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大数据与思政教育研究基地

大数据与思政教育研究基地

张林茂:在大数据时代创新高校个性化思想政治教育

发布者:  时间:2020-09-02 12:53:23  浏览:

大数据体量的“无限性”要求高校个性化思想政治教育更具针对性。

将大数据优势和学生个体发展统合起来,以适应新时代的个性化发展需求。

提升对数据的挖掘分析和有效应用能力,是大数据时代对高校个性化教育的基本要求。

大数据作为一种全新的价值观、方法论,其本身所 具备的海量、复杂的信息属性和高端、前沿的技 术属性,正在全方位地影响着人们观察、分析、把握和 改造世界的思维方式。高校的思想政治教育工作者面 对大数据带来的机遇和挑战,需要进一步强化大数据 意识,提升利用大数据技术的能力,完善相关配套制 度设施,从而探索出运用大数据技术提升高校个性化 思想政治教育实效性的新路径和新模式。

大数据时代高校个性化思想政治教育的新特点与新要求


大数据体量的无限性要求高校个性化思想政治教 育更具针对性。大数据体量的无限性主要表现为巨大 的数据量及其规模的完整性。大数据体量的无限性对 高校个性化思想政治教育的针对性提出了更高要求。高校学生作为重要的网民群体, 在日常的学习和生活 中,通过课程选择、在线学习、网络社交、校园卡使用 等,留下大量的数字碎片。从海量的数据中准确挖掘并 分析每个学生的思想动态、个性特征及行为模式,提升 思想政治教育的针对性, 成为大数据时代高校思想政治教育发展的应有之义。

大数据生成的迅速性要求高校个性化思想政治 教育更具时效性。大数据生成的迅速性主要表现为数 据总量和数据类型的快速增加,能够即时满足用户的 需求。海量数据的快速增长不仅把人与信息联系起 来,还把信息与信息联系起来,数据迅速聚合所释放 的巨大能量既能产生积极效应, 但也不乏负面影响。面对复杂多变的网络环境和快速传播的数据信息,高 校思想政治教育工作应当增强敏感度,及时掌握社会 时态,探索如何充分利用大数据精准做到“在什么时间,什么地点,面对什么样的学生,开展什么样的工作”,提高教育者与管理者把握教育对象心理、行为的准确度,提升思想政治教育工作的时效性。

大数据来源的多元性要求高校个性化思想政治 教育更具全面性。大数据来源的多元性主要表现为数 据种类繁多、表现形式多样。多类型的数据要求高校 思想政治教育应当更具有全面性,融思想性、知识性、 趣味性、服务性于一体,拓展个性化思想政治教育空间。

大数据价值的分散性要求高校个性化思想政治教育更具导向性。大数据价值的分散性主要表现为数 据的价值密度相对较低,有价值的数据信息与传播负 能量的数据信息混杂在一起,因此而引发的个人隐私 问题、安全问题、数据信息虚假问题层出不穷。毋庸置 疑,大数据背景下,多元文化与高校校园文化相互交 融,共同影响着大学生的生活态度、思维方式、审美取 向和价值追求,给他们的思想和行为带来了强烈的冲 击。在这样的情境下,高校个性化思想政治教育必须 优化和创新教育内容、载体、方式和方法,努力消除多 元数据对学生的负面影响, 坚持正确的价值导向,开创高校思想政治教育新局面。

大数据时代高校个性化思想政治教育的新契机与新问题


大数据时代的来临,为高校个性化思想政治教育 的发展提供了机遇。大数据技术通过采集、处理和分 析数据,能够重塑思想政治教育内容体系、教育价值、 教育方式、教育理念等,改变传统思想政治教育模式, 促进个性化教育的发展。同样,也正是由于大数据自 身的“多元性”“无限性”特征带来的数据分析技术与管理不成熟等问题,为大数据时代构建高校思想政治 教育新模式带来了新的挑战。

1.新契机:重构高校个性化思想政治教育体系

一是促进个性化思想政治教育内容从普遍单一 化向个性多样化拓展。信息化社会对人的自主性、创 造性及个性化发展都提出了更高的要求。要实现“尚 公容私”的思想政治教育个性化培育,对教育工作来 说,首先是要利用大数据网络化、动态化、多元化特 性,注重丰富思想政治教育内容的主导性、融合性与 创新性,凸显其对学生政治观点、道德行为等方面的 思想引领及实践驱动作用。

二是促进个性化思想政治教育价值从理论思辨 型向生活体验型超越。大数据呈现给我们的不仅是海 量的、多样的数字信息,背后涵盖的更是人们对展现 自我、自主发展的渴求。要实现高校思想政治教育对 时代发展趋势的顺应,就必须将教育理论与灵动的个 体生命相融合,深邃的理性力量与唯美的生活体验相 对接。因此,大数据促进了高校个性化思想政治教育 由逻辑思辨视域向学生生活实践视域的拓展,进而实 现思想政治教育在生活向度方面的价值超越。

三是促进个性化思想政治教育方式从单向控制 式向交往引导式转化。在传统的思想政治教育方式中,教育者基本上主导了理论知识的讲授,控制了思 想政治教育资源,受教育者的主动性和积极性难以体 现。当前,大数据对信息把握的及性、全面性、综合性都为教育方式的变革提供了空间。大数据使得教育 者能够以正向、真诚、理解的姿态介入思想政治教育 过程,注入情感力量,与学生进行平 等对话,催生以 “交往引导”为核心的教育方式的养成。

四是促进个性化思想政治教育理念从传统独享型 向现代共享型升级。思想政治教育理念从传统独享向 现代共享升级,即意味着利用大数据平等、开放、交互的数据共享平台,通过其图文共现、影音共融、时空共 在以及平等共进的技术特质, 促进现实教育场域与虚 拟网络场域的对接,以共享平台数据信息为基础,以学 生实际诉求为中心,走进受教育者的内心,实现教育双 方在知识、经历、体验、价值观等思想观念、精神境界的 全面共享以及教育过程、成果等方面的全面共享。  

 2.新问题:创建思政教育大数据平台的难点审视

一是数据收集问题。如果说拥有丰富的数据信息 是有效应用大数据技术的重要前提,那么保障大数据 的主要数据来源则是重要基础。从理论上来讲,大数 据应用于高校个性化思想政治教育,应当有三类主要 的数据来源:学生通过思想政治教育理论学习的“成 绩数据”, 教育者及研究者通过抽样调查主动搜集的 “调查数据”,学生通过浏览网页、发表评论、消费、购 物、选课及奖惩情况等日常生活环节而生成的“环境 数据”。目前,高校主要是对前两类结构化数据进行比 较全面的收集,对第三类最能反映学生个体思想行为 的非结构化数据缺乏有效的收集手段,这大大影响了 高校开展个性化思想政治教育的效果。

二是数据分析问题。对个性化思想政治教育大数 据的分析困境主要存在于两个层面:在思维层面上, 由于思想政治教育工作者一贯侧重因果关系分析,形 成了“是什么-为什么-怎么办”的思维定式,而在海量 的数据中往往很难到“因”,由此,树立与大数据相 适应的关联思维模式就显得十分必要。在技术层面 上,思想政治教育大数据的分析人员应当既熟悉思想 政治教育业务和内容,又能掌握大数据分析、应用技 术。在实践中,高校的数据分析专业人才极度匮乏,专 业技术支持力量较为薄弱。

三是数据管理问题。结合目前现状来看,大数据 管理面临的重要问题就是数据质量问题,一方面是因 为大数据应用在我国尚处于起步阶段,缺乏整体的应 用管理机制;另一方面是由大数据本身的 “混杂性” “多样性”,给数据的提炼和整合、个体行为规律的探 索带来极大的困扰。

大数据时代高校个性化思想政治教育的新原则与新路径


以大数据为新推手助力高校个性化思想政治教 育跨越式发展,已然成为当前社会经济背景下思想政 治教育工作优化整合的最佳路径。要立足教育模式角 度,把“大数据思想政治教育”本身理解为一种全新的 教育模式, 探索出高校思想政治教育发展新路径,将 大数据优势和学生个体发展统合起来,以适应新时代 的个性化发展需求。

 1.以“三原则”为核心,主导个性化思想政治教育新模式的构建

一是整体性原则。大数据时代,人们能够轻松获 取大量数据信息,这也要求思想政治教育工作者培养 整体思维,立体、系统地认识教育环境,利用大数据采集平台和智能终端设备,全面、透彻地了解教育对象, 从细节中发现思想症结,提前谋划教育方案,使思想 政治教育做到因人施教。

二是个性化原则。在思想政治教育过程中,学生的个性、思想具有动态性、隐蔽性。这就要求教育者突破“精确思维”的藩篱,将“模糊思维”作为思想政治教 育工作中的常态思维。一方面,要尊重学生个性,要在 了解学生个性的基础上, 提供个性化的教育和服务;另一方面,要容忍差错,允许差错的存在才会降低细 节信息和有效数据被遗漏的概率。大数据表面上的混 杂性似乎是破坏了数据的准确性,但其实是在更大的 规模和范围内实现数据的精准性。面对大数据时代数 量庞大、来源多样的思想信息,一方面要坚决屏蔽不 良信息,另一方面也要从多元化的思想信息中挖掘出 有价值的东西,并不断提高分析的准确性。

三是关联性原则。运用关联思维,通过海量数据 相互对照,更容易发现数据之间的相关关系,不仅可 以提高思想分析效率,而且有利于从相关数据中发现 问题,并提前做好应变方案。

2.以“三策略”为关键,促进个性化思想政治教育 新模式的构建

一是完善个性化教育过程策略。大数据时代,高 校要构建以学生发展需求为中心的思想政治教育新 模式,应当将完善个性化教育过程作为出发点。对教 育过程的完善,可以遵循三个步骤:第一步,采集海量 数据信息,主要包括学生的基本信息、调查数据、环境 数据等,从数据中观测学生的成长动态、独特潜能、目 标志向等, 为开展个性化教育提供切实可行的依据。第二步,定制个性化培养方案,即进行个体诊断,借助 技术工具,对数据进行挖掘、分析、预测,进而从冗杂 的数据中判别学生的学习潜能并提供个性化服务。第 三步,构建预警反馈机制,即利用数据关联性分析探 究个性化思想政治教育与学生行为、内外部环境之间 的关系,预测影响个体思想、行为状况的因素。预测是 大数据的核心价值,能够帮助教育者掌握学生的思想 和行为发展趋势及未来风险。

二是提升数据应用能力策略。提升对数据的挖 掘分析和有效应用能力, 是大数据时代对高校个性 化教育的基本要求, 专业化人才队伍是提升大数据 整合、分析与运用能力的关键。对人才队伍的建设, 高校可从以下两个方面着手:其一,充分利用校内教 师资源,对大数据的搜集、分析,可由计算机专 业教 师根据不同需求, 负责信息搜集工作并根据不同算 法、公式获取不同数据、信息之间的相关性;对大 数 据的应用, 由思想政治教育理论课教师及辅导员负 责制定科学的教学方案, 及时反馈数据的应用效果 和问题。其二,积极寻求技术支持,对校内人才队伍 不能解决或意识不到的问题, 通过更专业的技术人 员,通过联机分析、数据挖掘、数据可视化对文本、视 频、图像、网页等非结构化数据进行计算,最终以 量 化形式呈现出来, 揭示教育过程中出现的各种现象 和问题的本质。

三是健全相关配套设施策略。在立法环节,制定 系统完善的大数据管理规章制度。在数据搜集环节, 应当明确规定数据搜集的方式、方法、范围、产权归 属、授权使用及去向问题,采取强有力的措施保护个 人隐私,避免数据泄露或数据滥用;在数据公开和发 布环节,应坚持“原始数据 分析方法”相结合原则,防 止片面解释数据和人为制造数据等问题,确保数据质 量。在管理环节,开发大数据资源监管平台。针对不同 类型、不同用途的教育数据出台相应的标准,统一各 教育部门之间的数据编码, 规范数据共享和交换程 序。加快整合高水平的电子政务系统,实现跨系统、跨部门的教育信息资源共享,争取最大限度地克服“信 息孤岛”弊端。此外,高校要打造体现个性化需求的智 能系统,构建强大的集储存、挖掘、分析数据于一体的 智能系统,为实施个性化思想政治教育提供重要的技 术保障。


参考文献

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