大数据时代思想政治教育研究范式的转型以电子科技大学为例

[摘要]大数据正深刻改变着人们的生活、工作和思维方式，由此引发科学研究范式的转变。在大数据时代，传统注重文本分析、逻辑推理的研究范式面临着前所未有的挑战，大数据研究范式具有全样本、可预测、可视化等特征和优势。思想政治教育大数据范式应用需要构建“一体化大数据平台”、深度挖掘数据资源，构建问题导向分析模型，要重视理论创新和对知识的原创性贡献，创新网络育人的个性化教育路径。

[关键词]大数据时代；思想政治教育；范式转型

随着网络信息技术的发展，大数据开启了一场新的数据技术革命，正在改变着人们观察、分析和把握客观世界与人的心理世界的思维方式和研究方法，改变着经济、政治、文化、社会、教育等社会生活的各个领域。为有效应对大数据带来的变革和挑战，各国纷纷将大数据提升为国家战略，如我们国家《促进大数据发展行动纲要》（国发[2015]50号）指出：“大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇，探索发挥大数据对变革教育方式、促进教育公平、提升教育质量的支撑作用”。2012年底，美国教育部发布《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告指出，运用大数据发现学习者学习结果与学习内容、学习资源和教学行为等变量的相关关系，提升教育质量和预测学习者未来的学习趋势。由此看来，大数据正深刻改变着不同国家教育发展战略和教育教学方式方法，就学科研究而言，大数据已经开启了思想政治教育研究范式的新转型。

一、大数据时代科学研究范式及其对思想政治教育研究的挑战

“范式”（Paradigm）是最早由科学哲学家托马斯·库恩在其著作《科学结构的革命》中提出的一个概念。他认为，“一门科学成熟的标志就是形成一个为

某个科学共同体所一致接受的研究范式。”所谓范式，是指“某一成熟的科学共同体在某段时间内所认可的问题领域、解决标准和研究方法的本源。”[1]

“范式”一方面代表着不同研究共同体所共同秉持的信念、价值、技术等构成整体，另一方面表现为一种模型和范例。在科学研究中，不同范式是多元的，也是历史的、不断变化的，为所处时代的科学研究提供信念、原则和技术，以及参照视野和分析框架。据此，张耀灿、钱广荣教授认为思想政治教育学科范式本质上是“反映和描述本学科推进科学研究的方法论模型”[2]，反映着从事思想政治教育科学的研究者所共同遵从的价值、视角和方法。库恩的范式理论为大数据时代思想政治教育学科的新范式提出和实践提供了理论支撑。

（一）大数据的内涵及其科学研究范式的影响

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，其称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素”[3]。大数据时代是一个基于大规模数据基础上挖掘、运用和创新的“数字时代。”哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”[4]维克托·迈尔—舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在论著中指出：大数据是“人们获得新的认知，创造新的价值的源泉”[4]。海量数据、运转快速、分类挖掘等特点，已成为大数据时代的主要特征。因此，大数据并不仅仅是指呈现出的海量化数据，更是指的对这些以非结构化的、无法用传统的方法进行处理的数据进行处理和运用，从数据中探求不同因素的相关性和规律性，为制定有效对策和制度政策提供科学性和实证性支撑。

大数据时代的到来使得科学研究范式发生了变革。美国学者吉姆·格雷提出在现有实验归纳、模型推演、仿真模拟研究范式后，出现了大数据时代科学研究的第四种范式——数据密集型科学发现

（Data-IntensiveScientificDiscovery）。随着思想政治教育与计算机信息科学日趋紧密结合、交叉发展，出现了新计算思想政治教育研究范式，即以人的网络思想行为大数据为研究对象的范式，专注于分析客观存在的海量大数据，寻求

各种因素间的相关性新认识和新规律，以制定精准性、个性化的教育对策，区别于以理论假设、逻辑推理为主的传统研究范式。大数据新范式的出现，为大数据时代思想政治教育分析和把握大规模群体、特殊区域聚类群体或个体思想行为新特征、新规律、新动向，提供了科学的分析和认识工具。

（二）大数据时代对我国高校思想政治教育研究和实践的挑战

随着网络信息技术不断发展，高校思想政治教育研究面临着诸多的新问题和新挑战。当前，高等教育领域正面临着大规模在线教育、翻转课堂、微课等网络课程的勃兴和众多校园新媒体、自媒体的崛起，网络日益成为思想政治教育内容的主要载体和信息传播的主要平台，成为大学生学习研讨以及接受社会信息的主要渠道，从而使海量教育教学大数据和日常服务管理大数据不断涌现。面对海量网络大数据，高校思想政治教育面临着亟待解决的大量现实问题：如何准确把握大学生网络思想行为特征和规律？如何把握学生网络学习过程、成效和障碍困惑？如何科学评价学生网络在线学习质量和质量反馈？如何分析和应用校园海量、多元的学生思想行为大数据以服务教育教学？依据分析大数据和实现“学生画像”，如何基于个体或群体的差异性，精准实施个性化思想政治教育？等等。面对上述不断涌现的诸多新问题，都需要科学地梳理和分析高校学生思想行为大数据，才能获得正确解答，及时把握教育对象的思想特征，掌握网络思想政治教育原则和规律。

二、大数据时代思想政治教育大数据研究范式的优势与特征

（一）大数据时代传统思想政治教育研究范式面临的困境

基于目前思想政治教育研究范式的梳理，笔者大体归纳为五大类：社会学范式、人学范式、文化学范式、系统学范式、教育生态范式。这些范式都力求勾画和建构思想政治教育四大要素（教育主体、客体、中介和环境）之间的内在因果

关系，探析不同要素之间的内在因果性和相互作用机制。随着网络信息时代开启和网络社会崛起，与大工业时代生产方式密切契合的传统研究范式日益面临难以适应网络信息时代的问题分析和规律性认识的困境。

传统研究范式侧重描述和思辨研究，基于客观证据和量化分析的特征在大数据时代日益凸显不足。我国传统思想政治教育研究范式往往从经验教训和启示开展思辨性分析，往往缺乏实证性研究，尤其是基于大规模社会调查和大型数据库的研究比较少，难以适应以数据研究为基础的大数据时代的客观要求。近半个世纪以来，国外美欧发达国家人文社会科学研究日益偏重基于数据分析的量化研究和实证研究，最大限度地消除研究者基于个人主观偏见、价值立场和政治倾向等的自我诠释，回归到以量化和数据分析为主要方式的客观性解释。”[5]大数据时代到来，各种海量数据的涌现和对学生思想行为的系统性、整体性把握要求，使用描述和思辨研究是必要的，但远远不够，需要引入新的大数据研究范式，既能实现证据充分，展现客观现实，又能与国际学术界主流研究相契合，使思想政治教育学科获得国际学界的认同和肯定。

（二）思想政治教育大数据研究范式的优势与特征

大数据作为科学研究的重要资源和动力，是人类寻求量化和深化世界认识进步的新标志，深化了思想政治教育关于人的思想行为的量化研究。大数据的产生、收集、积累、存储、分析、运用、转换过程，就是数据、信息、知识、价值、趋势“五位一体”的交互转换和相互关系重构的过程。大数据通过对人的思想行为数据化，实现以人的精神为核心的定量研究，通过对全样本、全过程的抓取，超越了传统偏重因果关系质性分析的“小数据时代”，透析和揭示不同要素内在相关性的逻辑关系和规律性，深化了人的思想行为的量化研究，在质性研究基础上以数据量化方式推进人们对世界真理性认识的接近和新认识的拓展，从而呈现出传统思想政治教育研究范式不可比拟的优势。

一是大数据研究范式的全样本性。传统研究范式中虽存在问卷调查、焦点小组调查等数据性调查，但都局限于部分样本或代表性样本的分析，这种“小数据时代”往往会出现因样本数量、代表性差异影响研究的客观结果，尤其面对网络