大数据时代思政教育的审视与出路

韩晓晓 韩业全

摘要：大数据是时代进步的产物，在教育数字化背景下，探讨大数据在思政教育领域的运用，需要对“整合”与“协同”、“优势”与“劣势”、“冰冷”与“温暖”进行理性审视，同时，对于大数据在思政教育数字化发展中“双向互动”与“及时预警”结合、“群体画像”与“个体肖像”融合的作用价值进行数据审视。基于此，本文旨在探讨大数据相关技术手段与思政教育的融合发展，并从观念转变与评价完善、课程整合与协同育人、网络安全与伦理问题、形式创新与角色转变等角度提出具体出路。

关键词：大数据；思政教育；网络安全

引言

加快建设教育强国，推进教育数字化是重要内容。大数据是教育数字化的具体落实，大数据的发展为思政教育提供了新的机遇。大数据背景下的思政教育，可实现个性化教学、智能辅导、数据分析等功能，为思政教育创新提供了有力支持。大数据思维模式驱动下，思政教育模式正向数字化转变，为思政教育数字化发展提供了契机。

1. 大数据时代思政教育理论的审视

1.1 “整合”与“协同”：大数据时代思想政治学科趋势审视

“整合”与“协同”体现为系统性与功能性的统一。大数据思维下，不仅要求学科组成部分高度统一，并且强调各部分相互协调一致。在观察或探索世界时，大数据可提供特有的思维和视角，促使思政教育呈现“固定转向个性、纠偏转向预测、分散转向系统”的发展趋势[1]。首先，在大数据审视下，思想政治学科也逐渐突破传统“口述”育人模式，利用可视化数据平台，从固有“文字理解”转向个性的“图像记忆”。然而，这一转变不意味着“文字理解”的摒弃，而是二者整合的协同运用。其次，大数据思维下，思政教育主题纠偏趋向客体预测。传统政治社会化情境下，过分夸大了教育者主导地位和权威性，忽视了教育客体的主观能动性。大数据思维突出的共享、预测和开放性，为思政教育提供了可参考的思维方式。大数据思维模式认为教育主客体是一个完整的系统，不可割裂对待，系统内教育主客体“协调分工”，解构教育者权威性，赋能受教育者的自我教育性。最后，思想政治知识点的分散转向故事线的系统。

1.2 “优势”与“劣势”：大数据时代思想政治网络伦理审视

诺伯特·维纳提出：“技术的未来是不可预测的，这也造就了善恶存在的可能”[2]。大数据为思政教育数字化提供强力支持，优势显著。一方面，大数据可对思政教育内容精准把握。“一切皆为数据”的时代，教育主体既能借助数据，对教育受众精准把控，也能利用数据相关关系对于受众聚合分类，根据类别进行个性化指导；另一方面，为思政教育决策科学制定提供数据支持。决策的科学与否，将决定思政教育的科学性、针对性及可行性。传统教育决策为“经验预判”，不具有针对性、关联性、动态化的特征。而大数据利用数字化手段，搭建了一个结构性、系统性、非线性信息平台，构建群体智慧决策模式[3]。

大数据在为思政教育提供便利的同时，也伴随着不同程度的风险。其一，潜能的压抑。大数据利用大量历史数据和动态数据，对未来趋势做出了数字化预测，易导致思政教育由“被动接受”转向“主动干预”，限制了受众主动思考的空间。其二，伦理的危机。大数据基于海量的数据获取，可能出现受教育者隐私的泄露，产生信息安全问题。这是因为大数据本质就是信息的交换和共享[4]，而信息挖掘者为了获取更多信息资源，会对受众进行持续的信息监控，使其陷入福柯（Michel Foucault）所描绘的“全景敞视监狱”（panopticon）中。

1.3 “冰冷”与“温暖”：大数据时代思想政治评价体系审视

大数据以数据为载体，用数据来解释事物，数据是“冰冷”无情感的“事实”。而思政教育是以人的教育为主导地位[5]，完全信任或依赖数据，便脱离思政教育工作中人文關怀和情感体现的初衷。因此，大数据时代的思政教育工作，不仅要呈现数据的“冷”，还要发挥人的“暖”，注重“客观数据”与“主观数据”相融合。主观数据特指人的意识、感情、性格相关联的要素，可体现人们内心世界[6]。过分注重数据的“客观”，忽略内心的“主观”，难以实现对思政教育动态意识的整体把握。大数据时代的思政教育评价不仅强调“效度”，更要展现人内心的“温度”或“深度”。“动态数据”和“静态数据”尽管具有本质上的区别，但均是围绕“人的全面发展和提升”这一底层逻辑展开。因此，“动态数据”与“静态数据”只有相融合、相统一，产生适宜的数据链，才是人文关怀的重要体现。

2. 大数据时代思政教育价值的审视

2.1 “双向互动”与“及时预警”结合：大数据时代思政教育方式审视

思政教育是教育主体和客体互动，增进个体人格、品质、道德的动态过程[7]。思政教育的动态性体现在教学过程的实时把握，对于教学效果及时纠偏的动态性。传统思政教育模式只是在教育周期内对于产生的错误纠偏，然后继续进行。这一过程被阿吉瑞斯（Chris Argyris）命名为“单回路”（single loop learning）[8]。这种“单向”教学模式尽管针对性强，有助于顶层设计和系统规划，但也存在问题延时性与错位性，难以实现教育双方信息对称的问题。

思政教育只有实现“双回路”，利用数据进行纠偏或自纠，借助数据和稳态信息相结合的形式，才能达到良好的效果。大数据不仅能够呈现状态、展现变化，更能科学地预测趋势，从而有助于教育主客体动态化的互动。不同教学情境中教学效果会出现明显的差异性，大数据的实时交互特性，对于教育对象的学习行为可做到有效把控，形成思想状态、情感特征、行为趋势动态监控。教育者可借助动态数据链直观发现教学过程中的热点和难点，提高效率。另外，动态数据还具有及时预警功能。通过大数据预测教育对象行为趋势和走向，发现思想、行为、情感的异常或风险，及时疏导给予关怀，避免走进误区。

2.2 “群体画像”与“个体肖像”融合：大数据时代思政教育对象审视

大数据可完整提供人群思想动态和行为方式分析材料。为了对教育对象思想轨迹提供参考，大数据可依靠非线性分析手段，对教育对象描绘出“多维度画像”。尽管传统思政教育分析多样，多以定性分析为主、定量分析为辅，但依托数据样本量有限，都是基于小样本的“主观预测”，结果难以信服。当然，这取决于教育对象思想活动的复杂性，以及可用样本量的局限性，传统分析难以实现研究结果客观化、具象化、科学化。大数据秉承“所有皆可量化”的技术特点，可有效解决思想活动难以量化这一难题。大数据时代，个人的言行和思想都会在网络空间印下“数据痕迹”，而大数据的聚合分析和数据跟踪会将这些“数据痕迹”整合，描绘出直观生动的“数据画像”，从而预测个体的行为方向。

大数据可勾勒出思政教育对象的“个体肖像”，实现数据分析服务于个性化教育内容。思想政治面对的是“现实的人”，只有准确预测教育对象思想动态，匹配对应的教育内容才能达到理想的效果。大数据对此有独特的便利，表现为不仅可带来洞察教育对象的“望远镜”，还可提供分析的“显微镜”，即利用数字化手段，对于教育对象思想行为抓取、聚类、预测，高效精准地进行数据剖析。

3. 大数据时代思政教育出路的探讨

3.1 观念转变与评价完善：提升思政教育者的政治与数据素养

大数据在思政教育方面具有丰富技术优势，而思政教育借助大数据的创新发展首先是观念的转变，全面提升政治教育者的政治与数据素养。传统思政教育模式缺乏数据意识，导致政治素养未能达到应有水平，没能全面达到我国关于思政教育的要求。这要求思政教育工作者不仅要增强对大数据本质属性的全面认知，将数据意识提升到思政教育工作开展的战略性资源，还要加强对数据的敏感度和辨识度，并且在大数据思维模式下，提升思政育人的聚类意识，进而实现增强政治意识培育的目的。大数据技术为思政教育评价提供了丰富的数据来源和分析方法。教育者应建立多元化、全过程的评价体系，关注学生的知识、技能、情感、价值观等全面发展。同时，利用大数据技术对教育效果进行实时监测与反馈，为教育决策提供科学依据。

3.2 课程整合与协同育人：构建完善的思政教育数据库

在大数据时代，思政教育应与其他学科深度融合，打破传统的学科壁垒，实现课程资源的共享与优化。此外，学校、家庭、社会等多元教育主体可以通过大数据技术实现信息共享与协同育人，为学生提供全面、立体的教育环境。大数据首要特性是海量数据，思政教育提供大量参考资料，如何甄别繁多的数据资料，将其实际运用于思政教育中，便需要在思政教育领域引入大数据预测分析技术。

一方面，思政教育者专业素养与大数据信息分析的整合协同。大数据时代，在价值网络中，各个行为发生者趋于某种共同利益或价值认同而展开一系列互动合作，形成共赢的跨域协同价值网，是新生态构建的主要路径。大数据时代，思政教育不能只单纯依靠教育主体的“耳提命面”，还需要对现有大数据信息进行整合，协同大数据分析技术，实现从数据资料中挖掘出深层次的政治要素如情感性、思想性。

另一方面，要突破思政教育者数据分析处理的桎梏。要避免大数据工作者思政局限和思政教育者数据分析空白的弊端，促进大数据和思政教育者相互赋能的格局，消除数据异化引起的道德伦理问题。

3.3 网络安全与伦理问题：建立安全思政教育数据保护机制

大数据信息开放性及交替使用性是其优势体现，但也可能成为隐私泄露的根源所在。由于大数据基于海量样本数据，因此，数据在进行二次利用时，保证所有数据生产者的知情权具有很大难度。首先，完善个人隐私保护制度。大数据辅助开展思政教育过程中，应严格遵守个人信息隐私保护制度，确保运用大数据过程合理合法，规避个人信息或数据泄露带来的负面影响。其次，健全数据收集管理流程。不仅做到对于大数据信息技术人员从业道德、资质、技能的严格把控，还要建立大数据使用评价制度，全程以规范化流程进行数据采集，安全发挥大数据在思政教育领域的优势。最后，构建数据应急处理机制。一旦出现数据泄露现象，立即启动数据泄露应急处理方案，同时还要开展法律救济任务以及追责行动。

3.4 形式创新与角色转变：创新教育形式与教育者的角色转变

大數据时代为思政教育提供了丰富的数据资源和新的教育方法。思政教育者应借助大数据技术平台，对学生的个性化需求进行挖掘、分析和预测，设计更具针对性和实效性的教育内容。借助人工智能、虚拟现实等先进技术，实现思政教育个性化、智能化、情境化的教学模式，从而提高教育质量。大数据时代要求思政教育教师从传统的知识传授者转变为教育引导者、组织者和导师，教师需要具备大数据分析与应用能力，利用数据驱动的教学策略，为学生提供个性化指导与支持。

结语

大数据时代，思想政治教育者除了合理运用大数据平台的大量信息资源，还要保持大数据思维，对于现有思想政治教育理论和价值进行审视，由此形成一条从思想观念、评价手段、课程内容、伦理安全到教学形式的创新路径，真正实现教育数字化。大数据时代，思想政治教育不仅要牢牢树立马克思主义的指导地位，坚定把握马克思主义中国化的新要求，还要具有数据敏感性，根据数据趋势走向，及时更新教育内容和观念，以更好地适应思想政治教育科学化发展。

参考文献：

[1]赵浚.大数据创新高校思想政治教育方法的探析与应用[J].贵州社会科学，2016（3）：120-123.

[2]邬焜，陈新.信息主义和唯信息主义[J].自然辩证法研究，2023，39（8）：3-10.

[3]许烨.大数据时代提升高校思想政治教育实效性的策略研究[J].湖南社会科学，2022（3）：134-139.

[4]曲一歌.大数据时代高校思想政治教育信息传播挑战与应对之策[J].思想政治教育研究，2019，35（4）：155-160.

[5]王习胜，朱罗莎.“思想政治教育”界域指认的偏误与匡正[J].思想教育研究，2023（9）：14-21.

[6]崔建西.思想政治教育论域下大数据热的冷思考[J].思想理论教育，2018（5）：95-99.

[7]罗红杰，平章起.大数据驱动：思想政治教育现代化的重要引擎[J].重庆大学学报（社会科学版），2020，26（4）：257-266.

[8]张娟.基于大数据的高校思想政治理论课教学改革研究[J].黑龙江高教研究，2018，36（4）：139-142.

作者简介：韩晓晓，硕士研究生，助教，研究方向：思政教育。