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1、摘 要借大数据时代的到来否认小数据的价值，是对大数据的误读和误解。 小数据基于“个人行为数据”展开决策，能有效破除大数据在思想政治教育精准化 过程中的应用瓶颈。大材小用、舍本逐末、舍近求远是当前大数据应用于思想政 治教育领域最突出的问题表现，思想政治教育小数据以其鲜明的个体独特性、对 精确性的追求、对个人隐私的关注以及投入产出比高等优势，将在思想政治教育 中发挥大数据无可比拟的、更有价值的作用。小数据推动思想政治教育的精准发 展可以通过建立个性化服务系统、基于教育对象小数据的精准画像、精准预测教 育对象需求、个性化推荐供给内容等方面呈现。关键词大数据；小数据；思想政治教育；精准发展在国家实施大
2、数据战略和加快建设数字中国的背景下，大数据的概念和成果 向各行各业延伸拓展的步伐加快，成为经济社会发展和人民生活改善的重要基 石。大数据为思想政治教育构建精准育人格局起到了重要的思维和技术导向作 用，但同时其过量的功能和选择也让思想政治教育工作者应接不暇。如何以合理 的方式舍弃多余的元素，在数据洪流中把握好大数据与小数据的取舍与平衡，最 大程度提升思想政治教育的水平和质量，就成了新时代思想政治教育工作者无法 回避的问题。因而，以辩证思维思考大数据时代的小数据对于推动思想政治教育 精准发展的价值及出路，对于有效破解思想政治教育领域的大数据困境，探索科 学增效的思想政治教育方案，推动思想政治教育实
3、效性提高具有重要的现实意 义。一、思想政治教育大数据应用的问题大数据引发思想政治教育思维和观念转变、载体变化、手段和方法变革，使 得思想政治教育转型成为一种“必然的生成逻辑”，山然而我们不能片面夸大思想 政治教育大数据应用的潜能，就像马克思曾指出的：“在我们这个时代，每一种 事物好像都包含有自己的反面。”2776大数据应用于思想政治教育也会面临一 系列实质性难题，并对思想政治教育的实效性增强构成挑战。（一）在应用价值上表现为大材小用思想政治教育是对人的道德观念、思想观念、行为实践起到一定的匡正作用 的教育，理想的思想政治教育大数据应用模式应是从浩瀚繁杂的信息中探寻受教 育者需求变化轨迹、洞见受
4、教育者思想行为变化规律，从而帮助教育者制定高度 聚焦的精准教育方案。但在实际应用中，大数据并非能在思想政治教育领域大显 身手，反而有些大材小用。首先，大数据并不意味着能够提供思想政治教育所有 所需的数据。一方面，通过感应器、网站点击和社交网络被动收集的有关教育对 象的大量数据通常都是未经验证的，这些数据来源多样化，导致数据的混杂性， 成为思想政治教育者明晰受教育者需求过程中的绊脚石。另一方面，真假信息掺 杂降低信息数据的有效性和可利用价值。数据量的多少和数据的好坏并无直接关 联，分析和使用与需求相关度较小的数据，通常会无功而返，增加思想政治教育 的无效“噪音，其次，大数据多种分析方法难以掩盖其
5、分析维度单一的事实。各 式各样的分析方法能使教育主体对思想政治教育方方面面产生宏观的了解和把 握，但无法对思想政治教育领域某种事物或现象进行全方位的分析。思想政治教 育对象的个体或群体之间存在差异，需要通过不同时段的不同特征加以区分，单 一的分析维度会造成分析的表面化、浅层次，更不能检验其心理过程的变化，从 而将不同的个体和复杂多维的社会结构简单化，难以有的放矢地向教育对象传导 供给内容。（二）在应用理念上表现为舍本逐末思想政治教育必须要重视人本价值，脱离了人及其所在的社会本性、放弃考 虑直觉的可靠性，那就是舍弃了其“立德”工作的根本，偏离了其“树人”职责的重 心。在包括思想政治教育的整个教育
6、研究中，教育者对数据和分析的倚重与日俱 增，这种“逐末”行为主要有以下两个方面的表现。其一，在数据和教育对象之间 缺乏有效联系。”思想政治教育的过程本身就是一个不断产生信息数据的过 程”3,因而在思想政治教育大数据应用场景中，最重要的不是数据本身，而是 教育对象与数据之间的联系。无论大数据带给思想政治教育者多么好的场景和体 验，如果在数据和教育对象之间缺乏有效联系，那么这些数据只是一堆无意义、 失去个性的数字，从而降低思想政治教育研究数据的可利用率和价值效用。其二, 过度重视客观数据而忽视主观感受。大数据只能被动地挖掘、收集已经客观发生 了的行为信息或表达过的固定看法，从而搜集获取关于研究对象
7、大量的价值判 断、评价倾向、感觉好恶等方面信息以及研究对象总体的心理状态，但如果只看 重对信息表面的分析，不太关注信息背后所包含的情感、心态，就难以触及教育 对象的需求、唤起教育对象的理性自觉。这是因为人的思想观念本身就是主客观 因素交叉结合影响的产物，教育对象真实意愿的公开和表达、行为举动的表现与 变化会偏离其日常的真实状态。加之大数据所收集到的教育对象在社交网络平台 上态度、观点的表达不全面，不可能覆盖教育者所关注的所有议题，4这种局 部剪影般的数据收集可能会导致思想政治教育错失满足人个性发展的合理性需 要的最佳时机。（三）在应用方式上表现为舍近求远大数据逐渐由一个学术界的新名词演变成决定
8、人类生活方式和各行各业运 作模式的庞大系统，思想政治教育也开始深入思考如何以数据驱动满足新的业务 需求。然而，对于思想政治教育实践来说，大数据的面面俱到不一定能够给教育 管理人员足够的洞见以提高思想政治教育的实效性。其一，大数据意味着工作难 度和操作风险的加大。现实工作中很少有既精通专业理论知识，又掌握数据技术 的复合型人才，这是由于大部分教育管理人员都是纸上谈兵、浅尝辄止，更深层 次的原因是大数据本身的复合应用性决定了学习大数据并不容易。如果不聘请专 业的数据技术人员，就难以实现思想政治教育与数据技术的融合，也无法满足思 想政治教育的业务需求。思想政治教育管理人员也要建立起与数据技术人员的沟
9、 通桥梁，使数据技术人员准确理解业务需求，从而使前台工作和后台工作通力配 合、有效衔接。通常思想政治教育管理人员会从学科专业角度阐释需求，带有专 业性的术语和名词，技术人员则会立足于系统设计和实现的角度分析和描述业务 流程。两者之间语言转换的不流畅会增加彼此的工作难度，并随之带来一定的操 作风险。其二，大数据意味着资金投入和人力资源的增多。思想政治教育所面向 群体中的每一个个体都涉及上百个参数，全面实时地分析结果需要持续不断的跨 业务平台的数据关联以及对大量异质数据的统一整合，加之有效数据的产生也是 一个长期的过程。只能投入比以往更多的设备配件，以良好的基础设施为在更大 范围内收集数据、更快速
10、度传输数据提供基本保障。针对数据挖掘与数据分析的 软件普遍价格高昂，不像操作系统和数据库等提供众多开源的软件。在维护成本 方面，大数据所带来的大集群以及低稳定性也需要付出更多的人力成本。可见， 思想政治教育的大数据应用如果不能“立竿见影”，那么经历漫长的过程后只会 “入不敷出二、思想政治教育小数据应用的优势在大数据与智能技术快速发展的时代，小数据也有其自身的成长路径、需求 导向和发展机遇。思想政治教育的小数据应用能够从宏观层面为思想政治教育走 好信息化征途迎来新基调，在微观操作上为思想政治教育的整体推进提供新思 路。小数据所具备的鲜明特点，将在思想政治教育领域发挥更有价值的作用。（-）小数据揭
11、示个体特征，便于精准把握教育对象现实中每一个人与众不同的DNA序列决定人生而独特，具有自己鲜明的个 性和特点，并在很大程度上影响和左右着人的思想观念的形成和发展。因而，把 “现实的人”作为思想政治教育研究的起点是思想政治教育存在的意义。思想政治 教育存在的合理性则要在充分了解教育对象思想形成、变化以及发展规律的基础 上才能充分显现。只有通过累积教育对象的个体信息量，对其整体面貌进行全面 立体的观察审视，才能在把握整体复杂性和全貌的基础上了解每一个教育对象。 思想政治教育面向不同层次的个体，其数据广度和深度大相径庭。“小数据的个 体独特性恰好为其揭示教育客体的个性特征、获取教育客体的个性化需求创
12、造了 条件。55再者，教育对象思想行为的变化是一个复杂的、有着独特运动规律 的动态过程，获取关于其思想行为方面的数据需要联系表现其具体言行的具体环 境和具体活动。“小数据是随着数据环境变化应运而生的一种新兴的数据组织与 挖掘方式，它包括以用户为中心的、全方位行为模式和多层次情境感知的个人数 据集合”，6小数据采集的是以个体为中心的全方位数据，综合考虑个体的稳定 特征、情景特征等相关特征，既通过各种智能设备和传感器收集能够反映教育对 象生活习惯、学习偏好、社交行为等方面的数据，也可以基于教育对象的个人基 本信息数据了解并预测其生理需求、情感诉求、情绪感知等更深层的信息，使为 其提供最优的匹配与服
13、务成为可能。（二）小数据执着于精确性，推动教育过程高效展开收集样本信息量的有限意味着细微的错误也会被放大，分析得出的结论在推 及总体上可能就会南辕北辙。因而，保证有限信息量的质量是小数据最基本、最 重要的工作。首先，小数据对精准性的追求表现在对数据质量的把控上。小数据 有利于对数据进行集中管理，对原本较高价值密度的数据进行识别、划分和过滤, 明确数据源头以便进行追踪，有效减弱无效数据的“噪声”和数据采集过程中的误 差。数据的质量保证了数据分析的信度和效度。在有限的、较高价值密度的思想 信息数据中，更能充分洞察教育对象的异质性，把握教育对象共同的思想本质和 一般规律。其次，小数据对精准性的执着表
14、现在其高度的实时动态性。社会的运 动发展本性，规定了人是有待完成的，人性也是有待完成的。7407尤其是近些 年，世界上动荡不定的社会思潮与多元的价值观念相互影响、相互作用，对人的 思想行为的变动和价值观念的更新产生重要影响。要使教育对象的思想沿着正确 的方向发展，就必须适时地加以引导，这需要不间断地观察与分析其思想的转变 方向和发展趋势。小数据的获取和收集是实时更新和动态存储的，可以做到具体 人物具体分析，实时感知教育对象变化着的信息需求，也可以具体事件具体更新, 针对教育对象的真实信息情景开展有针对性的个性化教育。最后，小数据对精准 性的执着突出表现为个体用户特征的完全表征。小数据类型明晰、
15、来源准确、形 态多样的数据特性，准确刻画了用户的实际与潜在偏好、显性与隐性需求、主观 与客观意愿，从而为思想政治教育内容的适时更新、教育方法的创新探索、教育 环境的及时改善提供全面、高品质的小数据支持。（三）小数据注重个人隐私，避免用户的数据泄露大数据意味着大规模的数据，也意味着更复杂、更敏感的数据。小数据更加 注重个人隐私，可以有效避免用户的数据泄露。首先，总量有限的小数据汇集在 一起，降低了敏感数据包括的可能性，有效避免了大数据因无序使用所造成的要 害信息泄漏的风险。其次，小数据的轻量特性表明只要具备一定的数据处理和存 储能力就能实现对其安全生命周期的全覆盖，从数据创建伊始，再到数据的修改
16、、 分配和删除的整个过程对数据进行保护，以实现用户数据在数据流转中全方位的 安全防护。再次，小数据最大的特点就是数据产生和数据使用的主体相统一，在 应用到思想政治教育领域时，使用主体均明晰数据使用的目的和原则，教育对象 产生的包括传统的关系数据库、文本文档、图片文件、视频文件等数据都是在个 人知晓和可控制的情况下加以产生和使用。教育对象可以通过设定自身小数据采 集、使用和共享的内容、对象、时间段和目的，从而实现基于自身需求的个人隐 私管理。8比如，教育对象可通过管理权限的设定控制小数据系统的数据输出, 有效阻止各种弹窗和广告骚扰。最后，小数据提供轻量级的保护策略和加密方法。 小数据能够自动识别
17、涉及个人隐私的敏感词汇以及带有隐私性的个人数据信息， 加之小数据易进行集中管理，可以通过数据分类分级找出需要保护的敏感数据， 并制定相应的分类分级保护策略，也可以通过敏感数据定位的策略手段实现有效 的防护控制。（四）小数据回报率高且易理解，便于推进精准思政工作思想政治教育领域的小数据不但容易理解和得到，而且能产生可执行的动 作，从而为思想政治教育带来增量收益和回报。目前各高校的大数据实践难以打 破硬性的技术壁垒，存在“纸上谈兵”的现象，不发达地区或者缺少人力财力的高 校难以形成大规模的用户数据，更不可能在短期内投入高昂的硬件、软件成本。 个别高校即使建立了大数据预测模型和分析模型，也不一定能带
18、来即时的价值， 反而会增加用于维护和期待更大的价值而进行的新一轮投入的资金。较之大数 据，小数据不需要投入大量经费来购买高昂的软硬件以及维护，这样就形成较低 的收集、处理和实施成本。从这个意义上来说，思想政治教育领域的小数据战略 远比大数据战略投入产出比高，能够使思想政治教育者在低成本的前提下获得更 多洞察受教育者的方法。小数据组织认为小数据通过及时的、有意义的数据把人 们联系起来，这些数据通常是规整好的、可触及的、易理解的，并且可执行利用 到日常工作任务中去解决问题。可见，小数据的读取分析和处理都相对简单，能 以可访问和易理解的数据集提供给用户及时、直观、有价值的数据支持，且可以 针对某一具
19、体对象进行立体、多维分析。加之小数据自身固有的集中性产生高价 值密度的数据支持，降低了杂乱非结构化的数据规模，也减轻了技术人员数据转 换的难度。这种投入产出比高、实施可行性强的优点进一步把思想政治教育的信 息化实践范畴扩大，符合思想政治教育自身发展的内在需求。三、小数据介入下思想政治教育精准发展的具体环节思想政治教育的小数据应用从实践层面上为思想政治教育的信息化、智慧化 打开了新的门户。通过建立基于教育对象小数据的个性化服务系统、利用小数据 对教育对象精准画像，推动思想政治教育向精准化道路成功转型。（一）构建基于教育对象小数据的个性化服务系统基于教育对象小数据的个性化服务系统（以下简称“个性化
20、服务系统”），是 为教育对象个人定制、更直接和亲自收集小数据而设计的服务和工具，符合可扩 展性、兼容性和综合实用性3个特性，应无缝衔接到思想政治教育者和教育对象 的教学实践和学习活动中。系统主要功能如图1所示。针对教育对象的个人小数 据是制定个性化教育方案的基础，包括量化的、完备的个人特征信息以及通过对 教育对象使用日志、会话信息、社交行为、搜索记录等生成的个人行为数据进行挖掘，以长期、全面的数据集合形成个人数据空间。小数据在个人行为数据的收 集中依赖于智能设备和各种传感器，其具有灵活性和全面捕捉数据的优势，但通 过这些渠道收集的原始数据不能直接用于分析，个性化服务系统提供相关数据转 换技术来
21、实现不失真的数据内容转换、文件格式的多方向转换、多平台多语言的 数据转换，从而避免数据的损失和误差。止匕外，社交媒体记录生成各种非结构化 的、动态和高维的数字痕迹，文本分析能够对收集到的教育对象产生的信息文本 数据进行情感色彩分析，以确定所收集的信息文本数据是否如实表达了教育对象 的思想与情感、立场与观点。情绪识别则是通过所检测到的教育对象的面部表情 和行为变化，对其当前状态和身心表现进行推断，这也是满足教育对象多样化需 求和学习偏好的前提。依据分析和识别出的教育对象的知识结构、语义习惯、社 交关系、兴趣偏好等相关信息，从供给内容引入、教育资源推荐、教学方法设计、 实践活动安排各个环节精准出击
22、，最终形成个性化的教学方案。个人基本数据个人生成数据数据安全数据安全个人小数据收集数据预处理个性化反馈个性化反馈小数据清洗小数据噪声过滤模块化处理个人数据空间情绪识别文本分析隐祝口密I数据决策个性化供给内容薮 I个性化教学方法赢 个性化学习资源康I个性化实践活动赢个性化、精准化教育方案图1个性化服务系统小数据应用流程（二）利用教育对象小数据对教育对象精准画像对教育对象精准画像是通过分析教育对象的线上兴趣偏好和线下行为场景 所形成的教育对象形象具体化的过程，其能实时洞察教育对象行为演化、实时提 取教育对象特征，是实现个性化教育、提升精准教育水平的重要方式。在进行精 准画像前，要明确画像目的和预期
23、效果，从而在体系设计到画像建立的整个流程 中对多源数据融合、用户统一标识、数据特征化、算法建模等方面工作作出合理 规划，以确保实现教育对象精准画像的个人定制。教育对象小数据是对其进行精准画像的基础，主要是指以教育对象为中心所采集的数据。只有去除冗余虚假数 据、保留真实客观数据，才能精准描绘出教育对象的心理状态、行为方式和价值 观念。因而，要通过数据清洗对可能存在的无效数据和虚假数据进行过滤，将过 滤的有用数据映射到构建的标签中，并将提炼出的多种特征组合在一起。标签的 选择直接影响最终画像的丰富度和准确度，对教育对象精准画像的核心工作就是 给教育对象打上高度精练的标签，既包括性别、出生日期这类静
24、态属性标签，也 包括需要不断更新以保证标签有效性的动态属性标签。各级标签层层递进，每一 级具体的标签实例分别描述用户的一个维度，共同构成对用户的一个整体描述。 教育者可以通过教育对象精准画像提供的性别、年龄层次、兴趣爱好、习得规范 等标签，更快速地了解教育对象不同的思想实际，并找到特征相似的目标群体， 有的放矢地解决不同个性的人的思想认识和思想问题。需要注意的是，最终生成 的精准画像并非一成不变，而是具有一定的灵活性，可以根据用户的动态行为修 正与调整画像。（三）基于小数据决策的教育对象需求预测小数据以精确的方式定位分析某条信息、某个人的基本性质，通过相关算法 找出隐藏模式、实时趋势及未来行为
25、，通过需求建模、需求发现、个性化服务匹 配输出流程。从这个意义上来说，小数据比大数据更能精确地发现教育对象需求 变化与发展趋势，因而也更能促进思想政治教育预测能力的提升。对教育对象进 行需求预测的大致流程如图2所示。收集教育对象行为数据是起始工作，可穿戴 设备、各种传感器感应收集的数据以及引进的第三方采集的行为数据中蕴含着教 育对象的多种有效信息，通过相关小数据的分类、整合，在时间轴上将教育对象 的需求进行标签化操作，精准地描绘出教育对象的历史需求、实时需求、未来需 求。“为了最好地预测隐藏的数据及信息，必须利用最合适的统计模型。”97需 求预测模型建立以后，要进行模型评估和模型优化，目的是更
26、好地预测可能的输 出，对教育对象的需求进行有效前瞻和预测。教育对象可以结合自身实际验证预 测模型得出的结果并给出对模型的评估和反馈意见，同时这也可以收集到教育对 象的行为数据中，以探求改进和优化下一阶段对教育对象更加精准的需求预测。 其中，审慎地选择预测变量的组合，是提升预测精准度的可靠保证。第三方采集 的小数据十分关键，以知网的学术资源检索为例，大学生群体通常因学习和科研 需要产生文献搜索的动机，知网为其提供检索平台的同时，也详细记录了他们的 学术信息需求与认知，检索行为与检索习惯，将他们的历史检索小数据和学习行 为小数据相结合，可准确预测出大学生当前实施的科研需求，实现个性化教育的 精准定
27、制和推送。J J教育对象行 为数据收集 JJ J教育对象满意度萍f古 P求预测模型1/模型评估模型彳尤花P图2教育对象需求预测流程(四)小数据思维驱动下供给内容的个性化推荐思想政治教育内容是思想政治教育内在结构与外部形态的真实解读，体现着 思想政治教育的性质。随着人们获取信息、接受知识、自主学习的途径不断增多, 教育对象每种独特的价值观念和生活方式的存在都有其特定范围内的合理性。只 有满足教育对象在时间维度和空间维度上的各种知识需求，才能彰显思想政治教 育的学科特色。但现实存在的一个突出问题是高校普遍存在“灌输式”和“注入式” 教学，片面强调教材的主干知识，忽视教育对象的内心世界、独特潜能以及
28、对现 实生活中问题的分析，从而降低理论的解释力、说服力与战斗力，抑制了思想政 治教育实效性的发挥。小数据思维驱动下的供给内容的个性化推荐符合思想政治 教育改革发展的趋向。通过收集教育对象小数据所形成的个人数据库，有助于教 育者深层次了解教育对象的思想状况，发现教育对象的“思想漏洞”“知识空隙”和 “价值缺口、小数据思维的精简化和精准化追求能够使教育对象在有限、精良的 样本数据集里全面、细微地发现教育对象的心理数据和行为数据，更加全面、立 体、系统地认识教育对象。只有使教育对象的知识需求显性化，才能满足教育对 象的个性化需求。同时，这种精准思维能够在知识的收集、分类和整合上过滤掉 知识噪声 留下
29、有价值的信息，有效搜集整合多元化的教学内容，从而促成供 给内容的指向性和针对性。小数据思维还表现在对因果关系的追求上，偏重于理 解数据与基本事实之间的逻辑关系，更加了解事情的相关性及内在原因，能够帮 助教育者得到更广、更深的数据洞察，从而在进行理论教育时做到以理服人、以 情感人。总之，大数据无疑为思想政治教育探索更加有效的育人模式起到了重要作 用，其显示出的“短板”并不足以掩盖它在思想政治教育领域的良好态势和无限潜 力。提倡和鼓励思想政治教育领域重视小数据并加以运用，不是要将小数据和大 数据严格对立起来，而是期望小数据能够对大数据“查漏补缺、弥补大数据容错 性思维所忽略的有关人的情绪、思想、价
30、值等微观层面的个体数据，从而彰显其 应用于人文社会科学中的独特价值，更是期望大数据与小数据能够“枝叶相持”， 从大数据中发现和掌握规律，再去用小数据匹配到个人。可以说，思想政治教育 领域的小数据应用是对思想政治教育信息化进程中哲学自觉的反思与解答。思想 政治教育工作者既要肯定大数据的价值与前景，又要充分认识小数据的特点和应 用，通过大数据和小数据的互补，更好展现数据之美、数据之道。参考文献：1魏有兴，刘三妮,杨佳惠.大数据与思想政治教育融合研究的进路与前瞻J. 河海大学学报(哲学社会科学版),2020,(3)2马克思恩格斯选集(第1卷)M.北京:人民出版社,20123刘宏达，杨灵珍.思想政治教
31、育大数据的生成规律与运用逻辑J.教学与研 究,2018,(5)4 丁小浩.大数据时代的教育研究J.清华大学教育研究,2017,(5).5陈辉.小数据之美：精准捕捉未来的商业小趋势M.北京:中信出版社,20196 Deborah Estrin.Small data,where n=mc J .Communications of the ACM,2014,(4).7张潮军,学科重要理论探索:我的18个思想政治教育见识见解M.北京:中 国人民大学出版社,2018.8陈臣,图书馆小数据读者个性化兴趣预测与发现模型的构建J.图书馆论 坛,2017,9美赫克托奎斯塔,桑帕斯库马尔.实用数据分析M.刁晓纯，
32、译,北京:机 械工业出版社,2017大数据视域下思想政治教育方法发展的几点思考摘要：随着时代的发展，传统的思想政治教育方法已无法满足受教育者日 益增加的需求。在这样的环境下，大数据与思想政治教育的结合备受瞩目，但机 遇总是伴随着挑战，思想政治传统方法与大数据信息技术的融合也带来了不可忽 视的问题。本文基于这一背景，通过分析大数据思想政治方法发展的几个问题， 提出了几点解决措施。关键词：互联网大数据思想政治教育方法21世纪以来，互联网技术一日千里，大数据作为与互联网相辅相成的一员， 也逐渐走进了大众的视野，但同时新技术的发展也带来的一些弊端也日益显现。 本文通过分析大数据思想教育方法的弊端，再提
33、出几点解决措施。以期认清形势, 趋利避害，助力思想政治教育方法发展，从而更好地提升我国思想政治教育的实 效性。一、大数据思想政治教育方法的弊端1 .过度依赖数据，削弱隐性教育影响思想政治教育是精神文明的重要内容，它的根本目的是提高人们思想道德素 质，促进人的自由全面发展，激励人们为建设中国特色社会主义，最终实现共产 主义而努力奋斗。1作为一门指导人们形成正确思想的学科，微风细雨般潜移 默化的影响往往要比生搬硬套式的填鸭更有益于学生的成长。大数据虽然在一定 程度上帮助思想政治教育者从身体力行的世界里解放出来，但同时减少了与受教 育者面对面交流的机会，势必会削弱传统的思想政治教育方法所具有的潜移默
34、化 的影响。2 .复合型人才稀缺，不符合人才需求标准大数据与思想政治教育方法的结合使得思想政治教育更具灵活性，思想政治 教育者可以通过思想信息文本分析与挖掘方法对个体进行多角度的价值研判与 干预，并量身定做适合他们自身的思想政治教育方法，但这同时也对教育者的素 质提出了更高的要求。人才的培养总需要一定的时间，在现阶段，多数思想政治 教育工作者拥有扎实的理论功底和丰富的实践经验，但他们对信息化工具使用不 精通。而专门从事大数据研究的计算机工作人员，却对思想政治教育一知半解， 既精通信息化工具又具有丰富的思想政治教育理论和实践经验的高端人才并不 多。然而，大数据发展速度迅猛，只有不断提高思想政治工
35、作者人员素质和教育 理念，才能更好更大程度地发挥出思想政治教育育人的功能。3 .数据监管不到位，容易产生隐私外泄大数据时代，人们的思想和行为将无处遁形，我们任何一个人无时无刻不在 生产数据。如果只是单纯的用于提升思想政治教育的实效性尚好，一旦大数据记 录的信息被泄漏用于商业目的，将会对受教育者产生许多不必要的困扰。更严重 的情况下，一旦这些信息被不法分子窃取用于政治目的，将会对社会主义核心价 值观造成极大影响，这就会导致本末倒置，违背了我们当初把大数据与思想政治 教育结合用来提高思想政治教育实效性的初衷。所以，我们更应该做好思想政治 教育数据监管工作，而目前我国的数据监管工作并没有到位。由此可
36、见，受教育 者的隐私问题将成为大数据思想政治教育方法很大的一个隐患。二、针对大数据的弊端而采取的具体措施1 .构建针对大数据的“私人订制”式思想政治教育方法大数据环境下，思想政治教育方法想要做到更好地发展，必须构建个性化思 想政治教育方法。大数据与思想政治教育的结合，毫无疑问会削弱隐性教育的影 响，而如果构建个性化的思想政治教育方法，不但会使得思想政治教育大数据与 思想政治教育隐性教育能够兼得，而且还可以平衡思想政治教育个性化与规模化 的关系。李绪、曹系、付磊提到“在开拓网络缩放算法的基础上，提出关键信息 显示算法，能够区别显示社交网络关系图中用户相对重要的信息和次要信息，增 强关联度较高数据
37、的显示效果。”2我们可以参考这一方法，构建基于大数据的 个性化思想政治教育方法，通过依托大数据技术分析，把握不同个体的思想发展 动态，有针对性地回应其内在需求，推进思想教育真正走进人们的心灵深处，实 现私人定制式的“精准滴灌”。让思想政治教育能够集整体关照与个体精准描绘 于一体。2 .建立状式”思想政治教育大数据服务团队思想政治教育方法的良好发展，与提升思想政治教育工作者数据素养，建立 一支高素质的思想政治教育大数据服务团队是密不可分的。首先，可以多渠道聘 请相关专家给予指导意见。当前我国思想政治教育者多为思想政治理论课教师和 高校辅导员，长期的一线授课经验可能会造成思维定式，阻碍了他们使用大
38、数据 的意识。聘请大数据方面的专家来对思想政治教育工作者进行大数据知识与操作 方面的指导，可以让大数据思维深入人心，让大数据操作能力人人熟练。其次， 大数据服务团队内部信息要实现畅通，分工要合理，实现团队各影响因子同向同 行，建立网状式分布思想政治教育大数据服务团队。才能最大程度地发挥出大数 据的优势，打造出一支导向正确、学识丰厚、影响力广的思想政治教育大数据服 务团队。3 .建立大数据规范制度规避大数据“阴暗面”脱离规范制度的大数据，犹如决堤之水。所以如何顺应潮流，趋利避害，创 新大数据的监督手段和方式，建立牢固的堤坝在大数据发展的未来显得尤为重 要。其次，大数据虽已成为时代不可逆转的发展趋
39、势，但其副作用则严重影响了 用户对大数据的认可程度。最后，因为大数据是基于历史的统计数据，基于大数 据得出的某些思考并未投入到实践中，所以它的某些副作用暂未发现。所以我们 应该更应该未雨绸缪，提前进行风险预警，并提出解决办法，把危险扼杀在摇篮 当中。因此我国政府应建立大数据的规范制度，避免大数据的“阴暗面”。1徐飞.对高校思想政治教育中载体互补性问题的思考J .中国校外教育， 2011 (04)： 18-19.2 .李绪，曹磊，付磊.社交网络数据个性化推荐的可视化方法J.计算机工程, 2014, 40 (03)： 46-50.3 .操菊华，康存辉,大数据作用于思想政治教育引领力的内在机理与推进机 制J.学校党建与思想教育,2019 (06)： 76-78.