大数据时代高校精准思政的特征、现状及路径

于 祥 成， 陈 梦 妮

(1.湖南大学 马克思主义学院，湖南 长沙 410082；2.教育部高校思想政治工作创新发展中心(湖南大学)，湖南 长沙 410082)

党的十八大以来，习近平总书记多次围绕精准思维作出深刻阐释，强调在推进工作与解决问题中要“对准瓶颈和短板，精准对焦、协同发力”[1]。精准思维作为求真务实的思维方式和精益求精的工作态度，为思想政治教育(以下简称“思政教育”)改革创新提供了重要遵循。精准思政是在精准思维的指引下，适应大数据时代发展的思政教育新模式。相对于传统“大水漫灌”式的思政教育，精准思政借助大数据技术应用，对思政教育相关数据进行采集、挖掘、分析、调控、反馈，进而在教育环节精准聚焦与发力，以达到精准育人的效果。《中国智能教育技术发展报告(2019-2020)》提出，“数据驱动的精准教学模式将成为未来教育的新常态，推动教育过程的优化和精准化”[2]。研究和实施精准思政是顺应高校思政教育数字化变革新趋势的必要之举，对于提升高校思政教育的科学性和实效性具有重大的理论价值和实践意义。

一、大数据时代高校精准思政的特征解析

大数据时代，数据不仅仅是作为技术存在，而是日益成为一种理念和方法渗透到思政教育主体、内容、过程、场景中，推动思政教育理念和模式创新，向着更科学、专业、精细的方向转型并呈现出新特征。

1.主体互动多向性

大数据时代为教育者和受教育者提供了认识思政教育的新视野和新方法，他们的主体性得以极大提升。高校精准思政是以教育者和受教育者为主体，广泛协作、高度参与、深入交融的教育性活动，体现为教育者之间、受教育者之间、教育者与受教育者之间的多向互动。

其一，教育者多领域协作。思政教育向来不只是思政课教师的职责，教育者涉及各院系和学工部、团委、教务处、后勤处等众多职能部门教职人员。但以往由于教育者互动欠佳，他们在教育实施的方向、力度、深度上各有不同，作用于受教育者的合力协调不畅或相互牵制，甚至相互抵消。大数据时代，高校师生的学习生活方式、思维及行为模式出现了许多新变化，倒逼教育者加强学习交流、经验互鉴、素养提升，推动思政课教师队伍、专业课教师队伍、管理服务队伍精准化转型，做到分工明确、发力精准、同向同行，全方位凝聚育人力量，积极应对大数据为思政教育带来的深刻变化。与此同时，大数据具有储存容量大、涵盖范围广、运算速度快等技术优势，能够汇集政府、社会、高校多方数据，为教育者搜集信息、确定目标、优选方案、实施评估提供客观依据，极大提升教育者决策的效率和科学化水平。随着大数据之于思政教育的影响和作用被重视，越来越多的数据专业技术人员被吸纳到教育者队伍中，作为专业技术团队为大数据赋能精准思政发挥技术保障作用。无论是专业技术人员自觉提升思政素养以适应精准思政的发展需要，还是思政教育者愈加重视大数据素养和信息技术能力的提升，都直接或间接推动思政教育者与校内外计算机、大数据、人工智能等多领域专家展开深度的合作交流。

其二，受教育者个性化交流。受教育者既是接受教育的对象，也是自我教育的主体。过去受教育者学习的信息来源较为单一，主要是在教育者单向的信息输出过程中获取，使得受教育者之间缺乏互动的平台和条件。精准思政强调充分发挥受教育者的主体性，注重思想品德自主建构、自我完善。基于大数据技术的个性化自适应学习系统，可以深度挖掘学生个体多模态数据，根据知识水平、思想境界、需求层次等方面的差异性，不仅为学生自主性学习提供学习计划和学习路径，还为学生探讨和交流提供议题设置和特定辅导，促进探究性学习；同时，开放性平台能够让不同个性的学生从多维视角发表意见、交流思想、形成共识，促进合作性学习。随着智慧校园加速建设，学生可通过智慧校园系统的功能应用，查询个体画像分析报告，获取基本情况、学习状况、成长轨迹等个人数据分析，全面客观地认识自我，还能进一步获取群体分析，进行情况比较、案例学习，推动比学赶超、“结对帮扶”的良性互动氛围形成，扩大学生之间的交往范围和互动程度。

其三，教育者与受教育者数字化交融。长期以来，思政教育采取自上而下的施教方式，受教育者缺乏对教育者的积极反馈，“我说你听”的说教现象时有发生，这种情况随着大数据时代到来得以逐步改善。精准思政强调教育决策由“经验判断”向“数据驱动”转变，教师利用大数据技术深耕学生大数据，立足于全面、精细、发展的视角，审视学生群体全貌和个体细节，基于学生需求和特点，引导学生积极参与思政教育活动，使他们日益作为主体自主参与精准思政的建构，推动思政教育从“单向教”转变为“双向学”，极大增强了师生的互动性。一方面，学生通过大数据在线学习系统，了解思政课课程目标、体系、内容，掌握学习的重点难点，可以更便捷地与教师即时开展交流讨论；另一方面，教师作为学生观点表达的倾听者，能结合学生群体图谱、个体画像，发现、欣赏、学习学生的优点，了解和化解学生思想困惑，还可以利用大数据分析师生交往的范围、程度、时长，发现教育开展过程中师生产生分歧的环节和问题，主动与学生交心谈心，针对性地化解矛盾，在沟通理解中促成思想品德共进，在角色转换中实现教学相长，体现为循序渐进的教育性交往交融过程。

2.内容供给定制性

大数据技术赋能精准思政内容生成、更新及呈现，极大增强了理论的解释力和感染力。基于充分了解和尊重学生的差异性需求，教师在思想观念、政治观点、道德规范的传授方面能够做到精准定制、因材施教。

其一，教育内容针对性生成。传统思政教育乃至网络思政教育，一般习惯于立足“应然性”的预设与立场，对受教育者思想品德形成与发展规律研究关注不够，有时在内容供给方面未能兼顾先进性与广泛性，与受教育者需求大相径庭，导致受教育者兴趣淡薄、理解困难，难以真正吸纳教育内容，而抬头率不高、师生互动有限等现象的实质是对教育资源的损耗与浪费。在大数据赋能下，高校精准思政侧重从师生的“实然性”出发，内容生成紧密围绕思政教育规律和受教育者成长规律，考量个体现实需要，按主题细分、重组、集成新内容模块，并可根据师生需要层次的提升不断优化组合，在师生疑点、社会热点、教学盲点等问题上做到分类、递进“输送”，改善了教育内容宽泛的问题，有效提升教育内容的针对性。

其二，教育内容适应性更新。长期以来思政教育内容更新需要经过信息搜集、存储、审核、编辑、分发等繁琐流程，且主要依靠人工完成，从而导致内容缺乏对时代的适应性和引领性。基于大数据的信息交互和知识交融，为高校精准思政提供了巨大的“信息池”。一方面，教育者通过大数据挖掘和分析技术，广泛且精准地从“信息池”中获取社会各界和网络空间的知识理论、时事热点、流行话语，创造性地转换成鲜活素材、典型案例、生动语言，用以丰富教育内容和加强现实关切，适应时代发展，回应时代问题；另一方面，教育者基于字典方法、监督学习、无监督学习等文本分析技术，对“信息池”中的相关数据资源进行读取、分词、剔除无意义的词语和符号、同义词归并、编码等步骤处理，挖掘文本隐藏的价值取向信息，根据语境有选择地引入教育内容以完善、论证思想政治理论观点，使教育内容在包容性中突出中国特色社会主义意识形态的主导性和引领性。

其三，教育内容选择性呈现。信息传播方式主要经历了口耳相传、邮驿传递，到邮政快递、传统媒体发布，再到计算机互联网、移动互联网、物联网交互的演变过程。传统思政教育的内容传播主要是借助语言、文字、谈话、课堂、大众传媒等活动形式，教育内容的呈现方式较为固定。在数据体量激增且种类繁多的今天，物联网、云计算、大数据、人工智能可实现对符号、文本、图像、声音等多媒体信息的数据化处理。随着数据承载的信息量、知识量越来越多，教育者可视不同教育情境，借助大数据技术将这些结构化数据、半结构化数据、非结构化数据加以综合利用，对思想观念、政治观点、道德规范进行智能化传播。同时，利用可视化技术使抽象概念具象化，通过丰富生动的视觉效果，将思想政治理论以图像、图形、图表、视频等形式呈现给学生，让他们结合自己的知识储备和知识结构，认知可视化图像背后所传递的理论内涵和价值观念。学生也可以根据个人需求设置可视化程序系统，改变可视化图像类型，从多维度分析和理解思想政治理论。

3.过程运行可控性

在大数据时代，基于思政教育大数据系统与师生交互产生的数据，高校精准思政能够实时依据数据的采集、分析、反馈，对教育流程、环节、行为量化描述，聚焦问题、精准调控。

其一，教育流程可选择。“任何人的思想品德的形成，都要从一定的直觉、感受、情绪等朦胧而自发的心理活动开始，都要经过知、情、意、信、行诸要素的发展、推移”[3]。传统思政教育采取“千人一面”的笼统式教育，时常会导致受教育者理论接受困难、思想衔接不畅、行为转化停滞的问题。精准思政根据受教育者当前在思想内化和行为外化中所处的具体阶段，准备和组织施教，能够避免割裂式、重复性教育，使教育过程与受教育者思想政治状况精准匹配成为可能。由于数据可以交叉复用，教育者依托思政教育大数据系统，实时提取和全面分析教育过程各要素相关数据，精准绘制受教育者的个体画像，从而对受教育者的认知能力、情感状况、意志力水平、行为倾向进行分析和解读，根据受教育者当下需要，从知、情、意、信、行各端中选择合适的聚焦点、切入点、发力点，优化教育流程，在节约时间、人力和资源成本的情况下，做到对症下药、精准育人。

其二，教育环节可追溯。传统思政教育从准备、开展到效果强化环节的情况主要记录于教案、工作日志中，无法做到全面、详尽、准确，教育者在反思和追溯某个具体环节时难以高精度还原。精准思政基于大数据思维和技术，将思政教育系统置于可量化的维度，对思政教育结构要素、过程环节以数据形式精准表达，或者说对教育组织实施的全过程进行大数据跟踪、监测、反馈。在这个完整的闭环系统中，以教育目标输入为起点，供给理论知识，建构教育情境，最后促成行为转化，即完成一次教育循环。借助数据建模和可视化技术直观、清楚地呈现学生的思想动态、思政理论课教学质量等基本情况，也可根据教育决策需要，追溯教育具体环节、步骤、要素的落实情况，清晰认识教育具备的条件、优势及面临的困境，不断优化教育目标、改善算法，以达到最佳的教育效果。

其三，教育行为可调节。在传统思政教育实施过程中，由于缺乏信息反馈或信息反馈不及时，导致师生信息不对称而达不到最佳教育效果。思政教育大数据系统根据精准思政的需要，通过对教育过程即时数据和关联数据进行收集、分析、反馈，实时评估教育计划执行情况；基于算法和历史数据样本，对教育各阶段、各环节、各要素数据进行比对评估，智能化诊断异常问题，自动化调整教育行为，使其更精准地适应教育目标和受教育者需求，做到“秒级响应”。可以说，基于大数据的精准思政信息反馈日益透明化、自动化、高效化，具体表现为：一方面，精准识别，做到因人施策。诸如雨课堂、课堂派等基于大数据的智慧教学产品，能够多维度采集课程管理、教学互动、考核测评等数据，并依据一定标准进行动态评估，向学生实时推送提醒，激发学生兴趣，加强思想引领。另一方面，未雨绸缪，实现源头治理。教师通过大数据提取、解析高校新闻事件的关键词和高频词，研判学生心理趋势，及时对异常行为精准干预，在主动而为、应势而变中化解学生的心理、情绪、思想危机。

4.场景生成泛在性

以大数据为代表的信息技术和应用场景消弭了时间与空间的阻隔，联结了虚拟与现实空间，深刻改变了人的生活方式。高校精准思政不留盲区、育人到位，其教育活动开展范围触及师生全生活场景。

其一，交往场景潜在转化。过去，师生交往通常发生在思政教育开展过程中或者提前设定的场景之中。当前，大数据技术随着互联网普及渗入日常生活的方方面面，重塑了人们的交往空间。第49次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2021年12月，在我国网民群体中，10～19岁网民占比为13.3%，20～29岁网民占比为17.3%，而我国网民使用手机上网的比例达99.7%[4]。可以说，作为网民主体的青年学生与互联网相伴而生，与移动应用APP共同成长。他们在微信进行即时通讯，在微博发表个人观点，在百度检索所需信息，在知乎交流人生经验，在B站分享学习资源……应运而生的流行语、表情包、短视频等数字化符号作为个体化身，是他们感知社会、表达思想、宣泄感情、塑造形象的虚拟载体。而其中生成多元异构的数据映射出高校学生的日常生活状态，海量数据也揉杂和裹挟了碎片化的信息和多元化的观念，加剧了历史虚无主义、消费主义、泛娱乐主义等社会思潮的传播风险，更突显了精准思政在场的必要，进而促使互联网及其应用成为师生意见交流、观点切磋、思想争鸣的潜在交往场景。例如，师生在社交平台上接触和发送的推文、跟帖、评论等信息都可能附载着数次潜在的意识形态传播和日常思政教育。

其二，教学场景跨越时空。传统思政教育教学活动往往在集中固定的时间地点进行，教学场景较为单一，体现为以对话为主的集体学习情境。现今，大数据在互联网领域的应用拉近了师生交往的时空距离，拓展了教育教学的经纬跨度，精准思政的主体不再局限于传统意义上的自然时间和物理空间在场。例如，教师可以选择将中国国家博物馆数字展厅作为教学场景，引导学生云参观庆祝改革开放40周年大型展览，学生可根据需要自主选择放大、缩小、前进、后退调控展区场景视角，全景式回顾国家的发展变化，感受社会主义现代化建设伟大征程的壮丽篇章。此外，大数据技术使集合、分割、重组、切换不同维度的时空成为可能，思政教育的时空秩序被重新定义和安排。依托具有时间深度的大数据及携手AI，精准思政不限于对知识时间轴的线性反映和框架图的平面呈现，而是可以立体多维地再现历史场景并构建新场景，生动阐释“从哪里来、到哪里去”，科学引导学生认识历史发展规律和世界发展大势，深入学习理解“四史”，增强历史自觉，厚植爱党爱国情怀。

其三，实践场景虚实相融。近年来，增强现实、虚拟现实、混合现实等技术高歌猛进，将大数据所蕴藏的信息以3D可视化的方式呈现在人们面前，便于人们理解数据背后的内涵和特征，正在各领域中大放异彩。不难发现，“虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、混合现实(MR)、影像现实(CR)以及由之催生的大数据学习平台、智能在线教育、虚拟学习助手、仿真头盔体验、云上智慧课堂等联通了虚拟世界与现实世界，沉浸式体验、虚拟化交流、仿真性参与等应用场景已经深嵌到思想政治教育过程之中”[5]。 重大历史事件、红色遗迹情景再现已触手可及，悄然改变了思政教育实践活动只能在党史馆、红色革命遗址、实践基地等现实场景中开展的状况。精准思政的实践场景既可以是现实场景，也可以是现实与虚拟互动、现实与超现实融合的场景，借助AR技术应用，可以优化现实场景的呈现，使现实世界的呈现更丰富立体；借助VR技术应用对现实交际关系、运行规律“移植”和映射，创设一个与物理空间相对照的数字虚拟空间；借助MR和CR技术应用营造虚拟事物与真实环境交织环绕的认知情境。在可观、可感、可参与、可体验的沉浸式情境中，教师可以更好地将教育内容通过特定的实践场景及其蕴含的价值观念传递给学生，引导其参与虚拟实践活动，以促进思想政治理论的行为转换。

二、大数据时代高校精准思政的现状透视

大数据时代驱动着高校思政教育模式因时而进，在推进精准思政的过程中，面临着复杂的现实境况，需要加以多维度透视。

1.价值引领：技术赋能与逻辑失效

谁掌握大数据谁就掌握育人主动权。数据本身无价值导向，只在被用于满足一定的需要和目的时，才会被赋予价值与意义。大数据是精准思政的技术前提和重要支撑，能对师生基本情况作出精确呈现和细致描述，感知和追踪不同师生群体与特定师生个体的政治态度、思想动态、心理状况，并作出情况分析和问题诊断。在推进精准思政的过程中，教育者通过对数据的分类、利用、评判等环节赋予主流价值，可实现对受教育者价值观潜移默化的正向引导。虽然大数据在助力高校精准思政价值引领方面发挥着重要作用，但是我们也要看到，大数据作为师生感知世界和反应思想的承载介体，无法完全且人性化地解读师生思想动态。从数据分析范围来看，不是个体所有的思维方面都可以简化为数据分析，人的观察、比较、分析等理性思维方式可量化，而在情绪、动机、直觉等非理性思维方面存在无法量化的情况。简言之，大数据能够精准分析和描绘人、事、物的特征，但在价值判断方面就没那么适用。例如，仅据反映“是什么”的数据关联来判断是非、对错、善恶等价值观念，存在逻辑缺陷。从数据分析程度来看，师生的思维意识及其发展趋势可以通过外显行为数据来分析、描述，师生思想的内在转化和矛盾运动过程却无法在此基础上进行深入剖析。例如，仅依据“到课率”“抬头率”“点头率”等数据指标评判“入脑入心”“获得感”等思政教育内化过程，条件尚不充分。完全基于大数据的思政教育还可能弱化和忽视教育者的主观能动性，致使其陷入被动地位，从而进一步影响教育双方关系，弱化精准思政的价值引领力。

2.理论传播：算法推荐与信息茧房

大数据应用离不开各种算法，算法推荐是大数据在互联网领域较具代表性的应用。算法推荐作为新的信息分发机制，主要基于互联网用户行为日志数据的抓取，精准构建用户画像，实现信息与人的精准匹配。“信息供给的精准化与用户体验的个性化是算法推荐的显著特征。”[6]基于推荐算法的信息传播已经深入师生现实和虚拟生活，将算法推荐应用于精准思政，能够助力思想政治理论在信息过载时代的精准传播。例如，将推荐系统应用于党史党建网站、思政教育专题网站、红色文化等网站，依据不同的推荐算法，或基于内容推荐，或基于协同推荐，或基于组合推荐，按照学生的需求量身定做并精准分发信息，有助于学生高效地参与相关领域的知识学习，也为思政教育传递主流价值观念、凝聚思想共识提供了有效的途径。同时，算法推荐会根据学生的关注动态，持续改善信息的生产和分发，实现与学生差异性、多样性需求的适配，有效提升学生对思政教育内容的黏性。但是，算法推荐作为一种理性工具，主要服务于理论传播的精准度，这就对用户的信息处理素养和能力提出了一定要求，如果用户一开始选择性接触信息，久而久之则会陷入信息茧房。凯斯·R·桑斯坦在《信息乌托邦：众人如何生产知识》中提出“信息茧房”的概念，他认为，公众如果只关注自己选择的东西和喜欢的通讯领域，长此以往，会陷入信息构筑的“茧房”[7]。面对由算法推荐构建的“信息茧房”，应当看什么、怎么看，如何察觉、定义自我与他人的角色关系都由算法规定，学生的思想认知和行为抉择不可避免地受到大数据、云计算的影响，而低俗劣质的信息也容易乘虚而入。在快节奏、高密度、强刺激的同质信息充斥的环境中，尤其是心智尚未成熟的学生容易被卷入信息私人化的圈层中，逐渐被困在由碎片化信息构建的圈层内。当前，一些教育者还未能完全实现对大数据领域的驾驭，以至于思政教育无法渗透进圈层内，也无法及时纠正“信息偏食”，从而导致处在圈层内的学生视野狭窄化、思想封闭化、价值偏执化，加大社会共识凝聚的难度。

3.业务协同：资源共享与整合欠缺

“随着大数据的出现，数据的总和比部分更有价值。”[8]140万物互联是大数据时代的显著特征，数据交叉复用所产生的价值远比数据单独应用大很多。思政教育大数据是用于精准思政监测、分析、决策的基本要素，也是采集、储存、分析、利用教育信息的工具和资源。高校、院系、职能部门拥有各自的数据资源，如若以数据共建共享促进信息互融互通，能为提高信息利用价值、扩大信息受众规模、加强思政教育工作者的协作提供契机。高校精准思政涉及的要素纷繁复杂，与之相关的数据每日呈指数级增加，要在浩瀚的数据空间中建立稳定的联系并发现规律特征，对数据开放共享的范围、速度、层次都提出了更高要求。尽管高校业务大数据系统和思政教育大数据平台的搭建已经较为普遍，但分布在各院系和职能部门数据库的数据都是依据业务工作要求建构，其结构、质量、编码解码方式不尽相同，各业务数据库与思政教育大数据库对接、同步困难，尚未关联的数据难以产生更大范围的价值共振效应。数据质量直接决定数据的精准度，虽然大数据技术已经能从高校范围对思政教育数据进行捕捉、储存、管理、分析，但是现有的数据监控、筛选技术尚未成熟，庞大数据中难免混杂各种虚假、负面、冗余信息，甚至会覆盖可靠性数据。同时，高校与社会在大数据领域的接轨力度不够，未能很好地实现政校企之间的合作交流和数据交换，既有的数据还只是数据洪流中的极小部分，转化为实用信息有限，从而造成“暗数据”堆积，不利于数据资源的整合和育人工作整体效能的提升。

4.效果评价：留痕分析与思维定势

思政教育效果归根到底要经由受教育者自身的思想矛盾转化和反复实践才能实现，从这个角度来看，精准思政建立在教育者对受教育者精准把握的基础之上。在大数据的发展演变历程中，数据粒度越来越细小，所包含的信息越来越丰富，“预测系统之所以能够成功，关键在于它们是建立在海量数据的基础之上的”[8]16。依托大数据应用，通过分布式文件系统、关系数据库、云存储等方式对师生的现实活动及网络留痕以数据形式储存，当历史数据累积到一定程度，便能对师生学习、社交、休闲等外显行为进行数据挖掘和数据分析，研判师生政治态度、心理状况、情感诉求、价值倾向，并运用可视化技术进行呈现。一方面，全员、全时、全域地呈现师生知情意行的“全景图谱”，便于教育者从整体上把握受教育者的行为特点；另一方面，多维、立体、动态地呈现师生思想行为的“精准画像”，使“个体”研究成为可能。从这种意义上来说，历史数据的留存有助于分析教育者的工作开展情况、受教育者对教育理论的掌握情况，评价思政教育效果。但是，历史数据分析是基于目标对象不变的假设，而“人的本质不是单个人所固有的抽象物，在其现实性上，它是一切社会关系的总和”[9]135。师生作为现实的人，在日常生活和思政交往活动中一直在发生动态变化。尽管传感器、射频识别、嵌入式系统等技术以无感式的数据采集方式，能实时捕捉到目标对象的真实动态，但教育者也仅能基于当前所采集的全部信息对过去某个阶段的教育效果做出评价，在研判个人未来发展的可能性上并非那么精准。如果过度依赖留痕分析，教育者容易因此在后期考察上出现思维定势和主观偏见，固化对受教育者思想和行为发展的评价，甚至可能形成限制师生改进自身的枷锁。

三、大数据时代高校精准思政的路径选择

精准思政日渐成为高校高度关注的课题，着眼于路径探索和优化，研究大数据在实践中的深层应用是题中应有之义。

1.精准定位：坚持以教育根本问题为导向

习近平总书记在全国教育大会上针对新时代党的人才培养定位问题，旗帜鲜明地指出，“我国是中国共产党领导的社会主义国家，这就决定了我们的教育必须把培养社会主义建设者和接班人作为根本任务”[10]。实施精准思政首先要从需求侧着眼，以“培养什么人，怎样培养人，为谁培养人”这一教育根本问题为导向，抓住“牛鼻子”，精准识别教育根本任务、精准把握教育基本规律、精准处理人文与科技的关系。

第一，精准识别任务，坚守正确政治导向。作为大数据时代思政教育的新理念和新模式，精准思政要始终坚持马克思主义指导地位，紧扣立德树人根本任务，将思政教育精细、准确、高效地融入人才培养的全过程，解决教育根本问题。一方面，精准思政要全面贯彻党的教育方针，牢牢把握高校意识形态工作的领导权、话语权。例如，充分发挥大数据在高校党建工作中的积极作用。利用数据清洗、数据交换、数据挖掘等大数据技术，搭建高校党建数据交流平台，整合共享党史学习教育的优质资源，扩大党的基本理论和创新理论的宣传覆盖面；借助云计算处理党务信息，提高组织、宣传、教育、管理、监管、服务等工作效率，抓取群众反馈数据信息精准研判，及时加强党群沟通，引导群众监督评议党员，党员宣传带动群众，为高校营造知党爱党信党的育人生态。另一方面，在日益开放的大数据生态中，精准思政要精准防控非主流意识形态通过网络对高校的渗透。运用大数据技术对网络舆情展开全天候监测和治理，包括对舆情生成和演化的预测、舆情成因分析、舆情过程及影响评估等，及时找准舆情根源，澄清网络谣言，还原事件全貌，密切关注在重大突发事件中的师生社会心理，引导他们确立正确的立场、观点、方法。

第二，精准把握规律，坚定科学施策方向。精准思政要确保教育战略的全面实施、教育任务的持续推进、教育目的的高效落实，必须充分考虑、科学把握、综合运用客观规律。习近平总书记在全国高校思想政治工作会议上强调，做好高校思想政治工作“要遵循思想政治工作规律，遵循教书育人规律，遵循学生成长规律”[11]，这“三大规律”是实施精准思政的根本遵循。此外，精准思政要因事而化、因时而进、因势而新，精准把握大数据驱动思政教育发展的内在规律。一方面，高校和教育者要提升数据意识，善于发挥大数据的潜在价值，运用曲线拟合，分析思政教育大数据变化的幅度、频率、趋势以及各指标变化的关联性，探索和总结数据背后思政教育的运行机制和内在的、本质的、必然的联系；另一方面，高校和教育者要注重采集和处理师生全样本、全周期、全景式的数据，通过挖掘和分析大数据之间的关联性，找出行为主体的思想共性和规律，在此基础上达到对人、事、物的精准把握，进而聚焦问题、切中要害、精准发力。

第三，精准处理关系，坚持人本价值取向。高校思政教育队伍是铸魂育人的中坚力量，在学生“拔节孕穗期”扮演着引路人的重要角色，承担着为党育人、为国育才的重要使命。大数据的系统和应用程序由人设置，在大数据赋能精准思政的过程中，教育者对待数据的价值取向深刻影响青年被培养成什么人，因此，要更加辩证地看待和科学地应用大数据的辅助功能，处理好人文与科技相辅相成的关系。一方面，教育者必须坚持把以人为本的教育理念融入技术应用之中。既要通过个人图谱观照学生的思想转变、心理波动、情感交流，又要加强与学生谈心谈话，在察言观色中深入细致地把握学生的思想状况、心理健康、学业生活等具体情况，主动回应学生诉求，及时解决他们的思想困惑和学习、生活中的实际问题，让技术变得有情感、有深度、有温度。另一方面，教育者要尊重和激发学生的主体性，引导其利用大数据加强自我教育和管理。鼓励学生基于合理的意愿和需求，利用数字图书馆资源检索功能、网络爬虫技术、AI助手，自主选择个性化内容加以深度学习，系统构建知识和价值体系；教育学生适时改变传统的安全防护思路，培养敏锐的大数据意识和数据信息辨识能力，以应对信息安全、个人隐私、价值裹挟等风险挑战。同时，充分发挥社会各界大数据人才的引领示范作用，加强大数据知识的宣传和成果展示，营造优良的大数据文化氛围，激励师生学以立德、学以增智、学以致用。

2.精准供给：统筹高校学生差异性需求

在把握需求侧的前提下，从供给侧发力，准确把握学生的所需所求、所思所想，“靶向”定制学生群体和个体的特色“套餐”。

第一，精准识别个体，构建用户数据画像。高校思政教育一直致力于关注学生思想，聚焦学生需求，引导学生的主体性充分发挥和全面发展，而大数据时代精准思政愈加注重因人施策，更应充分挖掘学生的需求指向。这要求高校和教育者依托各类信息管理中心采集数据，基于横向和纵向数据相关性分析构建用户行为模型，绘制用户思想动态、认知特征、理论关切、价值选择等多维画像，提升对用户差异性需求的敏感度，精准把握需要什么、需要多少的问题。除了以大数据分析学生需求本身和结果，还要结合传统思政教育研究方法，运用问卷调查、观察、访谈，进一步了解学生主观态度，在充分理解和尊重个体差异性需求的基础上，为满足学生合理需求创设优良条件，不断调动学生的主动性、创造性，逐步提升需求层次，引导其在社会价值和自我价值的统一中实现全面发展。

第二，精准对接需求，提供优质教育内容。思政教育“有滋有味”才能“入脑入心”，打造优质教育内容是实施精准思政的基础和关键。一方面，思政教育作为引领思想、塑造灵魂的实践活动，具有鲜明的意识形态性，是传递国家意志的主要途径。虽然可借助推荐系统在一定程度上促进思政教育信息的广泛传播和有效覆盖，但算法推荐的信息往往是以受众偏好为主导增加流量吸引，在主流意识形态引导方面欠缺。在实施精准思政过程中，需要我们系统融入马克思主义理论、党的基本理论和创新理论、中国优秀传统文化等内容，加大思政教育优质内容的供给量，从源头上优化个性化算法推荐，传递主流价值观念。例如，主动用好用活诸如《觉醒年代》《理想照耀中国》等高质量的文化产品，在丰富学生精神文化生活的同时，激发他们的爱国热情和奋斗激情。另一方面，思政教育具有指向人精神世界的特殊性，其内容要作用于学生的思想，就要充分考虑学生的具体情况，聚焦学生的话题热点、思想疑点、知识盲点、成长痛点。既要充分利用中国共产党思想理论资源数据库、习近平系列重要讲话数据库、智库报告专题数据库及众多智慧学习系统，又要大力建设和持续更新本校思政教育资源数据库，还要开发利用公开课资源、教学工具资源，为学生自主学习、充分讨论、积极反馈及参与建设提供平台和渠道。依据后台系统的点击率、利用率、回访率等数据统计分析，针对学生对教育内容的反馈情况，相应地调整优化内容供给。

第三，精准分发信息，创新适配教育方法。精准供给除了保证高质量内容支撑，还要精准选择内容输出的方法，遵循教育的层次性和顺序性，深入不同专业、年级、班级，围绕学生信息进行持续性关注和针对性分发。其一，思政课是高校思政教育的主渠道，而“个性化、多样化、层次化的教学供给模式是提高思政课供给质量的根本保障”[12]。教师要依据大数据思政教育系统的观测模型和学生画像，广泛遴选和综合运用讨论式、启发式、案例式等理论教育方法，促使有意义的内容变得更有趣和更易接受。其二，基于大数据技术，建立各门课程的知识图谱，注重知识点之间的概念衔接和逻辑关联，深度挖掘、精准聚焦蕴含其中的思政教育元素，创新课程思政这种精细的隐性教育方式，从“曲高和寡”走向“润物无声”。其三，“将符合教育要求的教育内容，以显在或潜隐的方式投放到与受教育者密切相关的智能终端和平台中，并根据受教育者的网络行踪开展追踪式投放”[13]，教师要根据学生活动场景和行为轨迹，“一对一”将教育内容“精准滴灌”，浸润至学生心田，强化对学生知、情、意、行的引导效果。

3.精准联动：促进优质教育资源均衡配置

“教育供给侧改革的核心内容是扩大优质教育资源的供给，优化教育资源配置”[14]，唯有秉承全员参与、协同联动的教育理念，推动数据的自由流转，才能促进资源在更大范围内集中和配置。

第一，精准整合平台，发挥资源最优价值。思政教育数据支撑系统由丰富的模块构成，特别是随着课程思政等育人大格局的构建，思政教育所涵盖的空间也在迅速拓展。开展精准思政不是某个部门和平台的事，而是整个学校乃至整个社会的事，必须破除课程、科研、实践、文化、网络、心理、管理、服务、资助、组织等育人平台间的壁垒，统一数据标准、业务流程、系统接口，建立一体化大数据平台，积极推动数据开放和交互，以便统筹思政教育系统的整体情况和各部门的实时动态，确保大数据的覆盖面、精准度。扩大优质教育资源分享的范围，丰富和拓展运用大数据开展精准思政的实践，多维度满足学生的个性需求。

第二，精准联动力量，增强全员育人合力。借助大数据把握思政教育动态，主动担当育人责任，应成为高校全体教职工共同的职业自觉。高校思政课和专业课教师、管理人员、服务人员等教职人员应根据育人需要，综合运用、合理调动平台数据信息，促进共建共治共享，实现多种育人资源融合联动。例如，开展大数据应用工作坊，举办高质量学术会议，组织线下巡讲、线上培训，通过思政教育者集中学习、交流研讨等形式，推动不同院系、职能部门间的数据共享、信息交互、学习协作。校园内部数据仅能展示学生部分思想动态和行为轨迹，事实上，外部数据囊括学生行为数据的体量和维度更为广泛，还应协同政府、企业、家庭等社会各方力量，探索和建立协同育人机制，在细化分工的基础上，实现各自专业领域的优势互补，优化“大思政”工作格局。

第三，精准协同人机交互，促进双方优势互补。正如麦克卢汉所言，我们正在迅速逼近从技术上模拟意识的阶段[15]，甚至毫不夸张地说我们已经处在这个阶段，在大数据驱动下，人工智能的研发和应用已经随处可见，人机交互日渐融入校园生活。智能机器主要通过模拟人脑分析学习的神经网络，提炼海量数据，进行深度学习，具有优异的信息处理能力，对知识的分析、预测能够达到更广的范围，而人具有思辨性、创造性等特质，在对内容理解、把握上达到较深的层次。两者各有所长，要充分借助大数据实现人机协同，将智能机器视为精准思政的重要手段和辅助形式。一是完善和扩充思政理论语料库，训练智能机器语音识别、机器翻译、自然语言理解等能力，使机器全面掌握和及时更新思政教育信息，以便师生合理利用机器的智能搜索、推荐、订阅等功能，提高学习和工作效率，使他们支配更多闲暇时间去发展兴趣爱好，丰富精神文化生活，实现自由而全面的发展。二是提高人机交互的效率，让智能机器通过深度学习，不断吸收和反复利用思政教育数据集、多模态情感分析数据集，构建和理解思政教育模型、情感分析算法模型，提升在思政教育领域的情感识别能力，为师生认识和改造自身提供重要的参照系，为基于人机交互的精准思政提供更多的可能性。

4.精准评价：推动教育根本任务贯彻落实

“精准思政要求我们全面把握工作举措成效，切实建立工作评价机制，不走形式务求实效。”[16]教育评价要精准到思政教育数字化转型的具体落实上，在评估、反馈、总结、改进中形成精准思政的质量提升和良性循环。

第一，精准变革思维，树立正确评价导向。“思想政治教育精准评价是基于网络在线教育和管理所繁衍的海量数据，构建的动态评价指标系统”[17]。要摒弃单一的评价思维定势，从系统的思维方法出发，将关系教育质量和发展的各要素及其相互关系纳入考量范围。例如，不仅评价学生思想倾向是否正确，学习效果能否满足教育要求，还要评价教育内容能否满足学生需求、教师能否落实教育任务等。此外，当代高校学生是“网络原住民”，他们信息来源广泛、视野开阔、思想活跃，对教师亦能进行“文化反哺”“数字反哺”。鉴于教育者与受教育者平等互动交往需求的现实考量，精准思政的评价也不应是教育者的“独唱”，相关主体都要参与到评价中，努力促使教育者评价、受教育者自评、多向互评成为常态。

第二，精准优化指标，促进个体全面发展。要推动精准思政向可持续的良性方向发展，必须深化思政教育评价改革，破除“五唯”评价导向，用科学的评价“指挥棒”引导学生立德成人、立志成才。从横向看，作为独立个体的学生具有个性化特征，教师应开展多维度评价，将学生的思想、道德、能力、素养等基本状况、知识掌握状况、社会实践状况纳入综合评价指标体系，依据学生数据关联性挖掘规律，把握学生思想品德素养提升的整体趋势。从纵向看，正值成长黄金时期的高校学生，具有巨大的发展潜能，教师要用发展的眼光审视学生。在法律允许的范围内，调查、采集、录入、存储新生个人相关信息，建立学生思想动态数据库，实时监测学生思想政治观念变化动向以及接受思政教育后的思想转变情况，依据每位学生的初始数据及增量情况，对其实际成长状况和潜在发展空间作增值评价，并强化结果运用，激发学生的积极性，达到改善思想、优化行为、促进发展的目的[18]。

第三，精准关注动态，落实教育长期效果。高校精准思政的培养目标主要是促进学生的自由全面发展，为实现这一目标而开展的教育活动具体表现为教师传播知识、传播思想、传播真理，教育引导学生养成良好思想道德的动态过程，然而作为塑造灵魂、塑造生命、塑造新人的教育活动，精准思政教育效果不可能在短期内充分显现，精准评价应强化过程评价。要善于借助大数据智能算法，动态把握学生的长期行为轨迹。在教育准备阶段，依托历史数据和数据规律对教育目标进行前期预测和展望；在教育实施阶段，借助关联规则、回归分析等方法，及时对教育过程纠偏矫正、优化升级；在教育完成阶段，通过处理与分析教育效果的相关数据，评估总结教育成效与不足，以更好地开展后续教育工作。正如马克思所言，“人应该在实践中证明自己思维的真理性”[9]134。精准思政的教育效果还应运用大数据进行跟踪反馈，结合学生步入社会之后的实际表现情况进行评估。因此，要为精准评价提供长期的数据支撑，保证教育效果的长效性。