学生画像、动态监测、行为预测:大数据时代高校思想政治工作创新研究

    张强

    [摘 要]当前大数据概念和技术对高校思想政治工作产生了重大影响。大数据有利于高校思想政治教育工作载體和渠道的创新,高校思想政治工作的空间和内容的扩大,从而提高高校思想政治工作有效性和针对性。基于大数据的学生画像、动态监测、行为预测,可以有效实现高校思想政治工作的创新。笔者从大数据思维、模式、机制等方面,提出了大数据时代完善高校思想政治工作的对策建议,以期实现创新高校思想政治教育工作,提高高校思想政治教育效果的目标。

    [关键词]大数据;高校思想政治工作;学生画像;动态监测;行为预测

    [中图分类号]G641? [文献标识码]A [文章编号]1005-5843(2019)04-0065-04

    [DOI]10.13980/j.cnki.xdjykx.2019.04.012

    2015年8月31日,国务院印发了《关于促进大数据行动纲要的通知》,其中明确要求加大数据技术在教育领域的应用。当前学术界对大数据的内涵尚未形成统一的界定。第一个对大数据的概念进行界定的是麦美国肯锡公司,其对大数据的定义如下:“大数据是指包含数据搜寻、保存、管理和分析等环节在内的动态的数据集合。”[1]目前,信息管理专家徐子沛是国内大数据研究的代表人物,其著作《大数据》 对数据战略、数据治理和数据教育的讨论具有重要的价值和意义[2]。陈潭等著的《大数据时代的国家治理》一书,着重强调了大数据的研究、开发与利用,对于实现数据治国和数据强国有着重要战略意义[3]。

    关于大数据在高校思想政治教育中的应用研究,王寿林、邱启照、孙鹏、朱偃、李怀杰、夏虎、崔海英等专家学者,围绕以下三个方面进行了深入地研究:一是认为大数据是当前和未来一段时间社会发展的趋势,高校思想政治教育工作要顺势而为,利用大数据创新高校思想政治工作;二是认为必须理性地认识和把握大数据这把“双刃剑”,明确机遇与挑战并存,高校思想政治教育者需要不断提高解决问题的能力;三是聚焦大数据应用于高校思想政治工作的具体领域和具体策略的研究。以上学术界对大数据时代高校思想政治工作的研究,成为后续研究的重要前提和基础。聚焦大数据如何创新高校思想政治工作,为后续研究指明方向[4][5][6][7]。

    一、大数据时代高校思想政治工作创新的必要性

    大数据理念和技术对大学生思想政治工作产生了重大影响。大数据以其快速、海量信息等特质,拓展了大学生思想政治工作的内涵和空间,在一定程度上创新了大学生思想政治工作的载体和渠道,并且进一步增强了大数据时代大学生思想政治工作的针对性和有效性。

    (一)载体和渠道:大数据时代大学生思想政治工作的新探索

    大学生思想政治工作的目标需要一定的教育载体和渠道来实现。传统的高校思想政治工作主渠道是课堂教育,主要包括教师讲授、学生交流、社会实践等形式。总体表现为相对固定单一,缺少灵活性,缺乏创新性,学生的接受度较低,影响了大学生思想政治教育的效果。

    大数据的应用增加了思想政治工作方式的灵活性和获取信息来源的多样性。学生的地位和角色发生了重大变化,从被动逐步转为主动,从集中培养到个性化培养。大数据时代,大学生思想政治工作可以借助计算机网络技术搜集丰富的信息资源,构建庞大的思政数据体系。海量的信息源、快速的数据收集和处理能力等优势,相比以往的教育载体呈现跨跃式发展。微信、QQ、微博、慕课、学校官网等新媒体成为大学生思政工作的新载体和新渠道。高校可利用这些新载体和新渠道及时了解学生的思想动态,开展针对性的思想政治工作。

    (二)内容和空间:大数据时代大学生思想政治工作的新领域

    高校大学生思想政治工作,是利用各种思政工作载体,传播、影响、熏陶大学生思想观念和价值理念的过程。在大数据时代,大学生思想政治工作的内容和空间不断拓展。

    与传统大学生思想政治工作的内容相比,具备大数据时代特征的信息化内容成为思想政治工作的新内涵,大学生思想政治工作的教育信息资源不断丰富和拓展。同时,大数据有利于拓展大学生思想政治工作新空间。从第一课堂到第二课堂,再到大数据时代的“慕课” “网课”等第三课堂,大学生思想政治工作的空间不断拓展。比如,通过对学生关注的词和词组的研究可以发现学生思维扩散和思想传播的过程。对学生关注的内容进行大数据分析,是网络思想政治教育的重要内涵,其价值和意义日趋重要。

    (三)有效性、针对性:大数据时代大学生思想政治工作的新价值

    如何提高大学生思想政治工作有效性是当前高校思想政治教育理论研究者和实践工作者亟需解决的现实问题。大数据的特殊性可以切实提高大学生思想政治工作的有效性和针对性。大数据已经成为高校思想政治工作者分析大学生思想和行为的显微镜,它可以较为准确地把握大学生的思想动态,并及时做出回应,以最快的速度找到教育的切入点,从而提高思想政治工作的效率。

    通过对学生行为的大数据分析,可以精准地掌握大学生的不同需求,高校可以提供个性化的思想政治教育,从而提高大学生思想政治工作的针对性。大学生思想政治工作的有效性和针对性是高校思想政治工作的生命线,是实现大学生全面发展的关键。比如,面对大学生就业问题,高校可以利用大数据收集和筛选出适合毕业生的就业岗位,把就业信息及时向毕业生传递,从而提高大学生的就业率。高校管理者也可以利用大数据平台,与企业建立起人才供应桥梁,既可满足社会的人才需求,也可以改进高校人才培养模式。

    二、大数据时代高校思想政治工作创新的内容

    大数据时代高校思想政治工作主要是指对大学生的日常行为数据进行搜集、分析和预测,包括大学生的生活、学习、心理等方面。基于大数据分析,展示和预测大学生思想动态、变化趋势,为高校思想政治工作提供决策参考,从而提高高校思想政治工作的效果。

    (一)基于数据采集的“学生画像”

    高校信息化建设已经进行了较长时间,各个高校都已经构建了包括教学、科研、学生工作、生活管理等众多内容在内的信息化平台,积累了大量数据,营造了校园大数据环境,如学生的学习、心理、生活等数据。这些数据由相应的数据系统采集保存,已经成为高校思想政治教育不可或缺的组成部分。

    思想政治类、专业学习类、日常生活类,是当前高校学生行为大数据采集的三大板块。思想政治类包括高校大学生党校团校培训,学生会、志愿者、社团等团学活动的谈心、谈话记录;专业学习类主要包括学生的选课信息、学习成绩、专业论文、课题竞赛等,这是学生行为大数据的重要组成部分;日常生活类大数据主要包括学生宿舍出入记录、一卡通消费记录、图书馆记录、资助帮困、勤工俭学等。上述三大类数据由高校相应管理部门负责整理和采集,对高校思想政治教育工作具有重要的价值和意义(见表1)。

    根据以上学习、生活和心理等学生行为大数据,实现“成绩优秀画像”“生活规律画像”“身心健康画像”等系列“学生画像”,从中可以反映出大学生的性格特点、兴趣爱好、行为选择、思想动态等,使其成为思想政治教育的典型案例。如可以选择优秀学生为案例,通过对这些同学大学期间行为大数据进行分析,探究“学霸”养成规律,刻画“学霸”群体的“学生画像”,提高整体学生的学习成绩。

    (二)基于数据分析的“动态监测”

    对数据进行充分的挖掘和分析,是实现高校思想政治工作数据价值的重要环节。原始数据只有通过数据统计、模型分析,揭示数据背后的规律,大数据的价值才得以真正体现。高校具体通过以下三个方面对数据进行分析和监测。

    针对大学生生活行为模块,可以对某种特殊行为群体进行监控,从而对其行为进行分析和干预。如对经常不吃早饭的大学生这一群体,在分析其不吃早饭的原因时,可以根据其宿舍出入系统的刷卡记录来进行推算,可以分为起床较晚没有时间吃、生活习惯不愿意吃等几种类型。如果是因为起床原因,可以实现食堂数据与学生宿舍数据的联动,及时调整食堂的供餐时间。同理,可以基于图书馆系统的数据,实现图书馆开馆时间的动态调整。

    针对大学生学习行为模块,可以通过对图书馆刷卡系统、教室考勤系统、上课表现情况等大数据信息进行综合分析,全面掌握大学生的学习情况和学习规律,并提供针对性的辅导和答疑,最终提高思想政治教育的针对性。

    针对大学生心理行为模块,可以通过一卡通信息、宿舍出入信息、食堂消费信息等大数据,掌握大学生是否有规律性地活动。如果大学生经常不出宿舍,食堂消费记录较少,要及时关注学生的心理波动,研究学生是否存在人际交往、突发事件等异常情况,从而把握大学生的心理行为[8]。

    因此,对散落在各个系统之中的学生行为大数据进行搜集、整理和分析,探究数据背后的规律,有利于实现思想政治教育的精细化,其中既有对正常学生行为的监测,也有对异常数据和行为的动态监控。如对连续挂科多门的学生设立学业警戒线,一旦达到这一标准,及时采取加强与学生谈话、和任课老师沟通、和家长沟通等措施,促进学生学习成绩的提高。基于大数据分析,对大学生行为进行动态监测是大数据时代高校思想政治工作的重要内容。

    (三)基于数据预测的“行为预测”

    在当前社会转型加速、西方社会思潮不断涌入、价值取向多元的特殊背景下,高校思想政治工作面临着重大困难。传统高校思想政治工作因其固有的體制机制等原因,事前研判和应对不足,事后疲于应付,效果不佳,而大数据分析可以有效弥补这一缺陷。大数据分析学生行为规律,对异常点、风险点及时筛选,反馈给高校思政工作的相关管理队伍,如辅导员、班主任、思政课教师、后勤管理者等,做到提前干预,切实提高思想政治工作的预测能力[9]。

    通过对高校思想政治教育大数据进行分析,可以对学生异常行为进行提前预警,如学业问题、心理问题、社会交往问题等。基于大数据的学生画像、动态监测和行为预测,创新了大学生思想政治工作思路,提高了高校思想政治工作的有效性和针对性。

    三、大数据时代高校思想政治工作创新路径

    无论是否做好了准备,大数据时代已经来临。大数据已经进入人们的生活、学习、工作的各个领域,对人类产生越来越重要的影响。其中,在价值理念、教育方法、管理服务等方面,对高校思想政治工作产生重大影响。高校思想政治工作者要顺势而为,积极利用大数据创新高校思想政治工作。

    (一)培养高校思想政治工作者的大数据思维

    培养高校思想政治工作者的大数据思维,是高校思想政治工作创新的首要任务。首先,高校思想政治工作者要不断加强收集和整合数据的能力。大数据是人民获得新的知识、创造新的价值的重要源泉。大数据的数量庞大,形式多样,数据背后存在着众多价值,综合反映了大学生的各种行为数据记录,如学习行为、心理行为等。其次,高校思想政治工作者要不断增强数据分析的意识。大数据的表面特征在于其数据量之大,而其本质则在于其价值之大。散落在高校中的各种原始数据,如果不加以采集和分析,没有太大价值,只有经过专业采集,进行相关分析、空间分析、结构分析等,才具有巨大的价值。数据从无价值到有价值的转变,就是数据分析者运用专业技术,对原始数据进行加工整理的过程,把看似无关的各种数据整合为有重大价值的链条数据,透过现象发现数据背后的规律。最后,高校思想政治工作者要加强数据预测意识。大数据除了对现有现象的概括和总结之外,还可以对未来预测和判断。除了对大学生过去行为的分析之外,大数据更为重要的是对大学生思想行为的预测,掌握大学生思想变化趋势,从而能够更好地提供针对性的思想政治教育服务[10]。

    (二)运用大数据技术开展高校思想政治工作

    大数据因其特殊的方法和技术,适应了社会发展的需要,得到了社会的重视,因此,高校思想政治工作者要积极运用大数据的方法和技术,探索开展高校思想政治工作新路径。首先,在明确高校思想政治工作大数据价值的基础上,高校建立一个集大数据采集、分析、处理、预测的高校思想政治工作大数据技术平台显得尤为重要。该平台可以整合高校各个部门的力量,相互配合、相互分享、相互交流,打破部门壁垒,从更加宏观的视角来看待大数据时代的高校思想政治工作,具有重要的时代价值和意义。其次,高校要积极实现大数据技术与高校课堂的结合。当前,国内外一些高校开始尝试利用大数据平台创建网络课堂,如慕课就是传统课程与信息技术深度融合的时代产物。如今, 慕课已经演变成在线网络课堂的代名词,设计与学科相适应的慕课是教育者进行网络教育的关键点。慕课是一种非常好的课堂教育模式,它强调互动参与,内容生动形象,对大学生具有较强的吸引力,有利于提高大学生思想政治教育的效果。

    (三)建设高校思想政治教育数据人才队伍

    专业的大数据技术需要专业的技术人才队伍,掌握系统的大数据理念、知识,具备丰富的大数据实践经验。针对高校思政教师现状, 一方面高校要加大对存量人才的培养。高校应对各种思想政治教育工作者进行大数据技术的专门培训,使其快速掌握基本知识,学会运用相关技术进行思想政治教育数据分析。另一方面高校要加大对大数据增量专业人才队伍建设力度。高校对于新加入的思想政治教育工作者的筛选条件为最好具有大数据专业背景,并且具有一定的理论知识和较丰富的实践经验。另外,高校可以与专业的大数据公司等社会力量合作,提高大数据分析的效率。

    参考文献:

    [1]维克托·迈尔·舍恩伯格, 肯尼斯·库克耶.大数据时代[M].杭州:浙江人民出版社, 2012.

    [2]徐子沛.大数据:正在到来的数据支付战争[M].桂林:广西师范大学出版,2016.

    [3]陈潭.大数据时代的国家治理[M].北京:中国社会科学出版社,2015.

    [4]王寿林.大数据时代高校思想政治教育方法创新研究[J].思想政治教育研究,2015(06):85-87.

    [5]邱启照,孙鹏.大数据时代高校思想政治教育的机遇和挑战[J].教育理论与实践,2016(09):35-37.

    [6]李怀杰,夏虎.大数据时代高校思想政治教育模式创新探究[J].思想教育研究,2015(05):48-51.

    [7]崔海英. 大数据时代高校学生网络话语的转化与引导[A]. 上海市社会科学界联合会.新常态与大战略——上海市社会科学界第十三届学术年会文集(2015年度)[C].上海:上海市社会科学界联合会,2015:10.

    [8]孙杨博. 基于大数据挖掘的高校学生行为数据分析系统的研究与开发[D]. 北京:华北电力大学,2017.

    [9]刘涛.大数据背景下高校思想政治教育个性化服务研究[D].喀什:喀什大学,2017.

    [10]钟婉娟,侯浩翔.大数据视角下教育决策机制优化及实现路径[J].教育发展研究,2016(03):8-14.

    (责任编辑:滕一霖)

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