大數據在鄉村中學思想政治教育中的應用與挑戰

李棟 陶冶

摘 要 隨著信息技術的迅速發展，大數據已經成為教育創新的重要工具。對于鄉村中學而言，大數據在思想政治教育中的應用具有巨大的潛力，能夠促進個性化學習、提升教學質量和效率。但與此同時，大數據也給鄉村中學思想政治教育帶來了眾多挑戰。完善數據收集機制、提升數據處理能力、確保數據安全與隱私保護是應對大數據挑戰的有效策略。

關鍵詞 大數據；鄉村中學；思想政治教育

中圖分類號 G633.2

文獻標識碼 A

文章編號 2095-5995（2023）12-0066-03

一、大數據在鄉村中學思想政治教育中的應用

（一）分析個性化數據

在大數據時代，“中學思政課程應該從寬泛的普適性的教育教學逐步轉向‘以生為本的個性化德育品質培養的新課程”［1］。在鄉村中學的思想政治教育中，大數據技術的應用可以幫助師生通過分析學習數據來進一步提升教學效果，獲得個性化學習體驗。一是學習行為數據收集與分析。利用大數據技術，教師可以收集和整理學生在思想政治教育過程中的學習行為數據，如瀏覽的學習資源、學習時間、學習頻率等。通過對這些數據進行分析，教師可以了解學生的學習習慣、興趣偏好以及學習效果，為后續教學提供參考。二是大數據學情診斷與個性化教學。通過分析學生的學習數據，教師可以精準診斷學生的學習需求和問題所在，根據學生的知識掌握情況、學習興趣等因素，調整教學內容和方法，以滿足不同學生的需求，提升教學效果。三是進行學習預測與干預?；跉v史學習數據的分析，教師可以預測學生的學習趨勢，發現潛在問題，及時進行學習干預和引導。四是促進教學評估與改進。大數據技術可以實現對教學過程的實時監控和評估，幫助教師及時了解教學效果，發現教學中存在的問題和不足。教師可以根據學生的學習數據分析結果，調整教學策略和方法，持續改進教學質量。

（二）輿情監測與分析

教師利用大數據技術監測鄉村中學生的常用社交媒體、論壇等網絡平臺，分析鄉村中學生的網絡行為和思想動態，既能有效掌握學生接受思想政治教育情況、了解學生精神狀況，又能及時預防和干預負面事件。一般來說，教師利用大數據開展輿情監測與分析包含以下五步：第一步，數據收集。教師可以利用大數據技術從社交媒體、論壇等網絡平臺上收集相關數據，如學生的發帖、評論、點贊、轉發等行為數據，在線參加思想政治教育的時長數據、在線測評的成績數據等學情數據，以及社交網絡數據等。第二步，數據分析?！按髷祿谏疃葘W習、知識計算等智能算法，能夠將影響學生的個性、家庭、環境等各類因素進行關聯分析”［2］，可以幫助教師了解他們的網絡行為特點、社交網絡結構、情感傾向等，更準確地把握他們的思想動態。第三步，行為模式識別。通過對大量數據的分析，教師可以識別出學生的網絡行為模式。例如，學生通常在哪些時間段活躍，他們關注的話題有哪些，他們的情感傾向如何等。對這些行為模式的認識可以幫助教師理解學生的需求，預測他們的行為。第四步，及時發現問題。當學生的網絡行為或者思想動態出現異常時，大數據技術可以通過對比歷史數據幫助教師及時發現這些問題。第五步，預防性干預。通過對歷史數據的分析，教師還可以預測學生可能出現的問題，進行預防性的干預。

（三）建設預警系統

對學生成績、出勤、心理狀態等多維度的數據進行實時監控和分析，有助于教師建立風險預警系統，對可能出現的學業問題、心理問題等及時進行干預。一是數據收集與整合。教師利用大數據技術收集學生在思想政治教育領域的相關數據，包括學習成績、課堂表現、網絡行為、情緒狀態等，通過加工整合形成一個全面的學生思想政治教育數據庫。然后，教師通過數據挖掘和統計分析技術，確定與學生思想政治教育狀況密切相關的關鍵指標。這些指標可能包括學習成績下滑、網絡行為異常、情緒波動等。二是建立預警模型?；陉P鍵指標，教師利用機器學習和人工智能技術建立預警模型。該模型可以對學生的思想政治教育狀況進行實時監測和預測，及時發現潛在問題。三是設定預警閾值。根據歷史數據和專家經驗，設定合理的預警閾值。當某個關鍵指標超過預警閾值時，預警系統將發出警報，提醒教師關注學生的思想政治狀況。四是實時監測與警報。通過大數據技術實時監測關鍵指標，一旦發現異常情況，預警系統立即發出警報，提醒教師及時采取干預措施。五是個性化干預建議。預警系統不僅可以發出警報，還可以根據每個學生的具體情況，提供個性化的干預建議。例如，對于學習成績下滑的學生，系統建議教師調整教學內容和方法；對于情緒波動的學生，系統建議教師提供心理輔導服務。

二、大數據助力鄉村中學思想政治教育面臨的挑戰

（一）數據收集與處理的難題

鄉村中學在數據收集設備、數據處理技術和專業人才等方面普遍存在短板，這限制了大數據技術的有效應用，主要表現在以下四個方面：一是數據收集不全面。在鄉村地區，技術設施落后和網絡覆蓋不全導致收集學生的在線和離線數據更為困難，這會影響后續的數據分析和教育決策。二是數據質量參差不齊。在收集數據時，教師的信息素養不足將導致收集的數據質量參差不齊。這種不一致性可能會影響后續數據分析的準確性。三是數據處理能力匱乏。一方面，大數據的處理需要高級的技術和工具，包括數據挖掘、機器學習和人工智能。另一方面這些技術和工具又需要專門的人才駕馭。鄉村地區由于缺乏相應的技術人才，導致數據處理變得更加困難。

（二）資源分配與整合的難題

一方面，鄉村中學相對于城市學校，通常缺乏足夠的教育資源，這包括用于大數據應用的硬件和軟件資源。鄉村中學的教育經費往往相對較少，難以支持大數據技術的引入和應用，包括基礎設施建設、技術工具采購、專業培訓以及專業人才培養引進等方面的費用。另一方面，現有資源難以整合。大數據助力鄉村中學思想政治教育，需要整合來自學校、家庭、社區等多方的數據，這在鄉村地區可能更為復雜。一是多來源數據整合難。由于局部地區經濟發展的不均衡，家庭、學校、社會對大數據的態度可能各不相同，配合大數據信息收集的能力也參差不齊，即便學校建立了完備的數據收集體系，但學生家庭可能完全不支持收集或完全不會操作信息收集設備。即便是三方應對大數據技術的能力處于同一水平，對待大數據的態度也是完全一樣，收集的數據依然可能存在不同的格式、標準等問題，對教師來說有效整合這些數據是一個重要的挑戰。二是技術平臺不統一導致的資源整合難。各個數據來源可能采用不同的技術平臺進行管理，這些平臺之間的數據交換可能存在兼容問題，從而增加了資源整合的復雜性。三是數據壁壘導致的資源共享難與協同教育難。在鄉村地區，不同學校、機構之間的數據共享和協作可能相對較少，這導致了數據孤島的存在，限制了大數據在思想政治教育中的綜合應用。

（三）隱私和倫理問題

鄉村中學利用大數據進行思想政治教育的過程中，“在大數據技術驅動下教育對象信息以數據的形式被儲存和使用，隱私邊界的時空局限日漸淡化乃至消弭”［3］，從而造成一定的隱私問題。一是數據收集環節存在隱私泄漏風險。在收集學生數據時，如果沒有采取足夠的加密和匿名化措施，學生的個人隱私信息可能會被不法分子獲取，導致隱私泄露。二是數據使用存在合規性問題。在使用學生數據進行思想政治教育分析時，如果沒有明確的使用規范和合法的授權機制，可能導致學生數據的濫用和非法共享。三是數據脫敏和刪除不徹底問題。在處理和使用學生數據后，對于不再需要的數據應進行脫敏或刪除處理。但如果處理不徹底，這些數據仍然可能被恢復并泄露出去，對學生的隱私造成長期風險。四是教師數據隱私保護意識不足。部分教師可能對數據隱私保護的重要性認識不足，不慎泄露學生數據，從而引發隱私保護問題。此外，鄉村中學利用大數據進行思想政治教育中還存在倫理問題。部分鄉村中學教師可能對新技術的倫理問題認識不足，導致出現潛在的倫理風險。同時，當大數據技術進入教育領域時，還可能發生商業利益與教育目標相沖突的問題，導致數據的使用不是為了學生的最佳利益，而是為了追求商業利益，教育與商業利益的界限模糊也是引發倫理問題的一個重要原因。

三、應對策略

（一）完善數據收集機制

利用大數據開展思想政治教育，教師應確定數據收集的目標和范圍，確保只收集與思想政治教育相關的數據，避免不必要的數據冗余。第一，教師要明確數據收集的目標和預期結果，這有助于教師確定需要收集哪些類型的數據，以及如何使用這些數據。目標應該具體、明確，并且與思想政治教育的目標相一致。第二，教師要確定數據收集源，明確需要從哪些來源收集數據。同時，教師要確保這些來源的數據可靠、有效，并且能夠反映學生的真實情況。第三，教師要制定合理的數據收集流程，包括數據識別、采集、篩選、整合等步驟，同時要確保流程的每一步都有明確的負責人和操作指南，以減少錯誤和疏漏。第四，教師要盡可能采用先進的技術工具，這可以提高數據收集的效率和準確性，減少人工錯誤。第五，教師要建立數據質量檢查機制，及時對數據進行去重、糾錯和驗證，確保數據的準確性和完整性。第六，教師要定期對數據進行備份和安全存儲，防止數據丟失和損壞。第七，教師還要建立數據收集反饋機制，定期評估數據的質量和有效性，根據實際情況調整數據收集策略。

（二）提升數據處理能力

鄉村中學利用大數據開展思想政治教育，提升數據處理能力至關重要。一方面，教育主管部門要為鄉村中學提供必要的硬件設備、網絡資源和技術支持，不斷優化鄉村中學基礎設施建設，打下大數據應用的基礎。另一方面，教育主管部門要培養具備大數據處理技術的人才，加強對教師的培訓，提升他們的數據素養?！敖處煴仨殞W會合理有效的利用手機、電腦等終端設備來進行思政教育，通過自我訓練或學校培訓提升媒介素養?！保?］同時，教育主管部門要引入專業的數據分析人才，為大數據在教育中的應用提供人才保障。此外，鄉村中學要借助外部支持，與其他學校、教育機構或政府部門建立數據共享機制，通過共享數據資源，豐富數據集，提高數據處理的效率和準確性；參與教育大數據共享平臺，借助平臺的數據處理和分析工具，減輕數據處理負擔。

（三）確保數據安全與隱私保護

教育主管部門應進一步加強大數據使用方面的法制建設，確保對學生大數據的使用有法可依。一是要制定嚴格的數據管理制度和隱私保護政策，明確數據收集、存儲、使用的規范，并進行定期審查，確保學生信息安全和個人隱私不被侵犯。二是要始終遵循最小化原則，只收集與思想政治教育目標直接相關的數據。教育主管部門要定期對已收集的數據進行審查，刪除不必要的部分，減少不必要的數據收集，減輕數據處理和存儲的負擔，降低數據泄露的風險。三是要增強算法透明度和可解釋性選擇或開發具有透明度和可解釋性的算法。教育主管部門應為師生提供和數據分析師之間的溝通機會，使其了解算法背后的邏輯，確保教師和學生能夠理解并信任數據驅動的決策，避免“黑箱”決策帶來的不信任和誤解。四是要培養教師和學生的數據素養，開設相關的數據安全和隱私保護的課程或組織專題培訓。通過案例分析、模擬實踐等方式，提高教師和學生對數據隱私的實際保護能力，確保教師和學生能夠在日常教學和學習中正確地使用、管理和保護數據。五是要引入第三方進行監管和評估。教育主管部門可以與專業的第三方機構合作，定期對大數據在思想政治教育中的應用情況進行評估，并及時公布評估結果，接受社會監督。同時，教育主管部門要根據評估結果進行必要的調整，確保數據的使用和處理始終合規和符合倫理標準。

（李棟，武漢華大教育集團，武漢 430079；陶冶，華中師范大學龍崗附屬中學，廣東 深圳 518100）

參考文獻：

［1］ 林宇.教育信息化下中學思想政治教育創新策略［J］.南昌教育學院學報，2019（5）：42-46.

［2］ 賈瑞慶.大數據在初中信息技術課堂教學中的應用實踐與思考［J］.中國教育技術裝備，2021（7）：105-106.

［3］ 李姿雨，方鳳玲.思想政治教育智慧化發展的倫理風險隱憂及其規避［J］.思想教育研究，2023（3）：52-57.

［4］ 牟曉，劉慧.新媒體時代農村中學思想政治教育的困境與出路［J］.中共太原市委黨校學報，2022（5）：72-75.