大数据思想政治教育研究述评
刘恒彤
(国防大学政治学院，上海，200433)
[摘 要] 大数据技术的迅猛发展为大数据与思想政治教育有机结合创造了条件。当前，学界在大数据思想政治教育的内涵及特征、机遇与挑战以及与传统思想政治教育和网络思想政治教育的联系和区别等问题的研究上基本达成共识。大数据思想政治教育的研究重点逐渐向实践路径聚焦，学者们围绕如何有效利用好大数据为思想政治教育注入创新动力、提升教育效果、推动学科建设等机遇，积极应对应用困惑、技术困扰和伦理困境带来的挑战，从宏观发展层面、技术支持层面和微观应用层面提出对策，从而更好地推动大数据思想政治教育发展。
[关键词] 思想政治教育；大数据；述评；实践路径
21世纪以来，信息技术和互联网爆发式发展，大数据、人工智能、云计算等互联网技术崭露头角。舍恩伯格在《大数据时代》中指出，“大数据是通过对海量数据进行分析，从而获得具有巨大价值的产品、服务或深刻见解”。[1]2012年，大数据时代到来，大数据在商业、金融、医疗等领域得到广泛应用的同时也给人们的思想和行动带来了变化。我国从2013年开始着力发展大数据，并逐渐延伸到教育领域。2018年，我国教育信息化迈向2.0时代，提出开展数字化校园规范建设行动、智慧教育创新发展行动，积极推进“互联网+”教育模式，为大数据与思想政治教育的有机结合和创新发展起到积极的推进作用。
总有人喜欢津津乐道于张无忌和妹子们的感情生活，甚至对张无忌究竟选谁而争论不休，然而这未免太小瞧了赵敏。她所得到的，靠的不是好运，更不是谁的施舍，是她选择了张无忌，所以一路走到了最后。无论张无忌心里放的是谁，那都是张无忌的故事，而赵敏永远是那个自由的赵敏，毫不畏惧，勇敢向前。
在这样的背景下大数据思想政治教育应运而生并引发学术界的重点关注，成为研究热点。目前，大数据思想政治教育研究呈明显上升趋势。截至2019年5月6日，在中国知网以“思想政治教育”并“大数据”进行篇名检索，共检索到有关文献625篇。在研究成果数量不断增长的同时，研究内容更加深入，研究方法也更加多样。大数据思想政治教育的出现，为思想政治教育发展注入了新元素和新动能。笔者梳理有研究成果，总结出现研究重点，主要包括以下几个方面。
一、大数据思想政治教育的内涵与特征
在大数据时代背景下，学者结合新的特征，对思想政治教育进行了拓展，主要从两个维度对大数据思想政治教育的新内涵进行界定。一是大数据思想政治教育被视作一个有机整体，是思想政治教育与大数据结合后的新概念。李健文指出，思想政治教育从传统的思想引领与观念影响，转变为通过数据媒介全面了解学生并掌握思想动态，与时俱进的进行思想引领与渗透式教育。[2]二是把思想政治教育置于大数据的时代背景和环境下进行研究，丰富了思想政治教育的构成要素。张海洋认为，大数据思想政治教育是将思想教育和道德原则等教育元素，与大数据的理论技术和方法结合起来，并将其贯穿于教育过程中的教育体系。[3]钟维祥认为，将大数据的理论、思维、技术和方法嵌入思想政治教育方法，产生了思想政治教育方法的优化。[4]当前研究成果对大数据思想政治教育内涵的界定，虽然能够突出大数据思想政治教育的本质，但都局限于从某一角度给出定义，对概念的表述不够完整，也没有对大数据与思想政治教育的关系做出合理的阐释。
分析学者的相关观点，大数据思想政治教育的特征可概括为以下三点：
对于多星行星机构行星架上同一组行星轮更多,太阳轮与齿圈之间的安装、调整空间更大,因此，同心条件变得更宽松，即
二是教育主客体宽泛化。[6]将大数据技术引入思想政治教育使得教育主体能够更深入地了解客体，教育资源的丰富拓展也使得教育主体的能力素质更加全面。同时，新媒体的广泛应用使教育者不再是施行思想政治教育的唯一主体。客体在接受主体教育的同时，也通过互动和反馈影响主体，主客体关系由原先教与学的方式逐渐向共享信息、平等交流方向发展。例如，现在被广泛应用于高校的MOOC、翻转课堂和SPOC等教学模式，为教育主客体提供了相互了解、交流思想的机会，转变了单一的师生关系，形成了一种相互影响、迭代进步的教育关系。
三是教育形式多样化。[7]基于数据获取和分析的实时性，教育工作者利用大数据分析处理教育客体数据，预测出个体的行为和习惯等信息，可以研判教育客体的行为，动态掌握教育客体情况，从而使教育工作者能够有针对性地构建个性化教育环境，合理选择线上与线下两种教育形式，提供个性化教育，更好地因材施教，激发每名学生的潜能。预测是大数据的核心功能。通过大数据的分析，教育客体的行为和思想能够实现量化，从而预测出客体的行为倾向，为及时开展预防性教育提供参考。
通过阅读和研究与文章背景相关的学习资源，学生可以对所学文本的时代背景有一个感性的认识和理性的分析。教师提供的这些学习资源本身也是经典文本，这些资源就与学生所要学的文本构成了一个文本链，以一篇带动多篇，为学生多角度地理解文本提供了可能。我一般是在此类情况下使用这种方式：时代背景复杂，学生似乎对该时代背景有所了解，但实际上，这些所谓的了解是一种公式化的、带有偏见的认识，这些认识对学习文本非但没有帮助，而且还会形成障碍。为了帮助学生扫除障碍，这种通过教师提供相关学习资源，引领学生进入所学文本的方式，就成了一种不错的选择。
二、大数据思想政治教育与传统思想政治教育、网络思想教育的联系与区别
一是注入创新动力。大数据为思想政治教育带来观念创新和方法创新。郭超、王习胜指出：要使思想政治教育思维方式顺应大数据时代的思维变革要求，就应当重点促成由样本思维向整体思维、由因果思维向关联思维、由精确思维向模糊思维的转变。[14]崔建西、邹绍清指出：大数据时代思想政治教育方法创新的特点包括信息化、可视化和灵活化，可以基于大数据对思想政治教育的信息选择方法、信息传播方法、信息反馈方法进行方法创新。[15]钟维祥认为，可以从方法理念创新和具体方法创新两个层面进行研究，方法理念创新包括把握全体、整合多元的系统整体性理念，尊重个性、因材施教的个性化教育理念，可视呈现、自觉内化的建构生成性理念。[4]
大数据思想政治教育与网络思想政治教育、传统思想政治教育也存在显著区别。一是大数据思想政治教育较之传统思想政治教育具有更高的科学性和准确性。传统思想政治教育更多依赖已有经验和主观判断对受教育者进行教育，而大数据思想政治教育主要依靠大数据分析为教育者提供教学参考和依据，实施针对性更强的个性化教育活动。二是大数据思想政治教育较之网络思想政治教育具有更强的时效性和适用性。在大数据时代下，教育环境、教育方式、教育过程均发生了变化，创造了全新的网络思想政治教育体系。[12]网络思想政治教育的数据信息来源较为单一，主要依托固定的服务器，数据从采集到应用有一定的延迟。而大数据思想政治教育在信息采集方面具有全面、高效等特点，能够将数据分析结果实时反馈给教育主客体。三是大数据思想政治教育兼具传统思想政治教育与网络思想政治教育两种教育方式的特点。大数据思想政治教育的教育形式既包括现实中的人际交流，也包括网络上的人机交互。伴随着数据化广泛应用，新的实践领域也将不断拓展。[13]
另外，Kahrl和 Roland-Host对中国整体的水—能关系进行了研究。他们根据中国国家统计局和水利部公布的用电和用水数据以及中国的投入产出表，计算出了我国非农业用水对应的单位能耗。该方法与前文所述的采用逐步分析方法的研究不同，是应用投入产出模型，计算水资源产品和供给的能耗。该研究指出目前中国非农业供水的能耗占中国总能耗的比例较小，但是，随着中国水处理能力的提高和水利设施的增加（如南水北调等），该比例会不断增大。
三、大数据思想政治教育的机遇与挑战
“这是最好的时代，也是最坏的时代。”新事物的产生往往伴随着机遇与挑战的共同出现。大数据思想政治教育面临的机遇主要体现在以下三方面：
一是数据信息获取完整化。[5]大数据之“大”主要体现在采集数据形式具有全面性和完整性，这为教育者全面获取了解教育客体情况提供了依据。利用大数据技术，教育客体的生活、学习信息均可被实时、动态地采集进入数据中心，再通过分析，为思想政治教育的实施提供参考。例如在高校中可以通过采集学生的各类信息，包括学习成绩、出勤统计、图书借阅信息、饭卡消费情况、上网情况、网络浏览痕迹、网络社交行为等，为思想政治教育服务。
网络思想政治教育是结合多种互联网技术，以虚拟社会的认知形态为基点， 应用网络传播技术和教育方法， 对受教育者实施政治影响、观念引导以及道德规范的信息化教育形式。[8]大数据思想政治教育正是基于大数据时代出现，从网络思想政治教育、传统思想政治教育继承和发展而来。具体到联系方面，主要体现在变与不变的关系之中。[9]思想政治教育的方向、本质、目的并未发生变化。在坚持思想政治教育基本原则，继承发扬教育的宝贵经验和优良传统上，大数据思想政治教育应当与传统思想政治教育保持一致性。[10]变化表现在大数据思想政治教育实现了思维上的转化，时空上的延展，方法上的拓展。大数据思想政治教育与网络思想政治教育的联系还体现在网络和大数据都被作为一种工具应用于思想政治教育，丰富了教育的方式。二者都利用网络作为教育信息的主要传播载体，充分利用“微”话语、“微”元素、“微”体系简练、多元、互动的特点，为思想政治教育注入新活力。[11]
二是提升教育效果。[16]大数据技术应用于思想政治教育中，既丰富了教育资源，又拓展了教育者的教育思路，也为准确评估教育效果提供了依据。朱燕认为，大数据为教育者指出新的教育思路。技术的支撑使得教育者有条件开展个性化、针对性教育。另外大数据的海量信息和各类数据资源颠覆了传统的教育模式。[17]徐春梅认为，大数据提升思想政治教育预测准确性的同时，可以通过隐蔽采集学生学习生活中行为数据，规避学生隐瞒思想行为的做法，从而准确评价思想政治教育的效果。[18]
二是完善法规制度，提供行为依据。大数据的发掘和利用必须有法可依，划定制度的边界既有利于保护数据提供者的隐私权也有利于确保数据真实性，更好地服务于大数据思想政治教育的发展。刘春波认为，要建立健全大数据思想政治教育模式健康发展的制度保证，在数据收集以及公开发布环节都要制定有效规范， 健全行政监管，防止数据滥用或隐私泄露， 防止出现片面解释数据和人为制造数据等问题，从而保证数据质量。[27]
一是落实国家战略，加强政策引导。中国将大数据视作战略资源并提升到国家战略高度，相应出台了配套的政策来保障这一战略的实施。发展大数据技术的同时也要发展思想政治教育发展的有关政策，促进二者协调发展，有机融合。刘宏达指出，要结合国家大数据发展战略和思想政治教育的政策要求，形成自上而下的思想政治教育大数据运用的政策体系，使之对建设系统性的思想政治教育大数据运用体系发挥具体的指导性作用。[26]
一是应用困惑。大数据时代资源共享，教育主体的信息优势消失殆尽。这降低了高校思想政治教育话语主体的权威性。[20]大数据对传统的思想政治教育方式、方法也提出了挑战。朱燕指出，大数据与大学生思想政治教育的衔接与融合，不仅要求教育者具备理论知识和专业技术，还要求具备大数据意识和能力。[17]崔海英认为：大数据体量的无限性要求思想政治教育更具针对性；大数据产生速度的迅捷性要求思想政治教育更具时效性；大数据来源的多元性要求思想政治教育更具感受性；大数据价值的分散性要求思想政治教育更具实效性。[21]
一是寻求突破关键技术。大数据技术发展至今，始终致力于解决数据的采集、管理、分析和再利用等关键问题。高校对学生进行数据采集过程中除了要采集学习数据，也要采集生活数据。如何利用物联网和信息系统提升数据采集的完整性和时效性成为限制大数据技术应用于思想政治教育的首要问题。数据存储方面，要达到低成本、低能耗、高可靠性数据存储的目标；而在数据分析方面则面临数据难以描述和度量、处理复杂性大的问题[23]。突破上述技术瓶颈，才能使思想政治教育更好地利用大数据技术，起到事半功倍的效果。
三是伦理困境。大数据应用于思想政治教育时会产生伦理问题，主要体现在数据采集和数据存储方面。黄欣荣认为，在大数据环境下，人们的一切行为都无可遁形，在主动或不知情的情况下，我们的信息被自动采集；而且，经由大数据技术收集的信息可以进行交叉、重组和关联操作。由此，个人的隐私权问题成为大数据时代最大的伦理隐患。[24]邱启照指出，运用大数据了解大学生心理动态的方式，有可能威胁到大学生的个人资料、家庭背景、情感状况等个人隐私，使得大学生透明性地展现在思想政治教育者面前。[25]
四、大数据思想政治教育的实践路径
学者们从以下三个方面对大数据思想政治教育如何更好地发展进行了集中研究。
(一)宏观发展层面
大数据作为一种方兴未艾的互联网技术，虽然已经逐渐应用于思想政治教育领域，但仍然存在许多问题有待解决。为此，学术界也对大数据思想政治教育存在的问题展开研究。综合现有研究内容，归纳总结为以下三个方面：
三是推动学科建设。赵浚等指出，大数据思想政治教育是网络思想政治教育的“进化”。大数据思想政治教育通过结构性、整体性融合，将推动思想政治教育学科建设获得质变，并以此开创思想政治教育教学理论与实践拓展的全新局面。[19]在大数据技术的引领下，追求学科与科学结合的创新态度，将思想政治教育学科建设推向一个全新的发展阶段。
2016年企业营销投入的参数θ2=-8.31，即在其他条件不变的情况下，营销费用每增加1万元，主营业务利润减少8.31万元。P值为0.050，在10%的显著性水平下，表明2016年的企业营销投入对于2017年的主营业务利润有显著影响。
三是积极迎接挑战，占领思想高地。大数据平台为教育客体提供更多教学资源的同时也带来了其它意识形态的威胁和对主流价值观的冲击。教育职能部门要主动作为，准确把握来自网络上的意识形态挑战，积极采取应对措施，指导各高校利用大数据技术做好教育客体的价值观念引导。张瑞敏认为，要坚守意识形态阵地，高度重视思想政治教育的内容，注重思想政治理论课程体系的建设和思想政治教育内容的完善，借助大数据技术更好地传播中国声音、讲好中国故事。[28]
(二)技术支持层面
二是技术困扰。大数据发展起步较晚，核心技术尚未实现突破。大数据应用于思想政治教育也处于探索阶段，应用成功案例较少，面临较大的技术瓶颈。大数据格式的转化、数据转移和处理等关键技术急需革新，数据管理、数据搜索分析和数据集成等实践也正处于研究发展的起始阶段。[22]邬贺铨认为，大数据技术运用存在的困难与挑战主要体现在数据瓶颈上，包括数据收集、数据存储、数据处理、结果可视化呈现等多个方面内容。[23]
二是重视与新技术融合发展。《2019年大数据发展趋势预测》报告指出：数据科学与人工智能的结合越来越紧密，机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术，人工智能、大数据、云计算将高度融合为一体化的系统，基于区块链技术的大数据应用场景渐渐丰富，大数据处理多样化模式也在并存融合。[32]因此，我们要充分利用其他互联网高新技术发展的优势，吸收借鉴，探索出大数据技术应用与思想政治教育的新功能、新效果、新方案。
三是完善数据系统基础建设。在高校及其他社会团体中全面开展大数据思想政治教育是一个庞大的系统工程，必须建立数据系统、数据平台等基础设施，多方协作，统筹协调，将数据采集、数据分析、数据利用等多个系统互联起来，构建完整的大数据思想政治教育网络体系。李小平等指出，应当利用高校网络系统现有的基础和资源， 加强数据系统建设， 关键就是要“依托”现有的网络平台， 科学整合大数据资源。[29]
(三)微观应用层面
一是创新教育模式，推广互动机制。以新技术为代表的新生产力，其发展必然带动新的生产关系发展以与其相适应。大数据技术就为思想政治教育带来新的教育模式。叶兰兰等指出，思想政治教育与大数据的结合， 变传统教育模式中老师对于学生的“高高在上”为“平等对话”， 变“单向传输”为“多方互动”。[30]孙丽秋等认为，增强思政教育中的互动交流，可以借助教育媒体、微博微信、网络资源等方式，激发学生参与互动的热情，从而提升思政教育的效果。[31]火爆流行的“抖音”等短视频领域已成为当下文化传播的重要场域[32]，教育者要充分理解运用新媒介、新平台，采取兼容并包、为我所用的态度，密切追踪时代热点，将新的元素融入教育模式之中。
二是建立数据思维，更新教育方法。教育者应当培养数据思维能力、数据转换能力和数据辨别能力，学会将大学生群体看作是数据分析的对象，认识到大学生也是数据的制造者与共享者，通过数据与大学生建立起新型关系，[33]注重“用数据说话”“用数据分析和论证”，提高用数据的发展态势来分析和预测大学生思想行为发展趋势的能力，[29]开展针对性强的思想政治教育；同时也要认清，数据分析得出的结果只是参考答案，而非最终结果。教育者要发挥主观能动性，结合经验合理发挥数据效能。在教育方法上，教育者应当积极树立良好的能力培养目标，利用大数据技术巧妙创设教学情境，激发学生的好奇心和求知欲，引导学生主动分析问题、解决问题，提升高校思想政治教育的针对性和实效性。[34]
三是增进学科协同，共享研究成果。大数据在思想政治教育领域的应用极为有限，仍存在诸多难点问题有待解决，而在社会学、统计学、政治学等其他学科应用较为广泛，取得的成效也颇为显著。在大数据思想政治教育研究过程中，教育者可以借鉴相关学科的已有理论成果和实践经验，根据需求，为我所用。例如，大数据应用于心理学，重构了心理学体系，提出“样本即总体、个性即规律、情景即实验、数据即行为”的新特征，[35]为思想政治教育提供了新的研究思路和研究方法。在借鉴其他学科经验时要认清思想政治教育与其他学科的异同，避免生搬硬套、削足适履的情况。通过关注其他学科对大数据应用的剖析，全方位、多视角理性看待大数据的利弊得失，避免对大数据的过分依赖和盲目崇拜，喧宾夺主，忽视大数据思想政治教育中思想政治教育根本地位。
当岩体无滑动时，即不产生滑坡现象，此时片状岩体之间主要存在着粘结力。粘结力可能与岩体的粘结性质有关，主要有以下几种情况：一是层与层之间是本体粘结，此时岩体的破坏力等于岩体的粘结力；二是层与层之间有夹层，如粘土层，砂层等胶结体，此时岩质边坡的受力特征受胶结体的性质影响。
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[中图分类号] G641
[文献标志码] A
[文章编号] 2095-3712(2019)27-0010-04
[作者简介] 刘恒彤(1990—)，男，国防大学政治学院硕士研究生。
[收稿日期] 2019-07-23
标签：思想政治教育论文; 大数据论文; 述评论文; 实践路径论文; 国防大学政治学院论文;