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摘要：大數據與高校思想政治教育融合式創新、契合式發展，遵循思想政治教育發展要求和創新規律，符合大數據戰略的發展趨勢和發展方向，是提升和增強思想政治教育在新時代所賦予“親和力和針對性”的研究任務、研究目標和研究課題。著眼時代訴求，從教育目標訴求、教育保障訴求和教育管理訴求三個層次展開，分析大數據融入高校思想政治教育的價值定位；著眼現實困境，從數據資源匱乏性、數據挖掘困難性和數據應用風險性所關涉的數據來源、數據精準和數據倫理三個視角考察，堅持問題導向探求大數據融入高校思想政治教育的挑戰難題；著眼解決之途，打造“采集鏈”的技術之維、構建“分析集”的方法之維、強化“保障域”的基礎之維、運用“個案例”的實證之維四個維度探析和研究大數據融入高校思想政治教育的措施方法。

關鍵詞：大數據；思想政治教育；時代訴求；現實困境；對策措施

隨著社會的發展、科技的進步和時代的變遷，信息化、網絡化和智能化已成為新時代最為顯著的特征。大數據是信息化、網絡化和智能化的核心要素，是時代訴求、時代特色和時代話語的代名詞，已經成為關注的焦點、聚集的亮點和引領的熱點。高校思想政治教育是教育教學的日常形態，是客觀的社會存在物，必然受到大數據的影響，并逐步與大數據相結合、相融合，形成思想政治教育傳統優勢與現代信息技術高度融合的生動局面與活潑形式,從而實現“時代特色”與“傳統優勢”的有機結合與協調統一，把大數據技術納入到高校思想政治教育視野、引入到高校思想政治教育視域、拓展到高校思想政治教育版圖，把大數據思想政治教育認知和思想政治教育大數據思維有機結合、完美融合、高度統一；把大數據應用的普遍性和高校思想政治教育的特殊性有機有效整合、協調配合，推動、促進和引領高校思想政治教育不斷推陳出新、不斷融合前進、不斷完善發展。自2013年被稱為大數據元年后，大數據研究如雨后春筍，蓬勃發展，欣欣向榮的研究場景躍然紙上，碩果累累的研究成果琳瑯滿目，名目繁多的研究方法層出不窮。高校思想政治教育網絡化、數據化、智慧化是必然的發展趨勢和發展目標，大數據與高校思想政治教育相融合的結合式發展、外延式發展是思想政治教育未來形態、未來方向和未來樣式。大數據融入高校思想政治教育是實現網絡強國、技術大國的一項現實創舉、通途舉措，是實現數字中國、智慧社會的一項發展藍圖、宏大目標。2017年12月10日，大數據建設的“路線圖”正式問世，走到了歷史前臺，走上了歷史舞臺，成為一項重要的國家戰略，智慧校園、智慧教育、智慧教學成為研究的核心話題和重點內容。此后，大數據相關研究正式提上日程，納入到“計劃表”之中，進入到“日程表”之域，大數據與高校思想政治教育融合、結合、耦合研究成為必然之勢、發展之趨、未來之向。近年來，有關大數據與高校思想政治教育方面的研究，經歷了一個從無到有、從宏觀到微觀、從相關到融合的發展過程，研究越來越深入、越來越全面、越來越完善。2018年9月4日，在知網以“大數據”并“思想政治教育”共檢索出相關文獻862篇，其中2012年1篇，2013年3篇，2014年30篇，2015年102篇，2016年218篇，2017年308篇，2018年200篇。排除滯后性的因素影響，作為大數據元年的2013年成為“分水嶺”，是該課題研究的真實寫照、生動反映和現實體現。從總體上考量和分析，研究成果不斷深入、不斷豐富、不斷完善，由淺入深、由抽象到具體，由分散到融合是一條清楚和明晰的研究路徑和研究脈絡，研究的譜系逐步形成，研究的基因逐步確立，研究的定位逐步明確，從不同層次、不同角度和不同視域探討和研究大數據作為一個時代因素、時代條件和時代背景的高校思想政治教育豐富完善、健康發展和創新前進的問題，但從具體上探求和研究，已發表的文獻仍然存在許多問題。其中，多數研究冠以“大數據時代”“大數據背景”的帽子，把大數據只是作為一個研究的背景，一個研究的條件和一個研究的立足，而沒有把大數據作為一個變量應用到研究中來；多數研究仍然把大數據作為一種思想政治教育載體來運用，沒有把大數據融入高校思想政治教育納入其中、融入進來，沒有形成大數據融入高校思想政治教育的客觀性分析和規律性認識；多數文獻仍然沒有把“互聯網”和“大數據”概念區分開來，沒有把“數據”和“大數據”概念辨別清楚。大數據與高校思想政治教育融合研究、耦合研究和結合研究的文獻寥寥無幾、鳳毛麟角，難得一求。大數據與高校思想政治教育相融合，是建設“智慧校園”“智慧課堂”的有機組成和關鍵環節，是大數據技術更新演進的發展趨勢和推進動因，是高校思想政治教育適應新時代、新要求、新目標的現實體現。大數據推動和拓展了高校思想政治教育的信息化形式、知識化內容、科學化手段和交互化方式，改變和顛覆了傳統高校思想政治教育的思維觀和理念觀，拓展和豐富了高校思想政治教育的智能觀和資源觀。大數據是高校思想政治教育內在價值與隱現意義的有機統一體，通過對數據的挖掘、處理和優化，發現和探求數據背后的潛在價值和邏輯關系，以大數據視角探求高校思想政治教育的特點和規律，為預測和展望高校思想政治教育的未來發展趨勢成為可能。大數據融入高校思想政治教育是解決新時代思想政治教育的新方法和新嘗試，是運用現代科學技術的新思維和新理念，既解決思想政治教育大數據的采集、挖掘、清洗的技術問題，又運用大數據知識解決思想政治教育的方法論問題。分析、整合和運用高校思想政治教育大數據，離不開大數據在思想政治教育中的現實狀況和客觀本真。通過高校思想政治教育大數據的構建和運用，既賦予大數據信息的現實價值，又掌握思想政治教育的全新認識，還把握思想政治教育大數據的內在聯系。

一、時代訴求：大數據融入高校思想政治教育的價值定位

大數據是英文BigData的翻譯語，是高校思想政治教育繞不開的時代熱詞、關注前沿和研究重點。大數據與網絡不是同一概念，是網絡的高級形式和更高形態。大數據是信息化發展的新階段[1]。大數據在哲學上講，是客觀存在物，對高校思想政治而言，它既是客觀的外在環境，又是重要的技術載體。大數據與高校思想政治教育相互融合、形成一體是時代所賦、發展所為和未來所向，具有鮮明的意義指向和價值定位。(一)教育目標訴求——個性化發展與人文化關懷。大數據猶如一具“顯微鏡”，從細微之處無微不至觀察大學生的思想和行為；大數據恰似一具“望遠鏡”，從整體角度一覽無余審視大學生的思想和行為，既從微觀層面著眼，又從宏觀層面著手；既從個性方面考察，又從共性視角衡量，直接客觀“錄制”大學生的行為，細致精準分析大學生的思想，縝密科學預測大學生的需求。一是關注數據采集的全面覆蓋性。大數據并不是無所不包、無所不能、無所不至，采集的選擇性、覆蓋性和代表性是其最為鮮明的特征。對高校思想政治教育而言，數據采集主要是通過對廣大大學生的思想、心理和行為情況進行實時追蹤、及時捕捉和重點監測所形成的即時數據、普遍數據和相關數據，既包括顯性數據，又包括隱性數據。通常講，顯性數據大多用傳統方法獲取，而隱性數據大多來源于智能分析。從智能化的數據中發現大學生的思想軌跡、心理認知和價值追求方面的信息，突出大學生的個性要求，在對大學生的人文關懷上，向著以人為本的要求進發，從而營造和諧、積極的教育氛圍。二是強化數據分析的科學預測性。運用數據系統對所采集和掌握的數據進行科學數據分析，判斷數據的相關聯系，做出合乎邏輯和合乎實際的預測。對大學生的思想狀況形成一個清晰、明確和客觀的認識，有針對性調整教育的內容、方法和形式，對大學生區分層次、分類指導，掌握“彈鋼琴”的統籌技巧，擺脫“胡子眉毛一把抓”的消極做法。三是把握數據整合的實際運用性。在教育過程中運用大數據技術手段，通過數據歸類，數據檢索和數據分析，挖掘數據、信息歸檔，利用大數據技術手段將枯燥無味、單調乏趣的教育內容轉化為活靈活現的視頻、圖聲并重的動畫，直觀形象的圖表，實現數據資源的分享與共享。總之，大數據在高校思想政治教育個性化發展和人文化關懷中發揮著重要的作用，推動和實現教育從傳統“克隆人”的模式向新時代“創造人”的模式深刻轉型。(二)教育保障訴求——精細化服務和精準化保證。高校思想政治教育具有鮮明的黨性特征和政治性特色，秉承黨的領導、堅持黨的方向、傳播黨的聲音、表達黨的意志，實現黨的理論武裝和進行精準的思想引導，需要精細化服務和精準化保證。這就決定了教育者不僅要做理論知識的傳授者，也要做思想引導的組織者，還要做心理服務的指導者。當前大學生思想觀念活躍，價值取向多元，心理承受脆弱，要求對大學生進行細致入微的思想政治教育和心理引導。一是解開大學生的思想疙瘩。大學生思想疙瘩由多種復雜因素而引發，由持續變化過程而深入。遵循大學生思想問題產生的規律，通過大數據技術建立大學生思想問題的“數據庫”，為每名大學生勾畫一副“數字剪影”，按照大學生的成長環境、基本需求、成長經歷合并“同類項”，按照各年級、各專業和性別等層次尋求思想政治教育“最大公約數”，逐步實現高校思想政治教育從定性到定量的轉型，由粗放式向精細式轉變。二是疏導大學生的心理障礙。通過對大學生心理狀況的搜集、追蹤和掌控，生成與之關聯性的“事實數據”“預期數據”和“行為數據”，掌握大學生的成長環境、心路歷程和心理傾向等問題，重點篩查特殊群體和易感人群，給予“問題大學生”心理撫慰和情感共鳴，解決大學生的情感困惑和心理障礙問題。三是解決大學生的實際問題。大學生懷揣理想和追求走進校門，規劃自身的前途、向往自身的愿景、謀求自身的發展。用大數據做好大學生的職業規劃、生涯設計和人生向導，幫助大學生立身、立志和立業。利用大數據對大學生的自身情況進行綜合測評，發揮大數據“潛在導師”的作用，幫助大學生對自己形成正確、全面和科學的認識，發現自己的優長，制定自己的規劃，指導自己的目標，實現全過程、全要素和全覆蓋對大學生的精細化服務和精準化保證。(三)教育管理訴求——科學化建設和規范化管理。大數據是一種技術，也是一種價值觀、方法論[2]。大數據已經成為一種神奇之物，一種智能之物，能夠方便地進行采集、快速地進行分析和便捷地進行處理，成為解決高校思想政治教育新的方法和手段，全面、協調、有序推進高校思想政治教育科學化建設和規范化管理。一是充分運用大數據掌握教育的前沿問題、時代課題和重點難題，規避和克服思想政治教育低層次循環狀態。運用網絡搜索引擎對大學生常用“熱詞”進行數據分析，運用網絡特定APP和共享平臺對大學生“點擊率”進行考察，充分掌握大學生的思想狀況、心理特征和精神狀態，進行實時、隨機和針對性教育，歸納和總結大學生的思想發展趨勢、現狀需求圖譜和代表類型畫像，堅持問題導向、問題意識和問題思維，感知和發現思想政治教育形式空白的關鍵點、主題疏忽的核心點和內容遺漏的要義點，豐富和完善思想政治教育的內涵與外延、拓展和健全思想政治教育的內容與體系、更新和強化思想政治教育的方法與模式。二是充分運用大數據掌握教育的管理要求、管理目標和管理任務，規避和克服思想政治教育過程混亂性狀態。落實思想政治教育的管理任務，離不開大數據的具體化、清晰化和定量化功能作用發揮。大數據具體化的方式，直接深入到每個大學生的個人末端，其具體的思想認知、精神訴求和心理狀態是必要管理對象；大數據清晰化的方式，著眼對大學生進行多樣化的分類，達到一目了然、清澈見底之功效；大數據定量化的方式，旨在按照教育成效、教育評價和教育反饋，注重針對性、著眼具體性和強化權重性，分解和細化教育目標、教育環節、教育過程，明確教育主體責任目標、職能要求。三是充分運用大數據基于教育的決策樣式、決策目標、決策分析，規避和克服思想政治教育決策的習慣性、經驗式思維狀態。思想政治教育因融合與注入大數據而插上了騰飛的技術翅膀、裝上了向遠的技術輪子，因融合與注入大數據而增強了“科學性”“技術性”的因素，提升和增強了決策水平、決策效率和決策成效。大數據建模的具體化功用、科學化訴求、專業化方向，為研究和探尋思想政治教育的最佳途徑，分析和發現思想政治教育的問題成因，預測和展望思想政治教育的發展趨勢，提供了重要的方法之途和功能之用，為及時有效對思想政治教育的過程科學預警和反饋提供了可能。

二、現實困境：大數據融入高校思想政治教育的問題導向

大數據與高校思想政治教育的共融發展、共生推進，既帶動出、牽發出難得發展機遇，又引發出、演繹出嚴峻現實考驗；既提出了信息化、數據化和智能化高校思想政治教育的新要求、新任務和新訴求，又引發了高校思想政治教育與大數據有機融合、正向結合的新問題、新矛盾和新困境。(一)從數據來源考察——數據資源匱乏性突出。大數據不是一般數據的簡單疊加，是數據的智能集合；不是數據的中間形態，是數據最終的應用形式，海量性、巨大性和智能性是其顯著的特色和鮮明的特征。就目前而言，大數據應用于高校思想政治教育仍處于起步階段，數據多樣化需求與數據供給乏力的矛盾依然突出。一是歷史數據的短缺。我國高校在黨的長期領導下，以時展為基、以形勢任務為標、以大學生實際為本，形成了獨具特色、獨具優勢、獨具基因的思想政治教育譜系，形成了一定可供參考、可供應用的數據資源。但是，這些數據資源主要以歷史資料的形式出現，存在著缺失、缺損和缺位的狀況，不能夠形成一個完整、全面和整體的“數據鏈”。同時，傳統高校思想政治教育重在定性研究，忽視定量研究，因大學生的思想變化性特征和歷史性差異，舊有數據隨時會被新數據所顛覆，增加了數據指標體系建立和數據量化的難度。二是個體數據的稀缺。個體數據直接反映大學生個體的思想和行為的基本狀況，是實現和完成個性化教育的根本前提和基本條件，是影響和制約思想政治教育效益的核心環節和關鍵因素。由于受各種條件的限制和制約，高校思想政治教育個體數據的采集局限于平時觀察、談心談話、問卷調查等簡單的形式，并沒有全面捕捉大學生的消費偏好、興趣愛好和網絡喜好等關涉大學生思想軌跡的相關數據，距離掌握大學生個體思想和行為的“大數據”相去甚遠。三是數據樣本的不足。數據采集是一項復雜的工程，數據來源廣泛，傳統的問卷、訪談等數據采集方式已不能滿足需要，耗時耗力還容易造成數據失真的情況，成本巨大還容易造成數據失察的危險。思想政治教育數據獲取的“間接性”特征，決定了數據并非觸手可及，直接的后果就是數據樣本的局限性，難以覆蓋到各角落、各層次和各領域。(二)從數據精準考察——數據挖掘困難性明顯。數據本身并沒有價值，其真實價值在于數據的挖掘和開發。高校思想政治教育引入大數據面臨著數據的開發、挖掘和融合的難題。一是數據的表現模態多樣。完整性、綜合性和智能性是大數據的基本要求，決定了高校思想政治教育數據規模的巨大性、數據類型的繁雜性、數據形式的多樣性。數據既有簡單二維表結構的形式，又有高維結構的文檔、圖片、音頻和視頻等形式，高維數據處理的復雜性和困難性遠超二維結構數據，導致傳統計量分析無法快速實現數據的開發和挖掘。二是數據的來源形式多樣。既有學生家長、專職輔導員和相關人員等所提供的數據，反映大學生的日常生活狀態、思想狀態和娛樂狀態的即時數據，又有專門的“APP”軟件平臺捕捉的關聯數據，形成了各具特色的“數據源流”。數據的存儲方式和文件格式各異，導致數據標準不相統一，數據的功能不相關聯，加大了數據整合、銜接和挖掘的難度。三是數據的信度真假難辨。由于當前對數據的運用沒有相關的組織，缺乏統一有效的標準，還不能對數據采集、分析和整合形成統一的認識，致使數據的信度真假難辨。在數據挖掘過程中，常常伴有重復數據的影響，無效數據的干擾和虛假數據的破壞，造成了數據分析和整合的困難程度明顯加大。越是信息量大，干擾程度越大，影響效果越明顯。從大量的數據中排除干擾數據，過濾無效數據，保留有用數據，成為數據挖掘、數據運用苦于解決的難題。(三)從數據倫理考察——數據應用風險性顯著。事物是有兩面性的，大數據亦是如此，在帶來便利的同時，存在著諸多風險。指出：“世界各國都把推進經濟數字化作為實現創新發展的重要動能，在前沿技術研發、數據開放共享、隱私安全保護、人才培養等方面做了前瞻性布局。”[3]高校思想政治教育引入大數據，在帶來新的機遇和契機同時，也帶來了數據應用風險問題。一是引發亂貼數據標簽的嗜好。根據高校思想政治教育的特點和規律，按照不同的班級、區別不同的專業、劃分不同的對象，細化大學生群體，建立大量不同類型的數據，有效實施對大學生思想和行為預測，精準掌握大學生潛在的思想動態和行為預期，但貼上數字標簽相應會產生不利因素，對大學生個人的切身利益造成消極影響。大數據需要一個量化指標，分析和考量每名大學生的思想、情感、態度，預判和定位每名大學生的智力、能力和潛力，必然在不自覺中為每名大學生貼上具有明顯特征的固化數字標簽，對大學生自身造成無形傷害。二是形成潛在性的干擾。由于大數據要求智能性和預測力，但囿于其能力的有限性，往往以經驗式的“歷史印痕”去分析和展現大學生的思想和行為，往往戴著“有色眼鏡”形成大學生思想的固化數據，對大學生的思想和行為做出“經驗式”或是“歧視性”的結論。同時，由于每名大學生都成為大數據的來源對象，在不知不覺中造成了“安全感”的困惑，直接后果就是大學生在大數據面前誠惶誠恐、畏于面對、高度警覺。三是易導致盲目崇尚的氛圍。從“應然”角度的分析大數據，值得期待、值得應用，則極易形成對大數據的崇尚之感，然而與之所對應的“實然”則相去甚遠，所導致的結果往往是只見樹木，不見森林，“盲人摸象”效應突出。教育主體按照數據分析的結果實施教育，如果所用數據嚴重偏離真實數據的話，不僅不能取得教育實效，相反還會在潛移默化中剝奪了大學生探索的渴求和選擇的權利。

三、解決之途：大數據融入高校思想政治教育的措施方法

大數據與高校思想政治教育之融合，就目前而言，仍然處于“摸著石頭過河”的初級階段，處在嬰兒蹣跚學步的起始階段，需要不斷探索和研究。大數據的最終意義是通過數據獲得洞察力和價值[4]。高校思想政治教育與大數據相融合、相結合，推動思想政治教育革故鼎新，在“科學化”“學科化”軌道前行；引領思想政治教育發展完善，在“內涵式”“外延式”路徑拓展；永葆思想政治教育的活力生機，在“體系化”“精細化”方向深入。(一)技術之維——“采集鏈”的打造。數據的采集和監測是高校思想政治教育與大數據融合的基礎環節，是拓展數據資源深度和廣度的必經之路。把大數據比作“上帝之眼”的主要含義就是數據的采集是非干預的、在自然狀態下被采集的，而不是為了某種功利的目標被采集[5]。海量數據是支撐高校思想政治教育的基本骨架，決定了思想政治教育必須重視數據的精準采集，拓展數據獲取的相關渠道，形成數據的“采集鏈”。具體數據采集過程如圖1所示。一是有針對性搜集大量關鍵數據。數據的搜集呈現明確的優先級，運用多種數據挖掘技術獲取隱藏于網絡交互中的關聯性信息。堅持“去粗取精、去偽存真”的原則，提高數據搜集的質量和效果。數據的搜集集中在大學生的日常生活方面，從細微處著眼、從細小處著手，從大學生的一言一行、一舉一動上進行對比、篩選和甄別，在尋找差別和歸納變化中，在貼近大學生實際情況中搜集出真實可靠、詳實細致的數據資料。不管是大學生檔案記錄的家庭背景、成長經歷和興趣愛好，還是在談心談話中的言談舉止、關注話題和生活困難等情況，亦或是大學生通信錄、上網記錄、網購記錄、聊天記錄、“朋友圈”留言或鏈接“腳印”等都是思想政治教育大數據的第一手資源。二是有目的性量化個體相關數據。發動和激勵大學生進行“自我量化”和“自我認知”，使用現有的數據采集設備、應用軟件，利用網絡問卷調查或網絡心理測試等方式對大學生的生活情況、思想狀況和心理狀態進行實時測試和精準記錄。這些數據信息記載了大學生個體的基本狀況，為思想政治教育提供了可靠的數據依據。依據大學生個性化的相關數據，探尋大學生在現實生活和網絡虛擬生活的碎片化“痕跡”，正確評價大學生，深入了解大學生、合理教育大學生。三是有計劃性拓寬數據獲取渠道。發揮大數據智能化的功效，要求數據的廣泛性、全面性和代表性，決定了數據獲取要拓寬渠道。依據高校思想政治教育的作用機理和大數據的關系運算特點，充分把握數據獲取的關聯性、覆蓋性，不斷豐富數據的獲取源，增強數據的可信度，強化數據的典型性，科學勾勒出大數據思想政治教育的完整“圖譜”。運用互聯網的共享平臺，整合和運用思想政治教育的數據，發揮網絡的作用、運用網絡的優勢，挖掘網絡的功效，改善思想政治教育數據分散化的狀況，有目的、有目標和有指向將數據轉化成為適合融合與挖掘的形式[6]。(二)方法之維——“分析集”的構建。大數據融入高校思想政治教育，是技術優勢與功能優勢的有機結合、有機統一，決定了運用思想政治教育的大數據分析大學生的思想和行為，需要綜合運用多種分析方法。具體流程如圖2所示。一是整體性分析。整體性分析是一種共性分析，基于全局性、綜合性、宏觀性的一種分析方法，以全局的觀念、整體的思維、宏觀的視角，建構一個樣本化思想政治教育大數據的分析模型，進行全過程、全方位、全覆蓋的數據分析、調節和反饋，對大學生思想觀念和行為舉止進行多維度、多層次、多方位的準確呈現和靈活把控。應用整體宏觀分析，建立思想政治教育綜合性、整體性評價體系，使確定、定位和把握大學生精神需求的基本標準和量化指標成為可能。通過建立和運用大學生思想政治教育大數據分析系統，全時空、全要素、立體化呈現大學生的具體思想和行為，在整體上和宏觀上提供有價值、有效果、有針對的教育指向。二是差異性分析。差異性分析就是個性化的分析，是基于問題導向和微觀視角所建構的一種個性化大數據的分析模型。高校思想政治教育在大數據分析的基礎上，為有針對性基于個體角度對大學生實施思想政治教育成為可能。為大學生個體提供針對性強的“私人定制”“專人專享”教育服務；為大學生個體職業生涯發展提供針對性強、價值性強的有益指導。三是動態性分析。動態性分析是依據特定要素變化所進行的一種分析，是一種基于特定關鍵點實時性、及時性的大數據分析模型，是根據大學生普遍性特征所進行的一種預警和分析。對特定大學生思想和行為的變化動態分析，增強對大學生思想和行為的預先判斷，從而為提高對大學生的思想掌控能力成為可能。四是關聯性分析。相關性分析是一種聯系分析，是依據思想政治教育大數據開放性特點所進行的大數據相關性分析模型[7]。運用大數據關聯性分析方法，不拘泥于傳統的因果關系，而是著重掌握思想政治各要素之間的關系，發現在思想政治教育中隱含的規律。如通過對大學生快遞情況進行關聯性分析，對大學生校園一卡通情況進行關聯性分析，對大學生手機軟件應用情況進行相關分析等，發現大學生的思想和行為的規律，進而進行有針對性的思想政治教育。(三)基礎之維——“保障域”的強化。環境與高校思想政治教育緊密相連，大數據的發展與運用與環境密切相關，決定了思想政治教育與大數據的融合必定與環境分不開、繞不過、躲不掉。因此，營造一個風險化規避、規范化運行和制度化保證的環境氛圍，確保思想政治教育運用大數據朝著正確軌道健康發展。其大數據思想政治教育保障如圖3所示。一是嚴格規定數據的使用限度。充分把握大數據的使用時機，既有效利用大數據的輔助作用，科學把握大學生思想走向，又正確面對大數據所帶來的挑戰和困難。充分把握大數據使用的“度”，既把握數據搜集的范圍和數據挖掘的深度，又避免數據采集的失真、使用的失范和應用的失度所帶來的信息濫用和隱私侵犯。充分把握大數據使用的效果，既要準確認識大數據的局限性，不亂貼“高大上”的數字標簽，謹防“精準預測”的數據陷阱，又杜絕排斥應用大數據的做法，辯證、全面看待大數據的效用。二是逐步落實數據的運用規范。思想政治教育運用大數據處于初步的探索時期，起步的初始階段，標準不統一、規范不完善、制度不健全的問題將長期存在。數據規范是一項法治化進程，更是一項嚴峻的法治化任務。規避和祛除思想政治教育數據不正當運用所帶來的副產品、負效應——信息安全和大學生隱私問題，是必須充分認識和著力解決的首要問題，需要在制度層面形成規范，在法規層面形成嚴格的約束機制。三是有效加強數據的統一管理。數據的通用性是實現思想政治教育與大數據相融合的前提和條件。實現數據的統一管理，形成一個組織嚴密、規范統一、自上而下的管理體系，實現高校思想政治教育大數據的管理新機制，從而實現自下而上的收集數據、自上而下的應用數據的運行局面。通過統一的管理，使思想政治教育的大數據在全國高校流動起來、應用起來和整合起來，形成一個兼具評估、反饋和調整功能的“數據源”“數據流”和“數據鏈”，實現大數據的真正價值和應用初心，切實發揮和增強思想政治教育應有的實效。(四)實證之維——“個案例”的運用。大數據融入高校思想政治教育是理論與實踐交互促進、相互作用的一種復雜反復前進過程，體現著大數據與思想政治教育融合的產生、發展和成熟的演進過程。在理論與實踐的相互作用過程中，起著關鍵和中介作用的實證成為推動研究和具體實踐的關鍵因素和重要環節，即通過個案例進行科學實證研究。僅以廣東外語外貿大學南國商學院在思想政治教育中運用大數據的實證例，通過搭建大數據思想政治教育框架圖在問題分析、經驗總結、尋求規律三個層面展開分析和探討。總體框架如圖4所示。一是問題分析。大數據融入高校思想政治教育的過程，受到主客體因素的限制，受到技術條件的制約，許多突出問題需要解決、許多矛盾困難亟待克服。比如：高校思想政治教育者不懂得、不會用大數據技術問題，大數據技術人員不懂、不會做思想政治教育問題，也就是“不對稱”“有偏科”的傾向問題，所導致的大數據平臺建不起來，建起來又不會用的問題，以及大數據融入高校思想政治教育管理體制、運行機制不完善、不健全的問題等。這些問題都具有同一個指向——“素質、知識和技能”型復合型人才。一方面，學校著力建設一支專業能力強的技術隊伍。大數據專業技術性強，涉獵面廣，需要掌握大數據的知識體系，需要運用專業視角科學選擇、分析和整合巨量、格式不相統一的數據信息，需要建立數據的關聯性，提供有教育價值的數據線索和分析論據。另一方面學校著力建設和培養一支綜合素質高的復合隊伍。挖掘各類人才資源，建設和培養一支復合型、綜合型、全能型的人才隊伍，能夠獨立開發、維護和運用思想政治教育大數據系統，能夠獨立自主利用大數據開展及時有效、切實可行開展思想政治教育。二是經驗總結。針對大數據融入高校思想政治教育中的采集問題、挖掘問題、共享問題以及倫理問題，形成可行、可用和有價值、有意義以及有普遍性的經驗。既包括教育效果提升、教育管理增強、教育內容優化等的經驗啟示，又包括大數據采集、挖掘、運用和共享等經驗啟示。為此，學校初步建立了大數據服務平臺，將思想政治教育應用大數據納入其中，通過校園網的大數據平臺建設，對大學生思想狀況、心理動態和行為表現進行動態采集、實時分析和及時處理，既對每個大學生的動態“畫像”實時測量，又對重點人員的動態“表現”及時反饋。三是規律尋求。規律尋求是總結經驗的更高形式，是經驗上升到理論的必經之途和必備因素。既包括大數據的采集、挖掘、運用和共享的基本要求、基本經驗和基本規律，又包括大數據應用于思想政治教育的規律性內容、規律性條件和規律性環境，如大數據技術優勢向思想政治教育功能優勢的轉化規律以及技術優勢與功能優勢的融合與整合等。就學校而言，在大數據融入思想政治教育的智能化形式上進行了嘗試，旨在實現大數據融入思想政治教育中實現“研用學”一體化的模式，著眼跨學科、跨領域和專業化的方向，但囿于技術的難題、體系的復雜，需要進一步探索、總結和研究。

四、結束語

大數據與高校思想政治教育融合和結合研究，既發揮思想政治教育的紅色基因效益，又推動科技發展為思想政治教育效益帶來的紅利。在于發揮大數據天然的信息化和智能化優勢，充分把握二者結合的“融合點”；在于發揮思想政治教育獨有特點和固有特征，充分協調二者結合的“契合點”；在于把大數據的特色、定位和思想政治教育基因、譜系的有機融合，充分把握二者結合的“優勢點”。本文循著“價值→問題→路徑”的思路和邏輯，按照“是什么、為什么、怎么辦”的研究理路，對大數據融入高校思想政治教育做了初步探索，但僅限于宏觀層面，下一步需要從融入后的效果評價，精選分析指標，進行定量的模型分析，從微觀視域探尋高校思想政治教育融入大數據的科學和有效路徑。

參考文獻：

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[2]尋找通往未來的鑰匙[N].人民日報,2013-02-0l(23).

[4]胡樹祥,謝玉進.大數據時代的網絡思想政治教育[J].思想政治教育研究,2013,(6):60-61.

[5]張治,戚業國.基于大數據的多源多維綜合素質評價模型的構建[J].中國電化教育,2017,(9):69-77.

[6]上超望,韓夢等.大數據背景下在線學習過程性評價系統設計研究[J].中國電化教育,2018,(5):90-94.

[7][英]維克托•邁爾-舍恩伯格,肯尼思•庫克耶.大數據時代——生活、工作與思維的大變革[M].杭州:浙江人民出版社,2013.

作者:徐永利 單位:廣東外語外貿大學