高校思想政治教育大數據應用的制約因素與對策分析

閆志偉 鄭 潔 鄒佳瑩

(合肥工業大學電氣與自動化工程學院，安徽 合肥 230009)

大數據的興起和應用為傳統思想政治教育變革提供了新方向、新方法和新模式，運用其特有的方法來研究海量數據信息，通過數據分析得到可以為高校思想政治教育工作所運用的非常有價值的產品和服務，進而推動高校治理體系和治理能力現代化。目前很多高校已經認識到大數據在思想政治教育工作中的優勢、作用、價值和應用前景，也作了諸多創見性的理論研究，但在應用實踐上有成效、能借鑒、可推廣的研究成果不夠豐富[1]。因此，如何運用大數據開展思想政治教育的理論研究、學科建設、實踐應用等問題有待進一步深入探究。

一、思想政治教育大數據的界定與特征分析

思想政治教育大數據是大數據的一個子集，特指思想政治教育領域的大數據[2]。文獻調研發現，目前還尚未有學者對思想政治教育大數據作出明確的概念界定。所謂思想政治教育大數據，是指整個思想政治教育活動過程中所產生的或者采集到的用于高校思想政治教育理論和實踐發展，具有全數據、真數據和隱數據特征，并可創造潛在教育價值的數據集。

(一)全數據特征

在傳統的思想政治教育量化研究工作中，由于受到數據處理能力的限制，在面對較多數據量時，往往采用抽樣研究，即通過概率論基本原理為實證研究結果進行描述，其本身存在很多缺陷：樣本選取有很大偶然性，樣本調查忽略細節，這種“局部數據”的分析缺乏延伸性，導致分析結果正確率大大下降。但是，在大數據時代，隨著數據存儲、數據分析技術的升級，要盡可能收集到更多更全的數據以得到最大化信息，用全體數據取代隨機抽樣[3]。越是全面的數據越能準確表征事物本身，只有有效地挖掘、分析和利用學生在學校成長發展全過程中的“全數據”，才能全方位、更精準地了解學生所思所想、所作所為，推動高校思想政治教育工作從一體化、整體化轉向以具體化、個性化的方式服務于每位學生[4]。

(二)真數據特征

大數據時代，數據是自由、開放和共享的。傳統的數據獲得方式是在已知的情況或者經過頂層設計后進行的，存在一定的數據誘導，不能完全反映大學生原始真實的思想和狀態。數據處理過程多采用“近似”“類比”“推測”等方式，使數據在計算分析的傳遞過程中逐漸模糊化，導致數據失真，特別是一些非結構化數據的量化缺乏有效標準，使分析結果出現較大偏差。而大數據分析方法是在學生完全不知情或是沒有察覺的情況下獲取數據，數據多為一手的原始數據，因此這些數據能夠最自然、最真實反映學生的思想動態和行為走向，在此基礎上進行探討和分析，最終得出更有說服力更為客觀的數據。

(三)隱數據特征

大數據時代又稱為價值深層挖掘的時代。大學生在校期間的衣食住行，人際交往、情感表達，網絡行為等活動會產生許多數據，其中一大部分數據在產生之后不能被直接使用，其價值也就被隱藏起來，特別是一些非結構化數據。隨著數據的不斷積累和增多，要想從這些數據中發現問題，就要對數據進行深層的分析與挖掘，從中找出事物之間的規律及發展趨勢。此外，更多、更雜的數據產生了大量的相關性，通過研究數據彼此之間關聯，將會推導出更多的相關性數據甚至是預測出目前未知的“隱藏數據”，這種隱藏的數據往往能夠為科學決策和管理提供高價值參考。

二、思想政治教育大數據應用的制約因素

(一)數據體量大，不“能”使用

高校思想政治教育大數據體現在學生學習生活的方方面面，數據構成復雜體量較大，它所帶來的問題不僅僅是存儲壓力，更多的是龐大的數據沒辦法使用。從數據產生角度上，學生在校期間學習、生活所產生的大量靜態數據，零散地存儲在各個部門或者個人的電腦終端，并未形成數據體系；在網絡系統上體量更大動態信息，大部分留存騰訊QQ、微信、校外論壇、游戲、支付寶等非學校監管的平臺上，由于信息壁壘緣故無法全面統一搜集管理和有效使用。從數據技術角度，學生每天通過文本、日志、圖像、網絡痕跡等活動留存的數據是十分龐大的，運用這些海量數據需要有成熟的技術支撐，高校當前普遍缺乏有效手段應對數據存儲技術、計算機硬件處理能力、數據分析與結果可視化、兼容性等諸多方面的挑戰。從數據質量角度上，高校思想政治教育數據存在著多源頭、不一致、異構、缺失、不準確、重復等問題[5]，會導致大部分“大數據”沒有價值，不能有效使用。

(二)數據分析難，不“會”使用

通過大數據收集學生的“全體”數據，預測出大學生當前的思想動態和行為習慣，針對可能出現的問題給出有針對性引導，是新時期高校思想政治教育工作的重要內容。但是，怎樣收集數據，怎樣在繁雜紛亂的數據中找出適用的數據，怎樣構建數據和思想之間的相關關系等一系列技術性難題，都是思想政治教育者所無法回避的技術性挑戰。高校里傳統的思想政治教育者都有著良好的理論基礎和過硬的政治素養，但往往缺乏運用“大數據”的意識和能力，而掌握大數據相關技術的專業人員并未參與到高校思想政治教育當中，尚未找到大數據技術與思想政治教育的結合點，無法將大數據技術和相關程序運用到思想政治教育實際工作中[6]。目前解決大數據問題常用的Hadoop方法仍然有不成熟的地方，在高校范圍內實施難度較大。因此，如何實現思想政治教育與“大數據”技術的深度融合，是一個富有挑戰性的難題。

(三)數據風險大，不“敢”使用

大數據在高校思想政治教育中的應用對創新和改進思想政治教育模式提供了新的選擇。但是，大數據的廣泛應用尚未成熟，具有許多不可估測、顯性或隱性的風險。在技術上，高校大數據處理的硬件水平偏低，在數據存儲拷貝過程中存在丟失風險，在數據挖掘中存在越界風險。在內容上，大數據挖掘基于“全數據”，數據本身真實性、準確性都是不能確保的，加之大數據與思想政治教育相關性研究依舊薄弱，在此基礎上分析的結果可靠性是無法保障的，進而導致決策失誤。在安全上，這種運用大數據了解大學生思想動態的方式，有可能威脅到學生的個人隱私，使學生透明地呈現出來，引發學生自我保護不“敢”再發出真實信息，出現“信息屏蔽”或“信息流失”。此外，學生的信息和數據是一種資源，能否保證完全不被泄露，或者被另有所圖的人二次利用，仍然存在很大挑戰[6]。

三、高校思想政治教育大數據應用的對策與思考

(一)構建“思政數據公地”，加強大數據的統一收集和管理

大數據就是越大越有價值，當前由于普遍缺乏數據收集和管理意識，高校真正所掌握的數據體量遠遠不夠，數據質量較差。學校應當加大政策設計、硬件技術和專項資金的投入，著力構建“校園數據公地”，將散落存儲于學校各部門或者個人終端的數據通過統一格式進行收集和管理，提升思想政治教育工作者的數據共享意識，使數據能夠在“市場”中流通起來，建設統一的數據中心和管理平臺，實現“數據的聯通與共享”，同時做好數據容災備份。

(二)實施“數據引流工程”，提高大數據資源的利用率

當前大學生生活學習產生大部分數據，留存在了公共網絡當中，包括文本、視頻、聲音、瀏覽痕跡等，往往這些信息對開展大學生思想政治教育有著十分重要的參考作用，而由于數據保護，這些學生首發的、真實的數據并不能被高校所利用。因此，高校應當加快數字化校園建設，將學生真實的思想動態和行為軌跡等數據引流到學校能夠管控的范圍之內。提升校園數據生產平臺的利用率，例如豐富校園信息門戶網站的功能，將學校各個部門和全體學生的部分數據信息高度集成[7]。分類建設校園互動交流網絡平臺，例如建立網絡課程及評價平臺、BBS生活交流平臺、個性化學習平臺等獲取學生生活學習相關的有效數據。拓展校園一卡通的功能，包括學習成績、能力素質、上網習慣、圖書借閱、就餐情況、第二課堂跟蹤、體育醫療等。加強與校外媒體和官方合作，通過有效途徑獲取諸如騰訊、百度、阿里巴巴等互聯網企業所掌握的思想政治教育大數據。

(三)建立數據綜合分析與應用體系，助力思想政治教育工作

當前大數據在社會經濟領域已經得到廣泛使用，并產生了巨大的經濟和社會效益，但是在高校思想政治教育領域的應用仍舊缺乏成型方案，“重建設，輕應用”問題依舊突出。雖然高校在教學、管理、服務等方面也已經開始嘗試使用大數據技術為思想政治教育工作提供依據，但是分析大學生思想動態和行為趨向的仍舊缺乏有效手段。因此，高校應當逐步建立數據綜合分析與應用體系，對已經掌握的學生在校期間產生的結構化數據、半結構化數據以及非結構化數據，進行管理、關聯、建模、分析、轉化，并從中提取新的深刻見解[8]。開拓視野，開展大數據領域方面的校企合作，引進一些先進企業的成熟經驗和技術手段。組建大數據專門分析研究部門，加強大數據應用的實證分析，著力建立思想政治教育分詞分析系統，并建立情感量化方案，運用大數據解釋和分析學生的思想和行為，真正將思想政治教育大數據實現從理論研究向實踐應用過度。