大数据在乡村中学思想政治教育中的应用与挑战

李栋 陶冶

摘 要 随着信息技术的迅速发展，大数据已经成为教育创新的重要工具。对于乡村中学而言，大数据在思想政治教育中的应用具有巨大的潜力，能够促进个性化学习、提升教学质量和效率。但与此同时，大数据也给乡村中学思想政治教育带来了众多挑战。完善数据收集机制、提升数据处理能力、确保数据安全与隐私保护是应对大数据挑战的有效策略。

关键词 大数据；乡村中学；思想政治教育

中图分类号 G633.2

文献标识码 A

文章编号 2095-5995（2023）12-0066-03

一、大数据在乡村中学思想政治教育中的应用

（一）分析个性化数据

在大数据时代，“中学思政课程应该从宽泛的普适性的教育教学逐步转向‘以生为本的个性化德育品质培养的新课程”［1］。在乡村中学的思想政治教育中，大数据技术的应用可以帮助师生通过分析学习数据来进一步提升教学效果，获得个性化学习体验。一是学习行为数据收集与分析。利用大数据技术，教师可以收集和整理学生在思想政治教育过程中的学习行为数据，如浏览的学习资源、学习时间、学习频率等。通过对这些数据进行分析，教师可以了解学生的学习习惯、兴趣偏好以及学习效果，为后续教学提供参考。二是大数据学情诊断与个性化教学。通过分析学生的学习数据，教师可以精准诊断学生的学习需求和问题所在，根据学生的知识掌握情况、学习兴趣等因素，调整教学内容和方法，以满足不同学生的需求，提升教学效果。三是进行学习预测与干预。基于历史学习数据的分析，教师可以预测学生的学习趋势，发现潜在问题，及时进行学习干预和引导。四是促进教学评估与改进。大数据技术可以实现对教学过程的实时监控和评估，帮助教师及时了解教学效果，发现教学中存在的问题和不足。教师可以根据学生的学习数据分析结果，调整教学策略和方法，持续改进教学质量。

（二）舆情监测与分析

教师利用大数据技术监测乡村中学生的常用社交媒体、论坛等网络平台，分析乡村中学生的网络行为和思想动态，既能有效掌握学生接受思想政治教育情况、了解学生精神状况，又能及时预防和干预负面事件。一般来说，教师利用大数据开展舆情监测与分析包含以下五步：第一步，数据收集。教师可以利用大数据技术从社交媒体、论坛等网络平台上收集相关数据，如学生的发帖、评论、点赞、转发等行为数据，在线参加思想政治教育的时长数据、在线测评的成绩数据等学情数据，以及社交网络数据等。第二步，数据分析。“大数据基于深度学习、知识计算等智能算法，能夠将影响学生的个性、家庭、环境等各类因素进行关联分析”［2］，可以帮助教师了解他们的网络行为特点、社交网络结构、情感倾向等，更准确地把握他们的思想动态。第三步，行为模式识别。通过对大量数据的分析，教师可以识别出学生的网络行为模式。例如，学生通常在哪些时间段活跃，他们关注的话题有哪些，他们的情感倾向如何等。对这些行为模式的认识可以帮助教师理解学生的需求，预测他们的行为。第四步，及时发现问题。当学生的网络行为或者思想动态出现异常时，大数据技术可以通过对比历史数据帮助教师及时发现这些问题。第五步，预防性干预。通过对历史数据的分析，教师还可以预测学生可能出现的问题，进行预防性的干预。

（三）建设预警系统

对学生成绩、出勤、心理状态等多维度的数据进行实时监控和分析，有助于教师建立风险预警系统，对可能出现的学业问题、心理问题等及时进行干预。一是数据收集与整合。教师利用大数据技术收集学生在思想政治教育领域的相关数据，包括学习成绩、课堂表现、网络行为、情绪状态等，通过加工整合形成一个全面的学生思想政治教育数据库。然后，教师通过数据挖掘和统计分析技术，确定与学生思想政治教育状况密切相关的关键指标。这些指标可能包括学习成绩下滑、网络行为异常、情绪波动等。二是建立预警模型。基于关键指标，教师利用机器学习和人工智能技术建立预警模型。该模型可以对学生的思想政治教育状况进行实时监测和预测，及时发现潜在问题。三是设定预警阈值。根据历史数据和专家经验，设定合理的预警阈值。当某个关键指标超过预警阈值时，预警系统将发出警报，提醒教师关注学生的思想政治状况。四是实时监测与警报。通过大数据技术实时监测关键指标，一旦发现异常情况，预警系统立即发出警报，提醒教师及时采取干预措施。五是个性化干预建议。预警系统不仅可以发出警报，还可以根据每个学生的具体情况，提供个性化的干预建议。例如，对于学习成绩下滑的学生，系统建议教师调整教学内容和方法；对于情绪波动的学生，系统建议教师提供心理辅导服务。

二、大数据助力乡村中学思想政治教育面临的挑战

（一）数据收集与处理的难题

乡村中学在数据收集设备、数据处理技术和专业人才等方面普遍存在短板，这限制了大数据技术的有效应用，主要表现在以下四个方面：一是数据收集不全面。在乡村地区，技术设施落后和网络覆盖不全导致收集学生的在线和离线数据更为困难，这会影响后续的数据分析和教育决策。二是数据质量参差不齐。在收集数据时，教师的信息素养不足将导致收集的数据质量参差不齐。这种不一致性可能会影响后续数据分析的准确性。三是数据处理能力匮乏。一方面，大数据的处理需要高级的技术和工具，包括数据挖掘、机器学习和人工智能。另一方面这些技术和工具又需要专门的人才驾驭。乡村地区由于缺乏相应的技术人才，导致数据处理变得更加困难。

（二）资源分配与整合的难题

一方面，乡村中学相对于城市学校，通常缺乏足够的教育资源，这包括用于大数据应用的硬件和软件资源。乡村中学的教育经费往往相对较少，难以支持大数据技术的引入和应用，包括基础设施建设、技术工具采购、专业培训以及专业人才培养引进等方面的费用。另一方面，现有资源难以整合。大数据助力乡村中学思想政治教育，需要整合来自学校、家庭、社区等多方的数据，这在乡村地区可能更为复杂。一是多来源数据整合难。由于局部地区经济发展的不均衡，家庭、学校、社会对大数据的态度可能各不相同，配合大数据信息收集的能力也参差不齐，即便学校建立了完备的数据收集体系，但学生家庭可能完全不支持收集或完全不会操作信息收集设备。即便是三方应对大数据技术的能力处于同一水平，对待大数据的态度也是完全一样，收集的数据依然可能存在不同的格式、标准等问题，对教师来说有效整合这些数据是一个重要的挑战。二是技术平台不统一导致的资源整合难。各个数据来源可能采用不同的技术平台进行管理，这些平台之间的数据交换可能存在兼容问题，从而增加了资源整合的复杂性。三是数据壁垒导致的资源共享难与协同教育难。在乡村地区，不同学校、机构之间的数据共享和协作可能相对较少，这导致了数据孤岛的存在，限制了大数据在思想政治教育中的综合应用。

（三）隐私和伦理问题

乡村中学利用大数据进行思想政治教育的过程中，“在大数据技术驱动下教育对象信息以数据的形式被储存和使用，隐私边界的时空局限日渐淡化乃至消弭”［3］，从而造成一定的隐私问题。一是数据收集环节存在隐私泄漏风险。在收集学生数据时，如果没有采取足够的加密和匿名化措施，学生的个人隐私信息可能会被不法分子获取，导致隐私泄露。二是数据使用存在合规性问题。在使用学生数据进行思想政治教育分析时，如果没有明确的使用规范和合法的授权机制，可能导致学生数据的滥用和非法共享。三是数据脱敏和删除不彻底问题。在处理和使用学生数据后，对于不再需要的数据应进行脱敏或删除处理。但如果处理不彻底，这些数据仍然可能被恢复并泄露出去，对学生的隐私造成长期风险。四是教师数据隐私保护意识不足。部分教师可能对数据隐私保护的重要性认识不足，不慎泄露学生数据，从而引发隐私保护问题。此外，乡村中学利用大数据进行思想政治教育中还存在伦理问题。部分乡村中学教师可能对新技术的伦理问题认识不足，导致出现潜在的伦理风险。同时，当大数据技术进入教育领域时，还可能发生商业利益与教育目标相冲突的问题，导致数据的使用不是为了学生的最佳利益，而是为了追求商业利益，教育与商业利益的界限模糊也是引发伦理问题的一个重要原因。

三、应对策略

（一）完善数据收集机制

利用大数据开展思想政治教育，教师应确定数据收集的目标和范围，确保只收集与思想政治教育相关的数据，避免不必要的数据冗余。第一，教师要明确数据收集的目标和预期结果，这有助于教师确定需要收集哪些类型的数据，以及如何使用这些数据。目标应该具体、明确，并且与思想政治教育的目标相一致。第二，教师要确定数据收集源，明确需要从哪些来源收集数据。同时，教师要确保这些来源的数据可靠、有效，并且能够反映学生的真实情况。第三，教师要制定合理的数据收集流程，包括数据识别、采集、筛选、整合等步骤，同时要确保流程的每一步都有明确的负责人和操作指南，以减少错误和疏漏。第四，教师要尽可能采用先进的技术工具，这可以提高数据收集的效率和准确性，减少人工错误。第五，教师要建立数据质量检查机制，及时对数据进行去重、纠错和验证，确保数据的准确性和完整性。第六，教师要定期对数据进行备份和安全存储，防止数据丢失和损坏。第七，教师还要建立数据收集反馈机制，定期评估数据的质量和有效性，根据实际情况调整数据收集策略。

（二）提升数据处理能力

乡村中学利用大数据开展思想政治教育，提升数据处理能力至关重要。一方面，教育主管部门要为乡村中学提供必要的硬件设备、网络资源和技术支持，不断优化乡村中学基础设施建设，打下大数据应用的基础。另一方面，教育主管部门要培养具备大数据处理技术的人才，加强对教师的培训，提升他们的数据素养。“教师必须学会合理有效的利用手机、电脑等终端设备来进行思政教育，通过自我训练或学校培训提升媒介素养。”［4］同时，教育主管部門要引入专业的数据分析人才，为大数据在教育中的应用提供人才保障。此外，乡村中学要借助外部支持，与其他学校、教育机构或政府部门建立数据共享机制，通过共享数据资源，丰富数据集，提高数据处理的效率和准确性；参与教育大数据共享平台，借助平台的数据处理和分析工具，减轻数据处理负担。

（三）确保数据安全与隐私保护

教育主管部门应进一步加强大数据使用方面的法制建设，确保对学生大数据的使用有法可依。一是要制定严格的数据管理制度和隐私保护政策，明确数据收集、存储、使用的规范，并进行定期审查，确保学生信息安全和个人隐私不被侵犯。二是要始终遵循最小化原则，只收集与思想政治教育目标直接相关的数据。教育主管部门要定期对已收集的数据进行审查，删除不必要的部分，减少不必要的数据收集，减轻数据处理和存储的负担，降低数据泄露的风险。三是要增强算法透明度和可解释性选择或开发具有透明度和可解释性的算法。教育主管部门应为师生提供和数据分析师之间的沟通机会，使其了解算法背后的逻辑，确保教师和学生能够理解并信任数据驱动的决策，避免“黑箱”决策带来的不信任和误解。四是要培养教师和学生的数据素养，开设相关的数据安全和隐私保护的课程或组织专题培训。通过案例分析、模拟实践等方式，提高教师和学生对数据隐私的实际保护能力，确保教师和学生能够在日常教学和学习中正确地使用、管理和保护数据。五是要引入第三方进行监管和评估。教育主管部门可以与专业的第三方机构合作，定期对大数据在思想政治教育中的应用情况进行评估，并及时公布评估结果，接受社会监督。同时，教育主管部门要根据评估结果进行必要的调整，确保数据的使用和处理始终合规和符合伦理标准。

（李栋，武汉华大教育集团，武汉 430079；陶冶，华中师范大学龙岗附属中学，广东 深圳 518100）

参考文献：

［1］ 林宇.教育信息化下中学思想政治教育创新策略［J］.南昌教育学院学报，2019（5）：42-46.

［2］ 贾瑞庆.大数据在初中信息技术课堂教学中的应用实践与思考［J］.中国教育技术装备，2021（7）：105-106.

［3］ 李姿雨，方凤玲.思想政治教育智慧化发展的伦理风险隐忧及其规避［J］.思想教育研究，2023（3）：52-57.

［4］ 牟晓，刘慧.新媒体时代农村中学思想政治教育的困境与出路［J］.中共太原市委党校学报，2022（5）：72-75.