大学生思想政治教育应用大数据监测的现实困境与诉求

■马 芬/上海立信会计金融学院

一、大数据监测在大学生思想政治教育中的应用

大数据的应用，为大学生思想政治教育提供了有利的条件，从教学、服务和管理等方面，提升了效率和质量。利用大数据对学生的学习情况以及社会实践情况进行监测，可以实现科学化、精准化管理，充分结合每个学生的特点，开展思想政治教育工作。

目前，大数据监测在大学生思想政治教育中的应用，主要体现在以下几个方面：

第一，基于网络优化的数字化教学与学习环境的应用。通过大数据监测，使得教师的科研成果、教学成果以及学生的学籍注册信息、网络学习信息等等，都以数据的方式呈现出来，并且将分析的结果反馈到平台当中。教研人员可以根据反馈信息，按照学生的生理、心理特征以及学习动机、学习兴趣等进行归因和分类，进而采取模块化教学的方式，让每个学生都可以选择适合自己的学习方法。而且，借助于数字化教学，高校信息数据实现了资源共享，无论是文本、视频还是位置等，都可以得到随时掌控，保证了大学生思想政治课程体系的完整性。

第二，基于物联网技术的大数据自动化监测应用。目前，有些学校通过各类信息传感设备以及环境感知技术，实现了大学生思想政治课程体系中的数据捕获，可以随时随地，对校园环境进行持续的、动态的监测；然后将监测到的海量信息，自动对比分析，使得思想政治教育中的理论、实践体系可以互联、互融。

第三，基于信息综合服务平台构建的大数据监测资源整合。目前，有的高校通过建立大型数据库，对思想政治教育所产生的各类数据，进行了汇聚和共享。通过数据中心的数据监测，可以将不同年级、不同性别、不同特点的学生归类教学，并且可以在线完成相关的考试和测试，使得数据更进一步呈现出规模化、集聚化的特征。

二、大数据监测在大学生思想政治教育中的现实困境

大数据监测功能的使用，使得教学更加透明，可以迅速的解决一系列棘手问题，有助于帮助教师更为系统的制定教学方案。但是，由于大数据监测本身存在的技术问题以及伦理道德问题，使得其在思想政治教育中，面临诸多现实困境。

(一)多样化需求与有效供给困境

大数据监测的基础是获取海量的教育教学数据，虽然目前的数据库构建技术已然成熟，但是能够符合监测标准且可以用于监测的数据，样本仍然稀少，存在多样化需要与有效供给的矛盾。其主要表现在三个方面：

第一个方面是缺乏以往的历史数据。目前的大数据监测系统构建多数是在2017年以后，随着国家教育改革逐渐展开的。但是在2017年以前，大学生思想政治教育仍然以课堂为主，所以并没有留下相应的数据。此时，单纯的依靠现有的数据，相要得出一个合理的、科学的监测结论，是很难的。

第二个方面是思想政治教育中大学生个体的数据较少。个体数据可以最为直观的反映学生的思想状态，这是思想政治教育个性化教学模式开展的关键，也是应对学生多样化需求的重要依据。但是，目前的思想政治教育大数据监测中，缺少个体思想行为数据，使得其直接影响了教学的针对性和时效性。很多高校由于资金匮乏，并没有设置专门用于大数据搜集的网络课堂，也无法将教育对象的学习时间、学习模式、学习方法、学习背景等内容进行结构化梳理，对自媒体、新媒体、网络浏览数据、物联网数据等等资源，无法整合在一起，只有单一的数据资源块，严重影响了教学进度。

第三个方面是大数据监测的样本有限。传统的大学生思想政治教育调查主要以问卷的方式，需要消耗大量的人力、物力、财力。大数据监测功能的实现，使得思想政治教育的数据采集变得更加容易。但是，由于思想政治教育的开放程度较低，使得各个高校之间并没有形成一个有机的整体，缺乏共享机制，直接导致供需不足。目前，只有北京大学、清华大学、复旦大学、浙江大学等学校，实现数据中心样本共享，学生多样化需求样本整体仍然匮乏。

(二)数据冗杂与监测挖掘之间的矛盾

大学生思想政治教育的大数据监测，需要利用高质量的数据，进行多角度分析。但是，目前的大学生思想政治教育大数据监测系统，将所有的信息都以杂烩的方式聚拢在一起，进行分类筛选。由于技术不成熟，所筛选的信息，存在较多的可以影响监测结果的低质量内容。如此一来，对大学生需求分析就会产生偏差，从而影响教学。在数据监测中，既有二维表结构化数据，也有文档、图片、视频等非结构化数据，这些数据，并不能够依靠现有的计量分析处理。此外，由于数据来源多样，不仅有大学思想政治教育教学、学生状态、教师管理的信息，还有一些散落的部门、企业、网络公司的数据信息，如此，为数据提炼的精准性带来困扰。

(三)存在信息安全隐患

从目前各高校的数据库建设情况来看，大部分的高校思想政治教育数据库，其安全系数并不高，有的学校还发生过多起数据丢失以及学生数据被盗用的问题。大数据监测，最主要的就是保住其安全性，为此，这也成为各大高校亟待解决的问题。

除了隐私信息被泄露，大数据监测实现了对学生群体的细分，但是就是这类细分，使得学生很容易被贴上不同的标签，造成歧视，进而影响学生的情感认知、态度和行为，这与思想政治教育的初衷是相悖的。

三、大数据监测情况下大学生思想政治教育的科学诉求

在大学生思想政治教育中，大数据监测存在的矛盾和问题，是其未来结构优化诉求的核心，只有不断的完善、改进大数据监测模式，才能够使得大学生思想政治教育工作有条不紊的进行。

(一)重视数据搜集与获取的深度和广度

海量数据，是大数据监测的核心，因此，为解决多样化需要与供给之间的矛盾，必须要以海量数据为基础，拓宽搜集的深度和广度，具体可以从以下两个方面着手：

第一，坚持监测数据搜集的针对性，聚焦关键数据。大学生思想政治教育工作者，需要自觉主动的将大学生群体生活、学习中的详实数据以资料的方式进行保存，并定期上传，以档案的方式，记录学生的成长背景数据、慕课等网络平台学习数据、社会实践数据、校园活动数据等。此外，还要鼓励学生不断的进行自我量化，随时记录自己的各项生理和心理指标，评估自己的学习情况。

第二，坚持监测数据搜集的广泛性。大学生思想政治教育数据监测，需要丰富数据来源，可以通过搭建本学科数据共享平台，打造教学、科研、服务、管理一体化数字空间，促进各个学院的信息互联，依托于政府和企业，开放思想政治教育的舆情环境，将社会信息、大学生消费信息、大学生社交信息纳入其中。

(二)通过人才引进提升数据监测的精度和信度水平

为解决数据冗杂与监测挖掘之间的矛盾，必须重视人才引进这一诉求。可以从以下两个方面着手，进行改善：

第一，注重数据监测和数据分析人才的培养，充分给予相关教师和学生发挥自己才能的机会，加大资金投入力度，让其可以有充分的时间，结合思想政治教育的开展情况，进行数据库的更新设计。

第二，积极引进数据科学家，增强数据监测的可信性，以实现对视频、文字、音频信息的完全提取，保证信息的完整。同时，注重以关键词为主的数据搜索，力求数据的精准。

(三)通过信息环境治理，增强数据监测的安全性

安全诉求，是大学生思想政治教育应用大数据监测的核心诉求之一。对此，可以从以下两个方面入手，增强数据的安全性。

第一，积极协调相关管理部门，加大信息安全巡视力度以及违法信息泄露处罚力度，出台相关的法律法规，为大数据监测的合理利用保驾护航。

第二，完善大数据监测的数据管理，充分的给予管理者合理的权力，做到大数据监测流程的公正、公开，明确目的、保证质量、合理处置、责任落实。

四、结语

本文对目前大学生思想政治教育应用大数据监测的相关问题进行了探讨，研究了其作用、现实困境和科学诉求。大数据监测可以准确的掌握大学生的学习动态和心理活动情况，有利于提高思想政治教学的效率和水平。本文的研究，可以为未来大数据监测平台的构建和完善提供借鉴，同时，也可以为大学生思想政治教育模式的科技创新提供参考。