基于大數據的大學生思想政治與日常表現評價模型研究
——評《大數據時代大學生思想政治教育工作的優化研究》

書名：《大數據時代大學生思想政治教育工作的優化研究》

作者：梅茹

出版社：中國紡織出版社

ISBN：978-7-5180-4668-3

出版時間：2018 年12 月

定價：41 元

當前是信息化大數據時代，各個領域都開始利用大數據技術實現行業的高質量、高效率發展。當下，在高校思政育人工作方面，如何順應時代發展科學使用大數據技術以提高思政工作水平，是新時代高校面對的重要問題。由梅茹編著、中國紡織出版社出版的《大數據時代大學生思想政治教育工作的優化研究》一書，在深入展示大數據時代特征之后探尋了大數據與大學生思政教育的關聯之處，并指出了大數據時代下高校思政工作如何進行優化，極具理論參考價值。

《大數據時代大學生思想政治教育工作的優化研究》全書共分六個章節。第一章闡述了大數據的含義，同時也分析了目前大學生思政教育的內涵。第二章立足于大數據時代特征，辯證地分析了如今高等教育中思政工作的面臨的發展機遇和存在的不足并在此基礎上探討了優化高校思政育人工作的重要價值。第三章和第四章分別闡述了大數據背景下，高校思政工作方法和模式的轉變與優化。第五章從教育資源配置的角度出發，分析大數據時代如何對高校思政教育資源進行合理配置。第六章分別從教育思維、教育平臺、教育數據和教育信息四個角度出發，探討了大數據時代下如何進行思政育人工作的改進。

隨著大數據技術的進步，業界先進學者開始嘗試利用大數據技術和信息技術構建大學生思想政治與日常表現評價模型，經過十數年的改進研究，該模型已初步成熟并投入使用，從實踐情況上看其已經展現出一定的育人價值。

大學生思想政治與日常表現評價，指的是高校在收集并整理大學生信息系統中的數據后，通過既定的算法對大學生進行程序化評價，以此評判該名大學生在思想政治方面和日常表現中是否達到既定標準。這套流程通常以數據模型為載體，因此稱為大學生思想政治與日常表現評價模型。該模型在融入大數據技術后，其內部算法通常包括五個部分：一是思想政治表現，算法標準有入黨積極分子、立功行為、誠信行為等；二是日常表現，算法標準有違規違紀情況、學習情況等；三是前期表現，也即大學生在以往學校中的思想政治表現和日常表現；四是個性化發展，包括大學生社團活動、各類競賽項目、志愿活動等；五是上網數據。在過去由于技術不達標，相關模型中并沒有上網數據，如今在大數據技術的輔助下，高校可挖掘大學生留下的海量數據如上網時長、頻率、發布的重要網絡言論等，并以此作為評價標準。

本文筆者基于2018 年度教育部高校示范馬克思主義學院和優秀教學科研團隊建設項目《改革開放40 年高校思想政治理論課建設經驗研究》（18JDSZK019）和2018 年度教育部人文社會科學研究專項任務項目（高校思想政治工作）輔導員骨干專項（18JDSZ3045）研究成果并結合該書內容認為，相比于傳統評價模式，基于大數據的大學生思想政治與日常表現評價模型有更加突出的預見性和預防性，為相關教育者的工作開展提供了一定的指導。

首先，利用大數據技術，大學生思想政治與日常表現評價模型的運轉將會更加高效。隨著大學生數量的增多和教育工作內容的增加，大學生思想政治與日常表現的相關數據也越來越多，高校在相關數據管理方面面臨著較大挑戰。而利用大數據技術，大學生思想政治與日常表現方面數據的收集將會更加快捷、迅速。工作人員只需輸出該名大學生的關鍵信息，即可利用數據篩查等技術快速下載該大學生思想政治與日常表現相關數據。同時，通過云計算、云儲存等大數據處理設備，高校可收納更多大學生思想政治與日常表現有關數據，方便后續數據應用工作的開展。

其次，基于大數據的大學生思想政治與日常表現評價模型可使評價更加精準。利用大數據技術，高校可將大學生思想政治與日常表現相關的海量數據匯入模型中并進行分析，龐大的數據量使得評價更具全面性。如此一來，評價的結果將會更加符合大學生的實際情況。依據評價結果，相關工作者可直觀了解某位大學生在思想政治與日常表現中存在的凸出優勢和不足之處，還可通過對比分析觀察大學生的行為變化，以便制定應對機制。

綜上所述，基于大數據的大學生思想政治與日常表現評價模型有其時代進步性。《大數據時代大學生思想政治教育工作的優化研究》一書闡明了當下思政教育工作可依托大數據技術進行發展，同時也給出了合理的發展建議，值得閱讀。