大数据时代高校思想政治理论课在线教育的特征及有效运用

刘春波

(三峡大学 马克思主义学院，湖北 宜昌 443002)

近年来大数据技术发展迅速，无处不在的微处理器和传感器将我们置身于数据洪流之中，剑桥大学教授维克托·迈尔-舍恩伯格借此捧出了《大数据时代》并预言：“大数据开启了一次重大的时代转型”，它将带来“一场生活、工作与思维方式的大变革”[1]1。在此背景下运用大数据创新高校思想政治教育成为学界研究热点，但不同学者之间也出现了分歧，有学者提出大数据将给思想政治教育带来颠覆性影响，有学者认为大数据只是对思想政治教育特别是网络思想政治教育的“丰富和拓展”[2]62。换言之，大数据思想政治教育只是网络思想政治教育的一种新形式。因此，当前我们需要弄清思想政治教育在网络时代与大数据时代的具体差异，研究大数据时代高校思想政治理论课在线教育的特征及有效运用，使大数据真正成为我国高校思想政治理论课在线教育发展创新的活水源。

一、大数据时代高校思想政治理论课在线教育的特征

虽然与网络时代一样，大数据时代高校思想政治理论课在线教育也是以“网络”为媒介或平台，但“大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的”[1]9。值得注意的是，目前国内外一些学校及教师运用大数据技术创建的新型在线教育平台，已经使高校思想政治理论课的在线教育体现不同的特征。

1.教育方案制定的个性化

制定教育方案是思想政治教育的起始阶段，对整个思想政治教育活动具有决定性影响。以往高校思想政治理论课的课堂教学，主要是围绕学生在现实生活中碰到的各种思想认识问题及矛盾，特别是主要矛盾和关键问题[3]339来制定具体的教育方案。可是，即便这个方案准确指向了主要矛盾和关键问题，也必然导致高校思想政治理论课的课堂教学很难兼顾到每一个学生。因为，不仅传统的课堂教学难以兼顾到每一个学生，而且抓住主要问题和主要矛盾来制定教育方案本身就意味着要放弃一部分学生。虽然，上世纪90年代伴随网络技术的兴起而发展起来的网络思想政治教育希望通过“专题教学网站”、“网络视频公开课”等网络平台，借助QQ、微博、微信等新型传播媒介来解决上述问题，但近20年来网络思想政治教育中存在着“思想政治教育专题网站数量不多，规模也不大”、“内容与形式不丰富”、“网络思想政治教育主体力量不足”[4]451等突出问题，这表明在网络时代高校思想政治理论课在线教育中教师能在多大程度上兼顾到每一个学生，完全取决于教师教学责任感与学生学习意愿的强弱，具有很大的偶然性和不稳定性。

与之相比，大数据时代的高校思想政治理论课教师则可以根据每一个学生的知识基础和个性特点制定个性化的教育方案，有效地兼顾每一位学生。之所以能够做得这一点，是因为大数据思想政治教育收集的信息是“全体数据”[1]27，它不仅能涵盖所有教育对象的思想和行为信息，甚至还能把握每一个学生在所有“数据节点”上的信息。目前，在高校思想政治工作领域中这个“全体数据”的优势或威力已经显现出来，它可以让辅导员等高校思想政治工作者“精准做到在什么地方，什么时间点，面对什么样的学生，开展什么样的工作”[5]137。因此，高校思想政治理论课在线教育如果能够利用大数据技术收集信息，则完全可以根据每个学生的特点与基础量身定做，为学生提供“个性化”的思想政治理论课在线课程。换言之，与网络时代的在线教育相比，大数据时代每位学生学习页面或学习网站上的思想政治理论学习内容不完全相同。

2.教育方案实施的智能化

大数据时代高校思想政治理论课在线教育的“个性化”教育方案，需要通过教育方案实施的“智能化”体现出来。近年来基于大数据的“智能化”创新已经在教育领域悄然兴起，哈佛、麻省理工等高校创建的新型在线教育平台，就增加了行为评价与学习诱导功能。这个功能的主要作用是基于大数据的记录与分析技术为学生提供及时的学习反馈，这样“系统通过自动记录如学生鼠标的点击、在一张幻灯片上停留的时间、参与网上提问和讨论的次数等数据，经过数据分析后自动提醒学生哪些知识点需要复习，哪种学习方式最有效”[6]316-318。

与之相比，在大数据领域刚刚兴起的“机器学习”更值得我们关注。它是对以往数据挖掘技术的创新，其特色之处在于它不像以往的数据挖掘那样有固定的计算机算法，而是依靠“计算、运行次数的增多，即通过给机器‘喂取’数据，让机器像人一样通过学习逐步自我提高改善”[6]347。之所以能够使机器像人一样具有智能，关键还是在数据。因为，个人在某个时刻的学习行为也许是杂乱无章的，但当数据积累到一定程度，个人的学习行为规律就会在数据中呈现出来，而机器就会利用这个规律对人提供帮助。因此，如果大数据时代我们能够很好地收集和利用学生在线学习的大数据，我们就可以使高校思想政治理论课在线教育方案的实施具有智能化特点。换言之，大数据时代高校思想政治理论课的在线教育平台应该成为提醒、督促、帮助学生学习进步的“帮手”。

3.教育效果评估的科学化

如何科学评估高校思想政治理论课的教育效果，一直是思想政治教育的难点。因为，与专业性知识教育相比，高校思想政治理论课既包括知识性教育又包含价值观教育，其教育效果既有显性又有隐性，既有近期又有远期，教育效果的评估比较复杂。在网络在线教育时代，高校思想政治理论课教师可以通过线上或线下的课程考试及问卷调查来进行教育效果评估，但课程考试侧重于知识性教育的效果评估，问卷调查则往往只能调查到显性的近期的教育效果，对学生内心的真实想法及其发展变化往往力不从心。其实，问题在于“抽样调查”只是小数据时代的数据分析方法，它“只能从采用数据中得出事先设计好的问题的结果”，不能“回答你突然意识到的问题”[1]35。

运用大数据对高校思想政治理论课在线教育的效果进行评估，“我们不再需要在还没有收集数据之前，就把我们的分析建立在早已设立的少量假设的基础之上。让数据发声，我们会注意到很多以前从来没有意识到的联系的存在”[1]1，有效解决隐性教育效果评估的问题。而且，利用大数据我们还可以把以往难以量化的信息，比如学生在校期间浏览网页、观看视频、使用手机、日常消费等活动产生的“非结构化数据”以“数据化”的形式直观呈现出来，既能科学地把握学生的思想全貌，又能科学地预测学生未来的行为趋势。因此，运用大数据对高校思想政治理论在线教育效果进行评估，能够保证所有评估内容都有数据支持，为高校思想政治理论课在线教育效果评估的科学化奠定坚实基础。

二、大数据时代高校思想政治理论课在线教育的有效运用

大数据时代高校思想政治理论课在线教育之所以能完成网络时代的在线教育无法完成的事情，体现出不同的特点，关键在“数据”，但恰恰在这个关键问题上我们面临着不小的挑战。因此，直面挑战不断创新，实现大数据时代高校思想政治理论课在线教育的新特点就成为我们以后努力的方向。

1.建立高校思想政治理论课在线教育的大数据

大数据不是简单的数据大，而是数据的容量大与价值大。涂子沛提出，应该从“容量维度”和“价值维度”来定义大数据，“大数据的容量维度主要体现在现代的大记录和非结构化数据两个方面”[7]270。现代大记录主要是依托网络、传感器、微处理器以及各种智能移动终端等来完成，它所记录的是以文本、图片、视频、网页等形式而存在的非结构化数据，据此涂子沛还大胆预言大数据时代的数据总量中“非结构化数据”将占到75%[7]270(舍恩伯格提出大数据时代数据总量中95%是非结构化数据)[1]45。可见，非结构化数据是大数据时代数据的主要存在形式。因此从容量维度来看，高校思想政治理论课在线教育的大数据主要表现为学生在借阅图书、观看图片与视频、浏览网页，以及日常消费等活动中产生的非结构化数据。虽然，以往我们也在坚持不懈地收集数据，但这些数据本质上是与小数据时代抽样调查技术相适应的结构化数据。换言之，大数据时代高校思想政治理论课在线教育的大数据还在我们的视野之外。

也许有人会将问题归结于高校思想政治理论课教师缺乏相应的收集设备与技术，但大数据在商业领域快速发展已经给我们提供了新的思路或启示，即我们完全可以像一些商业公司那样通过“技术外包”的方式来解决非结构化数据的收集问题。这就意味着高校思想政治理论课教育应该走出校园去积极寻求技术支持，通过与相关技术人员或技术公司合作建立大数据时代高校思想政治理论课在线教育的大数据。而且在手机已经成为大数据的主要数据来源情况下，当务之急是高校思想政治理论课教师应该与相关技术人员合作，设计出既适用于传统台式电脑又适用于平板电脑、手机等智能移动终端的APP在线课程，这样既能方便学生随时随地进行在线学习，又便于教育者随时随地收集学生在线学习的大数据，为大数据时代高校思想政治理论课“个性化”教育方案的制定提供全面的数据支撑。

2.运用大数据技术构建智能化的在线教育平台

首先，在线课程设计方面要有效整合大数据的相关分析与思想政治教育的因果分析。“相关分析”是大数据的基本数据分析方法，其目标是要达到舍恩伯格所说的“知道‘是什么’就够了，没必要知道‘为什么’”[1]67。因此，我们应该围绕教材知识点从学习时间、正误比例等维度来设计数据分析程序，把学生在该知识点上学习效果以及知识掌握中碰到的问题以“动态报表”形式实时反馈给学生自己和教师，便于教师和学生掌握实时的学习效果。当然，大数据时代不能因为相关分析而完全放弃因果分析，比如涂子沛就提出大数据要体现大价值就必须把非结构化数据“转化为有严整结构的数据”，“大数据的价值维度主要体现在传统的小数据和有严整结构的数据”[7]270。这也就是说，我们只有把大量非结构化数据转化为有严整结构的数据，非结构化数据呈现的问题或规律才能得到合理的因果解释，而具有严整数据结构的数据在高校思想政治教育中早就存在，这就是针对大学生所进行的各种形式调查。因此，大数据时代高校思想政治理论课教育者需要在相关分析基础上参照传统思想政治教育数据分析模型，用因果分析法去解释相关分析的结果，准确把握学生在学习过程中产生的深层思想认识问题。

其次，在线课程设计要兼容知识推送和在线交流功能，体现教育方案实施的智能化特征。网络时代我们“建设的思想政治教育类网站，浏览量并不十分理想。思想政治教育工作者在网络上的发言，并未能够激发起网民的广泛共鸣”[8]25的主要原因，是师生之间缺乏实时、及时的学习反馈。要有效解决这一问题，需要在线教育的课程设计能够兼容知识推送功能，即对基于数据的相关分析反映的问题特别是浅层次的对知识点的认识理解问题，系统会实时推送相关文章、视频链接，帮助学生正确理解、消化，而对基于因果分析所发现的深层次思想认识问题，教育者可以通过在线教育平台兼容的在线交流工具与学生积极联系和讨论，及时引导，帮助学生解决这些问题。

3.制定规章制度确保在线教育的数据质量

数据质量，是大数据时代高校思想政治理论课在线教育效果科学化评估的关键。这个数据质量并非我们通常理解的价值密度高、具有严格数据结构、经过一定数据分析的数据结论，而是价值密度低、没有严格数据结构的原始数据。美国在2001年就通过《数据质量法》对数据发布及运用的形式、方式作出明确规定，虽然有人曾对政府要不要发布原始数据提出质疑，但奥巴马任命的美国历史上第一位首席信息官昆德拉依然坚持“原始数据”。因为，原始数据虽然价值密度低，但只要配上相应的数据收集方法，就能确保分析结果的一致性和可复制性，确保数据质量。

与之相比，数据质量问题在当今中国更为严峻。因为，当前大多数人数据意识淡薄，只讲大概，在数据分析中更是存在片面解释数据、人为控制或修改数据，甚至制造“假数据”等突出问题。对此，思想政治教育的主管部门及从业者首先要有正确的数据质量观，要像舍恩伯格所说的那样，对于数据“混杂性，不是竭力避免”，而是将其作为“标准途径”[1]58，敢于接收混杂着与思想政治教育目标相悖的数据；其次，我们还要共同协商制定行业认可的数据管理规章，确保大数据时代高校思想政治理论课在线教育效果的数据质量，为教育评估的科学化提供制度保障，使大数据真正成为高校思想政治理论课在线教育发展创新的“活水源”。

参考文献：

[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] 胡树祥，谢玉进.大数据时代的网络思想政治教育[J].思想教育研究，2013(6).

[3] 张耀灿，郑永廷，吴潜涛，骆郁廷.现代思想政治教育学[M].北京：人民出版社，2006.

[4] 宋元林.论网络思想政治教育的本质、现状及其有效运用[J].毛泽东邓小平理论研究，2008(7).

[5] 谢继华，法鸿洁，黄飞凯.运用大数据创新高校思想政治工作初探[J].思想理论教育导刊，2015(7).

[6] 涂子沛.大数据[M].桂林：广西师范大学出版社，2014.

[7] 涂子沛.数据之巅：大数据革命，历史、现实与未来[M].北京：中信出版社，2014.

[8] 徐艳国.深入开展网络思想政治教育的思索[J].中国高等教育，2008(20).