葛伟阳
(安徽工程大学 计算机与信息学院,安徽 芜湖241000)
大数据时代提升高校思想政治教育实效性之道
葛伟阳
(安徽工程大学 计算机与信息学院,安徽 芜湖241000)
大数据技术的快速发展已经融入了社会的各个角落,高校思想政治教育呈现出新的态势,面临新的难题和困境,深刻影响着大学生的价值判断和行为选择。通过大数据技术可以精准掌握大学生的日常行为和思想动态,形成科学预警,进行科学的预判和导向,从而实施更加科学有效的思想政治教育。
大数据时代;高校;思想政治教育;实效性
“大数据开启了一次重大的时代转型”,[1]9大数据已经渗透到各个行业和领域,成为最具时代特征的符号,成为国民经济社会发展的战略性资源,高校思想政治教育不可避免地卷入了崭新的时代浪潮。因此,我们要把大数据技术优势融入到高校思想政治教育工作中,分析和研判当代大学生的思想动态和行为倾向,进而提升思想政治工作的针对性和实效性,从而为高校思想政治教育提供理论和实践指导。
大数据技术的应用特点使得高校思想政治教育工作呈现出更加纷繁复杂和变幻多端的特点,呈现出万紫千红的时代景观,而大学生群体又最富思想性和灵动性,处在新技术和新知识传播的前沿阵地,能够迅速吸收和掌握最新的科学技术,容纳和接受最新的理论思潮,为高校开展思想政治工作开辟了新的视角。与此同时,大数据技术和理念也给高校开展思想政治教育工作带来了变化莫测的难题和多重挑战。
1.大数据时代高校思想政治教育面临的新机遇
(1)孕育高校思想政治教育新视角
“大数据是一种符合科技发展的日新月异的当今时代发展潮流的、前所未有的方式,它的最终目的主要是通过对所采集的巨量的数据库的数据进行相对应的软硬件的分析、处理,以便获得具有巨大价值的产品信息、服务信息亦或是获取更为深刻的洞见。”[1]4高校思想政治教育与大数据技术相结合呈现出教育者、教育对象、大数据三者有效融合、交互式的体验形态,构成一个更加立体、动态、多维的环境体系,拓宽了高校思想政治教育的载体和平台,为思想政治教育的数据采集、分析和整合提供技术保障。传统的思政教育模式具有较大的经验论成分,处于“小思政”和“小数据”的教育思维,而大数据能够根据对数据的分析挖掘数据背后隐藏的价值,引入相关性思维方式,这主要是因为“相关关系很有用,不仅仅是因为它能为我们提供新的视角,而且提供的视角都很清晰”[1]88,这就开拓了思想政治教育的一种新思路,通过研究相关关系内在的逻辑,从而更好地为思想政治教育服务。
(2)推动高校思想政治教育方法论变革
高校思想政治教育是理论和实践的双重活动,活动的对象是大学生,把体现我国社会主义国家意识形态的理念和价值观念进行有效的输送和弘扬。而大数据作为一种技术手段,承载了人们赋予的理念和价值观,并且“人们能够通过大数据获得更新认知、创造更新的价值观念”。[1]4一直以来我们进行的思想政治教育是将大学生个别思想状况、行为模式归结为群体性的思维模式,容易陷入只见树木不见森林的错误意识,由此得出并非符合实际的结论,导致无法完整、精准、客观地把握大学生思想和行为背后的真实动机,容易形成片面的评估和错误的策略。此外,当前高校的思想政治教育工作主要抓手集中在“两课”课堂教学、其他人文社会科学的讲授、社会实践活动的开展、校园活动的构建等,这些传统的思想政治教育形式和方法在大数据时代愈显乏力,难以形成合力和向心力,无法对大学生形成思想聚集效应。相反,大数据技术创造了思想政治教育新的方法论视角,在教育的主客体之间架起了一座桥梁,通过这座桥梁能够让价值主体之间进行良性的沟通互动。例如,传统的问卷调查法能够反映大部分学生真实的思想动态,但是无法量化到具体的个人,很难对个体的思想动态和行为选择做出精准的预测,而借助于大数据关于“样本=总体”的技术优势进行分析,就可以实现个体的全面精准掌握,对症下药,实施个性化教育,切实解决大学生的实际问题。
(3)促使思想政治教育资源数据化
大数据时代一切皆可量化。大数据的价值优势在于预测,这种预测是基于全部数据的收集、分析得出来的规律性的行为指向,以往的思想政治教育采用的是一种“小数据”的数据分析方式,经验论的成分比较多,缺乏时效性,不能够及时掌握大学生的思想动态,而多维度、范围广泛的大数据技术为深度挖掘数据之间的关联度提供了技术上的可行性,通过大数据、物联网以及云计算技术能够实现数据目标对象化。如对学生校园卡消费记录、图书馆借阅情况、课堂出勤率、上网情况、微信公众号订阅情况等进行大规模的数据采集、分析和处理,实时呈现学生生活状态、学习情况、思想动态、消费习惯、人际交往等全方位场景,让“数据发声”,把大学生的一切心理和行为方式通过数据立体化地展现出来,通过数据分析大学生具有规律性的思想动态和行为表现,实现思想政治教育内容和载体的数据化,拓宽思想政治教育新路径。
2.大数据时代高校思想政治教育面临的新挑战
(1)挑战主流社会价值观
“95后”大学生是新媒体和大数据时代环境下成长起来的一代,充分享受大数据技术平台带来的便利,浏览海量资讯,享受多样化资源。然而,网络资源的鱼龙混杂充斥着他们的感官,尤其是西方国家利用新媒体技术对我国意识形态渗透的方式更加隐蔽,历史虚无主义、新自由主义等所谓的“普世价值观”遍布在互联网各个角落,大学生面对铺天盖地的数据流冲击,基于个人价值观处在重塑阶段、判断甄别能力受限等因素,深刻影响着对我国主流社会价值观的认同感,导致社会主流价值观以及传统的道德伦理思想受到严重冲击,大学生个体在面临包括个人理想追求和价值选择方面出现话语消失以及选择性障碍问题。如大学生碎片化阅读、浅表式思考的轻阅读行为习惯导致对信息的价值取向呈现发散性,这种发散性导致主流社会价值观淹没在信息流中,不仅导致个人的甄别和选择困难,其本身的聚合效应也难以体现。从大数据分析来看,大学生关注的微信公众号倾向于欢快轻松的娱乐化信息,涉及弘扬主旋律和党和国家政策的公众号关注率较低。而且官媒在内容和宣传方式上缺少创新,在大学生群体中的影响力式微,不能够引发大学生共鸣。大数据时代潮流的冲击对我国社会主流价值观的传播和影响造成了困难,社会主义核心价值观在“入脑、入心、入课堂”过程中难以向纵深发展,社会主义主流意识形态的影响力和感召力的价值导向和引领作用亟待加强。
(2)崇尚数据论导致思想政治教育失效
大数据技术广泛应用于各行各业,本身具有二律背反特性,量化一切成为了数据化的核心,对大数据的盲目崇拜容易形成数据独裁和唯数据论。虽然数据化思维为人们提供了多样化的思维途径和视角,人们根据量化数据验证理论假设、决策部署以及价值取向;如果这种思维模式应用于思想政治教育中缺乏客观公正的态度和辩证的逻辑思维,不能够正确处理大数据技术与价值取向二者之间的关系,难以形成科学化的思想政治教育。这是因为思想政治教育的对象是“人”,大数据时代大学生价值观念多元化,个性鲜明,如果研究思想政治教育的范式仅仅依靠冰冷的“数据”,让“数据”来决定,而忽略教育对象的真情实感,缺少对思想情感与抽象存在的客观分析,不能够正确处理量化数据与心理状态之间的关系,缺乏人文关怀和主体性意识,违背大学生身心发展规律,那么思想政治教育很难在思想上和情感上引起大学生共鸣。
(3)面临伦理道德困境
大数据自带的即时性和共享性特征以及网络空间的虚拟特征决定了数据信息的复杂性和不确定性,传统的道德伦理思想受到严重冲击。一是容易形成数据的垄断和霸权,导致信息失衡和不对称。这本身就是一种强权地位的表现,这是因为数据持有者一方面利用自身资源能够收集所需数据,利用大数据的核心技术进行数据分析和统计,从而让数据资源和价值为己所用,而数据对象却是弱势一方,缺少数据话语权和知情权,难以行使自身的数据权利。二是易于侵犯个人隐私。隐私权是现代公民及其重视的一项基本权利,尤其是极具个性特征的大学生,他们对隐私的看重胜过任何一个群体,对隐私问题极为敏感。当数据持有人缺少职业操守以及缺乏监管部门的严厉监管,违背职业道德和法律规定,肆意使用涉及大学生切身利害关系的诸如校园一卡通、即时在线工具、移动支付、网购平台账号等数据,如果当事人的家庭经济情况、身心理健康状况等暴露在大庭广众之下,会对大学生身心健康造成不可估量的危害。
大数据技术和理念更好地融入到思想政治教育全过程是一项复杂的理论和实践课题,我们要实现大数据的最优组合,发挥大数据的最大社会效益,并且根据数据的分析建立当下和未来预测的相关性,实现大数据与高校思想政治教育二者之间的互融互动。
1.大数据技术融入思想政治教育育人理念
大数据技术运用到思想政治教育中是以一种技术手段的形式出现的,为思想政治教育提供全新形式,价值指引是实现思想政治教育育人宗旨。由于大数据具有“样本=总体”的技术优势,实现对全部数据的有效记录、安全存储和精准分析,能够掌握大学生思想动态、行为轨迹、思维模式等多种情况,对大学生的行为进行预测和预警,合理推测行为指向,提供针对性的干预引导,实现思想政治教育的个性化和精准化。据央广网2017年7月10日报道,中国科学技术大学通过校园卡消费数据统计,建立贫困生数据库,利用数据统计和大数据统计分析技术,“对每月就餐60次以上,平均每次费用分别在4.0元和3.7元以下的男、女生,发放160元的生活补助。”[2]把抽象化的数据转换为具体化的行为选择,用大数据技术“隐形资助”贫困生,实现“暖心之举”,达到了思想政治教育润物细无声的育人目的。
2.大数据与思想政治教育相互联系
“相关关系可以帮助我们捕捉现在和预测未来”[1]72,而且“通过去探求‘是什么’而不是‘为什么’,相关关系帮助我们更好地了解了这个世界”[1]83。大数据推崇的不同于因果关系的新的思维方式,颠覆了高校思想政治教育的主客体、内容及其载体模式等的变革。“小数据”时代的思想政治教育更加注重“因果关系”,涉及的最多的问题是“为什么”,把追究“原因”放在重要位置,从而错失实施思想政治教育的最佳时机,导致思想政治教育的滞后性,对于突发情况产生的后果无法估量从而产生较大的后果甚至无法弥补的损失。通过相关性思维和方法,利用大数据技术对大学生的行为和思想的数据进行采集,对传统的样本分析法实现革命性的变革。以往的抽样调查被全数据模式的调查方法所取代,对大学生所有相关的数据进行采集,并且利用相关性思维方法挖掘数据背后隐藏的联系和启示,掌握大学生的思想动态和行为模式规律,对大学生行为趋势进行预测,实施具有预见性和时效性的思想政治教育。
3.大数据为高校意识形态建设提供新思路
“高校作为意识形态的前沿阵地,肩负着学习研究宣传马克思主义,培育和弘扬社会主义核心价值观,实现中华民族伟大复兴的中国梦提供人才保障和智力支持的重要任务。”[3]高校意识形态建设在大数据时代下面临着错综复杂的形势,如果不能对大数据时代的潮流作出调整和适应,研判大数据对思想政治教育带来的变革,激活其内在的网络思政动力,则很容易陷入僵化的传统模式,最终为时代大潮所抛弃。高校具备把大数据技术融入社会主义意识形态建设的条件,把大数据意识、思维方法和技术融入社会主义意识形态的宣传教育过程中,这种新的技术理念和思维方式为高校意识形态的建设提供了新的思路,通过大数据技术全方位、立体化的呈现马克思主义以及社会主义核心价值观的理论和价值,实现高校思想政治教育向纵深发展。
面对复杂的大数据环境,如何将大数据技术有效融入高校思想政治教育过程,着力提升高校思想政治教育的实效性是亟待解决的现实问题。
1.创新思想政治教育理念和思维
“因为不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见,大数据才能为我们提供如此多新的深刻洞见”[1]94,大数据已然成为“人们获得新的认知、创造新的价值的源泉”[1]9。面对大数据技术带来的革命性变化,高校思想政治教育从传统的“小数据”思政语境中转变为“大数据”常态化的理念和思维,拓宽思想政治教育视野,借助大数据技术优势创新思想政治教育的研究范式。这种思维和理念要求思政工作者顺势而为,应势而动,树立容纳大数据的心态,形成大数据思维方法,提高数据素养,提高数据的敏感度和洞察力,加大对大数据的研究力度,对数据背后隐藏的价值进行挖掘。同时要突破常规的因果关系思维,把相关性思维、理性思维、应变思维等融入到思想政治教育的研究和实践中,适应大数据时代的思想政治教育。
2.构建思想政治教育课堂新形态
如何利用大数据技术改变思想政治理论课单一的灌输传达模式,是摆在高校思政工作者眼前迫切的问题和难题。思政教师要把大数据理念和思维贯彻到课堂教学全过程中,把“慕课”、翻转课堂的教学形式搬到思政课堂中,利用大数据和云计算技术搜集、分析和归纳青年学子关注的个人发展需求、理想信念、价值选择等问题的数据,有针对性地进行教学准备;激发大学生的问题意识、思考意识,把学习的主动权交给学生;教学过程要利用大数据技术,形成数据化的教学内容和形式,让数据“发声”,通过数据更加直观立体地展现诸如民众对社会主义核心价值观的认同情况、国民对待中国梦的态度以及我国面临的多种社会思潮的威胁等内容。思想政治教育是全方位全过程育人,思想政治理论课教师应当适应大数据时代潮流,熟练掌握大数据技术,通过移动互联网终端平台,拓宽思政教育环境,延伸教育场地,赋予大学生更多的话语空间,通过“线上线下”的交流途径转变角色,创新话语表达与沟通方式,与青年学生交互式探讨交流,增加思想理论的吸引力,构建优质化的思想政治理论课的教学模式。
3.正确处理大数据技术与伦理道德二者关系
数据的获取和使用是大数据技术的关键环节,采集、存储、分析和使用数据的过程中具有潜在的风险,数据掌控者需要正确处理大数据使用和恪守伦理道德精神二者间的关系。由于数据的采集是基于实际需要而发生的,教育对象事先的知情权并没有体现,此外大数据技术本身是具有鲜明特征的时代产物,这种技术和伦理的双重性要求高校思想政治教育工作者要恪守伦理道德精神,严格遵纪守法,自觉树立数据保护意识,杜绝数据霸权的出现,不得违反职业道德和操守、有悖伦理道德原则,避免因数据主导权而泄露学生个人信息,侵犯学生隐私权,具有数据的优势方要能够做到“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的深远影响的科技活动”。[4]99
4.加强高校大数据人才队伍建设
大数据技术优势转变为社会价值离不开专业的人才队伍,高校要构建职能部门、教师、大学生三位一体的大数据思想政治工作队伍体系。首先,形成大数据培训常态化机制。从思想意识和工作能力方面入手,定期开展对所有职能部门、教师以及大学生骨干的大数据系统培训,形成大数据思维和意识,培养容纳大数据的心态,掌握使用大数据的技术手段,提高大数据应用能力,“造就一支政治坚定、学养深厚、有重要影响的思想理论建设队伍。”[3]其次,强化阵地意识。高校是社会主义意识形态建设的前沿阵地,面对大数据技术的两面性,思政工作者要把大数据技术融入全过程全方位育人格局中,把中国特色社会主义理论的历史背景、理论渊源以及内在价值数据化,通过数据化的分析形成具有说服力的教学案例,促成价值认同和共识。最后,把大数据综合能力纳入教师队伍考核机制中。高校应把大数据应用和处理能力纳入对教师的评奖评优、项目评审、职称评定以及年度考核中,充分重视教师对大数据的理念和思维、数据敏感度和分析应用能力,并且在人才招聘中把大数据应用能力作为考核内容之一。
5.完善高校大数据平台建设
大数据时代信息的发布、更新和传播具有即时性、共享性和开放性,这就要求高校树立大数据思政育人理念的同时要打造多维度的大数据平台,更好地发挥立德树人、价值导向和道德引领的作用。高校要整合校内资源,利用社会资源,建立系统性的大数据平台。首先,成立大数据管理服务中心。高校各机构部门应通力合作,多部门联动,多措并举,整合校内各部门数据,对大数据的纷繁复杂性进行针对性的筛选,创建思想政治教育数据库。如教务处、学生处、后勤管理部门、财务处、图书馆等共享各自掌握的学生信息和数据,尤其是图书馆、后勤部门对学生的校园卡借阅情况、消费记录等数据进行整合,掌握多维度数据。其次,优化数字化校园管理服务系统。校园管理系统是获取多样数据的主要来源,通过整合校内各部门的大数据,综合云计算、物联网和移动互联网终端等技术进行数据挖掘、分析、跟踪处理,全面掌握学生行为状态,从而规避盲目性的思政措施,实施具有预见性的管理方式。最后,构建网络思政常态化。运用QQ、微博、学校官网、微信公众号等新媒体平台,开通微校园、微服务、微互动功能,实时推送学校新闻速递、时政热点,对社会主旋律进行正面引导,倾听学生心声,解答思想疑惑回应学生诉求,更好地服务学生。
总之,“大数据时代释放出的巨大价值使得选择大数据的理念和方法不再是一种权衡,而是通往未来的必然改变。”[1]94在大数据时代,只有不断创新思想政治教育思维和方式,主动寻求变革,顺应时代潮流,实现思想政治教育与大数据的有效融合,才能提升思想政治教育质量。
[1]维克托·迈尔-舍恩伯格,肯尼斯·库克耶.大数据时代[M].盛杨燕,周涛,译.杭州:浙江人民出版社,2013.
[2]央广网.中国科大用大数据“偷偷”资助贫困生 暖心之举已全国推广[EB/OL].[2017-07-10].http://china.cnr.cn/xwwgf/20170710/t20170710_523842373.shtml.
[3]新华网.中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于进一步加强和改进新形势下高校宣传思想工作的意见》[EB/OL].[2015-01-19].http://education.news.cn/2015-01/19/c_1114051345.htm.
[4]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.
ClassNo.:G641DocumentMark:A
(责任编辑:宋瑞斌)
ApproachofImprovingtheEffectivenessofIdeologicalandPoliticalEducationinCollegesBasedonBigData
Ge Weiyang
(School of Information and Computing Sciences, Anhui Polytechnic University, Wuhu, Anhui 241000, China)
The rapid development of big data technology has been integrated into every corner of society, which has influenced college students' value and behaviors. With the big data technology, we can accurately grasp the ideological trends of college students, and scientific warning, anticipation and guidance can be formed and we can implement the ideological and political education more effectively.
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葛伟阳,硕士,助教,安徽工程大学计算机与信息学院。研究方向:思想政治教育,马克思主义基本原理。
2015年安徽工程大学青年科研基金“‘微时代’背景下大学生思想政治教育心理疏导研究”(项目编号:2015YQ28);2017年安徽省高等教育提升计划人文社科研究一般项目“大数据时代提升大学生思想政治教育实效性研究”(项目编号:TSSK2017B24)。
2096-3874(2017)11-0008-05
G641
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