大数据视域下高校思政教学面临的阻力与创新对策

王 琦

(福建警察学院，福建 福州 350007)

在全球信息化背景下，数据就相当于信息资源，成为各个领域的关键决策资源。在我国倡导“互联网+”理念的背景下，《中国制造2025》等战略的提出，更是推动了大数据技术在各行业的应用。对于教育行业而言，信息资源的整合应用优势日渐凸显。高校思政教育活动在开展过程中，通过大数据技术挖掘数据，有助于在宏观层面掌握某一大学生的特征，适时开展群体干预。还能够通过大数据技术对学生个体喜好进行分析，进而掌握特殊学生思想动态，有针对性地进行苏州各部分教育，促使思政教学具有针对性。由此可见，在大数据视域下，高校思政教学结合实况创新教学模式具有十分重要的现实意义。

一、大数据技术

所谓的大数据(Big data)，换句话说就是巨量资料，具体指代涉及到巨大资料量规模且无法应用主流软件工具，在一定时间内对其撷取、管理、处理，并整理成有价值的咨询。著名学者维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶曾经自己的著作《大数据时代》中写到：大数据技术指代的是不通过抽样调查等随机分析法，而是对所有数据进行分析处理的技术。结合大数据技术的应用情况来看，IBM认为其有5V特点，分别为Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)[1]。

二、大数据视域下高校思政教育特点

1.针对性

在传统高校思政教育中，想要掌握学生群体的思想动态，通常都是采取随机调查的方式，无法精准预测个别学生心理状况。并且在抽样调查过程中，极有可能因为调查者与被调查者之间尚未建立有效的心理信任契约，而导致调查效果真实性不高。并且传统随机调查模式时效性不高。大数据技术的应用，能够有效解决上述问题[2]。通过整合分析学生日常数据，其范围之光、关联参数之多，能够促使教育主体由原先的随机抽样变成全体人员，获取全部对象的数据信息，实现“样本=总体”，有助于教师掌握学生群体的思政教育情况。此外，教师还可以从海量的学生信息中，获取相关个体信息，其便捷度、开放度是传统思政教育所没有的，同时保障了高校思政教育的针对性。

2.相关性

对于大学生群体而言，个体差异较为明显，导致高校思政教育问题较为复杂。群体中某个学生所表现的问题，可能不仅是由单因素导致，而是多种因素共同发酵，导致相关问题爆发。在传统思政教育中，通常较为重视寻找问题的原因。面对多因素共同导致的复杂结果，这一寻找问题的过程往往会导致思政教育出现滞后性，不能及时针对学生问题采取针对性地解决措施，最终使得教学效果大打折扣。大数据技术的应用，可以通过“数据”来解释“为什么”，为什么会出现问题，原因是什么。具体而言，就是通过不同数据间的关联，探究其交叉互动，以此为基础大概率地分析问题原因，为思政教师及时发现问题，寻找导致问题的原因，进而采取针对性的措施进行干预奠定基础[3]。这是一种结果导向处理方式，能够辅助教师抛弃掉传统思政教育中分析问题背后多因素的这一过程，以数据之间的相关性为基础，辅助思政教师及时干预，提高思政教学效果。

3.数据化

总的来说，将大数据技术应用于高校思政教育中，就是让“数据”说话。通过挖掘学生群体相关信息，对某一现象进行预测与监测。西方著名学者维克托·迈尔-舍恩伯格曾经说过，大数据能够把现象转变为可制表分析的量化形式，这一过程中将会涉及到文字数据化、方位数据化以及沟通信息数据化。比如，学生会在社交媒体上进行沟通，表达自己的情绪等，通过大数据技术将这些数据挖掘，统计分析后可以通过量化的结果预测对学生个体思想状况异常现象及时发现，进而引导思政教师及时关注、及时干预，对学生进行辅导，充分发挥思政教育功能[4]。

三、大数据视域下高校思政教学面临的阻力

1.数据源过大，存储问题难

大数据本身因为数量大、种类繁多的特点，为分析学生行为，辅助思政教学奠定基础。由于数据源庞大，如何对这些数据资源进行保存成为难题。在微信、QQ、微博以及各类平台挖掘数据时，分布面较广，并且对于平台上的内容是否存在分析价值也不确定。所以，通常情况下收集到的数据不能进行科学合理的筛选，导致大量的数据在分析之前都是待处理状态，处于这些状态的数据如何去冗降噪、去粗取精、有效存储，成为高校应用大数据的一大难题。这也是大数据视域下高校思政教学活动有序实施的一大阻力[5]。

2.涉及个人隐私，数据安全难保障

无论是什么技术，其使用都要在一个适度、安全的范围内，大数据数也是如此。大学生群体作为我国网民的主力代表，其社交活动、生活购物等已经实现“网络化”，进而为大数据分析学生群体特征提供条件。各种类型的移动设备、媒介平台都承载着可以剖析学生喜好的海量数据，但诸多数据代表着学生的隐私。这就要求利用大数据技术分析学生特征的工作人员，掌握好技术的应用程度，不可过度应用数据，侵犯学生隐私[6]。此外，在信息化背景下，网络数据资源安全也是需要重视的一大问题。黑客技术的无孔不入导致网络安全问题日益升级，存在严重泄漏风险，为大数据的应用带来安全隐患。进而促使高校思政教育创新工作难以开展，基于此，想要在大数据视域下做好高校思政创新工作，就需要将此问题有效解决。

3.数据处理人才稀缺，应用效果难保证

目前，在我国教育行业，对于大数据技术的应用还未成熟，仍旧处于探索阶段。如何处理数据与关联参数之间的关系，对不同结构、不同个体以及不同空间维度的数据交互作用进行分析，成为需要重点思考的问题。虽然当前高校思政教育者已经开展应用大数据技术，创新自身工作思路，以此提高工作质量与效率[7]。但结合实际情况来看，教师普遍对于大数据缺乏收集、分析的专业技术，进而导致数据价值无法充分体现。这一现象导致高校思政教育应用大数据技术效果难以保障，并且不利于该教育活动实现持续发展。

四、大数据视域下高校思政教学创新对策

1.加强基础建设，为大数据技术运用提供条件

根据《大学生媒体使用习惯调查报告》显示，在大学生学习、生活中，已经离不开各类软件的应用，手机与电脑是大学生学习、工作以及生活的必备硬件。这一群体也是应用新媒体最为活跃、频繁且基数最大的群体。在此背景下，若将大数据合理利用，能够对学生的心理、行为进行有效分析与预测。基于此，在高校层面，要做好几下几方面工作。第一，转变教育思维，传统思政教育多依赖于教师执教经验，对学生行为进行主观预测。大数据技术的应用能够对学生行为进行客观分析，这就要求教育者需要转变传统教育思维，从思政角度的战略层面，强化自身大数据意识。只有这样教师才能及时抓住与学生健康成长息息相关的敏感信息，通过大数据技术辅助，对学生群体行为进行预测，形成前瞻性意识，及时调整思政内容，提高思政教育效果[8]。第二，加强基础建设，大数据技术的应用需要硬件设备的支持，想要从学生的行为信息中分析有价值的数据，需要庞大的数据源支持，这些资源的存储问题成为思政教育的创新阻力之一。基于此，高校要针对大数据技术的应用，及时更新硬件设备与软件设施，做好数据信息存储工作，保障数据分析工作顺利开展，进而为思政教育的开展消除阻力，做好辅助，促使思政工作高效开展。

2.完善信息安全保障制度，辅助思政教育有序开展

当今时代，“数据信息”在一定程度上代表着“隐私”。想要运用大数据技术辅助思政教育活动，就需要对这一问题引起重视。当利用大数据技术挖掘学生行为信息时，可以通过引进专业的网络风险防范技术保护信息安全，但更为重要的是针对信息安全保护工作要有一个完善的体系，对大数据挖掘、整理、分析以及导出等各环节进行规范。基于此，思政教育需要在大数据背景下做好创新变革，主要措施如下：一是积极引进网络信息安全防护技术，通过这一手段提高数据信息安全系数。利用数据加密技术、过滤监控技术等，限制访问者权限，监控信息安全，一旦出现异常情况，将会触发相关警报，以此保障数据信息安全[9]。二是做好顶层设计，对于思政教育活动而言，想要利用大数据技术辅助教学活动，要做好顶层设计工作。从数据挖掘到收集、筛选、分析等各环节，都要有专业人员负责。如何挖掘？怎样挖掘？什么样的挖掘程度不会侵犯学生隐私，影响到学生的正常生活？这些问题都要一一思考。通过对这些问题进行优化，以此构建大数据技术应用标准化流程管理制度，确保能够为思政教育提供有价值的数据信息。三是构建数据安全评估体系，从大数据技术应用标准流程化管理制度，到信息安全防护技术的引进，都需要进行数据安全评估，以此保证各项数据能够在思政教育活动中发挥精准作用。

3.做好人才培养工作，为思政教育革新提供技术支持

当前，在我国就业市场调查中显示，大数据技术与云计算技术人才十分稀缺。各高校想要运用大数据技术辅助教育活动时，要认识到这一难题，采取相关应对措施，为课程教育活动的革新提供保障。

一是加强校企合作。高校要整合自身资源，加强校企合作，引进专业人员解决大数据技术应用问题。常见的校企合作模式有四种，分别为学校引进企业模式、劳动和教学相结合模式、校企互动式模式以及订单式合作。对于大数据背景下思政课程的创新教育活动而言，可以采用校企互动式模式，由企业提供大数据等专业技术人员，直接参与到课程改革活动中。并且技术人员还可以对学校大数据技术人员进行培训，相互交流，以此提高学校技术队伍的整体水平。学校方面，可以为企业输送源源不断的优质人才，学生毕业后优先到企业就业，为企业人才队伍增添新鲜血液。通过校企合作，学校既解决了技术问题，企业也得到了人才的补充，从而促使学校与企业实现资源共享、优势互补，最终达到互惠互利、共同发展的目的。这样一来，有效大数据人才稀缺问题的同时，为思政教育改革提供有价值的数据信息，进而辅助思政教育活动顺利开展[10]。

二是完善人才引进制度。除了采取校企合作方式解决思政教育改革遇到的人才问题外，高校还要不断完善人才引进制度。与激励制度相结合，有意识地选择互联网技术强、大数据处理能力高以及政治素养高的专业化人才，吸引高素质人才参与到思政教育改革中来。在此过程中，高校可以充分借鉴清华大学与Cloudera CAP的合作，发布BASE (Big Analytics Skill Enablement)，倡导各高校联合起来，打造一个专业技术认证体系，以此为基础构建人才培养模式、配置相关课程体系，解决大数据人才稀缺这一问题。

4.重视内容创新，构建个性化教育模式

大数据视域下高校思政课程想创新，必须要从课程内容入手，重视课程内容的创新。这一要素不仅是思政教育坚守初心、面向未来的出发点，还是新时期思政教育充分发挥活力的保障。利用大数据技术分析不同群体大学生特点，例如，大一、大二、大三学生的群体特点，以此为基础及时完善教学内容，形成个性化教育模式。不能对不同阶段大学生反复使用同一课件，讲述同一内容，这样只会导致思政课程价值无法充分发挥。教师在此过程中要结合我国国情，与主流价值观以及优秀文化接轨。以便能够应用新时期社会主义思想武装大学生头脑，促使大学生全面发展，塑造积极向上、健康阳光的大学生形象。

例如，学习动力学习平台在各高校的应用，引起了我国高校思政教育领域的积极探讨，并取得了一系列正向反馈。“学习力”是由中宣部带头，对习近平中国特色社会主义新思想深入研究与宣传，构建学习网络的主要内容。也是各高校思政教育积极贯彻落实建设学习型国家这一理念的有力抓手。“学习力”的引入，为思政改革带来新思路，将其与大数据技术相结合，结合不同学生群体，采取纪录片、音乐欣赏以及红色电影等方式，对学生开展教育教学活动。创新传统思政教育内容，展现我国特色社会主义意识形态的丰富性与多样性，提高思政教育效果。

五、结语

综上所述，在大数据时代下，各行各业发展都受到了一定影响。高校思政想要在该技术视域下实现创新，必须要解决信息安全、人才稀缺等阻力，利用大数据技术分析不同大学生群体特点，以此为基础完善思政课程教育内容，实现个性化教育。教师在此过程中要认识到思政课程教育创新的必要性，以便满足现代教育发展要求，为社会源源不断的输送高政治素养人才。