大数据网络教育论文

摘要：网络教育具有时空分离、资源丰富、使用便捷等特点，是未来教育发展的一个重要方向。随着网络教育平台的不断发展，学员用户越来越多，使用频率越来越高，产生的数据越来越多也越来越大，这种“大数据”隐含了学员知识水平、兴趣、关注点、学习进度等信息。以下是小编精心整理的《大数据网络教育论文(精选3篇)》，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助！

大数据网络教育论文 篇1：

大数据时代网络教育创新研究

随着信息技术与网络技术的飞速发展，大数据技术对教育领域的影响不容忽视。本文首先阐述了大数据时代下网络思想政治教育的特征以及问题，并从体量、类型、速度、价值四个方面讨论了大数据的特征。最后，从树立大数据时代的网络思想政治教育的数据意识，以及利用大数据进行网络思想政治教育的量化研究方法讨论了大数据时代下的网络思想政治教育的发展方向。

大数据/思想政治教育/网络

一、引言

随着以互联网为代表的信息网络技术的兴起与蓬勃发展，人类正迈入一个崭新的时代——“大数据时代”。到目前为止，大数据的应用量与日俱增。海量数据的产生、增长的速度日益加快，从数据中探寻其价值已经成为大数据技术的主要技术点之一。大数据技术的诞生为我们的社会的各个领域带来了巨大的变革。网络思想政治教育作为一种全新的思想政治教育模式和理念，既是信息网络技术发展的产物，又是思想政治教育发展和创新的新趋势，自然不能忽视大数据技术带来的影响。本文针对大数据时代下网络思想政治教育进行研究，阐述了大数据的特征，提出如何利用大数据技术树立创新网络思想政治教育的主观意识与教育方法，进而追求网络思想政治教育的宏观布局与微观具体方法的有效结合。

二、大数据特征

大数据的特征常用4V来表示，具体是指大数据的四个显著的特征：第一是数据体量，主要指的是巨大的数据量与数据的完整性。第二是数据类型，指数据的种类非常的多而且复杂，大数据技术就是要在这些复杂的数据类型之间寻找其关联性。第三是处理速度，爆炸式增长的数据量要求快速化的处理速度，才能使得数据的有效利用。第四是价值，大数据的最终目标是将庞大数据中找到数据时间的价值关系，通过找到低密度的数据价值对决策做支持。

当前大数据技术不仅产生于特定领域中，而且还产生于我们每天的日常生活中，Facebook、微博、微信等社交媒体上的数据就是最好的例子。大数据发展为社会各领域带来的机遇和挑战，网络思想政治教育作为信息时代育人的新载体自然无法回避这个新的环境变化。分析大数据对网络思想政治教育带来的巨大机遇与严峻挑战，探讨如何在大数据时代创新网络思想政治教育的具体措施，进而为下一步发展提供有益的指导已然成为热点研究问题。

三、大数据时代下的网络思想政治教育的新发展方向

（一）树立大数据时代的网络思想政治教育的数据意识

网络思想政治教育必须顺应科技与时代的发展。大数据时代教育工作者需要树立网络思想政治教育的数据意识，这是发展大数据环境的网络思想政治教育的首要前提。针对大数据发展网络思想政治教育可以分为如下三个方面。首先是要全面了解和分析大数据本身，理解大数据是什么、大数据的变革力量何在、大数据的未来发展趋势等等；其次是在理解大数据的基础上，系统地分析大数据时代对网络思想政治教育可能产生的影响，带来的机遇和挑战。最后是充分的确立数据意识，意识到数据是现代社会最具价值的资源，是发展与决策的源泉。用数据意识驱动网络思想政治教育工作创新发展，例如在一定的数据分析基础上将灌输式集中教育变为交流式个别教育。

（二）借助大数据技术对网络思想政治教育进行量化研究

定性研究与定量研究相结合是网络思想政治教育的重要研究方法。定量分析法是对社会现象的数量特征、数量关系与数量变化进行分析的方法。定量分析使用数学模块对研究对象可量化数据进行的分析，通过分析对目标给予评价并做出判断。定量分析方法始终受到教育工作研究人员的关注，因为网络思想政治教育中存在极大的不确定性和动态性的因素，定量分析方法可以帮助我们对网络思想政治教育进行科学评价。但与此同时定量分析方法具有很大的复杂性，受很多技术因素的限制，一直不能很好的发挥作用。大数据技术的出现为定量研究提供了一种新的技术手段，成为科学研究新的范式。定量研究可以运用大数据技术进行理论假设、建立数据模型以及数据分析验证。由此可见，大数据时代网络思想政治教育的研究，需要与数据资源丰富的机构单位合作，借助这些数据载体的平台、资源以及高精尖的技术，进行合理合法的挖掘教育对象的信息，从而精确的开展网络思想政治教育活动。另外，要建设一支过硬的网络思想政治教育队伍，不但要具备思想政治教育的专业知识，而且还要具备创新的网络教育观念、精通大数据等新技术手段。

（三）促进大数据时代网络思想政治教育信息资源建设

发挥大数据技术的优势，分析网民的接受习惯，增强教育内容的实效性、趣味性，以服务成长成才为核心有针对性地加强功能开发，提高网络思想政治教育信息资源的受关注度。此外在信息资源建设过程中要注意好以下几点：首先要把握信息资源内容的方向性，弘扬主旋律、传递正能量。其次信息资源的形式要多样，通过文字、声音、图像等形式，经由微博、微信等新兴传播手段，提高教育的实效性。再次，信息资源来源要丰富，可以从各大媒体引进、从理论学习资料借鉴、从大型活动中总结、从日常工作中提炼，确保信息资源及时更新。

通过以上的分析，可以看出，大数据时代网络思想政治教育必须在继承传统中实现新发展。坚持不动摇的是网络思想政治教育的基本结构、功能以及原则。创新发展的是符合大数据时代的教育内容与内涵，进而找准变化点，更新网络思想政治教育的研究方法，将网络思想政治教育带入新的发展阶段。

参考文献：

[1] 易宇峰 游佳.从网站评价谈思想政治教育网站建设原则——以易班网络互动社区为例[J].云南社会主义学院学报. 2013（08）：100-103.

[2]丁其科.高校网络思想政治教育现状调查分析与对策研究[J]. 赤峰学院学报（自然科学版）. 2010（01） ：99-101.

[3]张冉.论提高大学生思想政治教育的实效性[J]. 河北经贸大学学报（综合版）. 2008（01）：89-92.

[4]苏更生，李建明.加强和改进高校思想政治教育实效性的几点思考[J]. 技术与创新管理. 2008（02） ：33-35.

[5]宋元林.网络思想政治教育的基础理论及其指导价值探讨[J]. 湖南科技大学学报（社会科学版）. 2012（02） ：227-229.

[6]邱昊.数字时代背景下中国媒介素养教育的当下选择——西方媒介素养教育范式的演进及其启示[J]. 湖南师范大学教育科学学报. 2012（04）：46-49.

作者：方世敏

大数据网络教育论文 篇2：

网络教育中的大数据角色呈现

摘要：网络教育具有时空分离、资源丰富、使用便捷等特点，是未来教育发展的一个重要方向。随着网络教育平台的不断发展，学员用户越来越多，使用频率越来越高，产生的数据越来越多也越来越大，这种“大数据”隐含了学员知识水平、兴趣、关注点、学习进度等信息。大数据在网络教育中有十分明显且重要的角色体现，网络教育如何更好的利用大数据来促进自身发展，从而促进学生学习，是笔者想要探究的主要方向。本文将通过对大数据和网络教育的仔细剖析、网络教育中大数据角色呈现的挖掘、未来网络教育中大数据的发展这四部分进行初步探索，从而更好地提高大数据在网络教育中的作用以及促进网络教育的发展。

关键词：网络教育；大数据；角色呈现

一、大数据时代的到来

随着科学技术的不断进步以及现代网络的不断发展，大量的数据涌现，信息爆炸的大数据时代来临，大数据分析与应用悄然兴起。2011年5月麦肯锡公司首次提出“大数据”的定义：大数据是指那些规模大到传统的数据库软件工具已经无法采集、存储、管理和分析的数据集。《大数据时代》一书中对大数据的定义是：大数据是当今社会所独有的一种新型能力，以一种前所未有的方式通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品或服务或深刻的洞见。在中国，《上海推进大数据研究与发展行动计划》表示大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集；二是新型的数据处理和分析技术；三是运用数据分析形成价值。

综上所述，大数据不简单是对数据量大小的定量描述，而是一种在种类繁多、数量庞大的多样数据中进行的快速信息获取以及信息分析的能力。大数据有四个重要的特点，简称4“V”：第一，Volume数据量大。大数据本身就表示有大量的数据集；第二，Variety数据类型繁多。文本、声音、视频、地理信息等，大数据类型各式各样。第三，Velocity处理速度快，从各种类型的数据中我们可以快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第四，Value价值大。通过对数据的合理利用和正确分析，我们可以从数据中挖掘更深层次的价值并获得更高的价值回报。通过对大数据特点的剖析，有利于我们更好的理解大数据的定义以及接下来与网络教育的结合。

二、网络教育中的大数据

所谓网络教育是指在网络环境下，以现代教育思想和学习理论为指导，充分发挥网络的各种教育功能和丰富的网络教育资源优势，向教育者和学习者提供一种网络教和学的环境，传递数字化内容，开展以学习者为中心的非面授教育活动。网络教育的定义有狭义和广义之分。狭义层面的网络教育指的是仅通过互联网这一平台进行的各种学习活动；而广义层面的网络教育指的是学习者通过网络利用各类学习资源，在没有教师有计划地连续指导的情景下的学习行为活动。

在网络教育中，互联网作为一个必不可少的信息交流平台，为实现知识从教育者向学习者的传递提供了新的手段。在这个平台上每时每刻都产生着大量的数据，同时也进行着信息的产生、传递、共享和创新。显而易见网络教育中有大量的用户群体（学生和老师）参与；网络教育平台中教学教务系统和学生学习支持服务系统是教师和学生进行教育教学的两大系统；同时网络教育后台对学生学习行为进行实时的记录、跟踪、分析和监控；老师根据学生学习内容和学习行为适时调整教学内容和教学方式，学生根据个人学习进度及时调整学习进度和学习强度。在这一系列的网络教育活动过程中，大数据一直参与其中并且对网络教育产生一定的作用和影响。

三、大数据角色呈现

从种类繁多、数量庞大的多样数据中快速获取有价值的信息并加以分析和利用，是当前大数据在相关应用领域中的主要角色呈现方式。在网络教育中，大数据所蕴含的巨大潜力在于大数据在其中的特定角色呈现，具体表现为促进了个性化学习、改善了相关教学并最终变革网络教育。

1.大数据促进自主化学习。大数据时代，学生进行课程选择、内容选取、在线学习、学习效果测评都表现出来更大的学习兴趣和学习自主性。学生可以通过个人需求有选择性的进行学习内容选取，并且用更加有效的学习方式进行学习活动完成学习过程。大数据对当前网络教育中学生的学习促进作用显而易见，它催生了更加有效的自主化学习模式，实现了迎合学生个体需求的个性化学习。

2.大数据变革教学方式。在网络教育中，教师的角色从教学的主导者逐渐演变成辅导者的角色，教学方式也从以教为主转变为以学习者为中心，这与当前的教育形式是紧跟时代发展模式的。教师通过根据学习者的个人特点和学习兴趣来调整教学内容；根据上课形式和教学呈现方式来调整教学手段；根据线上资料查阅的习惯选用更适合学生的资料呈现方式；根据在线测评方式实时调整考试内容……教师从各个方面以更加贴合网络教育的形式变革教学方式从而促进教学效果。大数据时代的网络教育中，教师通过对大数据的分析和利用有针对性地调整教学，同时教师自身也在不断进行自我提升。

3.大数据改变当前学习。大数据对学生学习的促进作用表现为大数据改变学习内容和学习方式，从而促进了学习效果的改进。

（1）大数据改变学习内容。大数据提供了丰富的学习资源，学生可以学习的内容多式多样，学习选择性增强。学生可以根据课程要求和自身需要来进行学习内容选取，同时大数据通过对当前学习内容的监控进行概率预测，则能更好地优化学习内容，及时更新与时俱进。

（2）大数据改变学习方式。学生学习方式不仅仅是在线视频课程学习，同时也包括与老师和其他学生的讨论，网络资源的收集、整理、分析，自我学习效果监测等。学生可以自主学习，也可以与老师、同学以及其他网友交互。交互的方式和手段可以根据自身需要做合适的选择，比如QQ、维信、讨论组、论坛等。

（3）大数据改变学习效果。通过不同以往的学习过程，学习本身效果会发生变化。学习效果的评估也不单纯是老师通过期末考试进行评分的方式进行。学习效果既包括学生学习成绩的体现、也包括学生在学习过程中学习能力、学习态度、学习方式的变化以及互动过程中的人际关系呈现。通过形成性评价和综合性评价的测评以及其他因素的综合分析来评定学习效果，能更好地激发学生的学习自主性同时也帮助老师更加全面的了解和评价学生。

4.大数据变革网络教育。综上所述，大数据促进了更加有效的学习，改变了学习内容，变革了学习方式和教学方式，帮助教师和学生共同完成了自我提高和进步。同时，在网络教育的背后，大数据支撑整个网络教育平台的运行和发展；通过对学习和教学本身以及对整个平台的变革，大数据在各个层面进行角色呈现，并且对网络教育产生了深刻的影响。

四、未来网络教育中的大数据参与

随着网络和科技的不断发展，网络教育也会紧跟时代潮流不断进步。在未来的网络教育中，大数据的地位和作用将更加凸显，而如何更好地挖掘数据价值、充分利用大数据、实现更好的数据角色呈现也变得十分重要。

1.更深入的数据挖掘。在未来网络教育中，数据挖掘作为大数据的重要内容之一，必须进行更深层次的内容挖掘。当前网络教育只是在学生个数、知识信息数据流动、学生网络学习行为等方面进行数据分析，而数据更深层次的含义以及更深层次的数据呈现是需要再做挖掘和分析的。例如当前师生交互的方式对网络教育的学习效果有多大的影响，学生个数背后学生层次、学习水平的分层对学习效果的影响等都是我们需要再进一步挖掘的内容。

2.更有价值的数据呈现。未来数据呈现的内容和数据呈现的方式要突破传统。有一些数据与当前内容无关或者起不到任何作用就不必再做呈现，我们需要的是有一定意义有价值有考量空间的数据内容。另外数据的具体呈现方式也需要多样化。随着技术的更新，云计算技术不断发展、图表形式各式各样，视频动画内容形象丰富。所以数据呈现方式不再仅仅是文字式、图表式的数据描述。未来数据呈现以能发挥数据最大价值为基准，数据呈现形式不限，采用最合适的呈现方式（例如数字与动画相结合）简洁、清晰地进行数据呈现，从而能够更快速地抓住重点进行数据利用。

3.更大效果的数据利用。在未来网络教育中，数据利用需要发挥更大的效果，对学习本身能够产生更有意义且更深厚的数据影响力。让学生在网络教育中的学习有更深层次的变化，不仅仅是学习成绩和知识掌握层面的数据利用，包括对学生当下的学习态度、个人观点和未来发展都有一定的信息传递，从而有更大效果的学习产出。

4.更深远的数据影响力。网络教育中的数据量庞大，如何在这错综复杂的数据集中选取利用数据，需要考虑到数据的影响力。当前很多数据它的时效性有限并不能对未来网络教育有何积极意义，这时就需要我们摒弃这类数据。而有一些数据在当下产生不了什么影响但对未来网络教育有很大的借鉴作用和辐射影响力，我们需要很好地使用这类数据。所以，在对网络教育进行数据挖掘中也要考虑到数据影响力甄别的问题，我们需要认真考量数据本身同时做到最大程度的数据挖掘，越是有深远影响力的数据越需要我们重视和理性分析，只有充分发挥数据的影响力才能对未来网络教育起到更好的促进作用。

五、结语

网络教育中的大数据角色还有很多层面需要挖掘，同时未来网络教育中的大数据还有更多层次的内容。但是通过对网络教育中的大数据分析，能够了解当前大数据时代对网络教育的影响，同时对未来网络教育有一定的启示作用，让网络教育适应社会和用户的发展趋势，及时的调节发展方向，从而更好地促进学生的学习和网络教育自身的发展。

参考文献：

[1]张燕南.大数据时代思维方式对教育的启示[J].教育发展研究，2013，（21）.

[2]陆焱.大数据时代引发的网络在线教育新变革[J].计算机教育，2014，（21）.

[3]陆璟.大数据及其在教育中的应用[J].上海教育科研，2013，（9）.

作者：丁庆梅

大数据网络教育论文 篇3：

学生画像、动态监测、行为预测：大数据时代高校思想政治工作创新研究

[摘 要]当前大数据概念和技术对高校思想政治工作产生了重大影响。大数据有利于高校思想政治教育工作载体和渠道的创新，高校思想政治工作的空间和内容的扩大，从而提高高校思想政治工作有效性和针对性。基于大数据的学生画像、动态监测、行为预测，可以有效实现高校思想政治工作的创新。笔者从大数据思维、模式、机制等方面，提出了大数据时代完善高校思想政治工作的对策建议，以期实现创新高校思想政治教育工作，提高高校思想政治教育效果的目标。

[关键词]大数据;高校思想政治工作;学生画像;动态监测;行为预测

[DOI]10.13980/j.cnki.xdjykx.2019.04.012

2015年8月31日，国务院印发了《关于促进大数据行动纲要的通知》，其中明确要求加大数据技术在教育领域的应用。当前学术界对大数据的内涵尚未形成统一的界定。第一个对大数据的概念进行界定的是麦美国肯锡公司，其对大数据的定义如下：“大数据是指包含数据搜寻、保存、管理和分析等环节在内的动态的数据集合。”[1]目前，信息管理专家徐子沛是国内大数据研究的代表人物，其著作《大数据》 对数据战略、数据治理和数据教育的讨论具有重要的价值和意义[2]。陈潭等著的《大数据时代的国家治理》一书，着重强调了大数据的研究、开发与利用，对于实现数据治国和数据强国有着重要战略意义[3]。

关于大数据在高校思想政治教育中的应用研究，王寿林、邱启照、孙鹏、朱偃、李怀杰、夏虎、崔海英等专家学者，围绕以下三个方面进行了深入地研究：一是认为大数据是当前和未来一段时间社会发展的趋势，高校思想政治教育工作要顺势而为，利用大数据创新高校思想政治工作;二是认为必须理性地认识和把握大数据这把“双刃剑”，明确机遇与挑战并存，高校思想政治教育者需要不斷提高解决问题的能力;三是聚焦大数据应用于高校思想政治工作的具体领域和具体策略的研究。以上学术界对大数据时代高校思想政治工作的研究，成为后续研究的重要前提和基础。聚焦大数据如何创新高校思想政治工作，为后续研究指明方向[4][5][6][7]。

一、大数据时代高校思想政治工作创新的必要性

大数据理念和技术对大学生思想政治工作产生了重大影响。大数据以其快速、海量信息等特质，拓展了大学生思想政治工作的内涵和空间，在一定程度上创新了大学生思想政治工作的载体和渠道，并且进一步增强了大数据时代大学生思想政治工作的针对性和有效性。

（一）载体和渠道：大数据时代大学生思想政治工作的新探索

大学生思想政治工作的目标需要一定的教育载体和渠道来实现。传统的高校思想政治工作主渠道是课堂教育，主要包括教师讲授、学生交流、社会实践等形式。总体表现为相对固定单一，缺少灵活性，缺乏创新性，学生的接受度较低，影响了大学生思想政治教育的效果。

大数据的应用增加了思想政治工作方式的灵活性和获取信息来源的多样性。学生的地位和角色发生了重大变化，从被动逐步转为主动，从集中培养到个性化培养。大数据时代，大学生思想政治工作可以借助计算机网络技术搜集丰富的信息资源，构建庞大的思政数据体系。海量的信息源、快速的数据收集和处理能力等优势，相比以往的教育载体呈现跨跃式发展。微信、QQ、微博、慕课、学校官网等新媒体成为大学生思政工作的新载体和新渠道。高校可利用这些新载体和新渠道及时了解学生的思想动态，开展针对性的思想政治工作。

（二）内容和空间：大数据时代大学生思想政治工作的新领域

高校大学生思想政治工作，是利用各种思政工作载体，传播、影响、熏陶大学生思想观念和价值理念的过程。在大数据时代，大学生思想政治工作的内容和空间不断拓展。

与传统大学生思想政治工作的内容相比，具备大数据时代特征的信息化内容成为思想政治工作的新内涵，大学生思想政治工作的教育信息资源不断丰富和拓展。同时，大数据有利于拓展大学生思想政治工作新空间。从第一课堂到第二课堂，再到大数据时代的“慕课” “网课”等第三课堂，大学生思想政治工作的空间不断拓展。比如，通过对学生关注的词和词组的研究可以发现学生思维扩散和思想传播的过程。对学生关注的内容进行大数据分析，是网络思想政治教育的重要内涵，其价值和意义日趋重要。

（三）有效性、针对性：大数据时代大学生思想政治工作的新价值

如何提高大学生思想政治工作有效性是当前高校思想政治教育理论研究者和实践工作者亟需解决的现实问题。大数据的特殊性可以切实提高大学生思想政治工作的有效性和针对性。大数据已经成为高校思想政治工作者分析大学生思想和行为的显微镜，它可以较为准确地把握大学生的思想动态，并及时做出回应，以最快的速度找到教育的切入点，从而提高思想政治工作的效率。

通过对学生行为的大数据分析，可以精准地掌握大学生的不同需求，高校可以提供个性化的思想政治教育，从而提高大学生思想政治工作的针对性。大学生思想政治工作的有效性和针对性是高校思想政治工作的生命线，是实现大学生全面发展的关键。比如，面对大学生就业问题，高校可以利用大数据收集和筛选出适合毕业生的就业岗位，把就业信息及时向毕业生传递，从而提高大学生的就业率。高校管理者也可以利用大数据平台，与企业建立起人才供应桥梁，既可满足社会的人才需求，也可以改进高校人才培养模式。

二、大数据时代高校思想政治工作创新的内容

大数据时代高校思想政治工作主要是指对大学生的日常行为数据进行搜集、分析和预测，包括大学生的生活、学习、心理等方面。基于大数据分析，展示和预测大学生思想动态、变化趋势，为高校思想政治工作提供决策参考，从而提高高校思想政治工作的效果。

（一）基于数据采集的“学生画像”

高校信息化建设已经进行了较长时间，各个高校都已经构建了包括教学、科研、学生工作、生活管理等众多内容在内的信息化平台，积累了大量数据，营造了校园大数据环境，如学生的学习、心理、生活等数据。这些数据由相应的数据系统采集保存，已经成为高校思想政治教育不可或缺的组成部分。

思想政治类、专业学习类、日常生活类，是当前高校学生行为大数据采集的三大板块。思想政治类包括高校大学生党校团校培训，学生会、志愿者、社团等团学活动的谈心、谈话记录;专业学习类主要包括学生的选课信息、学习成绩、专业论文、课题竞赛等，这是学生行为大数据的重要组成部分;日常生活类大数据主要包括学生宿舍出入记录、一卡通消费记录、图书馆记录、资助帮困、勤工俭学等。上述三大类数据由高校相应管理部门负责整理和采集，对高校思想政治教育工作具有重要的价值和意义（见表1）。

根据以上学习、生活和心理等学生行为大数据，实现“成绩优秀画像”“生活规律画像”“身心健康画像”等系列“学生画像”，从中可以反映出大学生的性格特点、兴趣爱好、行为选择、思想动态等，使其成为思想政治教育的典型案例。如可以选择优秀学生为案例，通过对这些同学大学期间行为大数据进行分析，探究“学霸”养成规律，刻画“学霸”群体的“学生画像”，提高整体学生的学习成绩。

（二）基于数据分析的“动态监测”

对数据进行充分的挖掘和分析，是实现高校思想政治工作数据价值的重要环节。原始数据只有通过数据统计、模型分析，揭示数据背后的规律，大数据的价值才得以真正体现。高校具体通过以下三个方面对数据进行分析和监测。

针对大学生生活行为模块，可以对某种特殊行为群体进行监控，从而对其行为进行分析和干预。如对经常不吃早饭的大学生这一群体，在分析其不吃早饭的原因时，可以根据其宿舍出入系统的刷卡记录来进行推算，可以分为起床较晚没有时间吃、生活习惯不愿意吃等几种类型。如果是因为起床原因，可以实现食堂数据与学生宿舍数据的联动，及时调整食堂的供餐时间。同理，可以基于图书馆系统的数据，实现图书馆开馆时间的动态调整。

针对大学生学习行为模块，可以通过对图书馆刷卡系统、教室考勤系统、上课表现情况等大数据信息进行综合分析，全面掌握大学生的学习情况和学习规律，并提供针对性的辅导和答疑，最终提高思想政治教育的针对性。

针对大学生心理行为模块，可以通过一卡通信息、宿舍出入信息、食堂消费信息等大数据，掌握大学生是否有规律性地活动。如果大学生经常不出宿舍，食堂消费记录较少，要及时关注学生的心理波动，研究学生是否存在人际交往、突发事件等异常情况，从而把握大学生的心理行为[8]。

因此，对散落在各个系统之中的学生行为大数据进行搜集、整理和分析，探究数据背后的规律，有利于实现思想政治教育的精细化，其中既有对正常学生行为的监测，也有对异常数据和行为的动态监控。如对连续挂科多门的学生设立學业警戒线，一旦达到这一标准，及时采取加强与学生谈话、和任课老师沟通、和家长沟通等措施，促进学生学习成绩的提高。基于大数据分析，对大学生行为进行动态监测是大数据时代高校思想政治工作的重要内容。

（三）基于数据预测的“行为预测”

在当前社会转型加速、西方社会思潮不断涌入、价值取向多元的特殊背景下，高校思想政治工作面临着重大困难。传统高校思想政治工作因其固有的体制机制等原因，事前研判和应对不足，事后疲于应付，效果不佳，而大数据分析可以有效弥补这一缺陷。大数据分析学生行为规律，对异常点、风险点及时筛选，反馈给高校思政工作的相关管理队伍，如辅导员、班主任、思政课教师、后勤管理者等，做到提前干预，切实提高思想政治工作的预测能力[9]。

通过对高校思想政治教育大数据进行分析，可以对学生异常行为进行提前预警，如学业问题、心理问题、社会交往问题等。基于大数据的学生画像、动态监测和行为预测，创新了大学生思想政治工作思路，提高了高校思想政治工作的有效性和针对性。

三、大数据时代高校思想政治工作创新路径

无论是否做好了准备，大数据时代已经来临。大数据已经进入人们的生活、学习、工作的各个领域，对人类产生越来越重要的影响。其中，在价值理念、教育方法、管理服务等方面，对高校思想政治工作产生重大影响。高校思想政治工作者要顺势而为，积极利用大数据创新高校思想政治工作。

（一）培养高校思想政治工作者的大数据思维

培养高校思想政治工作者的大数据思维，是高校思想政治工作创新的首要任务。首先，高校思想政治工作者要不断加强收集和整合数据的能力。大数据是人民获得新的知识、创造新的价值的重要源泉。大数据的数量庞大，形式多样，数据背后存在着众多价值，综合反映了大学生的各种行为数据记录，如学习行为、心理行为等。其次，高校思想政治工作者要不断增强数据分析的意识。大数据的表面特征在于其数据量之大，而其本质则在于其价值之大。散落在高校中的各种原始数据，如果不加以采集和分析，没有太大价值，只有经过专业采集，进行相关分析、空间分析、结构分析等，才具有巨大的价值。数据从无价值到有价值的转变，就是数据分析者运用专业技术，对原始数据进行加工整理的过程，把看似无关的各种数据整合为有重大价值的链条数据，透过现象发现数据背后的规律。最后，高校思想政治工作者要加强数据预测意识。大数据除了对现有现象的概括和总结之外，还可以对未来预测和判断。除了对大学生过去行为的分析之外，大数据更为重要的是对大学生思想行为的预测，掌握大学生思想变化趋势，从而能够更好地提供针对性的思想政治教育服务[10]。

（二）运用大数据技术开展高校思想政治工作

大数据因其特殊的方法和技术，适应了社会发展的需要，得到了社会的重视，因此，高校思想政治工作者要积极运用大数据的方法和技术，探索开展高校思想政治工作新路径。首先，在明确高校思想政治工作大数据价值的基础上，高校建立一个集大数据采集、分析、处理、预测的高校思想政治工作大数据技术平台显得尤为重要。该平台可以整合高校各个部门的力量，相互配合、相互分享、相互交流，打破部门壁垒，从更加宏观的视角来看待大数据时代的高校思想政治工作，具有重要的时代价值和意义。其次，高校要积极实现大数据技术与高校课堂的结合。当前，国内外一些高校开始尝试利用大数据平台创建网络课堂，如慕课就是传统课程与信息技术深度融合的时代产物。如今， 慕课已经演变成在线网络课堂的代名词，设计与学科相适应的慕课是教育者进行网络教育的关键点。慕课是一种非常好的课堂教育模式，它强调互动参与，内容生动形象，对大学生具有较强的吸引力，有利于提高大学生思想政治教育的效果。

（三）建设高校思想政治教育数据人才队伍

专业的大数据技术需要专业的技术人才队伍，掌握系统的大数据理念、知识，具备丰富的大数据实践经验。针对高校思政教师现状， 一方面高校要加大对存量人才的培养。高校应对各种思想政治教育工作者进行大数据技术的专门培训，使其快速掌握基本知识，学会运用相关技术进行思想政治教育数据分析。另一方面高校要加大对大数据增量专业人才队伍建设力度。高校对于新加入的思想政治教育工作者的筛选条件为最好具有大数据专业背景，并且具有一定的理论知识和较丰富的实践经验。另外，高校可以与专业的大数据公司等社会力量合作，提高大数据分析的效率。

参考文献：

[1]维克托·迈尔·舍恩伯格， 肯尼斯·库克耶.大数据时代[M].杭州：浙江人民出版社， 2012.

[2]徐子沛.大数据：正在到来的数据支付战争[M].桂林：广西师范大学出版，2016.

[3]陈潭.大数据时代的国家治理[M].北京：中国社会科学出版社，2015.

[4]王寿林.大数据时代高校思想政治教育方法创新研究[J].思想政治教育研究，2015（06）：85-87.

[5]邱启照，孙鹏.大数据时代高校思想政治教育的机遇和挑战[J].教育理论与实践，2016（09）：35-37.

[6]李怀杰，夏虎.大数据时代高校思想政治教育模式创新探究[J].思想教育研究，2015（05）：48-51.

[7]崔海英. 大数据时代高校学生网络话语的转化与引导[A]. 上海市社会科学界联合会.新常态与大战略——上海市社会科学界第十三届学术年会文集（2015年度）[C].上海：上海市社会科学界联合会，2015：10.

[8]孙杨博. 基于大数据挖掘的高校学生行为数据分析系统的研究与开发[D]. 北京：华北电力大学，2017.

[9]刘涛.大数据背景下高校思想政治教育个性化服务研究[D].喀什：喀什大学，2017.

[10]钟婉娟，侯浩翔.大数据视角下教育决策机制优化及实现路径[J].教育发展研究，2016（03）：8-14.

（责任编辑：滕一霖）

作者：张强