以大數據分析助力“精準思政”的研究與實踐

張倩文

（湖北汽車工業學院，湖北 十堰 442000）

精準思維是習近平同志為核心的黨中央治國理政的鮮明特征，也是新時代推動各項工作高質量發展的內在要求。思想政治教育關系到“培養什么人”的問題，關乎青年人生觀價值觀的培育和養成。在精準思維理念下，促進思想政治教育的“精準思政”，在教育需求、教育資源、教育方法等環節上精準聚焦和精準發力，是落實立德樹人根本任務的必然要求。隨著信息化社會發展，大數據正悄然催生社會各領域的巨大變革，教育行業也不例外。如何充分利用大數據完成與思想政治教育的深度融合，助力“精準思政”的實現，是新時代思想政治教育創新發展必須深刻思考的問題，同時也是實現全員全程全方位育人的客觀要求。

1 大數據分析和“精準思政”的邏輯關聯

1.1 宏觀邏輯：“精準思政“離不開大數據

大數據時代，從自然發展到社會演進再到人自身發展可以形成完整的數據鏈條，萬物皆可數據化。對龐大冗雜、分散多變的數據進行挖掘和利用，從中可以發現新規律、產生新變革、創造新價值。數據作為新資源，已然成為人類社會最重要、最先進的生產方式。高校應深刻把握大數據時代的發展機遇，以大數據催生思政教育的理念轉型和行為革新，牢牢掌握意識形態的主導權。準確把握教育對象的思想行為動態，引導他們的大數據生活，是思政教育質量提升的內在要求，也是精準思政的重要內容。這就決定精準思政必須以大數據為驅動要素，思政教育應考慮如何使大數據這個最大變量成為思政教育質量提升的最大增量，不斷實現傳統思政教育的轉型升級。

1.2 中觀邏輯：“精準思政”關鍵在于大數據

在互聯網不發達時代，思政教育僅停留在對零散雜亂數據簡單片面分類階段，對教育對象特征把握依賴教育主體的經驗推理，教育方案的制定只能在此基礎上不斷磨合試錯。隨著大數據時代到來，社會像素高度提升，數據粒度越來越細。人的生命周期與數據的生命周期幾乎重疊，人的生活行為也彰顯著數據化色彩。大量高速多樣的數據齊聚云端，通過構建數據分析模型，可以從大量看似雜亂繁復的數據中整理分析“數據足跡”。而實現精準思政的關鍵就在于，需要突破傳統思政教育小體量、小范圍研究，將局部環境靜態而零散的數據進行整合，通過關聯性猜測分析、全過程分析、全方位監測，使教育主體對教育對象思想行為的變化進行高效精準預判和及時精準反饋，聚焦問題、精準發力。無疑，大數據前沿技術的介入彌補了傳統思想政治教育的不足，為精準思政提供了新的契機。

1.3 微觀邏輯：以大數據分析助力“精準思政”已成客觀趨勢

大數據時代，教育對象的數據主要來源兩個方面：一是高校的信息化管理，包括學籍管理、學習管理、生活管理、行為管理、安全管理等方面產生的數據；二是學生的數字化生活，比如一卡通、上網等產生的數據。在“大數據+”形勢下，利用數據分析助力思政教育改革創新實現“精準思政”，已經成為各大高校探索的熱點。以華中師范大學為例，華師之所以成為網絡思政教育的示范基地，在于利用大數據分析把握大學生的思想特點，改進大學生思政教育工作方法，實現了對問題學生的及時預警，網絡輿情的動態分析以及困難學生的精準資助。華師實現了各部門大數據的互聯互通，一張校園卡刷遍整個校園。通過分析刷卡記錄，從技術層面為每一位教育對象進行“數據畫像”，構建人際關系網，可以分析社交活躍者和孤獨者、識別校園戀人、判定低消費人群、尋找學霸等。通過數據的動態分析和預測，準確掌握學生的思想和行為動態，進而及早對學生教育引導和精準施策。

2 大數據分析助力“精準思政”何以可能

2.1 大數據分析助力教育對象的“精準識別”

精準識別教育對象的思想和行為特點，提供滿足其需求的教育內容和形式，是實現精準思政的前提。大數據技術的介入，教育對象無論是在入學前的招生、迎新系統，還是在大學生活中學工、評優、資助、黨團系統，抑或是畢業后的就業、離校、校友管理系統等教育教學的全過程會不間斷留下數據印記。通過數據應用的聯通整合其扮演的數據身份角色、行為呈現模式、興趣特長映射等，可以對每位教育對象的家庭環境、人際關系、學習成績、行為模式、興趣愛好、思想動態等方面形成多維度的“學生畫像”。這樣，無需借助教育對象描述就能實現對其全方位的“精準識別”，其結果相較于傳統思政教育的小樣本分析也更為精準。

2.2 大數據分析助力教育方案的“精準定制”

精準定制是實現精準思政的中樞環節。通過對數據進行差異性、關聯性分析，可以精準識別每個教育對象的主觀需求，從而為實施精準思政提供決策依據，并且這種數據資源會隨著空間交叉和時間更迭實現量的激增和突變，教育主體可以由此分析教育對象需求變化實現對教育方案的及時修訂。不僅如此，在大數據分析的幫助下，教育方案定制不需要教育主體通過花費大量精力和時間成本完成。借助人工智能的深度學習技術，可以在對復雜多樣數據進行快速處理的基礎上為每位教育對象定制多套方案。再借助遺傳算法（遺傳算法是計算數學中用于解決最佳化的搜索算法，是進化算法的一種。遺傳算法通常實現方式為一種計算機模擬。對于一個最優化問題，一定數量的候選解的抽象表示的種群向更好的解進化），在方案優選中真正實現最為匹配教育對象特點的方案定制。

2.3 大數據分析助力教育過程的“精準滴灌”

把大學生培養成社會主義建設者和接班人需要借助馬克思主義理論的灌輸，實現從漫灌到滴灌的實質性轉變，是精準思政的硬核。大數據的發展實現了信息技術的聯通，使得教育資源跨越時空在不同領域和不同平臺得以有效整合。當大規模教育資源充斥教育對象視野，根據教育對象對教育資源在關注度和參與性的反饋進行數據整合和樣本分析，教育主體可以有針對性推出教育對象喜聞樂見的教育內容，提高思政教育成效。不僅如此，通過大數據分析對教育對象思想行為的動態捕捉，可以及時采取針對性教育，提高思政教育的及時性和預測性。大數據分析實現了教育資源共建共享和教育過程的智慧互動，通過人機結合實現教育者和施教者的個性化良性互動，助力思政教育“精準滴灌”到位。

2.4 大數據分析助力教育成效的“精準評估”

思想政治教育成效，關乎立德樹人教育根本任務的實現。在評估方式上，傳統思政教育往往借助學生座談、問卷調查、自我評估等方式。這種方式在“小樣本”基礎上直接進行定性評價，不僅費時費力，評估結果也因帶有強烈主觀色彩而帶有很大的不確定性。大數據分析的介入，將實現思想政治教育效果評估由定性評價向數量呈現轉變，讓數據說話。通過大數據，可以精準記錄學生參加思政教育、學術科技、創新創業、社會實踐、志愿服務等方面的活動次數、活動時長以及活動成績，構建學生思想成長發展圖譜，在動態發展的翔實數據基礎上對思政教育成效作出精準評價。

3 大數據分析助力“精準思政”何以可為

3.1 數據挖掘：精準思政的執行前提

精準思政必須建立在對教育對象定量分析的基礎上，而定量分析必須克服“小數據情結”，樹立“大數據意識”，對數據“量”的挖掘越大越好、越全越充分越好。準確把握教育對象思想動態，為其提供個性化的教育方案，實現精準灌溉，必須全面挖掘以下數據：一是實現招生系統、學籍系統、教務系統等系統數據聯通，挖掘包括教育對象年齡、家庭背景、歷年成績等方面的基礎數據，掌握教育對象的基礎背景和教育環境的客觀信息，為實現精準思政提供基本參照系；二是開發大數據產品，圍繞思政理論課、日常思政教育、校園文化生活等加大大數據產品研發力度，挖掘教育對象在日常生活中留下的各種行為數據，包括入館學習、網絡跟帖、活動參與、課程成績等，為全面掌握學生學習生活動態提供數據支撐；三是建立健全大數據工作機制，挖掘思想數據。通過入館學習、網絡跟帖、活動參與、課程成績等方面的數據挖掘，對教育對象群體或個體的思想行為變化進行動態性捕捉，讓大數據在思政教育中大起來、用起來、活起來。

3.2 智慧學習：精準思政的任務核心

精準思政需要在人機互動中通過數據分析把握教育對象思想行為的軌跡變化，精準作出教育決策，精準實現滴灌到人。一是樹立大數據思維。精準思政對教育主體的數據分析能力提出更高要求。教育主體必須懂得大數據，會用大數據，提升大數據涵養能力：既能通過日常生活的行為軌跡分析把握教育主體的思想變化規律，在矛盾中尋求因果關系，又能從個體數據中尋找關聯要素把握群體事件形成的規律，在偶然中尋找必然性；既能從涉及個體的大數據中預測教育個體發展趨勢，在可能中尋找現實性，又能從教育對象思想變化的系統數據中評估教育活動對其思想變化成長的影響，從系統中尋找關聯要素。二是構建大數據分析模型。圍繞教育主體專業學習、思想認知、人際關系等加強大數據分析模型建構。比如尋找學習成績與圖書館進館數、借閱書籍等信息間的相關性，產生學霸基本模型，然后再判斷學生個體成為“學霸”指數，把握教育主體不同的教育需求。根據教育需求不同制定個性化教育方案，實現“一人一案”、“一人一策”的精細化教育。不僅如此，如果實現各部門各領域數據信息的共建互享，構建全面的數據分析模型，那么思政教育將滲入教育對象學習生活的方方面面，在顯性教育和隱性教育相結合中達到“潤物細無聲”、“滴水石穿”的效果。

3.3 管理控制：精準思政的運行保障

精準思政運行需要教育主體對教育過程進行智慧管控。一是健全大數據工作機制，實現教育效果的精準評估。只有加強校園網絡基礎設施建設，實現學工系統、宿舍系統、教務系統等數據的共享聯通，才能在對課堂教學、日常生活、思想成長等全過程數據準確記錄的基礎上為每位教育對象提供綜合性效果評估；二是加大網絡風險救濟，實現教育風險的精準防范。大學生是網絡原住民，又正處在人生觀價值觀形成的關鍵時期，鑒別能力相對較弱，很容易受網絡不良思想影響，引發網絡輿情甚至群體性公共事件。對大學生網絡言行進行動態捕捉，及時預測教育對象思想變化趨勢，判斷可能發生的道德風險并及時進行干預和救助，是管理控制層一個重要的方面；三是健全管理機制，實現數據分析的精準規范。大數據在助力精準思政過程中，不可回避的一個問題就是信息安全以及由此帶來的道德、法律、倫理問題。對此，思政教育主體應該提高數據安全意識，在日常工作中加強數據保密管理工作。此外，建立數據使用與管理的規范化制度、對數據平臺的安全監管和風險預測也是防范和化解數據風險的應有之義。