大數據時代大學生思想政治教育精細化的理念、模式與突破

林 驍

集美大學誠毅學院體育與藝術系，莆田，361021

“精細化”是新時期做好大學生思想政治教育工作的必然要求。與傳統思想政治教育“粗放”“滯后”型相比較，“精細化”教育要求思政工作者要以精心的態度、精致的過程、精準的把握，將日常思想政治教育覆蓋到每一個過程、規范到每一個環節、細化到每一個步驟、明確到每一個動作、服務到每一個學生。隨著大數據時代的來臨，具有種類(Variety)多、速度(Velocity)快、容量(Volume)大等基本特征的大數據正在給我們的社會開啟一次重大的時代征程，“數據”在潛移默化中改變著人類觀察、分析和把握世界的思維方式和行為習慣。面對大數據時代的浪潮，我國教育部辦公廳連續四年在《教育信息化工作要點》中指出,要“完善教育資源云服務體系”，建成“覆蓋全國各教育階段的學生、教師、學校資產及辦學條件數據庫并實現數據‘伴隨式’收集、分層次開放共享”等。由此可見,大數據正在并將長期影響我國的教育事業。

1 培養大數據思維，注入新的教育理念

維克托·邁爾-舍恩伯格則在《大數據時代》中認為，大數據是在對大量的信息進行處理分析之后，能夠在此基礎上產生深刻的洞見，或得到產品和服務的巨大價值，這是大數據帶來的新型能力，它將成為人們獲得新的認知，新的價值的源泉[1]。這種新型能力是建立在大數據給人們帶來的思維方式的轉變之上，認為公開的數據若能夠得到恰當的處理就能為千百萬人迫不及待解決的問題提供有效地解決方式。作為大數據浪潮的前沿陣地，大數據思維和大數據技術應用逐漸成為教育工作者廣泛關注的焦點，特別是在傳統思想政治粗放型、經驗型的教育模式長期主導下，高校教育者大多憑借以往的教學經驗和個人主觀判斷對教育對象進行施教，高校信息素養和信息應用相對滯后，運用大數據思維開展高校思想政治教育工作更是處于探索階段。因此，要培養思政工作者，特別是作為思想政治教育隊伍主要力量的高校輔導員的大數據思維，以新的教育理念來加強大學生思想政治教育精細化工作的實效性和科學性。

1.1 數據為本的教育理念

數據與人們日常生活緊密聯系、密不可分，它是記錄和描述事物及其關系的重要載體。可以說，世間萬物皆可表述為數據，人們可以從數據中認識包括人類自身在內的一切事物，在數據化中把握規律、揭示本質、挖掘價值。因此，讓“數據說話”就是要把大學生思想政治教育“做精”“做細”“做實”，高校工作者必須要樹立大數據意識，提升對數據價值的敏銳性，把“數據”作為重要的科學指標，樹立以數據為本的教育理念，即把以往難以數據化、具體化的大學生思想、情感等主觀精神世界“像客觀物質世界一樣用數據來進行客觀描述和認識”[2]。把受教育者各個視角的思想行為以數據化方式進行匯集，并進行科學的量化分析，勾勒出受教育者的思想、情感軌跡，特別是預判某一個體或群體的思想傾向，為思政工作者前瞻性介入教育提供實證性支撐。

1.2 預判為先的教育理念

大學生思想政治教育的主要功效是未雨綢繆，防患于未然，它是通過研究分析大學生過去的思想軌跡并預測其未來思想動態的一門學科[3]。然而，傳統粗放型、被動型的思想政治教育在精準研判受教育者的未來思想動態方面尚有缺乏，從而不能及時糾正受教育者的思想偏差和有效防止潛在不良行為的發生。誠如亞馬遜公司創始人杰夫·貝索斯所設想的“根據客戶個人以前的購物喜好，為其推薦具體的書籍”。對于思想政治教育者而言，要形成“面對未來，預測趨勢”的預判為先的教育理念，即要有良好的數據素養或者數據信息素養,提高對數據信息的敏感性，善于主動收集受教育者學習、生活、社交等方面的動態數據信息，認真分析信息的關系，見微知著，對受教育者的思想行為、心理動態、輿論輿情等做出精準預判，以增強教育工作的前瞻性、預見性[4]。

1.3 個性為重的教育理念

長久以來，由于信息來源缺乏和信息流通受到客觀限制，“不得不承認，對于學生，我們知道的太少”，傳統思想政治教育的信息來源只能依賴抽樣調查，習慣“用盡可能少的數據來證實盡可能重大的發現”，試圖通過有限的調查來“代表”全體大學生的思想特征，以至于將思想豐富且具有鮮明個性的大學生群體簡單分解為幾塊預設好的標準化的認知模式， 采用程序化、刻板化的教育模式來規范豐富多彩的學生思想。大數據時代，“大數據可以更加清楚、明了地讓我們看到了樣本無法揭示的細節信息”“樣本=全體”的全數據技術思維讓教育對象不再局限于隨機樣本，而是立足于全體學生的全部數據信息，這讓高校思想政治教育工作可以從宏觀群體走向微觀個體，利用完整的數據信息來反映每個學生的具體細節，真正全面了解和把握全體學生的思想動態，為開展個性化思想政治教育理念提供了可能，即在基于數據分析的基礎上，根據特定學生的思想需求特點，為其特供個性化教育。

2 探索大數據時代高校思想政治新的教育模式

內化于心，外化于行。大數據時代，高校思想政治教育者要主動更新教育理念，從內心深處充分認識“數據資源”在思想政治教育中的重要價值。在分析高校思想政治教育工作中，大數據思維和技術變革作用的基礎下，深入研究和革新大數據時代背景下高校思想政治教育的實踐模式。

2.1 開放式教育模式

以“數據”為本的教育理念，意味著“數據”是有效挖掘和科學研判大學生思想狀況的基礎性資源。不同于傳統政工隊伍關起門來搞思想教育的個體單干模式，在大數據時代，教育是一項系統性工程，其教育數據來源廣泛、種類多樣、數量龐大，學工系統、教務系統、后勤系統、網絡平臺等不同數據源每時每刻都在產生大量數據信息，它們以語音、文字、視頻、圖片等不同種類的形式存在。因此，高校思想政治教育工作者要想挖掘來自各個層面、具有利用價值的數據資源，只有建立開放式教育模式，保證多源化、異構性地收集數據信息，以確保能夠更加全面、有效地涵蓋所有可信數據，善于整合教育資源，在看似毫不相干甚至是在“垃圾數據”中挖掘有效信息。從縱向的角度來看，建成基于學生成長的數據伴隨式收集，并分層次開放共享，從檔案中窺視學生的足跡，保證教育的延續性。從橫向的角度來看，要學校各個部門聯動，打造系統性 “數據庫”，在海量數據中挖掘有效信息，以保證思想政治教育的全面性。

2.2 前瞻性教育模式

傳統被動的思想政治教育主要依靠“碎片化”的個人主觀經驗，往往缺乏對學生過去思想軌跡的全面把握和對未來走向的科學預判，在實際工作中，這種粗放型的管理模式往往使教育工作者不得不到處充當“消防員”的滅火角色。大數據的思維模式“以一系列新的視野讓我們看到了許多從前不曾關注到的事物聯系，還掌握了一些從前難以理解的新技術方法。所謂路徑依賴，就是指人們過去的行為難免會或多或少地影響著其未來的行為”[3]。因此，大數據時代，前瞻性的教育模式就是要存儲、分析數據足跡，把握大學生過去的思想行為狀態，理性分析數據規律，把控未來思想行為趨勢。在實際工作中，要利用大數據發揮“監測、分析、預判、介入”的預警功能，通過對海量信息進行挖掘、分析，精準研判學生的思想傾向、情緒波動等，特別要對消極事件、敏感事件提前作出反應，化被動為主動，棄“亡羊補牢”為“防范未然”的前瞻性思想政治教育，真正讓思想政治教育做到有的放矢，未雨綢繆地采取針對性、預防性的舉措，從而占據思想政治教育的制高點[5]。例如，通過大數據平臺，對特殊學生的“事實數據”和“行為數據”進行收集和跟蹤，分析、研判這類學生的心里波動，做到科學預判。某個學生出現情緒異常現象，如情緒低落出現輕生的念頭，那么就可以及時請心理醫生介入調節，對其進行心理輔導和干預，以此幫助學生及時走出困境，避免悲劇的發生。再如網絡標簽云(Tag Cloud)和時間流(Time Flow)就可以清晰明了地呈現出教育對象在一段時間內討論、關注的熱點問題和敏感事件，有助于教育工作者及時關注并將重心放在這些問題和事件之上，在第一時間進行教育引導，將可能產生的矛盾沖突化解在搖籃之中，維護校園安全和穩定。

2.3 差異化教育模式

在小數據時代，限于思想政治教育者重統一評判標準、輕個性差異發展的教育理念，以及疏于收集個體信息等客觀因素，于是只能迫不得已采取根據統一標準制造“平均人”的思想政治教育模式，效果當然是差強人意。如今，大數據作為觀察大學生思想行為的顯微鏡，我們不僅要利用大數據這一平臺來捕捉大學生的思想動態、心理波動等數據信息，還要根據大數據的分析方法對相關數據進行分析和處理，將數據勾勒成可視化的圖像，達到對每個學生不同階段關注的社會熱點、思想傾向、學業成績、心里困惑進行精準畫像，做到“觀察學生不同特征，尊重學生個性差異，發揚每一位學生的優勢潛能”，根據學生群體的不同特點來構建個性化教育環境，因材施教，開展個性定制式的差異化思想政治教育活動。如時下思想政治教育理論課漸為興起的網絡在線學習模式所產生的即時數據和關聯數據，包括視頻觀看的點擊率、話題討論的參與度、試題測驗的準確率等，我們能夠分析大學生群體思想狀況的差異和學習能力的不同，可以有針對性地調整教學內容來吸引學生的關注點，以及調整學習環節的難易程度來適應不同群體的學生，進一步為學生推薦量身定制的學習方式。

3 系統打造思想政治教育“數據庫”，實現精細化教育新突破

大數據時代的大學生思想政治教育精細化工作模式是建立在海量的數據挖掘、全面的數據分析的基礎上的精準思想政治教育。“數據”是這一新的教育模式力求“做精”“做細”“做實”的基礎性資源。面對大數據時代信息來源廣、傳播快速化、價值密度低等特點，高校思想政治教育工作者要順勢而為，多方聯動、善于捕捉、分類挖掘，系統性打造思想政治教育“數據庫”[6]。

3.1 借力科研成果，挖掘共性數據

任何事物都是共性與個性的統一，大學生群體也不例外，他們既有鮮明的個性特征，同時也有深深的時代烙印。他們既要面對自身的特殊環境，同時也要面對整個社會的大環境、大氣候。因此，高校思政工作者，特別是年輕的輔導員，不僅需要通過實戰中的經驗積累，更需要善于學習、借力各種科研成果，分析大學生的群體性特征，挖掘當代大學生的共性信息，以便因地制宜、因時制宜地開展工作。例如，通過解讀中國互聯網中心發布的《中國互聯網發展統計報告》，人們可以清晰地掌握當代大學生的網民比重、上網時長、上網環境等，進而及時調整思政工作者的教育理念和教育重心，同時更要充分利用現代網絡化通信工具為我們帶來的便利條件，采取微信、微博等學生喜聞樂見的方式、方法來提高工作的效率和質量。再比如，通過對麥可思研究院發布《中國大學生就業報告》進行數據提取，并匯總統計近幾年大學生畢業就業情況，以翔實準確的數據信息為在校生提供就業指導，促使在校生提早做好職業生涯規劃，幫助學生正確樹立就業、擇業觀。甚至在學校內部，可以通過匯總整理學生組織近幾年的活動開展情況，分析當代學生感興趣的活動內容和活動方式，及時調整學生活動主題及組織形式，不斷擴大學生對活動的參與度，增強組織活動的影響力。

3.2 跟蹤網絡足跡，捕捉動態數據

習近平告誡各級領導干部要“經常上網看看”，以“了解群眾所思所愿”。大數據時代，互聯網將是高校開展思想政治教育工作的重要陣地，思政工作者要注重培養自身全方位收集，多角度分析的互聯網思維，通過多種網絡媒介方式隨時隨地搜集時事熱點、校園動態、輿論熱詞，在瞬息萬變的網絡足跡中獲取反映大學生行為的數據并加以分析其背后的思想動態，從而以更易于融入學生的方式開展有針對性的思想政治教育。根據調查顯示，我國大學生網民比重達30%以上，人均每日上網時長達4小時。大學生每日的長時間上網必將產生海量的信息，而這些網絡數據信息即最直接且真實地體現出他們當前的思想狀況和行為動態。從某種意義上來說，學校對大學生“互聯網生存”的關注，就是信息收集和問題處理的過程，而解決問題的過程同時也是思想政治教育的過程。例如，通過對校園論壇、貼吧及學生qq群、朋友圈的實時監測，可以及時了解學生近期思想動態，掌握學生近期活動情況，針對校園熱點問題，及時教育，積極引導，第一時間化解潛在矛盾，維護校園安全穩定。經常性開展網上談心等互動交流，可以動態把握學生真實的思想、情感和行為，通過關注學生的微博、微信朋友圈等個人網絡空間，挖掘平時學生不太表露甚至刻意掩藏起來的思想、言行，特別是心里有健康隱患的學生，往往在其朋友圈中留下蛛絲馬跡，可以有針對性及時提供幫助，未雨綢繆地采取預防性措施。

3.3 部門協同合作，喚醒“休眠”數據

大學生思想政治教育是一項系統性工程，而不僅僅是輔導員個人或這一群體在“戰斗”。過去，由于缺乏大數據意識以及大數據技術，面對分布廣泛、即時性強、價值密度低等多種特性的信息數據，高校教育者往往疏于存儲、管理和挖掘，許多部門產生的大部分信息數據基本上處于待處理的“休眠狀態”，造成資源的巨大浪費。在大數據時代，高校教育者要培育大數據的全數據模式的整體性思維，教務處、學工部、圖書館、就業辦、心理咨詢中心、后勤服務處等不同職能部門要善于協同合作，收集、存儲各類信息數據，打造校內思想政治教育“數據庫”。善于深入挖掘這些暫時處于“休眠狀態”的數據，并對這些數據信息之間的關系展開深入的剖析，為思想政治教育工作的精準開展提供更恰當的切入點。例如，通過研究學生校園卡消費記錄和消費額度，了解學生消費動向和經濟負擔水平，為開展獎、助、勤、貸工作提供令人信服的數據支撐；通過分析學校圖書館書籍借閱情況以及電子目錄檢索記錄，可以清楚地看出學生的閱讀興趣和學習需求，進而通過短信推送等人性化的方式為不同的學生群體推薦不同類型的書籍；通過跟蹤歷屆畢業生的就業情況及整理、歸類用人單位招聘信息，分析社會各行各業崗位需求情況，幫助學生根據專業特點和個性差異做好個人職業生涯規劃。

大數據給高校思想政治教育帶來了新的教育理念和新的教育模式，利用大數據技術，即使是面對思想活躍、多元的90后甚至是00后的大學生群體，也能夠為每個學生勾勒出一副“數字剪影”，從而使思想政治教育服務由粗放走向精細，做到對教育對象的精準把握和服務成效的精確評估，切實滿足大學生多樣化的服務需求，實現高校思想政治教育的精細化。

4 結 語

綜上所述，在大數據時代，高校應充分發揮大數據在大學生思想政治教育“精細化”工作中的作用，正視大數據浪潮，培養大數據思維，注入新的教育理念。提升運用大數據的能力，探索大數據時代新的教育模式。系統打造大學生思想教育“數據庫”，借助大數據預測大學生思想發展趨勢，實現大學生進行思想政治教育精細化教育新的突破。