大數據視域下高校思政教學面臨的阻力與創新對策

王 琦

(福建警察學院，福建 福州 350007)

在全球信息化背景下，數據就相當于信息資源，成為各個領域的關鍵決策資源。在我國倡導“互聯網+”理念的背景下，《中國制造2025》等戰略的提出，更是推動了大數據技術在各行業的應用。對于教育行業而言，信息資源的整合應用優勢日漸凸顯。高校思政教育活動在開展過程中，通過大數據技術挖掘數據，有助于在宏觀層面掌握某一大學生的特征，適時開展群體干預。還能夠通過大數據技術對學生個體喜好進行分析，進而掌握特殊學生思想動態，有針對性地進行蘇州各部分教育，促使思政教學具有針對性。由此可見，在大數據視域下，高校思政教學結合實況創新教學模式具有十分重要的現實意義。

一、大數據技術

所謂的大數據(Big data)，換句話說就是巨量資料，具體指代涉及到巨大資料量規模且無法應用主流軟件工具，在一定時間內對其擷取、管理、處理，并整理成有價值的咨詢。著名學者維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶曾經自己的著作《大數據時代》中寫到：大數據技術指代的是不通過抽樣調查等隨機分析法，而是對所有數據進行分析處理的技術。結合大數據技術的應用情況來看，IBM認為其有5V特點，分別為Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)[1]。

二、大數據視域下高校思政教育特點

1.針對性

在傳統高校思政教育中，想要掌握學生群體的思想動態，通常都是采取隨機調查的方式，無法精準預測個別學生心理狀況。并且在抽樣調查過程中，極有可能因為調查者與被調查者之間尚未建立有效的心理信任契約，而導致調查效果真實性不高。并且傳統隨機調查模式時效性不高。大數據技術的應用，能夠有效解決上述問題[2]。通過整合分析學生日常數據，其范圍之光、關聯參數之多，能夠促使教育主體由原先的隨機抽樣變成全體人員，獲取全部對象的數據信息，實現“樣本=總體”，有助于教師掌握學生群體的思政教育情況。此外，教師還可以從海量的學生信息中，獲取相關個體信息，其便捷度、開放度是傳統思政教育所沒有的，同時保障了高校思政教育的針對性。

2.相關性

對于大學生群體而言，個體差異較為明顯，導致高校思政教育問題較為復雜。群體中某個學生所表現的問題，可能不僅是由單因素導致，而是多種因素共同發酵，導致相關問題爆發。在傳統思政教育中，通常較為重視尋找問題的原因。面對多因素共同導致的復雜結果，這一尋找問題的過程往往會導致思政教育出現滯后性，不能及時針對學生問題采取針對性地解決措施，最終使得教學效果大打折扣。大數據技術的應用，可以通過“數據”來解釋“為什么”，為什么會出現問題，原因是什么。具體而言，就是通過不同數據間的關聯，探究其交叉互動，以此為基礎大概率地分析問題原因，為思政教師及時發現問題，尋找導致問題的原因，進而采取針對性的措施進行干預奠定基礎[3]。這是一種結果導向處理方式，能夠輔助教師拋棄掉傳統思政教育中分析問題背后多因素的這一過程，以數據之間的相關性為基礎，輔助思政教師及時干預，提高思政教學效果。

3.數據化

總的來說，將大數據技術應用于高校思政教育中，就是讓“數據”說話。通過挖掘學生群體相關信息，對某一現象進行預測與監測。西方著名學者維克托·邁爾-舍恩伯格曾經說過，大數據能夠把現象轉變為可制表分析的量化形式，這一過程中將會涉及到文字數據化、方位數據化以及溝通信息數據化。比如，學生會在社交媒體上進行溝通，表達自己的情緒等，通過大數據技術將這些數據挖掘，統計分析后可以通過量化的結果預測對學生個體思想狀況異?，F象及時發現，進而引導思政教師及時關注、及時干預，對學生進行輔導，充分發揮思政教育功能[4]。

三、大數據視域下高校思政教學面臨的阻力

1.數據源過大，存儲問題難

大數據本身因為數量大、種類繁多的特點，為分析學生行為，輔助思政教學奠定基礎。由于數據源龐大，如何對這些數據資源進行保存成為難題。在微信、QQ、微博以及各類平臺挖掘數據時，分布面較廣，并且對于平臺上的內容是否存在分析價值也不確定。所以，通常情況下收集到的數據不能進行科學合理的篩選，導致大量的數據在分析之前都是待處理狀態，處于這些狀態的數據如何去冗降噪、去粗取精、有效存儲，成為高校應用大數據的一大難題。這也是大數據視域下高校思政教學活動有序實施的一大阻力[5]。

2.涉及個人隱私，數據安全難保障

無論是什么技術，其使用都要在一個適度、安全的范圍內，大數據數也是如此。大學生群體作為我國網民的主力代表，其社交活動、生活購物等已經實現“網絡化”，進而為大數據分析學生群體特征提供條件。各種類型的移動設備、媒介平臺都承載著可以剖析學生喜好的海量數據，但諸多數據代表著學生的隱私。這就要求利用大數據技術分析學生特征的工作人員，掌握好技術的應用程度，不可過度應用數據，侵犯學生隱私[6]。此外，在信息化背景下，網絡數據資源安全也是需要重視的一大問題。黑客技術的無孔不入導致網絡安全問題日益升級，存在嚴重泄漏風險，為大數據的應用帶來安全隱患。進而促使高校思政教育創新工作難以開展，基于此，想要在大數據視域下做好高校思政創新工作，就需要將此問題有效解決。

3.數據處理人才稀缺，應用效果難保證

目前，在我國教育行業，對于大數據技術的應用還未成熟，仍舊處于探索階段。如何處理數據與關聯參數之間的關系，對不同結構、不同個體以及不同空間維度的數據交互作用進行分析，成為需要重點思考的問題。雖然當前高校思政教育者已經開展應用大數據技術，創新自身工作思路，以此提高工作質量與效率[7]。但結合實際情況來看，教師普遍對于大數據缺乏收集、分析的專業技術，進而導致數據價值無法充分體現。這一現象導致高校思政教育應用大數據技術效果難以保障，并且不利于該教育活動實現持續發展。

四、大數據視域下高校思政教學創新對策

1.加強基礎建設，為大數據技術運用提供條件

根據《大學生媒體使用習慣調查報告》顯示，在大學生學習、生活中，已經離不開各類軟件的應用，手機與電腦是大學生學習、工作以及生活的必備硬件。這一群體也是應用新媒體最為活躍、頻繁且基數最大的群體。在此背景下，若將大數據合理利用，能夠對學生的心理、行為進行有效分析與預測?；诖?，在高校層面，要做好幾下幾方面工作。第一，轉變教育思維，傳統思政教育多依賴于教師執教經驗，對學生行為進行主觀預測。大數據技術的應用能夠對學生行為進行客觀分析，這就要求教育者需要轉變傳統教育思維，從思政角度的戰略層面，強化自身大數據意識。只有這樣教師才能及時抓住與學生健康成長息息相關的敏感信息，通過大數據技術輔助，對學生群體行為進行預測，形成前瞻性意識，及時調整思政內容，提高思政教育效果[8]。第二，加強基礎建設，大數據技術的應用需要硬件設備的支持，想要從學生的行為信息中分析有價值的數據，需要龐大的數據源支持，這些資源的存儲問題成為思政教育的創新阻力之一?；诖?，高校要針對大數據技術的應用，及時更新硬件設備與軟件設施，做好數據信息存儲工作，保障數據分析工作順利開展，進而為思政教育的開展消除阻力，做好輔助，促使思政工作高效開展。

2.完善信息安全保障制度，輔助思政教育有序開展

當今時代，“數據信息”在一定程度上代表著“隱私”。想要運用大數據技術輔助思政教育活動，就需要對這一問題引起重視。當利用大數據技術挖掘學生行為信息時，可以通過引進專業的網絡風險防范技術保護信息安全，但更為重要的是針對信息安全保護工作要有一個完善的體系，對大數據挖掘、整理、分析以及導出等各環節進行規范?；诖?，思政教育需要在大數據背景下做好創新變革，主要措施如下：一是積極引進網絡信息安全防護技術，通過這一手段提高數據信息安全系數。利用數據加密技術、過濾監控技術等，限制訪問者權限，監控信息安全，一旦出現異常情況，將會觸發相關警報，以此保障數據信息安全[9]。二是做好頂層設計，對于思政教育活動而言，想要利用大數據技術輔助教學活動，要做好頂層設計工作。從數據挖掘到收集、篩選、分析等各環節，都要有專業人員負責。如何挖掘？怎樣挖掘？什么樣的挖掘程度不會侵犯學生隱私，影響到學生的正常生活？這些問題都要一一思考。通過對這些問題進行優化，以此構建大數據技術應用標準化流程管理制度，確保能夠為思政教育提供有價值的數據信息。三是構建數據安全評估體系，從大數據技術應用標準流程化管理制度，到信息安全防護技術的引進，都需要進行數據安全評估，以此保證各項數據能夠在思政教育活動中發揮精準作用。

3.做好人才培養工作，為思政教育革新提供技術支持

當前，在我國就業市場調查中顯示，大數據技術與云計算技術人才十分稀缺。各高校想要運用大數據技術輔助教育活動時，要認識到這一難題，采取相關應對措施，為課程教育活動的革新提供保障。

一是加強校企合作。高校要整合自身資源，加強校企合作，引進專業人員解決大數據技術應用問題。常見的校企合作模式有四種，分別為學校引進企業模式、勞動和教學相結合模式、校企互動式模式以及訂單式合作。對于大數據背景下思政課程的創新教育活動而言，可以采用校企互動式模式，由企業提供大數據等專業技術人員，直接參與到課程改革活動中。并且技術人員還可以對學校大數據技術人員進行培訓，相互交流，以此提高學校技術隊伍的整體水平。學校方面，可以為企業輸送源源不斷的優質人才，學生畢業后優先到企業就業，為企業人才隊伍增添新鮮血液。通過校企合作，學校既解決了技術問題，企業也得到了人才的補充，從而促使學校與企業實現資源共享、優勢互補，最終達到互惠互利、共同發展的目的。這樣一來，有效大數據人才稀缺問題的同時，為思政教育改革提供有價值的數據信息，進而輔助思政教育活動順利開展[10]。

二是完善人才引進制度。除了采取校企合作方式解決思政教育改革遇到的人才問題外，高校還要不斷完善人才引進制度。與激勵制度相結合，有意識地選擇互聯網技術強、大數據處理能力高以及政治素養高的專業化人才，吸引高素質人才參與到思政教育改革中來。在此過程中，高?？梢猿浞纸梃b清華大學與Cloudera CAP的合作，發布BASE (Big Analytics Skill Enablement)，倡導各高校聯合起來，打造一個專業技術認證體系，以此為基礎構建人才培養模式、配置相關課程體系，解決大數據人才稀缺這一問題。

4.重視內容創新，構建個性化教育模式

大數據視域下高校思政課程想創新，必須要從課程內容入手，重視課程內容的創新。這一要素不僅是思政教育堅守初心、面向未來的出發點，還是新時期思政教育充分發揮活力的保障。利用大數據技術分析不同群體大學生特點，例如，大一、大二、大三學生的群體特點，以此為基礎及時完善教學內容，形成個性化教育模式。不能對不同階段大學生反復使用同一課件，講述同一內容，這樣只會導致思政課程價值無法充分發揮。教師在此過程中要結合我國國情，與主流價值觀以及優秀文化接軌。以便能夠應用新時期社會主義思想武裝大學生頭腦，促使大學生全面發展，塑造積極向上、健康陽光的大學生形象。

例如，學習動力學習平臺在各高校的應用，引起了我國高校思政教育領域的積極探討，并取得了一系列正向反饋?！皩W習力”是由中宣部帶頭，對習近平中國特色社會主義新思想深入研究與宣傳，構建學習網絡的主要內容。也是各高校思政教育積極貫徹落實建設學習型國家這一理念的有力抓手?！皩W習力”的引入，為思政改革帶來新思路，將其與大數據技術相結合，結合不同學生群體，采取紀錄片、音樂欣賞以及紅色電影等方式，對學生開展教育教學活動。創新傳統思政教育內容，展現我國特色社會主義意識形態的豐富性與多樣性，提高思政教育效果。

五、結語

綜上所述，在大數據時代下，各行各業發展都受到了一定影響。高校思政想要在該技術視域下實現創新，必須要解決信息安全、人才稀缺等阻力，利用大數據技術分析不同大學生群體特點，以此為基礎完善思政課程教育內容，實現個性化教育。教師在此過程中要認識到思政課程教育創新的必要性，以便滿足現代教育發展要求，為社會源源不斷的輸送高政治素養人才。