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摘要：大数据对现代思想政治教育方法论产生了重要的影响，同时也给创新高校思想政治教育方法带来了灵感。通过对大学生的各种“大数据”进行收集、整理和分析，形成了一系列的高校思想政治教育数据分析法、数据预测法、个性教育法等新方法。
关键词：大数据；思想政治教育；方法变革
随着互联网、物联网、云计算等新兴信息化产物的飞速发展和深入应用，互联网信息数据量以史无前例的速度开始增长，大数据时代已然到来。大数据对高校教育系统产生了巨大的影响，而思想政治教育学科作为培养大学生的人生观、价值观的基础学科在大数据的影响下，其方法和管理模式都发生了变革。挖掘高校思想政治教育的大数据，并运用大数据分析和预测大学生的思想状况和行为，创新高校思想政治教育方法，成为开展高校思想政治教育工作的重要议题。
一、大数据的定义
大数据（Big Data）是1997年美国NASA的两位研究人员提出的，指超级计算机所生成的巨大数据量。这时大数据的概念仅仅是表示量化意义上的“数据量大”的涵义。2008年，《自然》杂志出版的文章Big Data： Science in the Petabyte Era，再次使用了大数据这一词语，并且超越了单纯数量意义的描述，认为大数据不仅是数据量大，更是在海量数据的基础上所衍生出来的对待数据的全新的态度、理念与处理方法。[1]这一观点重新的开启了人们对于大数据的认知，引起了学术界的广泛关注。
那么什么是大数据呢？舍恩伯格认为：“大数据是一种符合科技发展潮流的前所未有的方式，它主要是通过对所采集的巨量的数据库的数据进行相对应的软硬件的分析、处理，以便获得具有巨大价值的产品信息、服务信息和深刻的洞见。”[2]大数据的意义不仅在于数据的量“大”，更在于一种以数据为“王”的新的思维方式和方法论。
二、大数据对思想政治教育方法论的变革
1. 全数据分析法代替样本分析法
全数据分析法是一种能最大限度的利用所有数据的分析方法。大数据通过云计算、互联网、物联网等数据技术与平台，采集、储存一切可以记录的全体数据，数据数量巨大、数据全面是大数据重要的特征，其使得“样本”与“总体”相等同。在大数据时代，作为高校思想政治教育的主体的大学生都是大数据的产生源、传播源和分析对象。利用大数据技术，我们可以全面真实的把握每一个大学生复杂的思想动态，而不是只以部分大学生为样本，通过部分大学生的思想状况去推断整体情况。
2. 注重相关关系代替因果关系
在大数据时代，由于分析数据与处理数据的便捷性，我们可以只探求信息间的关系“是什么”，通过挖掘海量的大数据，去寻找数据之间显著的相关关系，这样我们就能够忽略“为什么”而直接通過相关关系找到其客观规律，让数据“发声”，对未来作出预测。大数据的关联思维让我们可以从大学生言论、思想、行为、心理等所产生的海量大数据中及时的发现问题、掌控情况、预测趋势并找到预防和解决大学生的各种思想问题的方法。
3. 接纳数据的混杂性代替强调精确性
大数据不仅数据量大，而且类型繁多，并且有很多都是不精确甚至无意义的数据。全样本数据规模扩大的逻辑前提就是必须要接纳大量混乱的数据；大数据由于其承载量足够大，可以忽视个别的不精确。大数据时代，高校获取的数据当中必然有许多错误的、无用的信息数据，而且大学生个体之间存在着的差异性，也要求高校思想政治工作者在接纳复杂多样的大数据时，不执迷于精确性，才能对大学生思想、行为进行充分全面的洞察把握。
三、大数据对思想政治教育方法的创新
1. 数据分析法
大数据时代，思想政治教育方法開始从“定性”向“定量”转变。原本只能通过理论研究、主观推论受教育者的思想状况，现在可以通过数据形式精准的展示出来，而且规避了研究过程中其他因素的干扰，具有更强的客观性。大学生作为一个思维活跃主体性意识强的群体，通过传统的谈话交流等方式难以全面的获得大学生的真实思想状况。但是通过大学生在微博、论坛发表的评论意见，在网页上浏览的各类型的新闻，在网上购物平台购买的各种书籍资料，在网站观看的各种视频，所有的数据在大数据时代都能通过技术手段被记录存储下来，形成一个完整全面的数据集，这些数据客观的展现了大学生最真实的思想、行为、情感的状况。我们可以运用大数据批量计算和流式计算，提取大学生各类数据集，通过数据挖掘，发现大学生不太表露或者掩饰起来的所有思想、行为、兴趣、情感等等，从而真实全面把握其思想行为动态。这种以数据为核心要素的研究方法是传统思想政教育方法不可比拟的。
2. 数据预测法
大数据的核心价值在于预测。大数据时代，我们可以对大学生的数据进行实时跟踪，通过对全体数据样本的收集整理、对事件与事件相关性的统计、对样本行为与事件发生规律的掌握，可以得出事件的发生概率大小，准确地推测出大学生下一步的思想、行为等，提前拟定下一步措施。比如，高校可以通过分析学生在学校食堂就餐、超市消费、网络购物等数据信息，去推测学生是否出现经济困难。对于群体性事件的预测，大数据预测就更加重要。自媒体时代，每一个人都是数据的样本。同时，群体性活动的组织和宣传，主要通过网络进行。教育者及时通过数据分析，预测群体性活动开展的参与人数、活动范围以及造成影响，能够帮助有关部门做好提前预警和应急备案。
3. 个性教育法
个性教育法建立在数据分析和数据预测基础之上。大数据的价值，不仅仅在于对数据进行搜集、挖掘和分析，更重要的在对大数据分析的基础上针对其思想需求特点对特定学生群体或个别学生提供个性化教育。[3]大数据时代，用数据分析法对大学生的思想发展状况进行精确的分析，并通过数据预测法进行准确预测之后，高校思想政治教育工作者就可以针对性地进行一系列的个性化教育和个性化辅导。例如：通过学生在图书馆借阅书籍或网上购买的情况、随堂测验的准确率和通过率、作业完成的情况、在线学习情况等各种数据的挖掘分析，全面真实地把握大学生的知识接受程度和学习兴趣，从而有针对性地调整教学内容和学习形式，根据其接受程度和兴趣所在为大学生推荐量身定制的学习策略，为其推送感兴趣的课程计划等、对学习困难的部分学生实施个体辅导，实现个性化教学；在关注学习的同时，也按照对大学生思想行为状况预测的情况，给出现心理疾病的学生提供单独的心理咨询或心理治疗，给思想“抛锚”的同学开展思想干预，给意图触碰法律道德底线的学生进行法制教育和法律意识培养，实现个性化的辅导。在大数据时代，由于数据获得和处理的便捷性，个性教育法拥有传统思想政治教育方法所无法比拟的优越性，能够让每一个学生享受到适合自己的个性化教学和具有针对性的个性化辅导，帮助学生全面成长，全面发展。
大数据时代的到来，要求高校思想教育工作者必须要积极响应时代的发展，充分运用大数据这一新技术新思维方法来开展高校思想政治教育研究和实践，运用数据化的手段全面的把握认识和分析大学生的思想动态与行为，并作出准确预测，从而开启大数据时代的精准思想政治教育新模式。
注释：
[1]宋学清，刘雨.大数据：信息技术与信息管理的一次变革[J].情报科学，2014，（9）.
[2]维克托·迈尔舍恩伯格.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].杭州：浙江人民出版社，2013：4.
[3]李怀杰，夏虎.大数据时代高校思想政治教育模式创新探究[J].网络思想政治教育，2015，（5）.
关键词：大数据；思想政治教育；方法变革
随着互联网、物联网、云计算等新兴信息化产物的飞速发展和深入应用，互联网信息数据量以史无前例的速度开始增长，大数据时代已然到来。大数据对高校教育系统产生了巨大的影响，而思想政治教育学科作为培养大学生的人生观、价值观的基础学科在大数据的影响下，其方法和管理模式都发生了变革。挖掘高校思想政治教育的大数据，并运用大数据分析和预测大学生的思想状况和行为，创新高校思想政治教育方法，成为开展高校思想政治教育工作的重要议题。
一、大数据的定义
大数据（Big Data）是1997年美国NASA的两位研究人员提出的，指超级计算机所生成的巨大数据量。这时大数据的概念仅仅是表示量化意义上的“数据量大”的涵义。2008年，《自然》杂志出版的文章Big Data： Science in the Petabyte Era，再次使用了大数据这一词语，并且超越了单纯数量意义的描述，认为大数据不仅是数据量大，更是在海量数据的基础上所衍生出来的对待数据的全新的态度、理念与处理方法。[1]这一观点重新的开启了人们对于大数据的认知，引起了学术界的广泛关注。
那么什么是大数据呢？舍恩伯格认为：“大数据是一种符合科技发展潮流的前所未有的方式，它主要是通过对所采集的巨量的数据库的数据进行相对应的软硬件的分析、处理，以便获得具有巨大价值的产品信息、服务信息和深刻的洞见。”[2]大数据的意义不仅在于数据的量“大”，更在于一种以数据为“王”的新的思维方式和方法论。
二、大数据对思想政治教育方法论的变革
1. 全数据分析法代替样本分析法
全数据分析法是一种能最大限度的利用所有数据的分析方法。大数据通过云计算、互联网、物联网等数据技术与平台，采集、储存一切可以记录的全体数据，数据数量巨大、数据全面是大数据重要的特征，其使得“样本”与“总体”相等同。在大数据时代，作为高校思想政治教育的主体的大学生都是大数据的产生源、传播源和分析对象。利用大数据技术，我们可以全面真实的把握每一个大学生复杂的思想动态，而不是只以部分大学生为样本，通过部分大学生的思想状况去推断整体情况。
2. 注重相关关系代替因果关系
在大数据时代，由于分析数据与处理数据的便捷性，我们可以只探求信息间的关系“是什么”，通过挖掘海量的大数据，去寻找数据之间显著的相关关系，这样我们就能够忽略“为什么”而直接通過相关关系找到其客观规律，让数据“发声”，对未来作出预测。大数据的关联思维让我们可以从大学生言论、思想、行为、心理等所产生的海量大数据中及时的发现问题、掌控情况、预测趋势并找到预防和解决大学生的各种思想问题的方法。
3. 接纳数据的混杂性代替强调精确性
大数据不仅数据量大，而且类型繁多，并且有很多都是不精确甚至无意义的数据。全样本数据规模扩大的逻辑前提就是必须要接纳大量混乱的数据；大数据由于其承载量足够大，可以忽视个别的不精确。大数据时代，高校获取的数据当中必然有许多错误的、无用的信息数据，而且大学生个体之间存在着的差异性，也要求高校思想政治工作者在接纳复杂多样的大数据时，不执迷于精确性，才能对大学生思想、行为进行充分全面的洞察把握。
三、大数据对思想政治教育方法的创新
1. 数据分析法
大数据时代，思想政治教育方法開始从“定性”向“定量”转变。原本只能通过理论研究、主观推论受教育者的思想状况，现在可以通过数据形式精准的展示出来，而且规避了研究过程中其他因素的干扰，具有更强的客观性。大学生作为一个思维活跃主体性意识强的群体，通过传统的谈话交流等方式难以全面的获得大学生的真实思想状况。但是通过大学生在微博、论坛发表的评论意见，在网页上浏览的各类型的新闻，在网上购物平台购买的各种书籍资料，在网站观看的各种视频，所有的数据在大数据时代都能通过技术手段被记录存储下来，形成一个完整全面的数据集，这些数据客观的展现了大学生最真实的思想、行为、情感的状况。我们可以运用大数据批量计算和流式计算，提取大学生各类数据集，通过数据挖掘，发现大学生不太表露或者掩饰起来的所有思想、行为、兴趣、情感等等，从而真实全面把握其思想行为动态。这种以数据为核心要素的研究方法是传统思想政教育方法不可比拟的。
2. 数据预测法
大数据的核心价值在于预测。大数据时代，我们可以对大学生的数据进行实时跟踪，通过对全体数据样本的收集整理、对事件与事件相关性的统计、对样本行为与事件发生规律的掌握，可以得出事件的发生概率大小，准确地推测出大学生下一步的思想、行为等，提前拟定下一步措施。比如，高校可以通过分析学生在学校食堂就餐、超市消费、网络购物等数据信息，去推测学生是否出现经济困难。对于群体性事件的预测，大数据预测就更加重要。自媒体时代，每一个人都是数据的样本。同时，群体性活动的组织和宣传，主要通过网络进行。教育者及时通过数据分析，预测群体性活动开展的参与人数、活动范围以及造成影响，能够帮助有关部门做好提前预警和应急备案。
3. 个性教育法
个性教育法建立在数据分析和数据预测基础之上。大数据的价值，不仅仅在于对数据进行搜集、挖掘和分析，更重要的在对大数据分析的基础上针对其思想需求特点对特定学生群体或个别学生提供个性化教育。[3]大数据时代，用数据分析法对大学生的思想发展状况进行精确的分析，并通过数据预测法进行准确预测之后，高校思想政治教育工作者就可以针对性地进行一系列的个性化教育和个性化辅导。例如：通过学生在图书馆借阅书籍或网上购买的情况、随堂测验的准确率和通过率、作业完成的情况、在线学习情况等各种数据的挖掘分析，全面真实地把握大学生的知识接受程度和学习兴趣，从而有针对性地调整教学内容和学习形式，根据其接受程度和兴趣所在为大学生推荐量身定制的学习策略，为其推送感兴趣的课程计划等、对学习困难的部分学生实施个体辅导，实现个性化教学；在关注学习的同时，也按照对大学生思想行为状况预测的情况，给出现心理疾病的学生提供单独的心理咨询或心理治疗，给思想“抛锚”的同学开展思想干预，给意图触碰法律道德底线的学生进行法制教育和法律意识培养，实现个性化的辅导。在大数据时代，由于数据获得和处理的便捷性，个性教育法拥有传统思想政治教育方法所无法比拟的优越性，能够让每一个学生享受到适合自己的个性化教学和具有针对性的个性化辅导，帮助学生全面成长，全面发展。
大数据时代的到来，要求高校思想教育工作者必须要积极响应时代的发展，充分运用大数据这一新技术新思维方法来开展高校思想政治教育研究和实践，运用数据化的手段全面的把握认识和分析大学生的思想动态与行为，并作出准确预测，从而开启大数据时代的精准思想政治教育新模式。
注释：
[1]宋学清，刘雨.大数据：信息技术与信息管理的一次变革[J].情报科学，2014，（9）.
[2]维克托·迈尔舍恩伯格.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].杭州：浙江人民出版社，2013：4.
[3]李怀杰，夏虎.大数据时代高校思想政治教育模式创新探究[J].网络思想政治教育，2015，（5）.