长安大学张骞文-基于大数据分析的大学生精准思政探索

张骞文

长安大学学生工作部

基于大数据分析的大学生“精准思政”探索

张骞文

长安大学学生工作部

2018年4月19日

时代之问实践之问理论之问

1.新时代的要求：新时代党要实现“两个一百年”奋斗目标、实现中华民族伟大复兴中国梦，高校思想政治工作如何为广大青年学生提供坚强有力的理想信念支持。

2.改革开放的影响：青年学生价值观逐渐多元化，高校思想政治工作如何去引导青年。

3.全国高校思想政治工作会议：出台《高校思想政治工作质量提升工程实施纲要》体现了高下思想政治工作从“全面施工”到“内部装修”的过程，高校思想政治工作不平衡不充分的问题如何破解，打通育人“最后一公里”。

4.大数据时代：每个学生成长在互联网、云计算、人工智能等信息技术日新月异的时代，学生工作者如何基于大数据理念和技术“精准”开展学生工作。

1.认识学生的困惑：学生在校有很多个人信息记录，但分散存储在各个部门独自的系统/平台中，在短时间内要想轻松了解某个学生在校期间的全部信息较为困难。

2.教育学生的困惑：思想政治教育的内容具有丰富性、教育目标具有层次性、教育方式具有多样性、教育主体具有多元性、教育客体具有差异性。因此，良好地思想政治教育就是主体、客体与内容、目标和方式等实现精准匹配的过程。

3.管理学生的困惑：“管理的本质是决策”，决策的依据是信息，尤其在大数据时代，学生管理者掌握信息的程度直接决定了决策效果。

4.服务学生的困惑：“学生的需要,我们的追求”是服务学生的本质要求。学生的诉求到底是什么？学生的偏好选择及偏好程度是否因不同个体、不同时间、不同场域等发生变化。

5.评价学生的困惑：“导向性是任何评价工作的首要属性”。引导学生德智体美劳全面发展的有力工具是对学生进行评价，而对学生评价的基础是对学生行为所产生数据的掌握，以及这些数据建模式之后的结果显现。

6.预测学生的困惑：学生工作的“事后诸葛”，把能力体现在事件的处理上，如危机事件、学生挂科等发生后，疲于“灭火”，市场扮演“消防队员”的角色。如何主动应对，早发现早上手，基于学生行为大数据的分析预测就尤为重要。

1.从研究内容看：国内较少对大学生思想政治教育的复杂过程进行解构、分析，极少从“需求—供给”二分的视角对大学生思想政治教育进行研究。

2.从研究动态看：从2009年开始，“大数据”成为互联网行业的流行词汇。到了2013年，“大数据”深入各个领域并显示出巨大潜力，因而2013年也被称为“大数据元年”。国内对大数据与思想政治教育研究的文献始于2013年，当年仅有3篇。2014年为15篇，2015年是49篇，2016年则达到了98篇，2017年185篇。可见，该领域是一项较新的研究，但增长趋势明显。

研究内容主要集中在以下四个方面：

（1）大数据思想政治教育的内涵。

（2）大数据对思想政治教育的影响。

（3）大数据时代思想政治教育的思路。

（4）在其它领域，运用大数据对需求进行分析。

3.现有研究的借鉴意义与主要不足：在研究思想政治教育的“供给侧”改革时，缺乏对“需求侧”的分析，进而使相关改革缺乏针对性和精准度。研究更多的是对已经发生的事实进行分析，即事后研究。

经验型

基于经验做出判读，没有分析数据背后反映的信息智慧型

运用大数据、云计算等分析、整合学生工作中的关键信息，从而对学生需求做出智能响应

1

“精准思政”是新时代大学生思想政治教育研究的新范式2

大学生思想政治教

育过程的本质是供

给满足需求，思政

教育的主体是供给

侧，思政教育的客

体是需求侧

3

思政教育的客体存

在差异性且差异性

处于持续变化的状

态，必然要求持续

深化思政教育的供

给侧改革，达到供

给与需求的精准匹

配，最终实现供需

平衡。

4

对“精准思政”绩

效评价的标准是思

想政治教育“绩效

增量”的大小。大

学生入校前既有的

价值观是思政教育

的“绩效存量“。

5

大数据时代为“精

准思政“插上了腾

飞的翅膀。大数据

研究方法是”精准

思政”的核心方法。

供给

需求

01

图1 需求与供给差异的组合➢当思想政治教育供给小于需求时，供给不足，学生需求没有得到充分满足，思想政治工作

绩效较低。

➢当思想政治教育供给大于需求时，供给有余，造成学生工作资源浪费，思想政治工作绩效

较低。

➢当思想政治教育供给等于需求时，供需平衡，学生需求得到充分满足，思想政治工作绩效

较高。

图2“精准思政”的实施过程

业务平台梳理学工自身业务流程01

02

03

分析平台整合全校数据资源做业务

服务平台

整合全校业务事务流程

学工建设

积累业务流程和数据利用数据、服务业务

利用业务，积累数据围绕核心大数据分析平台，“精准思政”供给助力学生成长围绕需求侧与学生成长构建大数据分析模型，适用算法

学生的大数据与教育、管理、服务业务的创新融合

以大数据为校园资产，建立智慧学工的顶层设计

学工信息化必然走向大数据服务

食堂消费宿舍出入

考勤管理

学业成绩

入驻部门：学生工作部、国际交流合作处、教务处、校团委、学生就业处、后勤管理处、公安处、信息与网络管理处、校医院

1.专业咨询

2.事项办理

3.自助服务