大數據視域下高校思政課考核模式面臨的困境與挑戰

摘 要 文章以大數據為視角對高校思政課考核模式及其面臨的困境和挑戰進行分析，指出如何把大數據與高校思政課考核模式結合起來，為高校思政課考核模式創新指明道路。

關鍵詞 大數據 高校思政課 考核模式

Abstract To analyze the the difficulties and challenges on assessment model of Ideological and Political Theory Course 0f University from the Angle of Big Data is necessary. Furthermore， point out how to put the big data combining with assessment model of Ideological and Political Theory Course and the way 0f assessment model on the course.Keywords big data； Ideological and Political Theory Course of University； assessment model

0 引言

高校思政課主要包括“馬克思主義基本原理概論”、“毛澤東思想和中國特色社會主義理論體系概論”、“思想道德修養和法律基礎”“中國近現代史綱要”、“形勢與政策”等幾門課程，是對高校學生進行思想政治教育的主要陣地，是使高校學形成正確生世界觀、人生觀和價值觀主要渠道，是培養高校學生人文精神的重要路徑。高校學生思政課教育效果的考核的準確與否至關重要。在大數據時代的今天，高校思政課傳統的考核模式面臨的困境和挑戰是什么，如何把大數據與高校思政課考核結合起來，是當前每個高校應該深思的問題。

1 大數據概念及其主要特征

大數據英語表達是“Big Data”，是指海量數據、巨大數據，最早可以追溯到二十世紀八十年代的阿爾文·托夫勒，他在《第三次浪潮》這本書中，把“大數據”謳歌為“第三次浪潮的華彩樂章”。然而，“大數據”成為網絡信息技術行業的流行詞起始于2009年。2011年5月，麥肯錫在《大數據：未來創新、競爭、生產力的下一個前言》的研究報告中指出：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產力增長和消費者盈余浪潮的到來。”現在大數據與我們的學習、工作、生活密切相關，具有種類多、傳播迅速及時、價值量大主要特征。具體而言：

（1）種類多。數據來源多，比如各種視頻、音頻、圖片、位置信息等，且數據存儲類型繁多，處理方法各種各樣。

（2）傳播迅速及時。大數據最明顯的特點就是傳播及時性、速度快。數據在網絡中時時更新流動，具有傳播及時、速度快的特點。

（3）價值量大。貌似雜亂無章的數據流具有潛在利用價值。比如，顧客的日常生活消費情況都會在不知不覺中透漏給商家。智慧的商家就會充分挖掘和分析顧客的消費數據，進行消費信息管理，精準向顧客推銷相應商品，提高收入。在營銷界有一個經典案例就是“啤酒和尿布”的故事。“啤酒”和“尿布”看似不相關的商品，卻放在一起銷售，并且大大提高了銷售額，這是美國沃爾瑪超市利用大數據進行分析的結果。原來在美國家庭中，一般是媽媽在家照顧嬰兒，爸爸去超市買尿布。爸爸在買尿布的時候，一般會順便購買一些啤酒，這是超市的管理層人員通過顧客消費數據分析出來的結論。

2 高校思政課考核模式的現狀及面臨的困境與挑戰

筆者走訪了多所高校，專門對思政課的考核模式進行了調研，目前高校思政考核模式有以下三種考核模式：

第一種思政課考核模式是，學生最終成績由平時成績和期末筆試成績構成，平時成績占30%，筆試成績占70%（有的高校平時成績占40%，筆試成績占60%，具體比例由各高校根據各自的實際情況確定）。平時成績分為：到課率、課堂表現、平時作業構成；期末試卷的題型分為單項選擇題、多項選擇題、簡答題、論述題，并且這些題型按一定比例組成一張試卷。通過學生的筆試、教師改卷，最終綜合得出學生的思政考核成績。

第二種考核模式是，思政課考核分為平時成績、能力測試和上機考試構成，其中，平時成績30%、能力測試30%、上機考試40%。平時成績的評定由任課教師根據學生到課率、參與課堂情況、口試構成；能力測試要求學生運用書中的基本原理、立場、觀點分析社會熱點問題，或者閱讀相關書籍寫讀書筆記，或者寫小論文，或者做成微視頻等，形式多樣，學生可以根據自己的實際情況選擇其中的一種形式；上機考試主要是對學生書本基礎知識考核，題型分為單項選擇題、多項選擇題和判斷題，為提高考試的有效度，考試知識點要求全覆蓋教材的每個章節，考試時間90分鐘，每份試卷的題目為90小題，其中，單項選擇題共60個小題，每個題1分，共計60分；多項選擇題共10個小題，每小題2分，共計20分；判斷共20個小題，每個題1分，共計20分。

第三種考核模式是，平時成績（30%）和期末筆試小論文（70%）。

平時成績由到課率、課堂發言和平時作業按一定比例構成。期末筆試小論文考試：（1）考試時間由任課教師在最后一次課用90分鐘。（2）論文字數要求不低于1000字。（3）論文選題：一是命題論文，即任課教師給出論文題目供學生選擇；二是自由選題，即學生根據自己的興趣，運用所學的基本理論分析和解決社會現實問題。（4）考試注意事項，寫論文期間所有學生的手機或者網絡信息關閉，學生直接在給定的答題卷上書寫論文。否則，論文分數記作零分。

第一種考核模式是傳統的考核模式，可想而知，全校幾千學生參加考試，需要大量的監考人員、考場、紙質版試卷等，要浪費大量的人力、物力和財力，學生考試累、老師改卷更累；第二種考核模式在一定程度上可以避免第一種考核模式的一些弊端，比如，可以把學生、老師從繁重的工作中解放出來，可以避免浪費大量的人力、物力和財力。但是，同樣存在一些問題，比如，課程小論文的撰寫問題，怎樣才能夠保證課程論文是原創，而不是“剪刀+漿糊”的復制品？ 再如，思政課的考核采用機考的題型，即單項選擇題、多項選擇題和判斷題，這種“知識碎片化”考核題型是否適合高校思政課的考核，目前學界尚存爭議，值得探究；第三種考核模式，避免了浪費大量的人力、物力、財力以及論文“剪刀+漿糊”的復制品的情況。

綜上所述，這三種考核模式各有利弊，但面臨的共同困境是，這種考核結果是否是學生思想真實狀況的反映？往往就會出現學生的考核成績很高，而實際思想狀況很糟糕的情況，考核結果與學生的思想實際大相徑庭。大學生是網絡用戶的主要群體之一，他們思想活躍，正處于人生觀、價值觀、世界觀認知和形成時期，每天通過上網、QQ聊天、微信、微博、手機終端APP，瀏覽大量信息，并隨時發表自己身邊的社會現實和新聞事件的看法和觀點，表達自己的心聲等。在以前，思想狀況是無形的，很難對大學生真實的思想狀況進行把握，在大數據時代的今天，我們把大數據與高校學生的思政考核結合起來，充分利用現代科學技術，對大學生產生的一些數據流進行梳理、分析，把握他們真實的思想狀況，及時進行思想教育，是完全可以做到的。

3 大數據視域下高校思政課考核模式對策

現有的高校思政考核模式與大數據時代的高校學生思想狀況實際已經明顯脫節，在大數據視域下高校思政課考核模式如何實施，是每個高校應該深思的問題。據筆者看來，應該從以下幾個方面著手：

一是制度保障。為推進大數據與高校思政課考核模式相結合，必須從教師和學生兩個方面制定相應制度保障。從教師方面來看，規定年齡在45周歲以下的思政課教師年必須推行這種考核模式，并將最終推行情況與每年的考核、評優評先、評職稱等相結合；從學生方面來看，規定所有的學生要積極配合任課教師完成相應的學習任務。

二是資金保障。學校從財務上劃撥專款確保培訓相應的專業技術人才順利進行。要推行大數據與思政課考核結合起來，一定要有相應思政課專業人才和大數據的技術人才。面臨的現實就是，有思政專業背景的老師不懂“大數據”技術，而“大數據”技術人才有沒有思政的專業背景，要解決思政專業和大數據技術人才“兩張皮”的問題，學校就要對思政專業的教師進行大數據技術的培訓和學習，或者對大數據技術人才進行思政專業知識的培訓和學習。

三是網略平臺建設。通過分析學生的數據流來考核學生的思政課，必須有相應的網絡平臺。一方面，為了更好的隨時掌握學生的思想動態，高校充分利用網絡技術，建造一個對所有學生產生的所有數據，比如瀏覽的網頁、對新聞事件的評價、QQ發言、微信、微博等信息都能進行隨時跟進的平臺。另一方面，高校應該充分發揮網絡思想政治教育平臺的作用，把思政課的內容巧妙地融入到當下社會發生的熱點新聞或者事件之中，并且以當代大學生喜聞樂見的微電影、視頻、或者小故事通過網絡平臺發送到學生的QQ、微信、微博、手機上等，并要求每個學生對相關事件用所學的理論進行分析、評論、發表自己的觀點。思政課教師通過挖掘、分析每個學生所產生的數據，把握每個學生的實際思想狀況，給出每個學生的考核結果，并通過網絡或者面談的方式對一些“問題”學生時時地進行教育。

4 結語

高校思政課是培養大學生人生觀、價值觀、世界觀的主陣地，對大學生思想和人文精神的塑造起著非常重要的作用，對大學生思政課的考核模式值得探索。運用大數據對高校思政課進行考核，是一種大膽嘗試，雖然還存在諸如大數據相關技術難題、如何保護學生隱私等問題，但隨著技術的進步和相關法律制度制定，這種考核模式會日臻完善。

€L埽劭翁饣鶼钅浚荼疚氖？015年度貴州省教育科學規劃 “大數據視域下高校思政課教學與考核模式創新研究（課題編號：2015B187）” 和2015年度貴州省教育廳高校人文社會科學研究項目“高校中華優秀傳統文化與社會主義核心價值觀教育模式創新研究（課題編號：2015 SSK08）”階段性研究成果

參考文獻

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