基于大数据思维的大学生思想和行为引导的评价反馈机制分析
2022-02-18谢柠蔚
谢柠蔚
摘要:大学生思想和行为指导评价反馈机制,对于大学生的个人成长及综合素质培养具有重要作用。客观评价大学生的思想和行为,对其日后工作发展有着不可忽视的作用。近年来,大数据技术不断完善,该技术在诸多领域均扮演着重要角色。本文主要分析了基于大数据思维的大学生思想和行为引导的评价反馈机制,以期正确指引当代大学生,为社会输送优质人才。
关键词:大数据思维 大学生思想 行为引导
现阶段,高校思政教育进入到全新的发展阶段,大学生思想行为指导工作也需要面对全新的形势。采用大数据思维组织开展大学生思想和行为指导工作,创建科学的评价反馈机制,有利于完善大学生思政教育工作,全面搜集大学生各项行为信息,利用大数据分析学生思想及行为引导的重点与难点,以此改善工作质量,促进学生的良好发展。
一、大数据思维的基本概念
大數据思维是大数据时代的重要产物。随着大数据时代的迅猛发展,大数据思维日渐成熟化,并且对传统思维方式造成了强有力的冲击。这种冲击集中体现在思维主体、思维媒介以及思维客体等方面。
传统的思维主体以社会个体为中心。而随着数据信息量的爆炸式增长,在很大程度上提升了社会个体的数据信息处理难度,社会个体也难以依托传统思维方式深度挖掘数据信息的潜在利用价值[ 1 ]。在大数据时代背景下,思维主体逐步由原来的个体思维活动向集体思维活动过渡转型。与此同时,思维客体也逐步由纯粹的表面数字转变为关注数字背后的潜在价值。可以说,基于大数据思维的客体更加全面化、多维度化和复杂化。思维媒介主要是指互联网技术、计算机信息技术、数据挖掘技术、物联网技术及云计算技术。思维媒介的合理运用,极大的提高了人们的数据信息分析处理能力,进一步加大了对现有数据信息潜在利用价值的挖掘深度[ 2 ]。
根据大数据的思维结构可知,大数据思维具有开放性、共享性、个性化、迅捷化以及预测性等基本特征。我们可以依托大数据思维进行定量定性分析,运用各类多样化技术手段对海量化的数据信息实行分配处理。
二、大数据思维的必要性
我国在坚持不懈的努力下进入到社会主义建设的新阶段,这也是我国历史发展的新方向和新定位。高校思政教育与社会发展和建设有着十分紧密的联系。在全新的社会发展背景下,大学生的思想及行为引导工作也需要不断发展和创新,创建基于先进科技的发展模式,以大数据思维为核心,推动新大学生思想及行为指导工作,完善评价反馈机制,促进大学生思政教育的创新发展。将大数据思维应用于大学生行为和思想指导,创建完备的评价机制,准确把握工作的核心要点,成为学校工作顺利进行的基础和前提。
三、基本原则
传统评价模式下,得出的多为总结性结论,这也是宏观评价之中的核心要点。基于微观视角,得出诊断性和形成性评价的难度较大。大数据思维是大学生行为评价体系中不可或缺的重要元素,能够为工作有序开展提供基本思路和大体框架,充分利用互联网和大数据技术[ 3 ],能够形成发展性的观点及评价,同时也可在评价中以推动大学生行为引导评价对象主体发展作为主要目标,基于学生当前实际和基本需求,关注学生在学习中产生的体验、学习的动态过程和师生交流概况,拓展大学生思想和行为评价的领域,将思想和行为评价的对象从学生拓展为学生、教师、课程、学校及社会等多个主体。
在大数据思维的支撑下评价大学生的行为和思想,促进传统经验主义向理性主义的过度与转化。这也改变了以往过于重视知识水平的总结性评价模式,更加重视学生的综合素质,建立起一种动态发展的综合性评价模式。从单一评价模式逐渐向综合性评价模式转化。
四、评价指标建设
建立大学生思想行为引导评价指标体系的过程中,可从两个角度来思考。
从狭义的角度思考,大学生思想行为引导评价是以思想和行为引导对象为核心创建的评价指标体系,该体系主要涵盖大学生的知识水平、个人能力及综合素质。若以广义的角度来看,主要包括教育引导中的所有环节和每个细节,尤其重视主客体、介质及环体间的关系[ 4 ]。而大数据思维模式下所建立的评价指标,则是以广义角度为基础建立的评价指标。
2014年11月,我国教育部发布了五个度评价指标体系。其中,五个度的主要内容有学校人才培养目标及培养效果达标度、学校人才培养目标及社会需求的适应程度、教师与教学资源保障度、教学质量保障体系运行的有效程度、学生与用人单位的满意程度。此后的发展和各项工作均以五个度为基本框架。可以说,创建五个度评价指标体系具有鲜明的时代性和较强的科学性。
本文主要采用五个度的评价指标及评价标准,创建大学生思想和行为引导评价体系。五个度分别为引导指标达标度、社会需求适应度、师资条件配合度、运行保障效用度和学生及用户满意度。“五个度”的评价指标体系渗透于大学生思想和行为教育的全过程,有关人员需要对思想和行为引导的多个环节予以全方位的考察,从而形成考察闭环,不留死角。
五、评价的贯彻落实
传统评价方式中,统计学理论是评价的基础和前提。人员要先明确统计目的,之后结合整体目标搜集数据。在资料整理及数据分析的过程中可得出所需观点,获取相对准确和全面的评价结果[ 5 ]。大数据思维基础上的大学生思想和行为引导评价中,应充分利用大数据和新媒体技术等诸多先进且功能丰富的工具,实现既定目标。数据搜集和分析阶段尤其如此。应用大数据技术能够引导工作者正确看待,客观认识群体活动的总体发展趋势及个体行为的总体发展趋势,以此掌握当前实际情况,推断后续的工作理念和思想,以及行为引导工作的后续内容和主要规划。大学生思想和行为引导评价工作主要可分为三个环节,第一个环节是数据采集,第二个环节是数据分析,第三个环节是数据应用。
基于大数据思维的数据采集具有显著的大样本和全数据特征,需要采集总体样本的全部数据。大学生思想行为大数据中,传统统计学理论的搜集、整理和分析模式无法全方位顺应社会发展的总体趋势。大数据能够高效利用多种先进的服务工具,实现大学生日常活动与高品质数字服务的有效转化,凭借数字服务简便、快速和直观的优势,鼓励大学生主动在电脑和手机等终端上参与活动。数据信息能够充分利用数字服务在电子终端上自动产生,系统可自动收集相关数据信息[ 6 ]。
上述过程中,数字服务工具是最为普遍的应用方式。大学生思想和行为数据是大数据技术应用中产生的重要副产品,应由系统回收。大数据思维背景下,数据收集的本质是提供优质服务,以高水平的服务增强对大学生的吸引力,鼓励大学生主动提供数据信息。该数据采集模式通常也被人们称为伴随式的数据采集模式。我国教育部发文中明确指出,要采取有效措施建设现代化的教育治理体系,创建伴随式数据收集模式,并且采取先进科技推动教育基础数据在全国范围内共享,主动探求全新的教育管理信息化技术应用。伴随式收集通常指的是应用教育信息管理系统在管理工作及时形成教育基地基础数据,以此为数据收集工作奠定坚实的基础。
数据采集工作结束后,应及时利用数据挖掘和数据分析等先进技术,筛选诸多数据中有价值的大学生思想和行为引导工作信息,从而为后期评价提供充足的数据支持。除以往常见的统计方式外,大数据思维基础上的非结构数据分析及挖掘方式也受到了人们的高度重视。合理应用聚类分析和关联分析等数据挖掘技术,能够对现有的数据予以深度挖掘,一方面能够获取学生的学习和生活动态和兴趣爱好等多种基本信息,另一方面也可了解学生的思想状态、价值观念及行为模式等更加重要且更有价值的信息。
大数据思维可实现信息的可视化分析,利用可视化图形展现数据中暗含的信息和基本规律,创建满足人们认知需求和基本规律的心理投射。如今,也逐渐应用于分析复杂问题的过程之中。合理利用文本、图像和视频等多种具有可视化特征的工具,能够全方位展现大数据信息中隐含的重要特征。利用可视化分析工具和大数据预测功能,能够以较快的速度获取大学生的动态和未来发展趋势,以此收集并整理重要的预测信息,之后结合学生的个体需求,采取不同的教育引导模式,真正做到因材施教。此外,还可以加强大学生思想和行为评价工作反馈,促进大学生思想和行为引导工作的有序开展。
六、结语
通过以上分析与论述可以发现,目前,大学生思想和行为引导的评价反馈机制建设,日渐受到人们的广泛关注。所以在日常工作中有必要结合学生的发展动态,并采取不同的工作方针及策略,在大数据思维的支持下,建立科学有效的评价反馈机制,增强大学生思想和行为引导工作的有效性,为社会培养复合型人才。
(本文系江苏高校哲学社会科学研究专题项目“流媒体环境下应用型高校大学生思想行为引导策略研究”;江苏高校哲学社会科学研究专题项目“网络环境下当代大学生心理健康问题及其对策研究”。项目编号:2019SJA1490;2019SJB588)
【参 考 文 献】
[1]杜婧.大数据思维在高校教学管理中的应用初探[J].商业故事.2018(11)
[2]蒋年韬.用大数据思维提升大学生先进典型培育的质量[J].文教资料.2019(22)
[3]王鹏.大数据思维对高校辅导员工作的启示[J].山西高等学校社会科学学报.2017(01)
[4]侯晓云.构建信息导向型高校毕业生就业评价反馈机制的建议及思考[J].开封文化艺术职业学院学报.2020(05)
[5]孙方宁.大数据思维对高校辅导员工作的启示探讨[J].长江丛刊.2018(16)
[6]陈文静.基于大数据思维的高校学生信息化管理创新途径探索[J].创新创业理论研究與实践.2018(22)
(责任编辑:姜秀靓)