大数据背景下的高校思想政治教育
[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2017.15.080
1 大数据简介
1.1 大数据的概念
一位外国著名学者曾经说过：“大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的。大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构以及政府与公民关系的方法。”[1]我国学者认为，所谓的大数据就是其大小不再是用普通的标准来衡量，使用传统的软件工具不能实现对这些数据的管理，通常情况之下，大数据都是按照“太节”来划分。之所以称之为大数据，其不但拥有极大的数据存储量，而且也能实现大量数据的交换、融合及分析研究，以此可以发现新的知识，便于信息技术的开拓创新。大数据的存在也将会带来“大知识”“大科技”的新时代。总之，在大数据中不仅局限在某种层面上的规模大，而且也将逐渐成为解决问题的一种思考模式及对价值观的考量。
1.2 大数据的特征
（1）大量化，海量的数据规模。大数据聚合在一起的数据量是很大的，按照IDC的定义就可以获知，所谓的大数据就是超过100TB的分析数据，大数据的基本特点就是量大。引起大数据量大的原因非常多，造成这一现状的主要原因就是互联网的普及，使用互联网的人群不但增加，对此对于信息数据获取及信息分享将会变得非常简单，相比以前，当互联网还未普及民众生活的时候，只有少许的机构单位才有权限获得相应的数据，同时统计数据的单位不能也相对较少，对此人们获得大数据的途径也比较单一。但是从目前的发展形势来看，普通民众通过互联网获得大数据信息将会极其的方便，除此之外用户们可以刻意地去分享或者检索所需的数据信息，并且也能进一步提高获取数据信息的速度，让人们在获得数据信息的时候越来越接近所需事物的本身。
（2）数据信息的多样化，在大量的数据信息中将会有不一样的内在联系。数据类型相对较多，其复杂程度也是不同，这将是大数据的最大的一个特点。通常情况下，虽然数据的数量比较多，可是起初所定义的结构化的数据种类比较多。而且在互联网技术及传感器技术不断发展的今天，对此也将出现了非结构的数据化，非结构数据之间的结构基本不是很完整，对此也不能使用表结构来体现其数据，当对数据进行有效记录的时候，也需要使用相对稳定的系统存储结构，这样就会提高数据处理的工作能读。但是从目前网上所流传的数据信息来看，基本上都是以非结构化的数据为主，人们上网不仅局限在看新闻、看视频、聊天的层面，而且还会进行相关的数据传输，例如传送文件、照片等。同时在我们生活中所存在的各种不同的传感器都属于半结构的形式，形成非结构化的数据。在这种相对复杂、品种多样的环境中，非结构化数据也将会成为信息化时代中的主流数据。通过对非结构化的分析，非结构化的数据量已经达到了数据总量的75%以上，而且非结构化的数据增长速度比结构化的增长速度快，对此不能使用一种或者几种规定的模式来实现多样化的数据。在此过程中数据也不能使用传统的数据表格实现排列、表示。大数据也是在这种环境中诞生，大数据和传统的数据之间在进行处理过程中存在的最大问题就是非结构化的信息，通常大数据都是以细节性的信息形成的非结构化数据，数据的体验性会使得在处理普通数据中带来一定的影响。
（3）数据信息的快速化，在快速化的数据流转及动态数据体系中，要保证数据能够实现快速的处理，这也是大数据与普通数据处理的不同点。由于各种传感器及互联网信息技术的快速发展，数据的产生及发布也变得非常简单，随着收集数据的途径逐渐增多，数据在产生中逐渐倾向于个人，这样使得数据以直线形式快速增长，不断增加新的数据，对此对于新增数据的处理水平也需要提高，这样才能保证新增数据的价值，如果不及时处理，那么新增的数据不仅不会成为解决问题的有效途径，而且也将会给各方面工作带来影响。对此大数据就能展现出它快速处理数据的优势，对增加的新数据进行及时处理，这也是大数据和普通数据处理的区别。
（4）价值，分析海量数据获得巨大价值。这里强调的价值不是有价值的数据，而是大数据分析的结果所带来的价值是巨大的，大数据本身由于收集到过多的原始数据，其实价值密度较低，但是因为数据基数大，能够筛选出足够多的有用的数据，通过这些数据对人们的行为及社会上某些现象问题进行分析，就能得到有巨大价值的信息，例如通过对高考试卷的分析，就可以得出某一道题的解答思路是否真的与出题人设想的解答思路一样，从而对试卷不断地进行改进，使试题更符合大多数考生的思维方式。
1.3 大数据给教育带来的改变
（1）在大数据的帮助下，学习材料与学习工具与学生的个体需求及爱好之间相互存在，对此大数据可以给学生的学习带来实质性的作用。同时大数据还能帮助教师为学生做好学情分析。
（2）在大数据的环境中，教师也需要不断地学习。从某种程度上来讲，目前的教育不再是教师向学生传授知识的局面，而是需要为学生及教师提供一个良好的学习及自我发展的环境。
（3）从我国目前的教育系统结构来看，其主要是依靠决策制定者的喜好来确定教育的基本?Y构，而不是依据大数据进行分析。对此这种做法也将有着较大的局限性。如果使用大数据的时候，决策者所作出的每一项决策都是具有全面性，以此保证决策质量，对此也能解放教育决策思想。
（4）大数据的存在会直接影响到学生的世界观，对此学生们也将会更加努力地学习各种数据分析，以此挖掘出他们所需的数据信息。
1.4 大数据下高校思政迎来的挑战 （1）思想政治工作者一般都没有数据分析的意识，也不能通过相关的数据来进行分析或者预测；可是数据分析师又不懂思想政治教育工作，无法从意识形态出发去究其原因。因此，最主要的还是应该提升教育者的数据分析能力，借助专业人员的帮助下完成对数据因果关系的把握。
（2）定性研究到定量研究的?D变。高校思想政治教育的研究集中在大学生的思想和情感领域，现在这类研究对象借助大数据都将变得可量化。这意味着高校思政研究范式将发生改变。
（3）大数据时代高校思政教育的伦理困境。在对教育对象的数据进行收集、分析时，其隐私可能偏离教育工作者的初衷被窥探，一旦出现系统漏洞或人为原因，教育对象的隐个人信息很可能会被泄露。因此作为教育工作者，高校、政府都应有相关政策和法规的监督、规范。
1.5 高校思政教育的创新
（1）引进在线教育平台。高校依然会保持面授教学的传统，在此基础上，可以接入同内容的慕课课程，这样就可以获取微观反映教育对象个体思想行为的及时数据。如同你在网络商城购物一样，商家会通过对你浏览商品数据的收集，知道你的喜好和购物意向。
（2）建立思想政治教育的专有数据平台。高校可以成立自己的大数据教育研究中心，也可以和专业的大数据研究公司合作。构建一体化信息搜集平台，通过对图书馆、教务处、学校主页、食堂、宿舍、微信群等主要的数据来源的合作，在法律法规和个人授权范围内采集各类数据。
总之，大数据可以给教育的发挥带来很多帮助，同时也会带来一些挑战，我们应当积极应对这些挑战，做好高校思政课的创新工作，例如引进在线教育平台，建立政治教育专用数据平台等措施，使得大数据更好地为教育服务。
