对思政课教学中运用大数据模式的方法论反思

（上海理工大学马克思主义学院 200000）

思政课的目的是立德树人，培育和形成青少年价值观的重要时期，思政课采用大数据、新科技与时俱进产生了非常好的效果，在打破传统教学方式的过程中新品迭出，引人入胜。目前国内对大数据在思政课教学影响力方面的研究资料频出，分别侧重于如何利用好大数据的优势丰富思政课教学手段，提高师生关系的积极性变革，提升课堂教学质量和教学实效等方面，也有研究集中在基于大数据背景下的思政课教学设计。还有部分研究者注意到，思政课大数据教学在新时代出现了的新痛点，比如在大数据技术中有可能产生不良信息侵蚀课堂价值观的风险，又比如技术融入教育有可能导致教学形式背离教材内容和原本的教学意图；以及思政课传统教学的优势是否能够保留。

笔者认为，目前学界在思政课新技术教学上的研究颇有建树，甚至也激发了对思政大数据教学的辩证思考，且已归纳出大数据运用的“新痛点”和相应担忧，但并没有更进一步深入思考所谓“新痛点”在方法论上的逻辑缺憾。因而本文专注于对大数据带来的思维创新进行哲学理路上的澄清，其一方法从相关关系和因果关系认识思想政治理论研究的特质；其二是从概率论和理想型方法反思大数据的思想政治理论的建构。从而推进对思想政治理论课教学终极目的的深层思考。

一

大数据对思政教育方法的创新是令人瞩目的。如果要对高校思政教育的效果和困境进行考察的话，传统的研究手段通常以问卷调查、理论研讨和观察纪律等方式为主。而大数据的手段无需通过问卷调查就可以在所有相关网站获得具体数据记录，而且这样的数据是客观真实、全面且动态的。尤其是如果我们想获得对思政课教学情况和效果的真实了解，通过对网站的浏览量、点击率以及评论、留言进行的大数据统计可以实现。

因此，大数据的研究者和运用者提出的理念之一就是，发现事物间的相关关系，找到相关性是预测的关键，知道“是什么”就已足够，没必要知道“为什么”。然而，这一思维会对社会科学理论，尤其是自身就以价值传授和培养为使命的思想政课理论会造成什么样的影响?

近代以来随着自然科学的兴起，科学家们对“为什么”的解答主要建立在对因果关系的发现过程中。因果关系通常被他们看作用公式表达的规律，这种规律解释了两组现象之间的函数关系。因果论的思维在认识论上是存疑的，最早的怀疑来自休谟提出的古老哲学命题，即相关关系和因果关系的差异。休谟认为，所谓因果关系，只不过产生于“我们们看到一切特殊的对象恒常地彼此联结在一起的那种经验。”

但如果我们从哲学史上回溯亚里士多德源头，就会发现他曾对各种原因给出四种不同的意义——即“四因说”。他提出人们关于“为什么”的解答有四个不同方向，其中有质料因（何者是本原或载体），形式因（何种因果关系），动力因（何者是运动的发起者）和目的因（何谓终极善）。以思想政治理论课教学这一活动为例，它的目的因（大学生对美好生活的需求作为终极之善），它的形式因（教育方和受教育方想要设计的技术方案），动力因（意识形态阵地建设的推进力量），它的质料因（是一种集意识形态理论、价值理想、政策法律为内容的课程教学活动）四个方面结合才产生了我们今天进行的实践活动。这其中，人们通常理解为因果关系的只是亚里士多德所说的“形式因”，也就是说往往思政课的技术设计以及活动中的诸多现象被格外关注，而其它诸如目的因、动力因等等相关关系可能会被认为是没必要花费精力的。

总而言之，尽管当前在思政课改革中获取的新认识和真实数据都得益于大数据的广泛应用。但谨慎地说，“如果我们不考虑社会理论的价值观念和人生指导意义，不去追问为什么的问题，沉湎于预测和操控，就会存在被彻底物化的危险”。因而，讨论大数据的相关关系的意义是，必须考虑思想政治理论的价值观念以及对人生的指导，不仅要追问“为什么”的问题，而且思政课的建设还要追问“为什么”有多少类型的回答，这是思想政治理论反过来对大数据建设提出的价值要求。

二

哲学家密尔提出“一旦我们知道人类中的大多数、某个民族或某个阶级中的大多数将如何思考，感受和行动时，就足以说明这样的命题相当于普遍命题了。对于政治和社会科学来说，这就足够了。……在社会的探索中的一个近似的概括，对于大多数实践的目的来说相当于一个精确的概念；其之可能，仅当所要加以断言的个人被无偏见地选择时，仅当所确定的是大众的性格和集体的行为时。”

而大数据技术似乎提供给人们新的突破，从前自然科学的方法在社会科学领域无法实现的事情，在如今能够成为可能。因为它数据全面，依据可靠，结论就确定了，这将产生一种新的决定论。但我认为这是对大数据时代采集和运用数据的一种方法论误解，海量数据的运用并不能决定未来，反倒是强调模糊性才是运算思维的真正改良，它是与概率论密切关联的。进而言之，尽管数据是模糊的，随着数据收集得越多，正确性的概率就越高。

但是接下来，我们会发现模糊性和精确性是作为一组相对范畴而出现的，大数据反映出来的相关关系是模糊还是清晰对我们而言有何意义？除非我们知道如何理解和运用这些相关关系。所以说“只有依靠大数据的统计概率”并不能解决所有问题。

关于理想型的研究方法是除概率论之外另一种社会科学研究的方法，它来自韦伯的社会理论，严格来说他是受到康德的认知理论的影响。康德曾强调：人的动机在一定程度上能够被归纳为不同的理想类型，而只有不同理想类型的建立，我们才能够解读大数据呈现给我们的各种相关关系。不恰当地说，这类似于一组密码和一套密码本的关系，没有密码本中的设计理念，这组密码就无法呈现出它的真实意义。我国当前的思想政治理论是一套完整的理论体系，它囊括了在教学活动中对动机和行为的理想型设定，其中必然包含了文化传统的定位，最高的价值规范的引领，意识形态信仰的构成，伦理和审美的旨趣完善，这些不同类型的动机才是建构理论的必要基础。大数据无论技术和思维方法均无法触及这一层面。尽管大数据的课程设计以及各种途径的改革为思政课教学打开了一个全新的空间，但如果不仅仅围绕这思想政治理论教育的时代价值和制度理念，我们就无法从大数据提供的相关关系中理解那些“新痛点”从何而来，也就不知道如何应用这些关系。

总而言之，大数据是为思想政治理论课的实践需要服务的，不了解这个课程所需要解决问题的意义，不懂如何应用，就不能设计出满足人的需求的智能程序。基于大数据的思政课程设计离不开人对人社会价值、道德理想的理解。今年3月18日，习近平总书记在学校思想政治理论课教师座谈会上指出，思政课的重要任务是“立德树人”，知识只是载体，价值才是目标，所以我们需要严肃地对待价值引领的政治立场，通过思政课中人与人的交流，使他们化知识为德行，化德行为信仰。因而，本文反思之意义恰在于人们在大数据开创新时代的狂喜之余，更要审慎地考虑到人的主体性对价值目标的追求，铸魂育人，才是思政课方法论追求的终极目标。