| 标题 | 大数据技术在高校德育中的利与弊 |
| 范文 | 冯昌雨 古梦雪 摘??? 要： 大数据技术，对当今高校德育产生了深远影响。一方面，为高校德育带了革命性的发展，实现了信息的易识性、预测的准确性、处理的及时性。另一方面，大数据技术在高校德育应用中，面临数据信息的收集、存储、筛选、分析、可视化等具体技术问题。突破现有技术瓶颈，建立专业的大数据平台，培养复合型人才成为当务之急。 关键词： 大数据技术??? 新时代??? 高校德育??? 博弈 作为一种新生事物，大数据技术是一把双刃剑，既为高校德育在新时代实现跨越式发展提供了难得机遇，又在应用过程中产生了一系列亟待解决的问题。如何看待大数据技术在高校德育中的利弊博弈，及时抓住机遇，正确处理面临的问题，是新时代高校德育面临的一个重大课题。 一、大数据技术为新时代高校德育实现跨越式发生提供难得的机遇 大数据为实现在高校德育中学生信息的全数据采集、高匹配度的筛选、精确化的分析、科学的预测和及时性的处理提供了技术上的支持，为新时代德育的开展提供了极大的助力，有利于高校德育实现跨越式发展。 （一）信息的易识性 新时代，随着电脑、手机等电子设备的出现和普及，学生可以利用腾讯、微博、游戏、抖音等平台，通过文字、音频、视频和动画互相搭配的方式表达自己的情感，宣泄情绪，宣扬观点，公布日常行为等，自觉不自觉地绘制出思想道德行为的轨迹。大数据技术已经突破标准化格式和结构性信息采集、处理技术的限制，能够将这些非结构性的信息转换为易识性的数据，极大地增强高校德育形式和内容的针对性、趣味性和有效性。这些技术主要表现为两种形式，一种方式是数据化处理，“数据化是指把一种现象转变为科制表进行分析的量化形式的过程”[1]（77）。高校德育工作者可以把搜集的学生的各种结构性、半结构性和非结构性的信息进行数据化处理，使学生的思想、习惯、偏好和行为方面的信息全面、立体地呈现出来，发现他们存在的问题，探索他们心理和思想的发展规律，熟悉他们的行为习惯。另一种方式是可视化处理，“数据可视化技术是指运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术”[2]（1-6）。可视化技术将前期采集的关于学生日常思想行为的文字、音频、视频、图片等非结构性的数据以图形化的形式表现出来，这种形式更容易被德育工作者理解和接受，然后他们从不同的角度对数据构成的图形进行更深入的观察和分析，发现数据中隱藏的学生思想行为的内在规律，从而采取正确的预防措施。 （二）预测的准确性 大数据不仅解决了信息收集、分析和处理的技术难题，而且改变了单纯依赖因果关系的方式，深入探索信息数据之间的相关关系，对大量的、看似无关的数据进行分析处理，寻找他们之间的内在联系，总结思想道德规律，从而对其未来的思想和道德行为进行预测，这就是大数据的预测功能。人的思想行为具有一定的惯性，一般不会发生根本性的改变，大数据技术利用这种惯性，收集、挖掘以前的海量数据信息，分析数据之间的相关性，从中找出思想行为的规律性，达到由“已知”到“未知”的预测。高校学生作为信息时代的弄潮儿，几乎每天都畅游在网络海洋中，发表各种观点，从事各种活动，留下一条条持续不断思想、生活和学习痕迹。德育工作者可以以大数据技术为支撑，全面、快速地收集、提炼和处理繁杂零碎的思想和行为信息，发现他们的思想动态和行为方式，及早发现其中潜在的问题，以便及时制定预防措施并加以正确引导。 （三）处理的及时性 Velocity是大数据技术的重要特征之一，可以理解为快速实时，是指大数据技术处理海量数据时，速度更快、更及时，能够很好地满足实时性要求。天下武功，唯快不破，这个道理也可以应用到德育领域。大数据技术极大地提高了获取学生信息的速度。通过大数据技术，高校可以即时获取学生网络中的发言评论、日常消费、社交娱乐活动、焦点关注等有关思想动向、心理状态、行为方式和兴趣爱好的信息，以便及时发现问题，采取有效的应对措施。这些信息是动态的、即时生成的，随着时间的推移而不断变化，如果不能及时获取这些信息，价值性就会大大降低甚至毫无价值，失去了对高校德育工作的意义。大数据技术还提高了处理学生信息的速度。大数据利用MapReduce和开源实现平台Hadoop等技术快速分析海量数据，除了传统结构性的数据外，还可以对大量的半结构和非结构性的数据进行快速的分析和处理，不仅真正实现了数据的全覆盖，而且做到了分析处理的即时性，有利于及时地了解学生的思想、心理和生活状况，发现存在的问题，做好充分教育准备，更及时有效地解决这些问题，从而大大提高德育效率。 二、大数据技术在新时代高校德育应用中面临的难题 新时代，大数据技术应用于高校德育领域是大势所趋，但如何实现大数据技术与德育的有机结合，在具体操作中仍然面临不少问题，“当前大数据技术运用的困难体现在数据收集、存储、处理及结果的可视化四个环节”[3]（47-49）。 （一）数据信息的收集技术问题 大学生是大数据时代最活跃的人群，通过电脑、手机等电子设备畅游网络，留下了海量的思想、心理和行为等方面的信息数据，校园卡、公交卡、校内外监控记录了他们的活动和行踪。但这些数据信息覆盖面广、时间跨度大、价值密度低、存储量巨大，收集难度比较高。同时，这些数据信息分布在校内外不同的机构和部门中，彼此独立、联系较少，不愿意共享拥有的数据信息，如何获取和整合各部门不同的数据信息是高校德育者面临的重要挑战。 （二）大数据存储技术难以解决 随着信息技术的快速发展，数据存储技术实现重大突破，但是面对多元异构、实时更新的海量数据，存储技术仍然无法满足当前需要。第一，容量仍待扩容，虽然目前的存储规模可以达到PB级，存储系统也可以扩展，但要真正实现存储自由，目前还无法实现。第二，存储的安全性问题，存储系统里的数据信息包含大量的国家机密、公司商业机密和个人隐私，这些系统都是人为操作，如何从技术和人员方面做好数据的保护，实现存储安全是重大难题。第三，成本问题，大数据存储技术的开发需要巨额投资，数据信息的维护也需要大量资金，高昂的成本使大多数企业对其望而却步，不愿意涉足这个领域，不利于存储技术的快发研发，即使研发出来，使用价格必然很高，推广使用也会受到阻碍，使存储技术无法长期、快速地发展。高校学生的思想、心理、行为等信息通过视频、图片、文字等机构化和非结构化的形式存在，所占的存储空间呈指数倍增长，现有的存储技术面临难以克服的瓶颈。 （三）筛选和分析技术不成熟 虽然海量数据信息为高校德育的开展提供了充足的资源，但是这些数据信息并不能全部为高校德育工作者所用，相当一部分是无用数据甚至是错误数据，对德育的开展产生副作用。因此，高校德育工作者必须把有价值、有需要的数据信息从这些复杂的海量信息中筛选出来。然而规模庞大的数据库、多元异构的数据类型、真假难辨的数据内容等都对当前的筛选技术提出了挑战。对于已经筛选出来的海量的数据信息，如何从中分析和提取出对高校德育有价值的东西，是最重要的一环。但是德育的数据信息大部分涉及思想、心理、行为等主观方面，前后变化较大，规律性比较差;不仅有易于分析的结构性数据，更多的是非结构性的数据。都会对数据的分析造成干扰，甚至误导分析的方向，无法有效获取正确的学生思想、行为等方面的信息，干扰高校思想政治教育的开展。 （四）数据可视化技术问题 面对海量的、类型复杂、结构多元的大学生思想、行为等方面的数据信息，虽然高校德育工作者可以积极利用可视化技术，以图形、曲线、图标等形式把学生数据信息呈现出来，从而实现对信息的准确理解、正确分析和有效提取，但是目前为止数据可视化技术发展并不成熟，在具体操作中难以准确无误地把所有相关数据信息展示出来并被非专业的德育工作者理解。同时可视化技术难度比较大，需要大量的相关技术人员和专业人才，但他们对德育知识和德育规律知之甚少，导致同时谙熟这两个领域的复合型人才极度匮乏，在短期内难以解决。 大数据技术虽然在其他领域取得了很大成就，但是在德育领域尚未很好地发挥作用，还需要进一步发展和完善。 三、大数据技术与新时代高校德育有机结合的路径探索 面對大数据技术在高校德育应用中的难题，高校德育工作者需要突破现有技术瓶颈，建立专业的大数据平台，实现两者的有效融合。 （一）构建即时性、针对性、丰富性的德育数据库 大数据技术可以利用互联网运行终端追踪学生手机、电脑、校园卡、银行卡、身份证，利用监控器、传感器、射频识别等掌握学生的线下行为，获取行为轨迹、兴趣爱好、性格倾向，进而获得学生真实的思想、心理等德育状况。同时，高校德育部门要协调学工部、教务处、后勤处、图书馆、团委等部门，打破信息隔绝，实现信息共享，获取更丰富更全面的学生的数据信息。 （二）建立基于云计算的数据存储技术平台 高校德育信息包含大学生的思想、心理、行为、社交等方方面面，种类繁多、数量巨大，并且大部分都以结构性、半结构性和非结构性的数据将传统性的数据呈现出来，所占空间将会急剧增加。这就需要对原有的存储平台进行升级，建立以云计算为基础的数据存储平台，引进Google最新型的F1（fault tolerant distributed R DBMS）数据库，微软开发的分布式计算平台Cosmos的存储系统和Facebook提出的基于Hadoop的大型数据仓库Hive[4]（1612-1616），实现存储平台的高容量、低成本、高性能、保安全。 （三）开发高校德育的数据分析处理平台 高校德育数据数量巨大、多元异构、即时更新等特点，需要利用以云计算为基础的最新的大数据分析处理技术，使得文字、图像、视频、音频等形式出现的半结构和非结构性的数据以可视化的方式呈现出来，对每个学生进行全面、动态和精准的画像。在此基础上，高校德育工作者对其进行“整体性、差异性、动态性和关联性”[5]（46-52）的分析，提取自己需要的数据信息，把握学生的思想、心理和行为动态，做出正确的判断和处理，实现德育目标。 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：生活、工作与思维的大变革[M].盛杨燕，周涛，译.杭州：浙江人民出版社，2013. [2]唐泽圣，陈莉，邓俊辉.三维数据场可视化[M].北京：清华大学出版社，1999. [3]邬贺铨.大数据时代的机遇与挑战[J].求是，2013（4）. [4]涂新莉，刘波，林伟伟.大数据研究综述[J].计算机应用研究，2014（6）. [5]徐永利.大数据融入高校思想政治教育探析[J].中国电化教育，2018（12）. 基金项目：江苏高校哲学社会科学研究指导项目编号（2016SJD710043）。 |
| 随便看 |
|
科学优质学术资源、百科知识分享平台，免费提供知识科普、生活经验分享、中外学术论文、各类范文、学术文献、教学资料、学术期刊、会议、报纸、杂志、工具书等各类资源检索、在线阅读和软件app下载服务。