高等学校大数据思想政治教育评价系统研究

蒋海彬，郝桂荣，刘刚

（1辽宁工业大学马克思主义学院，辽宁锦州121001；2锦州医科大学大学生发展中心，辽宁锦州121002；3辽宁工业大学 机械工程与自动化学院，辽宁 锦州 121001）

高等学校思想政治教育评价通过行为观察、问卷调查等感性形式获得评价信息，从某一方面再现研究对象的思想状况，进而推知研究对象思想面貌或群体状况的研究方式；而大数据思想政治教育评价将研究对象多样化的全数据信息完整地呈现在研究者面前，利用大数据技术从海量数据中挖掘有价值的信息供评价之用，实现了评价技术和理念的新突破。大数据思想政治教育评价系统运行具有全时空性，不受时间、地点和环境等条件限制，评价主体可以随时了解研究对象在任何时间、地点的行为表现、思想倾向及心理变化信息用于教育评价。因此，大数据评价信息的多样性破解了思想状况的复杂性、抽象性、内在性等难题，来自不同渠道、不同类型、不同时空的大数据信息从不同侧面再现着研究对象的思想状况，共同拼接成其思想的完整面貌。大数据技术引入高校思想政治教育评价系统之中，必将引起系统内相关要素产生革命性变革。构建高校大数据思想政治教育评价系统，研究系统内在要素的运行情况，对于提升评价质量和评价效率具有突出的意义。

一、高等学校大数据思想政治教育评价过程系统分析

从运行顺序看，高校大数据思想政治教育评价过程系统包括评价准备系统（包括评价目的、方案与实施细则、大数据平台、设备及人员准备）、指标体系拟定系统、大数据信息收集系统、信息处理及分析系统、评价结果的分析及反馈系统、评价报告形成系统六个子系统。从总体上看，准备系统、指标体系设定系统通常采用思辨方法、以定性分析为主，强调对象的整体性和合理性，将教育目标及导向分解为评价指标，用权重放大或者缩小教育要素；信息收集系统、信息处理及分析系统、评价结果的总结反馈系统、评价报告形成系统则强调客观性及可操作性。信息收集系统和处理及分析系统在整个系统中处于核心地位，其质量及与其他子系统协调配合程度将影响整个系统的运行状态。大数据应用于思想政治教育评价的信息收集、处理及分析子系统之中，导致其他相关子系统都带有大数据痕迹，从而推动相关操作过程子系统的发展和创新。因此，对信息收集系统和处理及分析系统进行重点研究，对整个大数据思想政治教育评价过程系统研究具有重要意义。

传统思想政治教育评价方法系统具有先分解后综合的结构，即从整体中抽取样本、将样本分解为不同指标、将指标数量化后总合成结论、由结论推知整体状况的顺序进行。其不足在于，思想政治教育评价信息具有动态性和复杂性，导致评价信息获取和分析的准确度降低，思想本身是一个整体，而评价将其分解后整合，这种将思想素质“肢解”后“焊接”而成的思想素质并非原来的思想素质原貌，而是其某部分思想要素人为放大或缩小后拼接而成的扭曲的整体，这在某种程度上掩盖了评价信息准确度，使评价信息的真实性难以确定。大数据思想政治教育评价系统采取平行式分析方法，将评价对象全体作为研究对象，将QQ交流、微信互动、网络留言、网页浏览等定性收集信息的方法与学习成绩、图书借阅、校园卡消费及购物、上课出勤、出席或参与文化活动、参加公益事业、社会实践、实习及兼职、手机通话等定量或半定量信息收集方法同时并用，自动挖掘并分析有价值的评价信息，最后综合成每个个性或整体的评价结论。大数据思想政治教育评价系统的优势在于，评价信息准确、真实、获取方便、处理与分析自动化，既可以微观到每一个个体，也可以宏观成对象全体。

二、大数据思想政治教育评价层次系统分析

思想政治教育是一个系统，系统顺利运行依赖于内在要素的质量及相互协调的内在机制；对思想政治教育进行评价理所当然地评价内在要素的基本状态和思想政治教育过程的运行情况。思想政治教育的要素包括教育主体、客体、介体、环体，[1]因此在实际操作层面，大数据思想政治教育评价系统包括以大学生为主的教育客体评价子系统，以理论课教师及辅导员等人群为主的教育主体评价子系统，以教育内容、载体、方法和技术为中心的教育介体评价子系统，以社会环境、教育环境、家庭环境为中心的教育环体评价子系统。[2]思想政治教育实际操作视角的大数据评价系统只是整个评价系统一个子系统，它还要受到思想政治教育评价理论、思想政治教育评价方法与技术等更抽象的理论及知识的指导和约束。因此，大数据思想政治教育评价的完整体系应该包括大数据思想政治教育评价理论子系统、方法与技术子系统、实践操作子系统三个从理性到感性、从抽象到具体、从高级层次到低级层次的子系统。

三、大数据思想政治教育评价层次系统结构优化策略

1.系统的结构及优化。结构是系统内部各个要素之间稳定的相互连接方式和作用形式。[3]任何事物都有特定的结构，由于结构不同，事物才呈现出多种多样的外在表现。系统内部要素之间形成稳定、直接的相互联系与作用，才能建立并巩固系统结构，进而发挥系统的功能。要素优良、正向作用明显、负影响及差错较小，这样的系统就会处于优化状态，系统运行顺利，效率高、质量好。系统的功能也会影响或反作用于系统结构，迫使结构发生改变。例如，思想政治教育评价的预测功能不强，必将引起评价系统作出相应调整或变化，引进大数据等新技术，或者采取长期跟踪方式收集评价信息，增强思想政治教育评价的预测性。分析系统结构能更加准确把握系统的内在本质，最大限度发挥系统的功能。良好的大数据思想政治教育评价系统必须保持时间上的连续性和空间上的协调性，要素之间联系有序，系统内外信息、物质、能量交流顺畅，不同要素形成同向合力，共同发挥系统的整体功能。系统内要素质量及排列方式、要素之间作用方式及作用强弱的不同，系统的功能将大相径庭。因此，随着评价目标、评价对象及环境的不同，系统的结构也需要与时俱进，不断优化大数据思想政治教育评价结构。优化大数据思想政治教育评价结构通常采用提高系统的要素质量和改善要素之间的相互联系与作用方式来实现。

2.大数据思想政治教育评价层次系统结构优化策略分析。大数据思想政治教育评价层次系统的结构优化应着眼于实际操作子系统，将操作子系统中的核心要素作为重点，并适当考虑到各种要素之间的相互联系及相互协调，才能达到系统优化的目的。在高校大数据思想政治教育评价层次系统中，评价主体处于核心地位，决定着其他要素功能发挥和评价方向，评价方法和技术是联系其他要素的重要手段，并贯穿于评价过程的始终，对整个评价系统运行具有重要的协调作用，因此，评价主体、评价方法和技术应作为评价系统的重点优化对象。

优化评价主体应从以下几个方面着手：第一，突出评价主体的核心地位。大数据思想政治教育评价系统的核心动力在于评价主体，在确定评价目标、拟定评价方案及实施细则、收集评价信息、吸纳评价对象积极参与、处理分析并形成价值判断、评价的总结反馈等不同评价环节中，都需要评价系统以评价主体为核心，利用相关技术手段，吸收相关人员广泛参与，才能使评价系统顺利运行。第二，提升评价主体素质，树立利用大数据、云计算等先进技术工具的意识。“工欲善其事，必先利其器”、“磨刀不误砍柴工”说的都是方法、工具和技术手段的重要性。评价主体不但要具备深厚的理论、熟练掌握各种评价方法，而且要善于发现和利用最新科学技术成果；要善于向管理部门推荐大数据、云计算等技术，建议建立相关信息平台，为教学、科研和教育评价服务。树立大数据意识，不应排斥相关理论的引入和移植，使大数据思想政治教育评价系统能兼容并蓄地吸纳不同理论、技术与方法为我所用，实现理论、技术与方法的更新换代。第三，评价主体与评价对象、管理部门实现良性互动，凝聚其积极力量，激活评价系统高效运行。评价对象、管理部门以及评价环境中的相关人群是大数据思想政治教育评价系统中不同层次的软要素，其功能的发挥除了依赖于理性因素外，还依赖于敬业精神、积极性、心理状态、个人喜好、兴趣等非理性因素，评价主体要充分调动这些要素的非理性因素，使之积极参与到评价环节之中，提升系统的运行效率。大数据评价信息无时不有、无处不在，但限于伦理、道德和技术等条件的限制，并非所有大数据信息都能用于教育评价。收集未经教育对象许可的大数据信息用于教育评价，不但不能促进思想政治教育的顺利实施、提高教育效果，反而对教育对象的内心造成伤害，使之产生不安全感、逆反心理或其他负面心理感受，不利于评价结果的应用。因此，评价主体要与评价对象积极沟通，在其理解和许可的情况下收集相关评价信息；此外，还要与相关管理部门，如教务处、学生处、保卫处、后勤处、网络中心、心理指导中心、医院、图书馆等部门联系，组建信息共享平台，获得准确、丰富的大数据思想政治教育评价信息。

优化评价方法和技术必须立足现有的系统要素情况及条件，尽量使评价方法和技术同其他要素融为一体，更好地发挥系统整体作用。将相关学科评价方法或技术硬性植入大数据思想政治教育评价系统之中会造成应用上的“水土不服”，不能充分发挥其积极作用，甚至抑制系统内其他要素正常发挥作用，必须采取软植入，使系统内相关要素适当调整或更新，以适应并接纳新植入的评价方法与技术。优化评价方法和技术，必须实现评价方法与技术手段、设备、评价人员、评价对象的有机融合，深入到教育主体子系统、客体子系统、介体子系统及环体子系统之中，实现无死角、全方位、全信息思想政治教育评价。

[1]陈万柏，张耀灿．思想政治教育学原理（第三版）[M]．北京：高等教育出版社，2015：137．

[2]李怀杰．思想政治教育大数据评价及其实践路径[J]．思想理论教育研究，2017，（6）：84-85．

[3]张耀灿等著．思想政治教育学前沿[M]．北京：人民出版社，2006：118．