大数据视域下高校思想政治教育工作机制创新研究综述

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1、大数据视域下高校思想政治教育工作机制创新研究综述  一、大数据视域下高校思想政治教育研究现状  人类的历史就是一部认识进化史,也是一部科学发展史,而科学的发展历程就是对事物不断数据化的过程和数字化的历史。  [1]早在维克托?迈尔-舍恩伯格及肯尼斯?库克耶编写的《大数据时代》中就已前瞻性地提出大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维,大数据开启了一次重大时代转型的论断,并简要概括了大数据的4V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。[2]伴随着我国“以教

2、育信息化带动教育现代化”方针的确立,《教育信息化十年发展规划(2010-2020)》的顺利推进,特别是大数据发展上升为国家战略,大数据在教育领域有了越来越广泛的应用,使得学校拥有可用的、高质量的海量数据逐渐成为现实。随着2013大数据元年的到来,思想政治教育学术界已有5篇相关理论研究成果,胡树祥、谢玉进在《大数据时代的网络思想政治教育》一文中阐明大数据时代是网络思想政治教育无法拒绝和回避的新环境,需要主动适应大数据时代席卷而来的变革和发展。这一阶段的学术研究成果侧重于大数据思想政治教育基础理论的建构和实践初探,为后期的理论

3、研究奠定了坚实的理论基础。到了2014年学术界相关论文已达31篇,主要从大数据给高校思想政治教育工作带来的问题和挑战。如:胡纵宇、黄丽亚在《大数据时代大学生思想政治教育面临的问题及应对》一文中,分析了在实际工作中应当如何优化创新;如:王海建《大数据时代与高校思想政治教育的实效性》首次提出提高高校思想政治教育工作实效性的理论。这一阶段的学术研究成果突出的一点就是理论探索与实践应用并重,懂得分析当前思政教育工作中面临的实际困境以期寻求解决路径,但是在研究方法和研究视角上略显局限,缺乏深度。2015年学术界相关论文已有144篇之

4、多,已初步形成丰富的大数据思想政治教育理论,其中包括13篇网络思想政治教育相关研究,例如崔海英的《大数据时代高校网络思想政治教育的价值维度与实现方式》。该阶段的思想政治教育学术研究成果较之以往有了较大的进展,研究领域也更加具有前瞻性,大多从思想政治教育载体、模式论证的角度,探索大数据环境下高校思想政治教育工作发展的新路径,这一阶段的研究成果如:胡子祥、余姣的《大数据时代思想政治教育载体变革及对策研究》;李怀杰、夏虎的《大数据时代高校思想政治教育模式创新探究》以及刘春玲的《大数据视角下思想政治教育发展的新路径》等。  二、关

5、于大数据视域下高校思想政治教育工作面临现实困境的研究  1.数据的庞杂、良莠不齐的困境。现阶段,有不少思想政治教育学者涉及到高校思想政治教育工作面临的现实困境的研究,如刘辉在《高校思想政治教育应用大数据的现实困境与诉求》一文中指出:“思想政治教育能够充分利用的数据依然相当匮乏,存在着数据多样化需求与数据供给之间的矛盾;由于缺乏完善的数据管理与服务体系,导致数据的集成度、共享度不高并且种类单一,许多数据还因为缺乏统一的格式标准而不得不闲置丢弃,严重降低了数据样本的丰富性与关联度。”[3]正如统计学家纳特?西尔弗指出:“大量的

6、信息成倍增加,但有用的信息却非常有限,信号的比例正在缩小,我们需要找到更好的方法对信号和噪声进行区分。”[4]因此,思想政治教育工作主体提高数据辨识力和解读力无疑成为现阶段思想政治教育发展的一个现实挑战,如何从真假混杂的海量数据中寻找需要的有用数据,是关乎大数据视域下思想政治教育成败的关键条件。  2.技术难点。胡纵宇、黄丽亚在《大数据时代大学生思想政治教育面临的问题及应对》一文中指出,由于目前尚未形成统一的语义网络,“大数据”分析的技术难度很高,本来被赋予明确含义的信息,在机器处理和集成大数据的时候,失去了含义,由于“大

7、多数关联子数据库的语义格式并不兼容,因此大部分数据分析仍然需要人工,这是实现以大数据库为基础的‘集成问题解决方案’的难点所在。[5]同样,邱启照、孙鹏在《大数据时代高校思想政治教育的机遇和挑战》中也提到怎样收集数据,怎样在纷繁的数据中找出适用的数据,怎样得出数据和思想之间的相关关系等一系列技术性难题,都是思想政治教育者所无法回避的技术性挑战。[6]  3.研究范式转变的阻力。胡纵宇、黄丽亚在《大数据时代大学生思想政治教育面临的问题及应对》中认为,培养“用数据来说话的素养”,使量化研究方式成为思想政治教育得心应手的新工具不是

8、一朝一夕的事,甚至“不是一个累积过程,即远不是一个可以经由对旧范式的修改或扩展所能达到的过程。[7]潘超、王飞、张志为在《大数据时代的高校思想政治教育》一文中提到,传统的高校思想政治教育工作往往只是基于定性分析,因为其工作针对的是人的思想情感,而思想具备动态性、私密性、不确定性等特定,难以进一步量化,也

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