大數據思想政治教育研究綜述

摘 要：大數據已經成為現代教育工作的重要輔助手段，大數據背景下的思想政治教育工作已經取得較大進步。本文主要研究大數據背景下思想政治教育理論研究的基本情況，總結大數據思想政治教育研究成果、問題與改進方向。

關鍵詞：大數據；思想政治教育；理論研究

自2013年第一篇大數據思想政治教育理論文章發表以來，大數據用于思想政治教育的方法日益增多。查閱知網可以發現，大數據思想政治教育的發展速度較快，以大數據思想政治教育為篇名進行論文檢索，發現2013-2018年相關理論文章數量達到了745篇，僅2018年1-9月份，相關理論文章達到173篇，其中碩博士相關理論文章占6%。基于大數據思想政治教育的研究取得了較大發展，各種研究逐步的向深層次發展，這其中主要由倡導型、描述型與解釋型三種研究取向組成。

1 大數據背景下思想政治教育成果

1.1 創新高校思政教育方式

大數據使得高校思想政治教育從單純的理論闡釋向客觀的數據分析的方向發展，大數據背景下的思想政治理論教育的創新性、豐富性與實證性特征更明顯。首先，大數據背景下的高校思想政治教育方式更加靈活多樣，教師可以根據學生的興趣需要，有效的設置思想政治教育的靈活方法，大數據擺脫了傳統理論說教束縛，微博、微信與微視環境可以廣泛的開展思想政治教育。其次，大數據環境下的思想政治教育并不局限于課堂，思想政治教育可以在更廣闊的智慧化環境下蓬勃開展。大數據的海量化、全面化與復雜性的特征，使得高校思想政治教育可以用新的載體進行傳播。第三，大數據背景下的思想政治教育由傳統的一刀切向形式多樣方向發展，理論性、大學生思想情感的熏陶培養工作、校園精神文明建設有機互動，構建了完善的綜合思想教育機制。

1.2 思政教育呈現出新特征

在大數據的影響下，高校思政教育的本質、目的與功能都發生著根本性的變化。首先，學生可以掌握全面的信息，不僅信息的形式異常豐富，而且學生可以從個性特征出發，探究自己感興趣的思想政治理論問題，并且相關的數據信息支撐自己的研究。其次，思想政治教育更有平等性、互動性、實踐性的特征，思想政治教育的生活化與情境化的特征更加明顯。第三，思想政治教育的研究方法日益向著定量化的方向發展，思想政治教育突破了對傳統的情感與行為量化的教育教學方式。教師可以借助各種圖形、圖表展示通過調研得到的全社會對某一社會問題的觀點，從而有利于提高思想政治教育的相關性與即時性特征。

2 大數據思想政治教育教育的問題

2.1 技術性難題

只有提高大數據時代的思想政治教育信息供給，優化數據信息的供給渠道，才能滿足學生獲得思想政治學習的需要。大數據時代的思想政治教育的數據來源可靠性、及時性、通暢性還有待提高。高校還不能有效的收集、存儲、分析與呈現大數據，在思想政治教育領域還需要專業的數據收集與分析專業人才。在大數據背景下學生接觸到的數據信息質量、數據集成度、數據的可視化水平不足。如何在紛繁的數據中找出適用的數據，怎樣在數據與思想政治觀點之間找到必要的聯系，還是大學生思想政治學習的難點。因此，我們還要探究有效方法應對數據信息技術的挑戰。無論是從事思想政治教育的教師，還是學習思想政治學科的學生，都缺乏把握動態數據信息的能力，現有的案例分析、榜樣示范和自主調研學習活動，都需要運用大數據技術來提供必要的支撐，從而在有效的數據挖掘下，促進相關學習研究活動的有效開展。

2.2 唯數據論問題

目前我們在學習馬克思主義理論知識的過程中還存在著唯數據論的現象。海量的數據信息一方面使我們接觸到大量的資料，另一方面也會對我們的學習方式提出挑戰。思想政治教育可以通過大數據提高其說服力，但也容易使我們在學習的過程中形成數據依賴思想。有些同學在思想政治理論學習與研究的過程中忽略思考方法，不了解數據信息的背景，同學們往往在數據信息中迷失。還有的同學在日常學習研究中運用了無源可考的數據，數據的真實性與可靠性存疑，因此沒能得出正確的結論。而且，當前還存在著嚴重的數據鴻溝問題，不同的學習小組獲得的數據完全迥異，同學們之間的數據未能共享，同學們因為學習方法與對數據的價值判斷不足，因此導致數據鴻溝的現象逐步加大。

3 大數據思想政治教育教育的策略

3.1 提升數據素養

大數據時代提高思想政治教育有效性，需要掌握正確的數據信息的運用方法，不斷提高數據信息的收集、存儲與檢索能力，從而順利數據信息時代的思想熏陶培養模式，更好的提高我們的思想理論修養水平。首先，樹立大數據意識，注重培養自己挖掘、篩選、分析與應當數據的能力，運用數據分析的方法為思想政治理論學習提供必要的理性支撐。其次，樹立見微知著的理念，能夠運用前瞻性、預見性思維對各種社會現象進行理性分析，提高數據信息處理敏感性，不斷客觀的評價與運用數據信息，從而提高數據背景下的思想政治問題研究的深度與廣度。第三，動態的記錄大數據背景下的思想政治理論問題研究的具體情況，明確思想政治學習的方向，在數據分析的基礎上科學把握政治理論學習方向，運用大數據反思理論學習，調研實踐中存在的問題。

3.2 開發數據平臺

提高大數據背景下學習思想政治理論知識的有效性，需要研究開發有效的數據干預軟件，從而在學校數據信息供給平臺的基礎上，全面提高科學、科研、管理數據信息的供給力度，在相互融合與資源共享的理念下，提高數據信息的應用質量。首先，開發專業的與政治理論問題相關的平臺，全面提高數據信息的結構化存儲能力，構建以思想政治教育專業需求為導向的專業數據分析平臺，圍繞著熱點理論問題與個性化的學生研究方向，通過該平臺進行數據信息的供給與個性化傳輸。其次，發揮云計算技術的重要價值，有針對性的分析、整理與應用數據信息，為輔助開展思想政治理論研究提供必要的支撐，不斷運用大數據提高思想教育說服力。第三，完善大數據的運用方式與管理制度，形成依法依規進行思想政治教育的數據供給機制，在精細化與標準化的理念下，運用大數據支撐學生學習思想政治理論知識的現實需求。第四，建立必要的數據信息共享機制，實現數據信息的有效互動共享，注重完善數據管理機制，借助數據軟件的供給機構，好的開發數據獲取平臺、專業存儲平臺與數據分析平臺，滿足數據信息的應用需要。

3.3 創新教育模式

在大數據的支撐下傳統的思想政治教育模式應當有所轉變，在現代數據信息環境下，高校思想政治教育更應當從學生需要出發，優化思想政治教育的范式。首先，從學生的自主學習需求出發，在大數據的支撐下開發慕課與微課平臺，從而促進我們形成課上課下有機互動的學習機制。其次，教師在大數據的支撐下，了解學生思想政治理論學習方面的具體狀況，從而根據學生提出的問題，有針對性的優化課堂教學的內容。第三，滿足學生跨專業學習思想政治知識的需要，能夠在收集學生情感、思想數據信息的基礎上，運用定量與定性研究的方式運用各種數據信息，從而提同大數據背景下的調查思想政治教育的有效性和科學性。

4 結論

大數據背景下的思想政治教育還要提高可視性和個性化的特征，在尊重學生主體需要的基礎上，全面提高高校思想政治教育的靈活性，更主動的滿足學生的自主學習需要，從而全面提高高校思想政治教育質量。

參考文獻

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作者簡介

李小樂（1988-），女，山東省滕州市人，研究方向：思想政治教育。