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基于学生画像的高校精准思政研究 董烨(东南大学 计算机科学与工程学院,南京2 1 1 1 8 9)【摘 要】进入新时代,提高高校思想政治教育的精准性和针对性是适应时代变化和教育对象新特征的必然要求,文章借助大数据学生画像技术探索高校精准思政实现路径,形成高校思政工作新模式。基于基础数据资源整合进行需求分析和标签设计,构建学生画像模型,以问题检测为切入口精准识别学生需求,精准开展思政教育工作,并对育人效果进行动态反馈。及时评估调节,帮助思政工作者把握育人时机,提升思政教育实效,实现全过程动态监管和实时预警。基于学生画像开展精准思政工作时,需要加强高校数据资源建设,提高思政教育大数据集成程度,同时还需加强学生画像技术伦理监管,遵守大数据道德观念。基于学生画像技术构建的高校精准思政工作可以实现以生为本,因材施教,对思政工作提质增效具有重要意义。【关键词】大数据;学生画像;精准思政【中图分类号】G 6 4 1【文章编号】1 0 0 3-8 4 1 8(2 0 2 3)0 9-0 1 1 0-0 4【文献标识码】A 【D O I】1 0.1 3 2 3 6/j.c n k i.j s h e.2 0 2 3.0 9.0 1 4【作者简介】董烨(1 9 9 0),女,江苏徐州人,东南大学计算机科学与工程学院学工办主任。一、问题提出习近平总书记在全国高校思政工作会议上指出:推动思想政治理论课改革创新,要不断增强思政课的思想性、理论性、亲和力和针对性1。提高高校思想政治教育的精准性、针对性是落实立德树人根本任务的重要方向。高校精准思政是高校思政工作为适应时代变化以及教育对象新特征的必然产物。在新时代高校精准思政学术论坛上,与会专家学者对精准思政的内涵达成共识:精准把握教育对象的思想特征,精准提供思想政治教育内容,精准选择思想政治工作手段,精准评估思想政治工作效果2。然而传统的思政工作方法越来越难以满足精准思政工作的需求。画像技术是基于对用户多维度的信息数据进行收集、统计,利用算法对数据进行分析,并据此推测用户的兴趣与需求,将结果以标签体系的形式呈现,进而有效挖掘用户的个性化需求,为其匹配精准化的服务资源,这为精准思政教育提供了有力的技术支撑3。基于以上研究背景,本文从大数据学生画像入手,开展精准思政教育,形成全新的高校思政工作模式。二、现实意义(一)以生为本,因材施教习近平总书记指出,思想政治工作从根本上说是做人的工作。“以生为本”是“以人为本”理念在高校思政教育工作中的具体实践与运用,在学生管理中将学生置于主体地位,引领学生成长成才。大学生作为“Z世代”的时代新人是互联网的“原住民”,思想活跃,多元化、个性化明显,而大数据群体画像技术能够及时识别需要特殊关注的学生,发现每个个体的独特需求,提升思政工作的时效性。同时根据分析结果制定具体的、有温度的、个性化的思政教育方案,以生为本,因材施教,提升思政工作的科学性和针对性,实现提质增效。011江苏高教 2 0 2 3年第9期(二)问题检测,精准把握思想政治工作的复杂性、学生成长规律的参差性和心理的不稳定性要求高校思政工作者要具备问题意识。“大数据方法可以使我们通过行为与行为之间的相关关系分析,准确地预测人的行为趋向”4。在精准思政实施过程中,通过大数据群体画像技术实现对学生客观数据的实时监测和问题检测分析,精准把握事物发展方向,让工作开展具有瞻前性和预警性,抓住思政工作时机,达到良好的育人效果。三、基于学生画像的高校精准思政实践路径(一)学生画像模型构建1.整合基础数据资源随着高校信息化建设的深入开展,教育大数据资源越来越丰富。为构建学生画像模型对高校大学生基础数据进行收集,并根据数据来源分类,构建各类标准数据库。大数据来源包括学工系统、教务系统、早操管理系统、图书馆管理系统、就业信息网、学生第二课堂管理平台、课外研学管理系统等。将大学生基本信息、学习信息、经济信息、成长信息、生活信息、健康信息等不同类别数据进行整合,精准思政学生画像数据资源如表1所示。表1 精准思政学生画像数据资源表14J*T *#E3 A 4 K0B4 4/-EN K4*G GB .C *FK.4 N$C )AM3 B#2424 A-0)24N0)24244*0A0)240)24K)52.学生画像需求分析与标签设计用户画像技术就是先将用户信息标签化,通过分析用户社会属性、偏好特征等各个维度数据来对用户特征进行标签化刻画,从而挖掘潜在的用户信息。学生画像是用反映学生特征描述、行为诊断、需求预测属性的三类标签体系来刻画并进行可视化呈现的用户画像方法5。根据思政工作实际需要对画像进行需求分析,分析画像需求属性并用相应的一级功能标签如特征描述、行为诊断、需求预测来响应该需求。一级标签模块下根据数据信息、数据属性、不同行为诊断和需求预测类别生成二级标签,二级标签再以此类推细化为下一级细分标签。学生画像需求分析及分级体系示例图如图1所示。*L!L!1E=L!MBN.K22B)30图1 学生画像需求分析及分级标签体系示例图3.学生画像模型用于精准思政的学生画像模型主要包含三个功能模块:思政需求模块、数据库模块、画像可视化模块。思政需求模块根据思政工作场景、思政工作思路来分析找准学生画像需求;数据库模块根据思政需求模块得到的学生画像需求来构建画像分级标签体系,采集大数据并利用画像算法得出学生画像分析结果;画像可视化模块主要完成学生画像界面的构建,将分析结果可视化呈现。(二)精准识别学生需求,把握育人时机精准识别是精准思政实施的前提和基础。本文通过大数据学生画像技术构建出学生画像模型,精准了解学生的动态数据、行为特点等情况,精准掌握学生成长发展规律,精准识别学生在特定阶段的思想状况并对未来短期的思想特征和行为趋势做出预判,精准识别学生实际需求,把握育人时机,让育人工作提质增效。结合学生画像技术,可以经济条件、学习情况和心理健康三个维度为例,构建精准识别路径(如图2所示)。111德育天地411)11E=L!ME=L!ME=L!MU4U *B G*A/G 8 K=*A*4$A/P/-4M *AA*J)AN*./)*AA图2 精准识别路径图(三)精准施策,提升思政教育实效精准施策是精准思政实现路径的核心环节。围绕立德树人根本目标,在精准识别的基础上,精准定制育人目标、育人方式、育人资源,在育人的各个环节中,注重细节、精心实施,实现高校育人模式转变,最大程度优化育人效果。以上文精准识别的部分情况为例,基于精准识别后的精准施策参考方法举例(如表2)。表2 基于精准识别后的精准施策参考方法举例11N7A/P 4$/-B4)ANK.E44(?1/EU B+6U -+U 6)*FAAA?$4K/EA3?4L!*4B+.6U EKM!*)U/100U.8MU AA4 U)U U ED5*55,-BOEDB2B5U8 K=*A G8U ED5*55,-BO5!EAA?U&M*)E=,UKU LE=AUED?K.+U!E?*U 4B2 2 2E/4U 73U9E/OU 6GUKU LE=AU(四)评估调节,全过程动态监管大数据有助于提升思政工作的精准度,但这并不意味着思政工作可以完全依赖大数据。精准思政要以立德树人为目标,以实事求是为核心,所以要结合实际情况不断调节完善评估体系。在精准思政模式下,监测评估反馈是促进精准思政持续有效的“法宝”。精准施策后通过监测评估、持续跟进精准施策效果来检验思想政治工作过程中的风险,并对育人效果进行动态判断,反馈调节完善学生画像模型,通过学生画像模型建立学生状态预警机制,动态监测模型并及时触发识别预警,让思政工作及时、精准、有效,让基于学生画像的精准思政系统形成动态循环,有效提升育人质量。基于学生画像的高校精准思政动态反馈实现路径框架图(如图3所示)。B#L!0*,110图3 基于学生画像的高校精准思政动态反馈实现路径框架图监测评估方法也要适应精准思政实践的需要,在效果判断时具体情况具体分析,不断优化监测评估方法。监测评估方法可以将比较评估与达标评估相结合,前者是结合精准施策后学生画像模型变化趋势来判断是否精准,施策是否有效;后者是通过判断精准施策后学生画像模型变化是否达到预期目标来判断精准施策是否合理。四、基于学生画像实施精准思政的建议(一)加强高校数据资源建设当前高校大数据几乎分布在各个业务部门,重复杂乱、分布不均、信息壁垒等现象比较突出。本文中精准思政学生画像数据资源表(表1)的设计是结合现有工作实际情况进行分析整合,可以看出数据来源于多个不同的信息体系,数据整合工作量大,冗余信息多,数据处理复杂。高校要加强数据资源建设,搭建思政工作“一站式”服务平台,推动思政数据协同联动,提高思政大数据集成211江苏高教 2 0 2 3年第9期程度。(二)加强学生画像技术伦理监管此项研究借助大数据、人工智能、算法技术支撑实现学生画像,对学生数据进行收集和分析是其中最基本的环节,致使学生数据存在泄露隐患,容易引发数字安全伦理道德问题。“将教育数据安全问题置于道德评价范畴,其伦理价值是在教育数据安全之客观属性与人们的主观需要之间的关系中产生的”6。树立自觉规范的大数据道德观念,加强学生画像技术伦理监管,尊重并保护好学生信息,有效利用技术弥补主观视角有限性的同时保持思政工作的人文性,提升思想政治教育的实际效果。【参考文献】1 习近平出席全国高校思想政治工作会议并发表重要讲话N.人民日报,2 0 1 6-1 2-0 9.2“新时代高校精准思政高端学术论坛”在电子科技大学召开N.中国社会科学网,2 0 1 9-1 2-0 8.3 苗瑞丹,王真.大数据画像技术助推精准思政的技术可能、现实挑战和对策思考J.思想教育研究,2 0 2 2(0 7):4 1-4 6.4 管爱花,孙其昂.大数据破解思想政治教育“思想”之谜的思考J.河海大学学报(哲学社会科学版),2 0 1 9(0 4):7-1 1.5 黄文林.基于学生画像分析的高校精准思政探索J.东北大学学报(社会科学版),2 0 2 1,2 3(0 3):1 0 4-1 1 1.6 苟学珍.智能时代教育数据安全的伦理规约简论J.电化教育研究,2 0 2 1,4 2(0 9):3 5-4 0.R e s e a r c ho nI d e o l ogi c a la n dP o l i t i c a l I mpl e m e n t a t i o ni nC o l l ege sa n dU n i v e r s i t i e sB a s e do nS t u d e n tP o r t r a i t sD o n gY eA b s t r a c t:E n t e r i n gt h en e we r a,i mp r o v i n gt h ea c c u r a c ya n dp e r t i n e n c eo f i d e o l o g i c a la n dp o l i t i c a le d u-c a t i o ni nc o l l e g e sa n du n i v e r s i t i e s i sa ni n e v i t a b l er e q u i r eme n t t oa d a p tt ot h ec h a n g e so f t h et i me sa n dt h en e wc h a r a c t e r i s t i c so fe d u c a t i o n a lo b j e c t s.W i t ht h eh e l po fb i gd a t as t u d e n tp o r t r a i t t e c h n o l o g y,t h i sp a p e re x p l o r e s t h ep a t ht or e a l i z ea c c u r a t ei d e o l o g i c a la n dp o l i t i c a le d u c a t i o ni nc o l l e g e sa n du n i v e r s i-t i e s,a n df o r m san e w mo d e l o f i d e o l o g i c a la n dp o l i t i c a lw o r k i nc o l l e g e sa n du n i v e r s i t i e s.B a s e do nt h e i n-t e g r a t i o no fb a s i cd a t ar e s o u r c e s,t h ed ema n da n a l y s i sa n dl a b e ld e s i g na r ec a r r i e do u tt oc o n s t r u c tt h es t u d e n tp o r t r a i tmo d e l,a c c u r a t e l yi d e n t i f y i n gs t u d e n t s n e e d sb yp r o b l em d e t e c t i o ns oa st oa c c u r a t e l yc a r r yo u t i d e o l o g i c a la n dp o l i t i c a le d u c a t i o na n dp r o v i d ed y n am i cf e e d b a c ko nt h ee f f e c t i v e n e s so fe d u-c a t i o n.T i me l ye v a l u a t i o na n da d j u s t me n ti sa l s oi mp l eme n t e dt oh e l pi d e o l o g i c a la n dp o l i t i c a lw o r k e r sg r a s pt h eo p p o r t u n i t yt oe d u c a t ep e o p l e,i mp r o v et h ee f f e c t i v e n e s so f i d e o l o g i c a la n dp o l i t i c a le d u c a-t i o n,a n da c h i e v ed y n am i cs u p e r v i s i o na n dr e a l-t i mee a r l ywa r n i n go f t h ew h o l ep r o c e s s.Wh e nc a r r y i n go u ta c c u r a t ei d e o l o g i c a la n dp o l i t i c a lw o r kb a s e do ns t u d e n tp o r t r a i t s,i t i sn e c e s s a r yt os t r e n g t h e nt h ec o n s t r u c t i o no fd a t ar e s o u r c e s t oi mp r o v et h ed e g r e eo fb i gd a t ai n t e g r a t i o ni ni d e o l o g i c a la n dp o l i t i c a le d u c a t i o n.I t i sa l s on e c e s s a r yt os t r e n g t h e nt h ee t h i c a l s u p e r v i s i o no fs t u d e n tp o r t r a i tt e c h n o l o g ya n da-b i d eb yt h eb i gd a t ae t h i c s.T h ea c c u r a t e i d e o l o g i c a la n dp o l i t i c a lw o r kc o n s t r u c t e du p o ns t u d e n tp o r t r a i tt e c h n o l o g yi nc o l l e g e sa n du n i v e r s i t i e sc a nt u r 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