大数据视域下高校思政课考核模式面临的困境与挑战

摘 要 文章以大数据为视角对高校思政课考核模式及其面临的困境和挑战进行分析，指出如何把大数据与高校思政课考核模式结合起来，为高校思政课考核模式创新指明道路。

关键词 大数据 高校思政课 考核模式

Abstract To analyze the the difficulties and challenges on assessment model of Ideological and Political Theory Course 0f University from the Angle of Big Data is necessary. Furthermore， point out how to put the big data combining with assessment model of Ideological and Political Theory Course and the way 0f assessment model on the course.Keywords big data； Ideological and Political Theory Course of University； assessment model

0 引言

高校思政课主要包括“马克思主义基本原理概论”、“毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论”、“思想道德修养和法律基础”“中国近现代史纲要”、“形势与政策”等几门课程，是对高校学生进行思想政治教育的主要阵地，是使高校学形成正确生世界观、人生观和价值观主要渠道，是培养高校学生人文精神的重要路径。高校学生思政课教育效果的考核的准确与否至关重要。在大数据时代的今天，高校思政课传统的考核模式面临的困境和挑战是什么，如何把大数据与高校思政课考核结合起来，是当前每个高校应该深思的问题。

1 大数据概念及其主要特征

大数据英语表达是“Big Data”，是指海量数据、巨大数据，最早可以追溯到二十世纪八十年代的阿尔文·托夫勒，他在《第三次浪潮》这本书中，把“大数据”讴歌为“第三次浪潮的华彩乐章”。然而，“大数据”成为网络信息技术行业的流行词起始于2009年。2011年5月，麦肯锡在《大数据：未来创新、竞争、生产力的下一个前言》的研究报告中指出：“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。人们对海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产力增长和消费者盈余浪潮的到来。”现在大数据与我们的学习、工作、生活密切相关，具有种类多、传播迅速及时、价值量大主要特征。具体而言：

（1）种类多。数据来源多，比如各种视频、音频、图片、位置信息等，且数据存储类型繁多，处理方法各种各样。

（2）传播迅速及时。大数据最明显的特点就是传播及时性、速度快。数据在网络中时时更新流动，具有传播及时、速度快的特点。

（3）价值量大。貌似杂乱无章的数据流具有潜在利用价值。比如，顾客的日常生活消费情况都会在不知不觉中透漏给商家。智慧的商家就会充分挖掘和分析顾客的消费数据，进行消费信息管理，精准向顾客推销相应商品，提高收入。在营销界有一个经典案例就是“啤酒和尿布”的故事。“啤酒”和“尿布”看似不相关的商品，却放在一起销售，并且大大提高了销售额，这是美国沃尔玛超市利用大数据进行分析的结果。原来在美国家庭中，一般是妈妈在家照顾婴儿，爸爸去超市买尿布。爸爸在买尿布的时候，一般会顺便购买一些啤酒，这是超市的管理层人员通过顾客消费数据分析出来的结论。

2 高校思政课考核模式的现状及面临的困境与挑战

笔者走訪了多所高校，专门对思政课的考核模式进行了调研，目前高校思政考核模式有以下三种考核模式：

第一种思政课考核模式是，学生最终成绩由平时成绩和期末笔试成绩构成，平时成绩占30%，笔试成绩占70%（有的高校平时成绩占40%，笔试成绩占60%，具体比例由各高校根据各自的实际情况确定）。平时成绩分为：到课率、课堂表现、平时作业构成；期末试卷的题型分为单项选择题、多项选择题、简答题、论述题，并且这些题型按一定比例组成一张试卷。通过学生的笔试、教师改卷，最终综合得出学生的思政考核成绩。

第二种考核模式是，思政课考核分为平时成绩、能力测试和上机考试构成，其中，平时成绩30%、能力测试30%、上机考试40%。平时成绩的评定由任课教师根据学生到课率、参与课堂情况、口试构成；能力测试要求学生运用书中的基本原理、立场、观点分析社会热点问题，或者阅读相关书籍写读书笔记，或者写小论文，或者做成微视频等，形式多样，学生可以根据自己的实际情况选择其中的一种形式；上机考试主要是对学生书本基础知识考核，题型分为单项选择题、多项选择题和判断题，为提高考试的有效度，考试知识点要求全覆盖教材的每个章节，考试时间90分钟，每份试卷的题目为90小题，其中，单项选择题共60个小题，每个题1分，共计60分；多项选择题共10个小题，每小题2分，共计20分；判断共20个小题，每个题1分，共计20分。

第三种考核模式是，平时成绩（30%）和期末笔试小论文（70%）。

平时成绩由到课率、课堂发言和平时作业按一定比例构成。期末笔试小论文考试：（1）考试时间由任课教师在最后一次课用90分钟。（2）论文字数要求不低于1000字。（3）论文选题：一是命题论文，即任课教师给出论文题目供学生选择；二是自由选题，即学生根据自己的兴趣，运用所学的基本理论分析和解决社会现实问题。（4）考试注意事项，写论文期间所有学生的手机或者网络信息关闭，学生直接在给定的答题卷上书写论文。否则，论文分数记作零分。

第一种考核模式是传统的考核模式，可想而知，全校几千学生参加考试，需要大量的监考人员、考场、纸质版试卷等，要浪费大量的人力、物力和财力，学生考试累、老师改卷更累；第二种考核模式在一定程度上可以避免第一种考核模式的一些弊端，比如，可以把学生、老师从繁重的工作中解放出来，可以避免浪费大量的人力、物力和财力。但是，同样存在一些问题，比如，课程小论文的撰写问题，怎样才能够保证课程论文是原创，而不是“剪刀+浆糊”的复制品？ 再如，思政课的考核采用机考的题型，即单项选择题、多项选择题和判断题，这种“知识碎片化”考核题型是否适合高校思政课的考核，目前学界尚存争议，值得探究；第三种考核模式，避免了浪费大量的人力、物力、财力以及论文“剪刀+浆糊”的复制品的情况。

综上所述，这三种考核模式各有利弊，但面临的共同困境是，这种考核结果是否是学生思想真实状况的反映？往往就会出现学生的考核成绩很高，而实际思想状况很糟糕的情况，考核结果与学生的思想实际大相径庭。大学生是网络用户的主要群体之一，他们思想活跃，正处于人生观、价值观、世界观认知和形成时期，每天通过上网、QQ聊天、微信、微博、手机终端APP，浏览大量信息，并随时发表自己身边的社会现实和新闻事件的看法和观点，表达自己的心声等。在以前，思想状况是无形的，很难对大学生真实的思想状况进行把握，在大数据时代的今天，我们把大数据与高校学生的思政考核结合起来，充分利用现代科学技术，对大学生产生的一些数据流进行梳理、分析，把握他们真实的思想状况，及时进行思想教育，是完全可以做到的。

3 大数据视域下高校思政课考核模式对策

现有的高校思政考核模式与大数据时代的高校学生思想状况实际已经明显脱节，在大数据视域下高校思政课考核模式如何实施，是每个高校应该深思的问题。据笔者看来，应该从以下几个方面着手：

一是制度保障。为推进大数据与高校思政课考核模式相结合，必须从教师和学生两个方面制定相应制度保障。从教师方面来看，规定年龄在45周岁以下的思政课教师年必须推行这种考核模式，并将最终推行情况与每年的考核、评优评先、评职称等相结合；从学生方面来看，规定所有的学生要积极配合任课教师完成相应的学习任务。

二是资金保障。学校从财务上划拨专款确保培训相应的专业技术人才顺利进行。要推行大数据与思政课考核结合起来，一定要有相应思政课专业人才和大数据的技术人才。面临的现实就是，有思政专業背景的老师不懂“大数据”技术，而“大数据”技术人才有没有思政的专业背景，要解决思政专业和大数据技术人才“两张皮”的问题，学校就要对思政专业的教师进行大数据技术的培训和学习，或者对大数据技术人才进行思政专业知识的培训和学习。

三是网略平台建设。通过分析学生的数据流来考核学生的思政课，必须有相应的网络平台。一方面，为了更好的随时掌握学生的思想动态，高校充分利用网络技术，建造一个对所有学生产生的所有数据，比如浏览的网页、对新闻事件的评价、QQ发言、微信、微博等信息都能进行随时跟进的平台。另一方面，高校应该充分发挥网络思想政治教育平台的作用，把思政课的内容巧妙地融入到当下社会发生的热点新闻或者事件之中，并且以当代大学生喜闻乐见的微电影、视频、或者小故事通过网络平台发送到学生的QQ、微信、微博、手机上等，并要求每个学生对相关事件用所学的理论进行分析、评论、发表自己的观点。思政课教师通过挖掘、分析每个学生所产生的数据，把握每个学生的实际思想状况，给出每个学生的考核结果，并通过网络或者面谈的方式对一些“问题”学生时时地进行教育。

4 结语

高校思政课是培养大学生人生观、价值观、世界观的主阵地，对大学生思想和人文精神的塑造起着非常重要的作用，对大学生思政课的考核模式值得探索。运用大数据对高校思政课进行考核，是一种大胆尝试，虽然还存在诸如大数据相关技术难题、如何保护学生隐私等问题，但随着技术的进步和相关法律制度制定，这种考核模式会日臻完善。

€L埽劭翁饣鹣钅浚荼疚氖？015年度贵州省教育科学规划 “大数据视域下高校思政课教学与考核模式创新研究（课题编号：2015B187）” 和2015年度贵州省教育厅高校人文社会科学研究项目“高校中华优秀传统文化与社会主义核心价值观教育模式创新研究（课题编号：2015 SSK08）”阶段性研究成果

参考文献

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