大数据环境下高校思想政治工作实效性研究

李勤

2016年，习近平总书记在高校思政工作会议上强调，高校思政工作要从根本上做好人的工作，只有围绕学生、关照学生、服务学生，在解疑释惑、凝聚共识中，不断给学生以思想启迪和文化滋养，才能培育徳才兼备、全面发展的人才。同时，他指出“高校思想政治工作，必须按规律办事，做到因事而化、因时而进、因势而新”。

摸清学生的成长规律，是高校思政工作者的工作重点和突破点。在大数据时代背景下，通过数学建模数据的分析处理，加强对大学生成长规律的思考与研究，探究高校思想政治教育的实效性，对研究高校思想政治教育工作机制与方法是否符合学生成长需求和规律有着重要意义。

一、基于大数据研究高校思政工作的可行性分析

通过查阅外文文献，笔者发现近四年来国外教育领域的“大数据”分析已经有了一定的进步，越来越精细化和分类化。近两年来，国内将大数据运用在教育领域已成为一个热点。江南大学桑庆兵副教授在《大数据在高校的应用与思考》中提到，高校中的大数据有很高的教学与科研价值，能够改变教育领域的授课和学习模式，用大数据帮助教学管理，辅助海量数据的科研计算，能做好招生推广活动，做好学位管理工作等。由此看来在信息时代，高校师生都将从大数据技术中获取利益。

二、基于大数据研究高校思政工作的具体操作

高校采用数学建模评估体系，探究高等教育在大数据时代下创新思想政治育人模式，可以帮助思政教育工作者摸清学生的成长规律。同时，学生也可以从教育评估体系中找到更加适合自身成长的方案，从而实现人生的远大理想。具体而言，就是高校集合数据收集整理，以CIRO模型为框架来分析学生目前的发展状态，为高校思政教育实效性研究提供创新型方法载体。

CIRO培训评估模型由四项评估活动组成，即背景评估、输入评估、反应评估、结果评估。背景评估，旨在确认高校思政教育实效性评估体系的必要性，分析和确定管理需求;输入评估，旨在确定培训的可能性，收集和汇总可利用的管理资源信息，并进行利弊分析;反应评估，旨在提高思政教育的有效性，收集和分析学生的反馈信息，并进行分析和评估。

三、基于四层面指标对高校思想政治教育实效性进行评估分析

1.背景评估

根据新生入学的高考成绩，教师可以判断学生对自己就读的学校和专业的认可度和满意度。同时，根据新生的第一志愿和调剂情况，教师可以了解新生对专业的感兴趣程度。

2.输入评估

通过分析课程的通过率和平均分，教师可以让学生了解哪些课程学习起来比较困难。同时，学院也可以了解哪个年级的学生成绩起伏较大、对于学习比较容易懈怠等。

3.反应评估

根据校园活动参与率、实习/实践率、校外兼职率的数据分析，高校可以将不同年级学生的数据结果进行对比分析。

4.结果评价

高校可以统计汇总保研率、考研率、就业率、出国率、工作去向，分析各数据的变化趋势，然后在每个类别下，分别计算各指标之间的相關系数。

四、大数据环境下高校思政工作的创新

在大数据环境下，将大数据处理的价值潜力运用到高校思政教育工作实效性的评估中，可以探究学生成长的客观规律。高校思政工作者可以以根据自己所在学院学生的数据测算，发现本学院学生在大学四年里的专业认可度、学习成绩波动趋势、思想动态及职业生涯走向，更好地了解学生的成长需求。总而言之，将大数据挖掘并与学习内容相结合，可以促进高校思政教育工作因材施教，高校思政工作者通过模型评估得出数据结果，再反思工作内容的设计、工作方法的创新，就有的放矢地提高思政工作的实效性。

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※本文系江苏高校哲学社会科学研究项目，项目编号：2017SJBFDY129。

（作者单位：江南大学）