大数据视域下高校精准思政建设
2024-11-28
作者：
来源：
大众日报
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□张宝亮 冯兰东 李建民
数据化社会革新不仅改变了生产和生活方式，更为人们开展各项工作提供了“数据视角”。在高校思想政治教育具体实践中，依托大数据可以实现思想政治教育的精准化转向。“精准思政”成为推动思想政治工作传统优势与信息技术深度融合的具体体现，更是“因势而新”理念下高校思想政治教育规律的具体应用和深刻实践。
大数据在思想政治教育中的应用价值
通过大数据的挖掘、分析、反馈，可促进高校思想政治教育由“数据化”转向“精准化”，推动思想政治教育密切围绕学生、关照学生、服务学生，真正实现学生的全面发展。
1.提升高校思想政治教育的针对性，更能精准施策。针对高校思想政治教育存在的与时代发展不同频、教育理念滞后、队伍建设涣散等难题，以大数据资源、技术与方法促进高校思想政治教育与时俱进，将学生在校园的基础数据、生活数据、学习数据、心理数据进行收集，建立“一生一档”，实现“一生一策”，不断为思想政治教育提质增效。
2.提升高校思想政治教育的前瞻性，更能精准研判。通过对大数据的精准分析，有助于帮助教育工作者摆脱传统行为模式，建立“分析—预判—解决”的数据化干预模式，及时把握学生的思想行为状态以及存在的问题，做到防患于未然，充分发挥大数据在高校思想政治教育中的网络舆情预警、心理危机干预等积极作用。
3.提升高校思想政治教育的动态性，更能精准调控。大数据可以实现学生学习生活的全过程留痕和记录，具有直观性和可视化的表征，能够对学生的思想及学习情况进行及时反馈、阶段量化、过程分析，实现动态掌握。例如：根据大数据剖析出适合学生精准化转向的教育模式，对教师的教育教学给予合理性建议，不断调整教学方式与内容，以期达到最优效果。
大数据赋能精准思政的优化路径
（一）打造数据化支持平台
运用大数据技术，充分挖掘加工学生的基础数据、生活数据、学习数据、心理数据，探索“动态监测、实时预警、反馈调整”三位一体的数据化支持平台，实现高校思想政治教育的精准化转向。
1.动态监测：数据收集与分析。学生的思想动态是一个抽象概念，与个人志趣、学习生活、心理状况密切关联，通过对以上数据进行分析，可以实现动态监测。打造不同数据之间互融互通的数据化支持平台，通过智能终端收集、分析学生的相关数据信息。对收集到的数据信息进行加工与处理，挖掘数据之间的关联，及时了解学生思想动态。
2.实时预警：过程预测与干预。通过对学生相关数据的收集和分析，对于潜在的风险及时预警，防止产生更严重的问题。探索建立基于数据驱动的“预警—干预—反馈”的全过程评价模式。例如，学生因为生活中接触新媒体推送的同质化信息较多，容易出现“信息茧房”效应，这也是网络舆情群体极化的一个重要因素。通过对这些数据的分析，可以精准地对相关学生群体进行教育和疏导，进而有效减少网络舆情群体极化。
3.反馈调整：决策支持与推进。通过对学生相关数据的收集和分析，对学生舆情、心理、学习等情况进行有效预判与干预，将结果以直观的方式反馈给高校，为决策提供支持，学校根据具体信息及时做出有效调整，有助于提供精准化教育方案。传统数据时代，决策信息来源有限，主观决策和经验决策是决策者判断的主要依据。大数据时代，借助数据自动化处理和分析使决策走向科学化、精准化。
（二）构建辅助性运行机制
在实际开展过程中，为了更好地促进“数据化”转向“精准化”，建立135辅助性运行机制。1即紧紧围绕“精准思政”这一中心任务；3即坚持“交互性、主体性、系统性”三个基本原则；5即开展“精心教育、精细管理、精致服务、精确评价、精密规划”五个专项行动。
1.围绕一个中心任务。精准思政是大数据时代思想政治教育的一个重要发展方向。以“培养什么人、怎样培养人、为谁培养人”这一教育的根本问题为导向，聚焦精准思政建设，建立“一生一档”数据模型，制订“一生一策”精准化方案，实现精准施策。
2.坚持三个基本原则。一是交互性原则。大数据时代，人、数据、环境等不同类型的数据需要交互互联，并以这种多维交互为基础实现数据共享与智能运算，从而构建数据化运转新模式。二是主体性原则。充分体现学生的主体地位，精准思政的落脚点是实现学生的全面发展，让学生的思想认识、行为方式符合社会的主流需求。三是系统性原则。坚持系统观念，实现所有数据的同步处理，防止出现数据不相容、不相同的情况。
3.开展五个专项行动。一是精心教育。凝聚起思政课教师、辅导员、专业教师的合力，结合大数据分析结果，提供更为精准的教育内容，把之前的“大锅饭”式教育转化为“配餐”式教育。二是精细管理。利用大数据实现学生管理的精细化，对学生各种数据实现量化管理，坚持约束性与包容性并存理念，及时处置各项预警信息，不断提升学生思想境界。三是精致服务。始终坚持围绕学生、关照学生、服务学生，对于学生的个性化需求要尽量满足，提升学生的满意度。四是精确评价。依托大数据信息处理和分析，为学生“精准画像”，过程和结果并重，对学生有一个更加全面和清晰的评价，在学生推优和考核中作为重要参考。五是精密规划。结合大数据分析，对学生开展一对一职业生涯规划辅导，帮助学生找到合适的发展方向，引导学生树立正确的择业观、价值观，将个人理想融入时代发展之中。
（作者单位：山东建筑大学。本文系2023年度教育部人文社会科学研究项目的阶段性成果，项目批准号：23JDSZ3175）
数据化社会革新不仅改变了生产和生活方式，更为人们开展各项工作提供了“数据视角”。在高校思想政治教育具体实践中，依托大数据可以实现思想政治教育的精准化转向。“精准思政”成为推动思想政治工作传统优势与信息技术深度融合的具体体现，更是“因势而新”理念下高校思想政治教育规律的具体应用和深刻实践。
大数据在思想政治教育中的应用价值
通过大数据的挖掘、分析、反馈，可促进高校思想政治教育由“数据化”转向“精准化”，推动思想政治教育密切围绕学生、关照学生、服务学生，真正实现学生的全面发展。
1.提升高校思想政治教育的针对性，更能精准施策。针对高校思想政治教育存在的与时代发展不同频、教育理念滞后、队伍建设涣散等难题，以大数据资源、技术与方法促进高校思想政治教育与时俱进，将学生在校园的基础数据、生活数据、学习数据、心理数据进行收集，建立“一生一档”，实现“一生一策”，不断为思想政治教育提质增效。
2.提升高校思想政治教育的前瞻性，更能精准研判。通过对大数据的精准分析，有助于帮助教育工作者摆脱传统行为模式，建立“分析—预判—解决”的数据化干预模式，及时把握学生的思想行为状态以及存在的问题，做到防患于未然，充分发挥大数据在高校思想政治教育中的网络舆情预警、心理危机干预等积极作用。
3.提升高校思想政治教育的动态性，更能精准调控。大数据可以实现学生学习生活的全过程留痕和记录，具有直观性和可视化的表征，能够对学生的思想及学习情况进行及时反馈、阶段量化、过程分析，实现动态掌握。例如：根据大数据剖析出适合学生精准化转向的教育模式，对教师的教育教学给予合理性建议，不断调整教学方式与内容，以期达到最优效果。
大数据赋能精准思政的优化路径
（一）打造数据化支持平台
运用大数据技术，充分挖掘加工学生的基础数据、生活数据、学习数据、心理数据，探索“动态监测、实时预警、反馈调整”三位一体的数据化支持平台，实现高校思想政治教育的精准化转向。
1.动态监测：数据收集与分析。学生的思想动态是一个抽象概念，与个人志趣、学习生活、心理状况密切关联，通过对以上数据进行分析，可以实现动态监测。打造不同数据之间互融互通的数据化支持平台，通过智能终端收集、分析学生的相关数据信息。对收集到的数据信息进行加工与处理，挖掘数据之间的关联，及时了解学生思想动态。
2.实时预警：过程预测与干预。通过对学生相关数据的收集和分析，对于潜在的风险及时预警，防止产生更严重的问题。探索建立基于数据驱动的“预警—干预—反馈”的全过程评价模式。例如，学生因为生活中接触新媒体推送的同质化信息较多，容易出现“信息茧房”效应，这也是网络舆情群体极化的一个重要因素。通过对这些数据的分析，可以精准地对相关学生群体进行教育和疏导，进而有效减少网络舆情群体极化。
3.反馈调整：决策支持与推进。通过对学生相关数据的收集和分析，对学生舆情、心理、学习等情况进行有效预判与干预，将结果以直观的方式反馈给高校，为决策提供支持，学校根据具体信息及时做出有效调整，有助于提供精准化教育方案。传统数据时代，决策信息来源有限，主观决策和经验决策是决策者判断的主要依据。大数据时代，借助数据自动化处理和分析使决策走向科学化、精准化。
（二）构建辅助性运行机制
在实际开展过程中，为了更好地促进“数据化”转向“精准化”，建立135辅助性运行机制。1即紧紧围绕“精准思政”这一中心任务；3即坚持“交互性、主体性、系统性”三个基本原则；5即开展“精心教育、精细管理、精致服务、精确评价、精密规划”五个专项行动。
1.围绕一个中心任务。精准思政是大数据时代思想政治教育的一个重要发展方向。以“培养什么人、怎样培养人、为谁培养人”这一教育的根本问题为导向，聚焦精准思政建设，建立“一生一档”数据模型，制订“一生一策”精准化方案，实现精准施策。
2.坚持三个基本原则。一是交互性原则。大数据时代，人、数据、环境等不同类型的数据需要交互互联，并以这种多维交互为基础实现数据共享与智能运算，从而构建数据化运转新模式。二是主体性原则。充分体现学生的主体地位，精准思政的落脚点是实现学生的全面发展，让学生的思想认识、行为方式符合社会的主流需求。三是系统性原则。坚持系统观念，实现所有数据的同步处理，防止出现数据不相容、不相同的情况。
3.开展五个专项行动。一是精心教育。凝聚起思政课教师、辅导员、专业教师的合力，结合大数据分析结果，提供更为精准的教育内容，把之前的“大锅饭”式教育转化为“配餐”式教育。二是精细管理。利用大数据实现学生管理的精细化，对学生各种数据实现量化管理，坚持约束性与包容性并存理念，及时处置各项预警信息，不断提升学生思想境界。三是精致服务。始终坚持围绕学生、关照学生、服务学生，对于学生的个性化需求要尽量满足，提升学生的满意度。四是精确评价。依托大数据信息处理和分析，为学生“精准画像”，过程和结果并重，对学生有一个更加全面和清晰的评价，在学生推优和考核中作为重要参考。五是精密规划。结合大数据分析，对学生开展一对一职业生涯规划辅导，帮助学生找到合适的发展方向，引导学生树立正确的择业观、价值观，将个人理想融入时代发展之中。
（作者单位：山东建筑大学。本文系2023年度教育部人文社会科学研究项目的阶段性成果，项目批准号：23JDSZ3175）