大数据背景下高校思想政治教育工作新路径

汪金英李 鹏

（1.东北林业大学 黑龙江哈尔滨 150040；2.黑龙江生物科技职业学院 黑龙江哈尔滨 150025）

大数据时代的到来，改变了人类的生活和教育。新形势下的教育是以大数据、云计算等信息技术为基础，以学生的思想、学业、服务为重点研究方向的个性化教育。在大数据背景下，是否能够实现更高效的服务于高校思想政治教育工作，就要看大数据与思想政治教育工作是否合理的相结合。高校思想政治教育工作者深度挖掘教育数据价值，推动思想政治教育工作进一步的发展，是大数据背景下思想政治教育工作者不可推卸的责任。

一、大数据带给高校思想政治教育工作的机遇和挑战

网络计算机的普及，大数据时代的到来，极大地改变了人们的生活方式，人们生活圈在改变，知识的储备在增加，可以更为准确地了解社会动态。大数据背景下，主张开放精神的主导，但这种主观自我引导并非全都是正确的，信息的传播也未必都是带有正确性与价值性的。大数据对高校思想政治教育工作的影响是辩证的，给高校思想政治教育工作带来了机遇，同样也带来了挑战。

（一）大数据带给高校思想政治教育工作的机遇。

1.大数据为思想政治教育工作带来大量有价值的数据。传统的小数据对于描述和把握现实的能力是比较单薄有限的，而大数据一般是源于自然发生、实时记录的数据。基于这一点，大数据能够掌握学生们在思想政治方面的数据和信息是多层次和多维度的，能够更好地聚焦学生们在思想政治方面的现实态势。在大数据背景下，学生们作为大数据的参与者，是一种无意识的参与，是一种自利行为。学生们每一次上网百度搜索，去阅读和转发各类新闻，或者是网购等，都是为了满足自己利益而触发的无意识行为，而在这样条件下形成的数据是带有客观真实性和有效价值性的。

2.大数据为教育工作者及时了解大学生思想动态创造条件。大数据因其自身的特点，其所需要的传输载体的多样性，使其在为思想政治教育工作提供有价值数据的同时，也构建了一个交流互动的平台。突破传统授课方式，思想政治教育的课程可以依靠大数据的信息交流平台建立远程教育，通过网络选课的方式开展。大学生可以根据其自身的兴趣，自身的需求进行不同方向的选课，这就是为高校思想政治教育的工作者提供了一个深入了解大学生思想动态的机遇，大数据的出现突破了传统教育的时空局限性，更让教育工作者根据学生的思想动态调整其课程的方向与内容。

3.大数据为预测大学生思想发展态势提供帮助。大数据的核心特征就是可预测性，通过整合现有的数据对其进行分析，建立对应的数学模型，那么在思想政治教育工作中的应用亦是如此，通过对现有系统中存有的大学生相关信息进行分析与整合，对大学生的行为模式进行探究，可以判断出大学生的思想动态，预测大学生在思想政治教育方面出现的问题。在此之前，对大学生进行思想政治教育辅导和心理疏导，减少问题的出现。对比传统的教育方式，大数据能够为预测思想发展态势带来帮助，使得教育工作更富有针对性、成效性，同时具有一定前瞻性与远见。

（二）大数据带给高校思想政治教育工作的挑战。

1.思想政治教育数据真假难辨，挖掘难度大。在人人都在说大数据的时代，社会的合理性运行也越来越依赖大数据，数据源也就显得至关重要。但是得不到权威的数据的话，大数据就是一句空话。现实工作中，在庞杂的数据量中挖掘出带有价值性、真实性高质量数据是一项挑战。同时巨大的数据量是无法衡量数据质量的。在庞大的数据集合中，存在很多虚假数据。这些虚假数据可能由于数据在整合或存储过程中出现错误造成的，或者是在利益陷阱驱动下形成的虚拟数据。例如，微信中存在虚假点赞现象，这一现象的背后就会带来大量虚假失真数据。收集的数据质量是参差不齐的，质量较差的数据会直接影响数据分析结果，会带来误导性结果评判。在挖掘带有价值性和真实性数据工作中，各类数据对其进行干扰，严重影响到数据分析和数据结果的显现。挖掘数据关键点在于寻求有价值数据，过滤无效的数据。

2.大学生的隐私安全受到了挑战。大数据为思想政治教育工作者了解学生的思想动态，预测其未来发展态势创造了条件与平台。但这些数据会涉及到大学生的家庭背景，受教育环境，个人基本信息，情感状况等多个方面。有许多的信息大学生因其个人原因并不想被他人知晓，如果信息被披露，那么将会侵犯大学生的隐私安全性。但互联网时代的高速发展，网络技术的多样性与先进性，是否能够切实保障建立起来的平台的网络安全性，保证数据信息不被侵犯不被肆意披露。不得不说，这是存有风险性的一个问题，那么在某种程度上来讲，大学生的隐私的安全性会因大数据的采集而存在一定的隐患。大数据有如双刃剑，为大学生思想政治教育工作创造了条件的同时，也带来了挑战。

二、大数据背景下高校思想政治教育工作的路径

（一）提高数据价值性，进行思想政治教育数据二次整合。大数据思想政治教育最重要的数据来源于各大高校、社交网络、媒体网站的公开数据。这些数据是十分宝贵的，且是需要二次整合挖掘的。在没有进入大数据时代，只是单纯的低效率的去整理数据，这也就是失去数据宝贵性。同时，来源的数据往往也是混杂非结构性的，要找到数据背后隐藏的有利于思想政治教育的价值信息，就要对原有的数据进行二次整合，让原有数据拥有再生价值。在大数据时代，对思想政治教育相关数据进行历史梳理，可以让原有的数据焕发出新的生命力，生成专业数据库，使工作者和教育者掌握高效价值性数据信息。专业数据库供教育者和工作者免费访问，使得教育者和工作者能更为准确的找到有利思想政治教育的着力点和切入点。

（二）共建关联性数据，实现思想政治教育数据价值共振。通过大数据找到事实主体之间的内在联系，数据与数据之间关联的越密切就越能挖掘更加有价值的信息。事实与主体之间的关系越紧密就更加有利于开展个性化的教育，对学生这一主体在网络上可以根据自身喜好和需求进行网络选课情况共建关联性数据，更加有利于个性化思想政治教育工作的开展。根据数据找到主体大学生之间在思想政治教育方面存在的共性与个性的问题。使教育者和工作者在思想政治教育工作的过程中做到具体问题具体分析。所以需要共建关联性数据打破原有数据的独立性，使其已存在的数据作为大数据整体当中的一部分，实现思想政治教育数据价值的共振效应。

（三）把握信息走向，提升思想政治教育工作的针对性。利用大数据来预测学生群体在思想政治教育方面的未来思想动向，基于数据对当代各校大学生在思想政治教育方面进行深入分析，从而预测学生群体在此方面的变化和思想波动，预测之后我们采取及时针对性教育方案进行专门教育，减少问题的出现。各大高校性质不同，院系之间也存在着很大差别，不同院系不同年级的学生所关注的热点问题也是不一样的，所以个院系信息数据的侧重点也是不一样的。举个例子，针对于毕业生，这一群体关注更多的问题则是就业。可以根据大数据进行收集、整理、分析他们所关心的就业信息数据，从中明确在不同职业岗位上的整体变化态势和未来发展趋向，有助于学生们更好的去选择自己的职业。

（四）创新教育方式，融合新元素调动学生主体积极性。大数据时代的到来，使教育方式发生新的变化，产生不同的化学反应。根据收集的数据，对学生主体数据进行储存、处理，最后达到结果显现目的。在大数据背景下形成小分队采用思想政治教育微课新型授课方式，这种新型授课方式的分组是根据所得的数据结果，将学生进行分组，更加带有针对性。所谓的微课传统教育是在传统的教育方式上一种扬弃，不同于传统的教育方式却又跟根植于传统的教育方式基础上一种新型教学资源。这种教学资源，教学时间较短更有利于学生们吸收理解，同时也是一种情景化、针对化。这样的新型授课方式，使得学生们的积极性充分调动，将微课融入思想政治教育工作当中，是更加有利于推动其工作的顺利进行，提高其工作质量和效率。同时，我们也要重视以往的传统教学方式，新型教育方式存在一定性的弊端，这就需要我们要将两种教育模式进行有效的融合，彼此协调辅助。

（五）加强数据敏感度，强化教育工作者数据分析能力。大数据背景下，为了高效率开展该项育人工作，必定要以数据分析为基础。教育工作者需要深度挖掘数据背后的重要意义和价值，增强数据敏感度。教育工作者积极收集、整合数据并进行显现结果剖析。准确把握学生意识分化，事件背景下的主观反应，为其引导工作奠定基础。每一组数据背后都隐藏诸多有价值的信息，思想政治教育工作者要增强对数据灵敏认知度，丰富自我数据意识。同时，高校应该组织对高校思想政治教育工作者进行专业化的培训，专业化培训内容可以从思想政治教育的数据科学采集，数据的处理和分析等方面的能力。其目的是为了提升教育工作者洞察数据能力，强化对数据敏感认知。

（六）完善相关制度，构建思想政治教育大数据管理体系。将大数据运用在教育领域是近年新兴模式，处于初步阶段。这就需要及时的完善相关的制度，构建合理的思想政治教育大数据管理体系，确保大数据处理运用的正常程序，保证大数据在程序中数据的安全性，确保学生隐私信息以及数据分析结果不被泄露和盗取。同时，为了保证不被无效数据误导，也需要完善向相关制度。规范对数据进行特定筛选程序。规定对学生隐私数据以及数据分析结果进行加密安全保护制度，思想政治教育工作者在进行提取数据，对数据梳理和分析之前做好登记工作，数据信息管理者责任具体化，必要时介入司法力量。用规章制度来确保大数据工作流程和数据信息的安全是必要的，及时制定和完善相关制度，构建科学性、合理性、严谨性思想政治教育大数据管理体系。