谭潭 黄美文
南昌大学
党的十九届五中全会提出，“要坚定不移建设网络强国、数字中国。”国务院《促进大数据发展行动纲要》提出，“探索发挥大数据对变革教育方式、促进教育公平、提升教育质量的支撑作用”。当前，我国已经逐渐迈入了大数据时代，大数据也已经撼动了我们生活的方方面面，从医疗到科技、人文、教育、经济以及社会的其他领域。在大数据视阈下，如何推动和实现高等学校思想政治教育的创新也已经成为了热议话题。
一、大数据视阈下高校思想政治教育工作面临的机遇
维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中指出，“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。它的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，而绝大部分都隐藏在表面之下。”要使高校思想政治教育工作取得扎扎实实的成效，也需要科学和精确利用数据分析、数据储存、数据挖掘等技术，深入挖掘所获取数据背后隐藏的价值。
（一）构建动态信息库 ，实现思想政治教育的可量化评估。
大数据拥有迅速整合海量资源、分析庞大资源的功能，能在极短时间内实现资源交流和互通，大数据已不再是一个简单的数据收集库，而是一个开放包容的全方位覆盖人民生活的数据库平台，将人们生活的方方面面包含其中，记录了大众的政治倾向和生活趣味。对于思想政治教育工作者而言，这将有利于他们了解受教育者的真实情况，选择合适的贴切的教育工具和教育方法，提高工作针对性。
（二）开展个性化教育，提升思想政治教育的精准性和实效性。
在互联网经济中，满足消费者个性化需求是所有运营商差异化竞争的主要手段，同样，在大数据时代开展思想政治教育，也必须满足学生差异化的思想、心理和精神需求，而大数据的“精准画像”功能，恰恰让这种个性化、菜单式、靶向式思想政治教育成为可能。所谓“精准画像”，就是指单个学生所有信息标签的集合，即通过互联网大数据平台，收集与分析学生学生的家庭属性、社会交往、行为偏好等主要信息，将学生所有的标签综合起来，勾勒出每一名学生的整体思想轮廓和性格特征。这样可以帮助思想政治教育工作者有的放矢地设置教育议题、选择教育方式、区分教育对象，最终实现思想政治教育微型化、精准化，通“精准画像”实现“精准触达”，不断提高思想政治教育实效性。
（三）实现监测性预警，提升思想政治教育的前瞻性效果。
目前，高校能够利用的的数据十分广泛，概括来说可以分为三类，即业务数据、机器数据和互联网数据，业务数据包括一卡通系统、门禁系统、图书馆系统等，高校可以通过建立传统数据仓库（中心）对其进行统一集中管理；机器数据广泛分布于学校无线网、门禁、视频等，不仅数量庞大，而且信息全面；互联网数据虽然存在于校园网之外，但却与学生联系最为紧密，主要包含各大门户网站、新闻、微博、社交、论坛以及贴吧等数据，这些数据可以利用爬虫引擎进行采集，经清洗处理后存入大数据平台中。合理运用以上数据，可以有效实时监测学生的思想和行为动态，对可能出现的思想失落和行为失范提前进行预测预警，增强思想政治教育的前瞻性。
二、大数据视阈下高校思想政治教育存在的困境
“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们的关注，高校思想政治教育同样如此。依旧借用维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书种的一句话——“大数据开启了重大的时代转型”，高校思想政治教育也必须正确面对并迎接这次浩大的时代转型。但总体来看，在大数据时代面前，传统思想政治教育无论是在内容内涵、方式方法、形式形态还是载体受体上，都正面临着诸多困境，只有正确认识这些困境，高校思想政治教育创新才能有的放矢，才能真正适应习近平总书记在全国高校思想政治工作会议中做出的“因事而化、因时而进、因势而新”重要指示。
（一）良莠不齐、泥沙俱下的多元文化和思潮冲击。
大数据到底有多大，10年前一组名为“互联网上一天”的数据就已经显示，在当时的短短一天之内，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（这相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区社区帖子达200万个（这相当于《时代》杂志770年的文字量）。10年过后，随着经济全球化的持续快速发展和信息技术的迅速普及推广，国外各类思维观念、道德准则、生活方式，借助互联网平台以更快的速度、更高的流量、更多的渠道涌入国内，特别是涌入思想活跃前沿的高校，其中不免存在着大量的低俗内容、庸俗信息、媚俗观点，使部分学生出现价值判断和行为选择上的迷惘，对用“一元思想”（中国特色社会主义思想）统领“多元思潮”带来更多辨析引导环节，极大增加了高校思想政治教育改革创新的难度。
（二）分散隐蔽、高度私密的网上思想和行为足迹。
互联网凭借其开放性、虚拟性、隐蔽性等特点，迅速得到大学生的广泛认可与接受使用，同时也使得大数据正悄悄包围着高校每一名学生，他们的每一个习惯动作、每次通话过程、每条网络留言、每篇微博博客、每次消费购物、每份就诊报告，都正在被巨大的数字网络记录下来、串联起来，成为一个个“数据茧”。这些“数据茧”高度分散，每一个学生都有属于自己的“数据茧”，同时，它们又十分私密，绝大部分隐蔽在微信、微博、QQ、支付宝等个人APP中。许多学生的思维和行为方式正在呈现两面性，在公开的各种平台中是一种状态，在仅对自己可见的平台又是另外一种截然不同的状态。传统思想政治教育“面对面”和“键对键”的方式，已经都不能满足当前大数据时代把准学生思想脉搏的需求。
（三）专业精细、定位精准的技术壁垒和数据伦理。
盖特纳咨询公司曾经预测大数据将为全球带来600万个IT新岗位和上千万个非IT岗位，但真正能够理解并运用好大数据的创新人才仍是稀缺资源。这是因为，要想充分分析、理解和运用大数据，需要具备丰富的交叉学科知识及技能，除了计算机网络技术基础外，还包括心理学、逻辑学、社会学、教育学、新闻传播学、哲学等等，对高校思想政治工作者提出了极高的要求。此外，与大数据技术相关的伦理问题尤其是隐私问题，也值得我们高度关注，因为大数据技术使得学生个人身份信息、行为信息、位置信息，甚至信仰、思想、情感和社会关系等隐私信息，都有可能被记录、存储和呈现，而当前关于运用大数据开展高校思想政治工作的相关配套政策法规仍然比较匮乏，一旦发生学生隐私泄露问题，将给思想政治工作及工作者带来极大被动和严重后果。
三、大数据视阈下高校思想政治教育的基础框架支撑
（一）强化组织支撑，树立大数据思维。
高校应当将完善机制体制作为加强大数据运用工作领导权的着力点和突破口，成立专门的领导小组，明确各级党委领导班子对大数据运用工作的主体责任。党委其他成员要根据工作分工，按照“一岗双责”要求，对职责范围内的大数据思想政治教育工作负领导责任，切实解决大数据在高校思想政治教育工作中的运用问题。同时，要将大数据运用作为意识形态工作的重要组成部分纳入议事日程，努力健全打造党的统一领导、党政齐抓共管的生动局面，共同推进大数据在高校思想政治教育工作中的广泛革新运用。
（二）强化技术支撑，构建大数据平台。
2015年9月5日，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，文件指出“数据已经成为国家基础性战略资源”，并在启动的十大工程之一“公共服务大数据工程”中明确提出要建设教育文化大数据。
高校作为高科技人才以及创新技术的摇篮，承载着科研攻关和人才培养的双重使命，理应瞄准时代最前沿，充分发挥人才智力密集优势，积极构建富有本校特色的思想政治教育综合管理数据系统，有效解决思想政治教育中问卷抽样、数据采集、分析研判等数据分析归纳流程繁琐、效率低下、局部覆盖等问题，努力将思想政治教育创新、思政教师队伍培养与大数据紧密融合在一起，在更高起点上推动高校思想政治教育工作再上新台阶。
（三）强化制度支撑，完善大数据法规。
大数据虽然蕴藏着巨大的价值，给高校思想政治教育工作提供巨大机遇，但随之而来的大数据安全问题也是我们无法忽视和回避的问题。当前，我国关于大数据安全保障方面的政策法规总体来看还比较欠缺，高校在大数据的收集、存储、管理、使用、可获取和再利用方面，更是缺少一套完善的法规规范，必须抓好高校大数据标准体系建设，坚持数据主权原则、数据保护原则、数据自由原则和数据安全原则，制定集数据资源安全、个人隐私保护、使用管理流程、数据交互共享等于一体的法规制度，确保将大数据在高校思想政治教育的使用纳入法治轨道，使其良性发展，发挥最大效能。
四、大数据视阈下高校思想政治教育的创新运用探究
（一）抓取消费数据，做更有温度的资助工作。
学生资助工作是高校学生工作的重要内容之一，是一项重要的保民生、暖民心工程，既关系到脱贫攻坚，也关系到教育公平。多年以来， 我国已建立起了一套较为完善的学生资助政策体系。如何做到更“精准”的资助，一直是资助工作者探寻的方向。在高校，传统的学生资助一般是通过学生自主递交申请书，户籍所在地民政部门出说明、盖公章，学生评议小组结合申请学生平时的生活消费情况进行民主评议，以及同学老师的日常观察、家访等来完成的。这种模式看上去很合理，也很科学，但仍有可能会出现个别同学因为种种原因不申请助学金，同时也会出现个别同学“弄虚作假”套取助学金的行为。但如果运用大数据关联校园一卡通，能直接反映同学们的经济条件，能在一定程度上规避上述漏洞，帮助到真正有困难的学生。
近几年来，有不少高校就很好地运用了大数据技术实现了该功能，华中科技大学就是其中一所。该校研究生院通过学校网信办启动了对全校2.8万余名研究生的大数据分析，以学生一学期的校园卡消费情况为样本，把食堂就餐率、餐均开支以及超市月均消费水平等列入指标体系，同时，还对比进出校园数据进行综合分析，最终，分析出400余名未申请帮扶的困难学生。基于此，华中科技大学向这400余名学生的校园卡上“偷偷”发了一笔补助金。除了能够更加科学精准地划定受助对象外，大数据之外的这种暖心“隐形资助”也是另一种效果更好的感恩教育。
（二）抓取学习数据，做更有力度的学风建设工作。
学生的主要任务就是学生，大学生也不例外，做好学风建设工作也是学生工作的重点内容之一。在高校，专职辅导员督促学生进行学习，主要通过保证课堂出勤率、合理分配学习休闲时间以及关注考试成绩等情况来实现。除了在时间分配上需要以较为传统的建议、检查等方式实现外，其他两点都可以借助大数据手段来实现。
可以依靠课堂出勤率、进出宿舍时间、图书馆进出频次、晚自习频次等得出学生自主学习概况，对学习态度不好的同学进行及时提醒。在获取学生考试成绩获取方面，辅导员通常需要通过教务员才能获取，有一定的时间差，而且对于不计入档案的部分作业和测验，更是难以获取，这也不利于对辅导员掌握学生学习情况。如果利用大数据技术对学生的作业成绩、测验成绩、考试成绩、实习成绩、实验成绩等数据进行统计和分析，并打通教务和学工之间的平台，辅导员可以对成绩下降的学生进行适时提醒，同时也可以更好地实现辅导员和专业教师之间的联动。
对于专业教师而言，大数据的科学运用显得更加重要和高效。如果在课堂上，将大数据技术运用彻底和成熟，就可以关注到每一个学生的微观表现，例如在课堂上开了多少次小差，花了多少时间解一道题，在不同学科不同课程上的学习有什么不同表现等等，通过对此类教育数据的分析，挖掘出教学、学习、评估等方面符合学生实际与教学实际的情况，制定出更符合实际的教育教学策略。
（三）抓取行为数据，做更有广度的安全预警工作。
对于学生工作而言，安全稳定是根本，学生的校内安全是重中之重。运用大数据技术进行校园安全预警，可以有效地预防校园安全事件的发生。例如，可以通过校园安防监控网络实现全区域、全时段的视频和图像数据采集，如果监控网络拍摄到有人摔倒、呼救、聚众、斗殴等情况，或者拍摄到有人非法闯入、攀爬窗户等行为，系统可以及时将信息反馈给安保中心，并自动调集该区域视频和图像，使问题及时处理。
以电信网络诈骗为例，南昌大学信息工程学院联合校友公司打造学生安全主动防御平台，并将其与全球网络安全实时数据引擎相结合，通过5000个监测节点、24小时实时采集，真正实现电话诈骗预警数据的实时监测和同步采集，通过通话频次、通话时长等多维研判预警模型，精准分析出低中高危学生，实现分级预警，同时针对个体特征分类推送真实案例，通过鲜活的经验教训促进学校与师生之间的有效“风险沟通”，有的放矢地开展安全教育工作。同时，该学院还通过动态人脸识别的自动预警系统，能够进行准确的人脸捕捉，获得清晰的人脸图像，与提前输入的数据库人脸图像进行比对，了解学生住宿和晚归情况，对于晚归、夜不归宿、已经长期不出宿舍的同学进行预警。
（四）抓取社交数据，做更有厚度的网络思政教育。
当今的大学生被称为互联网的原住民，他们对互联网的喜爱、关注、和熟悉程度令人惊叹。大学生现实社交和网络社交存在的两面性是不容忽视的一个问题，也许在现实生活中，一位学生害羞、内向、少言少语，但在网络世界中，同一位学生可能风趣幽默、无话不谈，又或者可能是一位“键盘侠”。大部分学生在现实生活中难以或难以表达的情绪和想法，通常会借助QQ、微信、微博等社交工具来表达出来，而且这些信息可能会比面对面沟通的信息更加真实。
通过大数据对个体学生在网络社交工具中表达的信息进行挖掘和分析，可以准确地了解他的思想动态，并对其进行分析预判，可以有效提升思想政治教育的针对性和预见性。如果大数据显现出群体性意见表达的倾向和趋势，可以借助网络媒介因势利导，做好群体思想引领工作，并有针对性地开展网络舆情引导工作。
同时，大数据可以及时采集同学们在网络社交工具上转发和点赞的信息，并基于此分析他们更感兴趣的信息呈现模式和话语表达方式，结合大数据分析出的学生关注热点，网络思想政治教育就可以以青年人喜闻乐见的形式、语言和关注点开展，从而提升实效性。
除了将大数据运用到上述四项工作中之外，大数据在学生思想政治工作中的运用其实还有广阔天地，例如抓取毕业数据，分析某专业考公、考研、保研、出国率等信息，尽早开展职业生涯规划教育；抓取优秀学生的学习、行为等方面的轨迹，为其他学生提供可模仿复制的经验，更好地发挥朋辈教育作用等等。
参考文献：
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[4] 李碗容,柯称,高翔. 慕了！又是别人家的学校！华中大依托大数据悄悄给400余名学生打钱[N].楚天都市报.2020-11-28.
[5] 黄鹏.“大数据+网络思想政治教育”将大有可为[DB/OL]. https://www.sohu.com/a/258429913_653069, 2018-10-09.