大数据时代高校网络思想政治教育渗透力与实效性提升路径研究

谢莹莹

(浙江万里学院，浙江 宁波　315100)



大数据时代高校网络思想政治教育渗透力与实效性提升路径研究

谢莹莹

(浙江万里学院，浙江 宁波315100)

摘要：大数据在全球掀起了又一轮信息技术革命，海量、多样、速度、价值是大数据的显著特征。作为人才培养和新媒体技术运用重要阵地的高校，其教育管理受到大数据的严重冲击，使学生的思想行为和价值选择出现波动，催生了大数据时代高校网络思想政治教育的新环境。大数据作为一把“双刃剑”，数据化生存、伦理性质疑、双重性挑战是其发展瓶颈。需要从理念、内容和方法三方面适应和创新高校网络思想政治教育，切实提升其渗透力与实效性。

关键词：大数据；高校网络思想政治教育；渗透力；实效性；路径研究

一、大数据催生高校网络思想政治教育新环境

(一)大数据及4V特征

大数据时代令大规模的数据生产、储存、处理成为现实，进而通过信息的病毒式裂变传播改变着人类。IDC认为：“大数据技术描述了新一代的技术和架构，其被设计用于：通过使用高速的采集、发现和分析，从超大容量的多样数据中经济地提取价值。”[]这个定义既阐明了大数据不仅成为一种技术，更将作为一种价值观和方法论而存在，又亮明了广受业界认可的大数据的4V特征：海量(Volume)，数量巨大；多样(Variety)，类型复杂；速度(Velocity)，产生和处理速度快；价值(Value)，追求高质量。

轰轰烈烈却悄然而至、气势磅礴又润物无声的大数据正在引起思维、管理和教育的迭代，并在网络思想政治教育领域全面渗透、天然融合。

(二)大数据折射当代大学生的思想动态

大数据渗透进大学生个体与群体的每个细胞，其带来的思想观念、行为模式和价值选择的影响使这个群体首当其冲。经面向宁波8所高校的600份有效问卷统计发现，学生思想行为的波动性是大学生思想特征和发展趋势的集中概括。

1.大数据的多样特征使大学生价值观波动。大数据的复杂多样使诸多西方价值观和虚假不良信息趁虚而入。调查显示53.84%的大学生了解国内外形势的主要途径是网络，且对网上传播的信息比较相信和相信的占55.5%。而西方的先进科学技术致使其在互联网阵地具有绝对的传播优势，其价值理念对当代大学生产生了重要影响。同样，大量的人为制造的不良信息在迷惑中造成大学生价值观的混乱与波动。

2.大数据的海量特征使大学生网络依赖度高。调查显示，大数据时代网络在大学生生活中扮演的角色重要和非常重要的占85.7%，每天上网时间超过2小时以上的大学生占96.3%。可见当代大学生与网络及其中的大数据几乎形影不离，他们对网络的依赖度较高，主要体现在学习的依赖和情感的依赖。借助网络平台查阅学习资料的大学生占26.2%，通过网络沟通缓解心理问题的大学生占50.1%。

3.大数据的速度特征使大学生思维敏捷，接受新事物能力强。大数据时代，探索新鲜技术与即时信息，成为当代大学生的兴趣点和兴奋点，海量且迅速变化的信息使大学生这一群体占据了天然优势，其在大数据大潮中游刃有余，接受新事物和运用新科技的能力较强。

4.大数据的价值特征使大学生个性化要求高。个性化要求主要体现为自我呈现和自我诉求的表达。经调查，46.83%的大学生经常且主要通过网络发表意见，他们自我意识进一步增强，以个体的微渠道主动发声、突显自我，进行自我表达和社会参与。39.67%的大学生在生活中产生情绪时会直接在QQ、微信等社交软件上发状态进行诉说，面对各类圈子和群体，越来越多的大学生愿意通过微形式来自由地表达诉求，关注学校的发展乃至社会的现状。

(三)高校网络思想政治教育的时代特征

通过对大数据时代大学生思想现状的分析，当下高校网络思想政治教育的时代特征呼之欲出。

1.学生思想的波动化。原先大学生主要通过实体课堂接受思想政治教育的教学内容，而在如今信息爆炸的时代，一方面数据与信息大量涌现，且传递方式快捷而全面，大学生可以随意获取信息。另一方面，部分与思想政治教育的内容背道而驰的不良信息肆意侵蚀大学生的价值观，它们堂而皇之的出现极大地影响了大学生的价值判断，极易使大学生的思想行为产生波动。

2.教师教育的网络化。思想政治教育工作者充分引用大数据内容，并通过教育过程中对网络信息的是非与真伪的辨别，以及将相应的网络焦点热点运用到网络思想政治教育内容中，进一步巩固了学生思想政治知识体系，提高了学以致用能力。同时网络化的第一、二课堂的教育，不仅使大学生挣脱了学习时间与地点的束缚，从更为广阔的教育渠道获得了更为广泛的知识，也为教师实时跟踪学生个体的教育进程提供了条件。

3.教育介体的微态化。便于携带与移动的传播载体几乎覆盖了所有学生，出现了明显的传播载体迷你化倾向。碎片化信息的泛滥导致学生对冗长的内容失去兴趣，催生了传播信息的精简化。传播受众基于个体需求而自然分层，并会选择相关信息，使传播受众细分化。再者，传播结构呈现扁平化，即大学生通过网络直接使个体的传播者成为一个个的传播节点，这些传播节点既是传播者，也可以是其他信息的接收者。

二、大数据聚焦高校网络思想政治教育的新问题

大数据作为一把“双刃剑”，需要客观正视其挑战，理性对待其瓶颈，才能真正为高校网络思想政治教育所用。

(一)数据化生存

大数据介入了高校网络思想政治教育的全过程，但其在思想政治教育中不可避免地带来了诸多消极影响。首先数据化生存包围了高校网络思想政治教育的主体，并在一定程度上削弱了其教育的渗透力与实效性，工作效果日渐微弱。其次，数据化生存对大学生的思想形成冲击，在西方、非主流价值观念以及大量虚假不良信息的裹挟中，大数据一定程度异化了大学生价值观念、行为方式和身心发展，大大增加了网络思想政治教育难度。再次，数据化生存使高校网络舆情压力增大，大数据使信息快速传播，且公开透明，容易掀起网络舆情狂潮，对学生影响较大。

(二)伦理性质疑

大部分的高校都能通过本校的信息技术手段如大学生的上网日志留存、云基础平台、学生动态预警系统等，360度全方位获取大学生的相关数据信息，可在一定程度上为数据分析与研究提供完善的数据采集环境。但这些数据可能造成的伦理困境如“信息披露挑战尊严、结果预判挑战自由”却让大数据遭受质疑。[]首先，大学生的数据痕迹容易被监视。例如上网浏览的历史留存、微信使用的地理位置、一卡通消费的过往明细、QQ等平台上的交友习惯等，使学生的数字行踪能轻易被全景式控制，这些隐私存在被非法利用的风险。其次，对学生数据的获取存在质疑。是否有权对学生隐私进行捕获则涉及伦理问题，且部分教育工作者因为自身水平有限，对数据的分析可能会产生主观偏见，影响网络思想政治教育的实效性。再次，频频出现的高校信息安全问题也导致社会质疑。部分高校的学校网站因漏洞被黑客入侵而产生不良社会舆论，其薄弱的信息安全性能也导致数据的伦理困境。

(三)双重性挑战

大数据时代，高校网络思想政治教育的队伍和技术则挑战了其现有水平。首先是队伍。《纽约时报》在 2012 年曾刊登分析文章认为，即使走在大数据时代前列的美国也至少还需要 14 万至 19 万具备“深厚分析”专业技能的人才。[]目前的高校思政工作者已有多年来成熟又成型的教育教学经验，对大数据概念的理解，以及对大数据带来的新技术与新方法的运用又不甚了解或短期内无法精通，这势必会影响大数据思想政治教育的效果和价值。其次是技术。技术问题最为棘手。大数据的4V特征使其在处理上有集成、分析、可视化等技术难题：数据广泛而分散性的分布，以及其不断增长的压力带来了集成性的困境；大规模的定量分析与精确度难以把握的定性分析使大数据的价值和时效性削弱；经过集成与分析后，需要对数据进行成果化的呈现，这对数据变成图表等可视化技术带来一定困难。

三、大数据背景下高校网络思想政治教育渗透力与实效性提升的新路径

结合大数据的哲学内蕴树立大数据理念，从内容和方法上创新高校网络思想政治教育工作，提升其渗透力和实效性。

(一)理念

1.相关性思维。大数据对网络思想政治教育主体的影响主要体现在思维模式的改变上，即主体从相关性而不是因果性、整体性而不是孤立性的新思维中开拓创新，走向一种多元化的思维模式。数据在传输过程中发生的错综复杂而又千丝万缕的联系更需要高校的网络思想政治教育工作者具有相关性思维，这样才能通过对数据的关联性的掌控而挖掘到其真正的背后价值，避免因信息的碎片化而出现的“信息茧房”现象，进而进行信息的精准预测与传播。

2.个性化思维。大数据的个性化思维有较高的价值特性，其从时间维度和空间维度唤醒了沉睡在数据库中的海量数据，结合理性思维与深度的感情分析、人性的揣摩以及语义的分析，对研究对象在喜好特征、情绪特征、甚至是即将实施的行为特征进行精确的刻画，这是商业领域的成功。延伸至高校的网络思想教育中，则需要对大学生的行为习惯、学习动机、学习习惯等数据进行追踪，根据对数据的分析，给大学生提供个性化的思想政治教育方法。

(二)内容

1.个性化教学。思想政治专业在高校课堂教学中始终叫好不叫座，原因是教学内容和形式远离学生实际，远离学生需求。据悉在商业领域，亚马逊三分之一的销售额来自个性化推荐系统，美国7-Eleven力推顾客关系管理，深入分析顾客行为，推出定制优惠券，提升顾客购物意愿。[]因此，首先需要分析大学生的个体诉求。将大量的数据作为观察学生思想的显微镜，运用校内的云基础平台以及网络日志留存等设备对在线学习的即时与关联数据实时追踪和监测，关注其线上模块的鼠标停留时长，焦点话题的关注度，课堂讨论的参与度和准确率等数据，来深入分析大学生个体的思想行为特征、教学内容需求以及教学难易的接受程度等。其次是思政教育工作者通过分析、预测与调整进行个性化教学。根据小规模定制的需求对教学内容的难易程度、教学顺序进行调整，并结合学生图书馆借阅数据推荐定制式的学习策略，最终引导学生自我调整。

2.精细化服务。根据相关高校的各类数据平台建设，如“基于大数据的高校学生动态预警管理系统”等，可以将大数据对高校网络思想政治教育的精细化服务分为三个版块。首先，学生综合信息的查询。将数据由面到点，逐步细化，采用类似淘宝的方式来过滤展示学生信息。其次，学生思想行为信息的分析，如消费信息：月平均消费低于或高于限定值的学生信息，消费金额排行，平均消费金额；门禁信息：晚归学生统计，学生回宿舍的时间走势及平均值，学生进入图书馆的时间、次数、平均值；日常行为规范信息；上网行为信息：日上网时间排行；图书借阅信息和奖惩信息等。再次，学生行为信息的预警。系统主动将这些学生名单告知辅导员，辅导员有针对性地关注重点学生。如连续几天无消费记录、连续上网超过一定时间、连续几天无门禁信息、违反宿舍管理规定超过一定次数、心理问题的学生预警等。通过信息聚合，实现思想政治教育的精细化服务，避免了学生工作管理盲区。

3.科学化管理。商业领域通过大数据正向着科学化、规范化管理的方向前进，高校的网络思想政治教育领域也可以尝试，争取通过预测与决策，形成科学有序的管理体系，增强其教育的实效性和针对性。首先，经过大数据删选可以有效聚焦当前网络思想政治教育的热点和空白，并逐步完善学科体系。其次，根据定量研究方法，细化阶段目标，细分权责职能，使工作科学有效落实到位，避免推诿。再次，大数据的预测与分析能够相对准确地提升决策的科学化水平。

(三)方法

1.挖掘。不挖掘，数据就只是数字，无法体现相关性等任何作用。而数据挖掘方法的运用恰能使分散的、未知的数据真实地浮出水面。如在数字图书出版领域，通过数据挖掘可以发现读者的共同兴趣，发现数字畅销书。对于高校网络思想政治教育而言，通过对大学生进行数字化和非数字化的数据挖掘，能够将其潜在的学习兴趣与学习诉求充分显现，建立定制化的有针对性的数据库。

2.预测。预测是大数据使用的核心方法，主要通过数据的相关性预知结果。例如在网上搜过四六级英语教材之后，数据会预测你的行为并可能提供英语培训机构的联系方式。而高校思政工作者应该主动运用大数据的预测方法，通过关系分析，对大学生的思想行为及其发展规律进行解读，及早发现苗头问题并制定应急处理方案。

3.量化。低阶的量化以数据形式精准呈现，高阶的量化以研究数据概论和挖掘规律为主，并能相对减少数据的不确定性。如量化幸福，是为了找到幸福感上升或下降的因素，进而通过数据因素的合集，引导人有意识地去提升幸福感。在高校的网络思想政治教育领域，量化学生的理性和感性数据，最大程度保证数据的客观性，进而提供科学决策。首先，启用量化研究范式，积极推动网络思想政治教育的定性研究与定量研究相结合的方法创新。其次，校外的部分企业和媒体掌握了大学生生活与学习的海量数据，并具有较强的数据分析能力，可借助校外力量合法合规地分析数据，研究其规律。再次，由于队伍和技术的瓶颈，需要在高校以信息中心和学生工作部门为主建立起专业的数据分析队伍，也可服务外包。第四，制定数据安全等制度，尽可能地在使用数据中保护学生隐私，做好信息保密工作。最后，搭建用于数据查询、分析等的各领域、各层次的数据库与大数据平台，切实为量化提供平台保障。

参考文献：

[1]周宝曜,刘伟,范承工.大数据:战略·技术·实践[M].北京:电子工业出版社,2013:4.

[2]蒋洁,陈芳,何亮亮.大数据预测的伦理困境与出路[J].图书与情报,2014(5).

[3]梁家峰,亓振华.适应与创新:大数据时代的高校思想政治教育工作[J].思想教育研究,2013(6).

[4]喻莉,熊瑛.大数据下的精准定制营销[J].市场营销,2015(9).

(责任编辑：杜红琴)

Research on the Penetration and Effectiveness of University Network Ideological and Political Education in the Era of Big Data

XIE Ying-ying

(Zhejiang Wanli University,Ningbo 315100,China)

Abstract:The big data sets off another round of information technology revolution in the world,which features in mass,diversity,speed and value significantly.Colleges and universities,as the important base in personnel training and new media technology application,have received severe impact of the big data in the educational management and fluctuated,student′s thinking,behavior and value selection,which gave birth to a big data era of University Network Ideological and political education in the new environment.As a "double-edged sword",big data has its development bottleneck in the data survival,ethical nature suspect and dual challenge,which needs adaptation and innovation of College Network Ideological and political education from three aspects: concept,content and method so as to improve the penetration power and effectiveness practically.

Key words:big data; university network ideological and political education; penetration; effectiveness; path study

收稿日期:2016-01-31

基金项目：2015年度宁波市哲学社会科学规划课题(教育)“基于大数据的高校网络思想政治教育渗透力与实效性提升研究”(项目编号：G15JY-12)；2015年度浙江省教育科学规划课题“大数据时代高校网络思想政治教育实效性提升路径研究”(项目编号：GH2015330)。

作者简介：谢莹莹，女，浙江万里学院团委书记，讲师。

中图分类号：G641

文献标识码：A

文章编号：1008-2603(2016)02-0128-04