大數據時代高校思想政治教育工作創新研究的思路框架

大數據時代的到來使得數據成為了一種備受關注的“資源”，數據思維隨之成為人們是否能夠融入時代、與時俱進地實現迭代成長的必備素質之一。在高校思政教育工作的創新中，大數據時代與數據思維的應用日益普遍。由張強編著的《大數據時代高校思想政治教育工作創新研究》一書分析了大數據時代對高校思政教育所產生影響，進而在全面把握大數據時代大學生思想變化趨勢、需求規律的基礎上，探討了大數據時代高校思政教育工作的創新路徑。本人在從事2023年度國家社會科學基金項目“數字空間中的思想政治教育實踐研究”（23CKS061）研究時將此書作為重要參考書目，從中受益匪淺。該書具有鮮明的創新性和實用性特點，有助于開闊高校思政教育工作者的時代視野，促進了大數據時代精神的變化與大學生思政教育的融合發展。該書對大數據時代高校思想政治教育工作創新研究提供了以下思路框架：

第一，做好大學生思政教育數據的采集與整合。學生行為數據的采集是大學生思政教育中的基礎環節，其目的在于：一是深入了解學生的生活、學習、社會實踐以及思想精神上的現狀，把握學生對思政教育的期待與需求，從而可以定制個性化的思政教育內容，滿足學生的需求，激發學生學習思想政治的熱情；二是借助數據評估當前思政教育的效果，包括教師的教學反饋、學生的接受程度、教學的影響量化數據等，這樣既可以充分了解思政教育的質量和效果，還能夠引導思政教師及時調整教學策略和方法，優化教學計劃方案，不斷提升思政課程的質量；三是捕捉、預防和干預學生在生活、學習、社會實踐、心理健康、社交等方面的問題和隱患，預防問題的惡化，保障學生的健康成長；等等。

第二，做好大學生思政教育數據的挖掘與分析。學生思想動態分析是大學生思想政治教育數據分析的重要組成部分，高校及教師可以通過對學生思想觀念、價值觀、政治態度等方面的數據進行分析，了解學生的思想動態，便于及時調整高校思政教育工作的內容和方法。在數據分析方面，高校及教師可以運用統計學、文本挖掘等技術對收集到的數據進行處理和分析。除此以外，在大學生思政教育數據的挖掘與分析中，高校應與時俱進，不斷引進新的數據處理技術，包括描述性分析技術，對預處理后的數據進行基本的統計分析，了解數據的分布、趨勢等基本情況，掌握關聯性分析、數據挖掘技術等。

第三，做好大學生思政教育數據平臺的搭建與應用。一方面，大數據時代，高校應重視資源庫的建立，廣泛收集與思政教育相關的政策文件、典型經驗、課程資源、優秀案例等，并將其納入到高校數據資源庫中，通過智能化教育管理，高效實現數據資源的分類、存儲和檢索。另一方面，大數據時代，高?？勺孕醒邪l或借助網絡平臺，打造健康、安全、實用的大學生思政教育數據平臺，跨行業、跨區域共享思政教育資源，將思政微課等精品課程匯總到平臺中，吸引教師與學生的關注和學習。一般來說，大學生思政教育數據平臺應具備基礎的四項功能，分別是展示思政教育成果、資源共享、數據分析、互動交流。同時在此基礎上，高校及教師可根據實際需求進行功能的增刪和優化。需要注意的是，“互動”是大學生思政教育數據平臺的生命力所在，所以教師應重視數據平臺互動交流模塊的管理與維護，確保“教”與“學”的互動真實有效。

通過對該書的研究，筆者強調了數據思維在高校思政教育工作創新中的融合，為大數據時代高校思想政治教育工作創新提供了新思路。誠然，大數據技術在高校思政教育工作創新中表現搶眼，但高校及教師還應當注意大數據技術的應用所帶來的一些副作用，如輿情危機更復雜、隱私保護難度更高等。只有持續關注大數據技術帶來的積極影響和“副作用”，高校及教師才能更好地把握時代，不斷優化思政教育的內容和方式，提升大學生的思想政治素養，為社會培養出更多高素質人才。