◆ 何 沙 宁先江 西南石油大学 四川 成都 610500
摘 要：伴随着大数据时代的到来，大学生思想政治教育也发生了巨大的变革。大数据以其快速、海量信息等特质拓展了大学生思想政治教育的内涵和空间，一定程度上创新了大学生思想政治教育的载体和途径，进而增强了大数据背景下大学生思想政治教育的针对性和实效性。但不可忽视的是，大数据在给大学生思想政治教育带来前所未有的机遇的同时，也带来了一些弊端与挑战。在大数据时代下，如何把握大数据所带来的机遇，利用大数据做好大学生思想政治教育工作，是我们需要积极思考和深入研究的课题。
关键词：大数据 大学生 思想政治教育
一、大数据的内涵及特征
首次对大数据的概念进行界定的是麦肯锡公司，其对“大数据”的定义如下：“大数据（Big Data）是指那些超出了传统数据库软件采集、储存、管理和分析能力的数据集，大数据是一个动态的数据集合，它将跟随科技的发展而不断增多。”维克托·迈尔·舍恩伯格在其著作《大数据时代》中指出：“大数据是人们在大规模数据基础上可以做到的事情，而这些事情是在小规模基础上无法完成的。大数据是人们获得新认知、创造新价值的源泉；大数据还是改变市场组织结构以及政府与公民关系的方法。”我国著名学者徐子沛指出:“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“太节”为单位。”
综合国内外对大数据的已有研究成果，学术界对大数据的特征主要概括为四个方面：即数据规模巨大（Volumes）、数据种类繁多(Variety)、数据增长快速（Velocity）、数据价值丰富（Value）。 大数据的“4V”特征是目前研究大数据的切入点。
二、大数据时代大学生思想政治教育的特点
1.大学生思想政治教育环境复杂化
马克思曾说：“人创造环境，同样，环境也创造人。”任何形式的教育都是在一定的环境下进行的，教育离不开特定的时代环境，教育不能脱离环境而存在。在大数据时代，大学生思想政治教育环境发生了巨大的变化，主要表现在社会环境和文化环境两方面。
一是社会环境。大数据使社会信息实现了无缝链接，信息传播打破了时空的界限。大数据环境下学生获取信息的方式是多样的，信息空间不断扩大。但是大数据在拉近线上距离的同时,一定程度上疏远了现实的距离，使学生的人际交往能力下降，容易导致人格障碍和信任危机等心理问题，增加了大学生思想政治教育的引导和规范难度。
二是文化环境。在大数据时代，文化的产生、传播和消费都呈现出大数据特征。网络文化对人们的影响不断加深，文化的传播渠道丰富多样，传播速度十分惊人，文化消费的选择范围也越拉越大。一些与高校主流价值观相悖的文化充斥校园，对大学生的健康成才产生了重要影响，加大了思想政治教育的复杂程度。
2.大学生思想政治教育资源信息化
传统的大学生思想政治教育资源主要来自于党和国家的理论方针政策，教育内容比较抽象，缺乏对学生的吸引力。在大数据时代，思想政治教育资源信息化是指在现代信息技术的支持下，将思想政治教育中的硬件资源、软件资源，通过学生档案系统、数字校园系统、网络课程系统、数字图书馆系统、数字校园建设等具体形式，对其进行开发、利用和管理，形成数字化信息资源，使教育信息得到充分的利用。
3.大学生思想政治教育形式多样化
随着信息技术的高速发展，计算机等高科技产品被广泛应用于思想政治教育领域。教育手段从传统的粉笔板书转变为幻灯机、投影仪、语音教室等，思想政治教育的时空限制因大数据而被改变，教育模式已经由传统的教室面对面单向的灌输知识转变为网络互动学习。同时，教育者可以利用大数据的多重功能，对受教育者采取不同形式的教育活动。大数据的运用，不仅极大地减轻了教育者的备课负担，也提高了思想政治教育信息的传播效率。教育者通过利用大数据的优势，可将思想政治教育信息以学生易于接受的传播形式输送到学生的脑海里，进而内化为思想意识，提升大学生思想政治教育效果。
三、大数据时代大学生思想政治教育面临的机遇
1.大数据有利于增强大学生思想政治教育的实效性
高校应立足于大数据，以其特有的数据和技术优势为基础，对传统的大学生思想政治教育模式进行渐进性的变革，不断培育和提高高校思想政治教育者的数据思维，构建立体化、开放化的大数据思想政治教育平台，营造良好的数据文化，从而增强大学生思想政治教育工作的实效性。同时，通过对思想政治教育内容数据化、形象化，增强了对大学生的吸引力和感染力，既提高了思想政治教育工作者的教学效率，又提高了大学生对思想政治教育内容的吸收内化效率。
2.大数据有利于强化大学生思想政治教育的针对性
大数据的到来，学生的需求得到尊重和满足，使个性化思想政治教育成为可能。 高校教育工作者可以通过大数据深度挖掘学生的数据信息，及时反映学生的不同需求，学校可根据学生的需求提供个性化的建议和帮助，对学生思想行为进行合理的引导。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆比如，华东师范大学基于学生校园卡的消费信息开发了学生家庭经济困难预警系统，当发现某位学生消费额的下降，学校就会及时地给学生发送询问短信，了解其生活状况，这就是大数据应用于大学生个性化思想政治教育的成功实践。面对大学生严峻的就业形式，高校可以借助大数据技术对社会各行各业的招聘信息进行筛选，整理出适合相关大学生就业的岗位需求及特点，把就业信息及时地向毕业生传递，从而增加大学生的就业率。高校管理者也可以利用大数据平台，与企业建立起人才供应桥梁，这样既可以满足社会的人才需求，也可以改进高校人才培养模式。
3.大数据有利于提高大学生思想政治教育的预测性
在大数据时代，高校思想政治教育工作者可以利用大数据的挖掘技术对大学生产生的数据信息进行挖掘，就可以轻松地掌握大学生在一段时间内的思想动态，准确地掌握学生的思想轨迹。思想政治教育工作者对学生的数据挖掘不仅仅停留在认识和了解的基础上，更重要的是通过对学生思想轨迹的分析，对其未来思想行为的发展趋势进行预判，做到未雨绸缪，展开相应的针对性、预防性教育。
正如大数据专家舍恩伯格认为：“建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。”大数据的出现，高校思想政治教育工作者可以变被动为主动，通过对大学生的数据跟踪、挖掘和分析，准确推测出其下一步思想和行为。例如，校园安全是高校思想政治教育的重中之重，在大数据时代，高校思想政治工作者可以通过大数据技术对大学生的思想动机进行预判，针对具有暴力倾向的学生提前做好应急预案，对其进行积极的教育引导，从而有效规避校园突发事件的发生。
四、大数据时代大学生思想政治教育面对的挑战
1.大数据冲击了大学生思想政治教育的主流意识
在大数据时代，非结构化数据占据主导地位。互联网是一个巨大的信息场，世界各种社会思想充斥着这个信息场，并产生激烈碰撞。大学生正处于思想形成的关键时期，此时期的特点是对新鲜事物接受能力强，但是对信息的分辨力较差，很容易受一些非社会主流意识的误导，从而动摇了我国高校思想政治教育的主流价值观。
西方发达国家凭借其经济实力和技术优势，占领了全球绝大多数的数据资源。一些西方敌对势力趁机利用互联网平台对我国大学生进行思想意识形态渗透，竭力地向大学生传播资本主义价值观念及生活方式，以此弱化我国主流社会主义核心价值观教育，试图把青年大学生进行“西化”从而达到和平演变之目的，极大地动摇了大学生的民族自尊心和自豪感。此外，在大数据这个庞大的数据场中，很多低俗的信息吸引着大学生的眼球，降低了大学生的文化品味，难以形成高尚的道德情操，加重了思想政治教育的负担。
2.大数据引发了大学生思想政治教育的伦理困境
人类科学技术的进步往往伴随着伦理问题的产生，因为科学技术作为社会发展的动力，它必定是先于其所造成的社会变动，科技发展推动社会变动之后，制约人们的伦理规范无法与之同步建立，也就是新技术所形成的社会形态是在其产生之前的社会伦理规范下运行的。在大学生思想政治教育中运用大数据技术，同样会产生伦理困境。
在客观方面，由于大数据的海量性和多样性特点，决定了大数据在分析的过程中具有关联性。高校思想政治教育者在对收集到的数据进行关联性分析过程中可能会偏离思想政治教育者对数据运用的初衷；因为传感器和处理器的广泛运用，所有的电子设备都会留下大学生的数据记录。例如，校园一卡通除了记录学生的消费情况，还关联着学生其他的个人信息，譬如学生出入寝室情况、洗浴记录、上网时间等，这些信息有的已经涉及到学生个人隐私问题，如果因为系统的故障出现信息泄露，对学生将是重大的伤害。
在主观方面，数据利用与隐私保护之间存在矛盾，高校思想政治教育工作者在获取学生信息的过程中可能会触发敏感问题，是否可以对学生的隐私进行数据采集将涉及到伦理问题。此外，大学生信息安全问题往往会引发社会舆论，高校学生信息管理系统储存了大量的学生个人信息，高校信息管理者的职业素养决定了大学生个人信息的安全性，如何避免大学生思想政治教育的伦理困境是高校管理者应该重视的问题。
3.大数据凸显了高校思政工作者数据技术的匮乏
在大数据时代，所采集的信息数量巨大繁多，其信息类型极富多样性与复杂性，既有结构化的也有非结构化的，既有静态的又有动态的，既有即时的又有过时的等等。然而高校思想政治教育工作者对信息的收集和分析是一件不小的技术挑战。依托大数据的大学生思想政治教育不仅要求教育者具有高校思想政治教育学科的专业知识和能力，还必须具备收集数据、分析数据并且在庞杂的数据中发现问题、解决问题的能力。传统的高校思想政治教育者往往不具备大数据技术水平，一般的专业技术人员可以对收集的信息数据进行技术层面的处理和分析，但其不具备思想政治教育的学科基础知识，单纯依靠相关程序进行数据分析，很难找到思想政治教育的切入点。
从当前我国高校思政教育现状来看，目前大学生思政教育工作主要是由思想政治理论课教师和学生铺导员组成，思想政治理论课教师需要承担繁重的教学任务，学生铺导员又要从事繁琐的日常学生管理工作，很难投入时间和精力来学习和提升数据技术。大学生思想政治教育目标的实现不仅要求教育者发现有关学生的敏感信息，还需要对敏感信息进行科学的预判，没有过硬的数据挖掘和分析技术很难产生教育实效。
参考文献
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论文作者:何沙 宁先江
论文发表刊物:《教育学文摘》2016年6月总第196期
论文发表时间:2016/6/21
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