提升高校思政工作者大數據素養的有效路徑探析

劉運宇

（廣東外語外貿大學 廣東·廣州 510555）

0 引言

當今人類社會已全面進入大數據網絡信息時代，數據媒介頻繁迭代，傳統媒介加速轉型，自媒體大行其道，兩微一端強勢出擊，大數據、云計算、人工智能、虛擬現實、區塊鏈等蓄勢待發。大數據也正在從時間和空間上無限滲透到高校日常的學生教育和管理之中，在一定程度上重構了當代大學生的身份認同、價值觀念與生活方式。新冠疫情期間，我國數據教育規模空前發展。后疫情時代，在教學與學習中釋放數據技術的潛能和提升高校師生的數據能力，構建高質量且具有包容性的數據教育，依然是未來一段時間我國高校數據教育的關鍵任務，也是我國實現教育現代化的重大助力。因此，要想尋求更好的數據化生存和發展機遇，高校不僅需要提升高校思政工作者靈活運用大數據的能力，也需要重塑跨越代際、圈層、文化的共同倫理道德與價值觀，即培養和提升自身的大數據的綜合素養。

因此，大數據技術可以對非結構化、散亂且海量的大學生的行為數據背后隱藏的價值進行深度挖掘，但如何在高校思政教育和管理中運用好這些數據的價值，取決于高校思政工作者是否具有優良的大數據素養。有效提升高校思政工作者的大數據素養，并在實際工作中廣泛運用大數據技術精準高效的解決實際問題，是一項值得研究的現實課題。

1 高校思政工作者數據素養的內涵

“數據素養”（digitalliteracy），英語最初的字面意思是數據信息的讀寫能力，即：訪問、理解和使用計算機網絡數據資源的能力。保羅·吉爾斯特（Paul Gilster）在他出版的《數據素養》一書指出：數據素養是關于“掌握思想，而不是敲擊鍵盤”。歐盟于2017年頒布的《歐盟教育者數據素養框架》側重于專業的教育工作者如何通過提升數據時代的教育教學能力來培養具有創造性、批判性和積極生產力的數據公民。2018年，聯合國教科文組織發布了《數據素養全球框架》，指出數據素養包括7個素養領域和26個具體指標，即硬件設備和軟件操作、信息和數據素養、溝通與協作、創造數據內容、數據安全素養、問題解決素養與職業相關素養。“經過二十多年的發展演變，數據素養的內涵逐漸從最初關于‘理解和使用電腦相關的數據資源及信息’的‘基本生活技能’演變成為兼具‘通識素養、創新素養、跨學科素養’的數據化時代新型素養模型。”

高校思政工作者的大數據素養是具有廣泛運用大數據技術思維和意識，對新時代大學生產生的行為數據進行收集、獲取、識別、分析、解讀和處理的能力，基于數據倫理和數據安全進行科學決策，從而改善高校思政教育和管理效果。具體來說，“高校思政工作者數據素養內涵主要報包括：數據意識是前提；數據應用能力是關鍵；數據思維是保障。善于獲取數據、分析數據、運用數據已成為高校思政工作者信息化管理和教育必備的基本素質和能力”。

2 提升高校思政工作者數據素養的必要性

2.1 拓展思政教育信息資源的現實要求

“當代大學生是遨游在大數據海洋中的數據‘生產者’，其思想活動、學習活動、網絡活動、就餐消費等大都可以用數據來呈現，從而形成學生的思想行為大數據”。如何從信息體量大、分散繁雜、非線性和非結構化的大學生行為數據信息中，發掘對思政教育和管理有價值的數據資源，不僅是新時代高校想政工作者一項基本的數據技能，也是一項重要的基本的數據素養。高校數據資源庫可以儲存、聚集和整合大學生產生的多元化數據信息，各思政主體如何快速有效的分析處理這些海量數據，提煉其思政教育和管理的價值，也是大數據時代對其提出的新要求。因此，高校思政工作者亟須提升自身的大數據素養，精通分析和處理學生數據信息的方法，全面把握當代大學生的行為習慣、行動軌跡和真實的思想狀況，找準學生成長發展的需求著力點，促進高校思政工作質量的全面提升。

2.2 精準把握思政教育對象的必然選擇

在傳統的高校思政教育和管理過程中，高校思政主體主要通過思政教學、社會實踐活動、談心談話、側面了解等手段把握教育對象。但現實中，高校思政老師往往承擔多個班級的教學任務、輔導員往往監管著多個年級且輔導員的更替也很頻繁，行政管理部門面對整個學校幾萬的學生，要精準掌握每一個學生的學習、生活、情感等動態信息，存在相當大的困難。同時，新時代的大學生精通網絡、渴望表達、思維活躍、追求個性、強調自由與隱私等，但又缺乏對事務的全面認知與分析，他們的思想狀況、行為習慣和情緒波動變得更加隱秘復雜，高校難以精準掌握每一位學生的真實狀況。

運用大數據技術使得高校思政教育的信息采集從“宏觀抽樣”走向全樣本“高峰掃描”。運用大數據技術和模型對大學生的客觀行為進行分析，可以精準掌握他們的興趣愛好、思想動態、心理問題、現實需要和價值傾向等信息，對每一位同學進行“精準畫像”。“高校思政工作者以此為基礎制定個性化、精準化、定制化的思政教育策略，創新思政教育的實踐形式，延伸思政教育的觸角，增強思政教育的精準性和科學性。”

2.3 高校思政工作者提升工作效能的需要

目前，大多數高校思政工作者尚未形成主動運用大數據的思維和意識，不主動或不會利用大數據，挖掘其巨大的價值。身處大數據時代，很多高校依然采用“半人工”的排查、記錄、篩選、分析等傳統做法，不同職能部門，不同思政主體之間的數據采集模板和渠道不同，并且大數據應用協同、溝通和共享機制尚未建立，致使基層工作人員被迫成為“表哥表姐”，也造成工作協調、數據信息的共享、資源的調配出現很多困難。

提升大數據素養，不僅有助于促進高校思政工作科學化和個性化，提升高校思政工作的效能，還可以促進各思政主體充分運用大數據平臺和技術，提升自身的科研能力、科研成果的價值水平，這對高校思政工作者的專業化發展具有十分重要的意義。

3 提升高校思政工作者大數據素養面臨的現實困境

3.1 缺乏大數據素養提升的科學機制

高校思政教育充分運用大數據技術，既可以見微知著地分析學生思想行為，又可以高瞻遠矚地輔助高校思政教育決策。但高校目前缺乏大數據素養提升的科學機制，這主要源于三個方面：一是國家大力推動大數據發展的宏觀規劃，但尚未制定相關具體的實施細則。十八大以來，黨和國家高度重視大數據技術的發展和各領域的廣泛應用，相關部門先后出臺了《促進大數據發展行動綱要》《大數據產業發展規劃(2016-2020年)》《政務信息資源共享管理暫行辦法》《關于做好國家文化大數據體系建設的通知》等政策文件，鼓勵高校在教育教學和學生管理中廣泛運用大數據技術。但是，對培育高校思政工作者大數據素養尚未出臺相關文件或者給出明確要求和實施標準。二是大數據技術尚未在高校得到廣泛運用，也尚未制定和出臺提升思政工作者素養的具體細則和辦法。三是高校大數據素養提升的培訓機制還不夠完善。提升高校思政工作者大數據素養的培訓主體、培訓內容、培訓方法以及培訓制度等培訓體系尚未得到系統謀劃，同時也缺少具體落實的方法和抓手。因此，即使高校對于具有扎實的大數據理論功底和熟練的大數據實踐應用的人才需求迫切，卻難以組建和培養較高大數據素養的思政工作者。

3.2 對大數據的認知偏差和技能掌握不足

高校思政工作者對運用大數據技術仍持有保守意識，同時又欠缺運用大數據的技能，阻礙了其大數據素養的有效提升。一是對大數據技術在提升思政工作的實效性和精準性認識不足。部分高校在運用大數據技術時，放大了在缺乏完善的大數據應用體系情況下所產生的弊端和低效，同時對大數據運用缺乏相應的法律和倫理支撐望而卻步。二是高校思政教育和管理的慣性思維造成其畏難情緒。大數據技術不斷升級換代，同時數據采集、存儲、計算、分析等都要求過硬的技能，加之高校缺乏對大數據應用的保障措施，因此大數據的應用既要求高校思政工作者投入大量的精力去學習和鉆研，在運用的過程中又困難重重，部分高校思政工作者便產生畏難情緒和抵觸情緒。三是高校思政工作者缺乏運用大數據技能。“從現實情況看，將大數據和思政教育結合且進行研究和使用的，主要是人文社會科學工作者和學生教育管理人員，他們雖熟悉思政教育相關知識，但缺乏大數據技術的實踐經驗”。

3.3 大數據素養提升的有效培訓不足

“高校對思政工作者大數據素養提升的有效培訓不足，導致他們運用大數據能力的缺失”。一是大數據素養培訓多注重理論，欠缺實踐性和操作性。目前，大部分高校的大數據素養培訓主要集中在大數據運用的重要性和意義方面，開設的相關的培訓課程和講座，主要涉及理論層面或呈現在極個別的思政教育和管理環節。但就如何將大數據技術融入思政教學、思政管理、價值引領、分析大學生行為等實操訓練方面的課程則嚴重匱乏，因此培訓效果不明顯，達不到提升其大數據素養的培訓預期。二是數據資源相對分散，培訓體系不完善。由于高校尚未建立大數據運用平臺，高校各職能部門分別掌握著學生不同方面、不同階段的數據資源，且缺乏大數據的聯通共享機制，造成“信息孤島”現象，可進行有效轉化的信息資源相對較少，大大降低了培訓的效能，也阻礙了大數據培訓的體系化。三是受訓主體專業背景和知識結構復雜。高校思政工作隊伍幾乎匯聚了各個學科門類的人才，但普遍缺乏處理大數據的能力，因此大數據素養提升培訓很難在較短時間內取得實效。

4 提升高校思政工作者數據素養的路徑探析

4.1 完善大數據素養發展的科學機制

高等教育系統的體制和政策對提升高校思政工作者的大數據素養起到關鍵作用。完善大數據素養發展的科學機制，可以給高校思政工作者大數據素養的提升提供機制保障。首先，制定科學的高校思政工作者大數據素養發展規劃。以分層建設、分類推動為原則，對高校思政工作者分層級，分類別進行培養、培訓和管理，出臺相應的制度和機制予以保障，并給予相應的資金和資源支持。其次，優化和完善高校思政工作的大數據的采集、分析、處理、可視化等應用系統，為高校思政教育提供技術保障。第三，建立提升大數據素養的管理機構，加強統籌規劃，為大數據素養提升相關工作的順利開展提供組織保障。第四，建構詳細的、可操作的大數據素養能力考核評價機制，為高校思政工作者提升大數據素養提供標尺。

4.2 增強高校思政工作者大數據應用意識

高校亟須增強思政工作者運用大數據的意識，推動大數據技術與高校思政教育的深度融合。“高校思政教育工作是一個涉及教育目標、內容、對象、環境、載體等諸多要素的復雜系統”，大數據技術不僅可以豐富思政教育內容，還可以創新和優化思政教育的方法與載體，有效提升高校思政教育的科技含量。所謂高校思政工作者的大數據意識，是指對數據信息的靈敏性、數據挖掘的及時性、數據分析的科學性、數據預測的前瞻性以及數據的安全倫理意識。“高校思政工作者要牢牢抓住大數據時代的發展機遇，增強對數據信息的敏感度，注重培養數據挖掘、數據分析和數據預測思維，學會揭示教育信息數據背后蘊藏的學生思想特質，為大學生‘私人訂制’個性化的思想政治教育服務提供技術支撐”。另外，高校思政工作者還需要提升數據安全意識，“智能設備往往是在學生不經意之間自動采集數據信息的”，這意味著學生的隱私信息變得極其透明，數據安全顯得尤為重要。因此，高校思政工作者務必嚴格遵守基本的數據道德倫理、數據相關的法律、法規和政策，加大數據安全保護的技術保障，防范和杜絕學生數據信息被惡意盜取或泄露，確保高校思政教育工作中運用大數據更加規范和安全。同時，高校對于大數據要有全面的認識，要準確理解和仔細辨別，不能盲目信任和過分依賴數據。

4.3 培育具有較高大數據素養的高校思政工作者

構建科學的長效培訓機制是增強高校思政工作者大數據素養的有效方式，培育一支政治立場堅定、具有較高大數據素養，能夠高效開展思政工作的堅強隊伍。一是吸納既懂得思政教育規律又通曉大數據技術的復合型人才。高校應吸收和引進一批擁有信息技術背景的專業人才，同時開展專業的高校思政工作培訓，使他們成長為網絡思政工作的主要技術力量。二是加強高校思政工作者大數據理論培訓和實踐提升。通過專題講座、集中培訓、現場教學、實踐鍛煉等方式豐富高校思政工作隊伍的大數據知識。充分考慮在崗工作者的學科背景和他們現有的大數據應用能力，分層分類地進行有針對性的培訓，三是加強一線思政工作者的專題培訓，針對“數據足跡與數據名譽”“網絡形象與身份”“信息識別”等實際專題設置相應的分學段教育目標和內容，增強他們運用大數據解決實際工作問題的能力，即獲取數據的能力、分析和處理數據的能力以及利用和管理數據的能力。克服本領恐慌、消除畏難情緒，從被動適應走向主動創新。

5 結語

積極培育高校思政教育的數據文化，培養思政工作者的數據思維，建立起用數據說話、用數據管理、用數據決策、用數據創新的高效思政教育和管理環境。“高校積極健全數據治理體系，厘清不同數據主體的權責劃分，研究設計適合多元主體合作共治的體系，從源頭上確保數據使用的準確性、完整性、安全性和有效性。”完善高校內外的數據流通協調制度，促進多層次、多渠道、多維度的聯通共享，形成統一的共享、開放、互聯的大數據應用機制。從而刺激和推動高校思政主體主動提升自身的大數據素養，增強運用大數據的能力，在實際工作中融入大數據技術，提升高校思政教育和管理的科學化和數據化。