大数据与大学生思想政治教育质量提升研究
朱丹
摘要：大数据所带来的并不仅仅是海量数据信息的获取和共享及预测功能的提升，更多的是对人类思维方式和研究方法的一次彻底革新。随着大学生思想政治教育主体、客体、环境的不断变化，大学生思想政治教育必须要融入和利用大数据，进行教育工具、方法、思维的多重改革。本文旨在分析大数据对我国大学生思想政治教育的契机及挑战，从而结合实际对大数据在大学生思想教育过程中的运用提出合理的建议和意见。
关键词：大数据 大学生 思想政治 研究
中图分类号：G641 文献标识码：A
1 大数据的内涵
最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”当前大数据也被广泛地应用于人类社会的各个领域，但对于大数据的概念却一直未有一个科学统一的定义。较为人们认可的是维克托迈尔—舍恩伯格和肯尼库克耶在《大数据时代》中作出的界定：“大数据是对海量数据进行系统性分析的技术，通过大数据分析，为企业和机构提供科学的信息咨询，帮助企业和组织做出更加有效的决策。”由此可见大数据的意义在于他的前瞻性和预测性，为人们开发产品、做出决定提供全面必要的客观依据。
2 大数据为高校思想政治教育带来的契机
2.1使大学生思想教育研究做到定性和定量有机结合
传统意义上的大学生思想政治教育大多是依赖于以往积累的经验和理论知识，更多地是定性研究，经验性成分较多，数据分析意识、量化意识较少。而大数据则为思政教育提供了量化的研究工具，将思政教育彻底由个体研究向整体研究和重点研究转变，提高了思政教育研究的科学性，真正地做到定性研究与定量研究的有机结合。
2.2宏观层面的数据收集与分析，提升思想政治教育的科学性
自大数据问世以来，各大高校也都紧跟时代步伐建立了很多数据平台，例如数字校园、智能校园等。这种平台的搭建极大地推动了我国大学生行为以及思想政治教育常模研究的发展。
大数据从技术上解决了信息收集的问题。依托云计算及互联网技术，同时借助建模和数据挖掘技术，可以在海量的数据中挖掘和提取出与学生行为习惯、认知特征、思想状况等相关的有效数据。
从研究对象上，大数据将样本扩大到中国全部的在校大学生。大数据可以直接获取有关当代大学生学习、思想、生活全貌的一手数据，弥补了传统的抽样调查、个别访谈等方式获取的数据的片面性。再通过对这些数据的分析和归纳对大学生的行为以及思想动态进行监测和预测。
大数据可以第一时间监测到异常信息。这一功能主要表现在大数据的预警性，当数据超出常模一定范围时会在第一时间发出信号，提醒研究者做出反应。
2.3微观层面的数据收集与分析，提升思想政治教育的个性化和精准化
大数据可以通过对学生的上网习惯、搜索记录、观念倾向、关注的话题、兴趣爱好、图书馆借阅记录从而分析出属于每个学生个体的“小数据”，进而分析出他们的学习偏好、兴趣爱好、个性特点，从而做到个性化信息推送。通过这种大数据的有效互动，真正有的放矢地解决不同层次、不同类型教育对象的各种思想矛盾和问题，使教育对象彻底理解、认可、践行思想政治教育，最终实现思政教育的个性化和精准化。
3 大数据对高校思想政治教育提出的挑战
3.1当前思想政治工作人员业务素质无法满足大数据平台建设之所需
就从目前情况来看，思想政治教育者所具备的能力与大数据环境下所需要的能力还不能完全匹配。一是大数据的收集以及数据平台的建立需要思想政治教育者能够精通云计算以及互联网技术。二是平台收集的数据必然异构多源、良莠不齐，如果不能对这些数据进行有效的处理和深度的挖掘必然会使之失去原有的价值，因此大数据环境下的思想政治教育工作者必须具备一定的统计分析与数据驾驭能力。三是思想政治教育工作的客体是“人”，这跟商业领域的普通“商品”有本质的区别，思想政治教育工作的传统方式仍然无法丢弃，单纯依靠冷冰冰的数据是无法开展“人”的教育工作，因此这就要求思政教育工作者还必须具备管理学、心理学、社会学、政治学等方面的知识。
3.2数据收集与道德伦理的平衡度把握很难拿捏
大数据所收集的海量数据大多是在被搜集者不知情的情况下进行的，这就直接涉及到大学生的隐私权，而学生会因此产生逆反情绪，造成“寒蝉效应”。同时很多数据涉及到学生的个人信息和家庭信息，一旦泄露很有可能会对学生本人乃至整个家庭造成伤害和损失。
3.3大数据与传统研究的融合有待加强
当我们在享受大数据便利性的同时，也应看到其存在的问题，尤其当我们的客体是具有主观能动性和生命力的“人”时，它的弊端就更加突出。
大数据追求的不是“因果关系”而是“相关性”研究。大数据不关注因果只关注相关性，但思政教育还是需要深刻地剖析一个现象背后所存在的问题——因果关系，例如一个学生的上网时间在某一时间段内都延续到半夜，大数据就会将其筛选出来认为其可能有失眠的症状，但该生为什么失眠大数据并不关心。是因为宿舍关系、学业压力还是情感问题、是否有心理问题，这些才是思政教育者需要关注的问题。
过分依赖数据，会使思想政治教育失去人情味。大数据的到来很容易让我们变成数据的奴隶，这将直接降低数据分析的准确性。当一个学生的各项数据显示偏离常模时，系统可能会自动给其贴上一些标签，例如：成绩差、智商低等，仅仅依靠一些数据去评价一个学生是极其不负责任的行为，这也为思政教育的正常开展埋下了隐患。
4 大数据在高校思想政治教育中运用的建议和意见
4.1转变思想政治教育研究者传统的思维方式
大数据之于思想政治教育不仅仅是新工具、新方法，更多的应该是新思维的转变。一是定量研究同样可以用于意识和情感的分析。一直以来，我们都惯性地认为人的意识、思想是无法进行有效量化的，对于思政教育的研究也存在着重定性、轻定量的现象。大数据的到来则打破这一局限，它带来的是量化科学思维。二是改范式思维为多样性思维。传统的大学生思想政治教育研究习惯于设计标准的问卷和表格，并让学生填写问卷和表格，最终建立公式和模型，所以传统的思想政治教育强调的是标准化、模式化和公式化，而大数据的信息收集则没有范式化的标准，是真正地接受学生的个性化的行为和思想，用兼容的思維去看待每一个学生，这样才能真正地做到思想政治教育的个性化和精准化。三是将“局部—整体”的研究思维改为“整体—局部”的研究思维。以往我们都是通过抽样调查的方式，先对局部进行研究，再将局部的研究结果应用到整体，即先探索局部学生的规律再将局部学生的规律应用到整个大学生群体。而大数据的信息收集却是以全体大学生为样本，因此可以更全面地反映整个大学生群体的成长规律，通过这个方式研究出的结论更具科学性。
4.2建设一支具有全方位业务能力的大数据思想政治教育研究团队
要实现大数据与大学生思想政治教育研究的高度契合，必须要有一支素质过硬的团队，集平台技术开发、数据统计分析、思想政治理论研究为一体的高素质全方位队伍。这需要从以下几点入手：一是在辅导员招聘环节引进具有技术开发能力、数据处理分析能力的人才。目前辅导员队伍中具备思想政治教育背景的人数已经处具规模，但技术型人才还远远不够。二是实行辅导员交流学习培训制度。定期安排辅导员进行定期培训，具备思想政治教育专业背景的去进行数据收集处理以及数据分析的相关培训，具备技术和数据处理能力的则进行思想政治教育理论培训，这样有助于打造辅导员全方位技能。三是实行严格考核制度和奖惩制度。对每个辅导员进行年终考核，根据每个人的大数据思想政治教育的成果进行奖惩和评优。
4.3提升高校思想政治教育数据化平台的有效性、实用性和服务性
大数据的运用，数据收集是前提，如何能够更全面更真实地获取大学生思想、行为的一手数据便成为整个工作开展的重要基础环节。因此平台的建设至关重要：一是在平台内容构建上要集政治、管理、服务、学习、休闲为一体。该平台最终是要为大学生思想政治教育研究服务，首先必须具备一定的政治性；同时也要加强服务性，如设计在线课程学习、主题学术论坛在线活动等等；最后还应体现管理性，如设计班级部落、学院部落等。二是在平台使用操作设计上要具备一定的便利性。这样才能方便学生更频繁更快捷地去使用，才能使收集的数据更全面地反映当代大学生现状。三是在平台的功能建设上要设置合理的评论区和发言区，增强平台活跃指数。设计类似于论坛、BBS之类的板块，这样才能激发学生的发言欲，增强平台的活跃指数，更全面地把握当代大学生的思想动态，做到思政教育有针对性有实效性。
4.4加强大数据的环境治理和信息运用的法治化
大数据带来便利性的同时，也带来了个人隐私伦理问题。如何在收集、分析、使用数据时对学生的个人隐私权进行保护，这将是大数据面临的一个重大问题。因此保证数据使用的合理合法化、防止数据泄露、滥用是保证大数据运用的重中之重。一方面信息收集者要有道德和法律意识不得将学生信息泄露，要有保护学生隐私权和自由权的意识；另一方面，要加强大数据运用的相关法律法规制度建设，因为只有法治才是一切事物能以正常运行的最大前提。
参考文献：
[1] 王国军，刘爽.大数据时代的大学生思想政治教育研究[J].理论观察，2014（1）：143- 144.
[2] 黄欣荣.大数据对思想政治教育方法论的变革[J].江西财经大学学报，2015（3）94- 101.
[3] 胡纵宇，黄丽亚.大数据时代大学生思想政治教育面临的问题及应对[J].学校党建与思想教育，2014（7）：64- 66.
[4] 曾秋菊.大数据时代大学生思想政治教育创新研究[J].教育理论与实践，2015（30）：38- 39.
[5] 方芳.探析大数据在大学生思想政治教育中的應用[J].科教园地，2015（6）：51- 52.
[6] 逄索，魏星.大数据在高校思想政治教育工作中的运用[J].思想理论教育，2015（6）：72- 75.
摘要：大数据所带来的并不仅仅是海量数据信息的获取和共享及预测功能的提升，更多的是对人类思维方式和研究方法的一次彻底革新。随着大学生思想政治教育主体、客体、环境的不断变化，大学生思想政治教育必须要融入和利用大数据，进行教育工具、方法、思维的多重改革。本文旨在分析大数据对我国大学生思想政治教育的契机及挑战，从而结合实际对大数据在大学生思想教育过程中的运用提出合理的建议和意见。
关键词：大数据 大学生 思想政治 研究
中图分类号：G641 文献标识码：A
1 大数据的内涵
最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”当前大数据也被广泛地应用于人类社会的各个领域，但对于大数据的概念却一直未有一个科学统一的定义。较为人们认可的是维克托迈尔—舍恩伯格和肯尼库克耶在《大数据时代》中作出的界定：“大数据是对海量数据进行系统性分析的技术，通过大数据分析，为企业和机构提供科学的信息咨询，帮助企业和组织做出更加有效的决策。”由此可见大数据的意义在于他的前瞻性和预测性，为人们开发产品、做出决定提供全面必要的客观依据。
2 大数据为高校思想政治教育带来的契机
2.1使大学生思想教育研究做到定性和定量有机结合
传统意义上的大学生思想政治教育大多是依赖于以往积累的经验和理论知识，更多地是定性研究，经验性成分较多，数据分析意识、量化意识较少。而大数据则为思政教育提供了量化的研究工具，将思政教育彻底由个体研究向整体研究和重点研究转变，提高了思政教育研究的科学性，真正地做到定性研究与定量研究的有机结合。
2.2宏观层面的数据收集与分析，提升思想政治教育的科学性
自大数据问世以来，各大高校也都紧跟时代步伐建立了很多数据平台，例如数字校园、智能校园等。这种平台的搭建极大地推动了我国大学生行为以及思想政治教育常模研究的发展。
大数据从技术上解决了信息收集的问题。依托云计算及互联网技术，同时借助建模和数据挖掘技术，可以在海量的数据中挖掘和提取出与学生行为习惯、认知特征、思想状况等相关的有效数据。
从研究对象上，大数据将样本扩大到中国全部的在校大学生。大数据可以直接获取有关当代大学生学习、思想、生活全貌的一手数据，弥补了传统的抽样调查、个别访谈等方式获取的数据的片面性。再通过对这些数据的分析和归纳对大学生的行为以及思想动态进行监测和预测。
大数据可以第一时间监测到异常信息。这一功能主要表现在大数据的预警性，当数据超出常模一定范围时会在第一时间发出信号，提醒研究者做出反应。
2.3微观层面的数据收集与分析，提升思想政治教育的个性化和精准化
大数据可以通过对学生的上网习惯、搜索记录、观念倾向、关注的话题、兴趣爱好、图书馆借阅记录从而分析出属于每个学生个体的“小数据”，进而分析出他们的学习偏好、兴趣爱好、个性特点，从而做到个性化信息推送。通过这种大数据的有效互动，真正有的放矢地解决不同层次、不同类型教育对象的各种思想矛盾和问题，使教育对象彻底理解、认可、践行思想政治教育，最终实现思政教育的个性化和精准化。
3 大数据对高校思想政治教育提出的挑战
3.1当前思想政治工作人员业务素质无法满足大数据平台建设之所需
就从目前情况来看，思想政治教育者所具备的能力与大数据环境下所需要的能力还不能完全匹配。一是大数据的收集以及数据平台的建立需要思想政治教育者能够精通云计算以及互联网技术。二是平台收集的数据必然异构多源、良莠不齐，如果不能对这些数据进行有效的处理和深度的挖掘必然会使之失去原有的价值，因此大数据环境下的思想政治教育工作者必须具备一定的统计分析与数据驾驭能力。三是思想政治教育工作的客体是“人”，这跟商业领域的普通“商品”有本质的区别，思想政治教育工作的传统方式仍然无法丢弃，单纯依靠冷冰冰的数据是无法开展“人”的教育工作，因此这就要求思政教育工作者还必须具备管理学、心理学、社会学、政治学等方面的知识。
3.2数据收集与道德伦理的平衡度把握很难拿捏
大数据所收集的海量数据大多是在被搜集者不知情的情况下进行的，这就直接涉及到大学生的隐私权，而学生会因此产生逆反情绪，造成“寒蝉效应”。同时很多数据涉及到学生的个人信息和家庭信息，一旦泄露很有可能会对学生本人乃至整个家庭造成伤害和损失。
3.3大数据与传统研究的融合有待加强
当我们在享受大数据便利性的同时，也应看到其存在的问题，尤其当我们的客体是具有主观能动性和生命力的“人”时，它的弊端就更加突出。
大数据追求的不是“因果关系”而是“相关性”研究。大数据不关注因果只关注相关性，但思政教育还是需要深刻地剖析一个现象背后所存在的问题——因果关系，例如一个学生的上网时间在某一时间段内都延续到半夜，大数据就会将其筛选出来认为其可能有失眠的症状，但该生为什么失眠大数据并不关心。是因为宿舍关系、学业压力还是情感问题、是否有心理问题，这些才是思政教育者需要关注的问题。
过分依赖数据，会使思想政治教育失去人情味。大数据的到来很容易让我们变成数据的奴隶，这将直接降低数据分析的准确性。当一个学生的各项数据显示偏离常模时，系统可能会自动给其贴上一些标签，例如：成绩差、智商低等，仅仅依靠一些数据去评价一个学生是极其不负责任的行为，这也为思政教育的正常开展埋下了隐患。
4 大数据在高校思想政治教育中运用的建议和意见
4.1转变思想政治教育研究者传统的思维方式
大数据之于思想政治教育不仅仅是新工具、新方法，更多的应该是新思维的转变。一是定量研究同样可以用于意识和情感的分析。一直以来，我们都惯性地认为人的意识、思想是无法进行有效量化的，对于思政教育的研究也存在着重定性、轻定量的现象。大数据的到来则打破这一局限，它带来的是量化科学思维。二是改范式思维为多样性思维。传统的大学生思想政治教育研究习惯于设计标准的问卷和表格，并让学生填写问卷和表格，最终建立公式和模型，所以传统的思想政治教育强调的是标准化、模式化和公式化，而大数据的信息收集则没有范式化的标准，是真正地接受学生的个性化的行为和思想，用兼容的思維去看待每一个学生，这样才能真正地做到思想政治教育的个性化和精准化。三是将“局部—整体”的研究思维改为“整体—局部”的研究思维。以往我们都是通过抽样调查的方式，先对局部进行研究，再将局部的研究结果应用到整体，即先探索局部学生的规律再将局部学生的规律应用到整个大学生群体。而大数据的信息收集却是以全体大学生为样本，因此可以更全面地反映整个大学生群体的成长规律，通过这个方式研究出的结论更具科学性。
4.2建设一支具有全方位业务能力的大数据思想政治教育研究团队
要实现大数据与大学生思想政治教育研究的高度契合，必须要有一支素质过硬的团队，集平台技术开发、数据统计分析、思想政治理论研究为一体的高素质全方位队伍。这需要从以下几点入手：一是在辅导员招聘环节引进具有技术开发能力、数据处理分析能力的人才。目前辅导员队伍中具备思想政治教育背景的人数已经处具规模，但技术型人才还远远不够。二是实行辅导员交流学习培训制度。定期安排辅导员进行定期培训，具备思想政治教育专业背景的去进行数据收集处理以及数据分析的相关培训，具备技术和数据处理能力的则进行思想政治教育理论培训，这样有助于打造辅导员全方位技能。三是实行严格考核制度和奖惩制度。对每个辅导员进行年终考核，根据每个人的大数据思想政治教育的成果进行奖惩和评优。
4.3提升高校思想政治教育数据化平台的有效性、实用性和服务性
大数据的运用，数据收集是前提，如何能够更全面更真实地获取大学生思想、行为的一手数据便成为整个工作开展的重要基础环节。因此平台的建设至关重要：一是在平台内容构建上要集政治、管理、服务、学习、休闲为一体。该平台最终是要为大学生思想政治教育研究服务，首先必须具备一定的政治性；同时也要加强服务性，如设计在线课程学习、主题学术论坛在线活动等等；最后还应体现管理性，如设计班级部落、学院部落等。二是在平台使用操作设计上要具备一定的便利性。这样才能方便学生更频繁更快捷地去使用，才能使收集的数据更全面地反映当代大学生现状。三是在平台的功能建设上要设置合理的评论区和发言区，增强平台活跃指数。设计类似于论坛、BBS之类的板块，这样才能激发学生的发言欲，增强平台的活跃指数，更全面地把握当代大学生的思想动态，做到思政教育有针对性有实效性。
4.4加强大数据的环境治理和信息运用的法治化
大数据带来便利性的同时，也带来了个人隐私伦理问题。如何在收集、分析、使用数据时对学生的个人隐私权进行保护，这将是大数据面临的一个重大问题。因此保证数据使用的合理合法化、防止数据泄露、滥用是保证大数据运用的重中之重。一方面信息收集者要有道德和法律意识不得将学生信息泄露，要有保护学生隐私权和自由权的意识；另一方面，要加强大数据运用的相关法律法规制度建设，因为只有法治才是一切事物能以正常运行的最大前提。
参考文献：
[1] 王国军，刘爽.大数据时代的大学生思想政治教育研究[J].理论观察，2014（1）：143- 144.
[2] 黄欣荣.大数据对思想政治教育方法论的变革[J].江西财经大学学报，2015（3）94- 101.
[3] 胡纵宇，黄丽亚.大数据时代大学生思想政治教育面临的问题及应对[J].学校党建与思想教育，2014（7）：64- 66.
[4] 曾秋菊.大数据时代大学生思想政治教育创新研究[J].教育理论与实践，2015（30）：38- 39.
[5] 方芳.探析大数据在大学生思想政治教育中的應用[J].科教园地，2015（6）：51- 52.
[6] 逄索，魏星.大数据在高校思想政治教育工作中的运用[J].思想理论教育，2015（6）：72- 75.
