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大数据时代的大学生思想政治教育研究

一、什么是大数据

什么是大数据?

目前尚无统一的定义。维克托·迈尔和肯尼思·库克耶作为大数据领域的权威学者,在他们著作《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》中给大数据作如下界定:“一种前所未有的方式,通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见。”“大数据不仅仅是一种技术,而且是一种价值观和方法论”。

涂子沛在《大数据》一书中则指出:“大数据(Big Data)是指那些大小已经超出了传统意义上的尺度,一般的软件工具难以捕捉,管理和分析的大容量数据,一般以‘以太节’,为单位。大数据之大,并不仅仅在于容量之大,更大的意义在于通过对海量数据的交换、整合和分析,发现新的知识,创造新的价值,带来‘大知识’,‘大科技’,‘大利润’,和‘大发展’。”

综上所述,大数据就是指对巨大的全部数据,进行数据分析,而能够获得巨大的价值,从而能够指导实践、服务实践。

从2009年开始,大数据成为大家越来越关注的讨论热点,截至今年,大数据在各行各业产生了巨大的变革力量,因此也已经成为大家公认的时代特点。

在大数据时代,大数据的价值利用以及大数据技术的运用在各行各业都逐渐得以充分的体现,在高校中,大数据和数据分析的价值更是可以充分体现,高校的大学生思想政治教育工作已经具备了大数据的特征。如,大学生每天使用的交流网络平台,每天都会产生由文字、照片、音频、视频、对话、邮件等构成的海量的信息,这些大数据集中反映了大学生的思想状态和行为动态。

二、大数据时代大学生思想政治教育的特点

高校作为大数据技术充分运用、思想活跃、知识密集的先锋阵地,大学生的培养、服务和管理模式以及他们的价值观念、学习方式和行为习惯必将受到大数据时代的深刻影响,如何适应和把握大数据浪潮中的大学生思想政治教育工作,是我们需要深刻思考和积极实践的重要课题。

在大数据时代,大学生思想政治教育的特点主要如下:

(一)大学生思想政治教育的主体、客体更全面

主要是两个层面,一个层面是指思想政治教育的主体不是随机样本,而是全体样本,全体大学生都是大学生思想政治教育的主体;一个层面是指大学生思想政治教育的客体更多,不是一个学生的单一数据信息,而是全体学生的全部数据信息。

在大数据时代,做思想政治教育分析时,我们能够利用所有的数据,而不是再仅仅依靠一小部分的数据。在这里,样本=全体,样本内容=全部数据。

很长一段时间以来,准确分析所有学生的所有思想动态对我们来说是一种不可能实现的挑战。过去,因为记录、储存和分析数据的工具不够强大,我们只能收集少数学生的少数数据进行分析,为了让分析变得简单,我们会把数据量减少到最小,我们依赖的调查方法也通常是人为的样本分析、调查问卷、访谈。这些方法并不能完全了解到学生的真实思想,因为他们知道这是一次调查,但是大数据分析方法就完全不同,学生完全是在不知道的情景下最自然、最真实的状态被调查、分析,这样显然是能够相对准确的了解学生的全部思想动态和行为走向的。

(二)大学生思想政治教育的内容不是精确的,而是混杂的

在大数据的时代背景下,获取大学生网上的所有数据变得可能,但是也要付出一定的代价,那就是越来越多的数据信息进入数据库必然有一些不准确的甚至是错误的、无用的信息,然而,关键是这些信息我们却是无法避免的。这些数据是混乱的,数据的混乱,不仅指内容方面的混乱,也是指格式方面的混乱。

大数据时代要求我们不要执迷于大学生思想政治教育的精确性,相反,却是纷繁的数据越多越好,要想获得大规模数据带来的思想政治教育的好处,混乱的数据信息应该是一种标准途径。因为每个问题只有一个答案的想法是站不住脚的,特别是大学生都各有各的个性,各有各的思想,只有这样,才能充分的了解大学生的各种思想动态,才能有针对性的展开思想政治教育。

(三)大数据时代下,大学生思想政治教育的内容具有相关关系

在大数据时代,我们要让“数据”“发声”。这就是说我们要知道数据说的“是什么”,而不是背后的原因“为什么”,因为要了解“为什么”太过于纷繁复杂,在大数据时代,我们不用了解因果关系,只需了解数据之间的相关关系,便可以促进开展我们的思想政治教育。相关关系的核心是量化两个数据之间的梳理关系。这主要包含两个方面,一是相关关系强,也就是说一个数据增强时,另外一个数据也会随之增强。比如说:当一个高校的学生,越多的人在BBS讨论评优评奖,那说明评优评奖中的问题需要关注。二是相关关系弱,如:我们可以寻找关于个人的身高和评优评奖的关系,但会发现他们基本没有关系。

一个“问题”学生的思想动态出现大的变化,不会是瞬间的,而是慢慢地出现问题的。通过收集分析学生的所有数据我们可以预先捕捉到学生要出问题的所有信号,比方说学生连续多日深夜上网,说明失眠,系统把这些异常情况和平时的正常情况,就会知道学生在哪些地方遇到了问题,通过尽早地发现异常, 大学教师可以在学生出现思想问题之前为学生展开思想政治教育,化解他的问题和矛盾。通过找出一个关联物并且监控它,我们就能预测学生即将发生的事情。

(四)大数据时代的思想政治教育内容是“数据化”的

大数据的思想政治教育,重在“信息”上,也就是内容上,这些内容从不同的地方提取出来,并且都要进行“数据化”。数据化是指把一种现象转变为可以制表分析的量化形式的过程。量化一切信息,这就是数据化的核心。

思想政治教育内容的数据化主要表现在以下几个方面:

一是文字的数据化。通过对学生信息的文字进行文本分析; 也可以看出一个词或者词组在第一次出现的时间以及后来成为流行词的时间,据此发现学生思维发展和思想传播的过程。当文字数据化之后,思想政治教育工作者既可以阅读文字,又可以运用大数据分析软件进行分析。

二是方位的数据化。通过方位分析,我们可以看出一个学生主要是实验室,还是在图书馆,还是在宿舍。我们可以分析学生去了哪里,见了谁,而预测出他将来的行为。

三是沟通信息的数据化。数据化使得我们能够直接触摸到学生的人际关系、经历和情感,而且可以将学生的态度和情绪转变成一种可分析的形式。如:许多大学生在遇到失恋、挂科等情况时,人人网、微博、QQ 状态和搜索引擎经常会成为他们表达思想、寻求解决办法的途径。当经过数据挖掘、数据分析、数据计算后,我们可以预测有哪些人的思想行为波动比较大, 进而可以对其有针对性的进行思想教育或者心理辅导。今年4 月份发生的复旦大学投毒事件,犯罪嫌疑人曾经在自己的微博以及复旦大学BBS中表露过过激言论,如果当时对沟通信息进行数据化处理,或许可以阻止惨案的发生。

四是所有信息的数据化,也就是说有关学生的所有信息都是可以数据化的,都是既可以拿来阅读,又可以拿来分析。

三、大数据时代,大学生思想政治教育的挑战和对策

(一)大学生思想政治教育面对的挑战

1.思想政治教育的教育行为可能侵犯学生隐私

大数据分析可以使思想政治教育工作者看到学生的方方面面,而这些多多少少都会侵犯到学生的隐私权。虽然我们在收集数据之前,可能依照当下隐私保护法以个人为中心的思想:告诉学生,我们收集了哪些数据,作何用途,并且在收集数据之前征得学生个人的同意。但是大数据的价值更多源于它的二次利用,在大数据时代,很多数据在收集的时候并无意作其他用途,而最终却产生了很多创新性的用途。所以我们无法提前告知学生尚未想到的用途而学生也无法统一这种尚是未知的用途, 在这个过程中便侵犯了学生的隐私权。

2.大数据的思想政治教育导向可能不可靠

大数据的时代背景,可能让我们越来越依赖大数据,但是大数据可能没有那么可靠。数据的质量可能很差,数据分析的结果可能不是客观的;数据分析可能存在错误或者具有误导性;或者数据达不到量化的目的。比如说用标准化测验来检验大学生的思想表现和评定其对大学老师或者学校的奖惩是不合理的。测验能否全面检验一个学生的综合能力? 是否能反映出师资队伍所需要的品质? 这些都无法回答,但是数据分析却看不出这些问题的存在。这本身就是一个问题。

(二)大数据时代,大学生思想政治教育的对策

1.保护学生的隐私权

思想政治教育工作者要对大学生的大数据使用进行正确的引导和正规的测评,如果思想政治教育工作者敷衍了事的测评和不达标准的保护措施产生不良结果,那么思想政治教育工作者要对这种行为承担责任。这样才能够督促思想政治教育工作者保护学生隐私。

2.保护大学生的个人责任

大数据强烈诱使思想政治教育工作者隔离那些被预言将会出现大问题的“问题学生”,以减少风险的名义对其进行不断的审查,即使他们确实在为不需要承担责任的事情接收惩罚,如:预测系统的运算法则鉴定出某个学生在大学四年后不能正常毕业。结果,学院派出一名党员同学每天对其进行帮助和监视, 并每天向思想政治教育工作者汇报该同学的动态。并且经常联系其家长、班主任、辅导员、亲属、朋友,起到全方位的监督作用。如果该学生及其家长、亲属、朋友将这种“帮助”视为一种耻辱,那么就起到了惩罚的作用,的确是对未发生的行为的惩罚。然而,如果这种每天的“帮助”不被视为惩罚,只是减少了问题出现的可能,那么这种作用也不是很好的。思想政治教育工作者越是用干预、降低风险的方式,就越会导致学生个人责任意识的丧失,学生就没有个人选择的自由和权利了。

四、小结

在大数据时代,思想政治教育工作者要不断创新工作的方式方法,更加重视学生的不同信息数据之间的关系。如,通过对近些年人才招聘单位信息的收集、整理和分析,可以明确不同行业、不同岗位需求的变化,从而为大学生提供更有针对性的就业指导和信息服务,帮助学生树立正确的就业观念,并根据学生的专业特点、兴趣、爱好以及求职大环境的形势变化做好职业生涯规划。大数据时代是社会发展的必然趋势。将大数据与思想政治教育工作进行结合,可以帮助预测大学生的思想行为, 提高思想政治教育的效果,但是要注意防范其中的风险和不利因素,这样才能够很好的利用大数据发挥正能量的作用。

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