“大数据+思政”：高校辅导员思想政治教育新模式探析

陈洪

摘要：大数据已在各个行业领域发挥出重要作用，也为高校思想政治教育工作的创新提供了更多的技术支持。为了更好地落实立德树人根本任务，高校辅导员要积极探索 “大数据+思政”新模式，把大数据思维与技术运用于辅导员思想政治教育过程中，开展精细化采集数据和分析预测，实现思政教育的精准化和智能化转变性，在实施过程中，要从理论、平台、技术、制度等方面提供相应的支持和保障，切实提升思想政治教育实效。

关键词：大数据;辅导员;思想政治教育

大数据伴随着互联网时代的飞速发展，逐步渗透到社会的各个行业领域。作为以数据为核心的新一代革命性信息技术，其本质是通过分析海量的数据，获取具有巨大价值的产品和服务，从而获得更深刻的洞察力、更准确的决策、更广泛的实用价值。英国学者维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼思·库克耶在《大数据时代》中提出的“大数据是一种对海量数据进行系统性分析的技术”这一定义。由于大数据的出现，当代社会开启了一次重大的时代转型，加速推进全社会新兴技术的不断变革。特别在高等教育领域，大数据的广泛的应用也正在不断促进高校人才培养理念和教育方式的不断创新和发展。

当代大学生受互联网影响，有着更加多元的价值取向和更为个性的自我意识，高校辅导员作为大学生思想政治教育的骨干力量，也面临诸多新形势与挑战，高校辅导员面对日益增多的大学生数量和种类繁多的事务性工作， 如何合理应用大数据思维和技术，是新时代高校辅导员创新思维、改变工作方法、提高思想政治教育工作水平所必须面对的问题。这就要求高校辅导员思想政治教育工作与时俱进，不断应用新技术拓展工作手段。而大数据技术是实现思想政治工作精准化、智能化发展的核心要素，是实现新时代高校思想政治教育工作创新发展的重要抓手和推动力，对于高校辅导员提升育人实效、实现精准育人也有着重要的现实意义。

一、“大数据+思政” 的基本理念和内涵

“大数据不仅仅是一种技术，而且是一种价值观、方法论”，大数据给人们带来了新的思考方式和价值理念，这些理念形成合力，共同推动高校思想政治教育工作的創新发展。 “大数据+思政”就是将大数据和思想政治教育相互融合，通过应用大数据技术对大学生的思想、行为和心理表现的数据采集和分析，精准定位学生的思想状况，把握学生的思想动向，实现精准服务和精准教育，构建基于大数据的思想政治教育工作模式。

对于高校辅导员而言，“大数据+思政”就是要形成大数据和思想政治教育工作相结合的新思维，并将其融入教学、育人的观念之中，从而不断提高思政教育工作的创新力。在“大数据+思政”思维理念的引领下，高校辅导员应该更加积极主动地搜集、整理、分析涉及学生学习生活的相关数据，建成系统的学生数据库;辅导员应当更加关注全体学生的全部相关数据，而非之关注特定的群体的数据来分析学情，从而更准确地把握学生动态，了解和掌握学生群体的真实情况。

随着近年来各高校“数字校园”与“智慧校园”等信息化建设项目的不断推进，人工智能、物联网、大数据等新兴信息技术，已在各高校的教学、科研、管理和服务模式上得到了充分普及，从而为大学生提供更加个性化的学习服务和体验。“智慧校园”建设的关键在于基于师生日常教学与管理行为感知的基础之上，提供智能化服务，而感知的基础是数据，目前的做法通常是从高校的各个职能部门业务平台挖掘数据。而高校辅导员作为学生的直接管理者，与各个部门有着密切的业务往来，通常也是第一手数据的收集者和使用者，对于智慧校园可起到着重要的桥梁纽带作用。辅导员在开展日常思想政治教育的过程中，可以获取到涉及学生方方面面的数据，例如学生的思想状况、学习状况、家庭情况、日常行为表现、心理状况、就业去向等，将这些数据充分利用于辅导员日常思想政治教育之中，对构建新时代大数据驱动下的高校信息化智能化发展也有着重要意义。

加强高校辅导员队伍专业化建设是新时代高校深入推进学生思想教育工作，提升高校人才培养质量的重要途径。然而随着社会形势的不断变化以及高等教育的快速发展，辅导员的职能在不断地扩充，面对琐碎的事务性工作，以及高校招生数的不断增加，辅导员的工作效率受到限制，专业化发展水平受到制约。如何借助大数据对事务性工作进行分析处理，将每一项事务流程化、标准化、信息化，同时利用大数据对每一位学生实施精准化分析，开展个性化需求匹配，做好做精细化育人服务，对于辅导员专业化能力的提升有着重要意义。总体来说，大数据的运用能够引发高校思政教育整体的理念转型和行为创新，新的技术手段有助于高校辅导员多角度、全视角掌握学生的动态发展轨迹，增强大学生思想政治教育的实效性。

二、“大数据+思政”背景下高校辅导员思想政治教育模式特征

（一）开展精细化大数据采集与分类

辅导员需要通过掌握学生的思想政治状况和日常行为特征，以及学生的个性化需求，有针对性地帮助学生树立思想认识和价值取向，帮助学生处理学习生活中遇到的问题，并在学生心理健康、职业规划等方面提供帮助。因此，要实现大数据技术的分析与应用，首先应对于海量的学生日常数据进行精细化采集分类。要实现“大数据+思政”，首先，要对数据源要进行选择，从中提取有效数据，把握内容数据的价值，提升大数据在思想教育工作中的针对性与立体性，这样才能精确把握学生思想动态和行为轨迹。例如通过数字校园或智慧校园平台以及各个校内业务平台采集相关数据，将学生在校期间的学习状况、课堂表现情况、家庭情况、党团信息、心理档案、社会实践、科创竞赛、奖学金情况等信息进行汇总，并通过实时收集、整理、分析学生的思想动态和学习状况;其次，还可通过各种主题教育网站、网络论坛、视频网站、“两微一端”等学生习惯使用的网络阵地上掌握学生的思想动态数据，包括党团理论学习记录、网络浏览记录、网络发帖情况、消费记录等;再次，还可通过第三方平台获取学生的长期发展数据，包括求职准备、就业去向、薪酬待遇、职业发展等，从而实现数据的全方位采集与分类。

（二）利用大数据开展关联性分析与评估预测

“大数据+思政”的重要理念之一就是要在海量的数据信息之中，通过一定的算法和逻辑分析方法，找出数据与数据之间存在的相关联性，分析学生的不同状态和行为数据之间的内在联系，从而掌握学生的行为偏好，并进行评估和预测，发现大学生的思想和行为的规律，进而进行有针对性的思想政治教育。例如，可以通过学生的消费记录查询到一个学生的日常开支，从而判断一个学生的经济状况情况，是否是家庭经济困难生，从而实现精准帮扶;通过出勤数据和考试数据的纵向对比，及时发现学生学习状态，从而及时开展学业预警;通过班级与班级、宿舍与宿舍之间的学习成绩、出入宿舍数据、熄灯时间数据的横向对比，发现状态异常宿舍或个人，从而及时进行干预。此外，辅导员在开展学生思想教育、学习帮扶、心理咨询以及职业规划的过程中，会面对大量学生所咨询的个性问题，通常辅导员只是利用自己的经验进行解答，往往缺乏完整的背景信息。而在大数据背景下，辅导员可以精准挖掘每个学生的问题背景，将复杂的学生行为通过聚类分析、动态分析，相似度分析、差异化分析，将结果通过图像的形式立體地呈现出来，科学勾勒出大数据思想政治教育的完整“图谱”，从而精准研判和估学生当前的状态，及时发现问题之源，精准解决学生的问题和困难，从而有效提升辅导员的学生安全预警判断能力和学生危机处理能力。

（三） 利用大数据实现精准化思政教育转变

传统的辅导员思想政治教育，往往强调模式化的群体教育，即依托学校、院系、班级、党团支部在特定学生群体内开展既定的、集中式的思想政治主题教育。“大数据+思政”背景下的思想政治教育，应把群体教育和个性化教育有机结合，通过利用大数据研判系统对大学生学习生活、思想行为的整体性和个性化问题的分析，制定多套精准教育、管理和服务方案，确定实施主体、方法，并根据学生在不同阶段的发展目标进行组合，实现学生成长全过程培养方案的选优，从而实现辅导员思精准化思政教育转变。例如，在开展群体教育之前，通过大数据的聚类分析和关联性分析，发现学生的共性需求和聚焦点，哪些是学生迫切需求或共同关注的主题，从而有针对性地准备相应内容开展主题教育，做到因材施教，充分利用大数据的精准定位功能，使教育更加精心化、常态化，管理更加精准化、人性化，服务更加精细化、扁平化。高校辅导员在继续保持思想政治教育的优良传统作风和先进工作经验的同时，在常规工作方式和大数据运用之间寻求结合点，综合运用各种大数据技术和手段，充分助力党团教育、主题班会、谈心谈话、心理辅导、社会实践等传统思政教育手段，构建“大数据+思政”工作新模式，推动辅导员思想政治教育工作精准化创新发展。

（四）利用大数据实现智能化学生管理转变

在大数据时代之前，辅导员想实时了解每个大学生个体真实的、差异化的思想状况及行为存在一定的困难， 多是凭辅导员自身经验，缺乏科学决策依据，特别地，随着近年来高校学生数据量的增大，以及数据种类的增加和数据价值性的提高，传统的人工手段的学生管理方式已经完全无法满足时代的发展要求。在“大数据+思政”的背景下，依托大数据对学生进行智能化管理是大势所趋，利用大数技术形成数据快速处理和预测分析能力，建立智能化学生管理系统，采用基于神经网络的深度学习算法和基于迭代算法模型的智能算法，依托研究经典案例，形成预测模型，通过大数据可视化技术支撑学生数据存储、查询、分析、展示等需求，简化学生管理模式，提升辅导员工作效率。辅导员在未来将更多地作为智能化思政系统的管理者，而不是所有信息的传递者，通过智能案例匹配、智能专家匹配、个性推送、个性伴学定制，实现个体化需求的精准对接，从而推动高校辅导员的思想教育工作迈向智能化发展阶段。

三、 构建“大数据+思政”下高校辅导员思想政治教育新模式的保障体系

当前高校辅导员思想政治教育借助大数据信息技术的支撑开展工作模式的变革仍处于初步探索阶段，教育者缺乏相关育人理念、相关平台建设不完善、教育评价存在数据壁垒及大数据技术自身存在的安全风险等都严重阻碍思想政治教育精准化变革的实现。因此在实施过程中，要从理论、平台、技术、制度等方面提供相应的支持和保障，切实提升思想政治教育实效。

（一）理论保障

大数据是创新大学生思想政治教育工作的有效工具，但一切工具和手段的应用必须建立一定的理论体系基础之上。高校辅导员队伍必须牢牢把握正确的政治方向，始终坚持马克思主义的指导地位，坚持党的领导，以立德树人为根本遵循，将新时代中国特色社会主义思想中关于教育和思想政治工作的论述贯彻于思政教育工作始终。思想政治教育从宏观领域向微观领域深化，从集体教育向个体关怀深入，并将二者结合起来，是保证思想政治教育精准化的前提。辅导员唯有把握正确的政治方向，将日常生活中的问题同党和国家发展的大局结合起来，帮助学生拓宽眼界，使学生在正确认识世界和中国发展大势的基础上，坚定中国特色社会主义道路自信、理论自信、制度自信和文化自信，主动承担起实现中华民族伟大复兴的责任与使命，才能让大数据真正发挥实际效用。

（二）平台保障

大学生思想政治教育工作是全员工作、全面工作，不是单兵突进，所以，构建高校全员共建、共享共益的思政大数据信息平台是“大数据+思政”的题中之义。高校必须形成整体意识，要在遵循思想政治教育规律和全媒体大数据技术运用的双向互动中，实现学科融合、人员整合和资源结合的优化配置，在此基础上形成具有当地院校特色的思想政治教育大数据平台。思政大数据信息平台应立足于学生的实际需要，以多样化、丰富性和接受性为基本特征，内容应涵盖党团建设、学习科研、实习实践、就业升学、第二课堂、文体活动和心理健康等多种类元素，并为思政工作者提供大学生关于社会舆情关注点、个人成长和心理变化的可视化动态轨迹图谱，辅导员通过对这些信息进行分析，为制定更加贴近学生个体价值、满足个体需求的思想政治教育方案提供信息支撑，形成强大的育人合力，真正实现效能最优。

（三）技术保障

思想政治教育工作的大数据介入需要相关专业技能和人才的支持。为了能充分发挥“大数据+思政”的作用，一方面，高校应该对辅导员队伍进行整体技能培训，着力塑造普遍具有相关知识储备和较高大数据应用能力的辅导员队伍，形成高校辅导员基本的大数据思维和意识，不断提升辅导员在数据搜集、存储、分析、使用、管理方面的能力与素养。可以通过诸如专题讲座、实操培训、案例分析、业务演示、模拟竞赛，甚至是师生互动、问策于生等不同形式和渠道提升辅导员对于数据的筛选、整理、分析和综合运用能力。另一方面，高校应着力建设一支大数据专业技术性强的队伍，与辅导员团队以及高校各职能部门充分配合，发挥自身专业优势，各司其职，才能将大数据充分助力思想教育，推动思想政治教育与时俱进。

（四）制度保障

面對大数据时代的隐私安全、信息安全，及由此带来的道德问题、法律问题和伦理问题，高校应特别加强对于数据平台的安全管理，建立健全管理机制和管理制度，实现数据治理过程中的规范化。首先，开展数据使用基本素养的教育。辅导员是数据接触、使用的受益人，同时也应该是数据维护、保护的责任人。高校有责任开展相关的数据安全隐私、知识产权、身份隐私等的教育培训，引导辅导员从根本上建立起良好的使用意识，在确保信息有益使用的范围内，为思政工作的开展提供数据价值。其次，要完善数据管理的合理制度化安排。思政大数据平台在整合、使用、保存和管理学生信息的过程中，难免会产生一定的安全隐患。高校有责任制定严格的工作流程，建立一套严格的数据库闭环管理制度，严格按制度办事，规避可能出现的漏洞和风险。再次，进行大数据平台的安全监管和风险预测。高校有责任就大数据平台进行专业的安全性评估，在评估结论的基础上，制定事前风险预案和事后化解机制。

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【基金项目】：本文系2020年度福建省高校哲学社会科学研究项目“大数据视域下高校辅导员开展大学生思想政治教育质量测评体系研究”（项目批准号：JSZF2020002）的阶段性成果。