沈斌 李书芹

摘 要：大数据方法融入思想政治教育全過程，其目的在于打造大数据时代思想政治教育的新模式、新工具和新方法。它包含两个方面的内涵：一是将大数据嵌入思想政治教育纵向的各个活动环节；二是将大数据融入思想政治教育横向的各个组成要素。其建设是一个系统工程，提出必须坚持立足于学生成长发展，在大数据方法科学性的基础上，充分发挥艺术性和创造性；在系统设计、机制保障的基础上，必须坚持循序渐进、螺旋提升、群智群力、协同创新的建设思路，以实现整体优化，形成系统合力。

关键词：思想政治教育；大数据方法；嵌入；融合

中图分类号：G641 文献标识码：A 文章编号： 1674-2346（2017）01-0080-06

大数据时代，人人互联、物物互联，大学生在大数据环境下学习、生活和工作已经成为新常态。随着微信、微博、微教学、QQ、物联网等信息技术在校园中的深入应用，校园大数据已经形成，这些数据集中体现了大学生的思想动态和行为状况，是开展思想政治教育工作的宝贵信息资源。可以说，思想政治教育的大数据时代已经来临，大数据对思想政治教育工作的变革性影响已经初现端倪。思想政治教育工作者必须正视大数据带给我们的变革，用好大数据，不断创新大数据思想政治教育方法，从而为大数据时代的思想政治教育工作提供新手段，开辟新道路。

1 大数据条件下思想政治教育的研究和实践现状

1.1 大数据技术的研究现状和影响

较之于小数据，大数据具有4V特征，也就是Volume（容量大）、Variety（多样化）、Velocity（速度快）和Value（价值高）。其中，Volume指的是数据量大以及数据的完备性，它要求我们能从全局大数据中寻找潜在的、有意义的关联现象，从而实现跨领域的数据复用；Variety阐释了数据类型的复杂性和多样性，它要求我们能够处理各类混杂数据，包括结构化和非结构化数据；Velocity描述了数据产生的高速性，它要求我们能够实时化处理高速增长的数据；Value提出了大数据意义在于提供价值。[1]

大数据技术，就是从海量数据中快速萃取有价值信息的技术。它包含了大数据集成（Big Data Integration）、大数据管理（Management）、大数据解析和挖掘（Analytics and Mining）、可视化呈现（Visualization）等环节。大数据是从全局的观点来看待分散的数据，因此，需要运用集成的思想将结构化和非结构化的多源异构数据整合在一起，消除数据的异质性，实现数据资源的交叉复用。然后，通过云计算平台（如Hadoop）等对聚合的数据进行管理，实施数据的存储、检索、多维数据分析、数据规约和变换等操作，支持上层的应用需求。大数据解析和挖掘是知识萃取的核心，它综合运用各类人工智能、机器学习、统计分析的方法，比如关联规则、决策树、模式挖掘、异常检测、图分析、复杂网络等，从大数据中提取深层次知识和规律。可视化是将所发现的知识用图像的方式展示给用户，使得用户更易于理解结果。

借助于大数据技术的发展，个人的行为活动得到前所未有的记录；这些记录经过分析和挖掘后，可以发现许多新奇的、潜在的、有用的知识，从而提供很强的决策力、洞察力和流程优化能力。如此，21世纪的社会科学可以实现更精准的定量化研究，从而获得新飞跃。[2]就像4个世纪之前人类发明显微镜看到了微生物，引起生物学的变革；大数据将成为下一个观察人类自身社会行为的“显微镜”，引发社会科学的深刻变革。[3]

1.2 大数据条件下思想政治教育的研究现状和趋势

思想政治教育方法论体系包括思想政治教育认识方法、工作方法和调节评估方法3大类。思想政治教育认识方法包括3个方面方法：一是通过观察、调查、预测的方式掌握教育客体的思想信息；二是对思想信息进行分析研究，把握其实质；三是根据思想实际来制定教育方案。思想政治教育的工作方法包括理论、实践、批评和自我批评等基本方法，也包括疏导、树榜样、激励等一般方法，还包括预防教育、心理咨询等特殊方法，以及综合教育法。[4]从信息论视域出发，思想政治教育可以看作是思想信息的获取、分析、决策、实施和检查总结的综合过程。[5]而大数据技术的发展为思想政治教育的认识、实施和调节评估提供了崭新的科学化手段，是思想政治教育方法在新的历史条件下的新发展。

当前，已有不少学者从理论层面进行了探讨。例如，从概念内涵角度，胡纵宇等[6]认为大数据思想政治教育是世界眼光、中国情怀和时代特征三维的有机统一；夏晓东[7]提出大数据思想政治教育是指运用大数据深刻了解大学生思维方式、价值观念与行为习惯。从思维变革角度，邹绍清[8]认为应当将大数据嵌入青年社会主义核心价值观培育，促进教育内容、形式和方法的丰富；郑舒翔[9]认为应通过大数据优化高校思想政治教育工作的主体和环境。从方法创新角度，孙平[10]提出可以通过数据挖掘，量化分析青年学生思想行为的各个方面，评估思想的认同程度、接收方式和内化程度；邹绍清[8]提出将大数据手段运用于青年社会主义核心价值观培育的全过程，促进其科学性；胡晶君[11]认为应用大数据开展学生工作需要实现：理性化决策、精确化预测、个性化服务和科学化评价。

从实践层面看，美国教育部[12]已将大数据技术应用于提升教育教学质量，并取得实效；而思想政治教育作为一类专门教育，有着鲜明特色。例如，马列主义普遍真理与中国实践相结合，且不断与时俱进；教育内容与生活、工作相互交叉渗透难以分离；以理服人等。因此，需要进行专门研究和实践。典型工作有：电子科大以大数据教育中心为基地，协同学工部、马克思主义教育学院等部门，根据不同需求建立不同项目组，建立了“平台构建――职能部门――教师或辅导员――项目组数据分析――可视化呈现――教育对策”的思想政治教育链。[13]上述实践初步体现了大数据思想政治教育的实效，但尚未形成较系统的实践范式，而其中的关键在于将大数据方法嵌入思想政治教育的全过程。

2 大數据方法融入思想政治教育全过程的内涵

大数据方法融入思想政治教育全过程，其意义在于满足思想政治教育学科的科学化发展和思想政治教育的深入实践双重需求。其目的在于打造大数据时代思想政治教育的新模式、新工具和新方法。将大数据融入思想政治教育全过程是一个系统工程，它包含两个方面的内容：一是将大数据思维、技术与方法嵌入思想政治教育纵向的各个活动环节，提升各个环节的科学性；二是将大数据思维、技术与方法融入思想政治教育横向的各个组成要素，形成全方位、立体型、科学化的育人系统，充分提升系统的整体效能。

2.1 大数据嵌入纵向活动

在尊重教育和教育管理本质特性的基础上，将大数据方法嵌入学生思想政治教育的各个纵向活动环节，实现大数据技术与思想政治教育活动的深层次融合如图1所示。深度融合的信息化基础在于构建思想政治教育大数据平台，进而将其应用于思想政治教育的各个环节，具体描述如图1。

1）平台构建。基于微信、微博、微教育、智慧校园等若干大学生常用的应用，采集大学生在思想活动、价值取向、政治行为、生活作息、人际交往等各方面的动态，有机关联大学生的学习成绩、网络活动、门禁出入、日常消费、图书借阅、评奖获优、社团活动、社会公益等方面的数据，构建思想政治教育大数据平台。进而依据思想政治教育各个环节的任务和目标，实施数据检索、规约、多维数据分析、数据分析和挖掘、知识解释和呈现等操作，支持大数据与各个活动环节的深度融合。

2）教育准备。使用思想政治教育大数据平台，为教育对象群体建档。从家庭情况、个性特点、宗教信仰、兴趣爱好、行为习惯、学习情况、思想和情感动态等几个方面，刻画受教育对象的个体肖像。分析其倾向、特点，掌握受教育对象在生活、工作中的关注点，知晓其需要成长进步的地方，以及当前需要帮助解决的问题；进而采用思想政治教育专家系统的计算机辅助方法，形成适合受教育者个性特点的教育方案与教育策略。

3）教育实施。在智慧化的大数据教育环境支持下，依据前阶段所获取的教育信息、所形成的教育方案和教育策略，实施个性化的思想政治教育。教育实施过程中，教育者通过与受教育者的积极互动，获得即时性的反馈，根据教育环境、条件、对象、内容的特点和变化，因势利导，使教育思想内化为学生的价值追求，外化为学生的自觉行动；同时，充分发挥受教育者的主体作用，调动受教育者自我提升的积极性，强化自主学习和自我教育。教育实施过程可以采用自动化的方式进行记录，保存在大数据平台中，以便进一步分析。

4）跟踪评估。利用大数据手段，长期跟踪采集受教育对象的思想和行为情况。通过比较受教育对象教育前后的思想和行为数据，评估教育实施的有效性和长效性。重点观测教育所针对的问题是否得到解决或改善，学生是否得到成长进步。比如，针对学生的学习积极性不足的问题，观测其图书借阅、寝室门禁出入、学习成绩等数据的改变情况。同时结合所记录的教育实施过程，从正、反两个方面，总结教育实施的成功经验和不足之处，以便对教育方案和教育策略进行调整。一方面，利用大数据定量描述受教育对象思想和行为的改善状况；另一方面，实现对教师、辅导员思想政治工作开展绩效的定量精细化管理，激励提升工作实效和水平。

5）过程优化。持续健全和更新思想政治教育大数据，用发展的眼光看待受教育者的成长进步；持续完善思想政治教育方案库和策略库；将教育实施过程中的经验和教训存储在大数据平台知识库中，以便于教育者之间的知识分享；邀请有经验的思想政治教育专家对教育过程进行诊断，提出改进方向。定量化分析思想政治教育的全过程，围绕教育实效的改善和提升，调节优化主客体、时机、内容、媒介、方式方法、环境等影响要素，形成大数据思想政治教育的工作模式，螺旋式提升学生思想政治教育实施的水平。

2.2 大数据融入横向要素

思想政治教育的横向构成要素包括：教育主体、教育客体、教育载体和教育环境。通过大数据提升各个构成要素的智慧性，实现教育主体智慧地开展思想政治教育及其管理，教育客体智慧地学习和实践，运用信息化手段实现各个构成要素的有机联动，发挥整体协同效能。具体描述如下：

1）教育主体。从体制机制入手，将大数据理念、技术和工具提供给思想政治教育工作的全员要素，尤其是要打造一支政治过硬，懂得大数据、会用大数据的思想政治教育工作队伍，以及一支能实施大数据信息化工作的技术保障队伍。构建基于大数据平台的教育教学管理服务一体化、思想政治教育各渠道各阵地一体化的组织领导和协同工作机制。共享学校各部门的数据，将数据提供和更新责任落实到各个部门，利用大数据平台有机连接教师、学工辅导员、行政人员、后勤服务人员等全体教职员工，形成全员育人、层层落实的良好格局。

2）教育客体。根据学生的特长特点、兴趣爱好，形成个性化的学生成长培养方案；针对学生群体经常遇到的学业压力、失恋、家庭贫困、同学关系、就业工作等问题，形成团体辅导、个性化教育、朋辈帮扶等多种思想政治教育模式；利用大数据探索学生成长发展规律，总结归纳思想政治教育经验，形成思想政治教育工作方案库和策略库。采用大数据的方式，对学生的成长进步做定量化的刻画，充分发挥学生在自身成长进步中的主体作用。学生可以通过大数据了解自己与优秀同学在各方面的差距，了解自己所佩服的“牛人”的行为习惯是怎样的，从而形成榜样示范教育。

3）教育载体。将大数据思维和信息化技术嵌入思想政治教育的活动载体、文化载体、传媒载体和管理载体，打造线上线下虚实结合、灵活多样的教育活动。构建基于大数据的智慧化网络课堂、微博、微信和线下的智慧教室等思想政治教育阵地，为开展大数据条件下的思想政治教育提供丰富的功能和便捷的手段；基于大数据平台，整合微博、微信、智慧课堂等思想政治教育阵地，有机连接学校、社会、家庭，形成“载体合力”。新媒体条件下，整合网络大数据资源，运用青年学生喜闻乐见的文字、音乐、微电影等载体，创作精品课程、精品活动，丰富思想政治教育的大数据资源。

4）教育环境。运用大数据手段，实时监测网络舆情，发现青年学生热议话题，挖掘其中的情感态度，给予及时的响应和正确的引导，打造绿色健康的网络环境。通过大数据平台所采集的学生学习成绩、课堂表现、门禁出入、日常消费、思想动态等方面的数据，采用异常检测方法，及时发现其中的反常现象，比如大量学生的晚归、上课迟到等，挖掘背后的原因，纠正不良行为风气。运用大数据监测学生的宿舍、班级、专业及整个校园的学习氛围、行为风气和思想潮流，营造适合学生成长发展的舍风班风校风；监督学校及下属各单位的思想政治教育全员、全过程、全方位育人格局的落实状况，建立基于大数据的考核评估指标体系。

3 大数据方法融入思想政治教育全过程的基本理念

在实践中，将大数据思维、技术和工具融入思想政治教育纵向的各个活动环节和横向的各个构成要素，需要遵循如下基本理念。

1）坚持立足于学生成长发展。思想政治教育活动有明确的目的性，体现了思想政治教育活动的价值取向。张耀灿等[14]认为我国思想政治教育的最高目的是促进人的自由全面发展，现实目的是促进和谐的社会主体之生成。中央办公厅、国务院办公厅《关于进一步加强和改进新形势下高校宣传思想工作的意见》提出加强社会主义核心价值观教育，促进学生全面发展。因此，利用大数据开展思想政治教育工作必须遵循思想政治教育工作者的道德伦理，不能偏离以学生发展为本的基本理念。使用大数据先进方法，可以更加及时准确地把握学生的个性特点、思想动态、情感状况，乃至个人隐私。在合适的时机，恰当地运用这些信息，可以帮助学生的成长；反之，信息滥用、乱贴标签，则有可能造成对学生的伤害。思想政治教育工作者应当以学生成长为目标，不断优化教育方案和手段；要坚持从动态发展的眼光看待学生的成长进步，不纠结停留于学生在成长过程中曾出现的问题。因此。这对思想政治教育工作者利用大数据开展工作提出了更高的能力和素养要求。

2）坚持科学性基础上的艺术性。思想政治教育工作既有艺术的部分，又有科学的成分。科学性为艺术性提供依据和指导，艺术性是科学性的丰富与补充[15]――由于人的思想教育活动的复杂性，优秀的思想政治教育工作必然是科学性和艺术性的和谐统一。充分发挥思想政治教育的科学性和艺术性的整体效应，是提升思想政治教育实效的关键。大数据技术嵌入思想政治教育活动，将有效提升思想政治教育工作的科学性。但这并不意味着取消思想政治工作的艺术性，它同样需要运用灵活多样的思想政治教育工作方法和技巧。大数据时代，思想政治教育工作的科学性体现在大数据技术支持下，对思想信息的全面、精准、及时把握，对思想政治教育规律的认知和掌握，以及教育载体、教育环境的“智慧化”等方面；而艺术性则充分体现在思想政治教育方法实施过程中，教育者自身的人生经验、思想情感、人格魅力等个人方面的因素，语言运用、文字表达、材料组织等方面的能力，以及因材施教、随机应变等创造性因素。我们需要在把握大数据思想政治教育科学性的基础上，充分发挥思想政治教育工作的艺术性和创造性，才能更好地促进学生的成长。

4 大数据方法融入思想政治教育全过程的实现路径

将大数据融入思想政治教育体系是一个系统工程，具有流程时序性、要素关联性、工作协同性、系统整体性等特征。实现大数据方法融入思想政治教育全过程，需要从理念、队伍、体制、机制等多方入手，重点在于如下两个方面。

1）规划设计，机制保障。大数据方法融入思想政治教育全过程需要进行全员、全过程、全方位的系统整体设计。依据思想政治教育信息流动和工作流程，构建“思政信息采集（职能部门）―大数据量化集成（信息中心）―思政需求推送（教師或辅导员）―大数据分析挖掘（项目组）―知识可视化呈现（信息中心）―教育准备（教师或辅导员）―教育实施（教师或辅导员）―教育评估（辅导员）―教育优化（全员）”的思想政治教育运行环。如图2。要把运行环各个环节的建设任务落实到各个部门，重点抓好思想政治教育大数据平台建设；选择若干个具有典型意义的大数据思想政治教育活动进行重点突破，比如基于数据的大学生肖像刻画和个性化教育，进而丰富和增加应用功能。在这个过程中，需要设计精良的机制体制，激励教师、辅导员、技术专家、学生、社会等多方力量的共同积极参与，协同工作。

2）循序渐进，螺旋提升。大数据方法融入思想政治教育全过程是个具有探索性的创新工作，具有多主体、多环节、多应用的复杂性特点。基于此，其建设必须坚持循序渐进、螺旋提升、群智群力、协同创新的建设思路，以实现整体优化，发挥系统合力。一是采集思想政治教育大数据，本着先易后难的方针，逐步扩大所集成数据的来源和范围，提升数据的质量；二是试用思想政治教育的大数据方法，评估方法的有效性，根据反馈改善和提升方法；三是逐步扩大思想政治教育大数据平台和方法的试用范围，直至拓展到全员使用；四是按照项目实施的模式，有计划、有步骤地健全大数据平台的功能，丰富思想政治教育的大数据方法；五是普及推广大数据思维，强化大数据嵌入思想政治教育活动的意识，发挥全员积极性，群策群力，共同完善大数据思想政治教育系统；六是深度协同思想政治教育运行环各个环节的人员，逐步完善运行机制体制，提高大数据条件下的思想政治教育管理的能力和水平；七是评价系统绩效，诊断系统瓶颈，螺旋式提升系统的整体效能。

参考文献

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[15]孙水明.试论思想政治教育科学性与艺术性的相互关系[M]//万斌.马克思主义与当代. 杭州： 浙江大学出版社， 2010.