大数据时代的到来给社会信息技术带了重大的变革，同时也成为政治、经济、和社会发展等事业转型的重要契机和创新思维的重要支撑点。大数据对高校教育的影响同样不容忽视，高校思想政治教育在大数据时代应主动跟进研究，在各方面做出积极回应，更有效地利用大数据为其发展服务。

（一）大数据时代的概念及其特点

1．大数据时代的概念

随着云计算、物联网的迅速发展，数据被搜集、存储、分析和应用，我们被包围在数据编织的网络中，生活中的各种行为都被打上数据的烙印，这是一个新型信息时代———大数据时代。“人们能在大规模数据的基础之上做到的事情，并且这些事情在小规模数据的基础上无法完成，就叫大数据。人们能够通过大数据获得更新认知、创造更新的价值观念；大数据还可以改变组织机构和市场，以及政府与公民关系。”[1]大数据时代的到来，产生了很多科学价值和社会价值。美国互联网数据中心将大数据定义为通过从大容量数据中对特定目标进行抓取并分析进而获取价值的一种新的技术架构。大数据时代，就是通过挖掘、利用和创新大数据的价值，使其为国家社会及人的日常生活服务的时代。这是一个数据量急剧膨胀的时代，是数据被量化分析的“透明”时代，是各行各业因为数据的挖掘和数据技术的运用而面临挑战和机遇的时代，是人们思维方式、行为方式被迫或主动改变的时代。有人这样评价大数据时代：“人类处在不断的发展中，但即便是现代社会飞速的发展中，人们也必须依赖局部数据和片面数据、抽样数据，大数据时代的到来为人类提供了前所未有的条件和机会，在很多领域与很深入的层次获取和利用完整数据、全面数据和系统数据，透彻地分析现实的规律，获得从前无法获得的知识，发现更多的商机。”[2]

2．大数据时代的特点

（1）数据规模庞大繁杂。

大数据时代下，数据量难以计数，据全球著名咨询机构国际文献资料中心估计：“截至2011年，全世界产生的数据量达到1﹒8ZB，相当于全世界每个人都用一块100多GB的硬盘存储的数据，这种增长仍在加速，预计到2015年将达到近8ZB”[3]。数据类型不再局限为结构化的数据，各种半结构化、非结构化的数据纷纷涌现。在全面网络化的时代，非结构化的数据诸如声音、图片、视频的数据量急剧增长，占整个数据量的四分之三以上。同时，由于数据规模的庞大繁杂，导致其中新增加的相关关系也呈几何式上升。大数据的数据规模、数据类型、价值密度、处理速度都是大数据时代下难以避开的基础性问题。但也应该看到数据规模庞大的优点———物与物之间、物与人之间、人与人之间、人与活动之间、活动与活动之间全领域全过程的信息都将被记录和搜集下来，相关部门通过对海量数据分析可以发现以前未曾得知的相关性联系，进而对未来的发展做出预测。

（2）数据价值化的总体趋势。

大数据已经渗透到各个行业的不同维度，数据价值也伴随着对行业的促进作用得到彰显。需要说明的是，大数据不仅是一种技术，也是一种价值观、方法论：第一，大数据技术要在这纷繁复杂的数据之间发现其内在的相关联系，这也是大数据的核心价值所在。例如谷歌公司最为人称道的甲型H1N1流感的传播范围预测，便是通过观察人们在网上的搜索记录来完成的，其与官方统计数据的吻合度高达97%。第二，数据信息能快速地满足人们对信息的实时性需求。传统的信息传播载体如报刊、广播、电视均有固定的传播周期。新兴媒体尤其是互联网产生并广泛应用之后，信息产生与信息传播几乎零间隔。第三，“大数据的最终意义是通过数据获得洞察力和价值”[4]，这也是大数据最重要和最受关注的特征。在数字技术条件下，人类的活动踪迹、社会关系被一一记录下来，大数据的预测价值使人类的行为不再是毫无关系的、完全偶然的，而是存在着我们以前未发现的相关关系、蕴含着巨大的研究价值的。

（3）世界智能化的发展方向。

世界智能化是大数据的发展趋势，同时也是大数据时代的特征之一。随着数据的广泛应用，数据的挖掘分析使我们对各种事物的现象和本质有更深入的认识。此外，基于大数据的各个行业逐步出现智能化的特征，尤其是商务智能化的发展趋势，使我们看到大数据引导的智能化影响范围不仅是各个行业，同时也是社会大众。比如美国的第一个智慧城市迪比克率先完成水电的数据建设；纽约通过数据挖掘，成功预防火灾；西雅图用数据挖掘实现电力资源节省；等等。在我国，也有广东佛山的“四化融合智慧佛山”发展战略、贵阳依托中关村贵阳科技园进行的数据平台建设等大数据技术应用的实例。与此同时，大数据对世界智能有着更广泛的影响：对于市政府决策而言，通过提升收集分析数据的能力，利用大数据技术可以为市政府决策提供最优决策；对于市民生活而言，市政府通过移动设备搜集数据，可以为市民提供更多实用性的应用程序和更多的智能设备———智能停车表、智能出租车等———以促进市政基础服务智能化。随着大数据时代的不断推进，民生、医疗、公共服务的智能化水平也将逐步提高。

3．各行各业应用大数据的发展态势

大数据应用的范围涵盖医疗、交通、农业、科技国防、教育等领域，同时也以惊人的速度波及我们生活的方方面面，其中最典型的案例就是沃尔玛超市的尿布和啤酒之间的相关性发现。此外，大数据应用除了在国外如火如荼地开展着之外，在国内也不乏大数据应用的例子，比如由浪潮集团开发的大数据平台大大提升了济南的警务工作能力、“淘宝数据魔方”利用大数据成功锁定用户喜好等，这都是与人们生活息息相关的成功案例。同时，从《互联网周刊》发布的《 2014大数据应用案例TOP100》中，我们可以看到大数据在我国各行各业的发展状况。同时，大数据与“云计算”的相辅相成也将引领人们进入“云生活” ，诸如云服务、云空间、云搜索等一系列资源分享应用，从侧面也反映出基于大数据技术所带来的社会生活变化。此外，大数据与行业发展的关系紧密度越来越高，各行各业借助大数据平台来达成目的是大数据时代的又一特点，作为信息技术中最具颠覆性的技术变革，大数据与各行各业进行结合，带来了行业新的发展、新的突破，翻开了实现人类世界的新篇章。

（二）大数据时代下思想政治教育所面临的机遇与挑战

当前，大数据的覆盖范围达到了前所未有的高度，对各行各业造成持久而深远的影响。在大数据时代，每个人都成了数据的关联者和发布者，而大数据时代对于思想政治教育学科的发展来说，既有机遇又有挑战。

1．大数据时代下思想政治教育面临的机遇

（1）增加了思想政治教育内容的针对性和科学性。

在思想政治教育中，由于社会条件的复杂性和教育对象思想的多样性，难以具体把握教育对象最贴近实际的思想状况，导致提出的对策应用范围不够。在大数据时代，大批思想政治教育与大数据相结合的案例涌现，比如大数据提高大学生就业的质量、大数据与“三观教育”的结合等，种种这些都是思想政治教育内容的一手素材，它们能使教育对象对课程更感兴趣并更容易接受。对思想政治教育对象而言，大数据对思想政治教育对象的分析把握将更加彻底，进而促使思想政治教育的内容更具有针对性，从而能够切实改善思想政治教育对象的思想与行为。在宏观层面，所有人的思想行为可以通过线上线下的多样数据被总体把握和揭示。通过这些数据的分析，我们可以把握群体的思想规律、精细分析群体思想与各类事件的联系，甚至掌握不同群体对不同教育信息的好恶等[5]。例如通过大数据统计出大学生关注的年度热词等，可以从中洞察大学生的思想动态、行为方式、关注焦点以及其他相关项，思想政治教育者通过数据分析得出正面或者反面的案例更好地传达知识、想法，达到教育目的。

（2）“慕课”（MOOC）的出现推动了思想政治教育方式的转变。

互联网、移动技术、大数据三者的结合，对教育产生创新性变革的表现之一就是“慕课” ，“慕课”也被誉为“自印刷术发明以来教育最大的革新” ，收集、分析数据，开展大数据应用是隐藏在“慕课”平台背后的秘密。“慕课”的教育形式和教育方式，以及其中包含大数据的分析方法引来了众多关注和效仿，同样对思想政治教育也产生了重要影响。虽然中国大学“慕课”方兴未艾，但其中的思想政治教育课程仍处空白状态。通过“慕课”的形式进行网络教育，为思想政治教育的覆盖面和影响力的扩大提供了丰厚的土壤。同时，把“慕课”的教学方式引入课堂或者把“慕课”视频作为课堂教学的一部分，能有效吸引教育对象的注意力，改变教育对象对课程的固有看法或偏见，提高思想政治教育的教育成效。作为思想政治教育的网络载体，“慕课”无论是作为网络教育进行传播还是应用于课堂实际教学，都不同程度地推动着思想政治教育时代性和创新性的发展。

（3）推动了思想政治教育的学术研究。

思想政治教育面临着多种难题：理论不彻底、科学性不够；理解力不够、不能说服人；前瞻性不够、不能指导现实；等等。导致上述现象的诸多原因之一就是实证性不强。思想政治教育研究多停留在思辨的层面之上，对于思想政治教育的实证性研究多采用的是调查问卷和随机取样的方式，这限制了思想政治教育的研究力度和研究范围，导致思想政治教育的说服力和科学性不强。“大数据时代下，人类第一次可以有条件获得全面数据、完整数据和系统数据，进行‘样本＝总体’的数据资料分析。”[6]思想政治教育可以通过大数据获取信息，并通过云计算等方式分析思想政治教育的各种现象，用数据说话，以数据为手段增强自身的理论建设和理论说服力。同时，通过大数据物联网等载体来发现潜在的问题、矛盾以及解决契机并以之指导现实，从而增强思想政治教育的前瞻性。

2．大数据下思想政治教育所面临的挑战

（1）意识形态安全与个人信息安全问题。

首先，在大数据时代，网络平台的日益发达使得文化思想和价值观念的交融更加密切，大数据以其高速的数据分析技术、免费共享的教学资源、种类繁多的数据资料、质量上乘的分析报告开启了信息传播的新篇章。但与此同时，西方意识形态的渗透力和影响力随着大数据的发展变得更加隐秘，教育对象在接收大数据提供的信息的同时极易吸收其所隐藏的西方的价值观念，从而产生抵触意识形态、对主流价值观念产生怀疑、对现行政治体制不认同、对国家的向心力减弱等问题，进而威胁我国的意识形态安全。其次，大数据让个人隐私泄露问题变得更加突出。目前，因个人信息泄露引发的多种网络诈骗屡见报端，信息“去身份化”的保护措施正受到大数据深刻猛烈的冲击———不同的去身份信息经过高度发达的数据分析技术被重新分析、对比和组合后，不仅能够识别身份，还能获取更多内容。因此，在新的应对方案未出台之前，我们要着重提升个人信息保护意识来减少信息泄露对自身造成的伤害。

（2）思想政治教育教育者的能力及相互配合面临挑战。

首先，从思想政治教育工作者个人来说，先于教育对象了解大数据并树立数据观念，才能科学引导教育对象数据观念的发展。大数据时代的发展使得互联网和各个移动终端的信息更加丰富，开放性也更高，因而教育对象可以通过多种方式获得有效性信息，甚至超过思想政治教育工作者获得信息的程度和范围。因而如果思想政治教育工作者继续坚持以往的角色定位，没有及时获取教育对象的变化，树立自身的数据意识，并采用适时、适度、适量的教育方式转变，则会很难满足教育对象的需求。其次，由于大数据在各个行业发挥着自身的影响力，因而对于整个思想政治教学系统而言，大数据仍扮演着重要的角色。思想教育工作部门的信息共享、信息沟通、信息开放的实现提供了大数据分析的基础，大数据的价值正是通过信息的整合、分析和开放获得的。因此，只有改善思想政治教育各部门内部信息垄断的局面，大数据才能充分发挥作用。这就需要思想政治教育各部门之间的协同配合，但这种协同配合所带来的思想方式及工作方式的转变势必对原来的工作模式产生冲击。

（3）思维方式变革带来的冲击。

首先，大数据时代下，大数据时代的思维变革主要涉及三个方面：不是随机样本是全体数据；不是精确性而是混杂性；不是因果关系而是相关关系。大数据可以厘清我们头脑中无法整理的复杂情况，克服我们因直觉而产生的错误。但是，数据忽视价值，数据不了解背景，数据可能造成更大的“干草垛”———数据越多，统计上的相关关系也就越多，因而可能导致人在诸多没有实际意义的相关关系中迷失。其次，在大力宣传转变思维方式的背景下，易出现“唯数据主义” 、忽视经验研究的方法，在解决问题的过程中一味依靠数据，忽视了经验积累、价值观念以及理性信仰在解决问题中的重要作用，且没有看到大数据的缺陷，比如数据忽视价值、数据不了解背景等，在解决问题时也背离了数据应用的目的。最后，在强调全体数据的同时大数据也在挖掘分析技术的基础上更关注个体。大数据使追踪每个个体数据成为可能，其刷新了传统统计注重全体状况的概念。因此，思想政治教育者不仅要注重思想政治教育对象的问题的发现、教育、疏导、沟通，还要树立个性化、差异化的教学理念。

（三）大数据浪潮下的高校思想政治教育革新趋势

大数据时代下，传统的教育模式正受着大数据的影响，我们应该看到大数据对思想政治教育的影响是多方面的。因此，对思想政治教育工作者来说，必须要做到接受大数据，以积极的姿态应对大数据浪潮对其的影响和改变，从而促进高校思想政治教育的发展。

1．改善思想政治教育教学内容，增加思想政治教育科学性

（1）进行大量的前期数据准备，用鲜活有力的数据增加教学效果。

根据以往的经验，相比传统的以理论为主的教学内容，用数据呈现出的教学内容更具科学性和说服力。因此对于高校思想政治教育工作来说，应该用数据来论证生命观、幸福观、婚姻观、消费观、生态文明观等各种观念的现状及其相关关系，从而具体了解大学生观念的深层次情况。我们的生活中就有类似的例证，例如在纪念抗战胜利70周年的大阅兵时期，各大媒体通过搜索引擎的相关信息进行数据整理，将热搜词汇、相关搜索趋势、各国政要关注度和武器装备关注度等一一呈现。而这种方式同样可以应用到对于大学生的观念分析中，这就需要大学与各大网络平台联合发力，比如在网上针对幸福观发起话题，并通过大数据手段来分析对幸福观的见解和所呈现出的趋势和特点，以便更有针对性地进行教学。

（2）充分发挥“慕课”效用，提升教学质量。

通过校园内部的交流论坛，可以实时对大学生讨论的热门话题和热门事件加以了解，从而积极进行答疑解惑和教育引导，并及时化解矛盾与冲突。但是大数据对思想政治教育网络平台建设的影响远不止于此，其对教育的影响主要的体现是“慕课”及“翻转课堂”等教育模式的创新。思想政治教育关于“慕课”的研究与尝试，也正体现着思想政治教育对大数据的主动参与。由于网络教育平台“慕课”的风靡，中国也出现了相关的网络平台———“中国大学慕课” ，但其中关于思想政治教育的内容少之又少。比如“思想道德修养与法律基础”这门课，在有限的课程规划内老师不可能面面俱到，思想政治教育工作者即可以充分利用这一空缺，积极探索教学模式，丰富教学内容。很多院校根据自身优势平台的不同，联合进行“慕课”的开发和应用，同时借助大数据的分析手段，来分析学生的学习情况、学习进度、课程评价，从而有效地改善教学内容和教学方法，并打造让学生终身受益的课程。

2．改进思想政治教育者的工作能力，增进思想政治教育实效性

（1）加强意识形态认知，注重信息和自身隐私的保护。

首先，加强意识形态教育。在互联网中，多元价值观的肆意传播，形成巨大的信息场向外辐射。而在这一过程中西方发达国家利用已形成的信息技术优势，占据网络控制的制高点，不断向别国输送其价值观。高校是意识形态的主阵地，因此思想政治教育队伍要注重提升教学素质，巩固马克思主义在意识形态的主导地位。其次，强化隐私安全教育。大数据联动挖掘模式与传统数据挖掘技术相区别的关键，在于它通过复杂运算法则所采集到的非结构性数据单独来看是完全不涉及隐私的，但是恶意分析者完全可以从“马赛克理论”出发，通过多种数据挖掘技术的组合轰炸来发掘隐藏在各种网络交互活动中的特殊关联性，并“提取到隐含的先前未知的有潜在价值的信息”[7]。因此在高校的思想政治教育工作中，要强化学生的数据保护意识，对社交网络、视频网站、银行卡等个人信息给予高度重视，从理论的角度并通过事例解说促使大学生注重自身信息和隐私的保护。此外，还应使学生认识到“有些日常生活信息看似无关紧要，其实从中也可以摸到国家经济和社会脉搏”[8]，以免这些信息被西方敌对势力获取和利用。

（2）提升数据利用能力，挖掘数据潜在价值。

首先，高校思想政治教育工作者要在总结自身工作经验的基础上尝试创建一套关于数据收集、分析、管理等的标准化流程，并有意识地提高自身的数据敏感度、数据洞察能力和数据分析能力，从而适应时代的发展要求。比如，微博与微信的盛行使得大学生热衷于把自己的情绪在网络上宣泄，反映了他们的何种心态；大学生自杀案件发生前很多都有在自己的社交平台上显露自杀的意愿，思想政治教育工作者应该做到见微知著、及时介入，从而避免悲剧的发生。其次，思想政治教育工作者分布在不同的部门，因此要整合数据资源，避免条块分割、力量分散。数据的最大拥有者是政府，相对来说，政府掌握的数据更为全面可靠，因此要加强政府与高校的合作，充分挖掘有关思想政治教育数据的潜在价值，为增强思想政治教育时效性提供依据。

3．转变传统思维方式，凸显思想政治教育前瞻性

（1）从注重因果联系转而更加注重相关关系。

大数据的核心价值就是基于海量数据进行的趋势预测，大数据预测特别强调事物和现象之间的相关关系，比如沃尔玛根据周末购物篮数据显示及时调整尿布和啤酒的货物摆放位置而大幅度提高销售额即为明例。大数据时代是在没有理论假设的数据分析的前提下发现知识、发现事物之间潜在关联的过程，并在这一过程中洞察和探索社会的发展规律的时代。比如，目前对于大学生婚恋观、消费观、生命观等大多处于个体研究的状态，而它们之间的内在联系———比如不同消费观念下隐藏着怎样的婚恋观等———就可以用大数据及云计算的方式来发现探究。

（2）经验指导与科学引领相结合。

在思想政治教育工作中，要在科学预测的前提下切实把握教育对象的变化规律和条件，从多种预选方案中进行选择，以获得针对特定目标的最佳经济效果和社会效果。缺乏支持教育决策的数据、脱离教育发展，是导致决策质量水平较低和失误的重要原因之一。大数据所具备的动态性特征可以随时搜集所需要的数据，能够实现跟踪分析和动态分析。比如，在威斯康星州每年举行的“知识和概念考试”的基础上，教师必须参加三次“数据挖掘”活动，深入分析学生的学习发展情况，然后根据这些动态和差异数据进行研讨，确定具体的相关教学管理活动[9]。但是由于大数据的复杂多变以及数据源的不稳定性，导致其出现小概率的偏差不可避免，因此经验指导所具有的合理性和必要性可以帮助人们猜测哪些变量不适用于数据分析，而数据分析则可客观地确定各个变量因素的权重，进而得出相应的预测精度。

（3）从注重群体的思想行为转而更加关注个体的差异。

思想政治教育的教学多是针对一整个群体，其往往是通过抽样调查的方式获取小范围的数据来反应整体的情况，对个体关注度不够。大数据分析技术使及时获取学生的思想动态成为可能，其可通过对大学生思想行为的筛选和分析，以可视化的方式呈现出学生最近的思想动态，比如关注的社会热点、普遍性的思想问题、行为动向等。在关注群体行为的同时还可以关注单个学生、小群体的思想动态，从而进行针对性教育，比如个别谈话及心理辅导等，并以之提高思想政治教育的针对性和实效性，为创新思想政治教育方式寻求新的实践土壤。

4．转变思想政治教育研究范式，促进思想政治教育纵深化发展

（1）采用以数据为载体的定量研究与传统的定性研究相结合的新型研究范式。

定量研究在思想政治教育学科中一直备受关注，传统的定量研究的通常做法就是建立理论假设、数据模型，然后抽样调查，数据统计，模型分析，最后验证假设，但是在这一过程中其固有的缺陷———如何实现随机性和小范围样本分析对全局和个别情况的适用困境———也往往凸显出来。在大数据时代，其所倡导的调查方式———“相关关系”和“样本＝总体”———和技术甚至可能实现所有特定目标数据的收集和处理，即实现“样本与总体”的等同，因此与局限在小范围的数据相比，大数据可以把我们的调查分析可量化的维度做到极致。“在小数据时代，我们会想世界是怎样运作的，然后通过手机和分析数据来验证这种假想。在不久的将来，我们会在大数据的指导下探索世界，不再受限于各种假想，我们研究始于数据，也因为数据我们发现以前不曾发现的联系”[10]。思想政治教育主体可以通过增强自身的数据分析处理等能力，加大定量研究的力度，从而改善以往缺乏数据支撑而导致分析的透彻性低、说服力不强的问题，拓展思想政治教育的主动性、实效性和针对性。

（2）采用跨专业与跨领域的合作研究范式。

大数据发展到今天，不是走向更加普及的道路，而是越来越专业化。广泛潜在的数据价值，不仅需要异源性和异构性数据信息源，更需要专业的数据研究人才和数据研究技术。信息共享是跨专业和跨领域合作的前提，在拥有巨大的数据源的前提下才能让大数据技术对数据挖掘分析更彻底，更有价值。对于思想政治教育学科研究的发展来说，要真正地把大数据运用到研究中去，不仅需要具有本学科理论根基扎实的专业教师，同时也需要专业的数据挖掘整合分析的人才，因此跨专业、跨领域的合作就成为提升思想政治教育研究深度、广度的必要选择。只有结合政府的数据优势、企业的技术优势以及高校的人才优势，多方位、全面性地致力于思想政治教育研究的挖掘和纵深发展，才能为新时期思想政治教育的发展变化、研究方向提供新的助力。

注释

[1]维克托·迈尔舍恩伯格，肯尼思·库克耶．大数据时代．盛杨燕，周涛，译．杭州：浙江人民出版社，2013：89．

[2]涂子沛．大数据．桂林：广西师范大学出版社，2012：57．

[3]当“大数据”来敲门．人民日报，2012-12-24（10）．

[4]胡树祥，谢玉进．大数据时代的网络思想政治教育．思想政治教育研究，2013（6）：60-61．

[5]胡树祥，谢玉进．大数据时代的网络思想政治教育．思想政治教育研究，2013（6）：60-62，102．

[6]维克托·迈尔舍恩伯格，肯尼思·库克耶．大数据时代．盛杨燕，周涛，译．杭州：浙江人民出版社，2013：35．

[7]维克托·迈尔舍恩伯格，肯尼思·库克耶．大数据时代．盛杨燕，周涛，译．杭州：浙江人民出版社，2013：67．

[8]邬贺铨．大数据时代的机遇和挑战．求是，2013（4）：49．

[9]腾珺，朱晓玲．大数据在美国基础教育中的运用．人民教育：2014（1）：74-76．

[10]维克托·迈尔舍恩伯格，肯尼思·库克耶．大数据时代．盛杨燕，周涛，译．杭州：浙江人民出版社，2013：92．