大数据嵌入高校思想政治教育的方法探析
时间：2023-01-15 21:10:02 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
杜国庆
（西安交通工程学院，西安 710300）
所谓的大数据技术指的是在现代多种科技手段支撑下的一种对海量数据进行采集与分析的先进数据技术，从某种程度上来讲，大数据也是科技时代诞生的一种新型世界观。大数据有着数据容量大、信息传播速度快、数据复杂性高等特性，借助于大数据相关技术能够有效应对教育教学中存在的新型问题，进行更精准的量化分析，从而深入挖掘思想政治教育价值，创新思想政治教育方式。与传统数据分析方式相比，大数据不仅有着处理数据量大的优势，更重要的是，大数据技术能够帮助进行更加精准定量的预测，这是当前在高校思政教育中需要借用大数据相关技术的重要原因之一，也是进行教育创新的重要技术支撑。
随着智能化、信息化的深层次变革，社会已经进入大数据时代，生产经营方式，社会群体的日常生活、学习等都发生了改变，而在这一改变过程中，大数据本身具有的独特优势得到了最大限度的凸显。将大数据应用到高校思想政治教育的相关工作中，有助于思政教育成果的不断加强。譬如，借助大数据技术构建高校学生一体化管理平台，借助学生在日常访问平台过程中留下的足迹、记录的行为来对学生进行“画像”等，并为高校思政教育工作更合理地开展提供有价值的借鉴。大数据技术的存在对传统高校教育理念是有着极大的颠覆的。因为有了这样的技术，高校可以对学生本身在实际学习中的各种心理动态、喜好、学习方法、学习倾向等进行数据获取并分析记录，从而对其当前的价值观、道德体系等有更全面的了解，在实际教学时就能够有更具针对性的应对举措。相较于传统的只有输出，并不重视反馈的教学，这样的思想政治教学模式显然是要更具成效的。
因此，将大数据相关技术嵌入高校思政教育中是极为必要的，结合高校实际，在进行学生思政教育的过程中，要充分利用大数据本身的特征来对高校中的学生群体在思政教育方面的现阶段成果进行针对性的分析，并就其存在的问题进行重点分析诊断，对有效探索教育创新措施，帮助提升高校思政教育的质量与效率起到支撑作用。
随着互联网科技水平的不断提升，当前社会各界对互联网相关技术的重视程度也在稳步提升，多种技术和功能也逐渐应用到了高校教育领域中，并不断接收来自不同领域教师的研究成果，期望能够将这些技术与实际的高校教学结合得更紧密、更融洽。当然，在实际进行大数据技术嵌入的过程中是有着不同的方式的，高校需要根据所要改进的具体科目，以及想要达成的教育目标来对相关教育计划进行精心设计，并组建专业的班底去对其谨慎建设、大胆尝试、不断调整，最终帮助大数据在高校思政教育中的嵌入可以更顺利地实施，从而达到更理想的预期。
（一）可以研究一体化的大数据平台
所谓的一体化大数据平台指的是将高校学生的日常生活与学习糅合在一起，借助大数据相关技术来对学生进行更全面、合理、科学的研究，从而精准定位学生在实际思政学习中的种种表现与需求，并针对性地采取适合学生的学习方式、满足其心理诉求的教育方法，从而达到更高效的思政教育效果。高校在进行一体化大数据平台构建的实际过程中，可以将学校中的不同职能部门整合在一起，形成数据、平台、应用及服务为一体的思政教育大数据研究中心，高校的学生可以在平台中对思政教育相关的课题进行学习探究，也可以在相关的论坛版块展开思政教育和当前热点时事高效探讨，还可以将日常生活中遇到的一些问题倾诉出来，在大数据平台中获得解决措施。而高校中对大数据平台进行管理的老师则可以通过学生在平台中的一系列行为，获取与之相关的学习数据、行为数据，甚至是社交数据。以此为基础，对这些数据进行综合分析，为日常思政教育工作的开展提供更科学合理的依据。
除此之外，还应该借助大数据平台对当前高校学生群体中对思政教育的不同需求进行挖掘，将从大数据平台中获得的海量数据进行更深入的分析，建立科学合理的数学模型，探索这些数据与学生实际学习行为、学习倾向、喜好之间的关联度，从而构建基于学生的实际兴趣爱好、学习特征，以及思想理念等方面的更合理的思政教育布局，进行差异化的思政教育。甚至，在大数据平台的支持下，高校中的教师还可以针对每一位学生的实际知识水平、能力素养、心理状态、品格意志、生活习惯来构建可视化的“学生形象”，并对其不同维度的修行进行整合，形成更具综合性的思想政治教育教学体系，使得实际的高校思政教育可以更有方向，更有目标。
（二）针对学生需求开展自适应学习
在将大数据嵌入高校思政教育的过程中，高校中的思政教育可以借助大数据对学生的行为及心理诉求等进行分析诊断，从而构建起以学生自我实际成长需求为核心的分析模型，为构建自适应学习方式提供有效支撑，也帮助开发更多适合学生的思政学习资源。所谓的自适应学习其实是一种更符合当代学生需求的个性化学习方式，指的是借助大数据相关技术来对学生在日常高校生活学习中的交往数据、活动及学习等数据进行记录，分析并挖掘其潜存的信息价值，从而对学生的学习行为进行一种反向模拟，将这种模拟及诊断结果反向融入高校学生的思政教育过程中，针对不同学生的个性化需求去进行更具针对性的引导教育，从而帮助高校思政教育取得更好的成效。
借助这种自适应学习方式的开发，高校思政教育在实际开展过程中将能够更加迎合学生本身的需求及内心想法，使其能够在实际思政教育的过程中表现得更加积极、主动，促进高校思政教育的质量获得进一步提升。再者，对当代高校学生而言，其在实际进行思政学习的过程中能够利用的，并不仅仅是课堂讲义中的内容或教材中的知识，对当前走在时代科技前列的高校学生来讲，其实际进行思政学习，获得德育进步的主要阵地其实是在生活环境中，在网络空间里。而借助于自适应学习方式的开发，高校思政教育可以应用的资源也将不再局限于校内，而是可以根据大数据的筛选及主动推送等来为学生挖掘开发更多能够获得其喜爱，也能够为其德育成长提供更多帮助的互联网教育资源，帮助学生在畅游网络的过程中也能够在个人德行与品质等方面不断进行提升。同时，高校教师借助大数据相关技术还可以对学生的自我发展进行诊断与预测，就其价值倾向及当前成长中存在的不足等方面进行研判与预测，进而结合不同学生开发出更适合其健康成长的学习规划体系，制定差异化思政课学习路径，真正帮助高校学生实现德智体美劳的全面发展。
（三）进行个性化定制教学
不同成长环境、不同性格的学生在实际进行高校思政教育相关知识学习的过程中展现出的“天赋”是会有较大差异的。例如，成长环境压抑，且本身性格比较敏感的学生在实际进行思政学习的过程中可能会有更细腻的思考，但在遇到环境变化时也更容易钻牛角尖，出现伤害自己及他人的行为。而成长环境有爱、性格乐观的学生在实际进行思政学习的过程中会更容易看到相关教学内容中阳光的一面，从而更健康地成长。因此，为了获得更好的高校思政教学成果，在实际进行教育工作的过程中，高校还应该借助大数据来制定更具个性化的教学策略，对不同学生进行差异化引导，通过对教学方式的改进与创新来延伸高校思政教育内容及更多元化的方式。而大数据相关技术则为高校思政教育的个性化发展提供了重要的数据支持。在具体进行高校思政个性化教学发展落实的过程中，高校思政教师及相应的教学管理者需要进一步加强大数据技术，以及相关系统平台与学生思政教育之间的深入融合，要及时对大数据系统汇聚起来的与学生相关的客观数据进行整理分析，如学生对在线教育的评价数据、学生思政教育学习的评测数据等。
除了对学生数据进行分析，加强大数据系统与学生思政教育之间的融合之外，高校还需要逐渐构建起基于学生的思政学习个性化需求的网络教育资源数据库，让这些智能化的数据资源去辅助高校教师的日常思政教育，真正将个性化及定制化践行在日常思政教育的实际过程中。再者，高校教师还需要注意打破传统教学理念中以学生思政学习成绩为主的评价体系，将对学生的线下思政教育与学生的线上学习结合起来，对其本身的德育修养及学习态度进行更综合全面的评价，真正做到科学评价、精准反馈。高校思政教师要积极鼓励学生借助网络中的优质思政教育资源来对自身的实际学习进行自我评估，要能够借助这些资源去对照自己，不断反思提升自己。最后，高校思政教师还应该借助大数据相关技术，对学生实际学习思政相关知识过程中遇到的一些问题进行挖掘分析，或者对学生在日常学习中表现出的一些与思政、道德品质相关的问题进行挖掘，再借助与学生进行会谈，对学生进行心理咨询等方式来确保思政教育的针对性、科学性，真正从根源上提高学生思政教育的成效。
（四）进一步健全网络信息推送服务
在实际进行高校思政教育工作落实的过程中，高校教师与学生之间必须要有足够的互动，确保学生在实际学习过程中的确对相关问题进行了深入思考，并将自我思考及时反馈给教师，促进高校教师对学生的进一步了解，提升实际思政教学的有效性。再者，互动是促进高校学生与教师之间建立和谐关系的重要方式，而和谐的师生关系能够帮助教学过程中二者之间的配合更默契，学生对教师的教学引导更配合，这是思政教育取得良好成效的重要前提。故大数据在实际嵌入高校思政教育的过程中，需要帮助增强教师与学生之间的互动。
高校需要借助大数据技术对网络信息推送服务进行进一步健全，可以对实际思政教育过程中课堂师生互动的具体情况，以及德育教育的成效等进行调查，并统计整理相关数据，针对当前高校学生思政教育过程中存在的重点及难点问题进行深入分析，设计出更合理的课堂教育方式。这一过程中，高校教师可以重点参考学生在上一学期实际德育思政学习过程中的行为数据，将这些数据与学生的学习成果结合起来，对学生在下一学期的学习行为进行预测，并结合数据反馈对可能造成学生不理想学习成果的一些教学方式进行修正。同时，将这些预测结果同步推送给学生，使其能够对自身的思政学习做到心中有数，尤其是过往学习行为懒散、懈怠的学生，对学生可能会出现的挂科问题进行预警提示，增强学生对思政课程的重视程度，帮助其及时改变学习态度。
除此之外，高校的管理者还可以将高校学生日常生活中在食堂的消费数据进行统计整理，并对其分析，形成一定的曲线图示，在实际进行高校的一些贫困生补助政策落实时，将这些数据及高校学生消费曲线图与贫困生补助工作结合起来，从而实现对高校学生的更精准帮扶，真正将各项资源给予最有需要的学生，以实际行动去引导高校学生在品行及德行修养方面不断进行提升。还有，高校学生的就业问题也是学生思政教育工作中极为重要的一部分，高校可以建立起与高校学生个人信息相关的大数据库，构建高校学生诚信档案，并对其诚信级别、专业素养、综合素质等进行评定，在进行就业信息推送时就可以有更精准的落实。值得注意的是，在对高校学生的综合素养进行评定时，可以借助大数据系统来进行快速自动生成，而教师只需要对其进行二次审核即可，从而帮助相关评定工作的开展可以更高效。再者，自动生成也意味着这一系列的等级评定将会是一个动态成长的过程，一旦学生在实际学习中有了行为上的改变，在道德素养及政治觉悟等方面有了成长，相关数据就会实时反馈到学生综合素养评定系统中，学生的评估报告自然也会发生相应的变动。这对高校及用人单位来讲都是极为便利的，可以更精准地掌握与学生综合素养有关的信息。
随着大数据相关技术的不断升级，以及社会信息科技力量的持续发展，大数据在高校教育中的应用已经成为一种必然，将大数据嵌入高校思政教育中是极为必要的，也的确能够为高校思政教育带去不小的帮助。在实际进行大数据嵌入的过程中需要有合理的设计，要构建相应的大数据平台来对学生的学习、行为、心理等数据进行收集分析，从而有针对性地设计更合理的思政教育方式，使高校思政教育的质量越来越高。
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