大数据高校思想政治教育的机遇与挑战

杨婷

摘 要：大数据为高校思想政治教育提供了丰富的数据信息、多样的分析素材和准确的预判结果等机遇，同时也带来了数据处理难度大、数据处理专业人才匮乏、数据伦理问题等挑战。利用大數据提高高校思想政治教育的实效性需要树立数据分析思维；加强数据人才建设；把握数据使用限度。

关键词：大数据；高校思想政治教育；实效性

随着2008年互联网和云计算的快速发展，数据信息急速增长，“大数据”概念普遍开来。2013年，大数据开始在我国的教育业崭露头角，掀起了基于智慧校园利用大数据技术促进教育改革和创新发展的热潮。大数据是指规模巨大、类型多样、蕴含巨大价值的基于云计算快速捕获、处理与分析的信息资源集合。大数据的关键不仅包含海量数据，还包含数据思维。如何利用大数据来加强高校思想政治教育主阵地作用，值得我们思考。

一、大数据时代高校思想政治教育面临的机遇

伴随着大数据进入思想政治教育的视野，其蕴含的科学价值和社会价值逐渐被挖掘利用，为思想政治教育的发展提供了机遇。

（一）高校思想政治教育的数据信息更加丰富

过去信息源匮乏和传播路径受限，教育者所能了解到的学生思想动态有限，导致教育者缺乏足够的讯息对学生进行详细的了解 。随着智能手机等移动设备的普及以及互联网全面融入生活，学生无时无刻不徜徉在网络的海洋之中，大量行为数据、消费数据、用户社交等UGC（User Generated content 用户生成内容）数据被记录，这些记录一定程度上反映了学生的生活状况和学习动态，同样也给思想政治教育工作者提供了大量的真实数据。

这样的数据获取不仅来自互联网络还包括校园物联网。校园物联网技术应用增加了数据来源渠道，使得数据采集变得更加迅速有效。一方面，高校通过各种信息感应设备实时记录学生生活、学习状况，将日常生活数据化，产生大量可用于监测与分析的数据；另一方面，校园物联网技术通过对学生信息自动匹配和对比分析，将与学生有关的信息进行相互关联，从而实现智能识别和实时监测。例如，校园一卡通随时记录着学生的生活消费，图书借阅、出入门禁等各种生活学习信息，是记录学生行为数据的重要工具。

（二）高校思想政治教育的分析素材更加多样

过去思想政治教育的分析素材较单一，主要通过观察学生动态或是依据学习成绩分析，而大数据提供了多项数据源，产生了丰富多样的分析素材。第一，学习情况分析素材。例如，有众多高校采取网络在线学习思想政治教育理论课程，一方面使教学更加灵活多样，另一方通过数据采集工具搜集学生在线学习时长，不同主题教育视频的点击率，在线视频话题讨论的关注度等信息，可以了解学生学习情况、思想走向以及热门关注话题，进而了解到学生的学习兴趣热点以及对所学内容的认可程度。第二，生活情况分析素材。收集学生一卡通消费额度、宿舍出入时间、上网时长等数据为思想政治教育工作提供有效材料，使高校思想政治教育工作能通过多样的信息来全面、透彻分析学生状态，适时进行引导和干预。例如，根据学生实际消费情况，找出隐性困难学生。

（三）高校思想政治教育形势预判结论更加准确

数据的科学性为高校思想政治教育形势预判结果的准确提供了强力支撑。高校思想政治教育形势预判结论的准确性提高是依据动态数据库的及时收集与处理，并通过科学数据分析以多种可视化方式整体客观展现学生的思想动态，可以直观了解到学生近期学习生活情况并预判学生思想状态趋势。大数据时代通过全面客观多样的数据分析，为教育工作者预估走势提供了重要支撑，增强了形势预判结论的科学性，提高思想政治教育工作决策的准确性。以事实说话，用科学引领工作者的直觉与经验预判，让高校思想政治教育工作更具科学性。

数据的完整性为高校思想政治教育形势预判结果的准确提供了有力因素。特别是在对学生行为和心理动态进行详细分析时，学生个体的多样性所呈现出来的状态和结果复杂多样。我们在进行量化分析，寻找共性的同时，还要加强对特殊个体状态的关注。因为对学生思想状况的了解、掌控，除了关注动向一致的学生外，也要特别注意差异个体。这样全面整体地分析，展现最真实直观的数据，为思想政治教育形势预判提高了准确性。

二、大数据时代高校思想政治教育面临的挑战

（一）海量信息数据导致信息捕获有限

数据来源复杂、结构多异，难以进行数据筛选与融合，捕获信息受限。一方面，数据形态各异，来源纷繁复杂。既有排列整齐的结构化数据，还有难以用传统方法进行处理的非结构化数据，例如视频、音频、图片等。同时数据来源不仅有高校物联网技术实时监测的线上学生学习和生活数据，还有线下学生学习成绩、到堂率、挂科率等数据。高校思想政治教育工作者在时间和技术上进行数据处理是有限的。另一方面，数据内容优劣不齐，真实有效的数据难以挖掘，导致对学生状态的分析出现误差。数据内容质量不高，在数据整合过程中往往会有大量的无用信息、无效信息与干扰信息，这样教育工作者很难正确客观地了解到学生的动态。

（二）思政教育队伍数据专业技术人才匮乏

高校思想政治教育队伍中的数据人才非常紧缺。一方面是缺乏专业数据人才进行技术上的问题处理。目前专业的数据人才大多分布在互联网、金融领域等，能流入高校的数据人才较少。另一方面，高校思想政治教育工作者缺乏大数据思维。高校思想政治教育工作者由于缺乏专业的学习和培训，对数据的分析和解读能力十分有限。同时高校思想政治教育工作者缺乏足够的精力和时间利用大数据。承担着学校繁重的教学任务和繁琐的常规工作，如何将大数据分析运用到学生工作管理当中，提高数据利用效率，还需进一步学习。

（三）数据过度利用导致数据伦理问题出现

数据被过度利用，导致数据异化。马克思用“异化”一词说明人的异化劳动，“工人在劳动中损耗的力量越多，他亲手创造出来异己的、反对自身的对象世界的力量就越大，他自身，他的内部世界就越贫乏，归他所有的东西也就越少。” 因此，异化是指人自己创造的东西成为支配和奴役自己的工具这一过程。而数据异化是指人创造出数据，但过度依赖数据分析呈现给我们的信息，过度依赖用数据说话而缺乏自我意识的判断。大数据呈现的只是学生状态的一方面，并不能只靠大数据来简单判断，过分推崇数据容易导致人们过度利用数据而陷入数据困境当中。

三、适应大数据时代，创新高校思想政治教育的对策

（一）树立数据分析新思维

树立大数据定量分析与定性分析相结合的新思维。最主要的一点就是让“数据发声，而不是仅靠直觉和经验的定性分析。教育者需要依靠数据的科学性来开展思想政治教育工作。正确把握科学的数据分析，利用可视化方式真实展示受教育者的行为情况，更直观、更理性地说明目前思想政治教育存在的问题，使得问题分析更具科学性。当然，这不是一昧地否定过去的方式，而是应做到精确理性的数据分析与直觉的经验判断相结合。通过客观的数据分析，再充分利用教育者多年的实践经验与对问题的敏感度，来全面分析其问题的原因。这样主客观相结合，更能整体把握，透徹分析。

（二）加强数据人才建设

加强数据人才建设，学习先进数据技术。首先是加强高校思想政治教育工作者的数据运用技术和数据思维培养的学习与培训。要真正认识到数据的作用，将大数据落实到学生工作管理当中，必须要培养一定的专业技术，并不断学习。例如电子科技大学有一支专门的大数据队伍，对全校学生的数据进行专业的处理与分析，最大程度了解学生目前的学习动态及生活情况，并及时为他们提供相应的帮助。此外，在强化思想政治教育工作者数据运用的同时，还需要从根源上解决问题。引进先进的数据人才，加强大数据高校思想政治教育队伍的建设，将大数据与学生管理工作有机结合，提供有效的数据帮助其解决管理工作难题，以促进高校思想政治教育工作者工作的实效性，并通过大数据来开发新的认识领域。

（三）保护数据使用隐私性

在利用大数据过程中容易“出卖”学生隐私，泄露学生个人信息。大数据帮助思想政治教育理解现在和预测未来，并采取相应措施解决问题。但大数据本身不存在数据恐慌，而是滥用大数据预测所导致。针对这一问题，思政教育工作者需要对滥用大数据预测进行适当防范，在数据创建之初便需要安全保障。第一，对隐私保护进行一定的监督，确保大数据的安全。学校一定要保护好数据的源头，防止数据被盗，导致学生的隐私流露在外。同时也需要对大数据的使用进行有效监管与控制。第二，有选择性地采取信息利用匿名化。学生对于数据隐私的恐慌源于个人信息泄露在外，个人隐私极大可能被不法分子利用，导致诈骗事件发生。一旦数据信息有选择性地匿名化，就可以大大减少数据的针对性，在一定程度上能减少数据被二次利用。

四、小结

大数据时代是一个不可避免的趋势，它所带来的变革已涉及到各行各业。当然高校思想政治教育也不能固步自封，要追随时代的进步来更新换代。利用大数据思维来创新思想政治教育方法，利用科学的数据分析结合教育者的实战经验与理论指导，并通过个性化教学的方法来提高思想政治教育工作的实效性。只有真正理解数据、合理运用数据，将大数据思维贯穿到高校思想政治教育工作的开展当中，才能更好的解决高校思想政治教育问题。

参考文献：

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