摘 要：大数据的时代特征之一，是通过与特定的生产经营活动全流程相结合，对价值链加以量化，对整个经营活动实现数据化和可视化，从而为指导生产经营活动精准决策提供依据。思政教育教学实践中，同样有着自身的价值链和成体系化的工作流程。在民办高校的思政教育实践中，率先引入大数据技术，对全流程教学进行可视化的数据追踪，为思政教学进一步的精细化、数字化且提高教学实效提供新思路，同时具有一定的开创性示范作用。

关键词：民办高校;思政教育;大数据;数据可视化

大数据对各项生产经营活动最大的改变，莫过于使生产经营环节中各项指标数据可获取并可视化。特别是对互联网产业来说，用户一切的行为动作都可以被系统记录并且沉淀，设计一系列与经营活动密切相关的指标，从而为各个业务人员提供数据化的决策依据，以便有效指导生产经营，缩减成本并提升产出。

在思想政治教育的教学实践中，一大难点是如何针对不同的学生群体，围绕不同的教学内容给予精细化的教学安排，从而真正做到“因人施教”。文章参考了互联网以及大型企业集团的大数据实践，结合思政教育的教学特点，特别是民办高校市场化、灵活化的教学管理模式，更适合尝试思政教育的新方式，通过对思政教学全流程价值链进行数据可视化设计与实施设想初探，从而为思政教学进一步的精细化、数字化且提高教学实效提供了新思路。

一、民办高校思政教育的教学全链路梳理

对民办高校思政教育全流程价值链进行数据可视化设计，首先，需要对思政教育整个教学过程的价值链和各个环节做全链路的价值链梳理，明确教学的主要环节并且定义核心指标。

一般来说，完整的民办高校思政教育教学过程，包含三个主要的角色：一是承担主要教学实践的思政教师，二是参加思政课堂教学和课外教学实践的大学生，三是对整个思政教学体系进行管理和课程研究的教育管理者。

对于不同的角色，主要的过程价值链也有所不同。对于思政教师群体来说，需要学习研究和落实教育部统一的课程教学大纲，围绕当学期课程进行备课，准备课程材料和辅助教学的音视频资料，安排课堂外的实践教学以及对整个学期的教学成果进行复盘。对于大学生群体来说，需要提前了解本学期的思政课程教学安排，参加课堂教学以及课外实践，课余完成教学要求的作业和调研任务，并且在今后的社会生活中践行思政教育的理念。最后，对于思政教育管理者，需要把握教师和大学生在参与课堂教学和学习的实践中，各个环节的问题点和机会点，洞察课程优化的方向且迭代式地对课堂内、外的教学实践和授课方式进行优化，从而最大程度实现“因人施教”的目标，把思政教育的核心理念和知识，传授给学生，并让他们受用终身。

二、民办高校思政教育的指标体系设计

在完成对民办高校思政课教学过程的全流程链路梳理之后，需要对过程中的指标进行定义，并设计关键数据采集点，为下一步的数据采集、沉淀和可视化教学仪表盘的设计打下基础。整个指标体系的设计，一般来说分为了解和确认需求，定义结果指标、过程指标和维度指标，制作指标解析和标准说明书，设计数据采集工具和方式以及最终的教学可视化仪表盘设计。

（一）民办高校思政教学过程的需求了解和洞察

指标体系设计的第一步，需要建立在充分了解民办高校思政教学各主要角色的具体需求和痛点的基础上。因此，需要首先召集由主要思政骨干教师、大学生代表和思政教育工作者组成的项目需求沟通会，统一收集各方在实际的教学和学习过程中遇到的问题、难点和需求点，汇总形成明细;再针对汇总的需求和问题，按照不同角色的教学过程全链路，对应地识别其中的主要节点和集中的需求，形成过程全链路与主要问题和需求的对应关系;最后根据这一个汇总及梳理完毕的需求及问题明细，针对思政教师、大学生和思政教育工作者分别召开需求沟通会，全面、细致地沟通、讨论详细的需求及核心问题，并就需求及问题的重要程度、紧急程度和优先次序达成一致意见。最终，在出具完整的项目需求报告书后，对后续工作的重难点、先后次序及资源投入等做出详细计划。

（二）民办高校思政教育的指标设计

在整个民办高校思政课的指标体系设计中，关键是对结果指标、过程指标和维度指标的识别和定义。如果说整个指标体系的宗旨，是通过细化的数据抓手反映完整思政教学流程中核心的工作节点，并最终形成可供优化迭代的决策指导，那么核心指标则是整个指标体系主轴中的核心。结果指标，指的是整个指标体系中起到提纲挈领作用的导向型指标。比如考试及格率、课程实践通过率等，其跟踪的时间周期相对较长，并且可以通过同比和环比历史的数据对一个完整教学实践做全盘的总结和闭环。过程指标是通过对结果指标的逻辑和算术拆解而来，通常这个层级的指标是由思政教育管理者和思政教师代表通过讨论定下来。比如为了提升考试及格率，可以通过分别提升平时作业、期中考试、期末考试各自的及格率并设计额外的课堂教学实践加分项，通过提升多种教学形式，降低单一化考核的指标权重来实现。这一级别的指标和具体教学动作相关，更多的是根据教学过程的阶段性目标，就实际和阶段性的工作做规划，以支持结果指标任务的完成。最后的维度指标，是对一线思政教师的教学工作具有具体的指导意义，更多地与日常的教学工作相关，比如围绕一次思政课外教学实践，如何提升学生的参与积极度，如何有效吸收实践教学内容等。日常的维度指标与每个角色息息相關，用于持续跟进对当前的思政教学工作做执行反馈，并以此来优化当前的教学环节。

对民办高校思政全流程关键的结果指标、过程指标和维度指标进行定义之后，需要配套完善各个指标的详细释义，确认数据来源和计算逻辑，编撰指标说明书，为下一步开发和部署数据采集工作和设计可视化仪表盘做前置准备。

（三）民办高校思政教育的设计数据采集工具和仪表盘设计

对民办高校思政教育指标体系中关键数据的采集和展示，离不开现代化技术工具的设计和部署。一般来说，数据采集需要使用多样化的工具或者平台，或已经成型在使用的工具和平台，比如社交应用微博、钉钉、微信和抖音等;也包括需要针对思政课教学所专门开发的工具和软件，如在线思政课堂等。对思政教学过程全链路的数据采集，需要外部工具系统和内部工具系统的有机结合和使用，才能最终提供全域的数据视角。在民办高校的思政教学实践中，需要围绕思政教师的主要工作流程，设计并搭建在线课堂技术方案，使备课、教学、音视频媒体播放、师生互动、教学实践和作业考试等都能够在统一的教学管理系统中完成，并且在系统的关键流程中通过设置埋点技术，采集各个业务流程的数据。同时，充分利用社交应用工具所提供的数据接口，获取第三方数据来丰富整个思政教学活动的源数据资产，从而丰富指标体系的维度指标。在设计和部署核心的教学系统和对接的数据采集工具之后，就可以把海量的、种类多元的教学数据分门别类并成体系地存储在数据仓库中，并通过外接的可视化平台，把结果指标、过程指标和维度指标按照一定的逻辑顺序加以展示，最后通过权限设定，使不同的角色如思政教师、学生、思政教育管理者们看到不同维度的指标和细节，从而针对性地围绕自身所关注的业务需求和痛点，进行迭代的改善和优化。

三、民办高校思政教育全链路数据可视化的实施设想

当完成对民办高校思政教育教学全链路梳理及指标体系设计后，整个教学实践就可以在基于智能化、数字化的决策指导下开展。在民办高校的思政教育实践中，学期之初，教育管理者就可以根据教育部统一的要求，结合社交网络的海量大数据，了解时下学生群体的偏好、习惯和流行爱好，通过把思想政治教育理论与时代的流行话语体系所结合，设计出风格多样、形式贴合学生语境的案例、素材、教案等教学资料，并且做出学生喜闻乐见的、接受度高的而又健康积极活泼向上的课外实践方案。进一步的，教师可以通过思政教学课堂大数据系统，通过提前了解学生的前期学习情况、其它学科表现、以往的学习成果和个体的兴趣、爱好、他人评价等，可以更有针对性地设计贴合不同专业和知识背景学生的教学方案，并且注意把握整个教学过程中不同阶段的比重，强化个别环节的权重和个性化辅导，做到最大化地传授知识并有效提升学生的综合能力。最后，学生群体通过利用大数据的思政课堂学习系统，做到教程数字化和多媒体音视频的全域知识触达，通过教材和思政课堂教学，结合多元的课外实践，充分学习和领悟思政课教学的目标和理论知识。更特别地，通过大数据的精准预测，结合学生的个性化需求和特征，定向推荐与思政有关的电影、电视、展览、纪念活动和公益性项目，使学生能在各种实践中，进一步地内化课程教学内容，实现理论和实践的有机结合。

大数据技术自诞生伊始，就深刻地改变了整个社会生活的形态。以往基于经验传授的、反复模糊试错的低效率工作方式变得不再可取。对各种工作形态的精细化和数据化分析，“用数据说话”的态度成为原则和常态。教育过程，特别是通识教育思政教学，单纯的课堂教学已经不能满足学生对多元化学习方式的要求。在民办高校，多媒体教学工具、社交网络数据分析已经慢慢渗透进教学实践中，但对全流程的数据化管理缺仍然是实践中的空白。对思想政治教育的课程教学进行数据化和精细化改造，是一个系统工程，离不开教育管理者、教师和学生三种角色的有机配合，通过梳理教学过程全链路，定义和分析链路中的关键指标，设计和引入技术化的工具和平台并对指标进行可视化呈现，最终实現基于数据的教学过程优化和迭代。而民办高校市场化、灵活化的教育管理特征，为其在思政课教学实践中推行数据化设计带来优势，并且也为更广泛的思想政治教育数字化改革，提供了先行示范意义。

参考文献

[1] 胡树祥，高宇.网络思想政治教育研究现状的大数据分析与思考 [J]. 思想理论教育导刊，2016（7）.

[2] 维克托·迈尔·舍恩伯格，肯尼恩·库克耶.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].杭州：浙江人民出版社，2013.

[3] 陶志欢.思想意识数据化呈现的逻辑反思与边界校勘——对大数据与思想政治教育的关联性评估[J].思想理论教育，2019（7）.

[4] 吴满意，肖永梅，曹银忠.大学生社会实践活动的新形式——虚拟社会实践 [J]. 理论与改革，2010（2）.

[5] 梁海娜，李俊奎.“大数据”思想政治教育载体再思考[J].思想教育研究，2017（12）.

[6] 陶志欢.高校思想政治工作大数据思维：深层逻辑与风险规避[J].高校辅导员，2019（2）.

基金项目：本文系广州工商学院院级科研项目“大数据时代优化民办高校思想政治教育工作的研究”（KA201828）的阶段性成果。

作者简介：谭丽婷（1987- ），女，汉族，广东人，硕士研究生，广州工商学院专业教师，助理研究员，研究方向：思政教育，中国社会史等。