大数据时代高校思想政治教学新路径探析

李华平

（蚌埠医学院 马克思主义学院，安徽 蚌埠 233000）

大数据时代高校思想政治教学新路径探析

李华平

（蚌埠医学院 马克思主义学院，安徽 蚌埠 233000）

本文立足于“大数据”对思想政治教学的变革性影响，分析大数据时代背景下，高校思想政治教学在内容、实效、能力、方法等方面的重大变化，力求探索大数据时代高校思想政治教学的新路径.

大数据；思想政治教学；路径

1 “大数据”与思想政治教学的关系

“大数据”（Big Data）概念源于全球知名的麦肯锡咨询公司，认为“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素”[1].在哈佛大学教授加里·金看来“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程.”[2]舍恩伯格和库克耶视大数据为“人们获得新的认知，创造新的价值的源泉”[3].作为信息技术领域的重大变革，大数据成为引领信息时代发展潮流的翘楚.一般认为，大数据包括：Volume（海量）、Velocity（快捷）、Variety（多样）、Value（价值）四大特征.Volume是指大数据包容性和兼容性的巨量与完整；Velocity，意指数据的速度快，获取便利；Variety，是指数据之类的繁多、数据之间的关系复杂；Value，意味着大数据背后蕴含的的最终意义及价值.

大数据时代意味着信息技术步入了新的发展阶段，为思想政治教育教学创新创造了新的契机.

1.1 大数据实现了校园资源数字化收集和整理

首先，通过采集、跟踪、分析大学生的性格特点、心理特征、兴趣偏好、言语行为等数据，可以掌握大学生的总体情况，科学判断大学生身心演变与价值观发展的基本态势.其次，根据数据化动态收集的海量信息，注重从获取的海量数据，进行分类整理，便于总结大学生思想政治教育教学规律，达到真理性认识，以之来检验和指导实践，增强思想政治教育教学的实效性.再次，随着数字化校园不断深入，各类思想政治教育数据库不断完善，各类教育教学资源海量储存，为教育者组织教育教学提供了备份资源，有利于教育者进行整合创新，提高思想政治教育教学的质量.

1.2 大数据带来的思想政治教育教学创新趋势

传统思想政治教育教学囿于教育资源的短缺，采取自上而下单向传输与灌授形式，使鲜活的人性化教育沦为物化的标准化型塑，造成受教育者的逆反.大数据时代为思想政治教育真正实现双主体平等交流、学习、借鉴提供了丰富生动的教育资源，教育者充分利用教学引导者的角色定位，帮助受教育者甄别各类信息，自觉站好正确的价值占位，这种信息化思想政治教育教学创新，实现了深度隐性教学，打破了传统政治化教育教学高大上式的教学模式，使思想政治教育教学更接地气，更适应学生个性化发展.

1.3 大数据下的非线性思想政治教育教学模式

大数据刷新了简单线性思维范式下的传统思想政治教学，倡导复杂理论范式下的非线性思想政治教育教学模式.相较于经典科学的追求的确定性，复杂科学摒弃简单思维下的逻辑抽象性，重视偶然性等模糊性对事件的影响，尤其是对于专门影响人思想的思想政治教学，它更逼真接近思想政治教学的原生态，为深度介入学生思想政治教学提供了技术可能.

2 大数据时代背景下的高校思想政治教学

高校作为意识形态工作的前沿阵地，是社会主义核心价值观培育的重要场所.高校思想政治教育教学是党和国家意识形态建设的主动设置和重要战略抓手.长期以来，高校思想政治教学基于高大上的垄断优势，教师习惯照本宣科满堂灌，加上教学评价属于教师自教自评，内在约束机制不够完善，造成高校思想政治教学形式主义泛滥.大数据时代为高校思想政治教育教学带来了新的契机.大数据时代具有包容性和兼容性的巨量与完整，数据的速度快，获取便利，数据之类的繁多、数据之间的关系复杂等特征，有助于开辟思想政治教育的新领域，推进高校思想政治教育教学的科学化.

2.1 大数据可以实现高校思想政治教学内容从单一叙事向多向多途的转变

高校思想政治教学针对即将走向社会的高素质大学生，对合格社会人养成具有重大战略意义.传统高校想政治教学受制于人力、物力和技术条件的局限，施教内容具有相当的狭隘性，选取问题抽取面较为片面、狭小，解决问题基本模式是微观了解和单向叙事的具体判断.大数据以全体为样本，强调数据的全天候，便于掌握思想政治工作对象的整体情况，深度挖掘一切可能的数据链接，实现从单一叙事向多向多途转变，如兴趣、学历、体貌、社交等全面数据，有效规避偶然、非线性特例干扰.以大数据思想调查为例，不仅包括问卷内部调查，还包括问卷之外的，诸如学习成绩、经济条件、理论考核、实践活动等辅助数据，实现数据的全体收集，把调查视角延伸到不同方面，从而呈现整体性概貌.

2.2 大数据有助于思想政治教学实效由模棱两可走向精准定位

大数据背景下，大学生由前喻时代转向后喻时代，一方面大学生接受信息的广度和速度超过了他们的前辈；另一方面，大学生身心发展、思想观念、道德信仰、价值观等尚未完全定型，教育者面临难以驾驭受教育者思想道德的窘境.传统思想政治教育教学工作者习惯于从感性层次，依靠经验应对学生发展变化问题.相对于这种事后解决问题的方式，大数据化的思想政治教学体现出一定的优越性.教育者可以通过数据化模拟演练，科学预判和评估思想政治教育教学各种方案及其实效，选取最优化的问题解决方式方法，依据数据的海量性、关联性、逻辑性，正确把握大学生的身心发展特征、思想品德演变态势，模拟课堂教学可能出现的问题，大学生的兴趣关注点，逼真呈现课堂情境，加强思想政治教学针对性与实效性.

2.3 大数据有助于思想政治教学能力培育由不知所措走向信心满满

高校思想政治教学目的不仅仅是让大学生知道政治信仰、思想方法、道德情操，的知识性，更重要的是，这些知识的具备所型塑的当代大学生，必须是具有丰富人性，拥有高尚道德情操、人文情怀、责任担当的社会主义合格建设者.大数据时代为教育者开展高校思想政治教学提供了理想的信息资源，随同互联网成长起来的大学生，思想敏锐、兴趣广泛、文化多样、价值多元，一方面为高校思想政治教学施教者提供了宽广的施展舞台，另一方面，大学生群体的深层变化给思想政治教学带来了严峻挑战.高校思想政治教学工作者必须主动应对这些新变化，积极更新自身的学科容量和学术体量，建构多学科专业理论，有效满足学生需要，做到有的放矢、游刃有余、充满自信.

2.4 大数据有助于思想政治教学方法由标准制造走向个性定做

传统思想政治教学采取大班教学，一套教材、雷同教程、单一教法组织教学，这种满堂灌式的近乎工业化时代的标准化制造，忽视了思想政治教学对象需要的特殊性、丰富性，在信息化时代收效甚微.大数据信息的无限丰富性与技术便捷性，大大降低了思想政治教学资源收集成本，将传统思想政治教学难以量化的软性指标加以具体化，依托信息技术的全覆盖、点对点，实现数据的全貌刻画与动态跟踪，将每位受教者的思想政治面貌脸谱化，针对大学生不同需要，精准推送教学内容、进行深度教学辅导，真正达到教学服务的个性化、精确化.

3 大数据时代的高校思想政治教学路径

3.1 把握思想政治教学大数据收集与挖掘路径

互联网技术的发展，各种各样的信息泥沙俱下，迫切要求我们有效收集和整理大学生思想政治动态信息.首先要把握大学生思想政治教学数据源主要分类，包括校园网站、社交媒体、搜索引擎、门户网站等四类.其次，做好大数据的深度挖掘，有效确立数据搜集参数；其次，整合一批跨学科领域的专家学者；再次，重点打造一个思想政治教学搭载平台，高校思想政治教学队伍可以将收集到的各类信息进行数据处理；最后，整合思想政治教学大数据分析技术手段.通过搜索、对比、析分、聚合、统计等，探寻、梳理相关性数据链，运用思想政治教学相关理论模型分析，利用可视化技术，将抽象的数据转化为具体的图线，做好思想政治教学研判工作.

3.2 强化大数据理念，提升教育者信息素质与能力

当代大学生是同互联网技术一起成长的，具备相当程度的大数据知识.相较于传统思想政治教学场域，作为高校思想政治教学的引领者，高校教师不仅要在量的积累上拥有一定的数据积累，更要在质的升华上，帮助学生掌握分析技能，甄别隐含信息，挖掘价值蕴含.

3.3 创新大学生思想政治数据化教学方式

思想政治教育大数据涉及面广，需要各部门协同配合，发挥整合优势，构建大德育数据资源库.高校思想政治教育工作者，特别是高校教师应当义不容辞担负主导力量，比如组建相关跨学科课题组，整合学科精英团队，有的放矢积极攻关；又如注重数据分析和运用的时效性，及时通过课堂和在线推送学生关注度高、兴奋点强的现实实例.

3.4 加强规章制度建设，规范大数据的运用程序

当前，大数据收集和使用过程中存在信息泄密等问题，一方面引起当事人的心理困扰，继而引发大学生制造虚假信息或伪信息，其结果是影响思想政治教学有序进行.因此，规范大数据的管理和运用显得尤为迫切，这就要从建章立制等方面入手，对大数据运用过程中可能引发的经济、政治、法律、文化、心理等问题进行制度性规避.

3.5 把握大学生的思想政治复杂关联数据

大数据的收集只是第一步，如何借助数据关联分析技术，建立多向度数据呼应衔接数据库，有力支撑大数据价值内在意义，需要广大思想政治教学人员共同参与、凝心聚力；也需要破除体制机制的藩篱，推动深层数据借鉴、共享.特别是动态大数据收集，需要思想政治教学人员自主开发相应处理软件，及时进行大学生思想政治动态预测、因子干预、价值导航等复杂关联数据运用.

3.6 加强大学生思想政治教学的实效性

结合最新党情国情，借助大数据技术，针对本校院系实际，细分不同专业与年级的现实需要特点，分层次、分类别组织在线思想政治教育教学数据推送，与大学生的心理发展、社会实践、就业成才等有效融合，以加强高校思想政治教学的时效性、针对性.

〔1〕周季钢，吴刚.掘金“大数据”[N].重庆日报，2013-02-26.

〔2〕韩蕊.企业大数据已进入应用摸索阶段[J].互联网周刊，2013(19).

〔3〕维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼恩·库克耶.大数据时代[M].周涛，译.杭州：浙江人民出版社，2013.

G642；G641

A

1673-260X（2017）06-0225-02

2017-04-05

本文系2017年安徽省高校优秀青年骨干人才国内访学研修项目（gxfx2017064），蚌埠医学院2015年教学研究项目“网络视域下高校思想政治教学模式优化研究”（JYXM1551)的阶段性成果