大数据在高校思想政治教育中的应用探讨

吴恩鸿

摘 要：大数据时代，高校思想政治教育对象的样本呈现出来源更加数据化、信息更加全面化、真实化等特征，這使得全面、及时了解大学生思想行为动态成为可能，有助于提高教育者的预测水平，使高校思想政治教育更具时效性和针对性。新形势下，高校思想政治教育工作者应把握机遇，努力探索大数据在大学生思想政治教育中的更多更好应用，以实现高校立德树人的根本任务。

关键词：大数据 高校思想政治教育 机遇

随着互联网、云存储等信息技术的全面飞速发展，大数据已广泛进入到社会的各个领域，对人们的生产、生活、学习和思维方式等都产生了极其强烈的影响和转变，高校思想政治教育也是受大数据影响较深的一个重要领域。

一、新环境：高校思想政治教育赶上大数据时代

大数据是人类社会发展进程中的一次重大技术创新，目前，学术界普遍认同大数据的基本特征是“4V”，即海量的数据规模（volume）、快速的数据流动（velocity）、多样的数据类型（variety）、巨大的数据价值（value）。大数据首先是一种技术手段和数据分析工具，“大”是指它的容量庞大到已经超出传统尺度大小，且具有数据来源多样、产生和流动速度快等特征。大数据更是一种思维的方法论，它的本质在于其潜在的“大价值”，人们通过海量数据间的互相整合、分析来发现数据之间内在的紧密关联，从而发挥其大价值、大效率，服务于人们的社会实践活动，造福于人类。

大数据之所以被称为一个“时代”，是因为它可以在各行各业中得以应用，随着数据指数的增长量级爆发，关于数据的收集、储存、使用和共享等已经变成了横跨各个领域和行业，牵一发而动全身的形势和挑战。但此类形势和挑战背后的重中之重表现在，人类对分析和使用数据，尤其是处理非结构化的数据的能力大大提升，通过对大数据的开发、分析和利用，人类目前能够发现新的规律、创造独特的价值，从而带来了“大科技”和“大发展”。^[1]互联网乃至物联网普遍成为基础设施后，数据就相应地海量产生了。很多人都持有至少一个网络终端，从电脑到手机再到各种可穿戴设备，无时无刻不在产生着与个人息息相关的数据。比如在高校，大学生从课堂到食堂再到宿舍几乎所有行为都是通过刷卡来实现其特定功能，由此源源不断地产生着新的数据，我们能做的就是挖掘数据背后蕴藏的巨大价值。

毋庸置疑，我国当前已经进入了以“最大变量”为特征的、由大数据、全媒体和互联网、云计算共同构成的信息时代，国家“十三五”规划纲要明确提出要“实施国家大数据战略”，要求把大数据作为基础性战略资源，加速推动数据资源开放共享和开发应用。^[2]

大数据能为高校思想政治教育提供有利的思维和技术支持。大数据时代，高校学生在学习、科研、社会交往以及日常生活等方面的思想行为都已高度网络化、虚拟化和数字化，在校的年轻大学生群体对新生事物的强烈感知、他们的运动爱好、购物习惯、社交属性、新闻浏览等所产生的数据，可以理解为每个人都自身携带一个具有强烈个人特色的“数据库”。国内知名大数据研究者徐子沛认为：数据是对事实最客观、最锐利的一个描述。那么此类“数据库”的生成将为高校思想政治教育提供最大的前提和最有利的数据支撑。

做好高校思想政治教育，要因事而化、因时而进、因势而新。2017 年 12 月，教育部发布《高校思想政治工作质量提升工程实施纲要》，要求思想政治工作的传统优势方面要与现代化的信息技术相互结合，以提升思想政治教育工作的科学化水平。^[3]可见，发挥大数据技术的优势，利用大数据服务于大学生思想政治教育工作，使思想政治教育工作落到实处取得切实成果，已是大势所趋。

二、新视角：大数据时代高校思想政治教育对象样本的特征

1.样本来源更加数据化

数据化是指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程。大数据时代高校思想政治教育最为显著的特征就是“数据化”，即将研究的内容和范围从不同地方、用不同方法提取出来，转变为易于分析的量化形式。通过文字数据化、方位数据化等方式分析高校大学生的思维动向、行为走向、思想波动等，简便易用。

首先是文字方面的数据化。大学生是互联网的活跃人群，微信、微博、QQ 以及各大网络交流平台已经成为大学生日常生活中必不可少的交流、联络工具与情绪的释放出口，通过这些途径产生的数据信息，反映着学生日常的思想状态，对这些数据进行分析可较充分地了解学生的状态，从而对学生进行适当的思想政治教育。其次是位置的数据化。如今，几乎所有的移动软件都自带定位功能，通过对大学生所在地点的定位分析，教育者可以掌握学生日常生活的主要去向，了解其生活学习规律，进而预测学生将来的行为动态。

近年来，高校“数字化校园”建设取得了显著成果，各高校正逐步实现数字化校园管理，校园一卡通、学工、教务、就业等系统全面覆盖学生在校期间的学习生活，这些数字系统产生和累积了与大学生学习生活紧密相关大量数据，研究各个校园数据本身及各项数据之间的关系，为思想政治教育工作的创新发展提供了可能和便利。

2.样本信息更加全面化

大数据是一个包含无数个体的、庞大的综合信息系统，区别于传统的通过随机采样获取信息的方式，大数据不再是仅仅分析部分数据，而是采用全数据模式，“我们需要的所有的数据，即样本=总体” ^[4]。大数据的海量化为思想政治教育工作者提供了丰富的数据样本，调查对象已经由部分大学生扩展到全体大学生。

过去，思想政治教育工作者通常采用访谈法、问卷法、观察法等了解学生的思想动态和行为方式，不仅需要耗费大量的时间和精力，得到的结果也存在着局限性，分析全体学生的思想行为动态更是不可能完成的任务。而在大数据时代，教育者有能力去收集和分析每个个体的“全面数据”，样本不再是随机抽样，而是能够面向全体大学生进行采集;学生的相关信息也不再是单一零散的，而是学生的全部数据;各种终端能自动采集如学生上课出勤、学业成绩、一卡通消费、图书馆停留时间、上网时长以及浏览内容等各种信息;对学生个人从家庭成长环境到人际社交以及受教育经历等都能掌握第一手资料。这样所调查的样本，数量和规模足够大，调查信息更加全面，从而能够全面了解到全部学生的情况。通过数据信息的共享，高校还可将样本范围扩大到全国的大学生群体，突破单个院校样本的局限性，使得数据的来源更加全面化。

3.样本信息更加真实化

传统的思想政治教育调查往往受时间、地点或是人为等因素影响，得到的结果具有一定的局限性，时常不能达到令人满意的效果。大数据时代，教育样本的收集不再受上述因素的限制，学生的思想状态、行为走向可通过大数据得到自然呈现。

通过云端存储技术等收集的大数据，包含了大学生吃、学、住、行等各个方面，是在学生最自然、最真实的状态下采集的，更能真实地反映出其思想行为状态，避免了因学生主观掩饰内心想法而发生的教育误判。例如，关于贫困助学金的发放，过去一般是根据学生提供的社区或村镇开具的困难情况表或贫困证明来进行贫困生的认定，这其中可能会出现“失真”的情况。如有的学生家庭贫困，但碍于面子，不愿申请助学金补助;而有的学生家庭经济不错，但为了满足自己过度的物质生活，伪造贫困证明领取助学金。可见，仅通过贫困证明并不能保证完全真实地了解到学生的家庭经济境况。但通过大数据，我们可将学生校园一卡通、银行卡、微信、支付宝等消费数据进行汇总和分析，并参考学生的其他在校表现数据，便可知道学生真实正常的消费水平，因而能更加容易地发现真正的贫困生，让贫困生在获得资助的同时，感受到隐私和自尊受到了保护和尊重。

三、新机遇：大数据助力高校思想政治教育

1.及时了解学生思想动态成为可能，思想政治教育更具时效性

过去，由于信息流通受到限制，要想及时把握所有学生的全部思想动态对思想政治教育工作者来说基本是不可能实现的任务。以往的调研通过发放问卷、整理数据、分析数据、最终得出结论，这个过程往往需要一星期、一个月甚至更长的时间，才能解释发生过了的现象，因此不能及时准确地把握学生的思想行为动态，影响了思想政治教育的时效性。

而大数据的实现是基于互联网、物联网和云计算的全面发展，数据是动态化的，无时无刻不在更新，大数据代表的可以是过去某个时间点的情况，更可以是此时此刻的现象。通过大数据，高校思想政治教育工作者可以了解到他想了解的任何信息，比如某个学生是不是准时出现在了指定的课堂，晚上几点到的宿舍以及到了宿舍用电脑访问了什么网站，都是可以用大数据技术来实现。能掌握如此详尽及时的数据，思想政治教育工作者就可以更加及时深入地了解学生的学习生活习惯、消费、兴趣爱好等，准确地把握学生的思 想行為动态，在工作中真正做到有的放矢，关心学生，及时与学生沟通交流，为学生排忧解难，为每个学生提供极具时效性的服务。

2.使学生个性化教育成为可能，思想政治教育更有针对性

过去，思想政治教育工作者受制于数据取材的局限，很难对学生实行个性化教育，表现之一就是大班教学，教师根据统一的教学要求教授统一的课程内容，大大忽视了学生的个性发展潜能。

数据技术的强大使我们能够准确衡量与密切考查每个学生个体，深度挖掘每个学生的海量信息，及时了解学生的学习生活以及思想动态，也能更真实地发现学生的特点、优点，从而对受教育者的个体特征进行充分了解和尊重，来满足不同层次、不同需要的学生，客观地为每一个学生定制专属的个性化的思想政治教育方案，不仅帮助学生在学习过程中能正确认识自己、认识世界，并进行自我调节，实现自身发展、自我超越，也使思想政治教育更具针对性。例如，根据学生平常的行为数据、参加的课外活动、图书馆的借阅情况以及网络浏览记录，判断学生的爱好和特长，思想政治教育工作者可据此帮助其树立未来发展目标，进行未来职业规划，并对其就业发展方向等提出指导意见。

3.使全面了解学生成为可能，思想政治教育有更强预测性

强调分析数据的相关关系是大数据更为重要的一项特征，相关关系的核心是量化数据值之间的数理关系，建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的一个核心功能，用数据说话可使教育者注意到一些此前未曾注意到的关系。相关关系很有用，不仅仅是因为它能为我们提供新的视角，而且提供的视角都很清晰。通过大数据相关关系的分析，可揭开人类行为背后隐藏的秘密，此类可预见的行为在诸多领域都是能够实现的，就像巴拉巴西的《爆发：大数据时代预见未来的新思维》一书封面上所印：人类行为93%是可以预测的 ^[5]。

在传统的高校思想政治教育工作中，并非完全没有预测，但主要是凭借教育者的经验和主观预判，预测效果不尽如人意。思想政治教育工作者往往都是在学生犯错或出现问题之后，在事后展开教育工作，教育是滞后的。

依托大数据技术，对大学生的网页浏览痕迹及相应信息进行跟踪和处理，能将学生的思想、行为等信息尽可能地转化为数据，分析和评价他们的情感、态度和价值观，便可直观地看出不同问题之间具有怎样的关联，因而可预见出未来各种问题的发生。比如通过课程的出勤率、图书馆所借书目记录或学生在百度上的搜索关键词等数据，可以明确学生的思想行为动态，对所存在的和需要解决的问题有最直观的认识，教育者便可在危机发生之前做出干预预案，针对可能出现的问题提前做好准备，能够最大限度地进行预防，以避免更多损失。

结语

利用大数据服务于大学生的思想政治教育工作，有助于提高思想政治教育的针对性与时效性，不仅使思想政治教育工作方式得到创新性发展，更使高校思想政治教育工作落到实处取得切实成果，从而实现高质量的思想育人的培养目标。新形势下，高校思想政治教育工作者应与时俱进，把握机遇，努力探索大数据在大学生思想政治教育中的更多更好应用，以实现高校立德树人的根本任务。

参考文献

[1]涂子沛.大数据[J].学习月刊.2013（09）：56.

[2]杨道玲.我国电子政务发展现状与“十三五”展望[J].电子政务，2017（03）：55.

[3]曹素妨， 陈鑫胤.大数据时代，传媒的典型与非典型[J].中国传媒科技，2016（05）：12

[4]维克托·迈尔·舍恩伯格，肯尼斯·库克耶.大数据时代[M].浙江，浙江人民出版社2013.1.7

[5]艾伯特·拉斯洛·巴拉巴西.爆发[M].北京，中国人民大学出版社2012.8