大数据时代高校研究生思想政治教育探究

朱芊

摘 要：依靠大数据的全样本分析优化高校研究生的思想政治教育工作是实现立德树人教育目标的重要手段和时代要求。在运用大数据为高校研究生思想政治教育提供有效预判的同时，理解数据背后所隐藏的价值以及提取这种价值的专门技能是影响大数据实效的决定性因素。为此，高校研究生思想政治教育者须强化数据意识，树立科学开放的工作原则、创新与时俱进的联动模式、运用人文个性的教育方式来提升工作实效性。

关键词：大数据；研究生；思想政治教育

中图分类号：G641 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2017）16-0169-04

Abstract： To optimize college graduates majoring in ideological and political education based on the analysis of the samples from the big data is an important means to realize the goals of cultivating talents with moral education and the requirements oftimes. Moral education in the use of big data to provide effective pre-judgment and the ideological and political education for graduates andthe specific skill to understand the hidden value behind the data and to extractthe value is decisive factors affecting the effectiveness of big data. Therefore， ideological and political education must strengthen the consciousness of data， establish the work principle of open science， and innovate the linkage mode of keeping pace with the times， using humanistic personality education way to enhance the effectiveness of the work.

Keywords： big data； college graduates； the ideological and political education

今天，大数据已经成为全球炙手可热的词汇。这个最初来源于天文学和基因学的词语成为了继物联网、云计算之后IT产业的又一次重大技术变革。在国家层面，大数据已经成为继空防、海防、边防之后，大国博弈的第四个空间。而在社会和个人层面，大数据带来的信息风暴正变革着我们的资讯获取、交往模式、工作方法甚至是思维方式，成为获取知识和创造价值的新源泉。基于实证的全样本事实，大数据时代将带来更理性、更可靠的决策，帮助教育更加精细化、个性化以及智能化。探索运用大数据技术创新高校研究生思想政治教育工作是新浪潮下实现高校研究生思想政治教育育人目标的必然要求。

一、大数据生成与创新高校研究生思想政治教育的价值

（一）大数据生成

我们身处在一个数据爆炸的时代。例如著名的社交应用微信每月活跃用户已达到5.49亿，覆盖200多个国家、超过20种语言。55.2%的微信用户每天打开微信超过10次。[1]每天有超过6000万人次访问或查询百度。这个全球使用量最大的中文搜索引擎日均处理搜索查询量已高达50亿次，超过了每天查询量33.3亿次的Google。[2]2013年全世界存储的数据已达1.2泽字节，这些数据如果被储存在只读光盘上并分成5堆，那么每一堆都可以伸向月球。[3]一般认为，大数据的产生与物联网、云计算等互联网信息技术密切相关。互联网使得信息的记录和保存成为顺理成章的事情，在物联网的推动下，每个物体都会有信息用于记录并以数据的形式保存。每个个体从“云终端”（移动终端）无意识地输入自己的行为数据，通过云计算就可以将群体或者个体的行为规律以一定的数据的形式呈现出来。英国牛津大学互联网研究所教授维克托在他的《大数据时代》一书中说：“大数据就是我们可以在更大规模的数据上做到更多我们无法在小规模数据基础上完成的事情。”[4]因此，基于大数据价值的核心逻辑是，政府、商业经济、教育科学等相关领域中的决策行为在这种背景下将逐渐基于数据和分析作出，而非依赖于直觉和经验。基于数据实证的决策将更有效率、更加开放、更加透明，奥巴马政府已经将“大数据”上升到国家战略层面，并投资2亿美元启动了“大数据研发和发展计划。”由我国科技部发布的“‘十二五国家科技计划信息技术领域2013年度备选项目征集指南”也把大数据项目列在了首位。[5]海量数据的挖掘、分析和应用，可能会成为颠覆未来生活和工作的重要推动力。大数据无处不在，教育领域中也是如此。随着远程教育和LMS的应用，每天都有大量的学生个人信息、交互数据、学习痕迹等被系统记录。通过教育数据的挖掘应用（EDM），不仅可以促进学习分析学（LA）的发展，改进自适应学习系统（PAL），实现个性化学习，还可以引发教育技术领域研究范式的变化，帮助教师对学生作出全面、正确评价。[6]大数据已经在政府、公司甚至科学家们制定决策的过程中起到了重要的作用，但在此之前，准确把握全部的信息是不可能实现的。传统的高校研究生思想动态调查只能依靠样本分析，在教育方式和工作路径上偏重情感教化。教育主体常常依靠自己的工作经验和主观判断，对受众对象开展思政工作。例如思政教师一般通过课堂教学、互动反馈来判断不同专业研究生的兴趣点分布集中于哪些章节或热点中。而大数据时代研究生的思想政治教育将更加“科学化”和“精准化”，可以将与调查目标相关的所有数据全部纳入分析处理，而非随机采样。通过借助海量统计数据的计算来实现收集所有的数据，即“样本=總体”的全样本分析，继而为教育者进行科学决策提供客观依据。例如数据显示电子书籍的某些页面被看过许多遍，因为它让学生感觉费解，据此我们可以调整教材，从根本上改变教育。[6]

（二）大数据创新高校研究生思想政治教育的价值

近年来，高校研究生招生人数持续增加，2016年全年研究生教育招生66.7万人，在学研究生198.1万人，毕业生56.4万人，规模再创新高。[7]正如《大数据时代》描述的那样：”大数据是人们获得新的认知，创造新的价值的源泉。“[4]依靠大数据为高校研究生思想政治教育提供人物镜像的精准描述，对不同群体的教育对象采取个性化教育手段和自适应学习系统，预判研究生思想行为发展并进行有效干预是创新研究生思想政治教育工作的重要手段。首先，大数据可以实现研究生全部培养环节的整体性“精准描述”。通过“全样本”的信息分析，克服传统上基于感觉或直觉的推断缺陷，对学生作出全面、正确的评价。根据大数据呈现的不同研究生的生源结构、学习类别、培养方式、年龄层次、社会阅历、政治素养等差异，依靠日常点滴的信息采集，运用专业严谨的逻辑推理，客观地展现一个学生的完整形象，使相关工作决策具有实证性、科学性支撑。其次，大数据可以启动研究生思想政治的个性化教育教学和自适应学习系统。2012年美国教育部发布的关于“大数据教育应用”的报告中指出，应用大数据技术可以预测和干预学生的学习过程，并为自适应学习环境提供强大的技术支持。[6]从丰富的学习内容到学生学习数据库，从预测未来学习情况到可视化报告，从自适应引擎到干预引擎，个性化的自适应学习可以根据研究生的个人特点，根据不同需求，推荐不同思想政治理论模块学习内容以及尝试不同教育方法，通过课堂教学融入、专题讲座开设、个别辅导谈话等，实现线上线下、即时互动，增强研究生思想政治教育教学的针对性和实效性。第三，根据数据分析打造即时性获取研究生思想行为动态的关联性。通过云端分立的数据库彼此相联，将研究生的学习、生活、交往进行多维度的联机分析，呈现出一个宏大的教育培养场景。根据动态信息数据库，可以把每个研究生置于该教育场景中来进行审视与评估，抓取和分析思想行为数据，以可视化方式即时呈现出不同硕士研究生的个体需求和思想特点，重点关注思想行为动态、价值取向和社会热点难点等领域，“有的放矢”地开展分众化、多元化、有针对性的思想政治教育过程。

二、大数据描述与大数据技术运用于研究生思想政治教育中的现实困境

（一）大数据的描述与特点

全球著名咨询公司麦肯锡认为“大数据” 时代已经到来，该公司最早提出：“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”。2011年5月，麦肯锡环球研究院发布了报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》，其中“大数据”被定义为大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集。作为一种通过从大容量数据中高速捕捉、发现、分析来获取预测价值的一种新的技术架构，大数据可以基于数学运算分析海量的信息来预测事情在未来发展的趋势和可能性，区分用户群，提供个性化的服务。一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。根据国际数据公司的界定，大数据的特征可分为四个方面：海量的数据规模（vast）、动态的数据体系和快速的数据流转（velocity）、多样的数据类型（variety）和巨大的数据价值（value）。[8]维克托教授在《大数据时代》一书中更通俗的把大数据的特点归纳为三个不同的方面即“更多”、“更乱”和“相关性”。[5] “更多”意味着在大数据时代，针对某个特定方面的调查所期待的详尽实证结论可以通过利用海量、动态的数据获取。对于研究生思想政治教育现状的调查而言，传统的方法是碍于样本的搜集和处理，只能发放部分代表性问卷来验证我们的假设，难免出现失真的情况。而在大数据时代，大规模的海量数据帮助我们得到非常全面的见解，剔除个体差异或者局部失真的影响，将研究生思想政治教育活动的全体和培养的各个环节纳入样本，准确把握数据客观性和实证性的相互关聯，作出更加准确的关系判断。“更乱”指的是大数据时代信息的凌乱性以及质量的参差不齐，无论是数据来源、格式、以及种类都很广。在小数据时代，规模确定的数据来源可以真实保证每一个数据点的有效准确。而大数据往往是种类繁多、流转迅速的，包括但并不限于照片、视频、信息、应用、邮件等等。相较于以高额成本来确保少量数据的精确性，我们将在大数据时代接受这种杂乱：根据研究生在校园内学习、生活以及社交方面累计的数据，搜集在线学习、消费记录、门禁系统、网络浏览、个人应用、校园路径等数据来获取宏观层面上学生的舆情动态、思想状况，为价值导向和心理干预提供科学依据和针对性辅导。第三个特点“相关性”是大数据带给我们的最根本性转变——传统的思维方式将从因果关系转向当下的相关关联。传统思维看来似乎不相关的数据，基于大数据的记录、处理就能发现有可能被忽略的复杂联系。以华中师范大学硕士研究生思想政治教育方式的影响力为例，由于工作侧重点和方法上的不同，导师的言传身教和研究生辅导员被研究生认为是影响最大的两种力量，而思想政治理论课仅仅排在第三位。[9]在大数据时代，用关联性替代因果性为研究生思想政治教育工作开辟了一个新的视角，许多情况下我们可以仅仅寻找“是什么”，而不必花费更多的成本和精力去了解一种现象的细枝末节，失去微观层面上的精确度来获取在宏观层面上的洞察力。

（二）大数据技术运用于研究生思想政治教育中的现实困境

作为一定规模的数据集，大数据运用于研究生思想政治教育的现实困境主要体现在全样本数据的搜集与储存、处理与分析大数据的关键技术、数据的安全保护与共享，特别是数据的整合与反馈。理解数据背后所隐藏的预测价值以及提取这种价值的专门技能是影响大数据运用于研究生思想政治教育实效的决定性因素。

1. 全样本数据的搜集与存储。将所有可能采集到的数据全部集中在一起分析处理，这是“大数据”与过去传统意义上的“数据”概念最大的不同。为了实现依托研究生的行为模式进行有效预判与精准干预的目标，高校研究生思想政治教育的数据集必须实时搜集与储存学生大量的个人动态信息：从学术科研到身心状况、从社团活动到创业就业，从人际交往到价值取向，从思想观念到行为方式，涵盖研究生培养的各个环节。而在实践中，海量数据集的搜集与存储以及提升更新速度将成为大数据思政要克服的首要难题。高校要有足够的信息储备和数据集的安全管控能力，保障相关配套的信息存储硬件设备以及网络信息平台。

2. 处理与分析大数据的关键技术。可用于大数据分析的关键技术源于统计学和计算机科学等多个学科，包括云计算、A/B测试、关联规则挖掘、数据聚类、模式识别、情绪分析等等，其中可视化技术是大数据应用的重点之一，也是直观呈现研究生思想行为动态的重要方式。作为精通大数据基础技术的专业人才，需要借助数学、统计学、数据和自然语言分析等技能，从纷杂的数据中筛查出对思政工作有效的信息，运用不同计算方法和公式来获取不同数据之间的关联性。现实的情况是，思政工作者不具备专业的数据处理能力，数据专业处理人员又不能很好地甄别思政工作的教育重点，因此，运用大数据创新高校研究生思想政治教育工作，当务之急是加快专门人才的培养，搭建好大数据技术、分析和教育的平台。

3. 数据的安全保护与共享。大数据时代的信息类型极其复杂化和多样性。既有传统互联网的和新型社会网络的，也有结构化的和非结构化的；既有显性的和隐性的，又有含静态的和动态的。从数据本身的内容来看，难免涉及到研究生大量的个人隐私，因此，研究生私人信息的妥善保管和校园网络信息的安全是大数据研究生思政工作中的重要一环。打造政府部门、社会团体机构、银行、通信以及学校内部各个管理部门之间的信息保护与共享势在必行：搭建高效灵敏的校园舆情软件系统，建立与之配套的工作机制对高校研究生思政教育工作提出了较高的技术要求。

4. 数据的整合与使用。伴随着物联网、云计算、移动终端等技术的普及与发展，搜集和处理大数据的技术都已经成熟，这使得教育主体系统全面地收集数据成为了可能，而且并不是非常昂贵。但是理解数据背后所隐藏的巨大价值以及提取这种价值的专门技能目前仍旧非常缺乏，能否及时、有效的甄别海量数据，运用好其与学生的思想、行为之间的关联是影响大数据运用于高校研究生思想政治教育实效的决定性因素。如何投入财政资金专项、明晰激励评价体系、建立相关政策制度、搭建数据教育平台、规范海量数据的搜集、处理、分析、提炼、整合与使用，就是大数据时代教育领域的真正挑战。

三、大数据在高校研究生思想政治教育中应用的展望

大数据时代下新媒体技术的发展为高校研究生思想政治教育工作开辟了新的空间、为社会主义核心价值观的培育创造了新的渠道。在大数据技术的运用中，我们可以通过科学开放的工作原则、与时俱进的联动模式、人文个性的教育方式来评估研究生的学习规律、预测研究生的行为趋势、定制研究生的培养机制，针对不同类型的研究生群体特点，提供适合其思想需求的个性化教育方式。

（一）科学开放的工作原则

1. 群体性原则。当前的高校研究生的构成呈现复杂化与多样化的特点，但是在实际的思想政治教育培育过程中，不同的学位类别、生源层次、培养方式、社会阅历、年龄结构以及政治素养的研究生却统一适用同一的培养机制和评判标准。思想政治理论课缺乏持续教学或实践环节，以导师为主的专业指导和思想政治教育因职责不同有所分离，校级主管部门与二级学院的思政教育工作脱节，研究生辅导员“思想引领教育”角色认知相对薄弱等等原因在一定程度上都影响了研究生思想政治教育的有效性。与面向全体学生“一刀切”的传统思想政治教育方式相比，大数据能够根据预测出的研究生的思想倾向、行为模式、偏好特点，对研究生群体进行分类的“精准画像”，从而判断出学生在某段时期的舆情动态和心理预警，并以此为基础对培养对象进行定制化的分类教育或心理干预。依据数据呈现的不同群体、不同年级研究生所关注社会热点、理论困惑、个体需求、职业规划、能力提升等方面存在差异，开展有针对性的、分众化的思想政治教育。

2. 自适应性原则。在華中师范大学对本校研究生思政理论课程教学效果的调查中，认为课程效果一般或不满意的问题，主要集中在教学内容过于偏重理论和教学方式过于依赖课堂讲授这二个方面，加上缺乏后续的持续教学或实践环节，三年级处于学习相对“空档”阶段，思政课的影响力呈现出先递增后递减的趋势。[9]而在大数据时代，高校研究生思政课课程可以基于多样性、共享性和互动性的网络教育资源，构建开放式、自适应式、个性化的研究生学习数据库。研究生根据自身知识状况、能力水平，开展个人自主网络学习或自组学习团队等学习方式，完成课程设定目标。教师依据研究生学习数据库，获取学生与学习内容的交互情况，提供个性化的跟进策略，通过可视化的学生学习报告调整教学进程和重点，借助自适应引擎以及干预引擎的调整，开展针对性课堂研讨、专题讲座、个别辅导、社会实践调查等方式，在线即时化解学生思想行为存在的问题，实现一个完整的自适应学习过程。

3. 关联性原则。作为大数据应用的重点之一，可视化技术不仅以时效性更高的方式向给教师、管理人员、系统开发人员直观简明呈现研究生思想行为动态，还能够大幅减少处理与反馈时间，根据不同思想政治教育主体的需求，挖掘出具有潜在价值的关联信息，利用自动算法替代人工决策，降低预测风险。通过云端分立的数据库彼此相联，将研究生的学习、生活、交往进行多维度的联机分析，呈现出一个宏大的教育培养场景，并以简洁明了的方式呈现给相关各职能部门。以可视化方式即时呈现出不同研究生的个体需求和思想特点，重点关注思想行为动态、价值取向和社会热点难点等领域，为研究生思想政治教育工作决策科学化、教学质量评价客观化、监督制约过程化提供重要的实证支撑。

（二）与时俱进的联动模式

目前，高校研究生思想政治教育领域在相关教育管理部门的统筹领导下，已经形成四种教育主体齐抓共管的培养格局。

在大数据的背景下，整合思想政治教育资源，建立与时俱进的新型联动机制势在必行。新型的联动机制应该在坚持客观公正、公众利益优先伦理原则和遵循法律的框架下挖掘和运用研究生的相关信息，建立各层次的高校思想政治教育大数据平台，与数据资源丰富的学工部门、学校后勤服务部门、银行、通信部门等建立良好合作关系，完善四方主体之间的组织管理机制、沟通协调机制、考核激励机制和制度保障机制。[10]

提升管理主体对大数据重要性和功能性充分认识：从评价体系入手明晰激励性政策，搭建数据搜集系统平台、明确公开性数据和个人隐私数据界限、推导数据分析技术及算法公式、增加数据挖掘人员能力素质以及硬件软件数据采集财政投入。

责任主体和服务主体通过系统性网络平台的数据反馈，为创新思想政治教育工作提供切入点。深入挖掘学生数据信息之间的关系，寻找具有价值的教育内容，并有效地运用于教育活动。通过把握学生的真实想法，了解其思想动态，适时引导学生走向自我完善。

调整研究生思想政治理论课以传统课堂教学和考试成绩为主导的现状，调动授课教师应用大数据教学的主观动力。通过动态把握教学质量和学生思想行为状态的即时呈现，尊重研究生的主体性、差异性和特殊性来积极适应大数据时代带来的新变革。

（三）人文个性的教育方式

1. 基于资源的数字化传播模式。大数据时代的到来为丰富数据信息的整合创造了条件，高校研究生思想政治教育应该大胆创新数据传播方式，完善在线教育平台，实现政府部门、学校、社会团体机构之间实现数据资源的共享。通过当前流行的慕课和微视频这些大规模数字化在线开放课程和模块，丰富扩充的教學内容，优化教学方法，通过数字化学习工具和分析预测技术的使用，推荐研究生自主学习、自主探究、自主发现切合实际的思想政治教育内容，通过多样化的形式潜移默化地开展研究生思想政治教育工作，帮助形成正确的信息选择心理机制。

2. 基于交流的数字化反馈模式。大数据支持突破时空限制的交流、互动与反馈，因而也可以为研究生教育主体实施基于交流的数字化教育模式创造便利的条件。通过运用“互联网+”技术，依托研究生人手一机的移动终端，以微信、QQ、微博为手段成立新媒体联盟，尝试建立微信公众号和网络互动社区，围绕教书育人、实践育人、学术育人的几个重要的培养环节开展心理咨询、职业教育、创新创业等主题微话题讨论、微主题班会的系列教育活动。相关的软件工具对每位学生的自主探究结果进行自动跟踪和统计，从而形成网络舆论引导能力和网络信息管理能力大数据。

3. 基于评价的数字化管理模式。由于大数据提供的多维丰富信息能实现科学而精确的管理评价，所以大数据能够基于评价的数字化管理模式，帮助研究生教育主体实施更加精细化、个性化以及智能化教育管理。当下的高校研究生是伴随着互联网技术成长起来的，通过QQ、微信、微博等日常网络社交媒介生成的大量数据，不仅是反映研究生思想、行为和情感的客观载体，而且还是提取研究生思想政治教育规律性信息的重要源泉。[11]大数据为高校研究生思想政治教育工作提供了搜集和运用这些信息资源的科学范式，使我们可以更加客观、真实、精准地挖掘出研究生的需求，及时、有效地收集和获取有关研究生个体和群体的学习偏好、行为模式、人际交往等等多种数据和信息，适应多维度评价的要求，实现较为准确的科学评价，并针对不同研究生群体提供个性化的培养方案以及智能化的教育管理。

参考文献：

[1]2016微信用户数量统计[DB/OL].http：//www.didown.com/news/29040.html.2016-01-11.

[2]每天查询量33.3亿百度搜索量已超过Google[DB/OL].http：//tech.huanqiu.com/internet/2013-03/3753761.html.2013-03-21.

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[4]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.

[5]田晓玲.大数据时代带来更理性、更可靠的决策[N].文汇报，2013-03-11（00A）：1-5.

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[7]统计局发布2016年国民经济和社会发展统计公报[DB/OL].http：//www.gov.cn/shuju/2017-02/28/content_5171643.htm.2017-02-28.

[8]李怀杰，夏虎.大数据时代高校思想政治教育模式创新探究[J].思想教育研究，2015（5）：48.

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[10]凌小萍，邓伯军.大数据时代高校思想政治教育探究[J].广西师范大学学报：哲学社会科学版，2015（2）：66.

[11]王寿林.大数据时代高校思想政治教育方法创新研究[J].思想政治教育研究，2015（6）：86.