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摘要：文章在进行文献综述的基础上，论述了大数据与高校思想政治教育融合发展的生成逻辑、融合过程和 发展框架，其中发展框架包括以“学生画像”的克隆策略推进高校思想政治教育的精准性、以“量体裁衣”的 靶向策略推进高校思想政治教育的层次化、以“自由有序”的协同策略推进高校思想政治教育的和谐发展 。
关键词：高校思想政治教育,大数据,融合发展
2016 年 12 月，习近平总书记在全国高校思想政治工 作会议上指出，“要运用新媒体新技术使工作活起来，推 动思想政治工作传统优势同信息技术高度融合，增强时 代感和吸引力”[1]。2019 年 2 月，中共中央、国务院印发的 《中国教育现代化 2035》^焦教育发展的突出问题和薄 弱环节，立足当前，着眼长远，重点部署了面向教育现代 化的=大战略任务，其中指出要“建设智能化校园，统筹 建设一体化智能化教学、管理与服务平台”[2] 。2019 年 5 月，习近平总书记向国际人工智能与教育大会致贺信，强 调“要高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动 人工智能和教育深度融合”[3]。大数据与思想政治教育的 融合问题已成为社会和学校高度^焦的重要问题，然而 大数据与思想政治教育的融合并不是二者效应的简单 叠加 。那:，基于我国高等教育的实际情况，大数据的应 用能否真正助力高校思想政治教育的发展? 大数据技术 是如何驱动高校思想政治教育的实现? 大数据与高校思 想政治教育融合的生成逻辑、融合过程和发展框架是怎 样的? 对此，本文将以大数据与思想政治教育的研究现 状为基础，以大数据融入高校思想政治教育为背景，以大 数据与思想政治教育的逻辑关系为主线，针对大数据如 何助力高校思想政治教育的一系列问题做出了解答。
一、文献综述
大数据深刻影响着教育的变革，随着大数据技术的 广泛应用，给高校思想政治教育工作带来极大的挑战及 无限的可能 。大数据是信息化发展到一定程度的产物， 也是现代信息技术的鲜明标志 。思想政治教育是高校教 育的重要内容 。基于信息化技术的发展与应用，以大数 据技术助力高校思想政治教育工作可提高生产力，促进 各个主体协调，进而实现其高效运作和长远发展。
笔者梳理了我国关于“大数据与思想政治教育”的 相关研究情况，具体在 CNKI 中以“大数据+AND+思想政治教育”为主题，以“北大核心”和“CSSCI”为期刊来源 类别，不限定时间范围进行检索，得到文献 406 篇 。 同 时，利用人工检索的方法剔除其中明显不相关的文献及 书评、征文启事、学术论坛通知等非学术性文献，最终得 到 CSSCI 和北大核心期刊范围内有效相关文献 351 篇， 并将其用 Refworks 格式导出，以此作为本次分析的样本 数据信息进行文献计量分析 。通过 CiteSpace 软件对其 进行数据挖掘和数据可视化处理，综合分析关键词时间 线图谱可发现，大数据与思想政治教育的研究内容呈现 出 15 类研究热点 。如图 1 所示，研究者主要以高校、精 准思政、大学生、人工智能、对策和新路径为中心对大数 据和思想政治教育进行研究， 此外还进一步以网络空 间、新媒体、价值理性、数据肖像、传播结构、价值观、实 践策略和实效性等为中心进行研究 。 因此，可将大数据 与思想政治教育研究的内容归纳为以下四个方面：第 一，大数据和思想政治教育研究面向的群体主要是高校 和大学生;第二，研究关注大数据和思想政治教育的特 点，即具有时效性和价值理性;第三，针对融合问题的研 究主要关注大数据和高校思想政治教育融合的媒介;第 四，研究关注大数据和高校思想政治教育融合的效果和 实施路径 。结合突现检测，通过对析出突现词所对应的 文献进行分析， 可以发现研究者主要持以下两种观点。 一是大数据与思想政治教育融合具有优势，如学者基本 认可大数据技术带来的育人方法创新、技术提升和平台 完善等优势，由此可有效促进思想政治教育的发展[4]，同 时有些学者认为大数据能够促使思想政治教育更具系 统性、协同性和精准性[5]。二是有些学者对大数据和思想 政治教育融合存在怀疑，如李姿雨和方凤玲[6] 认为推进 大数据与思想政治教育融合目前还面临着思维、技术及 伦理层面的现实困境;富旭[7] 认为在人工智能和大数据 背景下，思想政治教育面临话语意义流失、话语场域离散、话语认同消解的困境;何跃和甘荣丽[8] 认为大数据 在促进思想政治教育效果提升的同时产生了大量的 “数据噪音”，减弱了信息传递的效果。
据上所述，大数据与高校思想政治教育的融合并不 是二者之间简单的叠加 。学者一方面认可大数据技术融 入对思想政治教育的促进作用，但另一方面也对大数据 技术本身的特性及其对思想政治教育产生的影响提出了一些疑问 。另外，当前的研究主要集中在现有制度框 架之内，是将大数据作为一种技术手段或方法创新作用 于思想政治教育的实践尝试，而没有从理论的角度对大 数据与高校思想政治教育融合发展的生成逻辑和作用 机制进行系统分析 。因此，本文将通过分析大数据与思 想政治教育融合的内在机理， 对大数据助力高校思想政 治教育的可行性进行探讨。
二、生成逻辑：融入大数据的教育场域
(一)大数据的本质与特征
大数据，顾名思义体现在其极大的数据量上 。基于 大数据的本质和特征，可以从以下四个层面对其进行剖 析：第一，从数量层面出发，强调数据之“大”，其数量级 达到“太字节”(TB)，超出了典型数据库软件的采集、存 储、管理与分析能力[9];第二，从时间层面出发，强调其 利用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过了可 容忍时间[10];第三，从功能层面出发，强调大数据具有的 5V 功能特点，即容量(Volume) 、种类(Variety) 、速度(Ve- locity) 、真 实 性 (Vraisemblance) 和 价 值 性 (Value) [11];第 四，从作用层面出发，强调可以通过使用大数据，呈现出 新的信息处理形式、展现出新的成本效益，从而实现对 信息数据的有效挖掘[12]。
1.大数据驱动技术手段革新化 。大数据作为技术手 段，可以将其理解为一种涵盖各类数据平台、数据体系 的实用型应用技术 。面对庞大的数据集，选择传统的数 据计算工具几乎是不可能完成计算的，而大数据技术的 出现正好有效地解决了这一难题 。大数据技术可以通过对采集来的各种各样数据进行清洗，留存高质量的数据 进行分析并得出结果，从而为决策者提供帮助 。 目前，我 国的大数据技术体系已经顺利建立，其层次清晰、分工完 备，内容主要涵盖四个基本层面：第一层面是数据基础技 术层，即分布式存储及计算框架，可以解决大量结构化和 非结构化数据的批量处理问题，同时可以针对时效性数 据进行实时计算和反馈[13];第二层面是数据管理技术层， 即数据集成技术，可以对获取难度大、准确性低、实时性 差、标准混乱的数据进行有效管理[14];第三层面是数据 挖掘技术层，可以有效支撑数据价值的挖掘 、分析[15]; 第四层面是数据安全技术层，可以保证在安全且合规的 状态下使用和共 享数据[16] 。大数据技术体系的不断成熟 发展，为其在各行各业的应用创新开辟了道路。
2.大数据助推数字信息资源化 。资源是人类产生和 进化的物质基础，是人类社会演化和发展的根本动力，具 有客观性和动态性的特征[17] 。资源是可以用来交换的东 西，数据或许不能称之为资源，但积累起来之后的大数据 是非常重要的资源 。2014 年 3 月，大数据被首次写入国 家《政府工作报告》[18] 。2020 年 3 月，中共中央、国务院发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的 意见》中第一次将数据与劳动力、技术、土地等传统要素 并列起来，提出要提升数据资源价值、加强数据资源整 合、加快培育数据要素市场[19] 。大数据的价值在于可以 提供尽可能多的线索，即通过全面、精准和即时的信息 数据采集、分析技术，推动数据共 享、促进资源整合，进 而帮助人们发现其中所蕴含的价值 。例如，可以用大数 据预测产品收益、找到最合适的人才、规避风险等 。 由 此可见，大数据已经成为国家、市场和社会的基础性战 略资源。
3.大数据促进思维能力智能化 。与传统思维模式相 比，大数据思维具有整体性、时效性和预测性的特点， 它强调在采集和分析数据过程中要尽可能使用多的数 据、必须做出及时反应，以及对事物发展 ~ 向进行预测、 估计或判断[20] 。一方面，由于大数据技术的融入，各种生 产要素提高了创新能力，进而助推了社会生产力水平的 发展;另一方面，大数据技术的革新化和资源化，驱动了 人们对传统事物的重新认知、重新定位，从而引发了思 维方式的变革[21] 。大数据驱动的智能思维中最重要的是 人们使用数据信息的意识和能力，也可以理解为人们的 信息素养[22]。智能思维必须依靠客观存在的事物、现有的 技术水平等的支撑才能得以实现，而人们的主观需求则 是促进信息素养提高的必要条件 。 同时，大数据技术的 出现为智能思维的创新发展提供了可能。
(二)融入大数据的高校思想政治教育
1.大数据时代高校思想政治教育的靶向化。教育的现 代化对于高校思想政治教育靶向化的评估不仅包括效 率和效能等常规内容的提升，还包含评价标准和评估水 平的提高 。教育靶向化需要逐步从“以教师输出为中心” 转变为“以学生接受为中心”。高校要将大数据作为提升 思想政治教育靶向化的一种工具或技术，使之发挥出应 有的效果 。大数据时代，高校思想政治教育的靶向化是 基于海量、复杂的数据而建立起来的学生镜像模型[23]，借 此可有效地分析洞察学生的思想轨迹，进而有效提升思 想政治教育工作的投入产出比 。其优势主要体现在以下 三个方面：一是加强了高校思想政治教育的力度，并拓 展了其广度， 即学校能够全面掌握学生的思想动态，从 而对学生的行为迅速做出判断并加以干预;二是提升了 教师思想政治教育的效率和水平，使其能够洞悉学生的 思想问题并予以解惑或纠偏;三是延长了思想政治教育 的有效期，教师可持续跟踪教育教学活动各个环节，对 数据的变化进行比对分析，从而在后续的学生思想政治 教育过程中加以修正或终止 。概括来说，融入大数据后 高校思想政治教育水平得到了一定程度的提升。
2.大数据时代高校思想政治教育的精准化。精准化突 出“精”，强调“准”，要求“精”和“准”协调统一 。精准化的高校思想政治教育内涵丰富，主要涉及教育的前提、保证、 基础、对象、根本任务及最终目标六个方面 。其中，以科 学把握核心要义为前提，以坚持党的领导为保证，以抓牢 教师队伍为基础，以教育的对象，即学生的需求和特点 为中心，以立德树人为根本任务，以实现中华民族的伟 大复兴为最终目标 。大数据时代，精准化的高校思想政 治教育的特点主要体现在以下四个方面：一是学生思想 需求的精准识别，即要掌握学生个性化的成长经历，对 其进行因材施教，避免简单泛化的教育;二是思想政治 教育内容的精准供给，教育内容的精准设计与传递是精 准化思想政治教育的核心;三是师生间思想互动的精准 捕捉，教师要对学生开展有情有义、有滋有味的教育;四 是思想教育效果的精准评估，教育供给数量和规模的增 加并不是总能有效满足学生群体思想需求的，思想政治 教育质量的提升才是关键 。 由此可见，依托大数据技术 的精准发展理念是精准化思想政治教育的实践逻辑[24]。
3.大数据时代高校思想政治教育的实效性 。大数据 改变了人们以往的工作和生活状态，也为高校思想政治 教育工作带来了新的可能 。一是大数据技术具备的预测 功能模块能够快速将高校学生的思想动态与思想干预 机制联结起来[25]，可以将一些危险思想的“小火苗”扼杀 在萌发状态，进而增强思想政治教育的主动性;二是大 数据独有的海量且复杂的数据规模，可以多次提取数据 并使用，而且通过各个数据间不同的组合模式及多点联 结形式，可揭示数据背后隐藏的规律与秘密，找到高校 思想政治教育真正的价值;三是大数据本身是一种客观 存在，可以有效避免高校教师的主观判读偏差，实现对 学生思想动态的全面把控; 四是大数据具有的T踪属 性，可以帮助高校教师从多维度、多角度了解学生，进而 实现思想政治教育的全方位评价 。 由此可以认为，大数 据拥有的各种要素特点是提升高校思想政治教育实效 性的有效力量。
三、融合过程：数据、思维与管理的交织
融合是在发展的过程中，不同事物之间的边界越来 越模糊甚至逐步消失的一种现象 。大数据与高校思想政 治教育的融合不是一蹴而就的，而是要经历一定的发展 阶段，是一个不断变化、演变和融合的过程 。最初的思想 政治教育依赖教师的经验讲授，但随着大数据时代的到 来，各种维度的数据蜂拥而至，情况复杂多变，因此要因 势而新、因时而进，不断对其进行调整与完善[26] 。大数据 应用于高校思想政治教育的过程实际上是一个数据信 息化处理、思维转换和学校管理实践交织的过程。
(一)数据信息化处理是基础
大数据与高校思想政治教育融合的过程是一个数 据信息化处理的过程 。数据信息化的处理逻辑，也可以 被理解为教育要素数据的计算逻辑 。大数据的利用过程包括明确研究目的和思路、数据收集、数据处理、数据分 析、数据显示和报告编制六个阶段 。利用大数据技术挖 掘思想政治要素信息是数据分析处理的过程，也是二者 融合中最为重要的一个阶段 。大数据具备的深度挖掘与 精准分析能力， 深化了思想政治教育主客体之间的内 涵，为海量的教育主体、客体及过程数据在短时间内的 分析处理提供了可能 。 由于大数据技术的介入，主客体 间不再是过去简单的教师传授知识给学生的模式，而是 变为师生间双向互动的模式。
(二)思维转换是关键
大数据与高校思想政治教育融合的过程是一个思 维转换的过程 。随着大数据的应用越来越广泛，以大数 据的视角看待、分析和解决问题的思维逐步形成 。相较 于过去，这是一种思维方式的转换，是 一种“以数据说 话”“数据拥有价值”的观念 。它是推翻了过去使用随机 数据、精确数据、具有因果关系数据，转为使用全体数 据、复杂数据和具有相关性数据的一场思维变革[27]。基于 此，在高校范围内要建立全员、全过程式学生思想行为数 据观念，因为只有在这种思维模式下，才能实现由部分 思维向全局思维的转变，同时教师、学生及教育前、教育 过程中、教育后的各种时间段、各种维度的数据都可以 作为高校思想政治教育中的基础数据存在，不需要考虑 数据间的复杂关系，只需要对数据间的相关性进行挖掘。
(三)学校管理实践是核心
大数据与高校思想政治教育融合的过程是一个学校 管理实践的过程 。任何一项新技术的应用都需要组织或 个人的管理和介入[28]。新技术的应用、推进、停滞都与其组 织的管理息息相关，即其深受管理的制约和干扰。在高校 内，大数据技术作用于高校思想政治教育，不仅需要技术 的支持和思维的契合，也需要高校管理机制的保驾护航， 从而为大数据的信息化提供制度、协作、资源和监管，为 思维转化提供平台和空间 。当大数据与高校思想政治教 育管理的目标一致时，二者在短时间内就能快速扩散，形 成叠加效应，进而起到相互支持和促进的作用。
四、发展框架：融合发展的策略选择
(一)以“学生画像”的克隆策略推进高校思想政治教 育的精准性
“学生画像”是指基于大数据技术将高校真实学生 特点进行抽象，综合为一组或多组对典型学生特征的描 述[29]。通过对学生基本特征、思想特点、学习行为、生活习 惯、心理状态等全方位的数据进行分析，可勾勒出精准 的学生数据画像 。无论是从目标对象还是内容来看，“学 生画像”都蕴含丰富的思想政治教育精准性要素 。随着 大数据时代的到来，在开展思想政治教育的过程中，教师 要注重缩小对学生的想象与学生现实思想之间的差距， 而“学生画像”的克隆策略就能很好地还原学生的真实状态， 有助于实现高校思想政治教育精准性的核心目 标 。因此，促进高校思想政治教育精准性的重点是通过 “学生画像”技术准确把握学生特点和全方位特征，即对 学生的行为轨迹和思想动态进行及时捕捉、比对分析、深 度解剖，从中提取有价值的信息，由此对学生进行精准 识别，使教师能够比较清晰地了解学生面临的问题，进 而开展有针对性的教育教学、谈心谈话，最终使高校思 想政治教育的效果得以提升 。同时，在教育的过程中教 师要对学生进行及时、精准的评价，让学生在受教育的 过程中获得激励、充分吸收正能量，从而使学生能力得 到全面的提升，且高校也实现育人的初衷。
(二)以“量体裁衣”的靶向策略推进高校思想政治教 育的层次性
“量体裁衣”靶向策略要求高校教师找到适合不同 类别学生的教育方法，以最适合的思想政治教育方式教 育每一名学生，而不是采用“一刀切”的方式开展学生思 想政治教育，从而使高校思想政治教育抓住提质增效的 “硬核”问题。首先，要#重学生之间的个体差异，以及学 生群体中的层次化特点 。在教育过程中，教师要注重学 生个体的主观感受和个性特征， 通过分析个体差异，对 每一名学生采用不同的教育方式，开展有针对性的思想 政治教育活动 。其次，要认识到学生学习方式的差异，根 据学生不同的兴趣点， 引入不同的思想政治教育资源， 充分激发其主观能动性，进而提升思想政治教育效果。
(三)以“自由有序”的协同策略推进高校思想政治教 育的和谐发展
“自由有序”的协同策略致力于大数据与高校思想政 治教育融合增效发展 。系统中具有大量杂乱无章的数据 信息，而在大数据技术的作用下，可以提取出有价值的信 息供教师在高校思想政治教育过程中利用， 从而使教育 更生动形象、更有说服力。而在教育学生过程中又产生了 可以融入系统新的数据信息，扩充了数据池信息，为下一 步价值信息的提取提供了新的证据 。以“自由有序”的协 同策略推进高校思想政治教育的和谐发展，要做到以下 两点。一是推进高校大数据技术建设发展，将学校“各个 角落”里的数据纳入高校思想政治教育的数据池，实现学 校内数据全程、全时、全方位覆盖，形成完善互联的高校 大数据思想政治教育系统 。二是积极推进大数据和高校 思想政治教育平台建设。即由高校管理层统筹，搭建起各 个部门、学院间的管理系统和大数据共 享平台，面向从事 思想政治教育的教师和学生提供高效专业化的服务。
总之，大数据与高校思想政治教育紧密相关，二者融 合的根本目的是实现高校思想政治教育的有效有力发展，其驱动过程离不开数据信息化处理、思维转换和学校 管理实践等因素 。在这些显而易见的因素背后是大数据本身技术的革新化、数字信息的资源化及思维能力的智 能化，随之而来的是融入大数据的高校思想政治教育靶 向化、精准化和实效化发展。通过对大数据与高校思想政 治教育融合发展的生成逻辑、融合过程进行分析，不仅厘 清了二者融合的逻辑关系，也对大数据如何助力高校思 想政治教育发展的问题做出了回答。
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