“数据育人”视角下高校思政教育育人机制构建探究.pdf
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1、 作者简介 马俊年(),男,甘肃武威人,讲师,主要从事马克思主义理论、思想政治教育和党建研究。年 月第 卷第 期当代教研论丛 文章编号 ()“数据育人”视角下高校思政教育育人机制构建探究马俊年(兰州工业学院,甘肃 兰州 )摘要 高校思想政治教育的新变革,离不开数字化转型和多元化教育体系的建设,大数据时代下的“数据育人”理念也因此成为探索高校思政教育育人机制构建的有效视角。文章从大数据与高校教育的关系入手,分析“数据育人”在高校思政教育中的具体作用,进而对思政教育可用的数据资源进行分类,阐述构建、应用思政教育数据资源库的方式,最后基于不同数据的应用方式,提出思政教育育人机制构建的三种可行思路。关
2、键词 数据育人;大数据分析;高校思政教育;机制构建 中图分类号 文献标识码 :随着大数据等技术的成熟与广泛应用,新一代网络体系逐渐完善,数字中国背景下,社会信息化的浪潮也显著地影响着高校的教学方式与大学生的个人成长。近年来,高校教学已经从“在场”的时空教学转变为线上线下、课内课外的多模式“泛在”教学,因此,进一步利用数字化赋能各学科教学,就成为高校教育改革与“时”“势”俱进的新方向。高校教育数字化的关键在于数据驱动,思政教育的目的是“育人”,因此,数据驱动下的思政教育可视作“数据育人”理念的新诠释。笔者结合个人的调研数据和实际工作经验,从“数据育人”与高校思政教育之间的关联和作用入手,探讨高校
3、思政教育育人机制在数字化背景下的构建思路。一、大数据在高校教育中的应用数据是带有数字的事实信息的统称,也是现代各行各业工作者计算、推理、论证和决策的重要依据。大数据时代,海量的数据呈井喷状态,数据世界与现实世界相交叠,为信息时代的社会发展增值赋能,在卫生医疗、就业保障和社会治理等方面日益发挥着重要的作用。每个人的行动轨迹、日常生活、出行习惯、心理偏好等,都能够被多源异构的数据阐释表达,进而形成海量数据汇聚下的“大数据集”。在高校教育方面,围绕教学双方,同样可以生成、收集并提取关键数据,将其应用于教学改革。例如,针对性收集和分析学生的兴趣、能力、特长、需求等数据,可以实现个性化、精准化、智能化的
4、教学服务,为学生的个人发展规划和自我管理提供参考,实现全面、立体、多元的育人目标;通过收集和分析教师的授课情况、教研活动、成果产出等数据,可以辅助教师对个人形成正确评价,进而构建科学、公正、有效的激励机制;在数据促进的校企合作与协同育人模式下,收集、分析校企合作项目的需求、过程、效益等数据,能够实现校企双方的资源共享、优势互补和互利共赢。由此可见,大数据与高校教育有着明显的契合点,是各学科教学数字化的重要辅助工具。当代教研论丛 年二、“数据育人”在高校思政教育中的作用所谓“数据育人”,是指利用大数据技术和方法,对学生的学习、生活、思想等方面的数据进行收集、分析和应用,以实现个性化、精准化的教育
5、管理和服务,在“三全育人”基础上,以技术手段赋能育人机制,使育人过程更具全时性、全景性和全面性。因此,数据育人在高校思政教育中可以发挥以下三方面的作用:精准供给精准供给是新时代教育提质增效的重要理念。在大数据提供的“捕捉”“追踪”“链接”等技术行为模式下,高校思政教师可以分析研判当前的社会热点、集体意识和学科发展等,呼应时代诉求,精准定位思政教学的目标。在“数据育人”理念下,大学生的思想轨迹被转换为数据,数据特征又反过来作用于教学过程,精准定位每一位大学生的个人诉求,实现思想浸润。同时,大数据可以协助解决思政教育课程失效评价难以量化的问题,在全教学环节中应用大数据进行测量与评价,形成数据育人评
6、价系统,即可长期跟踪教学双方的行为与思想动态,做到对教学过程的全局掌控。有效引导思政教育的本质是借助思想层面的引导,对学生群体进行教化与规范。在精准定位每一位学生的个人诉求和思想轨迹的基础上,教师可以针对学生的思想缺失和潜在问题,及时给出思想引导和政治引导,向学生更好地传递主流价值观,有 的 放 矢,帮 助 学 生 填 补 自 我 的“价 值 缺口”,健全自我认知。对长期教学过程中所积累、形成的学生个人思想轨迹数据进行整合分析,可以帮助教师灵活调整教学思路,做好学生三观塑造与人格健全的引路者。智能预测除了对当前的数据特征进行提取、分析外,预测未来趋势也是大数据的重要功能之一。“数据育人”可以使
7、高校思政教育的教学内容安排更具前瞻性。例如,收集大学生的网络行动轨迹,如对各类网站的访问频次、留言内容、互动对象等,可以判断大学生的心理状态与精神状态,预防心理危机;通过对课堂出勤率、应答率、正确率、错误率的分析,可以预测当前教学方式是否能达到预期效果;借助智能分析、实时抓取、意见统计聚合等方式,大数据可以预测校园热点事件及其网络舆情的整体走向,使教师在教学过程中结合现实,对学生可能出现的思想意识变化或不良认知作出适当的干预。三、高校思政教育中数据资源的分类、采集与处理 适用于高校思政“数据育人”的数据类型基于大数据的信息特征,笔者认为,思政教育所涵盖的大数据必须对改善思政教育起到信息辅助作用
8、,或存在潜在的分析价值。为构建以数据分析为基础的新型育人模式,思政教学的可用数据资源具体可以按照其采集场景分为校内数据和校外数据两部分,具体类型如表 所示。表 思政教育数据划分标准及类型采集场景数据类型校内数据教学数据:采集自教学系统和教师平时记录,包括思政课程与教学活动所产生的教学数据,如课堂上的出勤率、抬头率、互动率、应答率、正确率和失误率等;期中、期末的测试成绩;课堂任务以及课堂作业的得分情况。管理数据:采集自学校的机构管理系统,如图书馆的出入情况、图书借阅量、图书借阅种类;校园论坛的访问频率、各板块的访问频率;公用自习室的使用次数、主要使用时段。科研数据:采集自学校的科研管理系统,主要
9、包括学生创新研究项目的研究进度、思政相关的学术科研活动开展情况等。服务数据:主要采集自各类校务系统,如学生的餐饮消费水平、就业去向、兼职情况、社团活动参与情况等。校外数据个人网络使用数据:包括学生使用线上资源自主学习时的各项学习数据、网络社交数据和网上休闲娱乐的时间安排及频次数据等。外部环境数据:与思政教学相关的政府数据、家庭经济状况、个人实习数据等。校内外的数据采集共同构成思政教育数据资源库,是“数据育人”信息的主要来源。目前,国内外许多高校已经注意到教学数据资源库的建设以及相关的大数据分析,如北京大学创设的大数据科学研究中心,负责统筹并组织校内各单位的大数据科研与教研工作,形成了良好的产学
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