大数据时代高校思想政治教育信息方法构建

刘小珍

（顺德职业技术学院 马克思主义学院，广东 佛山 528333）

大数据时代，数据成为了一门科学：数字化生活、数字化学习、数字化教育正在改变我们的生存方式和思维方式，也在改变着世界的运行方式。随着我们频繁使用电脑、手机、网络，留下了大量的的短信、视频、音频等数据，记录、挖掘、分析、量化这些数据成为数据时代各学科的重要任务。大数据时代，数据还成为一种重要的战略资源，对数据的挖掘、分析可以获得人们的思想和行为，可以预测事物的发展趋势。高校思想政治教育作为一门学科，传统教育任务是通过教育和社会舆论，形成大学生的内心信念，以达到约束、规范大学生行为的目的。进入信息时代，计算机和网络成为大学生生活的一部分，使用大数据对大学生生活、学习等海量数据进行分析、挖掘、提取，可以把握学生的思想，预测学生的行为，实现对学生个性化的教育和管理。因此，对大学生思想政治教育信息方法的研究成为大数据时代高校思想政治教育的重要内容。

高校思想政治教育信息方法与大数据息息相关。来自维基百科的解释：大数据是指巨量数据、海量数据、大资料，所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读达到信息。大数据呈现四大特征（4V）：volume（大量化）、velocity（高速化）、variety（多样化）、value（价值化）。这说明，大数据时代，数据信息一是数据规模大；
二是数据种类多；
三是数据更新速度快；
四是数据价值密度低。

教育者采用思想政治教育方法，旨在实现思想政治教育目标、传递教育内容。思想政治教育方法在思想政治教育活动中起媒介作用。随着大数据时代的到来，教育领域信息化程度成为衡量一个国家和地区教育现代化的重要标志。思想政治教育信息化也是教育信息化中的应有之义。探寻思想政治教育信息方法成为高校思想政治教育课程的重要内容。广义的思想政治教育信息方法是“是以信息论为理论指导的关于思想政治教育理论研究和实践活动的方法学说”［1］狭义的思想政治教育信息方法是指教育者运用信息论的基本原理引导受教育者参与具体社会实践活动、从而使受教育者获得社会认知的方法。

大数据时代，高校思想政治教育信息方法具有新的时代内涵。高校教育者把大数据和思想政治教育信息方法相结合，以信息论和传播学为基础，将大数据思维理念、技术路线及方法体系融入高校思想政治教育理论研究和实践课程，对高校大学生的思想信息进行收集、加工、分析和预测，这是新时代高校思想政治教育信息方法的基本内涵。其中，高校思想政治教育信息方法最关键的因素是要让数据信息发声，通过对数据的收集、分析，达到预测学生行为的目的，最终实现教育者由掌握数据到掌控意识形态教育的飞跃。

1）数据化。

传统的思想政治教育方法是根据“生活和工作的客观条件、所从事的职业、人们之间的相互关系以及社会环境等几个方面，依托社会调查、观察体验等几种具体方法获取思想信息”［2］，教育者对受教育者的评价和认识充满直观性和主观性。思想信息是无法精确计算的，只能模糊量化。而大数据时代，网络数据信息的规模和种类超出了人类的计算能力：一分钟内，谷歌收到超过400 万次的收搜请求，腾讯微信用户发送超过1 000 万条信息……因此，面对大学生在网络上留下的学习、工作、生活的海量数据信息，教育者难以用直观感觉或自身情感去判断。运用高校思想政治教育信息方法将大数据挖掘理论到思想政治教育信息化过程中，一切皆可“量化”，追踪大学生在网络上留下的痕迹，对学生的思想、行为、甚至心理活动借助现代信息设备、云计算等收集数据，并在一定的模型规范内，对数据进行存储、索引、查询、分析和预测。数据信息化的优势使教育者更科学地从宏观层面把握学生的思想和行为，克服了过去教育者的直观性和主观性，为教育决策者作决策提供了更理性的数据依据。

2）个性化。

传统的思想政治教育模式是以教育者为主导，以受教育者为中心向受教者单向传递理论知识，教育者将设定的理论内容、价值观、道德要求甚至行为规范强制性地强加给受教育者。传统的思想政治教育方法重视群体性教育，忽视师生互动；
主张单向灌输，轻视学生个体性差异；
重视经验论，忽视数据的分析和预测功能。而大数据时代的高校思想政治教育信息方法正在帮助思想政治教育课程为实现个性化这个教育目标而努力。首先，运用高校思想政治教育信息方法，将定量和定性相结合，能够准确确定思想政治教育的基本模式，选择精确的教育方法，并将大数据的两种信息处理和运行模式即个别优化——批处理型（指对特定的人或事物的相关数据进行收集，并对该人推荐最优的服务，或者对该物采取最优措施，反馈时机不限的）和个别优化——实时型（指对特定的人或事物的相关数据进行收集，并对该人推荐最优的服务，或者对该物采取最优措施，反馈时机不限的）［3］贯穿思想政治教育信息化过程。通过大数据“个别优化，批处理型”和“个别优化，实时型”，教育者以数字化的形式记录学生个体学习、生活的信息并进行实时或延时分析、处理，更加准确地把握其行为特点和发展状况，制定适合其发展的有效策略。其次，大数据时代，智慧化校园建立思想政治教育资源云中心。资源云中心的建立方便高校思想政治教育者为大学生的学习提供个性化的思想政治教育。通过对大学生个体思想信息的收集、处理，建立大学生个体兴趣模型，消除“信息冗余”困境，利用移动技术和智能终端为大学生推送思想政治教育资源、方式甚至合作伙伴。因此，使用高校思想政治教育信息方法更易于实现马克思“个人自由而全面的发展”的社会。

3）非线性。

马克思说过：人的本质不是单个人所固有的抽象物，在其现实性上，它是一切社会关系的总和［4］。这里的“一切社会关系”，既包括线性关系，也包括非线性关系。传统的思想政治教育习惯于教育者根据学生的表象进行主观因果推断，用线性思维推出线性结果。随着大数据技术的发展，线性理论的局限性日益暴露。在大学生思想教育过程中，线性思维是局部的、孤立的。正如非线性理论指出：线性关系只有一种，而非线性关系是千变万化。大数据时代，高校思想政治教育已经转变成研究思想政治教育系统之间及系统构成要素之间的非线性相互作用：由过去研究“为什么”转向现在的“是什么”；
从过去子系统转向现在的大系统。高校思想政治教育信息方法体系是一个复杂、开放的系统，具有系统整合功能，即根据受教育者的各要素之间的非线性作用（相干性或者协同性），实现思想政治教育整体功能大于局部功能或者小于局部功能或者等于局部功能。思想政治教育各要素之间的非线性关系决定了思政教育系统的最终效应。大数据时代高校思想政治教育信息方法的灵魂是非线性思维，它推动着高校思想政治教育者重视对受教育者思想、言行、心理活动等信息和数据收集，并从这些信息和数据的非线性关系中，寻找客观规律和解决问题的途径。

高校思想政治教育信息方法是高校思想政治教育理论体系的重要组成部分。一方面，大数据时代，高校思想政治教育信息方法的产生，是伴随着网络信息和大数据技术的发展而产生的。另一方面，教育方法跟任何事物一样，有一个继承和发展的过程。高校思想政治教育信息方法是在批判地继承传统思想政治教育方法成果的基础上，以马克思主义为指导，经过改进、完善，与新的教育内容、教育环境融合，为新时代的教育任务服务。

1）信息系统分析法。

大数据时代，大学生的思想、心理、行为等痕迹构成了一个巨大的信息系统。最早将系统理论引入思想政治教育体系的是钱学森。“当代思想政治教育已不是单一的系统，而是一个复杂而开放的巨系统，其构成要素、子系统之间具有非线性的、模糊的、动态的、复杂的层次结构”［5］因此，新时代高校思想政治教育信息分析法必须把思想政治教育放到更大的系统（环境）来研究，分析、把握思想政治教育信息系统的整体与环境、整体与局部、局部与局部的互相联系、互相制约、互相作用的关系。

根据信息内容，可以将大学生的信息系统划分为四个子系统：政治教育信息系统、思想教育信息系统、道德教育信息系统和心理教育信息系统。思想政治教育信息方法的非线性特征要求思想政治教育信息系统除了分析每一个子系统内教育客体和教育主体、教育内容和教育方式在思想、政治、道德、心理等方面的信息，更应该重点分析以上四个子系统之间的相互联系、相互作用和相互制约。非线性理论认为，当个体在跟系统或环境反复交互作用时，它完全不遵从简单的直线式的线性因果关系，往往朝交互影响、互相缠绕的复杂关系方向发展。这也就意味着在思想政治教育信息系统中，因为时间、地点、环境的改变，教育主体、教育客体、教育内容、教育方式可能因为四个子系统要素的不同组合方式，形成不同的思想模型和结构模型。因此，大数据时代，高校思想政治教育必须完善和发展信息系统分析法，以实现思想政治教育信息系统整体结构合理化、整体效能最优化。

2）信息数据预测法。

随着大数据时代互联网技术的发展，思想政治教育活动开始依赖互联网、信息技术、数据资源等手段。高校思想政治教育必须结合大数据这个新的时代特征，创新思想政治教育信息方法，提高思想信息分析的支持度、可信度。利用大数据技术，对大学生的思想、心理、行为等海量数据进行分析、挖掘、提取，通过发掘两个或两个以上数据集之间的数理关系，实现对当下大学生思想行为的把握及对其未来发展趋势的预测。

大数据时代，高校思想政治教育信息数据预测法要实现传统的数据定量分析与数据预测法相结合，用数据描绘事物，使数据发声。所谓定量，就是确定预测对象的规模、速度、范围和程度，进而判定研究对象思想或行为的强弱、发展的深度和广度、以及对社会的影响大小、自我发展趋势等。定量分析在海量数据难以用人工统计的时代，急需高校思想政治教育信息工作者培养大数据素养。首先要培养数据意识。高校思想政治教育工作者应该充分认识到数据已经渗透到每一个行业和职业，对海量数据挖掘和运用在思想政治领域尤显迫切。思想政治教育工作者要提高数据敏感度，善于收集、整理互联网、手机、微博、QQ、微信、云课堂，易班等网络教育平台的信息数据，及时发现大学生热点和盲点，把握大学生的思想状况和行为动态。其次要增强数据分析能力。数据的分析能力包括数据认知能力、数据收集和整理能力、数据表达能力和探究能力。要从敏锐感知数据的意义和价值开始，到归纳和整理数据的属性和特点，然后利用科学的数据分析方法（如统计图表和统计量表），使分散在互联网上的与高校大学生思想相关的数据系统化、条理化，从而掌握数据的波动性和相关性，达到预测大学生思想、行为的目标。

3）信息云安全管理法。

信息系统安全包括设备安全、数据安全、软件安全等。在云环境下，高校思想政治教育工作者收集和使用数据信息时要从技术、管理、法律、经济等角度综合防范，保障大数据的网络安全、应用安全和数据安全。一方面高校思想政治教育工作者要确保计算机本身的安全保护（如云计算的可信度和隐私数据的保护）；
另一方面高校思想政治教育工作者要利用技术和规范的服务体系保障数据不丢失、不泄露、不被非法利用。因此，大数据时代，高校思想政治教育信息法首先面临着暴露大学生隐私的伦理困境。纵观人类科技发展的历史，伦理问题一直形影相随。人类进入大数据时代后，伦理困境则从个人隐私发展到了数据隐私。高校思想政治教育工作者为了达到让数据发声，提高数据预测的科学化、精准化，必须对大学生的信息数据：从大学生的日常出行到学习，从健康状态到消费习惯，全方位收集和把控。这就导致过去法律保护的个人隐私一一呈现在高校思想政治教育工作者面前。其次，大数据环境下，数据隐私成为云安全重点防范对象。大学生的数据如姓名、联系电话、身份证号、电话号码、银行账户、私密照片等，在云环境下容易暴露，威胁大学生的安全。

由此，在信息安全日趋恶化的今天，云安全成为云服务不可分割的一部分。云安全技术和服务的优劣成为衡量云计算服务商和电子商务核心竞争力最重要的因素。因此，在高校思想政治教育信息云安全管理方法领域，思想政治信息的云安全应从云安全管理和云安全技术两个方面进行。一方面，构建思想政治教育信息云安全管理体系。思想政治教育信息云安全涉及以下三方：思想政治教育信息云监管者、思想政治教育信息云使用者（用户）和思想政治教育信息云提供者。思想政治教育信息云监管者主要负责制定与思想政治教育信息云计算有关的政策、制度、安全标准和水平等级、监管等顶层设计；
思想政治教育信息云使用者主要负责对云计算收集到的数据和个人隐私进行保密、云服务安全、云数据备份等工作；
思想政治教育信息云提供者主要负责思想政治教育信息云计算的外部环境安全，如思想政治教育信息云服务保障、思想政治教育信息云计算风险识别、思想政治教育信息云审计、遵守法律法规等。以上安全体系构建从政策安全、法律法规、需求安全、措施安全对应相应以下三个层面：政策法律层面、管理层面、技术层面的安全体系。另一方面，深挖思想政治教育信息云安全技术。根据云安全要素分析，高校思想政治信息管理法需要挖掘技术包括可信云计算技术、网络行为审计和管理技术、抗DDos 攻击技术、虚拟化安全技术和数据加密技术等。在思想政治教育信息云环境下，所有的数据储存在云端。而思想政治教育信息云计算有两项重要内容需要解决：思想政治教育信息云端数据安全和思想政治教育信息计算完整性与机密性的保护。因此，高校思想政治教育工作者必须不断完善知识和技术，确保思想政治教育信息的网络安全、应用安全和数据安全。

在信息技术不断发展的大数据时代，高校思想政治教育工作者，管理者要与时俱进，做好顶层设计，创新高校思想政治教育信息方法，把高校思想政治教育信息方法与大数据、信息技术相结合，继续完善和创新信息系统分析法、信息数据预测法和信息云安全管理法。

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