背景下的高校思政教育服务。

综上所述, 大数据时代, 高校思政教育显然无法置之度外, 独善其身。 面对海量数据的冲击, 高校思政教育必须与大数据主动磨合, 树立伦理责任、 道德原则至上的理念, 规避大数据可能带来的伦理问题; 增强数据分析处理能力, 解决大数据时代高校思政教育收集、 存储、 整合数据的技术难题; 突破高校思政教育曾经数据有限的不足, 确立全样本性的定量研究范式, 只有这样才能发挥大数据的优势, 实现高校思政教育的良性发展。 当然也必须强调, 不管大数据有多大张力, 也不可能代替身体力行和真情实感的教育引导, 高校思想政治教育如果仅仅以数据为依据把脉问诊, 那就会变成无人的教育, 是不会有生命力的。

[1] 豆瑞星. 未来的较量: IT巨头们的Big Data布局[J]. 互联网周刊, 2013(1): 42-43.

[2] 徐子沛. 大数据[M]. 广西: 广西师范大学出版社, 2012.

[3] 姜奇平. 大数据的时代变革力量[J]. 互联网周刊, 2013(1): 34-37.

[4] 周季刚, 吴刚. 掘金“大数据”[N]. 重庆日报, 2015-02-26(02).

[5] 黄欣荣. 大数据对科学哲学的新挑战[J]. 新疆师范大学学报(哲学社会科学版), 2016(3): 133-139.

[6] [英]维克托·迈尔——舍恩伯格. 大数据时代[M]. 盛杨燕, 周涛, 译. 杭州: 浙江人民出版社, 2013.

[7] 刘大椿. 在真与善之间——科技时代的伦理问题与道德抉择[M]. 北京: 中国社会科学出版社, 2000.

[8] 李怀杰. 大数据时代思想政治教育研究范式的转型[J]. 思想教育研究, 2016(12): 17-21.

DilemmasandCountermeasuresoftheIdeologicalandPoliticalEducationinCollegesandUniversitiesUndertheBackgroundofBigData

GUOYun,FENGHailun

(School of Political Science and Law, Shanxi Datong University, Datong 037009, China)

The Big Data has not only brought new opportunities for the development of ideological and political education, but also led the traditional ideological and political education into an unprecedented ethical dilemma, technical dilemma and research pattern dilemma. How to make good use of data carriers to serve for the ideological and political work is an urgent problem to be solved in the era of the Big Data. Ideological and political education in colleges and universities should actively grasp and study the characteristics and the development rules of the Big Data, sticking to the ethical and moral principles. Furthermore, it should innovate the awareness of the Big Data, strengthen the capabilities of data assessment and operation, and bring forth new patterns of ideological and political education in colleges and universities.

the era of big data; ideological and political education in colleges and universities; dilemmas

1673-1646(2017)06-0077-04

2017-06-30

山西省高校哲学社会科学研究项目(思想政治教育专项): 高校德育生活化研究(晋教政函[2013]45号); 山西大同大学校级科研项目: “微时代”下高校思想政治教育载体创新研究(2015K10)

郭 芸(1979-), 女, 讲师, 硕士, 从事专业: 马克思主义理论与思想政治教育。

G41

A

10.3969/j.issn.1673-1646.2017.06.015

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