打开文本图片集

摘要：大数据技术应用为高职院校科学分析和有效管理大学生思想状况提供全新路径。本研究拟构建基于大数据的高职院校大学生思想动态分析与管理模型，运用文本挖掘、数据挖掘等技术收集和分析大学生网络语言、消费行为等多源异构数据，实现对不同学生群体思想状况的精准把握，并在此基础上设计定制化的思想引导方案，建立数据化思想动态监测与管理机制，以提高思想政治教育针对性和有效性。

关键词：大数据；高职院校；大学生；思想动态；管理模型

当前我国高等教育规模不断扩大，高职院校大学生人数增多。特别是2021年中共中央办公厅国务院办公厅印发《关于推动现代职业教育高质量发展的意见》和2022年4月20日，第十三届全国人民代表大会常务委员会第三十四次会议通过《中华人民共和国职业教育法》修订，政策出台以后，标志职业教育进入快速发展期，被赋予更多重要职责和使命。国家加大对职业教育的投入力度，推动职业教育高质量发展，职业教育与经济社会发展的紧密结合被凸显，职业教育培养模式改革正在提速，职业教育地位进一步提升，职业教育内涵拓展延伸。面对这样一个不断庞大的群体，如何准确及时获取大学生思想动态，进行科学引导，是当下高职院校思想政治教育面临的重大挑战。但是传统的基于问卷或日常谈心谈话对大学生思想状况观测的方式，难以适应大数据环境下的要求，数字校园为大学生思想监测机制提供了新的思路。本研究拟建立基于大数据分析的大学生思想动态监测和管理模型，实现对大学生思想的精准把握及动态化引导，以提升思想政治教育效能。

国内外学者已经开展了大数据技术在思想政治教育领域中的一些探索与应用研究。现目前的研究集中在，通过分析传统教育中存在的问题，着重研究从大数据时代的特点出发，分析大学生思想行为和成长需求的变化，高校思想政治工作面临的机遇和挑战，提出开展个性化教育研究的意义。而数据分析和预测的方法，如何利用数据技术和信息化手段，收集和分析学生的行为、兴趣、需求等数据，为制定针对性的教学内容和方式提供依据，并提出具体可行的策略，包括提升教育工作者的大数据应用能力，运用大数据优化教学载体建设，完善思政教育数据管理机制等，旨在实现思想政治教育个性化的目标。张维维;和汪洋在《大数据赋能高校思想政治工作提质增效的方法与路径积极引入大数据理念技术与技术，提出“精准思政”的新教育机制，从理论层面实现了对大学生思想政治状况的整体规划。余琳超在硕士论文《大数据背景下高校思想政治教育精准育人路径研究》中提出把握大数据与教育领域融合的新机遇，开辟精准育人的新模式。当前研究主要侧重通过单一理论对大学生思想分析，而多源异构数据的深度融合与模型建立还有待加强。

通过深入挖掘各类非结构化大数据资源，构建覆盖学生校内外活动的大数据仓库，运用多元智能分析算法，实现对大学生思想多维特性的精准把握。在此基础上，设计个性化的思想状况测评工具与动态干预机制，建立常态化的大数据驱动思想教育模式，为提升当前高校思想政治教育质量提供新思路。构建基于大数据的高职院校大学生思想动态监测与管理模型，以地方高职院校为例。

（1）大学生多源异构数据采集与存储

将收集高职院校大学生在网络平台的言论数据、消费交易记录、校内考试成绩、心理咨询记录等结构化和非结构化数据，构建多源异构数据采集模型，并存储于大数据仓库，为深度思想分析奠定数据基础。

（2）大学生思想内容识别与画像生成

对采集的大学生数据进行预处理，利用文本挖掘、数据挖掘等技术识别数据中的政治倾向、兴趣爱好、性格特点等关键信息，生成描述大学生思想状态的多维画像数据。

（3）大学生思想动态监测预警

对大学生思想画像进行时间序列构建，使用模式识别、异常检测算法实现对个体及群体层面思想状态的动态监测与预警。

（4）大学生思想评估与管理

构建基于大数据的大学生思想水平评估模型，实现对思想状况的定量分析。并在评估结果基础上，进行分群分类并设计定制化的思想引导方案，建立动态思想监测与管理机制。

技术路线如下：

构建大学生多源异构大数据采集与存储平台，形成规模化的大学生思想研究用数据集，具有重要的学术和实践价值。平台构建将涉及多种数据来源的整合、数据质量的控制、数据安全的管理等问题，同时需要确保平台具有处理大规模数据的能力，能够满足大学生思想研究的需求。为大学生思想研究提供稳定、可靠的数据支持，推动相关领域的发展。

研发大数据驱动的大学生思想内容智能识别与画像生成工具，是对自然语言处理和数据挖掘技术的进一步发展和应用。该工具将能够通过分析大学生的文本言论、社交网络行为等数据，自动识别出其政治倾向、价值观念、兴趣爱好等信息，生成精准的大学生思想画像。这将有助于深入了解大学生的思想状态，为思想政治教育提供更为精确的数据支持。

开发大学生思想动态预警与监测系统，是运用模式识别和异常检测技术对大学生思想状态进行动态监测的重要实践。系统能够通过对个体及群体层面的思想状态数据进行深入分析，及时发现异常情况，进行预警提示。有助于及时发现和解决潜在的思想问题，保障大学生的健康成长。

设计大数据分析驱动的个性化大学生思想状况评估与管理模型，是运用机器学习、数据挖掘等技术进行大学生思想状况评估和教育的创新。该模型将能够基于大学生的思想画像和动态监测数据，进行智能化评估，提供个性化的思想教育和辅导建议。有助于提高思想政治教育的针对性和效果，促进大学生的全面发展。

基于研究成果，为高校思想政治教育决策部门和教学管理部门提供大数据分析驱动的智能化监测与辅助决策工具，具有重要的实践意义。该工具将能够通过对大学生思想状况的实时监测和分析，提供决策支持，帮助高校更好地开展思想政治教育工作。有助于提高高校思想政治教育工作的科学性和有效性，推动高校教育管理的创新发展。

结论

探索大数据技术在思想政治教育领域的应用，构建高职院校大学生思想动态智能分析与管理新模式，实现对大学生思想状态的精准描绘和动态追踪，并在分析基础上进行个性化引导，以提升当前高校思想政治教育的针对性和有效性。这种路径探索可为高校进一步深化大数据在思想政治教育领域的应用提供参考和支持。

参考文献：

[1]丁俊芬.大数据时代大学生思想政治教育个性化研究[J].淮南职业技术学院学报，2023，23（04）：40-42.

[2]张维维，汪洋.数据赋能高校思想政治工作提质增效的方法与路径[J].现代商贸工业，2023，44（18）：93-95.DOI：10.19311/j.cnki.1672-3198.2023.18.032.

[3]余琳超. 大数据背景下高校思想政治教育精准育人路径研究[D].景德镇陶瓷大学，2023.DOI：10.27191/d.cnki.gjdtc.2023.000491.

[4]张丹. 融媒体时代提升高校思想政治教育实效性研究[D].西安工业大学，2023.DOI：10.27391/d.cnki.gxagu.2023.000010.

[5]邢勤锋，张梦雪，马振旗.大数据助力大学生思想政治教育的路径研究[J].锦州医科大学学报（社会科学版），2023，21（02）：6-9.DOI：10.13847/j.cnki.lnmu（sse）.2023.02.025.

[6]张晓燕.大数据时代大学生思想政治教育研究[J].江苏工程职业技术学院学报，2022，22（04）：99-102.DOI：10.19315/j.issn.2096-0425.2022.04.020.

[7]田梦婕. 大数据时代大学生思政教育的创新融合研究[C]//中国智慧工程研究会智能学习与创新研究工作委员会.2022教育教学与管理（高等教育论坛）论文集.2022教育教学与管理（高等教育论坛）论文集，2022：105-107.DOI：10.26914/c.cnkihy.2022.080166.

作者简介：

时海潮（1995年5月），女，汉族，山东菏泽人，专职辅导员，硕士，内江卫生与健康职业学院，研究方向：思想政治教育、人文教育。