張丹
【摘要】? ? 目前,隨著科學技術的迅速普及,大數據的運用已逐步成為我國新形勢下加強思想政治工作的首要任務和戰略資源。因此各高校應加強對大數據技術在思想政治工作上面的認知。努力探索大數據對工作質量平價體系進行創新運用時的對策,這不僅是對提高科學化水平的有效方法和現實需求,也是促進工作質量的提升和內涵發展的必然要求。
【關鍵詞】? ? 大數據? ? 高校? ? 思想政治? ? 工作質量評價體系? ? 創新運用
近年來,社會各行業都將大數據技術的運用列入行業發展軌道中來,作為人才培養中心的高校,自然也要與時俱進地將大數據技術引進高校思想政治教育評價工作中。就教學質量的評價方面而言,通過大數據分析和積累功能的高效運用,可建立起一個高質量的保障體系,對教學方法和教育理念的實現與創新,為我國現代化建設提供人才支持。在實際運用信息技術的過程中應堅持特定的原則,注意信息安全的保護和信息的有效監管,切實保障數據的真實性和過程的科學性,同時也要確保評估過程的真實性。
一、大數據運用在高校思想政治工作質量評價體系中存在的不足
1.1針對專業隊伍的信息素養提升進行闡述
從信息素養上著手,目前我國大部分工作人員的專業素養和知識都比較缺乏,理論知識儲備需要進一步加強,因此高校應加強對教職工的相關專業技能和知識的指導和培訓,需要聘請專業人員對教職工進行定期培訓和考核,在處理技術上入手通過深入的分析和進行對大數據應用的創新,力求達到讓數據“可視”、數據 “說話”、數據 “可用”的目的。目前,對從事于思想政治質量評價的工作人員,各校應順勢開展有關的培訓班,深入加強人才隊伍的培養,提高隊伍素質,為高校建設專業化素質人才提供支撐。
1.2針對提升數據集成的共享進行闡述
當前情況下大數據的共享力度較弱,且共享意識薄弱,因此應該積極加大力度促進數據共享。信息在共享和交流中才能充分發揮價值,新時期,高校應充分發揮數據的開放性和共享性,加大大數據技術在高校思想政治教育工作質量評估中的應用。就當前的形勢而言,學生平時體驗較多的都是傳統型網絡系統,信息化水平不高,且這些網絡系統的流程之間紛繁復雜,缺乏系統化的統籌管理方案,由此就加大了信息共享的難度。
1.3針對加強數據在評估指標體中的運用系進行闡述
針對數據不健全的指標體系的評估,需對指標建設和標準研制方面進行加強。目前,我國的工作質量指標體系和評價標準在大數據技術利用方面的水平不高,在評價的對象和范圍上也受到了一定的局限性,導致大數據在高校思想政治工作質量評估時并未發揮其應有的價值,使其有效性和科學性受到質疑。數據指標體系不健全,會導致評估缺乏有效的說服力,難以發揮數據的真實作用,使評估效果大打折扣。
1.數據挖掘利用的程度過淺。由于挖掘數據的程度過淺,應從數據建模和實踐應用方面進行加強。一定意義講,數據具有自然價值和共性。大數據運用到高校思想政治教育工作質量評估過程中,需要重點考慮以下三方面的因素:首先是評價對象,既要有針對性的評價,又要有整體的評價;其次是評價時間,應同時開發和跟蹤短期和長期評估;最后是評價內容,既要求對綜合評價的開展,也要求開展單項的評價。由于缺乏大數據的運用,使數據積累不能全面的、多元化的發展。對大數據利用和挖掘僅僅停留在局部性和淺層次的分析層面上,并不能夠形成一個分類分層化的評價模式,需要各校對實踐探索和理論不斷強化。數據具有多維度價值,如果對收集到的數據僅僅停留在表層的分析,就會浪費數據的深層次價值。
2.數據安全保護意識過低。大數據給我們生活帶來許多便利的同時,也給我們生活帶來許多負面影響。我們平時上網各種信息或者實名認證一些手機應用,此時都會在大數據后臺留下痕跡和記錄,如果平臺將這些私人信息處理不當,會被黑客或犯罪分子利用,嚴重侵犯個人隱私,使個人信息安全和財產安全受到威脅。在高校的工作評價體系運用上,同樣面臨著個人信息和數據加密保護的問題。就需要學校著重加強數據加密的培訓,構建嚴格的信息監管數據系統,時刻維護信息數據,從整體上來保護學生的個人信息安全性。
二、充分發揮大數據技術在思想政治工作質量評價體系中的作用
1.對提升工作質量評價水平上起到的重要作用進行闡述。通過適當運用大數據,能夠將工作質量評價體系的范圍和對象進行擴大,就能夠把數據的整體和數據的樣本進行互相轉變。信息大多數通過數據的形式表現出來,它能對事物進行概括并對事物特征的描述。目前我國通過運用大數據技術而產生的科技信息,可以將學生的思想動態真實的反映出來,同時也對運用思想政治對教育的展開起著促進的作用。
2.對提升高校思想政治工作質量評價水平上的實質要求。在高校工作質量評估的過程中,科學合理的運用大數據,加強對其運行監管,加強利用的規范性和科學性,很大程度上可以提高思想政治教育工作評估的實效性,同時這也是工作發展的實質要求。將大數據技術運用到教學評估活動中,可以得到具體的評價標準、客觀的評價依據、形成實踐成果和相關理論,為工作發展的內涵提供行動指南和理論支撐。
3.針對提升思想政治工作質量評價的在水平上的要求進行闡述。思想政治教育專業的長足進步離不開大數據的功效,因此,必須充分發揮大數據在工作質量評估中的積極作用。因此,可以對工作進行專業化和科學化的提升有著很大的幫助,得到一個更加真實有效的結果,從而進一步對研究的條件與技術進行優化,更好的推動了學術研究的成果,通過實踐和理論的相互交流,從而深入推進思想政治專業的發展。同時還可以利用大數據技術豐富高校思想政治教育工作評價體系的形式和手段,改善評估方式從而提高工作效率。
三、構建高校思想政治教育工作質量評價體系
3.1高校思想政治教育工作的評價體系依據
高效思想政治教育工作的目的是育人,高校思想政治教育工作質量評價的目的檢測高校開展的各項思政工作是否落到實處。構建系統且全面的發展體系,就應該達到“德智體美全面發展”的社會要求。因此,評價的導向就取決于全面發展的馬克思主義理論的人的理念;同時,要明確思想政治教育工作評價體系的評價標準,在實際評價過程中應嚴格從其過程、構成要素和工作的有效性三方面入手。這三個方面缺一不可,評價標準和評價體系的構建一定程度上取決于評價標準的準確性和科學性,這在很大程度上決定了高校思想政治教育工作的發展方向。
3.2高校思想政治教育工作質量評價應堅持的原則
高校思想政治教育應堅持以學生為中心這一基本原則,而高校思想政治教育評價體系也應堅持以下四個原則:一致性原則、整體性原則、科學性原則和實際性原則。一致性原則是指在進行教育工作質量評估的過程中應注意避免評價目的和評價標準相分離,應使二者保持一致;整體性原則,即設計者對指標體系的把握和理解,在設計指標時需要具有整體的反映。同時,在設計時應充分考慮到指標與指標之間的聯系,并通過系統論的方式進行分析和研究;科學性原則就是,開展評價的一切指標都來源于思想政治教育工作質量評價中的指標。指標之間既要相互獨立又要有明確的規定,這就是指標體系的基本要求;實際性原則,即評價體系所構建的指標體系應與實際開展的工作相適應,堅持實事求是原則。與此同時,制定評價體系時應破除片面的進行追求“統一”的做法和思維,應注重和加強它的“個性”。
3.3高校思想政治教育工作質量評價體系的內容
大數據在高校思想政治教育工作中發揮著舉足輕重的作用,對學生能夠形成一個正確的價值觀、人生觀和世界觀和提升綜合素質的水平方面起著積極的作用,同時也應加強對工作質量進行評價,為了能夠及時發現出工作中的不足之處并進行完善,這就是開展質量評價體系的首要目的。高校思想政治教育工作質量評價體系的內容主要包括以下幾方面:評價的對象和主體的評價、工作方法的評價和工作環境的評價。
1.針對工作質量評價體系的對象和主體評價方面進行闡述。思想政治教育工作質量評估應堅持一致性原則,即要始終確保評價對象和評價主體的一致性。在開展教育評價工作時應始終明確,高校思想政治教育的對象是教育工作者,高校思想政治教育工作的主體是教育領導部門。對高校大學生素質的評價的高低是思想政治教育工作者的出發點和落腳點。對高校思想政治教育工作的主體和對象進行評價,始終保持二者的一致性,也是提升高校思想政治教育工作質量和水平的重要保障。
2.高校思想政治教育工作的方法評價。在開展高校思想政治教育工作方法的評價的過程中,應將形勢是否合理、途徑是否科學、以及黨方法是否可行等三個方面入手。國家頒發的中央16號文件上明確規定了評價范圍和內容,這對思想政治教育評估工作提供了十分重要指導,同時也為思想教育評估工作提供政策依據。
3.高校思想政治教育工作的環境評價。教育資源投入的多少即是判教育工作質量的重要標準,高效思想政治育人工作的目的就是為了實現教書育人、培養國家需要的高素質人才,因此,高校應加強教育資源的不斷投入,支持高校人才建設。教育資源主要包括師資隊伍、教育基金、人力物力等方面投入,同時還應包括政策文件的下發,全力支持高校思想政治教育工作。
4.高校思想政治教育資源的綜合效果。各高校的聲譽和有關思想政治工作的教育工作者的規律和特點,這些都是在開展思想政治教育工作時應堅持的原則。因此可以針對家長滿意度來進行有關的質量評價,也可以從單位認可度上著手進行選擇,來通過實施綜合高效的方式,不斷深入整合各高校的思想政治教育資源。
四、結束語
綜上所述,將大數據技術運用到高校思想政治教育質量評價體系當中,通過對各項數據的搜集、分析、歸類以及評估,在整個過程中要堅持科學性原則和一致性原則,堅持用科學合理的手段搜集數據并對數據進行科學分析,在分析數據是也要堅持一致性原則,始終確保評價主體和評價對象的一致性,保證數據的真實能可靠,為更好開展高校思想政治教育工作提供參考。大數據引用確實能為高校松懈哦昂政治教育工作提供許多便利,但要把握折中原則,在全面評估的基礎上建立一套系統化評價標準,確保高校思想政治教育工作的有效性。
參? 考? 文? 獻
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