基于学生群体画像分析的高校精准思政研究

胡 洁

厦门软件职业技术学院，福建 厦门 361024

高校思想政治教育需关注学生的特点和需求，围绕学生设定教育目标、选择教育内容与方法，以关照和服务学生，提高学生的思想道德水平、政治觉悟和文化素质，使大学生健康成长、全面发展。随着大数据技术的成熟，对学生群体画像分析为精准思政教育研究提供了重要的依据。精准思政教育是利用大数据技术，引导思政教育工作者分析学生群体画像，树立精准思维理念，创新传统思政教育工作新模式。

一、当代大学生群体画像特点

（一）个性特点鲜明，对灌输式教育认可度低

当代大学生是一群思想鲜明、有理想、有价值追求的群体，享受着泛娱乐化的生活，善于开展个性化学习。同时，当代大学生的主观意识强烈、思想特点鲜明、个性张扬、追求自由，不愿受到外界因素的限制，这些特点要求高校思想政治教育工作必须进行改革和创新，以适应时代的发展和学生的需求。现阶段，高校思想政治教育采取集中式课堂理论教授与灌输，情感教育的融入度较差，教学理念、内容和方法略显滞后，难以获得当代大学生的喜爱和认可，不利于在思想政治教育中渗透社会主义核心价值观、培养学生的理想信念和健全人格。

（二）沉迷网络媒体，易受到不良思想的影响

当代大学生作为“00”后群体，是伴随互联网信息技术发展而成长的新生代，许多大学生长期沉迷于网络世界中无法自拔。网络平台中海量信息爆炸式增长，为大学生学习提供了诸多便捷，但同时存在负面理论、消极思想、不良舆论等信息。这些不良信息会对大学生的世界观、人生观和价值观产生负面影响，干扰学生的判断力，甚至导致学生行为失范。大学生并未真正融入社会，学校生活环境使其缺少充足的阅历，无论是心智和身体，均处于不成熟发展阶段。受外界不良思想、价值观和舆论的影响，导致部分学生出现享乐主义、拜金主义等不良思想，或因沉迷网络而放弃学业，影响个体成长。

（三）竞争意识强烈，既理想远大亦客观务实

当代大学生的性格体现出较强的自主性、创新性、个人意识等特征。在学习和生活中善于自我展示、自我证明，表现的欲望和竞争意识较强。基于心理学视角分析，这是积极正向的行为，但凡事讲求一个度，过度争强好胜将会引发负面效应。许多学生由于长期在家长的保护下成长，面对挫折和困境，缺少应对和处理能力。所以，在争强好胜时会因困难与挫折形成自我否定、消沉迷茫的心理状态，容易对学生后续的成长和发展造成阻碍。

二、基于学生群体画像分析高校精准思政教育的可行性

学生群体画像分析在思想政治教育中的应用，是通过数据信息的挖掘、整合与分析，精准预测每个学生的学习特点、学习差异、生活状态、思想现状，及时发现潜在问题并精准输送教育。

（一）思政教育规律为学生群体画像指明路径

唯物辩证法要求在认知事物和改造世界中抓住本质和规律。高校贯彻落实立德树人过程中，应了解思想政治教育的客观规律，将思想教育作为中心环节，坚持以生为本的育人理念。大学生思想道德品质与价值观的形成和发展，通常会受到外部环境、人际关系、家庭因素、教育因素的影响。在学生接受高等教育的过程中，课堂教学环境、教学手段、校园文化活动等均会影响学生的思想品德。利用学生群体画像分析技术，了解当代大学生的特点，准确预测学生的思想和行为变化，并结合学生群体画像分类展开分层次引导，使每个大学生均朝着正确的方向发展，实现大学生成长成才的育人目标。

（二）学生成长规律是学生群体画像的重要依据

大学生的成长和发展呈现出阶段性的特征，遵循大学生成长规律进行群体画像分析与思想政治教育至关重要。在学生群体画像分析中，通过采集日常行为痕迹数据，并与学生成长过程相关联，获取高校实施精准思政教育的核心数据信息。获取大学生考试成绩、学习时间、实习数据等，可以了解学生的知识与技能水平；获取学生参与志愿者服务、校园文化活动、社会工作、党团建的数据，可以把握学生群体的价值观塑造情况；获取学生网络社交、心理咨询、人际关系等数据，可以掌握学生群体的情感心理状况。以大学生成长规律为基础，准确了解大学生的成长动态信息，高校可以更加精准有效地落实思想政治教育工作。

（三）数据技术普及为学生群体画像提供可能

大数据时代，利用大数据技术可以展开精准的图像分析。通过对用户展开调研，了解其思想、行为和观点的异同，并对其进行科学合理的分类分层。从中选取定性的特征，并赋予相应的描述和标签，继而形成用户画像。当前，基于大数据技术的数据肖像相对成熟且应用广泛，这为学生群体画像分析提供了技术支持。目前，我国高校致力于推进数字和智慧校园建设，广泛引入大数据、人工智能与云计算技术，继而整合大量的数据信息。经过筛选与整合，形成大学生群体的思想、习惯、性格、行为等诸多信息，对用户精准画像提供技术支持。

三、基于学生群体画像分析高校精准思政教育的策略

（一）聚焦学生群体画像核心特征

一方面，把握核心要素。在描绘大学生群体画像时，应紧密结合当代大学生思想政治教育的核心要素，即习近平总书记提出的四个正确认知。通过开展思想政治教育活动，引导大学生正确认识世界与国家的发展形势，理解历史责任与时代使命，以及树立远大的理想抱负。另一方面，在学生群体画像分析的过程中，应做好分类分层，分析高校大学生在参与课堂学习、实践活动、校园文化活动、创新创业活动中个体呈现的较大差异性。通过采取针对性的教育措施，保证精准思政教育的成效。此外，面向高校大学生群体展开画像分析，了解群体的思想特征、学习方式和成长规律，继而提升精准思政教育的实效性和有效性。

（二）完善学生群体画像分析技术

对高校学生群体的画像分析技术，主要包括聚类分析、离群分析和关联分析。首先，聚类分析。这是一种根据研究对象亲疏程度进行归类的教学方法。在聚类分析的过程中，数据类别并不包括分类信息，可以通过采用聚类分析的方法，在不展开提前预设分类的背景下，对各类数据信息展开群体划分，将高校大学生划分为不同类型。在进行聚类分析后，学生的群体类别和画像更清晰。在此基础上融入高校的思想政治教育场景，并对细化分割的学生群体实施精准的思想政治教育活动。其次，离群分析。在数据结合中，挖掘与其他数据存在明显差异的离散对象，并对其离群因素展开分析的一种方法。只要发现数据偏差，必须要找到其影响因素。运用离群分析方法，从大学生群体画像的数据资源库中挖掘隐藏的、内在的数据关系，继而精准研判高校学生群体思想的共性特点，了解每个大学生的思想差异。最后，关联分析。将关联规则作为群体画像分析的算法，对不同标签存在的关联度进行分析，并通过列表的形式呈现，列表排名靠前的标签则代表有更高的关联度。通过关联分析技术开展画像分析和精准思政教育，在变量状态评估时，可以将其与关联性较高的变量作为预测单元。

（三）构建学生群体画像数据共享

高校学生群体画像数据在思想政治教育领域的应用，需要做好系统数据库建设，通过广泛融合高校教学、学生管理等多元数据，进行学生群体成长与发展的综合分析与研判。在此基础上，完善数据信息的共享机制，实现各类数据信息的校内共享，形成完整的数据库。高校应加大系统建设的资源投入力度，广泛采集学生有关的各类数据信息，打通高校的数据壁垒现状。基于高校学生表现层面，其数据信息包含家庭背景、学习表现、选课、基本信息、图书馆借阅等数据。同时，必须将各类数据信息进行整合，形成覆盖学生所有信息的完善数据库。只有这样学生群体画像的分析才能更加清晰、直观，才能采取针对性、精准性的思想政治教育措施，提升思想政治教育工作的成效。

（四）营造学生群体画像制度环境

第一，创设全员育人工作的软环境。作为高校思想政治教育工作者，可以组建一支专业的技术团队提供指导，帮助广大思政教师认知数据技术应用的优势和价值，将高校思政理论课教师、课程思政教师、辅导员、教学管理教师等诸多思政教育力量进行整合。共同围绕大学生的思政教育目标、思政课程特点与思政教育场景，构建基于学生群体画像的精准思政教育模式。以群体画像了解大学生的个体特点与学习需求，展开精准的教育资源优化配置。第二，构建全过程育人的制度环境。首先，高校应在校内普及大数据技术和应用理念，通过发挥制度的约束和督促作用，引导各部门养成数据共建共享的思想和习惯。其次，发挥精准评价的指导作用，了解高校精准思政教育的不足，不断强化学生群体画像分析，各部门协同配合改进精准思政教育模式，使学生群体画像成为精准思政教育的重要依据。再次，高校应组建一支大数据技术专业人才队伍，即充分了解并灵活运用计算机、大数据、云计算等技术，使其维护好数据库、系统平台，精准分析大学生的群体画像，为思政教师开展教学工作提供依据。最后，做好大数据系统的安全监管。规范数据信息的使用，定期进行安全检测与风险评估，及时排除风险隐患问题，保障数据信息的安全性与完整性。第三，形成全方位的数据支撑。利用学生群体画像分析，高校思政教师与大学生之间无需面对面接触，即可落实精准思政教育，要求教师掌握学生群体的全方位信息。在构建学生群体画像数据库的基础上，完善数据采集、指标分析、分类目录、数据质量等标准，为高校落实精准思政教育提供一站式服务，以数据信息共享促进思想政治教育工作协同联动，发挥群体画像的数据优势，强化思想政治教育的实效性。

四、结语

综上所述，高校作为人才培养的重要阵地，应当落实立德树人的根本任务，培养当代大学生正确的世界观、人生观和价值观，使他们成为新时代的建设者、接班人、筑梦人。而这一切都离不开思想政治教育，必须循序渐进地提升思政教育的针对性、实效性。通过对学生群体画像进行分析，可以结合学生特点、成长规律和需求，精准输送思政教育内容、选择思政教育方式方法，继而巩固思想政治教育成果，发挥思想政治教育的最大化价值。