摘 要: 本文以高校大学生网络思想行为为研究目标，以网络思想政治教育理论为起点，利用大数据技术研究聚焦于信息化时代的高校大学生网络思想行为特征，即通过学生在高校校园的思想行为分析，挖掘网络信息时代大学生思想行为新特征、新规律，从实践上对实际工作中的技术与经验进行提炼与总结，为探究学生思想行为引导的新路径和新策略提供依据与指导。
关键词：网络思想政治教育；个性化；大数据
大数据时代的到来，是建立在人们对数字资源的开发和利用为基础之上而形成的一个全新的时期，从最初的零散数据到大规模的“数聚”，从数据的解构到重构，从多维数据到数据共享[1]。把握时代特点，急需将学生个人发展与社会需要相结合，运用先进思想观念、技术手段，强化高校立德树人作用，解决传统思想政治教育中的问题，增强教育针对性和实效性。现阶段，思想政治教育仍较多地秉承“工厂化”的标准模式开展教育活动，根据教师的教学经验，参照统一教材、课程目标、教育内容、教学进度实施教学活动。进入21世纪以来，教育改革主张针对学生差异实施个性化教学，真正落实受教育者的主体地位[2-4]。
大数据思维的出现，对以往固有的思维模式产生了一定的影响，人们受到更多、更杂的信息冲击，思维方式的转变是必然趋势，树立大数据思维是首要。其次，大数据的商业领域价值已经凸显，美国率先开展教育改革，成为开发运用大数据资源的佼佼者。再者，借助数据视角清晰呈现人的个性，进而更好地理解共性，激发人的主动性与创造性。首先，在高校开展思想政治教育个性化有助于巩固主流意识形态的话语权；其次，研究大数据时代高校思想政治教育个性化实践路径有助于培养数据思维，树立数据意识，用大数据方法指导思想政治工作实践，提升针对性和有效性，发挥高校立德树人的导向功能；最后，两者融合符合教育对象的身心发展规律，突出个性化教育特色，全方位服务学生的发展，有助于教育对象自由而全面的发展。
1.大数据影响高校网络思政教育的国内外研究现状
随着大数据的浪潮，国内对大数据的研究不断增加，就教育领域的研究尚不成熟。各学科针对自身特点正与大数据结合进行探索，如何运用大数据技术加强自身的发展成为教育领域普遍关注的问题。吴镇聪[5]指出，大数据是集技术、价值观念与方法论于一体的变革，为思想政治教育改进方式、丰富内容，提升质量提供可行性，利用大数据所带来的优势和便利条件，可以为推行大学生思想政治教育个性化提供有效保证。刘晶晶[6]指出通过课程的信息化平台对学习者的学习行为数据进行采集和记录,利用大数据挖掘技术进行分析,对课程画像进行建模,采用静态和动态分析相结合的方式,实现对学习资源扩展和更新的需求评估,为促进个性化教育提供帮助。吴波[7]利用人工智能和大数据优势解决当前研究生培养遇到的困境,从建立知识图谱、突破时空约束、多样考评方式以及自适应学习等视角,提出研究生个性化教育的培养路径。已有学者对大数据与高校思想政治教育个性化进行关注，但多是进行理论层面的讨论，如何将大数据融入高校思想政治教育个性化之中有待进一步探索。
随着大数据时代的到来，国际对于大数据的研究也在不断深化的过程中，更多的是在商业领域的应用，对于教育领域较少。在将大数据运用到教育领域实践层面，美国走在世界前列[8]，开发多种大数据平台：以MOOC为首，集Coursera、edX、Udacity为一体，致力于打造更为优质高效的课程，打破教育鸿沟，提供更为科学，更加公平的教育机会。此外，美国部分著名的高等教育机构也加入大数据时代教育研究的行列，绩效评估系统(GPS 系统)、学习管理系统（learning management system）和虚拟学习环境（virtual learning environment)等已经应用于教育实践过程中。开发不同的平台、创立不同的软件、推行更有特色的系统，这都将推动大数据从理论层面向实践层面的转变[9]。
本文以高校大学生网络思想行为为研究目标，以网络思想政治教育理论为起点，利用大数据技术研究聚焦于信息化时代的高校大学生网络思想行为特征，即通过学生在高校校园的思想行为分析，挖掘网络信息时代大学生思想行为新特征、新规律，从实践上对实际工作中的技术与经验进行提炼与总结，为探究学生思想行为引导的新路径和新策略提供依据与指导。
2大数据视阈下的高校网络思想政治教育个性化研究
2.1 部署学生信息交互系统，解决数源缺失问题
首先，构建或完善以学生为中心的教育平台，全面搜集教育过程中所产生的相关信息。其次，将大数据引入教育教学全过程，用完善的、量化的数据搭建学生与教师、教育与学习的桥梁。再次，构建“标准化”的教育共享平台，充分发挥非结构化数据的应用价值，提高数据之间的兼容性，从而提高数据的真实性和客观性。此外，大数据时代之前的教育数据的收集和利用呈现“真空状态”，利用技术手段将原有数据与现阶段正在不断产生的数据相结合，能够真正解决数据源缺失问题。
2.2建立数据挖掘模型，精准刻画“学生画像”，构建个体反馈引导机制
借助大数据分析技术，部署学生校园行为采集系统，该系统需集成课堂教学，第二课堂，校园生活等多层面信息；建立数据挖掘模型，该模型可抽象海量校园行为信息，精准刻画学生个体的“学生画像”，实现在教育教学过程中的“微观管理”；以“学生画像”为基础，利用数字信息技术，建立“画像”与学生个体间的反馈引导架构，完善诱导学生个体自主反思学习的引导机制。
2.3建立学生群体特征分析模型，构建学生群体和个体特征的整合方案
集成学生群体“画像”，建立学生行为特征综合分析模型，对学生心理活动变化、网络舆情的研判以及校园氛围的走势等校园行为做出共性分析及宏观指导，提供个性化教育教学手段改进的方案。
2.4设计个性化教育反馈实施方案
基于教育的共性化和个性化结果，利用学生信息交互系统，不断更新“学生画像”，满足校园行为宏观指导的需求。
3 结语
学界对思想政治教育个性化研究一直都有关注，目前，已基本达成共识，多提倡转变传统的以教师为主体的教学模式，丰富内容，拓宽路径，丰富手段，增强吸引力，更关注学生，真正做到以学生为中心开展教育工作，加强思想政治教育的实效性。但是，这一切多在笔尖。本文希望借助大数据分析技术，精准刻画“学生画像”，集成学生行为特征，构建学生群体和个体特征的整合方案，设计个性化教育反馈渠道，为探究学生思想行为引导的新路径和新策略提供依据与指导。
参考文献：
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[2]吴刚,陈桂香.高校大数据治理运行机制:功能、问题及完善对策[J].大学教育科学,2018(06):34-38+66.
[3]刘海春,吴之声.思想政治教育研究的人学范式:形成、困境及出路[J].思想理论教育,2016(11):44-48.
[4]李明珠,刘洋洋.大数据时代高校个性化思想政治教育研究[J].西北民族大学学报(哲学社会科学版),2018(06):37-42.
[5]吴镇聪. 大数据时代大学生思想政治教育个性化研究[D].福建师范大学,2017,3-7.
[6]刘晶晶.基于大数据挖掘的智慧教学模式研究[J].中国多媒体与网络教学学报(上旬刊),2020(01):9-10.
[7]吴波.人工智能和大数据驱动下的研究生个性化教育[J].林区教学,2019(07):18-20.
[8]李凤霞,徐玉晓.国际教育大数据研究综述[J].软件导刊(教育技术),2019,18(12):83-85.
[9]孙静.大数据时代中美本科统计教育比较与国内改革思考[J].高教论坛,2019(12):118-121+124.
作者简介：王梦蕾（1992.07-）女，汉族，安徽淮南人，辅导员，中共党员，助教，硕士，主要从事思想政治教育研究?。