大数据视域下的思想政治教育主要矛盾研究

刘永

摘 要：大数据资源的内容全面性、大数据技术的高效聚合性、大数据思维的创新灵活性都为大学生思想政治教育的精准性、智能性、前沿性创新发展提供了新的技术手段和进化空间。同时，大学生思想政治教育大数据与大学生思想政治教育的教育主体、教育内容及教育方法等方面也存在突出矛盾。以矛盾分析法分析大学生大数据思想政治教育的主要矛盾及其构成，并针对性地提出化解原则与对策，可以为实现大学生思想政治教育与大数据深度融合，促使其朝着精准化、智慧化的方向发展提供理论支持。

关键词：思想政治教育；主要矛盾；大数据

中图分类号：G4     文献标识码：A      doi：10.19311/j.cnki.16723198.2023.24.069

“教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑。”将大数据的资源、技术与方法融入大学生思想政治教育的全要素、全程与全场域，推动大学生思想政治教育向精准化、智慧化、数字化转型发展，既是大学生思想政治教育顺应时代发展的必然变化、也是现代思想政治教育在中国式现代化背景下作出的积极响应。

1 核心概念

1.1 大学生思想政治教育大数据

大学生思想政治教育大数据是指利用大数据收集的手段从大学生思想政治教育领域采集到的数据信息、用大数据的技术方法分析而得出的相关结论及上述过程中使用的大数据思维范式。这些数据资源、技术方法、思维范式可以为大学生思政教育提供画像描述、分析诊断、赋能驱动、提质增效等必要功能支撑。

1.2 大学生大数据思想政治教育

大学生大数据思想政治教育是指以高校思政工作者为主的教育主体以大数据资源为基础，以大数据技术为手段，以大数据思维方式为工具，以提升大学生思想政治素质为目的，以最终实现为党育人、为国育才的育人目的教育新形态。

1.3 大学生思想政治教育的主要矛盾

大学生思想政治教育的主要矛盾是指在中国式现代化背景下，现代化强国的建设与中华民族伟大复兴的实现对大学生思想政治素质提出的新要求和大学生思想政治素质多样化多层次的发展之间的矛盾。

2 大数据视域下的大学生思想政治教育矛盾分析

“任何事物如果有多数矛盾的话，其中必定有一种是主要的，起着领导作用的、决定的作用，其他方面处于次要和服从的地位。”结合大数据资源、技术及方法对大学生思想政治教育转型升级的促进作用与其在思想政治教育过程中发挥的重要作用，大数据视域下大学生思想政治教育的主要矛盾自然就从强国建设与民族复兴对大学生思想政治素质的要求与当前大学生思想政治素质多样化多层次的发展之间的矛盾，轉化为强国建设与民族复兴与大学生大数据思想政治教育的育人效果之间的矛盾。从矛盾对于事物发展的作用来看，事物的内部矛盾是推动其变化和发展的根本动力，决定大学生大数据思想政治教育育人效果的矛盾同样来自于内部。即大学生大数据思想政治教育各基本要素之间的矛盾。

2.1 大学生思想政治教育大数据与教育主体之间的矛盾

思想政治教育作为一种培养和塑造个体思想政治素质的育人手段，其教育主体和对象都是现实的人。要求教育主体在组织、实施教育活动中要时刻体现具备浓厚的人文感情。同时，由于受到大学生思想政治教育大数据的特有属性、运算原则、技术方法等因素的影响，大数据自身的数据理性与教育者的人文感性之间的矛盾就成为大学生思想政治教育大数据与教育主体的核心矛盾。这对矛盾关系具体表现主要分为两种情况。其一，有的教育者在使用大数据进行分析诊断时过于相信主观情感，漠视数据与结论的客观性，甚至把大数据仅仅作为一种标志和“噱头”，忽视客观数据的重要价值。其二，有的教育者主张只要拥有足够多的思政大数据信息就可以全面、完整的再现教育活动的动态全貌，将思想政治教育活动完全计量化、数据化，甚至将教育活动的组织、计划、安排严格地按照程序、数据、算法来进行设定，忽略了教育的本质是人的活动，而非数据信息的活动。

2.2 大学生思想政治教育大数据与教育内容之间的矛盾

思政大数据的获得往往要通过收集、汇总、分析、聚合等步骤来实现。从本质上看，既是一种聚合相关信息以做出判断的信息决策形式，也是一种将离散性数据通过一定的规则，围绕一定的目的汇总成为整体性结论的信息整合过程，虽然理念如此，但是基于大数据的主要来源、收集手段、数据形式等因素，思政大数据资源整体上呈现出显著的离散性。大学生思想政治教育的内容中的“思想教育、政治教育、道德教育、心理教育诸内容构成思想政治教育内容体系，形成的一定体系结构”，再加上大数据技术自身的聚合理念，使得大学生大数据思想政治教育的教育内容的内部结构更加严密，其组成成分之间的关系更加紧密。如此，离散性的大学生思想政治教育大数据与聚合性的大学生思想政治教育之间自然就形成了矛盾。

2.3 大学生思想政治教育大数据处理方法与教育方法之间的矛盾

现代思想政治教育的观念中，人是教育活动的发起者和接受者，物是支撑其开展教育活动所必要的工具和媒介，教育方法与活动是连接人与物，实现教育效果的桥梁与途径。如此，教育方法必然会带有客观现实性与主观能动性，并且一定要能够有效的被人真实感知到，被活动所呈现，才能发挥其教育作用。相反，大学生思政大数据的分析与处理方法却只发生于数据空间中，其收集、呈现带有明显的虚拟性。这样一来，现实性的思想政治教育方法与虚拟性的大数据方法处理方法之间也会出现矛盾。

2.4 大学生思想政治教育大数据与教育对象之间的矛盾

尊重教育对象隐私，促进对象健康发展，始终是大学生思想政治教育的目的之一，也是促进大学生思想政治教育良性发展的必要前提。当大数据应用于大学生思想政治教育时，特别是收集教育对象的实时信息、思想动态、言行举止等数据时，有可能会出现非法刺探教育对象隐私信息，恶意收集教育对象生物数据等违法行为。所以，大学生思政大数据必须在道德规范和法律法规的前提下进行，获取大学生思想政治教育大数据信息就必然受到法律规范的限制。大数据技术本质上是一种全对象覆盖、全程感知、全方位收集的信息采集与处理手段，全面性是其结论可靠性的必要保障之一。如果前期收集的数据不全，其结果的可靠性必然受到影响。如此，大学生思政教育大数据与教育对象之间就产生了矛盾。一方面，大学生大数据思政教育的可靠性要求将大学生思政的数据都应收尽收。同时，其价值性又会出于对大学生隐私与人格的保护而阻止数据的全面收集。另一方面，大学生思政教育大数据除了全面收集大学生思政领域相关的个体信息外，其日常行为轨迹与网络空间行踪等活动数据同样也是对大学生建立数据画像的重要基础数据。基于法律规定和道德规范，上述信息也同属于个人隐私范畴，自然也是受相关规范性文件所保护，也会加剧大学生思想政治教育大数据与教育对象之间的矛盾。

3 矛盾化解原则与对策

3.1 化解原则

首先，要坚持以人为本。大数据方法与应用自带的工具理性会对大学生思想政治教育的人文感性提出挑战，甚至降低思想政治教育引导人格发展的价值性。因而，首先要强化对“以人为本”原则坚守。如在大数据的采集过程中要充分尊重和保障学生的个人隐私和合法权益；要求广大思想教育工作者时刻坚守思政教育的人文关怀，警惕在应用大数据进行思想政治教育时过于重视，甚至完全依赖“数据理性”的倾向。避免大学生思想政治教育工作短期化、功利化、肤浅化；还可以鼓励和动员大学生本人成为思想教育大数据的利用和开发主体，使他们在“数据富矿”中受益受惠。

其次，要坚持趋利避害。由于大数据的采集可能涉及大学生的个人信息甚至是隐私信息，其价值分析范式也多以二次或多次价值分析与判断为主，数据分析的结论也会直接影响教育对象的思想动态和价值取向。所以，在将大数据应用于大学生思想政治教育时，必须坚持趋利避害的基本原则，以正确发挥大数据的独特技术优势和思维观念，同时，要认真梳理和注意防范大数据应用到思想政治教育过程中可能出现的不稳定、不可靠、不安全因素。如制定完善健全的大学生思政大数据平台的安全技术规范，强化对数据全流程安全的日常监管、加强对广大师生大数据安全与道德规范的培训与教育工作等，从源头上、流程上杜绝数据风险对大学生思想政治教育工作的干扰与冲击。

最后，要坚持守正创新。在利用大数据推进大学生思想政治教育要坚持守正创新的原则。“思想政治教育与大数据的技术融合，本质上要求思想政治教育在新技术的引领和带动下实现守正和创新的协调统一，思想政治教育必须平衡好教育的内容展示与技术的话语表达之间的张力，站稳教书育人的价值立场，守好立德树人的人文底色，科学借用技术的工具和思维的力量，以数据驱动教育革新，实现内涵式的共建共进。”一方面，大学生思想政治教育要积极利用大数据技术与思维的独特优势，大力促进思想政治教育工作在观念、方法、载体、机制方面的创新，特别是在推动大学生思政教育工作向信息化、规范化、个性化、智能化方向发展上发挥关键的技术支撑作用。另一方面，由于大学生思想政治教育具有鲜明的意识形态性，这就要求高校思政教师等教育主体在利用大数据推进大学生思想政治教育过程中，要牢牢把握思想政治教育的育人宗旨，坚持核心价值观念的正面引导，继承与发扬思政工作的优良传统，坚守主流意识形态的思想阵地，在坚守正确方向的基础上积极创新。要时刻警惕和反对通过过度强调大数据的工具理性来模糊思想政治教育的育人价值的现象，同时也不可以片面扩大大数据在思想政治教育领域的作用，从而削弱思想政治教育自身的育人作用。

3.2 化解措施

第一，要积极引导思想政治教育大数据新主体参与大数据治理。思想政治教育大数据新主体主要有两类，一是各种数据媒体传播平台，如在线教育、社交应用、及时通信、视频播放等平台。二是上述平台上的部分活跃用户。考虑到这些平台和用户往往拥有大量的思想政治教育资源，其具备的舆论引导和价值引领能力自然也不能小觑。加之思想政治教育大数据的分析与治理工作也是一个数据基数大、工作难度高、涉及内容广的复杂性工作。所以及时引入更多的新主体，帮助原教育主体去进行“数据富矿”的采集、分析、转化工作是十分必要的。

第二，要优化思想政治教育大数据教育内容的生成过程。一般来说，在大数据技术的应用背景下，思想政治教育内容的生成，一般都要经过采集数据、提取信息、转化知识、生成智慧4个环节。如果可以从这4个环节入手，深度结合思想政治教育大数据特有优势和技术特点，就可以创造出更多符合教育对象个体特征的新教育内。在采集过程中，要重点结合受教育者自身特点的大数据对数据进行优选、精选、甄别，提高采集数据的针对性和亲和力；在提取过程中，要结合大数据技术识别出思政大数据中所包含的符合大学生群体，并易于被其接受和理解的教育内容、教育方法、教育活动的相关信息，完成思政数据向思政信息的转变。在转化过程中，要结合被教育者的自身的个体特征、生活习惯、日常活动等大数据，使用可视化、交互化的呈现方式，使思政信息转化为思政知识。最后，在生成环节，要积极地为教育对象提供必要的支持与引导，以促进教育对象价值判断能力和综合分析能力在实践活动中得到提高，实现思政知识向思政智慧的积极转变，最终使其思政智慧进一步提升为价值。

第三，要创新思想政治教育大数据驱动的教育方法。思想政治教育大数据驱动的教育方法是指充分结合经大数据信息流的数据支撑作用，使教育主体了解、掌握教育对象的思想动态，从而开展更具针对性、更易于接受的活动，不断激励教育对象以提升學习积极性与主动性的教育方法。结合信息论的观点，思想政治教育活动可以看作是一种以信息为流动介质的教育活动。大数据技术恰恰是可以确保思政教育活动能够获得充足、高质的思想政治教育信息的技术手段。所以，创新思想政治教育大数据驱动的教育方法，可以将新的技术手段和思维范式带入到大学生思想政治教育中，不仅可以有效化解二者之间的矛盾，还可以促进二者的相互促进与深度融合。如教育者在组织线上教学的过程中，可以发动和引导学生主动、积极地将想听的重点、难点，甚至“槽点”通过及时弹幕、动态评论、聊天记录等形式发送在视频中，既可以与教育者及时互动，又可以与其他教育对象交流分享，既可以使得教学过程具有趣味性、参与性，又可以维持教学内容的导向性和聚焦性。

第四，要提升思想政治教育大数据对教育对象的认知精准度。精准掌握每一位教育对象的思想动态，价值取向与行为操守，是开展个性化、智慧化的思想政治教育的基础。一方面，对于在校大学生来说，如果能够把学生自身的大数据充分利用起来，如学生的学籍背景、日常出勤、课堂表现、随堂作用，期中期末考试等信息全部数据化之后，就可以对每个学生整体的学习情况、思想动态等方面作出分析判断，针对性为每位学生提供改进建议，从而真正实现大数据的工具理性和思想政治教育的人文关怀相统一。另一方面，要积极帮助学生打破“信息茧房”的束缚。从本质上看，信息茧房的形成是由于人们获取信息的渠道和倾向受到了限制而不自知，从而造成的自我封闭的信息闭塞现象。结合大数据技术的整体性和广泛性，积极开展对大学生的媒介素养培养教育，帮助他们认识信息偏食的危害，改变原有被动、片面、低效的信息获取模式，既可以促使他们以更积极的方式来获取信息，又可以切实提高人们对算法风险的知觉意识与防范能力以及对“信息茧房”的警惕与自省意识。

4 结语

大学生大数据思想政治教育正处于不断完善与优化的重要发展阶段，分析其内部矛盾机制与具体表现，坚持以人为本、趋利避害、守正创新等基本原则，坚持充分发挥新教育主体职能，优化新教育内容生成，创新教育方法，深入推进大数据在大学生思想政治教育领域的深度融合，对实现大学生思想政治教育向“精准思政”“智慧思政”转型升级与实现大学生思想政治教育的高质量发展有一定的促进作用。

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