基于大数据的高校思想政治教育效果评价研究
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摘 要：随着互联网技术的发展，信息数据量爆发式增长，由此社会进入“大数据时代”。如何将“大数据”引入高校思想政治教育效果评价中，推进高校思想政治教育创新发展，具有极其重要的意义。因此，课题组将高校思想政治教育与大数据技术相结合，探究高校思想政治教育效果评价问题，从而提升高校思想政治教育效果。本文深入分析了“大数据”核心技术、价值挖掘、共享平台建设存在的困境。并从提升“大数据”时代思想政治教育评价的效果，提出了可行的实施方案。
关键词：大数据;思想政治教育;效果评价
随着互联网技术的发展，信息数据量爆发式增长，由此社会进入“大数据时代”。目前，数据已成为重要的生产资料，大数据技术将应用于各行各业。2016年6月，教育部发布的《教育信息化“十三五”规划》中，要求“积极利用云计算、大数据等新技术，提升教育教学的水平。”大数据正在改变着社会，并对大众的思维、生产、生活方式带来巨大的影响。
大学生电脑、移动设备已全面普及，并且数字化校园建设日趋完善。因此，数据已紧紧的包围着他们的学习和日常生活，形成了思维、生活、学习等网络化的新特征。所以，传统的思想政治教育效果评价方法已不能适应新的环境，不能很好的发挥评价的导向作用。如何面对新的形势，将思想政治教育效果评价与大数据技术融合，实现思想政治教育效果评价创新，提升教育教学效果，已成为高校思想政治教育效果评价必须解决的问题。
一、高校思想政治教育效果特征分析
通过对高校思想政治教育特点的全面分析，形成科学、系统的教育效果认知。才能开展有效的评价。
（一）教育效果的多变性
大学生的思想意识受时代特征的影响，随时代的变化而表现出不同的特征。而大数据背景下，一直以来采取的效果评价方式不再适应教育对象。因此，高校思想政治教育效果会随着时代的发展变化而改变，具有多变性。
（二）教育效果的差异性
目前，在思想政治教育开展主要是共性教育为主的上课模式，未考虑大学生个体差异。因而教育效果差强人意。在面对不同个体时，思想政治教育效果具有差异性。
（三）教育效果的未知性
高校思想政治教育通过情感教化，引导大学生形成正确的价值观、人生观、世界观。但，目前教以课堂讲授为主要教育方式，教育效果评价以考试为主，是否达到“知行合一”的效果是未知的。因此传统的教育评价体系让教育效果具有未知性。
二、“大数据”评价高校思想政治教育效果的困境
（一）“大数据”认知困境
随着大数据技术的发展，正在与社会各行各业深度融合，“大数据思维”正冲击着各领域的传统观念，在思想政治教育效果评价中亦是如此，教育者陷入“大数据”认知困境
一是传统观念固化。思政课程是较典型的文史类学科，其教师学科背景以人文社科为主，其思维方式并不擅长用数据，并且对传统课堂的认识的固化。
二是“大数据”意识薄弱。因受学科背景的限制，教师无法从技术层面进行更深层次的理解，往往停留在字面意识。且受硬件设施限制，让教师们的可用数据很少，加上大数据专业人才缺乏，无法挖掘数据背后隐藏的价值。导致教师对“大数据”的意识淡薄。
（二）“大数据”技术困境
将大数据技术应用于思政教育效果评价，涉及到数据的存储、分析、挖掘、结果呈现、评价模型建立等多学科知识，在进行教育效果大数据分析时，技术的壁垒是教师面临的难题。
（三）“大数据”价值挖掘困境
将“大数据”应用与教育效果评价，其价值在于评价的精准性。但大规模数据良莠不齐，给数据价值的挖掘提出难题。
一是数据存在严重的不完整性，在现实的数据挖掘过程中，存在数据壁垒、数据失真、数据缺失等问题。因此，对数据的准确挖掘带来影响。
二是虚假数据严重。目前因大数据在各行各业的应用，数据已俨然成为财富的象征。因此，在大数据高昂的回报诱惑下，假数据层出不穷。思想政治教育效果评价，通过记录学生的学习行为，并进行数据分析，从而评价教育效果。但也存在故意制造出的学习数据，例如挂学习视频，而不学习。因此，如何去伪存真，对数据进行降噪，是挖掘有效数据的關键。
（四）“大数据”共享困境
要对高校思想政治教育效果评价，必须将校内各种数据进行联通，形成共享数据。共享机制有待完善。目前，高校存在未将大数据应用到学生思想政治教育效果评价中去，为有相关的共享机制。因此，在思想政治教育效果评价的数据利用中难度较大。
三、“大数据”提升高校思想政治教育效果评价的几点思考
（一）“大数据”的评价手段将促进思想政治教育工作的有效性
“大数据”的评价手段将促进教师大数据思维的形成，并弄清大数据思维的内涵。特别是大数据定量化和数据化的研究方法;数据挖掘、数据清洗等处理技术;开放性、量化、“个性化”思维的使用。因此，随着教师开放性思维、量化思维、个性化思维的提升，将极大促进思想政治教育工作的有效性。
（二）提升“大数据”挖掘价值
通过大数据来有效评价高校思想政治教育效果，必须提升大数据的挖掘价值。
1.提高数据处理的时效性
将大数据准确应用于思想政治教育效果评价中，必须提高数据采集的深度和广度，提升数据的质与量，切实解决数据采集的时效性问题。涉及到思想政治教育的数据很广泛，既有自然数据，又有社交数据，因此，须融合思政课程学习、学生管理、学生活动、学生学习等一系列相关数据。并注重这些数据的时效性。
2.拓展数据采集的广度
思想政治教育效果在多个层面进行反应。因此必须在数据采集的广度上下功夫，并且拓宽数据采集思路，广集数据采集渠道，以能够完整的分析学生的日常思维行为，使之能够准确的评价思想政治教育效果。
（三）创建全方位的评价机制
高校思想政治教育评价的内容包括教师的教学水平、方式、态度的评价，对学生学习态度、效果的评价，对教学内容、以及整体效果等多方面的评价。因教育效果具有形式复杂、隐形、间接、远期等特性，给评价造成困难。就目前来看，通过大数据可以规避传统评价无法量化分析的缺点，从而得出更为准确的评价结果。通过教师、学生日常数据的挖掘，并建立相关的关系模型，实现量化研究，并结合传统的评价手段，提升评价结果的全面性和客观性。
四、结语
将大数据引入思想政治教育效果评价领域，能够有效提升思想政治教育效果评价的科学性、多样性、客观性、全面性。但也存在诸如教师的接收问题、数据的使用问题等，但相信随着时间的推移，大数据与思想政治教育的融合更加深入，能够解决目前所面临的问题，确实提升思想政治教育效果评价水平。
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