摘要：随着大数据技术从规模到应用场景的井喷式发展，人们的生产生活方式发生了巨大变化，由此给教育行业特别是思想政治教育领域带来了前所未有的改变，随之也带来了关键的发展契机。大数据技术融入高校思想政治教育是时代发展的必然趋势，也是落实高校培育“四有”新人根本任务的现实需要。大数据技术融入高校思想政治教育也面临着数据资源泛滥、数据思维僵化、价值导向模糊、更新迭代滞后、教师角色功能弱化等新的挑战，制约大数据时代思想政治教育领域的发展。为此，高校应及时调整战略，以人为本、技术为辅，凸显人本意识，增强价值引领，对海量的数据寻找有效方案筛选、清洗，保持二者的协同发展，实现互联共享及技术的快速迭代。

关键词：思想政治教育；大数据；研究方法

2022年6月23日，在金砖国家领导人第十四次会晤时指出，“谁能把握大数据、人工智能等新经济发展机遇，谁就把准了时代脉搏。”1大数据作为当前社会生产力发展的代表性推动力，既是新的、重要的、关键的经济要素，更是新时代的战略资源。大数据对当代大学生的价值观、生活方式等都产生了深刻影响，而思想政治教育作为高校重要课题，其发展自然也面临大数据技术带来的机遇和挑战，将大数据技术与思想政治教育传统优势相融合，推动思想政治教育智能化转型，紧跟时代步伐，握紧时代脉搏，是高校思想政治教育焕发活力的关键。

一、大数据融入高校思想政治教育的契合度及优势

（一）大数据和思想政治教育的融合是时代进步和教育领域发展的必然趋势

2023年9月8日至10日，以“算力模型协同，数据智领未来”为主题的第十一届CCF大数据学术会议在南京成功举办，其中专门开设专题教育论坛对教育大数据进行系统性的阐述和分析，指出大数据在教育系统中的应用场景及未来前景，备受与会者关注。在海量大数据、人工智能超大型模型、超强算力等力量有效支撑下，大数据融入思想政治教育成为时代进步和教育领域发展的必然趋势，也是新时代思想政治教育发展的新要求。大数据技术能收集、分析大规模数据，解释社会、群体以及个体的行为特征和规律，大数据和高校思想政治教育极度契合，通过海量数据驱动决策，在系统层面提供全面、精确的数据和理论支撑，在个性化方面满足个性化教育，通过数据推断学生的知识水平和学习风格，从而制定个性化思想政治教育计划，提高学生教育参与度，提升教学效果，并将此项工作提升到战略工程和政治任务高度。2

（二）充分利用大数据优势，实现思想政治教育全方位、多角度、立体化发展

大数据的优势在于对海量数据的分析处理，进而得出系统性结论、给出针对性报告、提出建设性意见。思想政治教育作为一门不断进步与发展的学科，在知识内容及学习方法上均不断进步，但其始终沿着全方位、多角度、立体化的方向发展，在发展过程中依托大数据这一先进技术可以实现高效发展。首先，大数据可以提供全面性数据分析，从多个维度分析、解释学生的心理、行为和学习数据，帮助教育工作者全面了解学生的思想倾向、行为诉求和学习特点，为高校思政工作提供全方位的数据支撑；其次，实时反馈与调整。大数据可以实时监测学生的心理变化和学习情况，给教育工作者以参考，使其可以根据实时反馈对教学策略进行优化和调整，从而适应学生不断变化的需求；第三，大数据可以帮助实现多元化教育资源整合。利用大数据，高校能够以学校或者学院为单位整合多元化的教育资源，包括优质的教学材料、丰富的课程内容和高效的教学方法，为学生提供多元化、立体化的教育体验；最后，提供科学决策支持。大数据分析能够为教育管理者提供科学的决策支持，帮助更好地制定教育政策和规划，优化教育资源配置，创新教育方法，推动教育教学工作的全面发展。

（三）大数据嵌入思想政治教育是贯彻落实培育“时代新人”根本任务的现实需要

党的十九届六中全会通过的《中共中央关于党的百年奋斗重大成就和历史经验的决议》强调：“党和人民事业发展需要一代代中国共产党人接续奋斗，必须抓好后继有人这个根本大计。”3同时，党的十九大胜利召开后，正式提出“时代新人”概念，并确立为新时代全面型人才培养的关键目标和战略任务。如何在思想上培育“时代新人”是高校思想政治教育在新时代面临的新任务。从政策上，国家已经颁布了《促进大数据发展行动纲要》等文件，从国家战略意义上为大数据技术服务于思想政治教育提供了政策支持与理论支撑，明确了未来的发展目标。从技术上，大数据包含数据收集与获取、数据存储与管理、数据处理与清洗、数据分析与挖掘、数据可视化与展示、数据安全与隐私保护、实时数据处理与流式计算、云计算等多个核心部分，涉及人工智能、虚拟现实多个领域，涵盖了从数据获取到数据分析和应用整个流程。运用这些技术采集师生的学习、工作、生活等行为轨迹信息，能够更加精准了解师生行为规律和思想动态，及时对异常状况做出分析研判、风险评估、监督预警和应急处置4。

二、大数据时代高校思想政治教育的局限与挑战

（一）大数据的数据思维对人类真实情感与价值观无法精确理解与描述

大数据目前的发展仍处于初期，只能通过计算机程序辅以海量数据作为模拟人的推理判断与感知理解的手段，以数据为中心，通过分析、挖掘、总结、归纳数据获取深层信息。“这些技术只是从统计数据中归纳出规律。这些规律或许更加隐晦、更加间接并且比历史方法更加自动化，能够反映更加复杂的统计现象，但是仍然只是数学的化身，而不是有智力的实体，不论这些结果有多么令人惊叹”5。大数据的核心是数据，是人类社会发展中生产资料、生产力及生产成果的“镜像”，并非人本身。但从思想政治教育的角度看，思想政治教育的核心要义是“人”，基本特性是“人本”，即“以人为本”，从“人”的角度出发，关注人的个体、社会和精神属性，是一个全面、系统、多变的整体；大数据的局限性一是数据的真实和准确性，通过互联网、书籍等渠道搜集的数据，庞大冗余且杂乱无章，尤其是近年互联网上流行的缩写、网络名词等泛滥，加之用户在互联网上留下的信息是否能够代表本人真实意愿等问题，导致大数据在数据源本身的收集上不能准确洞悉对象特征；二是抽样误差，由于受复杂环境影响和技术发展限制，如果信息采集目标定义不明确，或者设置错误、片面的参数，如未考虑年代、宗教、地域、国家等因素的影响，会出现抽样误差。

（二）大数据在思想政治教育领域的知识构成容易泛滥且受到有害信息干扰

新时代高校思想政治教育是一个庞大的系统，是多个学科、多个专业领域的整合。但是，大数据的数据来源分散，通常以不同方式存储在不同存储介质中，且存储介质之间没有充分连通，导致数据孤立，多个孤立的数据源没有系统性约束，进而使思想政治教育这一领域知识构成泛滥，其原因主要表现为以下几点：一是算法的局限性，大数据分析通常依赖于复杂的算法来挖掘模式和趋势。然而，这些算法可能存在偏见或缺乏对特定文化、语境和价值观的理解，从而导致对数据的错误解读，这种情况在思想政治领域尤为敏感，因为价值观和文化差异可能对数据分析产生重大影响；二是信息过载现象，大数据环境下信息产生和传播的速度非常快，可能导致信息过载。在这样的环境中，人们可能难以有效地筛选和验证信息，容易受到有害信息的影响。

（三）技术的不成熟影响思想政治教育的动态性和系统性

数据的及时性和动态性是影响大数据模型的重要因素，大数据每一次的数据分析都是基于当前数据，每次对数据的处理、分析都要消耗巨大成本，例如CHATGPT-3.5作为行业内领先的技术平台，其官方数据显示其有效使用数据截止时间是2022年1月，距离当前有近快2年的时间差，也就意味着对于近2年的数据变化，当前的大数据AI模型无法感知。当前教育水平、教育内容、教育政策飞速发展，思想政治教育的对象也是动态发展、不断变化的群体，是生成性的个体，从学术上来定义这属于一种“刻板效应”，单纯依靠对学生以往保存数据的分析，忽视现有发展变化的可能性，这也会对客观分析学生的思想行为造成一定影响。6如果不充分考虑教育对象发展变化的可能性，就会导致对单一的个体始终保持相同的教育策略，忽略了教育本身带给学生的改变，造成智能误判，给予僵化、错误的教育方式。

三、大数据时代高校思想政治教育的方案与对策

（一）以人为本，凸显人本意识，增强价值引领

思想政治教育必须要做到“以人为本，以技术为辅”，大数据技术作为人类发展历程中的一种技术手段，是人为主导产生的一种生产力形式，因此其发展方向和发展水平始终是受人类社会主流价值影响的，所以可以通过影响人来改变技术的发展方向。首先是价值引领，高校在这方面的价值引领有得天独厚的优势，大数据技术的理论发展主要依赖于科研人员，高校是科研人员的集中地，汇聚着大数据技术进步发展的中坚力量，拥有众多从业者，可以从根本上出发，注重对科研人员的思想政治教育工作，提升科研队伍的思想政治水平，以思想政治教育引领技术发展。其次是创新技术能力，当前大数据和人工智能技术都还处于发展的初级阶段，未来的发展方向还未可知，在技术发展的过程中不仅要集中于技术创新，还应该寻找技术与思想政治教育的相通点，将二者结合，改变大数据技术中的唯数据论，通过添加模型结构及模仿人类神经网络等方式将人类的真实价值和情感价值输入到技术模型中，在数据中融合“人”的意志，实现大数据技术在人类情感感知领域的飞跃。

（二）大数据和思想政治教育融合过程中做好数据筛选及清洗，提高政治敏感度

大数据的性能如何、与思想政治教育的融合程度从本质上还是取决于数据，大数据的任何判断都是基于海量数据来实现的，所以数据的来源及质量至关重要。可以通过多种方式构建健康、丰富的数据资源，首先，建立高效、可用的数据存储和分享平台，建立数据平台既可以将优质的数据资源保存，减少每次都需要重复收集的巨大工作量，又可以将已制备完成的数据资源共享，使每一位技术人员或者思想政治教育从业者都可以便利的获取数据资源研究开发新兴技术，减少重复工作量成本的同时提高数据资源质量，进而使二者的发展均可以高效有序进行。其次，保证数据源的健康性和纯洁性，为了防止数据资源被不法分子及境外势力等破坏污染，需要建立严格的数据审核机制，建立多重筛选及审查模式，提高自动化审核的准确性和高效性，建立专业的数据处理团队，结合数据存储平台，通过自动审核和人工审核相结合的方式保证数据源的纯洁性。

（三）思想政治教育和大数据技术协同发展，实现互联共享及技术的快速迭代

高校思想政治教育和大数据技术都处在飞速发展、不断进步的阶段，其发展方向和轨迹需要在不断摸索中前行，即都是通过一个又一个“迭代”来实现自身水平的发展。在大数据时代，任何技术和教育手段都不是独立存在的，不同的领域可以通过数据紧密地连接在一起。要实现在大数据时代思想政治教育领域的健康发展，必须将思想政治教育和大数据技术相互融合，保证二者的协同发展，完整、健康的发展模式必须保证“两条腿共同发展”，任何一个领域的过度领先或落后都会导致技术和“人”的脱节，因此，需要采取措施来实现这种协同、均衡发展。首先，需要建立完善的考核评价系统，在考评中才能够及时发现并处理问题，排除发展过程中的隐患，始终保持道路的正确性，使思想政治教育引领大数据技术发展，大数据技术发展反哺思想政治教育中片面、不具体、缺乏实际经验的问题。其次，加强多方协同，结合政府、社会、学校等多方力量，构建智能化教育体系。打通各方的数据互联共享渠道，从“人”的角度收集与思想政治教育息息相关的心理健康、教学管理、学习方式、就业创业等方面的数据，从中提取关键信息构建智慧化系统，系统产生的新的数据应用于自身功能的“迭代”，形成自发展能力和迭代效应。

参考文献

[1]习近平.构建高质量伙伴关系开启金砖合作新征程——在金砖国家领导人第十四次会晤上的讲话[N].人民日报，2022-06-24（01）.

[2]中共中央国务院印发《关于新时代加强和改进思想政治工作的意见》[N].人民日报，2021-07-13.

[3]《中共中央关于党的百年奋斗重大成就和历史经验的决议》[N].人民日报，2021-11-17.

[4]袁芳.数字经济背景下精准思政的特点、动因和发展策略[J].思想理论教育，2020（12）.

[5]罗仲尤.思想政治教育属性研究[M].北京：知识产权出版社，2017.

[6]罗亮.人工智能驱动思想政治教育创新的时代价值与实践策略[J].思想理论教育，2021，（3）.