狄佩佩

摘 要 互联网改变了新时代大学生的思想行为方式和认知行为习惯，而大数据技术的运用变革了高校辅导员思想政治工作的思路与方法。基于大数据的学生数据画像、动态监测、行为预测是辅导员 “精准思政”的重要内容，也是切实提高工作实效性、针对性的重要途径。为此，高校要做好顶层设计、搭建数据平台;不断增强数据意识，提高工作人员数据分析能力;引育并举，建设专业化人才队伍。

关键词 大数据 高校辅导员 精准思政

中图分类号：G41                                   文献标识码：A    DOI：10.16400/j.cnki.kjdkz.2021.01.045

Abstract The Internet has changed the new era of college students' thinking behavior and cognitive behavior habits. And the application of big data technology has transformed the ideas and methods of college counselors' ideological and political work. Student data portraits， dynamic monitoring， and behavior prediction based on big data are important content for counselors to achieve "precise thinking and politics"， which can effectively improve student management's timeliness， effectiveness， and pertinence. To this end， colleges and universities should do a top-level design and build a data platform; Continue to cultivate data awareness and enhance the staff's data analysis capabilities; Educate simultaneously and build a professional talent team.

Keywords big data; college counselor; precise thinking and politics

习近平总书记在全国高校思想政治工作会议上强调要将思想政治工作传统优势与信息技术高速融合，增强时代感和吸引力。[1]在互联网改变了大学生的思想行为方式和认知行为习惯的新时代，利用大数据技术变革高校辅导员思想政治工作的思路與方法，将“找瓶颈、补短板，精准对焦、协同发力”[2]的精准思维应用于思政工作，突破思想政治工作的“壁垒”和“孤岛”，聚焦热点、解决难点，实现“精准思政”，对提升思想政治工作的针对性和实效性具有十分重要的现实意义。

1大数据时代高校辅导员“精准思政”的必要性

高校辅导员作为开展大学生思想政治教育的骨干力量和高校学生日常思想政治教育和管理工作的组织者、实施者、指导者，在开展思政教育的过程中，只有运用大数据技术，获取分析挖掘学生数据，精准地了解学生的教育活动特点和多元丰富的需求，发掘学生成长、教书育人和思想政治工作的新规律，并预测学生发展趋势科学决策，才能实现精准服务、精准指导、精准帮扶，满足学生成长成才的需求和期盼。

1.1传统模式下，高校辅导员思政工作的局限性

互联网的蓬勃发展，改变了新时代大学生的思想行为方式和认知行为习惯，给高校辅导员的思想政治工作提出了新的要求。高校辅导员传统的工作方式与工作效果在大数据时代具有明显的局限性。具体表现为现阶段辅导员对学生事务的管理效率不高，对学生评优评奖的管理决策不够科学全面，对从学生的心理状态的管理时效性不强，对学生就业的指导实效性、针对性不足。例如：传统模式下，高校辅导员在开展工作时对于需要收集的学生信息，往往需要什么收集什么，相同或类似的信息有时会重复收集，工作效率低，学生厌倦，甚至反感。通过问卷或者表格采集到学生数据是碎片化或刻意为之的。这就导致在处理与解决学生问题时，不能全面真实地了解学生需求。

1.2大数据时代高校辅导员“精准思政”的可能性

大数据技术打破了人们思维中固有的因果关系模式和传统的路径依托。它通过事物之间的相关系数来解释问题的，[3]能够将看似无关的数据组合起来，通过分析之间的相关性，从而对未来可能发生的事情做出合理判断与预测。[4]例如，啤酒与纸尿裤没有因果关系，但是在大数据的组合中二者具有强关系，超市将啤酒与纸尿裤放在一起，能够显著提升销量。通过对学生数据的组合分析，探究学生各项行为数据间的相关性关系，可以判断学生的思想行为状态，发掘潜在的问题。大数据技术的应用变革了高校辅导员传统的工作思路与方法，促使高校辅导员从收据收集型向数据挖掘型转变，为“精准思政”提供了可能。

2 大数据时代高校辅导员“精准思政”的具体内容

大数据时代高校辅导员“精准思政”遵循数据管理的一般规则，包括数据的收集、分析和预测三个阶段，[5]这构成了高校辅导员“精准思政”的一般过程吗，如图1所示。

2.1 学生画像：基于数据收集的精准了解

大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据，记录着他们的思想、行为乃至情感。随着“智慧校园”的不断建设与完善，学生在校期间的课堂出勤记录、图书馆借阅学习记录、宿舍出入记录、“一卡通”消费记录等作为最原始的数据记录了学生在校期间的行为。“95”后、“00”后的大学生作为网络原住民，他们在网络世界的所有行动轨迹，诸如学生浏览的网页、网上消费记录、发表的动态等各个环节，均产生了大量多样、多源、多维的数据。它包括来自高校在教学活动、学生工作、财务管理、后勤管理等方面的内部数据和来自互联网教学、社交媒体、消费平台等方面的外部数据。辅导员根据以上各场景中学生行为数据，探索“成绩优秀学生”“作息规律学生”“心理健康学生”的养成路径和行为习惯，给学生画像。

2.2 动态监测：基于数据分析的精准把控

对学生数据的分析挖掘，是实现辅导员“精准思政”的重要环节。只有对学生产生的大量数据进行清洗筛选、建模分析，挖掘探究数据背后隐藏的规律，才能真正地发挥数据的价值，达到“精准思政”的目标。辅导员对学生数据进行挖掘，精准地掌握学生在学业、学习、生活、社交、心理以及就业等方面的真实表现，实现对学生的动态监测。例如，通过对图书馆刷卡系统、教室考勤等数据的监测，锁定“易旷课”学生名单，提升辅导员对学生学业指导的效果;通过一卡通消费记录、出入宿舍等数据的监测，实现对贫困学生生活状态的监测，做好学生工作中的“精准扶贫”;通过对突然异常数据的抓取与分析，关注学生心理波动和心理行为数据，及时了解干预，做好学生的“知心朋友”和“人生导师”。

2.3 行为预测：基于数据预测的精准干预

大数据的核心价值在于预测。现阶段辅导员工作中，对学生成长规律的探索和应用不足，事前研判干预相对不够，事后疲于应付，大大影响了高校思想政治工作的时效性和针对性。大数据技术的应用很好地弥补这一缺陷。数据分析挖掘的结果，全面展示学生的行为轨迹、分析学生行为的影响因素，进而实现对学生行为发展趋势的预测，为辅导员的“精准思政”提供直观的数据支撑和服务。对学生数据异常点的抓取和监测可以切实提高辅导员工作的预测能力。针对心理工作，辅导员采用问卷调查、座谈等传统的方式收集整理学生的心理健康数据，建立学生心理健康数据库，对学生档案数据和日常行为信息的拟合、挖掘，形成学生心理状况的评估报告，建立学生状态预警机制。一旦学生心理状态指标达到预警阈值，辅导员就要及时介入，精准干预。针对就业工作，基于大数据对学生个人情况、知识技能、综合素质、兴趣爱好等各方面的综合分析结果，与学校就业指导系统中提供的岗位进行匹配，进而为学生提供“精准岗位”推荐和个性化的就业指导服务。

3 大数据时代高校辅导员“精准思政”的创新路径

3.1 做好顶层设计，搭建数据平台

大数据运用到辅导员的学生管理工作中，辅导员要从有限样本向全样本数据、探究事物之间的因果关系向探究相关关系转变。现阶段大多数高校，学工部门、教务部门、后勤服务等在数据采集的指标、属性、字段等方面存在着差异，数据的使用难度变大。且由于部门间的协调受限，辅导员对数据的获取存在一定困难。辅导员的工作，主要是做人的工作，是一项全员育人、全程育人的系统工程。因此，需要學校层面的政策支持与制度保障，更需要院系与部门的贯彻落实。要想促使大数据技术与学生管理工作有效结合，高校需要从顶层设计出发，规范数据采集的统一口径、使用的流程，搭建大数据平台，制定相应的政策与制度作保障。

3.2 增强数据意识，提升数据分析能力

辅导员日常工作中要想充分发挥大数据的价值，让大数据有效指导工作，实现“精准思政”，就要转变工作思维，不断培养工作人员的数据意识与数据敏感度。（下转第161页）（上接第102页）辅导员要主动收集整理学生数据，分析学生的行为记录，了解学生的学习与发展需求，设置学生的感兴趣的课程，开展个性化的教育辅导;分析学生的日常动态、宿舍出入、课堂出勤等数据，分析学生近期的思想状况与心理状态，发现并解决问题;汇总分析企业招聘信息、岗位职责和应聘需求，明确各行各业对人才需求的变化，为学生提供更有针对性的就业指导和信息服务，再结合学生画像，开展职业生涯规划教育和专业的就业指导;通过聚类分析等方法挖掘不同群体学生的行为特征，促进学生自我比较、自我管理、自我修正。同时，还可以形成典型案例，通过朋辈影响，提升辅导员工作效果。

3.3 引育并举，建设专业化人才队伍

大数据技术的运用与实施需要辅导员具备数据处理能力。就目前高校辅导员的队伍结构而言，短时间内补充一批既懂技术又懂业务的工作人员不太现实。因此，要想充分发挥大数据技术在辅导员工作中的作用，需要对现有的辅导员开展统计分析、数据库管理、网络技术等专业知识职能培训，提升数据分析与处理能力。此外，高校还要加强对专业人才的引进与培养。引育并举，让数据分析专业工作人员与现有工作人员结对帮扶、互补长短，建设一支专业的人才队伍，促进大数据技术在辅导员工作中落实生根。

参考文献

[1] 习近平在全国高校思想政治工作会议上强调：把思想政治工作贯穿教育教学全过程，开创我国高等教育事业发展新局面[N].人民日报，2016-12-09（1）.

[2] 新华网.习近平的改革之“策”[DB/OL].http：//www.xinhuanet.com/politics/xxjxs/2018-12/10/c_1123828769.html

[3] 维克托·迈尔-舍恩伯格，等.大数据时代[M].盛扬燕，周涛.译，杭州：浙江人民出版社，2013.

[4] 梁建宏.大数据时代：思想政治教育环境新论[M].北京：光明日报出版社，2015.

[5] 于方，刘延申.大数据画像——实现高等教育“依数治理”的有效路径[J].江苏高教，2019（03）：50-57.