张秀云
（营口市经济技术学校，辽宁营口115002）
摘要：本文从大数据时代大学生思想政治教育的特点出发，从教育者素质能力、大学生思想信息分析、跨学科交叉研究等方面剖析了大数据时代大学生思想政治教育所面临的问题，并从强化教育者数据意识、找准着力点、创新研究范式等方面探讨了大数据时代加强大学生思想政治教育的对策。
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关键词 ：思想政治教育；大学生；大数据时代；数据化
DOI：10.16083/j.cnki.22-1296/g4.2015.06.008
中图分类号：G641文献标识码： A 文章编号：1671—1580（2015）06—0018—02
收稿日期：2014—12—28
作者简介：张秀云（1970— ），女，辽宁营口人。营口市经济技术学校，高级讲师，研究方向：思想政治教育。
大数据时代的大学生思想政治教育探析
大数据这一概念产生于IT领域，在几年的发展和应用中，业界对于大数据仍然没有形成一个科学、统一的界定。目前，较受认可的即是国外学者维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼思·库克耶在其所著的《大数据时代》一书中作出的界定：“大数据是一种对海量数据进行系统性分析的技术，通过大数据分析，为企业和机构提供科学的信息咨询，帮助企业和组织作出更加有效的决策。”［1］
目前，手机、互联网移动终端等已经在大学生群体中全面普及。通过手机和电脑来获取新闻、发布言论、更新心情状态等已经成为了大学生学习生活的重要组成部分。［2］而在此过程中，大学生所产生的网络信息也是海量的。可以说，运用大数据技术来对大学生所产生的文字、照片、音频、对话等信息进行系统分析的客观条件已十分成熟。
一、大数据时代大学生思想政治教育的主要特点
（一）大学生思想政治教育的研究更为全面。在传统的高校思想政治教育中，往往通过确定有限的样本空间，来对现实问题进行定量定性研究，进而提出解决的对策。在此过程中，研究结果的准确性与样本选取是否科学有着直接的联系，因此，在有限样本空间基础上所作出的教育对策也必然是有所局限的。而在大数据时代，对大学生思想政治教育问题的研究不再受到样本空间的限制，所研究的样本能够涵盖全部的大学生，而样本的内容也更加全面和完整，因为分析所得出的结论也更为准确和真实。
（二）大学生思想政治教育的研究对象呈现数据化。大学生思想政治教育的关键环节在于信息的采集和分析。由于研究方法的限制，传统的思想政治教育的研究对象大多局限于大学生本人及其所作出的问卷数据，在研究结果上也受到诸多因素影响而难以保证真实性。而大数据研究的对象则是全部大学生在日常的生活、学习和娱乐过程中所自然产生的信息数据，这是一个将实际现象转化为量化数据的过程。这些数据包含了地点、时间等多种信息，通过大数据来分析，能够准确地触摸到这些数据背后所蕴藏的大学生人际关系、情感、经历等状态信息，进而为思想政治教育者提供决策参考。
（三）大学生思想政治教育的内容呈现混杂化。大数据时代虽然为高校思想政治教育者获取大学生思想状态信息提供了诸多便利，但也存在着一些无关信息进入数据采集库，进而对分析的准确性造成一定的干扰的情况。从技术层面上讲，这些数据往往是混杂且无法消除的，是分析结果的重要组成部分。因此，教育者不应刻意地追求思想政治教育的精准性，相反，而是应当承认和正确看待这些无关数据的存在，并从整体角度来分析和处理这些数据与大学生思想状态、大学生教育内容等方面的内在联系，把握这些信息的本质和出现规律，进而有针对性地开展大学生思想政治教育。
二、大数据时代大学生思想政治教育面临的问题
（一）教育者的素质能力面临挑战。当下，大数据时代对思想政治教育者的综合能力提出了更高的要求，教育者需要持续地提高自身的计算机运用能力，信息采集、处理和分析能力，等等。只有跟上了大数据快速发展变化的节奏，才能适应社会发展的潮流，运用先进的技术在海量的信息中挖掘出有益于大学生思想政治教育的信息，并将之转化为具体的教育措施。然而，从现实整体情况来看，大多数的高校思想政治教育者在信息素质能力方面仍处于较低水平，统计分析方法仍停留在传统的纸质问卷调查层面上，研究方法亟待改进。
（二）大学生的思想信息分析存在滞后性。尽管大数据为高校思想政治教育的研究提供了先进的技术和工具，但从本质上来看，大数据的应用仍然是基于信息采集、信息处理、信息分析、得出结论的这一研究过程来进行的，因此，使用大数据来开展研究，也同样与传统的问卷调查一样，存在一定的滞后性，实效性差。特别是在一些突发事件的信息分析和处理中，这种滞后性尤为凸显，制约着思想政治教育者及时采取教育措施来引导学生的思想走向，导致思想政治教育时效性的降低。［3］
（三）缺乏广泛且深入的跨学科交叉研究。大数据时代的大学生思想政治教育需要计算机、统计学、心理学、传播学等多个学科来提供理论支撑和技术支持，这是一项多学科共融的系统化研究。然而，在实际工作中，欠缺的恰恰是进行广泛且深入的跨学科交叉研究，大多数的思想政治教育者所从事的仍是基于思想政治教育理论课或是基于心理学和统计学的单一性研究，在研究的层次上也处于较低水平，难以完全满足大数据时代对大学生思想政治教育研究所提出的新要求。
三、大数据时代加强大学生思想政治教育的对策
（一）强化数据意识，提高教育者信息水平。面对大数据带来的挑战，高校思想政治教育者必须发挥主动优势，从意识上提高重视。为此，应全面了解和分析大数据本身，在理解大数据的基础上，系统地分析大数据时代对网络思想政治教育可能产生的影响，带来的机遇和挑战；强化数据意识，充分意识到数据是大数据时代最宝贵的资源，是一切价值产生的源泉，同时充分了解大数据时代的数据所具有的多维性和全覆盖性，不断地提高思想政治教育者对于数据的搜集、处理、分析能力，进而为大学生思想政治教育提供强大的数据支撑。
（二）找准切入点和着力点，提高信息分析的实效性。如前文所述，大数据时代的大学生思想政治教育的关键步骤之一就是信息的采集和分析处理，因此，高校思想政治教育者应当找准大学生思想信息采集的切入点和着力点，切实提高信息分析的时效性。为此，应当从宏观和微观两个层面进行。在宏观层面，要善于从网上和网下整体把握大学生群体的思想状况，分析他们的各种思想状态与各类实际事件的联系。在微观层面，要注重对大学生个体的数据积累，只有积累一定的量后，才能通过数据分析清晰地揭示个体的思想行为状况，进而为大学生思想政治教育开展个性化、定制化的教育活动提供有力支撑，最终提高大学生思想政治教育的针对性和实效性。
（三）创新大数据时代大学生思想政治教育的研究范式。众所周知，定性研究与定量研究相结合是网络思想政治教育乃至社会科学研究的重要方法。在大数据时代，高校思想政治教育应当创新研究范式，不断地提高量化研究的水平。为此，需要做以下努力：一是与数据资源丰富的各个部门、媒体和企业开展广泛合作，借助他们的数据量大等优势，合法、合规地挖掘大学生的相关信息，为制定教育对策提供科学依据；二是创建各个层次的大学生思想政治教育的大数据平台，建立长效的数据采集和分析处理机制，形成系统化发展；三是积极组建跨学科研究课题组，充分发挥各个学科的优势，使之形成合力，共同努力，使大学生思想政治教育迈向一个更高的台阶。
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参考文献］
［1］维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代［M］.杭州：浙江人民出版社，2013.
［2］胡纵宇，黄丽亚.大数据时代大学生思想政治教育面临的问题及应对［J］.学校党建与思想教育，2014（13）.
［3］李兴选.网络思想政治教育的挑战与创新［J］.思想政治工作研究，2014（7）.
［4］王国军，刘爽.大数据时代的大学生思想政治教育研究［J］.理论观察，2014（1）.
［5］杨阳.浅谈未来大数据时代的大学生思想政治教育［J］.才智，2013（17）.
