摘要：随着信息技术的快速发展，大数据逐渐渗透到社会生活的各个领域。高校作为培养人才的重要阵地，思想政治教育是其核心任务。传统的思政教育模式在面对复杂多变的学生思想动态时，常常显得力不从心。利用大数据技术提高思政教育的有效性和精准性，成为当前研究的热点问题。大数据技术具有海量数据处理、高速计算、多源数据整合等特点，能有效支持高校思想政治教育的实施。本文旨在探讨大数据技术在高校思政教育中的应用，提出有效的策略和保障措施，以期为高校思政教育提供参考和借鉴。

关键词：大数据；高校学生；思想政治教育；精准化

引言

大数据技术在高校思想政治教育中的应用具有重要的现实意义和研究价值。通过大数据分析，能全面、及时地了解学生的思想动态和行为习惯，为个性化教育提供科学依据。且大数据技术可提高教育的时效性和针对性，使得思想政治教育更加精准和高效。此外，大数据技术还能发现潜在的思想问题，预防和解决学生可能面临的心理和行为困扰，提升教育的整体效果。故利用大数据技术推动高校思政教育的精准化，将提高高校思想政治教育的质量和实效，促进学生德智体美劳全面发展，为培养社会主义建设者和接班人贡献力量。

一、大数据与高校思政教育的结合点

（一）大数据技术特性：为思政教育提供新工具

大数据技术的兴起为高校思想政治教育提供了全新的工具和方法。首先，大数据具有海量、多样、快速和真实性等特性，使得高校可通过多种数据源采集学生的学习、生活、社交等各方面的数据。通过这些数据，教育者可全方位、多角度地了解学生的行为和思想动态。其次，大数据技术可进行数据的高效处理和分析，通过机器学习、数据挖掘等技术手段，从海量数据中提取有价值的信息，为思政教育提供决策支持。例如，可通过分析学生的社交媒体活动、课程成绩、课外活动等数据，了解学生的兴趣爱好、价值观念、情感变化等，从而实现对学生思想状况的动态监控和实时反馈。此外，大数据技术还可实现精准化的教育资源推送。根据学生的个性化需求和特点，推送相应的思想政治教育内容，如推荐适合的书籍、文章、视频等，提高思政教育的针对性和实效性。

（二）满足思政教育需求：个性化、时效性的追求

高校思想政治教育的目标是培养学生的社会主义核心价值观和健康的思想品德。然而，传统的思政教育模式往往存在覆盖面广但针对性不足的问题，难以满足学生个性化、多样化的思想需求。大数据技术的引入，为解决这一问题提供了可能。通过对学生数据的分析，可准确掌握每个学生的思想特点和需求，制定个性化的教育策略。例如，对于不同专业的学生，可结合其专业特点和职业发展需求，开展有针对性的思想政治教育活动。此外，大数据技术还可提高思政教育的时效性。通过实时监控和分析学生的思想动态，及时发现和应对学生中出现的思想问题和不良倾向，及时进行教育引导和干预，防止问题的扩大和恶化。比如，当发现某些学生在网络上发表消极言论或参与不良活动时，教育者可及时进行沟通和引导，帮助学生树立正确的价值观念和行为规范。此外，大数据技术还可促进思政教育的互动性和参与性。通过大数据平台，教育者可与学生进行在线互动，了解学生的思想困惑和意见建议，增强思政教育的吸引力和感染力。

二、大数据驱动下的思政教育精准化策略

（一）数据采集与整合：构建学生行为数据库

目前在大数据驱动下，数据采集与整合是实现思想政治教育精准化的基础。构建学生行为数据库是这一过程中关键的一步。首先，需要全面采集学生在校内外的各种行为数据，包括课堂表现、课外活动、社交媒体使用、图书借阅记录等。这些数据可通过多种途径获取，如学校信息系统、网络平台、智能设备等。其次，需要对采集到的数据进行清洗、整理和整合，去除无效和重复数据，保证数据的准确性和完整性。在这一过程中，可采用数据挖掘、机器学习等技术手段，提高数据处理的效率和效果。构建学生行为数据库的目的是全面了解学生的思想动态和行为习惯，为个性化教育提供依据。例如，通过分析学生的课堂表现数据，可发现学生的学习态度和学习习惯，从而有针对性地进行学业指导和思想引导。再如，通过分析学生的社交媒体数据，可了解学生的兴趣爱好和社交圈子，从而制定有针对性的教育策略和活动方案。

（二）数据分析与挖掘：揭示学生思想动态

构建学生行为数据库的基础上，数据分析与挖掘是实现思想政治教育精准化的关键环节。通过对学生行为数据的深入分析和挖掘，可揭示学生的思想动态和变化趋势，从而为教育决策提供依据。首先，可通过数据分析发现学生的思想问题和行为偏差，及时采取措施进行干预和引导。例如，通过分析学生的课堂表现数据，可发现哪些学生存在学习态度不端正、课堂纪律松散等问题，及时进行学业指导和思想引导。再如，通过分析学生的社交媒体数据，可发现哪些学生存在负面情绪、网络成瘾等问题，及时进行心理疏导和行为矫正。其次，可通过数据挖掘发现学生的思想倾向和价值观念，从而有针对性地进行思想教育和价值引导。例如，通过分析学生的图书借阅记录，可了解学生的阅读兴趣和知识结构，从而有针对性地推荐思想政治类书籍，开展思想教育活动。再如，通过分析学生的网络行为数据，可发现学生的兴趣爱好和关注热点，从而有针对性地进行思想引导和舆论引导。

（三）个性化策略制定：因材施教，量身定制

数据分析与挖掘的基础上，制定个性化的思政教育策略是实现精准化教育的最终目标。因材施教，量身定制是个性化教育的核心理念。在这一过程中，需要根据学生的个性特点、思想动态和行为习惯，制定有针对性地教育内容和方法。首先，可根据学生的学业表现和思想状况，制定个性化的学业指导和思想引导策略。例如，对于学业成绩优秀但思想存在困惑的学生，可通过加强理论教育和思想引导，提高其思想水平和认知能力。对于学业成绩一般但思想积极向上的学生，可通过行为矫正和正面引导，帮助其改正不良习惯，树立正确的价值观。其次，可根据学生的兴趣爱好和行为习惯，制定个性化的教育活动和方案。例如，对于喜欢参与课外活动的学生，可通过组织丰富多彩的思想教育活动，增强其思想认同和价值观念。对于喜欢阅读的学生，可通过推荐思想政治类书籍，开展阅读分享活动，提高其思想素养和文化修养。最后，可根据学生的社交圈子和网络行为，制定个性化的舆论引导和心理疏导策略。例如，对于在社交媒体上活跃的学生，可通过网络平台进行思想引导和舆论引导，增强其思想认同和价值观念。对于存在心理问题的学生，可通过心理疏导和行为矫正，帮助其走出心理困境，树立积极健康的心态。

三、大数据驱动下的思政教育精准化策略的实施与保障

（一）实施路径规划：从技术到教育的跨越

大数据驱动下的思政教育精准化策略实施需要一个从技术到教育的跨越过程，这一过程需要细致的路径规划和系统的实施步骤。首先，需要在技术层面上搭建一个高效、可靠的数据处理平台。这个平台应具备大数据采集、存储、处理和分析的全流程能力，能实时获取和处理来自不同渠道的数据，如课堂表现、社交媒体互动、校园活动等。技术平台的建设要求硬件设备的支持，还需要配套的软件系统和算法模型，以保证数据处理的准确性和时效性。其次，在教育层面上，需要将大数据技术与思想政治教育的具体实践结合起来。教育者应根据数据分析结果，设计和调整教育内容和方式。比如，可通过分析学生的学习数据，发现不同学生的学习习惯和兴趣点，从而制定个性化的教学计划。对于思想政治教育，可根据学生的社交网络数据，识别出思想活跃或有困惑的学生，及时进行思想引导和心理辅导。再者，技术与教育的跨越需要在管理层面上制定相应的政策和规章制度，以保障大数据技术在思政教育中的应用规范和高效。管理者应制定数据采集和使用的标准，明确数据隐私保护的具体措施，确保数据使用的合法性和合规性。此外，还需建立反馈机制，定期评估大数据驱动下思政教育的实施效果，根据反馈结果不断优化和改进实施路径。

（二）保障机制建立：数据安全与隐私保护

当前在大数据驱动下的思政教育精准化策略实施过程中，数据安全与隐私保护是一个不可忽视的重要环节。首先，数据采集和存储阶段需要采取严格的安全措施，防止数据泄露和篡改。学校应建立完善的数据安全管理制度，明确各类数据的采集权限和使用范围，确保数据采集的合法性和规范性。同时，采用先进的数据加密技术，对敏感数据进行加密处理，防止数据在传输和存储过程中的泄露和窃取。其次，在数据分析和使用阶段，需要建立数据访问控制机制，确保只有授权人员才能访问和使用数据。学校应制定严格的数据访问权限管理制度，根据用户的角色和职责，分配相应的数据访问权限，防止未经授权的人员访问和使用数据。同时，应定期进行安全审计和风险评估，及时发现和处理潜在的安全风险和隐患。此外，数据隐私保护是数据安全的重要组成部分，学校应在数据采集、存储、分析和使用的各个环节，严格遵守相关法律法规和政策要求，保护学生的个人隐私。应在数据采集前明确告知学生数据采集的目的和使用范围，获得学生的知情同意。同时，在数据使用过程中，应采取技术措施对数据进行匿名化处理，确保数据无法直接关联到个人，以保护学生的隐私权。最后，学校还应加强数据安全与隐私保护的宣传教育，增强全体师生的数据安全意识和隐私保护意识。通过开展数据安全培训和宣传活动，使师生了解和掌握基本的数据安全知识和技能，增强其数据保护的自觉性和主动性。

（三）师资队伍培训：提升大数据应用能力

大数据驱动下的思政教育精准化策略的实施，离不开一支高素质的师资队伍。提升教师的大数据应用能力，是确保这一策略得以有效落实的关键所在。首先，学校应制定系统的培训计划，提升教师对大数据技术的理解和应用能力。培训内容应包括大数据的基本概念、数据采集与处理技术、数据分析与挖掘方法，以及大数据在教育中的具体应用等方面。通过理论学习和实际操作相结合的方式，使教师能全面掌握大数据技术的应用技能。其次，学校应提供丰富的实践机会，让教师在实际教学中运用大数据技术。可通过组织教师参与大数据相关的项目研究和实践活动，提高其在实际工作中解决问题的能力。例如，可组织教师参与学生行为数据的采集和分析工作，通过实际操作，熟悉大数据技术在思政教育中的具体应用。同时，可开展教师之间的经验交流和分享活动，促进教师在大数据应用方面的共同进步和提升。再者，学校应引入外部专家和资源，为教师提供专业指导和支持。可邀请大数据领域的专家学者来校讲学，开展专题讲座和研讨会，帮助教师深入理解大数据技术的最新发展和应用趋势。此外，可与大数据技术公司和研究机构合作，借助外部资源提升教师的大数据应用能力。例如，可组织教师参观考察大数据技术公司的实际应用案例，学习和借鉴其先进经验。最后，学校应建立激励机制，鼓励教师积极学习和应用大数据技术。可通过设立专项奖励基金，对在大数据应用方面表现突出的教师进行表彰和奖励，激发其学习和应用大数据技术的积极性和主动性。同时，可在职称评定、绩效考核等方面，将大数据应用能力作为重要的评价指标，促进教师不断提升自身的专业素质和能力。换言之，通过系统的培训计划、丰富的实践机会、专业的指导支持和有效的激励机制，可全面提升师资队伍的大数据应用能力，为大数据驱动下的思政教育精准化策略的实施提供有力保障。

四、结语

综上所述，大数据技术在高校思想政治教育中的应用，为思政教育的精准化提供了强有力的支持和保障。通过构建学生行为数据库、数据分析与挖掘、制定个性化策略等手段，可全面了解学生的思想动态和需求，因材施教，提高教育的实效性和针对性。在策略实施过程中，需要从技术到教育的跨越，建立完善的数据安全与隐私保护机制，并提升师资队伍的大数据应用能力。未来，随着大数据技术的不断进步和完善，高校思政教育的精准化水平将进一步提升，为培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人做出更大的贡献。

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作者简介：李芳，女，汉族，1989-07，山西闻喜人，山西医科大学，讲师，研究生学历，硕士学位，研究方向：主要从事高校学生思想政治教育研究。