高校思想政治教育应用大数据技术的理性思考

张咏婷

大数据时代的到来给各行业、各领域带来新的变革和发展，尤其是在高校思想政治教育领域。本文着重阐述了大数据技术在高校思想政治教育领域的应用现状，提出了缺乏数据的有效处理、预测作用限制学生发展、数据安全难以保障是目前制约高校思想政治教育应用大数据技术的主要问题，并指出了加强数据整合、引导学生主动、保障数据安全、结合传统模式、挖掘因果关系是提升大数据应用水平的发展策略。

近年来，随着互联网、计算机等信息技术的不断发展，全球的数据量在以极快的速度增长，现实生活中逐渐产生了一种“数据化”的思维，美国著名未来学家Alvin Toffer首先提出了“大数据”一词;“2000年Diebold所撰写的论文是大数据第一次出现在学术期刊。”维克托·迈尔—舍恩伯格和肯尼斯·库克耶合著的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书详细地阐述了大数据的概念、特征、研究方法，并预测未来社会是大数据时代，各个领域将充分挖掘大数据的价值并加以高效利用，人们的生活将更加智能。目前教育领域对大数据价值的挖掘也在不断加深，尤其是高校思想政治教育。但目前对于高校思想政治教育应用大数据技术的研究缺乏系统性，对存在的问题和提出的发展策略缺乏针对性，只在一般意义上进行了论述。

一、大数据技术在高校思想政治教育领域的应用现状

大数据时代的教育具有传统教育不可比拟的优势，如通过记录学生的学习信息而制定符合个人情况的学习计划，或者通过学生的学情反馈调整教学进度和改变教学方法等。而将大数据技术应用于高校思想政治教育时，还具有其独特优势，如可以提升高校思想政治理论课教学效果，丰富思想政治教育传播渠道，及时把握学生的思想状态等。

（一）提升思想政治理论课教学效果

传统的高校思想政治理论课在其发展过程中，存在如学生学习兴趣淡薄、教师教学方法单一、师生双向互动较少等问题，而应用大数据技术的高校思想政治理论课可以在一定程度上解决这些问题，提升教学效果。首先，应用大数据技术的思想政治理论课可以增加学生的学习兴趣，大数据带动下的多资源互动提升了课堂的丰富度，增加了知识的趣味性，使得课堂教学不再是单一的枯燥乏味，让学生对知识产生了求知欲。其次，教师可以引进新式教学方法，VR立体教学，3D视觉图等拉近了学生与知识的距离，让学生能更身临其境的进行学习。最后，应用大数据技术能够增加师生的双向互动，从课前的信息采集，再到课后的师生反馈，大数据技术基于对海量数据的分析能够让师生之间有更多的了解，进而更好的辅导教学。

（二）丰富思想政治教育传播渠道

在互联网+的影响下，思想政治教育的传播渠道也日益增多，相对于传统渠道来说，大数据技术的应用更能使当代大学生对思想政治教育产生浓厚的兴趣，因此，高校思想政治教育工作者可以充分利用互联网、新媒体等资源，让学生近距离接触当前社会上的热点话题，还可以建立相关的政治教育网站，统一组织观看红色影片等，同时，高校在进行思想政治教育时还可以利用QQ、微信、微博等新媒体，传播一些值得深思的思想政治教育主题，引导学生对社会现象进行客观而全面的思考。

（三）及时把握学生思想状态

在传统的思想政治教育中，思想政治教育工作者很难及时把握学生发生的变化，解决问题效率低，相反，应用大数据技术之后，由于学生的行为数据会被记录，如此便可以收集到学生的动态信息，如学生最近比较关注哪些社会热点，喜欢发表哪些话题讨论等，能够更及时地了解学生的思想状态，同时，也可以针对学生近期较关注的热点问题开展主题教育活动，进行及时的思想价值观教育。再如将学生的人际关系网进行数据化，关注学生人际关系发生的变化，在其有矛盾时及时进行心理疏导，防止其作出冲动的行为。此外，还可以根据不同学生的问题制定不同的辅导策略，有效关注到每个学生。 二、高校思想政治教育应用大数据技术存在的问题

虽然高校思想政治教育应用大数据技术具有某些优势，但是在现有条件下，仍存在一些困难和问题，如缺乏有效的数据整合和分析技术、难以精准预测学生行为、数据安全难以保障等。

（一）缺乏数据的有效处理

数据是高校思想政治教育应用大数据技术的基础，但目前高校缺乏大数据平台的建设，并未将收集的学生信息数据化，无法利用大数据的价值。首先，缺乏对数据的整合。高校思想政治教育的数据资源包括学生的身份信息、课程信息、图书借阅信息等，但这些信息彼此独立，无法形成大数据的系统分析。同时，各高校之间缺乏信息共享，全国高校的思想政治教育数据平台欠缺。其次，缺乏对数据的有效分析。由于计算機技术发展的局限性，仅靠人力对庞大的数据进行分析尚不可能，因此需要大力开发计算机分析系统，在海量的数据中快速准确的寻找数据之间存在的相关关系，并加以有效利用。

（二）预测作用限制学生发展

高校思想政治教育应用大数据技术的首要前提就是收集和分析学生的各种信息，但如果对所收集的信息处理不当，这些信息反馈结果很可能会反过来限制学生的发展，这主要是通过大数据的预测作用表现出来的。舍恩伯格认为大数据的一个重要作用就是可以预测未来可能发生的行为，以便在事情还未发生时就作出反应，以减少不必要的损失，这主要是基于大数据的一个特点而得出的结论，即大数据通过分析所有的数据寻找相关关系。例如A和B是找到的一对相关关系，当A发生变化时，B就会发生相应的变化，因此当A发生了某一变化时，即使B还没来得及变化，人们也可以预测B会发生何种变化，因为这已经通过大量数据得到证明。那么在思想政治教育中大数据的这一预测作用很可能会成为对学生的禁锢，不利于对学生进行思想教育，反而限制了学生变得优秀的可能性，这与我们进行思想政治教育的宗旨是相违背的。

（三）数据安全难以保障

数据作为一种流动的信息，不仅传播速度快，而且还可以被重复使用，甚至终端的数据还可能被永久保存，这样就不免存在数据泄漏的危险，尤其是对于高校的学生来说，缺乏社会阅历，又极渴望得到社会的认可，心理不成熟，这就可能引来不法分子的觊觎，再加上收集信息的便利，就更加容易掌握到个体学生的情况，近年来，高校学生被骗的案例层出不穷，数据安全问题值得我们深思。与此同时，在信息泄漏的担忧下，学生警惕性的提高又反过来不利于高校思想政治教育的发展，毕竟大数据要求收集的是学生真实的信息，学生往往又担心被骗，不愿展露自己的真实情况，这一矛盾影响了大数据积极作用的发挥，因此，对数据的安全保障也是我们必须解决的问题。

三、高校思想政治教育应用大数据技术的发展策略

虽然高校思想政治教育应用大数据技术还存在许多问题，但我们分析问题最终是为了解决问题，因此提出针对性地措施是必不可少的。

（一）加强数据整合

针对信息收集分散的现状，高校首先应该对数据进行整合，将分散的数据纳入统一的数据库，以便于对数据进行分析，提高数据的使用价值。在高校内部，可以将学生的图书借阅数据和思想政治理论课的课程数据进行整合，通过分析发现二者存在的相关关系，然后将这一分析结果转化成具体的措施，以实现数据的价值。在高校之间，进行数据的共享，建设全国的高校数据平台，充实国内高校思想政治教育的数据资源。在高校外部，对社会资源进行整合，将其纳入校内的数据平台，全面分析影响学生成长的因素。同时，大数据的发展需要有先进的技术支撑，如果没有庞大的计算机分析系统，数据只是记录的信息，没有任何价值，我们需要的是快速及时的分析结果，并将这一结果投入实际的生活中，从而发挥大数据的独特优势。

（二）保障数据安全

大数据时代的数据安全问题是最值得深思的问题，人们的各种信息均以非实体的数据形式存在，隐私的泄漏变得更為简单，而且在大数据研究的各个环节中都存在着隐私泄漏的可能，所以加强各环节的数据安全保障工作极其重要。在数据收集过程中，可以只收集用户的相关信息，如学生的阅读记录、签到次数，而不包括他的身份信息;在数据存储过程中，要加强数据的保密性，建立的数据库也要设定高级加密，防止黑客入侵盗用学生信息，并且在必要的情况下，允许学生删除自己的信息;在数据分析和整理过程中，做到只分析数据不分析人，尤其是学生的姓名、班级、电话、身份证号码等关键信息;在数据可视化过程中，数据分析结果要仅表现为两种数据的相关关系，不针对个人，只针对群体的普遍特征，从而根据群体的普遍性作出相应的措施调整。

（三）结合传统模式

传统的思想政治教育模式，其优势是教育者和教育对象之间可以进行亲切的交流，拥有情感的互动，教育者在交流过程中能够随时捕捉教育对象发生的变化，包括面部表情、肢体动作、语言风格等，并根据这些变化调整工作安排，具有很强的可控性，而大数据只是分析结果，得出结论，不能代替人的能动性。传统模式的劣势是教育者面对的教育对象数量庞大，而思想政治教育工作者数量有限，这样的不对称让教育者很难顾及到每个人的情况，只能去适应大多数，且对教育对象群体发生的变化掌握不及时，应对滞后，但大数据技术通过对数据的分析可以直观的展现教育对象发生的变化，便于及时调整教育方式，以符合实际需要。所以，高校思想政治教育应用大数据技术时应该做到两者优势互补、相互结合。

（四）挖掘因果关系

舍恩伯格在《大数据时代》中认为大数据时代应该放弃对因果关系的探究，转而注重发掘相关关系。如淘宝在网页推送顾客浏览过的相近物品，他不知道为什么两者会有这样的关系，只是海量的数据告诉了他应该这样做，最终的目的只是为了增加销量。但是对于高校思想政治教育，仅仅基于学生的全部数据，寻找相关关系激发学生的积极性并不能从本质上使高校思想政治教育得到发展，而是应该在找到相关关系后进一步挖掘高校学生行为背后的思想观念和动机，从本质出发，才能真正解决问题。因此，大数据时代的高校思想政治教育仍要注重研究因果关系，只是在大数据技术的支撑下通过研究相关关系来挖掘因果关系，要把两者相结合来共同促进高校思想政治教育的建设和发展，而不是要其一而扔其二。（作者单位：山西大学 马克思主义学院）