基于大數據技術的高校意識形態(tài)安全工作策略研究

◇廣東農工商職業(yè)技術學院 黎永鍵 關 偉

高校意識形態(tài)工作是國家安全的重要保障。在教育信息化的背景下，大數據技術可為高校意識形態(tài)工作提供必要的支撐條件。首先，分析了大數據技術應用于高校意識形態(tài)工作的策略。然后，在制定大數據技術應用模式的基礎上，構建了基于大數據分析技術的高校意識形態(tài)安全工作框架以及多源數據評價體系。最后，通過教學實踐驗證，該體系在引領學生全面發(fā)展發(fā)揮了積極作用，提升了意識形態(tài)工作的科學性和有效性。

全球化是包括人類社會、政治、經濟、文化等領域的歷史進程，其不斷發(fā)展深刻地改變了世界的生產方式、生活方式以及意識形態(tài)等[1]。一方面，在全球化背景下，世界各國加深了聯系；另一方面，西方國家憑借已有的經濟優(yōu)勢，在全世界范圍內大力宣傳資本主義意識形態(tài)，我國主流意識形態(tài)面臨著各種挑戰(zhàn)[2]。習近平總書記指出：“要牢牢把握學校意識形態(tài)工作領導權、管理權、話語權，堅持馬克思主義指導地位不動搖，堅持不懈傳播馬克思主義科學理論，抓好馬克思主義理論教育”[3]。高校以立德樹人、培養(yǎng)人才為己任，引導青年學生健康成長成才。在黨和國家高度重視意識形態(tài)安全工作的背景下，高校如何運用現代化的教育教學技術推進意識形態(tài)工作，是教育界、理論界面臨的重要課題[4]。研究表明，教育數據具有如下特征[5]：①類型多，包括課堂質量、測評成績、教學滿意度等數據類型；②來源廣，包括調研數據、網站統計數據、教學分析數據等多種形式。

在傳統數據分析技術無法滿足當代教育信息化發(fā)展要求的情況下，大數據技術在教育領域的應用提供了解決問題的思路和途徑。國務院出臺《促進大數據發(fā)展行動綱要》（國發(fā)〔2015〕50 號）指出：“大數據成為重塑國家競爭優(yōu)勢的新機遇，探索發(fā)揮大數據對變革教育方式、促進教育公平、提升教育質量的支撐作用”[6]。研究表明，大數據技術具有信息量巨大、處理速度快、準確可靠等特征，為實施現代信息化教學模式、教學手段、教學方法提供了必要的技術支撐條件，較好地滿足高校意識形態(tài)安全工作的要求[7]。例如，沈銀花等將大數據技術應用于高校學生黨建工作，構建了基于大數據的黨建工作平臺，為校園安全管理提供了保障。楊雪平等構建了基于大數據的職業(yè)教育智慧云平臺教學環(huán)境，較好實現了交互式教學、資源共享以及安全管理水平提升[8]。

本文從國家意識形態(tài)安全工作為出發(fā)點探索基于大數據的高校意識形態(tài)安全工作策略，運用大數據分析技術準確把握學生的思想和行動軌跡、完善成長監(jiān)督管理、擴大意識形態(tài)安全工作的覆蓋面，構建基于大數據分析技術的意識形態(tài)安全工作框架和工作模式。

1 高校意識形態(tài)工作的大數據技術應用策略

1.1 更準確把握學生的思想和行為軌跡

高校意識形態(tài)工作以“兩個鞏固”為根本任務[9]。大數據技術具有信息量巨大、處理速度快、準確可靠等特征，教師可充分利用大數據技術及時了解和把握學生學習的需求，聚焦熱點數據，不斷整合和優(yōu)化教育內容，以社會主流意識形態(tài)引領學生樹立正確的人生觀、價值觀和世界觀。

隨著信息技術的迅猛發(fā)展，傳統數據處理技術難以實現系統化的教育數據處理。傳統數據處理技術的局限性在于：學生思想與行為的數據一般來源于輔導員或班主任的調查采集，采用簡單的數據處理方法進行分析，因此缺乏全面性和準確性[10]。

實踐表明，大數據技術具有數據體量大、處理速度快、可靠性高等特點，其應用將有助于教育者更準確地把握學生的思想和行為軌跡[11]。數據源的多樣化將教育內容以多樣化的形式呈現，能打破學生對意識形態(tài)工作的刻板認知，提高學生參與積極性。同時，大數據技術實現了海量數據處理、速度快、聚焦熱點，使教學內容更加生動具體，從而滿足學生的學習需求。大數據技術在現代教育領域起到了橋梁作用，將學校、教師、學生緊密聯系在一起。教師利用數據挖掘和分析技術全面掌握學生思想和行為軌跡，預測可能出現的問題，預判未來發(fā)展趨勢。

1.2 實現教學育人的全過程監(jiān)管

現代教育理論強調動態(tài)化、全時段、全過程關注學生的思想變化，根據變化情況動態(tài)調整教學策略[12]。但是，傳統的教育數據分析技術一般局限于提供總結性結果，其時效性和實用價值較低。大數據的優(yōu)勢在于能夠實時反映學生的動態(tài)變化，監(jiān)測學生從入學到畢業(yè)的全過程，表現在以下三個方面。

（1）在教學內容上，大數據系統用于開發(fā)呈現學生不同價值維度的“數據模型”。

（2）在教育方法上，大數據系統用于開發(fā)面向學生自主學習為主的各類學習資源。大數據分析技術進行網絡思想行為診斷，開展個性化教育和引導能夠發(fā)現學生新的學習結構、方式和規(guī)律。

（3）在教育對象上，大數據系統用于清晰描述全體學生的意識形態(tài)“全息化畫像”。根據高校網絡意識形態(tài)層面的特點，大數據分析技術提供的全方位、系統性、科學性的數據，利用這些數據可描述每個學生的意識形態(tài)“全息化畫像”。

1.3 實現意識形態(tài)工作全方位覆蓋

高校作為大學生思想養(yǎng)成的重要場所，大數據技術可用于獲取學生對教學育人各環(huán)節(jié)的真實反饋信息[13]。借助大數據技術跟蹤教育各環(huán)節(jié)，分析評價的影響因素，進一步優(yōu)化意識形態(tài)安全工作策略，優(yōu)化教學資源利用效果。同時，借助大數據技術可用于收集學生校內學習和生活行為的相關數據，通過縱向時間比較，分析學生在不同的學期表現出的相關性和差異性，教師進一步制定教育策略，引領學生健康成長，實現意識形態(tài)安全工作的精細化和智能化，確保意識形態(tài)安全工作的全面覆蓋[14]。

2 高校意識形態(tài)安全工作的大數據技術應用模式

2.1 大數據意識形態(tài)安全工作分析系統框架

高校意識形態(tài)安全工作需要設計一套完整的分析評價系統為平臺。數據采集作為首要環(huán)節(jié)，其主要任務是完成數據收集及其預處理；在數據采集完成后，需要根據實際情況定義目標數據，從而形成大數據的倉庫；根據內在規(guī)則確定數據挖掘方法，大數據系統建立數據模型；利用數據模型對數據進行分析，生成分析報告，使用者即可獲得大數據分析結果。

按照上述過程建立了大數據意識形態(tài)分析系統，其結構如圖1所示。以信息綜合平臺為中心，作為系統輸入的數據來源于社會思想動態(tài)和監(jiān)督管理人員；安全評價中心對意識形態(tài)工作進行評價；執(zhí)行中心負責指揮和調度，由綜合執(zhí)行中心負責執(zhí)行，具體的問題則反饋給監(jiān)督管理人員。利用已建立的數據模型進行數據清洗、分析和數據挖掘，分析方法包括關聯分析、聚類分析、因果分析等，尋找大數據的規(guī)律性和關聯性。通過上述的數據處理，全方位、系統性、科學性的數據，利用這些數據可描述每個學生的意識形態(tài)“全息化畫像”，為高校意識形態(tài)安全工作提供全面、客觀、可靠的依據，為進一步實現數字化校園安全管理提供可靠保障。

圖1 高校意識形態(tài)安全工作框架

2.2 大數據意識形態(tài)安全工作評價原則

第一，確保數據源的多樣化，使教育內容以多樣化的形式呈現。數據源的多樣化能全面、客觀、準確反映人才培養(yǎng)的各個環(huán)節(jié)，包括結構化數據和非結構化數據。

第二，采集的數據進行預處理，經過數據清洗去冗，根據內在規(guī)則確定數據挖掘方法，大數據系統建立數據模型，通過挖掘和分析形成大數據倉庫。

第三，利用數據模型分析數據，并用于描述每個學生的意識形態(tài)“全息化畫像”，從而客觀分析學生綜合素質發(fā)展狀態(tài)，尋找數據的規(guī)律性，為高校意識形態(tài)安全工作的推進和策略優(yōu)化提供依據。

第四，大數據分析助力教學診斷。借助大數據技術跟蹤教育各環(huán)節(jié)，分析評價的影響因素，進一步優(yōu)化意識形態(tài)安全工作策略，優(yōu)化教學資源利用效果，從而綜合評價、診斷、改進等功能。

2.3 大數據意識形態(tài)安全工作評價步驟

教育大數據的綜合評價過程按照數據采集、數據清洗、數據挖掘與分析、報告生成、成效評價等環(huán)節(jié)開展，如圖2所示。

（1）數據采集。采集的數據源包括公開數據、網絡行為數據、第三方數據等。公開數據源是評價系統已有的客觀數據，網絡行為數據則是學生在使用網絡過程中留下的過程數據。

（2）數據清洗。在完成數據采集的基礎上，需要進行數據清洗步驟，其目的是剔除無關數據、保留有用數據，為下一步的數據分析提供可靠的數據源基礎。

（3）數據挖掘與分析。在完成數據清洗的基礎上，利用數據模型進行系統分析和處理，深入挖掘數據之間的關聯和規(guī)律，客觀、全面、可靠反映意識形態(tài)相關情況，實現清晰、可視化的分析結果，為進一步采取的教學方法指明了方向。

（4）報告生成。在數據挖掘與分析基礎上，系統生成報告，對教師和學生可見，用于公開查證與監(jiān)督。

（5）成效評價。包括以下三個評價維度：第一，意識形態(tài)安全保證。實時動態(tài)監(jiān)測動態(tài)，教師依據分析結果能準確把握學生的思想和行為的變化情況，獲得進一步工作的指導和建議。第二，數據分析全面、客觀、可靠。大數據系統全面地跟蹤、記錄、分析學習者的不同學習特點、學習基礎和學習行為數據，確保提供的數據全面、客觀、可靠。第三，強化學校課程思政教育效果。結合各專業(yè)課程的特點，建立思政素質培養(yǎng)目標。

3 高校意識形態(tài)安全工作的大數據技術應用實踐與成效

3.1 基于大數據技術的育人評價體系構建

從系統性、專業(yè)性和實踐性角度出發(fā)，以學習共同體為基礎重構教學過程，依托信息技術搭建全息教學平臺、創(chuàng)建教學資源、優(yōu)化教學方法，建立科學合理的課堂教學評價體系，如圖3所示。

圖3 意識形態(tài)安全工作評價體系

首先，運用大數據技術動態(tài)化、全時段的技術手段，明確要達到設備操作人性化、課程內容科學化、教學效果持久化的要求。利用混合現實技術搭建全息教學環(huán)境、創(chuàng)建信息化教學資源、優(yōu)化教學方法，利用云課堂構建線上線下相結合的混合式教學平臺，并通過大數據分析技術評估教學質量，建立科學、及時、可視的課堂教學評價體系，根據教學成果評估能否達到預期目標，持續(xù)改進以達到人才培養(yǎng)標準要求。

其次，利用大數據系統采集和處理多源數據。建立嚴格、多維的評教的大數據教學質量監(jiān)督評價體系以動態(tài)感知學生狀態(tài)，為學校制訂和完善各類人才培養(yǎng)方案提供了大量可靠數據；以大數據為支撐，對同一課程的縱向歷史比對，進一步建立課堂質量評估結果的反饋機制，以應對實際教學過程中更為復雜的場景和教學環(huán)境。

最后，針對高職院校典型育人應用場景，運用大數據和場景分析技術，利用云課堂實施混合式教學，基于大數據系統進行教學診斷與持續(xù)改進。為保證評價機制全面客觀，從同行評價、學生評價、企業(yè)評價三個維度對教學過程進行多維度評價，總結出共性問題和關鍵問題，提出改進優(yōu)化措施，和企業(yè)方共同進行教學平臺、教學資源的優(yōu)化。

3.2 基于大數據的多元主體協同育人實踐

將大數據技術應用于多元主體的協同育人模式之中，構建創(chuàng)新性校企合作育人體系，如圖4所示。基于校企協同創(chuàng)新，以項目任務為驅動，更好體現“做中教，做中學”的教學理念。引導學生組建學習共同體，為完成共同的學習目標協同學習，以完成共同的項目任務為載體，建立學習循環(huán)圈。針對傳統課堂教學的問題，協同學習教學模式提供了解決途徑。協同學習共同體、云課堂以及大數據等信息技術與協同學習深度融合的模式及實現途徑，充分利用信息技術的普適性、信息化資源的高情景性、信息化評價手段的多樣性等特點，拓展課堂的教學時間和教學空間，提升課堂評價的時效性，以實現高情景度全任務式教學場景。以學習共同體為基礎重構教學過程，利用混合現實技術搭建全息教學環(huán)境、創(chuàng)建教學資源、優(yōu)化教學方法，基于云課堂搭建線上學習混合式教學平臺，大數據技術融入高校意識形態(tài)安全工作，并應用于專業(yè)課程教學實踐中。通過教學實踐驗證，學生對課程思政教育滿意度達到95%以上，教學效果顯著提升。信息技術的合理運用徹底打破時間與空間的限制，在新冠肺炎疫情防控常態(tài)化的背景下有效保護學生，體現積極的社會價值。

圖4 大數據技術的協同育人模式

4 結語

本文提出構建大數據技術與高校意識形態(tài)安全工作深度融合的專業(yè)課程教學改革路徑，利用大數據技術輔助教育者更準確地把握學生的思想和行為軌跡通過大數據分析技術評估教學質量，建立嚴格、多維的評教的大數據教學質量監(jiān)督評價體系以動態(tài)感知學生狀態(tài)，為學校制訂和完善各類人才培養(yǎng)方案提供了大量可靠數據，實現意識形態(tài)安全工作的精細化和智能化管理。