高校思想政治教育的大数据应用体系研究

摘    要：数智化时代，大数据为高校思想政治工作提供了机遇，也注入了新动能。文章从学生、课程、评价3方面构建高校思想政治教育的大数据应用体系，以学生为中心，及时准确把握其思想与行为动态；以课程为着力点，搭建以思政课程和课程思政第一课堂为主、第二课堂为辅的全方位育人课程体系；以评价为反馈，坚持3个相统一，形成思想政治教育全过程、全链条体系，助力思想政治教育理念变革、方法突破、途径优化，提升高校思想政治教育效果。

关键词：大数据；思想政治教育；大学生；应用体系

中图分类号：G640      文献标识码：A      文章编号：1002-4107（2024）08-0036-04

一、引言

数智化时代，数字化技术改变了人们的生产、生活方式，使得人们的思想、行为也潜移默化地发生着转变。“人在哪儿，宣传思想工作的重点就在哪儿，网络空间已经成为人们生产生活的新空间。”[1]同时，“网络已成为广大青少年学习生活的重要空间，要提高网络育人能力，扎实做好互联网时代的学校思想政治工作和意识形态工作”[2]。大学生生活空间从现实到网络的扩展，为新时代高校思想政治工作提出了新要求、指明了新方向。如何准确看待大数据对思想政治工作的作用，科学、合理、高效地使用数字化技术，是数智化时代高校开展思想政治工作的关键。这就要求高校既要发挥数据驱动优势，也要准确把握思想政治教育的价值性。

高校思想政治工作是全过程、全链条工作，覆盖全体大学生。构建高校思想政治教育的大数据应用体系需通过“两途径”“一评价”，形成思想政治教育“实施—评价反馈—调整”的闭环。“两途径”具体为：一是在日常工作中，以大学生为中心，挖掘、收集、分析大学生数据信息，及时、准确、了解大学生思想与行为动态，如李英震等人通过获取网络行为痕迹，掌握大学生思想动态[3]；二是在教学过程中，思政课程与课程思政协同发力，第二课堂作为补充，充分发挥课堂主渠道作用，提高课程数据资源的针对性，有效发挥数字化技术手段的多种功能。“一评价”是指将数字化技术手段与传统思想政治教育质量评价相结合，构建科学化、系统化、精准化的思想政治教育质量评价体系，提升思想政治教育评价质量，如张璐等人采用层次分析法构建了高校网络思想政治教育平台评价指标体系[4]。走“思想政治教育+大数据”的路子，将思想政治教育插上大数据的翅膀，既拓展了思想政治教育视域，也为高校思想政治教育研究提供了充满生机的新兴领域。

二、以学生为中心，明确思想政治教育的大数据应用主体

开展思想政治工作的前提是明确教育者和教育对象。在高校日常思想政治工作中，教育者主要由辅导员、班主任等工作人员组成，教育对象为大学生。在课余时间，辅导员和班主任对大学生开展思想政治教育，而如何借助大数据及时、准确地了解大学生的思想与行为动态，对思想政治教育者提出了新挑战。

（一）准确把握大学生思想与行为的必要性

在数智化时代，大学生的思想、行为、生活方式不可避免地随之发生改变。思想政治教育者准确把握大学生的身心发展特征，进而全面了解大学生思想、行为，这是做好高校思想政治工作的基础。在大数据时代，当代青年群体是以数字化作为其生存、生活的主要形态，通过数字技术认知和改造世界，实现数字化具身认知的新兴人群[5]，大学生群体就是青年群体的代表。一方面，身处数智化时代的大学生，会同时在现实和网络空间中展现不同行为，呈现不同面貌，其原因在于大学生在现实空间中处于熟人社会框架，道德、主流价值、法治的约束使其呈现中规中矩的一面，而真实的思想、行为、心理等更易在网络空间中展现出来，这是由于大学生在网络空间的身份具有隐蔽性，无法辨别其在现实空间中的真实身份，使得大学生在网络空间的行为打破了现实空间的界限，展现出更广阔、立体的特征。另一方面，在过去，人们主要依赖于地域、家庭、工作与生活开展交往活动，而在大数据时代，数字技术的出现颠覆了这一传统的交往模式，微信、微博等社交媒体已成为大学生交流的主要平台，兴趣成为交往的核心问题，这意味着网络空间逐渐成为大学生新的交往活动场域，其打破了时空的束缚，使人与人之间的交往更加便捷与自由，关系更加紧密。但是，数字化也带来了负面效应。随着社会交往关系的持续扩大，大学生不可避免的会受到不同意识观念的影响，使固有的世界观、人生观和价值观发生改变，思想观念也可能与主流意识形态相背离。在思想政治工作中，思想政治教育者应引导大学生自觉规范网络行为，避免其受困于数字技术，使数字技术回归于服务大学生全面发展的本质，发挥思想政治教育的校正功能。大学生既是网络的使用者，也身受数字化的影响，进而呈现出与过去不一样的身心特征，既有积极方面，也有消极方面，因此，思想政治教育者需要积极回应大学生的新期待，将线上与线下相融合，键对键与面对面相结合，提高思想政治教育的实效性，做好大学生成长成才的引路人、贴心人。

（二）准确把握大学生思想与行为的途径

通过主动与被动相结合的方式，收集、分析大学生的思想与行为动态。主动是指通过调查问卷、访谈等方式收集大学生思想与行为的数据，并运用机器学习算法，预测大学生思想与行为趋向。这种方式呈现的数据虽能准确地反映大学生的思想与行为状态，但易受大学生主观意愿较低或其他因素的影响，进而导致数据不能真实反映大学生的思想与心理状况。而通过APP捕捉获取大学生网络行为数据则可弥补这一缺陷，也就是依托网络被动收集大学生数据信息，即通过采集大学生网络行为数据，对数据进行挖掘与分析，找到事物之间的相关性。这种被动收集数据的方式是基于网络数据与网络空间的发言而体现大学生当下的思想状态与行为，因而，可基于对大学生在网络空间，如微博、微信、校园网论坛等平台留下的纷繁复杂的信息进行数据爬取，获取大学生思想与行为数据，运用支持向量机、决策树等机器学习算法预测大学生思想和心理健康状态。但是，也要清楚认识到数据发挥的是辅助作用，应警惕“技术迷信”“技术异化”[6]，不可一味依靠数据判断，导致本末倒置，陷入技术泥潭。因此，思想政治教育者可发挥主观能动性，关注大学生自身主体价值，辅之于数据，将主观经验与客观数据分析相结合，以开展思想政治工作。

无论是通过主动或是被动的方式获取数据，其前提都应在符合大学生愿意的基础上进行，若大学生对信息数据的收集产生抗拒心理，害怕监测和跟踪其行为，则会导致数据预测效果变差。在获取、收集大学生数据信息的过程中，数据可能涉及大学生的家庭情况、人际交往关系、兴趣爱好等信息，这可能会使大学生产生不信任感和紧张感；同时，在数据收集、使用、保管的过程中也可能存在不正当传播大学生信息或不适当披露大学生信息的问题，这都可能使大学生的身心发展受到不良影响，也违背了思想政治教育的初衷。这就要求思想政治教育者在收集数据前规范使用目的，限制二次使用数据，划清“教育”和“非教育”用途界线，明确数据的“教育”用途，做到合法、合规、合理使用数据。同时，设置突发应急处置措施，若发生数据泄露等安全事件，则立即启动数据拦截保护程序，避免大学生信息数据泄露，从而提高大学生对数据采集的意愿率，进而提升数据预测的准确性。

三、以课程为着力点，充分发挥数字化功能

（一）依托大数据构建思想政治教育的全方位课程

育人体系

思政课程是落实立德树人根本任务的关键课程，是大学生思想政治教育的主渠道，是显性教育。相关调查研究数据显示，近几年，“高校思想政治理论课教学的德育效果不断彰显，大学生认同思政课教学对其品德发展起着重要作用”[7]。这说明思政课程在思想政治工作中发挥着重要作用。课程思政是指将思政元素融入到其他课程中，发挥思想政治教育功能，与思政课程协同育人，是隐性教育。通过大数据，建立思政课程与其他课程的系统关联性，以期实现思政课程与课程思政同向同行，专业教育与思想政治教育协同发力。思政课程和课程思政是第一课堂，第二课堂则作为第一课堂的补充，以实践为主要形式，由大学生自主组织、参与，旨在有效塑造和培养大学生的全面素质，其发挥着第一课堂所不具备的独特价值。在数智化时代，依托大数据具有的不同功能，将思政课程、课程思政和第二课堂紧密连接，实现了课程教学内容的革新、方法的突破，构建全方位、全覆盖的课程育人体系。

（二）依托大数据提升课程数字资源的针对性

课程设计离不开课程资源的支撑，而专业培养方案、大学生个性化需求的不同，要求课程数字资源具有针对性。但在数智化时代，教师面对海量繁杂的教学数字资源，如何从中获取有效的资源数据成为提高课堂教学效果的关键，而数字化技术手段，使获取针对性的课程数字资源成为现实。因此，必然性和可行性2个方面都要求课程数字资源具有针对性。一是根据大学生的专业不同，课程资源的选择应具有针对性。中国大学MOOC（慕课）、微课等开放教育资源的普及，使知识的获取方式发生了重大变化，从传统转变为跨端、跨源、跨模态的方式，为教师提供了新的教学资源获取平台，但也存在教学资源分散无序、知识碎片、关联缺失等问题。以思政课程为例，教师应结合大学生的不同专业，通过知识图谱将知识语义化关联、智能组织聚合，从海量的教学资源中选择符合大学生专业特点的资源，提高数字资源选择的精准性，提升思政课程教学效果。二是依据大学生对知识的需求不同，提供个性化学习资源。基于深度学习框架，对大学生的兴趣、知识水平进行分析，实现课程资源的精准推荐。数智化时代，大学生获取知识的方式不再仅仅局限于课堂，更可借助互联网平台和新兴数字技术。这种获取知识的方式是“系统化的交互过程”“知识的交流与共享过程”“工具沉浸式的体验过程”[8]，拓展延伸了知识传递的渠道和空间，这就要求教师更关注大学生对数字化技术的需求变化。对学习活动的跟踪，获取大学生学习过程数据，定位学习位置，这是个性化学习的核心。但不可忽视的是，个性化学习可能会造成学习歧视，其原因在于根据数据为大学生推荐学习资源，隐藏的是对不同大学生的区别对待，可能抑制或改变大学生获取其他资源的机会。因此，教师在选择数字资源时既要关注大学生的个性化需求，也要兼顾课程的整体性，将大学生的专业特点与个性化需求相结合，进而提高课程数字资源的针对性。

（三）依托大数据发挥数字化技术手段功能

在数智化时代，数字化的技术手段为课程注入了新动能，其在课程教学中也具有不同功能。一是教学辅助功能。智能机器人不仅能承担教学助手角色，实现交互问答、智能推荐功能，充分激发大学生学习热情，进而提升教学效果，同时也能协助教师进行教学管理，扩展教师知识传递和沟通能力。二是还原场景功能。依托大数据技术将现实与虚拟仿真相结合，通过虚拟仿真技术完成历史场景再现，满足故事情节与思想政治教育内容的融合，增强大学生的情景式体验感，增加教师与大学生之间的互动，达到思想政治教育内容的精准传播及创设教育环境契合与耦合，彰显高校思想政治教育鲜明的价值导向。三是整合、关联知识功能。知识图谱在知识内容的整合上发挥着重要作用，从海量且繁杂的教学资源中萃取到知识，并整合为具有语义化的知识网络，将其与教学深度融合，有助于提升教学质量和个性化服务水平。

思想政治教育者除了要抓好课堂上的思想政治教育外，也要在大学生课余时间对其开展思想政治教育。基于大数据，以课程为着力点，以集成思政元素为主体，准确把握思想政治教育的目标与定位，精准计算学生课程学习进度、内容、过程性行为数据，提供个性化学习资源推荐，搭建以第一课堂为主、第二课堂为辅的全方位思想政治教育课程育人体系，充分发挥数字化技术手段功能，构建基于高校思想政治教育的大数据应用新体系。

四、以评价为反馈，有效提升思想政治教育效果

评价是衡量思想政治教育效果的标尺，而评价方法是否科学、有效成为决定评价效果的关键。习近平总书记强调，“深化教育体制改革，健全立德树人落实机制，扭转不科学的教育评价导向，坚决克服唯分数、唯升学、唯文凭、唯论文、唯帽子的顽瘴痼疾，从根本上解决教育评价指挥棒问题”[9]。这为构建思想政治教育质量评价体系指明了方向。在数智化时代，借助人工智能算法，增强思想政治教育者与大学生之间的互动，简化评价操作流程，进而优化思想政治教育质量评价方法，使评价更加科学化、系统化、精准化。