淺析大數據對增強思想政治教育針對性的影響

魏偉　樓逸倫

摘 要：大數據帶來了人們工作生活與思維理念的深刻變革，其運用于增強思想政治教育針對性的成為必然趨勢。思想政治教育者必須敏銳洞察大數據技術給思想政治教育針對性提升帶來的巨大機遇，同時也要清醒看到它帶來的風險和挑戰。理性對待大數據技術這把“雙刃劍”，使之成為增強思想政治教育針對性的有力武器。

關鍵字：大數據;思想政治教育;思想政治教育針對性

針對性是思想政治教育的基本問題之一，也是當前思想政治教育領域亟待改善和解決的課題之一。要增強思想政治教育的針對性，就必須從摸準學生的思想底數、找準問題根源、定準教育方案、用對方法手段等幾個方面下功夫。大數據技術能夠實現數據收集實時客觀化、計算分析高效化和預測結果精準化，為掌握學生的思想狀況、研判思想變化趨勢、輔助教育決策等方面提供可行且高效的途徑，對于增強思想政治教育針對性具有重要意義。

一、大數據技術給思想政治教育針對性提高帶來的機遇

大數據技術不僅革新了技術，更深刻變革了人們的思維，改變了管理模式。大數據通過實時采集數據，整合和開放資源，對數據進行深度挖掘分析和重復利用，不斷挖掘出數據的潛在價值，實現對現狀的客觀描述、態勢的快速分析和對未來的精準預測，為思想政治教育針對性的提升帶來巨大機遇。

一是使全面感知思想狀況更加及時。在思想政治教育針對性問題上，及時摸清思想底數是前提。大數據技術能夠及時、快速地獲取學生的各種數據，并且在數據處理中能夠在實時變化的數據流中第一時間準確抓住關鍵數據，獲取學生的思想信息和價值取向?？纱┐髦悄茉O備可以實時傳輸學生在學習、生活等行為痕跡，網絡日志可以提供受教育者的瀏覽記錄、聊天、游戲和短信消息等各種網絡痕跡，經過大數據的實時處理，就能從中準確抓取到描述學生思想、心理、認知的真實信息。這些實時的、無意識的、脫離了行政手段干預的動態感知，能夠很大程度避免教育雙方的“偏見”性和時間的滯后性。

二是使預測學生思想成為可能。預測是大數據技術的核心價值，其最顯著的優勢體現在大數據技術能將預測問題轉化為相對簡單的描述性問題，最珍貴的價值在于能夠輔助數據需求方精準決策，使下階段的方略制定更具有針對性。大數據技術通過對學生數據進行深度挖掘和預測計算，能夠準確抓住導致其思想變化的關鍵事件，描述學生思想變化的“拐點”，正確預判他們思想變化的發展趨勢，幫助教育者隨時掌握教育的主動權，提前做出決策部署，優化方案預案，做到未雨綢繆。

三是使個性化思想政治教育更加可行。大數據的核心理念是以客戶需求為中心，即實現服務與客戶需求的精準匹配，提供“私人訂制”型數據服務。簡而言之，就是教育內容必須緊貼學生需求，教育形式必須契合學生喜好，方法手段必須匹配學生特征。大數據的數據服務“私人訂制”理念為實現個性化思想政治教育提供了實例參考。通過大數據技術客觀分析學生的個性特點、精神需求、行為和認知習慣等，幫助教育者“量體裁衣”，為學生量身定制教育方案、匹配教育的內容形式和方法手段，投學生所好，從而實現思想政治教育的“私人定制”。

二、大數據技術對思想政治教育針對性提升帶來挑戰

一是海量數據容易沖擊教育內容的針對性。思想政治教育堅持馬克思主義的一元主導性，內容上著眼于培養學生運用馬克思主義立場、觀點、方法分析解決問題，在政治上、思想上和價值引導上具有很強的針對性。大數據時代網絡空間將成為教育的主陣地，海量數據充斥其中，使得學生獲取數據更加容易。然而數據來源紛繁復雜、良莠不齊，其中夾雜著各種極易腐蝕和沖擊院校主流思想的價值觀念。只要學生在互聯網上點擊閱讀類似的帖子，大數據就會將此定性為該學生的信息需求，對類似的消息進行反復推送，極易混淆學生的視聽和價值選擇，削弱教育內容的親和力。

二是數據甄別難容易降低教育對象的針對性。教育對象的針對性，就是要在思想政治教育中要把握住受教育者的本身的特點規律。具體來說，是研究分析受教育者的心理素質、認知水平、價值取向、接受習慣等，有針對性地采取與受教育者各種特性相適應的教育，實現教育效果的最大化。大數據時代以數據為王、流量為尊，數據將成為最為重要的生產資料。隨著學生數據意識的不斷增強，不可避免會對涉己數據產生安全隱憂，自保意識可能會促使學生有意制造虛假數據來應對數據采集;也有的學生為了增加自己的流量，通過各種夸張、演繹等網絡行為來吸引關注量，從而產生大量不真實，甚至是與自身實情相悖的數據。因而，各種刻意掩飾、虛假的數據所占比例也越來越大。雖然大數據具有數據清洗和過濾的功能，但只會對無效數據進行清洗、過濾，不會去偽存真、辨別真假。

三是預測偏差可能誤導教育導向的針對性。研判思想變化和需求變化趨勢，即實現對學生的思想預測，是教育導向針對性的主要參考指標。大數據技術的預測功能使得對學生的思想預測變成現實成為可能。但是人們應該看到，一方面大數據分析預測本身存在一定的誤差率，它的預測結果也就有概率存在偏差。例如，利用大數據分析學生購物APP的瀏覽記錄來預測學生的消費傾向，而學生的瀏覽記錄存在很大的偶然性，其預測結果與實際情況的吻合度就會存在一定概率上的偏差;另一方面，真假難辨的數據干擾大數據的分析預測，導致預測結果的可靠性難以保證。例如，大數據檢測到某學生在淘寶網上有相當的運動鞋鏈接瀏覽記錄，就有可能預測出他對運動鞋具有強烈的購買欲望，這些記錄可能是學生故意為之以掩蓋其真實購買意圖。因此，大數據的預測結果雖然基于客觀的數據，但是人為的數據干擾影響大數據的預測結果是完全可能的，若是完全遵循大數據技術的預測結果來確定教育導向，而不經過理性驗證，就有可能導致教育導向的偏向甚至是失誤。

三、應用大數據技術提升思想政治教育針對性的對策建議

大數據技術這把“雙刃劍”，對思想政治教育針對性來說，意味著機遇與挑戰并存。學校應該以主動的姿態，科學利用大數據技術，使之成為增強思想政治教育針對性的有效手段。

一是要認清大數據技術與思想政治教育針對性的主從關系。任何革命性技術的運用，都會經歷一段長期的輿論拉鋸，大數據技術運用于思想政治教育領域也不例外。當大數據技術與針對性問題放在一起時，就會出現兩種聲音：一是“唯技術論”，既然大數據能夠完美解決針對性問題，那么可以將所有的制約因素完全交給大數據來解決;另一種“去技術論”，認為大數據可能會成為思想政治教育發展的決定因素，甚至完全取代人在其中的作用，為避免損失，應該摒棄。大數據技術發展至今，已經對社會變革產生了深遠的影響，思想政治教育領域不可能置身于外。高校既不能把大數據“拒之門外”，同時也不能讓大數據“反客為主”。教師必須認識到，大數據運用于解決思想政治教育針對性問題，是作為一種外來技術、思想和模式嵌入進來的，對針對性的提升具有學習、借鑒和增效的作用。盡管大數據技術在某些方面體現出了驚人的效率和潛力，但并沒有改變思想政治教育針對性的核心要素和基本問題，大數據技術是作為一種更好、更優的服務手段，是處于“服務者”的地位。因此，思想政治教育針對性是“主干”，大數據技術是“枝葉”，“主干”依靠“枝葉”吸收的陽光發育，“枝葉”也依賴“主干”提供養分生長。

二是要找準大數據技術與思想政治教育針對性的契合點。兩個不同事物能夠共生共存，根源在于二者能夠相互契合、相互需要。大數據技術和思想政治教育針對性也是如此，只有找到二者的契合點，使兩者有效融合，才能避免大數據技術在運用于增強針對性問題上淪為“標簽化”。首先，大數據時代，學生的一切行為可以產生數據，他們的網絡活動也會留下痕跡，也就意味著學生隨時隨地不可避免地成為數據、制造數據。這些數據經過采集、整理、處理后，就可以成為揭示人的思想、行為規律和需求的數據源。思想政治教育針對性就是要解決學生的思想和行為問題、滿足學生精神需求的實踐活動，兩者在這一層面有著精準的價值對接。其次，大數據具有對學生進行個體分析和整體把握的能力，為思想政治教育實現個性定制和整體分析提供了捷徑，與增強思想政治教育針對性的要求不謀而合。

三是要把準大數據技術與思想政治教育針對性的融合尺度。大數據技術帶來的變革是全方位、最深刻的，對增強思想政治教育針對性來說是提速和增效，但不是顛覆和取代。這是大數據時代人們對技術運用與解決教育針對性問題的基本立場。因此，高校要在大數據技術與思想政治教育針對性問題上處理好“變”與“不變”之間的尺度。所謂的“變”，就是大數據技術給思想政治教育針對性的提升帶來了思維理念、方法途徑上的重大變革。在思維理念上，從定性定向分析，轉向基于客觀數據的定量分析和定性定向分析相結合;方法途徑上，大數據的實時信息采集、全面客觀描繪現狀、精準預測未來等，使思想政治教育針對性提升的方法手段得到極大豐富和變革。所謂“不變”，就是思想政治教育針對性的基本要素、基本原則不能變，即教育主體、教育內容、教育導向的針對性不能動搖，堅持以人為本、緊跟強國興邦的政治方向、緊貼社會主義核心價值觀要求等基本原則不能變向。必須堅持好“變”與“不變”之間的界限和尺度，使大數據技術真正服務于思想政治教育工作，使之成為增強教育針對性的“神兵利器”。

參考文獻：

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