运用大数据技术实现高校思想政治教育智能化

摘  要：大数据技术的发展为高校思想政治教育确立了全新的思维方式，提供了新时代的教育模式、方法和手段，利用大数据技术，可智能获取网络行为痕迹、智能描绘立体画像、智能构建教育资源数据库、智能精准推送教育内容，对于推进新时代高校思想政治教育创新发展具有重要作用。

关键词：大数据；高校；思想政治教育；智能化

作者：李英震  周兴华，大连民族大学

习近平总书记强调：“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]378开展高校思想政治教育，走“网络+思想政治教育”的新路子，不能仅仅停留在对学生思想行为特点以及信息网络传播规律的分析上，还要充分运用新技术推动思想政治工作传统优势同信息技术高度融合，全面了解教育对象，因人制宜地解决现实问题。大数据技术作为助推思想政治教育模式、方法和手段创新发展的革命性力量，为实现真正意义上的“说服人、感染人、打动人”提供了可能。因此，必须注重用数据链加固生命线，以信息力强化生命力，使思想政治教育在大数据浪潮中永葆时代感和吸引力。

一、智能获取网络行为痕迹，准确掌控教育对象网上动态

伴随着信息社会不断发展，新兴媒体影响越来越大。新闻客户端和各类社交媒体成为很多干部群众特别是年轻人的第一信息源，而且每个人都可能成为信息员^[2]316。学生对手机等自媒体高度依赖、分秒不离，心甘情愿地“醉”在其中，无可抗拒地“裹”在其内，利用一切可以利用的时间，随时随地享受各种感官刺激和精神乐趣。面对这种现状，高校思想政治教育者要掌握学生的思想，就必须全面了解他们在网络环境中所表现出的思想动态和行为轨迹。大数据环境下，硬件设施、云架构以及计算机软件等技术的快速发展打破了时空的限制，能够及时精确地获取教育对象在朋友圈等终端上留下的各类传感数据、物联数据以及统计数据。为此，教育者应充分运用大数据的实时性和交互性功能，考虑各方面的变量，通过对网络平台海量信息的收集和提取，总结学生思想需求、现实要求和心理诉求，为实施个性化教育提供全局性的数据支撑。真正做到“人在哪儿，宣传思想工作的重点就在哪儿”。^[3]

1.全维感知教育对象网络关注动向。习近平总书记指出：“很多网民称自己为‘草根’，那网络就是现在的一个‘草野’。网民来自老百姓，老百姓上了网，民意也就上了网。” ^[1]335学生上了网，学生的思想也就上了网，教育对象网络关注动向能够比较完整地反映出其内心想法、兴趣倾向及思想波动。教育者要最大可能的做到全程、全时、全域围绕国际国内形势、社会关注热点等情况。在保护个人隐私的前提下，采取人工搜索与技术检测并重的方法，及时准确获取教育对象网络关注动向数据。既要善于采集教育对象关注的时政、娱乐体育、社会等的常规数据，也要仔细梳理教育对象所接触的部分网络终端“黑、灰、黄”等有色数据；既要获取有关焦点、热点数据，也要掌握诱导教育对象关注切身利益的虚假数据；既要留意弱化教育对象进取意识的垃圾数据，也要警惕隐藏在好奇、新奇信息中的陷阱数据。同时，还要根据教育对象网络动向的关注程度，在获取数据信息的过程中动态同步进行初始化的分类梳理，包括：各类数据在教育对象群体中散布态势；各类数据对教育对象群体和个体第一时间造成的负面影响；数据信息在一定阶段是否出现高频化倾向等等。

2.实时获取教育对象网络发布信息。习近平总书记指出，“阵地是意识形态工作的基本依托。人在哪里，新闻舆论阵地就应该在哪里”。^[4]在网络思政时代，互联网就是主要阵地之一。网络信息传播行为已成为教育对象表达自我，实现权益，主动体验到信息传播的“爽点”，进而自觉地进行着信息的传递、讨论甚至生产信息。教育对象这种有意或无意的参与，不仅能够加剧网络信息的扩散、分析、解释、理解和反应，更重要地是能够直接体现出自身的思想方式、理解能力及利益诉求，为提高思想政治教育针对性实效性提供了直接的抓手。因此，要针对教育对象的朋友圈、聊天群、微信公众号、手机客户端等容易发布数据的社交平台，进行重点关注，争取第一时间掌握“数据流”。特别要针对敏感时期、重要节日、大型活动等容易引发教育对象思想波动、心理失衡、情绪激荡的特殊时段，对教育对象发布信息加大关注力度，准确掌握数据流向。要针对意识形态领域容易导致教育对象关切的敏感问题，搞好数据流转的分析研判。

3.深入了解教育对象网络社会关系。在网络社交活动中，教育对象个体能够基于特定时空中相似的价值观，或者是在某个事件中较为一致的立场和权益集结成“自组织系统”。“自组织系统”的成员既涵盖教育对象固定好友，又包含对同一“敏感”话题的关注参与而形成的临时好友。上述好友所形成的网络社会关系往往以个体的价值取向或某种权益为中心，为传播行为设定了一个结构框架。当结构支撑的价值观符合主流价值观时，传播的信息将为教育对象传递更多正能量，否则将引发更多的负面情绪。为此，要正视教育对象在“自组织系统”中的层次性和群体性。在不侵犯个人隐私的前提下，更多地了解教育对象网络社会关系海量数据，了解各关系人的基本情况，重点把握社交数据中有关高频词汇，借助大数据技术平台，了解教育对象网络社会关系中的“意见领袖”，并根据所掌握的数据信息特点，科学预测其立场和态度对“群体极化”的影响程度。

二、智能描绘立体画像，全景侧写教育对象思想心理特征

习近平总书记指出：“思想政治工作从根本上说是做人的工作。” ^[1]377既然是做人的工作，就不能不关注教育对象的心理特征。信息网络时代，信息裂变式、病毒式传播所产生的爆发力不可小觑，众多契合学生个体心理需求的话题，能够将带有主观色彩的个人情绪放大成为“社会化”的集体情绪，从而瞬时形成巨大能量。针对这种情况，高校思想政治教育要取得成效，就必须“以学生为中心”，及时准确地掌握教育对象思想波动的一丝一毫、心理变化的一点一滴。建立在大数据相关关系分析基础上的教育对象研判技术，不易受偏见、短视等主观因素的影响，能够更快、更准确地发现海量数据的非线性关系，从而更好地呈现教育对象思想心理特征，并预测其行为变化，保证思想政治教育有的放矢。为此，教育者应在掌握教育对象网络行为的基础上，通过大数据技术分析海量数据，从不同维度对教育对象进行分类画像，还原真实需要，为突出思想政治教育的时代性和感召力找准根本靶向。

1.通过数据清洗过滤，确保识别画像依据可靠。实践表明，教育对象数据的海量不一定代表信息量或者数据价值的增大，很多时候意味着信息垃圾的泛滥。一方面，很难有单个系统能够容纳下从不同数据源集成的海量数据；另一方面，如果在集成的过程中仅仅简单地将所有数据聚集在一起而不做任何数据清洗，会使过多的无用数据干扰后续的数据分析过程。因此，在进行识别画像之前，需要先进行数据清洗过滤，确保数据干净完备。要根据每个对象数据变量的合理取值范围和相互关系，检查数据是否合乎要求，发现超出正常范围、逻辑上不合理或者相互矛盾的数据。与此同时，对可能存在的一些无效值和缺失值（包括残缺数据、错误数据、重复数据），采取估算、整例删除、变量删除和成对删除等方法给予适当的处理。比如，在朋友圈中发现某一教育对象是某在线课程APP的重度使用者，但通过线下了解其对课程内容基本不掌握，这时就必须根据实际情况，标定错误数据，进一步核对和纠正，直至删除处理。

2.依托关联分析挖掘，确保识别画像精确无误。大数据的一个重要特征，就是“强调关联、重在挖掘”。强调关联，即不讲为什么，只要发现数据间存在某种关联性，就必须加以利用；重在挖掘，即突出数据分析这一根本手段，从海量数据中找出关系、重点、规律，洞察事物发展趋势。适应上述特征要求对教育对象进行精确识别画像，就是要运用大数据聚类分析技术，将教育对象区分类群，深入探求每类群体的特点，形成对类群的综合描述；把握类与类之间的联系与区别，从整体的角度探求教育对象群体的思想行为变化趋势；同时，通过研究教育对象群体关系的结构及对群体功能或群体内个体的影响，分析学生年级之间以及同级之间的动态变化，了解社会支持系统中如家人、同学的情绪情感和行为动态，从海量数据中分析出一些潜在的、有用的、有价值的信息，进而用计算机图形学和其他展示方式，将分析出的结果数据转换成图形或图像显示出来，形成逻辑清晰、实时变化的可视化报告。

3.注重网下数据融合，确保识别画像客观真实。大数据分析的是全部数据，而不是部分数据。在大数据洪流已经爆发的今天，虽然教育对象在网络上留下的数据信息数量很大，且能够极大地弥补教育者对数据的渴望，然而，教育者获取的网络数据只能算是思想政治教育数据源中有限的一部分，还有很多网下的数据不能被忽视，比如教育对象有关档案信息、日常各项考核记录、谈心和思想汇报记录、思想形势分析会及思想骨干工作记录等。为此，要重视网下教育数据的归集，全面倡导“伴随式归集”模式，即不是为了归集而归集，而是将教育数据归集与各项业务工作特别是教学科研工作、学籍管理工作等相结合，在业务处理的过程中，自然沉淀数据。要重视网下数据在识别画像中的认定吸收，对于教育对象在管理工作和思想工作中形成的海量数据要去粗取精、去伪存真，对于能够反映教育对象某一时间段内学习生活情况的规律性数据要化整为零、见微知著，对于评价性数据特别是组织评价数据和群众评价数据要注重效度，充分参考。

三、智能构建教育资源数据库，有效确保教育内容顶用管用

准确、权威的信息不及时传播，虚假、歪曲的信息就会搞乱人心；积极、正确的思想舆论不发展壮大，消极、错误的言论观点就会肆虐泛滥^[2]319。信息网络时代，碎片化阅读已经成为学生的一种习惯，改变了人与人之间的接触方式，手机等自媒体中出现的文字、符号、影像在一定程度上代替了之前人与人面对面交往中的声音、眼神和面部表情。同时，自媒体信息借助微应用进行垂直化传播，使得资源即时分享、信息同步传导、资讯快速嬗变，不仅大大提高了信息的新鲜度，而且能够穷尽“天下事”。直面现状，高校思想政治教育必须在立足丰富教育资源基础上拓展教育内容，增强教育对学生的吸引力，让教育对象在一种更为放松、愉悦的状态中吸收、消化正能量。大数据技术的优势之一就是数据集成，即把一些相关的数据通过技术手段整合集中到一起，并且能够使大家共享这些数据。为此，教育者应充分运用大数据的海量存储和逻辑整合功能，打造多样化的教育数据库，创设发布具有针对性的各类教育信息，不断提高思想政治教育内容的丰富性和实效性。

1.构建海量集成的教育基础资源数据库。数据仓库技术是大数据应用于管理领域的核心技术，具有数据容量大、占用空间少、索引种类多、更新速度快等特点，不仅可以高效地实现数据存储、查询、统计和维护等管理功能，也能发现数据中存在的关联和规则，根据现有数据预测未来的发展趋势。为此，要在采集结构化数据的基础上，充实网络日志、音频、视频、图片等非结构化数据，逐步构建起内容丰富、融合共享的教育基础资源数据库。主要包括：文本数据库，即包含用文字形式描述教育内容的数据库，包括语言识别、关键词或特征提取、相关性检索、文本聚类和文本分类等功能；图像与视频数据库，即典型的多媒体数据库，包括图像与视频的预处理、图形与视频的特征提取、基于教育内容的相关检索等功能；Web数据库，即利用数据挖掘技术从与WWW.相关的资源和行为中抽取教育对象所需要的信息及挖掘出有用的专项数据库，包括对页面内容及后台交互数据进行挖掘、对教育对象使用自媒体终端有关记录数据进行挖掘等。

2.构建基于对象个体的教育咨询数据库。关系数据库作为适应数据处理需要而发展起来的一种比较理想的数据处理系统，已成为大数据技术应用中不可或缺的数据集类型。它不仅是一个实际可运行的，按照数据库方法存储、维护和向应用系统提供数据的软件系统，而且是存储介质、处理对象和管理系统的集合体，通常由软件、数据库和数据管理人员组成。借鉴关系数据库理论，在构建基础资源数据库的同时，必须集中力量建设针对对象个体的教育咨询数据库，因人制宜地解决学生个体所反映出来的具体思想问题。具体设想包括：要注重教育对象个体数据动态变化，运用增量式关联规则的数据挖掘办法，对个体数据及时进行存取和修改，使得数据挖掘的规则能满足变化后数据库的内容；要注重组织教育专家与教育对象间开展“点对点”式交互咨询，通过自媒体中的软件，搭建起沟通的桥梁，教育对象可采用匿名方式，自主获取其所需的教育内容和指导意见；要在运用数据解决实际问题的基础上，进一步填补教育对象数据，减少数据缺失性、稀疏性和冗余性，最大限度地避免数据噪声的存在。

3.构建提升主体能力的教育判例数据库。在法学应用领域，“判例”原意是法律机构可以援引并作为审理同类案件的法律依据的判决和裁定。在英、美等普通法系国家，普遍承认判例可成为法律渊源，即法院先前的某一判决具有法律的效力，从而成为以后审判同类案件的依据，具有先例和不容忽视的指导作用。借鉴法学理论，思想政治教育的成功案例和典型经验完全可以用作今后开展工作的“判例”，为教育主体提供有益参考，从而有效提升教育者的能力素质。为此，要逐步构建起内容详实、特征鲜明的教育判例资源数据库，在不断丰富结构化案例数据的基础上，持续完善音频、视频、图片等非结构化案例数据；要以提高数据分析和运用能力为重点，突出判例数据库分析咨询智能化建设，即判例数据库能够根据教育者的现实需要（实时需求），通过对判例数据进行关联分析处理，及时准确地给出未来开展教育的建设性实施意见，包括未来开展教育的发展态势、结果预测、主要优势、预期缺陷等，以便教育者能够结合实际情况适时改进工作。

四、智能精准推送教育内容，主动满足教育对象现实要求

当前，有的高校思想政治教育接地气不够、联系实际不紧，没有找准穴位，激不起思想共鸣，走不进学生内心，打鼓没有打到点子上。正视问题，高校思想政治教育要突出时代性和感召力，关键在于教育内容是否能够真正摆脱“停留在表面、满足于大路货”的现实困境，是否真正瞄准教育对象往深里想、往实里做，达到“雁过留声”的教育效果。大数据时代强调的是以个体服务为基点的大众服务，个体需求的海量数据是激发生产力的重要因素。大数据条件下，由于学生个体的行为、情绪的细节测量和量化成为可能，思想政治教育的出发点和落脚点便可以精准到单个个体和每个教育细节。为此，思想政治教育运用大数据技术，更多的是注重发挥大数据对解读个体思想的作用，通过对网络平台海量信息的收集和分析，对学生的个性化需求及不足进行总结，根据学生的需求和思想发展变化态势进行精准化智能化推送，提供更加具有针对性、实效性的教育内容，从而实现教育的“因人制宜”。

1.针对对象个性化需求实施定点推送。习近平总书记指出：“要坚持以人民为中心的发展思想，推进‘互联网+教育’‘互联网+医疗’‘互联网+文化’等，让百姓少跑腿、数据多跑路，不断提升公共服务均等化、普惠化、便捷化水平。”^[5]大数据技术的快速发展使得教育者能够即时收到学生个体近乎完整的数据，进而通过分析海量数据，从不同维度掌控教育对象个体需求，有效推动思想政治教育从以工作者自我为中心转为以学生为中心。在这一过程中，强调尊重个性化差异是教育实施的逻辑起点，即区别每名学生的成长环境、认知方式、人格特征、价值理念，摒弃“程式化”的工作模式，根据每名学生的实际情况，灵活选择方式方法推送与之相关的教育内容，并参考个体的反馈进行适时修正。为此，要推动教育内容由平面转向立体、由静态转向动态、由单一转向多维转变，根据个体的爱好倾向，全方位、多层次渗透到教育对象所能接触的信息源中，不断增强影响力和覆盖面。如某一教育对象在朋友圈赞赏电影《金刚川》，那么，教育者在其自媒体相关APP、屏保等可以展示信息的界面中应瞬时推送与“抗美援朝”相关的历史资料、影音片段、新闻资讯、社会热点、地区社情等链接信息，让教育对象在潜移默化中接受教育内容。

2.根据对象群体性倾向优化聚类引导。网络空间是亿万民众共同的精神家园。网络空间天朗气清、生态良好，符合人民利益。网络空间乌烟瘴气、生态恶化，不符合人民利益^[1]336。在网络传媒的助力下，教育对象个体容易对同一“敏感”话题，特别是热点事件加以关注、参与，形成集体“围观”，并有意识或无意识地集合成一个群体，促成裂变式、病毒式传播效应，使“围观”行为如滚雪球般愈发显著，构成“自组织系统”。值得注意的是，上述群体性倾向的联动作用会让个体言论的理性大打折扣——一些孤立的或在局部影响恶劣的少数事件，在愤怒的网络转发中不断被拔高；一些闭合环境和特定条件下的话题，被置放在开放的话语环境中引发围殴；一些跨界和越位的言论，以外行看热闹的论调消解主流声音。对此，教育者要正视学生在“自组织系统”中的层次性和群体性，根据自然情况、生活经历、爱好兴趣、工作分工等，将学生按照相似性归成若干类别群体，深入考察各群体基于特定时空中的价值观和在某个事件中的立场和权益，全面分析个体的交往圈子、思想方式和利益诉求，找准各类不同群体的思想倾向、接受习惯以及理解能力，有针对性地解决好各层次的问题。

3.结合对象增量式变化加强智能应对。信息网络时代，无论是教育对象自身的规模结构变化，还是教育对象对某一话题的关注参与程度，都会在某一段时间内向着最大保有量呈现指数级增长态势，进而在实际的感知数据中，各类数据量均在逐渐递增。为此，每当新增数据时，必须在原有应对策略的基础上，积极适应数据变化要求，迅速更新应对方式方法，以“伴随化”主动推送解决“随机性”矛盾问题。要利用手机等数据终端构建并推广朋友圈、聊天群等各类在线交流平台，实时掌握学生思想反映，了解学生所需所盼，主动化解学生的现实思想困惑。要充分运用微信、微博等新媒体，办好时政新闻、政策法规、网络报刊等相关APP和资讯栏目，不断提升思想政治教育的发声强度与频率，并借鉴地方做法，围绕“新、特、活”要求，突出高校特色、地域特色，定时更新充实网络信息，积极创造网络文化新形态，着力打造网络文化新品牌，使思想政治教育更加生动鲜活、更具吸引力和感染力。

习近平总书记指出：“善于获取数据、分析数据、运用数据，是领导干部做好工作的基本功。”作为高校思想政治教育工作者，只有懂得大数据、用好大数据，增强利用数据进行思想政治教育的本领，不断提高对大数据发展规律的把握能力，才能使大数据在青年大学生思想政治教育工作中发挥更大作用。

参考文献:

[1]  习近平.习近平谈治国理政：第2卷[M].北京:外文出版社,2017.

[2]  习近平.习近平谈治国理政：第3卷[M].北京:外文出版社,2020.

[3]  习近平.加快推动媒体融合发展  构建全媒体传播格局[N].光明日报,2019-03-15（1）.

[4]  习近平.坚持正确方向创新方法手段提高新闻舆论传播力引导力[N].光明日报,2016-02-20（1）.

[5]  习近平.审时度势精心谋划超前布局力争主动,实施国家大数据战略加快建设数字中国[N].人民日报,2017-12-10（1）.

(责任编辑  何海涛)