大數據分析在高校思想政治教育中的應用風險與糾偏路徑

衛承霏

(南京財經大學 馬克思主義學院,江蘇 南京 210023)

高校思想政治教育是增強社會主義意識形態凝聚力和引領力的重要途徑,是培育社會主義核心價值觀的鑄魂渠道,也是高校落實立德樹人根本任務,培養積極性高、主動性強、創造力足的高素質人才的重要保障。隨著信息技術的不斷發展,數字技術以多種形式融入高校思想政治教育中,尤其是對規模巨大的數據集的深度分析開辟了實時剖解教育對象的軌跡、聚合揭示整個群體的思想狀況和行為動態、精準預測未來趨向的途徑。同時,大數據分析在優化高校思想政治教育信息環境,實現個性化知識傳承并提升其針對性、科學性和實效性等方面展現出了無可比擬的現實優越性。大數據分析技術賦能構建高校思想政治教育新樣態引發了學界熱議,研究視角主要聚焦在“數據化優勢”“數據化場景”“數據化困境”等領域。作為一種新興的研究方法,聚焦規模化數據資源的大數據分析對推動高校思想政治教育的科學化研究和拓展性應用具有強大優勢和重要意義,但其無法完全避免的技術短板與方法缺陷也會在一定程度上擾亂高校正常的思想政治教育秩序。基于此,文章嘗試在剖析大數據分析應用于高校思想政治教育優勢的基礎上探析其逐漸暴露的諸多風險,并提出相關糾偏建議,希冀有效推動高校思想政治教育的數智化發展進程。

一、 大數據分析應用于高校思想政治教育的優勢

在如火如荼的信息革命浪潮的強勢驅動下,以云計算、物聯網、人工智能與移動社交等為代表的現代化互聯網信息技術逐漸融入高校以促進學生道德素養養成、政治覺悟和社會責任感提升為目的的思想政治教育資源獲取、存儲、整合、流轉的整個運作流程。大數據分析的融入將進一步變革高校思想政治教育的動力結構,促使高校思想政治教育創新改革逐漸步入一個全新的階段[1]。在優化高校思想政治教育結構布局、豐富高校思想政治教育內容、創新高校思想政治教育方式以及完善高校思想政治教育反饋管理機制的基礎上,大數據分析大幅提升了高校思想政治教育的質量、水平、效果,促使其更好地服務于教育現代化目標的實現。

(一) 整序分析,推動高校思想政治教育普惠擴容

大數據分析有助于實現高校思想政治教育過程中所產生的各類巨量數據整序化。大數據分析通過對這些持續擴容的整序數據進行動態分析能夠提升高校思想政治教育知識傳遞的普惠性、持續性與流轉性,從而改變高校傳統的思想政治教育格局。究其原因,這是因為大數據分析的廣域存取性和靈活調度性等特征使其能夠在網絡系統的輔助下通過擴展存儲資源池、流轉秒級數據、集成多維云計算等功能對教育過程中產生的各類數據資源進行有效捕獲、存儲、分析、處理,并憑借科學合理的算法分析處理結果,為高校思想政治教育改革舉措的制定與實施提供重要的數據憑證。與傳統的思想政治教育模式相比,擁有算法加持的“大數據思政”能夠幫助教育主體掌握足量且全面的思想政治教育信息,并對教育過程進行全面預設,使其能夠從容應對教育過程中出現的各類問題,且迅速制定應對方案。同時,在大數據分析的輔助下,高校思想政治教育主體能夠立足當前思想政治教育的現實狀況,實現對未來思想政治教育現代化發展趨勢的精準判斷,不僅有助于增強思想政治教育的穿透力、解釋力、感染力,而且能夠激發教育對象參與思想政治教育實踐活動的積極性[2]。

基于此,越來越多的高校開始將大數據分析納入思想政治教育現代化體系的構建中,動態整合思想政治教育過程中產生的體量巨大、類型多元的數據資源,如教育對象對各種思想政治教育軟件或平臺的使用狀況以及使用過程中產生的使用軌跡、成績記錄、日常作業完成情況等。教育對象也能夠依據個人學習習慣、學習近況、學習需求,有針對性、有選擇性地與教育主體開展線上互動,從而提升自身的學習主動性和積極性,大幅提高思想政治學習效果。例如中國人民大學的“北京高校思想政治理論課高精尖創新中心”、北京科技大學的“數字馬院”等均是借助“慕課”“學習通”“雨課堂”等智慧教育工具向全網傳遞“思政之聲”。此舉不僅開拓了現代化思想政治教育的新范式,更是實現了思想政治教育途徑從線下向線上的拓展,使更多的優質資源能夠依托互聯網得到傳播。這不僅促進了優質思想政治教育資源的有效利用,而且在信息資源共建共享的基礎上為極具創新性、時代性、技術性的新型思想政治教育模式的形成提供了資源保障。高校精心打造的“數字+思政”教育模式具有范式多元、資源全面、時間空間不受限等優勢,其通過集聚海量教育數據和擴充數據庫資源池能夠持續孵化思想政治教育內容、迭代思想政治教育方式、增擴思想政治教育覆蓋面[3]。這不僅對深化思想政治教育改革、推動思想政治教育創新具有重要的現實意義,而且也是傳統思想政治教育逐漸向以大數據分析為支持的現代化思想政治教育轉型升級的必經之路。

(二) 精準聚焦,推動高校思想政治教育因材施教

千百年來,個性化教育一直是教育實踐的終極追求之一。個性化教育意在引導廣大教育主體將教育的重點從課程知識、教學手段、教育渠道轉移到教育對象本身,強調通過對教育對象各方面能力、知識、素養、技能的綜合調查與研究,挖掘其潛在特征與能力;依據教育對象學習需求、特點、學情,通過個性化教育風格、教育手段、教育模式促進教育對象個性化發展,使之自主學習能力、學習情感等得到全面提升。在社會經濟、文化、政治、科技迅猛發展的當下,社會呈現個性思潮蓬勃發展的態勢,以躺平主義、擺爛主義等為代表的各種極具個性化的青年亞文化社會思潮的出現,對教育對象正確人生觀、價值觀、社會觀的形成構成了極大的沖擊。又由于當前社會各種思潮的產生與演變大多是在網絡中形成并受到網絡文化的持續影響,故教育主體要想準確把握新時代青年個性化發展的特點和趨勢,讀懂各種思潮背后教育對象的現實訴求,單純依靠有限的課堂授課和課下談話是難以實現的。在此種情況下,大數據分析的介入尤其重要,其以教育輔助工具的形式出現在思想政治教育過程中,引導教育主體通過信息提取、信息匯總、數據分析等功能實現靶向教學、因材施教,促使高校思想政治教育真正兼具“理論深度”與“教育溫度”,在尊重教育對象個性化訴求的同時又能夠彰顯其獨立思想,從而打破傳統思想政治教育的思維壁壘[4]。

在應用大數據分析開展思想政治教育實踐中,教育主體依托大數據分析技術提純總量、速度、形式等向度的原始數據(如教育對象的身份信息、興趣愛好、知識獲取與理解程度以及與其他參與者的互動狀況等),形成對教育對象個性化發展趨勢的初步認知。之后在交叉檢驗技術和第三方驗證方法的綜合作用下,教育主體對獲取到的與教育對象思想政治學習有關的原始數據進行深入挖掘,由此梳理出與教育對象外在行為、習慣,內在品德、素養等有關的各種可變現量化指數,并以此作為對教育對象思想政治學習習慣、行為、思想等進行剖析的重要依據,針對教育對象個性特點制訂差異化的教育計劃,切實提升思想政治教育工作的客觀性、正確性、全面性、合理性。此外,教育主體還應在遵循“以教育對象為中心”這一原則的基礎上,通過運用大數據分析技術搭建海量思想政治教育數據分析模型。教育主體依托該數據分析模型強大的用戶行為分析功能、流量訪問分析功能、用戶生命周期分析功能可以實現對教育對象日常思維范式、生活習慣等情況的全面分析,從而對其行為趨向進行精準判斷。如此,教育主體就能夠結合教育對象思想和行為的個性化特點開展極具個性化、創新性的思想政治教育實踐,使得“因材施教”的教育夢想照進現實。例如在高校傳統的思想政治教育實踐中,專任教師或專職輔導員很難做到對所有學生的學習需求、生活訴求、情感追求等個人發展需要和思想動態進行面面俱到式關注,但大數據分析可以彌補這一缺陷。大數據分析可以通過動態實時觀測精準、真實、全面地反映每位教育對象的學習情況和成長軌跡,將思想政治教育的視角從“仰望星空”轉向“俯下身子”,由宏觀群體走近微觀個體,從單純對“面”的掃描轉向兼顧對“點”的聚焦,使教育對象的地位實現從被動接收到主動建構的質的“蝶變”。同時,思想政治教育主體也能夠借助大數據分析技術發揮主導性作用,捕捉教育對象的關注點和疑惑點,有的放矢地為教育對象答疑解惑[5]。

(三) 融合融通,推動高校思想政治教育擴優一體

傳統的思想政治教育可運用的教育資源、所設定的教育模式、可選擇的教育途徑大多來自高校的思想政治教育大綱,雖然在一定程度上提升了思想政治教育的規范性,但也造成了思想政治教育的數據壁壘。大數據分析的出現使得思想政治教育主體逐漸認識到大數據分析對于打破思想政治教育數據壁壘、擴大思想政治教育數據規模、搭建思想政治教育聯系網絡具有重要作用,且大數據分析技術能夠通過立體式分析構建具有開放性、共享性、高效性的思想政治教育數據網絡系統,從而實現思想政治教育深度和廣度的不斷拓展。

一方面,大數據分析推動高校思想政治教育擴優一體表現為眾多教育主體通過全方位、多時段覆蓋教育對象的學習實踐過程推動顯性教育活動與隱性教育方式的融合。大數據分析不僅具有輔助思想政治理論教育和輔導員專職教育等顯性作用,而且能夠通過不間斷滲透的場景和智能技術開展隱性教育,潛移默化地將價值觀念和行為規范等融入教育對象的學習、社交與生活中[6]。例如數據資源與算法分析的雙重驅動為高校思想政治教育帶來了學科新動力。在遵循“知識性與價值性相統一”基本規律的前提下,大數據分析依托豐富多元的數據資源革新高校思想政治教育工作的方方面面,以喜聞樂見、雅俗共賞、貼近生活的形式改變高校以往的思想政治教育模式,以契合時代需求和融合熱點文化元素的數據資源打破高校思想政治教育理論與實踐脫節的局面,以深厚的文化信息資源規避社會文化供需失衡對教育對象三觀塑造的不良影響,并基于政治屬性和教育屬性為高校思想政治教育持續注入“鮮度”和“熱度”。

另一方面,大數據分析推動高校思想政治教育擴優一體表現為推動思想政治教育工作分層分類、縱向深化、協同有序地開展與落實。大數據分析具有“復制不影響使用”的特征,有助于教育主體通過資源整合打破數據孤島,以數據流和信息流構筑完整的思想政治教育數據生態體系[7]。例如思想政治教育大數據中心能夠依托強大的信息傳播功能輔助教育主體擊破數據壁壘,構建能夠容納校黨委宣傳部、學生事務處、心理咨詢中心、就業指導中心、院系各部門的鏈條式校園數據網絡系統。在確保各部門教育數據信息共建共享、互通有無的基礎上,大數據分析能夠進一步增強思想政治教育的精準性和全面性,使各部門共同參與到思想政治教育實踐當中,由此達到思想政治教育全過程、全方位的“育人”目標,在高校內部真正實現思想政治教育的“閉環一體化”。

二、 大數據分析應用于高校思想政治教育的風險

數智時代,嫁接前沿科技的數字化教育實踐的虛擬性、復雜性和多變性強烈沖擊著傳統思想政治教育的思維方式和工作模式,相關價值荒原狀態變相增加了倫理責任的不確定性,致使諸多參與方的自利意識不斷膨脹。由于不同參與主體數據認知水平與管控能力參差不齊,且相關立法存在滯后性,高校在利用大數據分析開展思想政治教育的過程中可能存在隱私泄露、數據崇拜、數字鴻溝等風險。

(一) 導致高校思想政治教育對象隱私泄露

隱私的存在是人類形成文明的重要條件,其重要性在于它關乎人的自由、尊嚴、個性[8]。海量原始數據散列的匿名生態雖然可能在一定程度上于某個特定領域內引發判斷失真的不良后果,但卻是極限區域內消除數據安全隱患、維護和保障各參與主體權益的有力支撐。隨著大數據分析技術的應用和普及,其在革新生活方式和思維模式的同時,亦可能造成個體數據過度采集、肆意濫用、無序泄露等安全問題。在高校思想政治教育中,大數據分析通過對教育對象的“數字足跡”“網絡痕跡”等信息進行實時記錄,進而建立身份標簽以開展針對性教育。但全方位、持續性、透明化的數據追蹤和監控可能使得教育對象的隱私數據面臨濫用和外泄的風險。

一方面,教育主體收集數據信息的初衷是為了更好地掌握教育對象的行為和思想動態,以對其進行思想引導與人格塑造。然而,大數據分析往往是在教育對象并不知情的情況下通過多樣態的數據源進行信息采集,并對教育對象的學習動態、網頁瀏覽、活動軌跡等行為數據進行“電子畫像”,使得教育對象的學習生活情況變得高度透明化,個人心理狀況、生理缺陷、家庭背景等隱私信息也會被毫無保留地呈現在思想政治教育主體面前,使一部分人成為被看者,另一部分人和機構成為具有特權的觀測者[9],這可能會導致教育對象安定之需被侵擾、價值情感被暴露、自由權利被限制等狀況的出現。

另一方面,受限于一定的技術門檻,大數據分析在高校思想政治教育中的應用普遍需要依托第三方商業公司的技術支持。資本的逐利性可能會導致諸如數據分析從業者為謀取個人利益而出售教育對象隱私數據,數據分析運營方為節約成本而降低存儲加密等級,致使教育對象相關數據被盜用。這些隱私數據一旦被廣泛傳播和違法利用,勢必會給教育對象帶來極大困擾,甚至可能引發更為嚴重的信息安全、人身安全、財產安全等風險[10]。

(二) 導致高校思想政治教育決策者數據崇拜

大數據分析的核心就是把數學算法運用到海量數據上來,預測事情發生的可能性。數據與算法的客觀性可能會使“唯數主義者”將二者視為思想政治教育的核心,并堅信通過大數據分析能夠可視化呈現教育對象的思想行為全貌,認為抓住了數據就等同于抓住了教育對象的思想意識,也就意味著抓住了思想政治教育的一切[11]。實際上,“唯數主義者”的觀點在過度追求數據功能性的同時,忽略了教育對象在思想政治教育中持有的情感動因和倫理排序。例如深度學習技術能夠在充分考慮各種變量的基礎上,從教育對象的微信、貼吧、論壇等社交網絡的零散表述中捕捉其思想動態、研判其自殺傾向,進而提前干預以挽救生命。雖然隱藏的特殊關系挖掘和適當的事前干預不失為最優選擇,但是一味依托結果預判的極致干涉還涉及情感、隱私與生命等價值排序的倫理問題。承擔立德樹人根本任務的思想政治教育是意識形態教育與人文素質教育的有機結合,傳遞著生命體驗、理想信念和文化認同等核心價值。如果思想政治教育的價值功能被數據和算法所庖代,可能會導致思想政治教育過程倒退至簡單化、機械化的發展水平。這種將思想政治教育等值于數據教育或算法教育的做法是一種扼殺主體性的行為,思想政治教育一旦脫離“人情味”,付諸冰冷的技術范疇,其“育人”的效果也將大打折扣[12]。

更進一步看,在一定條件下摒棄負面過往是教育對象通過自由探索與平等發展實現個人價值、維護社會和諧有序狀態的重要保障。永久保留數據并快速傳播信息的大數據分析系統通過關聯評估長期存儲的有關教育對象的成績記錄與交互資訊,加強對特定教育對象的嚴格監控,在一定程度上會將個人的奮斗異化為固態計算程式,否定了教育對象的歸屬需求、尊重需求以及自我實現需求之下的情感因素與意識因素。例如高校教師在思想政治教育中通過實時數據監測與量化分析預判教育對象的思想行為趨勢并做出干預潛藏異常個體的決策,有可能給教育對象貼上固化標簽,進而對那些曾被冠以道德失范、品行不端的教育對象做出有失公允的歧視推斷與差別對待,剝奪其“知錯擬改”與“平等發展”的機會。這可能會在一定程度上導致部分受損主體因懼怕數字固化定性而縮減參與“大數據思政”教育活動的頻次與力度,進而導致高校思想政治教育數據資源池日漸萎縮,嚴重阻礙相關服務機制的規模化。

(三) 擴大高校思想政治教育各參與方的數字鴻溝

海量數據占有不平衡以及部分優勢主體的長期壟斷會持續擴大教育主客體間和教育主體間的數字鴻溝。一方面,高校思想政治教育主體及其他挖掘方采用的廣域探查零散數據間潛藏關系的聚合技術具有強專業性,絕大多數教育對象無力掌握數據聚類、平凡項集挖掘、協同過濾與回歸預測等方法。隨著高校思想政治教育數據承載量、儲流信息動態分割與追蹤技術日益提升,相關挖掘主體可能會利用教育對象的技術劣勢與服務信任,借助各種探勘分析工具“面包屑式”悄然追蹤與關聯解構教育對象身份信息與軌跡數據的潛在關系,在不告知對方的情況下自用或轉讓相關分析結果。在此過程中,囿于技術和信息的不對稱性,教育對象無法持續追蹤數據存儲設備的物理位置,主動掌握安保運作狀況和數據挖掘詳情等,在無法充分保障自身知情和公平享有權益的同時,亦有可能繼續擴大現有的數字鴻溝。

另一方面,大數據分析系統的構建與完善需要海量原始數據、定量物理設備和一定比例的高精尖專業人才。部分技術水平有限且缺少雄厚資金鏈的教育主體在“大數據思政”實踐中往往難以完成跨平臺基礎設施的獨立搭建與運營,難以維系海量數據儲流、挖掘與應用的日常運轉,難以支撐智能算法指引下的科學決策和教育實踐的個性化定制,被迫陷入脫離大數據分析應用的僵局。這會使得“大數據思政”教育場域日益演變為少量優勢教育主體長期占有絕大多數信息資源并持續擠兌與壓縮其他參與方的壟斷局面。此外,在大數據分析賦能高校思想政治教育的實踐過程中,大多數教育主體需要在互聯網公司或數據機構的專業技術加持下開展數據收集、分析、運轉等工作。占有地位和技術優勢的教育主體和專業第三方機構無疑搶占了數據話語權,從商業機密、發展前景、隱私條款等方面筑實數據壁壘,嚴重阻礙了高校思想政治教育資源的縱橫延展和多維聯合,無形中忽略了一些具有創新和變革潛質的后發教育主體的發展訴求,最終背離了教育公平的主旨。

三、 大數據分析應用于高校思想政治教育的糾偏路徑

(一) 保護高校思想政治教育過程的數據隱私

大數據分析系統依托廣泛化觸達能力和動態化可視手段對高校思想政治教育中教育對象的行為、認知、情感、在網痕跡等多元數據進行深度挖掘、持續追蹤、實時勾畫,在追求科學決策和精準預測的同時,可能會泄露教育對象的隱私。為有效避免相應問題出現,我們具體可從以下幾個方面著手。

一是在高校范圍內強化思想政治教育的價值理念。以人為本的思想政治教育價值理念應當深入每一位教職員工的心中,使廣大思想政治教育主體能夠將該價值理念作為開展思想政治教育數據信息分析的基本原則且嚴格遵守,牢固樹立“再強大的工具也要服務育人”的宗旨,強調在發揮數據價值的同時也要充分保障教育對象的合法權益,從大數據分析的源頭尊重和保障教育對象的隱私知情權和選擇權。二是對教育主體利用大數據分析開展思想政治教育的行為予以規制,設立自由進退機制、異常預警機制、開源流轉機制等,從而將大數據分析在思想政治教育中的應用實踐納入管理機制的框架內,借助強有力的約束機制,確保對教育主體思想政治教育過程和教育對象思想政治學習過程的算法分析能夠始終在公正透明的程序下規范進行。這有助于確保教育對象思想政治學習的網絡行為能夠不受外界因素干擾,按照自己的真實意圖決定敏感數據共享與否和共享方式。例如在教育對象無意識狀態下,高校應用大數據分析實現對信息授權、數字足跡、場景碎片的分離識別,充分掌握其身份標識、心理疾病、社交意圖、性取向等信息會使教育對象的模糊化和匿名化傾向變成一種奢望。大數據分析要在全面保障教育對象的數據隱私和信息安全的基礎上,精準了解其是否愿意分享被洞悉的信息,確保其享有數據使用、刪除以及知情選擇權。所以,保障思想政治教育對象的自主權益不僅包括確保其享有自愿參與大數據分析場景并受益于“大數據思政”帶來便捷、高效、個性化的諸多價值增益的自由,還應包括使其不受任何條件桎梏,享有隨時隨地脫離、遷徙或清除敏感數據并肅清惡劣影響的自由。另外,大數據分析實踐中,任何觸及隱私的關聯分析和深度挖掘也必須第一時間給予教育對象異常預警并按照其真實意愿指導實踐決策,或繼續使用,或安全擱置,抑或徹底清除。

(二) 堅持高校思想政治教育體系以生為本

思想政治教育強調知識性與價值性的統一,強調教育過程的主導性與交互性耦合。依托行為結果反推思想過程的大數據分析會導致教育對象的情感因素、個體經驗、本能頓悟等非理性因素的價值被忽視,從而產生“目中無人”的“訓導”行為模式。針對這一情況,我們可以重點從以下幾個方面著手。

一是在思想政治教育中樹立平等的價值理念。教育主體要能夠公正、合理、客觀地對待思想政治教育各個環節中的人和事,在思想上認同、接受教育對象之間差異化情況的存在。即教育主體要能夠對大數據分析的算法結果進行客觀審視、探討,在保障思想政治教育對象數據隱私安全的基礎上,確保“大數據思政”實踐中所有個體都能夠享受到同等的思想政治教育服務、獲取同樣優質的思想政治教育網絡資源,從而在文化、思想、方法等方面給予教育對象強烈的獲得感,使其被照顧、被尊重的需求得到較好的滿足。二是在倫理責任的基礎上遵守拭除原則,通過維系教育對象的“被遺忘屬性”,以滿足其無差別、非歧視的學習和發展訴求,從而推動個體數據價值保障與“大數據思政”實踐的耦合發展。此外,在不斷深化思想政治教育對象時效意識與維權意識的同時,相關教育主體要及時清除那些未經教育對象授權或授權超期、超范圍的數據資源,從而確保思想政治教育過程中經大數據分析獲取到的與教育對象權益有關的數據資源信息披露、信息分析、信息管理等都處于合法、合理、合規且有序的狀態。

(三) 彌合高校思想政治教育生態的數字鴻溝

隨著教育圍墻的打破和大數據分析功能價值的釋放,數智決策不斷使教育實效在對象范圍、思維理念、運轉方式等模塊得到切實提升[13]。但教育主體需要在理性認識和科學對待大數據分析的基礎上充分注意到“大數據思政”實踐中參與主體的利益是多元復雜的,會無法避免地導致數據資源和教育服務不均等,甚至可能在一定程度上擴大數字鴻溝。

一方面,針對大數據分析引發的教育主客體間數字鴻溝這一情況,我們可從以下幾個方面著手。一是尊重思想政治教育對象的知情權。圍繞大數據分析在思想政治教育中的相關功能、邏輯、環節、手段以及可能產生的后果,教育主體應以條理分明、易于理解的方式對教育對象進行告知和介紹,促使教育對象能夠從教育場景、教育資源、教育機會、教育價值、教育風險等維度全方位認識大數據分析應用的具象信息,以此來促使教育對象加大對自身數據的了解程度和管控力度,形成對其他參與主體的有效監管。二是在大數據分析系統中引入誠信指標并健全征信機制,不斷提升廣大思想政治教育參與者的道德自覺,縮小數字鴻溝。大數據分析技術的強專業性使得大部分思想政治教育對象長期處于不對等的弱勢境地。推動行業本身績效測量和評價體系的全面優化對于消除數據歧視、彌合數字鴻溝,進而保障教育對象公平獲得數據和無差別教育是尤為重要的。例如即便在思想政治教育對象無從知曉大數據分析復雜運行機理的情況下,相關從業人員仍能夠保持強烈的責任感、較高的道德準則將成為保障教育對象自身權益和減少數字鴻溝負面影響的重要舉措。

另一方面,針對大數據分析引發的教育主體間數字鴻溝,相關思想政治教育主體要積極規避違反公平原則的數據挖掘和分析行為,在優先考慮教育對象保密意愿和傾向的前提下向全社會公允提供原始數據,在全方位保障各參與主體基本數據權益的必要條件下開發底層挖掘工具與技術開源系統。教育主體通過無差別、協作式、多聯合程序優化挖掘流程,嚴懲以不知不明、安全需要或隱私保護等為借口的壟斷教育資源的失范行為,努力縮小教育主體間數據資源分配差異,切實維護與實現教育公平,讓相關發展成果惠及全體參與主體。例如在數據資源配置過程中,教育主體要以“公平價值”為指揮棒,充分維系各思想政治教育主體間資源配置需求與數字資源供給之間的最優平衡,切實打破數據孤島和失衡格局,不斷彌合因地區差異與教育主體差異所造成的數字鴻溝,以推動大數據分析在高校思想政治教育實踐中的有序運轉。

四、 結 語

數字時代廣泛應用的大數據分析打破了傳統經驗型的教育模式,有助于實現對教育過程的透明跟蹤和開放展示,使教育過程從“直接經驗”模式轉向“數據支持”模式,令教育決策更具科學性、精準性和智慧性[14]。不可否認的是,目前大數據分析廣泛應用于高校思想政治教育的實踐活動尚處于起步階段并面臨諸如數據泄露、隱私侵權、數據崇拜、信息孤島等風險,亟待在進行大規模在線教育經驗總結、信息教育理念更新、傳統教育模式革新與堅守安全底線原則的基礎上推動各參與主體確立以保障數據隱私安全、堅持以生為本、彌合數字鴻溝的點、線、面“三位一體”的糾偏路徑。這有助于在提升高校思想政治教育的聚焦度、專業度和實效性的同時,構建包含不間斷海量原始教育數據和安全可靠流轉資源池,高效且不影響教育對象創新力的“大數據思政”平臺,實現關涉各方利益的統籌協調與均衡發展,達致萬物互聯中高校思想政治教育有活力、有韌性的可持續發展。