发布时间：2018-10-18所属分类：教育论文浏览：1次
摘 要： 摘要：大数据时代的高校思想政治教育与传统高校思想政治教育既有一定的区别又有紧密的联系。大数据时代，高校思想政治教育要把握好变与不变的关系，就应该结合大数据时代的新情况，在坚持指导思想、根本任务、根本目的、主要原则不变的前提下，通过思想政治
摘要：大数据时代的高校思想政治教育与传统高校思想政治教育既有一定的区别又有紧密的联系。大数据时代，高校思想政治教育要把握好“变”与“不变”的关系，就应该结合大数据时代的新情况，在坚持指导思想、根本任务、根本目的、主要原则不变的前提下，通过思想政治教育理念、教育素养、教育方法、主体结构的变化来实现思想政治教育目标。大数据时代高校思想政治教育的“变”与“不变”是辩证统一的关系，“变”是“不变”的实践智慧，“不变”是“变”的本质彰显，“变”与“不变”辩证统一于高校思想政治教育发展之中。
关键词：大数据时代,高校思想政治教育,数据信息理念,数据挖掘力,数据分析力,数据呈现力
一、文献分析及其选题意义
随着互联网、云计算、移动终端等技术的迅速发展，大数据的重要性日益凸显并受到社会广泛重视。2012年，联合国发布大数据白皮书，宣布大数据时代已经到来。美国在2012年3月启动了“大数据研究和发展计划(BigDataResearchandDevelopmentInitiative)”，将大数据视为“未来的新石油”。随后，日本、英国、德国等国也推出了与大数据相关的战略研究。十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视与大数据有关的研究和推进工作。
2015年11月,中共中央在第十三个五年规划的建议中明确提出，要“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”[1]。2017年，习近平同志在十九大报告中进一步强调，要“善于结合实际创造性推动工作，善于运用互联网技术和信息化手段开展工作”[2]。大数据逐渐融入科技、教育、研究、管理等各个领域。
在教育领域，“大数据技术无疑是推进教育创新发展的科学力量”[3]。借大数据的东风，近年来思想政治教育学者将大数据引入思想政治教育领域，对“大数据与思想政治教育”进行了越来越多的研究。从目前的研究成果来看，学者们从大数据时代高校思想政治教育思维方式的转变、方法的变革、实效性的提升、工作思路的创新、思想政治教育模式的创新以及大数据在高校思想政治教育中的运用等方面进行了多角度的分析和探讨。
这些研究成果多强调大数据对高校思想政治教育带来的改变，而鲜有涉及大数据时代高校思想政治教育的“不变”因素，更没有关于大数据时代高校思想政治教育“变之内容”与“不变本质”之间关系的文章。毋容置疑，大数据对传统的高校思想政治教育带来了巨大的变革。但在大数据时代，高校思想政治教育仍有诸多不随大数据时代到来而改变的一些核心内容。可以认为，正确认识大数据时代高校思想政治教育的“变”与“不变”，对于改进高校思想政治教育的方式方法，提高高校思想政治教育的针对性和有效性，具有十分重要的意义。
二、大数据时代高校思想政治教育之“变”
古人云：“穷则变，变则通，通则久。”[4]意思是，事物发展到了极点，就要发生变化，只有变化事物才能不断发展。传统的高校思想政治教育虽未发展到“极点”，但在大数据时代，高校思想政治教育只有顺应时代的变化，不断创新工作理念和工作方法，积极利用大数据推动自身的改革创新，才能在“变”中求实效，在“变”中谋发展。
(一)思想政治教育理念之“变”
大数据时代高校思想政治教育的首要之“变”即理念之“变”。辩证唯物主义认为，社会意识对社会存在具有能动的反作用。因此，要使大数据时代的高校思想政治教育实践发生变化，首先要变革思想政治教育理念，从而使高校思想政治教育在大数据时代实现从被动适应到主动应对、从被动借鉴到主动运用的转变。
1.树立数据信息理念
数据信息理念，即要认识到数据可以加工成信息，数据是信息的源泉。有学者预言:“在不久的将来，世界许多现在单纯依靠人类判断力的领域都会被计算机系统所改变甚至取代。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。”[5]198大数据之所以可以成为“新发明和新服务的源泉”，是因为大数据中蕴藏着巨大的信息。
如校园“一卡通”可以记录学生在食堂的就餐时间、就餐地点、就餐金额等数据，这些就餐行为只是以数据的形式被记录了下来，单独看某个数据似乎获取不到信息，但如果查看某个学生长期的就餐数据，就可以分析出该生一日三餐的就餐时间、就餐地点、就餐标准等具有规律性的信息。
2.培养数据价值理念
数据价值理念，即要认识到数据中蕴含着巨大的价值，只有对大数据进行充分的开发，数据中的价值才能充分地发挥出来。“数据就像一个神奇的钻石矿，当它的首要价值被发掘后仍能不断给予”[5]36。然而，目前中国对数据价值的认识还不够，对数据的开发并不充分，数据的价值没有得到充分的利用。正如邬贺铨所指出的“中国人口居世界首位，将会成为产生数据量最大的国家，但我们对数据保存不够重视，对存储数据的利用率也不高”[6]。
因此，大数据时代，在高校思想政治教育中要培养数据价值理念，充分挖掘数据中所蕴含的价值。大数据对高校思想政治教育的价值主要体现在，可以促进思想政治教育的科学化和准确性。传统的高校思想政治教育侧重于教育者的情感教化，主要是凭借教育者的教育经验和主观判断对受教育者进行施教。而大数据时代的高校思想政治教育是建立在对大数据进行精准分析基础之上的，从而提高了高校思想政治教育的科学化和准确性。
3.贯彻数据共享理念
数据共享理念，即要认识到孤立的、小范围的数据所拥有的价值是有限的，只有通过数据联合、数据共享，才能充分地开发大数据所蕴藏的价值。然而，目前中国在数据共享方面的现状却不容乐观，“一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享，导致信息不完整或重复投资”[6]。因此，数据共享理念亟待树立。
2017年12月，中共教育部党组印发的《高校思想政治工作质量提升工程实施纲要》指出，要“加强工作统筹，建设高校思想政治工作网，打造信息发布、工作交流和数据分析平台，加强高校思想政治工作信息管理系统共建与资源互享”[7]。笔者以为，贯彻数据共享理念应着重从以下两个方面着手。
一方面，高校内各部门之间要实现数据共享。在高校内，后勤部门掌握了学生的食堂就餐和出入宿舍数据，教务处掌握了学生的成绩、选课数据，图书馆掌握了学生的借书、下载资料、进出图书馆的数据，网络技术中心掌握了学生的上网时间、上网地点、浏览网页的数据，学生处掌握了学生的性别、年龄、民族、生源地、奖惩情况等基本数据。上述各部门只有实现数据共享，形成学生的大数据，才能更好地分析学生在大数据后的言行。
另一方面，高校与政府部门、社会团体和企业之间要实现数据共享。“当前由于缺乏有效共享机制，许多已存在数据相互独立，尚未建立有效关联，难以产生价值共振效应”[8]。因此，可由政府牵头成立数据信息共享的协调机构，促进高校与社会其他部门之间实现数据共享。在实现数据共享的同时，要为数据信息共享制定制度规范，防止数据安全隐患、隐私隐患、滥用隐患。因为，在大数据时代，“提供给决策支持系统的数据是全面的，所以要求高度重视决策支持系统的数据安全问题，否则数据泄漏，对决策者可能产生不可估量的损失”[9]，对数据生产者也可能会造成难以预期的影响。
4.践行数据跟踪理念
数据跟踪理念，即要认识到数据是在不停地发生变化的，只有对数据进行实时的跟踪，才能保证数据的时效性。小数据时代，普通数据的提取多为阶段性采集，从数据采集到数据应用存在一定的时间间隔，所采集的数据不可避免地带有一定的滞后性。而大数据时代，通过网络、监控、云计算等技术所采集的数据是全过程、全方位、全天候的即时数据，能够充分保证数据的时效性。大数据为数据的实时更新提供了技术前提，要充分利用大数据的全过程性和即时性，提高高校思想政治教育的时效性，就要践行数据跟踪的理念，对大数据进行实时的跟踪。
(二)思想政治教育者素养之“变”
大数据时代，要提高思想政治教育者的数据素养和运用数据的能力。“数据素养(DataLiteracy)，也叫数据信息素养(DataInformationLiteracy)，是指科学采集、组织和管理、处理和分析、共享与协同创新利用数据信息等方面的能力，以及在数据信息生产、管理和发布过程中应遵循的道德与行为规范”[10]。
1.提高数据敏感性
大数据时代，数据无处不在、无时不有，因此需要思想政治教育者提高对数据的敏感性，善于发现和捕捉数据。当代大学生是数据的生产者，他们每天在吃饭、上课、打电话、发信息、进出门禁、借阅书籍、下载资料、网上聊天、网上购物、浏览网页时，都会产生大量的数据信息。对这些数据信息的采集和提取，有助于了解学生的思想动态和行为取向。高校思想政治教育工作者只有对大学生在上述活动中所产生的数据保持高度的敏感性，才能透过大数据及时准确地掌握学生的心理状态、学习状况、兴趣爱好、行为倾向等信息。从而及时发现学生存在的问题，并进行有效的引导和教育。
2.增强数据挖掘力
数据挖掘力，即要有发现数据、捕捉数据的能力。大学生所产生的数据大体上可分为三类，即日常行为数据、学习行为数据和网络行为数据。在上述三类数据中，日常行为数据大部分可以由校园一卡通记录，可以由后勤集团提供;学习行为数据可以由教务处和图书馆提供;网络行为数据除了学校的信息技术中心可以提供部分数据外，大部分具体数据信息需要思想政治教育者去发现和捕捉。如学生在网页浏览、网上发帖、网络购物、微信朋友圈、QQ空间、微博所留下的信息，都需要思想政治教育者去挖掘、整理成有用的数据信息。
3.提高数据分析力
数据分析力，即对于数据的价值、数据与数据之间的关系、数据的变化趋势、数据的关联性等进行分析的能力。大数据具有容量大、种类多、速度快、价值大的特征。在海量的、种类繁多的数据中提取出有价值的信息，就需要思想政治教育者具有较高的数据分析能力。一方面，要重视数据的关联性分析。数据的关联性分析，主要包括分析数据与学生思想行为之间的关联性、数据与数据之间的关联性。如，校园一卡通上的数据显示某位经常去图书馆的学生最近一个月去图书馆的次数减少了，不能就认为这位学生不爱学习了。
可以分析一下该学生其他的数据信息，如校医院的数据信息和选课信息。如果校医院的刷卡记录增加了，可能是因为生病了才没有去图书馆。如果选课系统显示该生选修的几门选修课这个月都在开设，则说明是因为去上课了才没有去图书馆。因此，需要教育者对学生多方面的数据信息关联之后进行分析，才能得出正确的结论。
另一方面，要把数据分析与其他工作相结合。只有把数据分析的结果与非数据分析的工作相结合，才能得出更准确的判断。如家庭经济困难学生认定工作，不能唯数据而定，而要把大数据分析的学生消费情况与其他信息相结合，才能确定哪些学生是家庭经济困难学生。中共教育部党组印发的《高校思想政治工作质量提升工程实施纲要》中也阐明了只有将大数据分析与其他工作相结合，才能提高数据分析力的思想。该实施纲要指出：“精准认定家庭经济困难学生，健全四级资助认定工作机制，采用家访、大数据分析和谈心谈话等方式，合理确定认定标准。”[7]
4.增强数据呈现力
数据呈现力，即对所搜集、整理的数据进行呈现的能力。思想政治教育者不仅要有数据采集、筛选、分析、处理和运用的能力，还要有可以把数据分析的结果呈现出来的能力。如果收集、存储和分析的数据得不到很好的呈现，数据的价值就得不到充分的利用，大数据带给思想政治教育的价值和效益就会大打折扣。数据呈现力要求思想政治教育者不能就数据论数据，而要把可利用的数据用简单易懂的方式呈现出来。思想政治教育者可以通过文字、图表、视频等方式把对大数据的分析结果呈现出来，使数据可视化。
三、大数据时代高校思想政治教育之“不变”
“变”是高校思想政治教育在大数据时代面对外部环境的变化所呈现出的新情况、新趋势和新特点。而“不变”是高校思想政治教育在大数据时代对思想政治教育基础性、根本性、原则性问题的坚守，是对思想政治教育本质、规律的保持。大数据时代，高校思想政治教育之“变”应建立在思想政治教育的指导思想、根本任务、根本目的、基本原则“不变”的基础之上。
四、大数据时代高校思想政治教育“变”与“不变”的辩证关系
“变”是高校思想政治教育适者生存的法宝，“不变”是高校思想政治教育长久存在的根据，那么大数据时代高校思想政治教育到底是“变”还是“不变”呢?“变”与“不变”之间是什么关系?“变”是“不变”的实践智慧。社会在不断地发展，技术在不断地革新，高校思想政治教育作为一种社会实践活动，只有跟上社会发展的脚步，才能保持旺盛的生命力。
大数据是信息技术发展的结果。只有充分利用信息技术发展的成果，在保持思想政治教育的基本性质、根本规定性不变的基础上，充分利用大数据技术来变革高校思想政治教育实践，使大数据与高校思想政治教育高度融合，才能推动高校思想政治教育不断发展。“不变”是“变”的本质彰显。大数据时代，高校思想政治教育的“不变”是本质，“变”是现象，“不变”是“变”的本质彰显。正所谓，万变不离其宗。大数据时代高校思想政治教育的“变”是建立在其指导思想、根本任务等“不变”的基础之上的。
无论是网络时代、大数据时代还是未来将出现的其他任何时代，高校思想政治教育的“变”将与其同频共振，只是不同时代“变”所对应的内容不同。“变”的内容是随着时代的变化在不断变化的，而“不变”的本质是任何时代都不会改变的。“变”与“不变”辩证统一于高校思想政治教育发展之中。正确理解大数据时代高校思想政治教育的“变”与“不变”及其相互关系，对于正确、充分、合理地利用大数据，使大数据更好地为高校思想政治教育服务具有重要意义和价值。有学者指出“在思想政治教育与信息技术融合的过程中，要明确什么变了和什么没有变，什么要变和什么不能变，把握好变与不变的适度关系才能在融合中有的放矢”[18]。
大数据时代，高校思想政治教育要把握好“变”与“不变”的关系，就应该结合大数据时代的新情况，在坚持指导思想、根本任务、根本目的、主要原则不变的前提下，通过思想政治教育的教育理念、教育素养、教育方法、主体结构的变化来实现思想政治教育目标，使高校思想政治教育在“变”与“不变”的辩证统一中实现发展。
参考文献：
[1]中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议[N].人民日报,2015-11-04(01).
[2]习近平.决胜全面建成小康社会夺取新时代中国特色社会主义伟大胜利——在中国共产党第十九次全国代表大会上的报告[N].人民日报，2017-10-28(01).
[3]杨现民，王榴卉，唐斯斯.教育大数据的应用模式与政策建议[J].电化教育研究，2015(9)：54-61.
[4]余敦康.周易现代解读[M].北京：华夏出版社，2006：354.
[5]维克托·迈尔，肯尼思·库克耶.大数据时代[M].盛杨燕，周涛，译.杭州：浙江人民出版社，2013.
[6]邬贺铨.大数据时代的机遇与挑战[J].求是，2013(4)：47-49.
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