周亚楠

　　摘 要：近年来，大数据迅速发展并广泛应用于各领域，使人们的生活、工作和思维方式发生大变革。随着教育信息化的推进，大数据浪潮也深刻影响着高校思想政治教育领域，催生出思想政治教育方法变革的新环境，为创新思想政治教育方法提供了新资源、新思维和新手段，对思想政治教育具体方法的变革及应用也产生深刻影响。

　　关键词：大数据；思想政治教育方法；思维变革；技术创新

　　大数据的广泛应用和发展使其迅速成为当今信息化时代发展的新特征，数据资源引发的变革不断凸显。面对新的发展机遇，高校思想政治教育方法也需积极适应大数据时代的新变化，自觉利用大数据的有利条件，推动思想政治教育方法实现科学化和现代化。

　　一、大数据的概述

　　大数据是信息社会发展的新兴产物，从数据走向大数据是社会发展的必然趋势。随着移动互联网、物联网等技术的发展以及社交网络和各种智能终端的普及，人们活动的范围不断扩展，信息采集、分享和传播速度更加快捷，各行各业都积累着大量数据，使得全球数据量呈现几何指数爆炸式增长趋势。面对如此庞大的数据和惊人的增长趋势，旧有的数据采集、处理、分析技术及相关理念已无法适应社会发展的要求，大数据也因此应用而生。关于“大数据”的界定，学术界目前尚未形成统一定义。2011年麦肯锡公司首次正式对“大数据”概念做出界定，指出“大数据是大小超过常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集”，[1]是超过传统数据处理技术难以管理的数据集合，随着时间推移和技术发展大数据的规模仍会增加。同传统数据相区别，大数据首先以海量、多元、高速、价值高的特征表现出来。大数据时代，人类生产收集比以往任何时期都更多更全面的数据，数据规模急剧膨胀，呈现海量化、完整性特征。与此同时，大数据的来源更广、结构更复杂。除科学研究及行业多结构的专业数据，各类传感器自动产生的机器数据，人自身的日常生活也在不断创造新数据，互联网、手机、社交媒介等电子设备都成为采集数据信息的重要载体。来自不同数据集的数据往往存在不同的结构和模式，数据则表现出异构性特征。大数据时代，结构化数据仅占20%，80%都是广泛存在于社交网络、物联网、电子商务的半结构化和非结构化数据，通常以文字、图片、音频和视频等形式而存在。数据的处理速度直接影响着资源的利用，数据容量、多样性的增长同时也要求数据生成、存储以及处理分析的速度不断提高，讲求高速高效。大数据的海量性、复杂性以及高速性特征使得数据间呈现多种非线性相关关系，为数据的深入挖掘提供客观条件。大数据的最终意义也是通过对复杂数据的科学整合和分析，挖掘事物发展的本质规律，预测事物发展趋势，进而实现价值和利益的最大化。

　　事实上，大数据也并非简单意义上的复杂数据集合。数据背后的价值也引发了技术、生活工作和思维方式的重大变革。《大数据的冲击》一书中指出，大数据同时也包括“对这些数据进行存储、处理、分析的技术，以及能够通过分析这些数据获得实用意义和观点的人才和组织”，[2]大数据使数据处理技术发生翻天覆地的变化，有助于获取存储更多更杂数据，分析得出更好结果。为了进一步开发和利用数据资源，大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘等一大批技术发展和成熟，成为大数据获取、存储、分析和处理的有效手段。随着大数据的广泛应用，大数据领域也将继续涌现大量新技术。与此同时，大数据的广泛应用也对人们旧有思维方式产生变革。舍恩伯格教授指出“大数据更是一种价值观和方法论”，[3]大数据引发了人们思维方式的变革。与小数据时代所采用的随机采样、追求精确以及善用因果关系的思维方式不同，由于实现了对某一事物全样本全过程的动态获取，新形势下的大数据思维更强调把握事物的整体性、复杂性、相关性等特征。

　　二、大数据：创新思想政治教育方法的新挈机

　　思想政治教育方法是实施教育活动的基本手段，是对思想政治教育规律的科学把握和自觉应用。大数据创新思想政治教育方法是要充分利用和挖掘大数据价值，将大数据思维和技术同思想政治教育方法创新结合，优化和改进传统教育方法。运用大数据创新思想政治教育方法对进一步探究人思想品德形成发展和思想政治教育过程新规律，实现教育方法的完善发展，推动教育方法的信息化和现代化具有重要意义。

　　（一）数据成为重要资源

　　数据是科学化研究的基础性资源，大数据的发展使以往难以量化、数据化的思想观念也能用数据客观描述和分析，为思想政治教育方法提供海量复杂数据。思想政治教育的对象是人，人思想本身所具有的能动性、内在性、复杂性等特征都决定着人的思想难以量化，数据一直也是思想政治教育过程的稀缺资源。随着网络信息的普及和多元化，教育对象往往容易受其他繁杂信息影响，思想行为更趋复杂化，相对简单的数据很难实现对人思想行为的科学认识。大数据时代背景下，大数据具有的信息丰富、数据量巨大等特点都为思想政治教育方法提供诸多资料。如今，高校思想政治教育工作也初步具备大数据特征。随着手机、平板电脑等智能终端的普及，数字化校园建设的稳步推进，高校也汇聚了不同类型的数据，校园网络、各部门的自动化办公平台、学生网络交流平台、校园一卡通等都是获取学生信息数据的重要来源，为搜集教育对象的即时数据提供了平台和支撑。大数据时代，思想政治教育的对象不再是抽象、难以把握的人，而是通过各种行為数据建构的具体个人或群体，数据成为描述和反映人思想行为状态的重要工具。

　　（二）大数据提供新思维观念

　　大数据在改变社会生活各领域的同时，也使人们认识和理解世界的思维方式发生变革，对创新思想政治教育方法提出新要求。同传统思维模式相比，大数据思维主张把握事物的整体性、复杂性、动态性以及相关性等特征。小数据时代，人们倾向用随机抽样的部分数据反映更多信息，习惯性默认数据使用的困难，形成部分反映整体的思维。基于全样本数据的获取，教育者能够分析海量全部数据，更细致地观察研究全部数据信息。大数据时代，思想政治教育方法也需适应整体性思维方式，立足整体论，充分考虑教育对象的所有信息，形成整体性的信息链条，深化对教育对象微观层面的认识。整体性分析通常都是复杂的，大数据是建立在复杂思维基础上的新技术和方法。大数据通过对海量数据的计算处理和分析，能认识学生思想行为的多样性，掌握教育对象真实的信息和思想状态。大数据时代具有的海量信息使思想政治教育的内外部系统更趋复杂，过去标准化、统一化的教学模式很难适应新的发展形势，要求思想政治教育必须适应新的实践，采用复杂性思维。大数据是一系列动态数据的集合，推崇动态性思维。大数据时代，通过对互联网等平台在线数据的实时动态获取，能够实时反映思想行为发展的变化及特点，有助于及时调整教育方法。人的思想认识是动态变化的过程，思想品德的形成也是连续性的发展过程，创新思想政治教育方法必须树立动态性思维，更有效开展思想政治教育活动。由因果关系转向关注相关性是大数据思维的一大特点。因果分析法作为思想政治教育的分析方法之一，为了解教育对象、实施教育活动都产生重要影响。当下，大数据时代的复杂性导致很多现象难以用因果关系解释，并非所有事物间都存在因果关系，于是需要采用相关性思维，借助关联物认识和分析教育对象，以获取更好的结果。

　　（三）大数据提供新技术手段

　　大数据往往是利用众多技术和方法，综合多个来源渠道而获取的，不仅提供了庞大的数据信息，更提供了开发和利用这些数据的技术手段。为了迎接大数据的新挑战，计算方法和技术也在不断完善和发展。利用大数据技术能够实现对学生多样信息数据的存储和处理。以hadoop技术为基础的分布式处理系统解决了以往只能处理结构化数据的难题，为大数据提供了兼容非结构化和半结构化数据的存储和读写，并行处理方式更加快了数据处理速度。利用大数据挖掘技术能从海量数据中提取隐藏在其中的信息和知识。数据聚类技术改變传统的划分方式，通过借助数学工具将数据特征相似的人划分为群，实现了教育群体分类的精细化，有助于解决不同层次、不同类型教育对象的问题。关联规则挖掘技术有助于发现数据库中各变量间的关系，分析引发教育对象思想行为变化的诸多关联因素及关联程度，对教育对象实施有针对性地及时引导。数据可视化是数据展示、处理、决策分析等一系列问题的综合技术。区别于传统的文本推理和逻辑表达，大数据利用计算机图形学和图像处理技术，将数据信息转化成图形或图像等更为直观和形象的方式，有助于教育对象分析其自身思想行为的情况，帮助教育者发现隐藏在数据中的规律。

　　三、思想政治教育具体方法的变革

　　“思想政治教育方法是教育者和受教育者在思想政治教育过程中所采取的思想方法和工作方法”，[4]由思想政治教育认识方法、工作方法以及调节评估方法三大部分组成。大数据对这三大组成部分都产生了重要影响。

　　（一）对信息获取和分析方法的变革

　　掌握学生的思想信息是进行思想政治教育的关键。受技术水平的限制，传统的教育信息采集基本通过观察测量、问卷调查以及心理测试等方法获取数据信息，数据多是依靠人工采集获取的有限样本，采集的数据信息难免存在代表性不充分、主观因素影响较大等问题，数据结果的客观性和真实性容易受到质疑。大数据时代，数据的数量和质量都得到保证，实现了数据的海量性和真实性。智能感知技术和自动化技术的发展促使数据采集实现智能化，数据获取多是智能手机、监控设备等各种智能终端自动收集的过程，减少了人工的参与，能真实反映事物及其思想状态，数据的客观性和真实性得到保证。由于存储成本的下降以及技术的进步，大数据不仅能实时获取教育对象当前的数据信息，更有能力存储教育对象过去产生的数据信息，能够采集到尽可能的全部数据，为数据挖掘和分析提供条件。

　　思想政治教育的分析方法包括矛盾分析、系统分析、因果分析、比较分析、以及定量定性分析等基本方法。大数据实现了定性化向定量化的转变，为定量化研究的应用创造了条件。定量定性分析方法作为定量和定性两种研究的综合体存在，但由于定量分析本身的复杂性以及人思想行为复杂性，定量分析方法在分析中并未被充分利用。借助于大数据，人们的思想、情感实现了量化，能够对人的思想行为进行精确测度，剖析现象背后的定量规律，避免了对事物认识的空洞和抽象。相关性为信息分析方法开辟新的视角。客观存在的海量复杂数据导致事物之间的关系更趋复杂，强调事物必然性联系的因果分析方法的可适用范围大大缩减，需要借助广泛存在的相关关系认识和分析。非线性相关实现了对学生的多维度“画像”，直接全面反映了现象之间精确的数量关系，有助于发现以往研究未曾发掘的各种非线性关系。

　　（二）对教育实施方法的变革

　　大数据实现对认识方法变革的同时也进一步丰富拓展了教育实施方法，为及时开展教育提供技术支撑。随着思想政治教育课程改革的深入，慕课、微课、翻转课堂等网络教学平台和学习管理系统广泛应用，丰富了教育方式的多样性，扩大了思想政治教育的覆盖面和影响力。在传统理论教学的基础上，将慕课等教学方式引入课堂作为课堂教学的一部分，更有利于提高教育对象的主动性，吸引教育对象的注意力，提高思想政治教育效果。“大数据的核心是预测”，[5]大数据预测能实现对未来趋势和动向的预测分析，有助于实现教育后置化向前置化的转变，掌握教育先机。预防教育法作为教育实施方法之一，是针对学生可能存在的思想行为问题，率先采取约束和防范的方法。与传统预测方法不同，基于全样本数据和复杂计算的大数据预测更为精准，为实施预防教育提供可能。通过对海量数据的挖掘分析，能及时发现大学生思想活动和价值取向等特征，把握学生思想行为变化规律，了解学生思想需求，针对可能出现的问题进行预测和提前处理。

　　（三）对教育反馈调节方法的变革

　　反馈调节是对教育过程各环节及时进行信息反馈和调控的过程，既是对教育效果的直接反映，同时也为后续的思想政治教育活动提供反馈信息和决策依据，是教育活动不可或缺的关键环节。思想政治教育者不仅要关注教育内容的有效性，更要关注教育效果的持续性，巩固教育效果延长教育时间。反馈调节方法对于及时掌握学生思想动态，修正教育方案，保证教育目标的实现及教育效果的长效化都具有重要意义。大数据时代，数据信息及其变化都成为反馈信息的重要资料。大数据实现了由静态化向动态化转变，是一系列动态数据的集合，不仅能实时采集数据信息更能将数据信息的变化及时反馈给教育者，有助于及时检验教育效果。思想政治教育是一个不断提升的过程，在教育活动过程和结束后，通过前后数据进行对比，能清晰地了解到学生思想情况的变化。随着慕课、翻转课堂等在线课程的应用，借助大数据分析手段，教育者能及时了解分析学生的学习情况、学习进度和课程评价教育者，根据数据反馈信息及时针对教育中存在的问题改善教学内容和教学方法。

　　[参考文献]

　　[1]赵国栋，易欢欢，糜万军，等.大数据时代的历史机遇——产业革命与数据科学[M].北京：清华大学出版社，2013：21.

　　[2][日]城田真琴.大数据的冲击[M].北京：人民邮电出版社，2013.

　　[3]寻找通往未来的钥匙[N].人民日报，2013 -02-01（23）.

　　[4]张耀灿.思想政治教育学原理第二版[M].北京：高等教育出版社，2007.

　　[5][英]维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].译者：盛杨燕，周涛.杭州：浙江人民出版社，2013： 16.

　　（作者单位：华侨大学马克思主义学院，福建 厦门 361021）