论思想政治教育大数据系统之构建,本文是一篇关于思想政治教育论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
思想政治教育论文参考文献：
摘 要：构建思想政治教育大数据系统,是思想政治教育工作创新发展的必然要求.着眼于可量化、个性化和精细化的价值定位,在构建的技术框架上可将思想政治教育大数据分为数据采集层、数据分析层、数据管理层三大层面.构建思想政治教育大数据的现实路径为：转换思维方式,充分认识大数据的本质特征及其系统之构建对教育实践的创造性力量；探索思想政治教育规律,提升大数据系统价值密度；通过智能性挖掘,建立分析模型,丰富大数据系统的文本內容；培育一专多能的复合型人才,使之成为系统的重要保障.
关键词：思想政治教育；大数据；数据粒度；价值密度
中图分类号：D64文献标识码：A文章编号：1003-0751（2017）07-0169-04
2015年,中国正式启动了“互联网+”行动计划和“促进大数据发展行动纲要”两大国家战略,从而为思想政治教育的创新发展提供了新的契机.其中,“互联网+思想政治教育”是运用互联网技术和思维改造传统思想政治教育模式、通过系统的结构性变革、提升思想政治教育针对性和实效性的重要举措.这种结构性变革要想成功,迫切需要思想政治教育大数据系统作为强有力的科学支撑.大数据以一种前所未有的信息文本占有方式,通过对海量数据进行分析,从而获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见①.确立大数据的价值理念,构建思想政治教育大数据系统,是信息时代思想政治教育全方位变革与创新发展的必然要求.
一、构建思想政治教育大数据系统的价值取向
1.大数据的整体思维：实现可量化
所谓思想政治教育大数据系统,是指在整个思想政治教育活动过程中所产生,根据教育需要所收集与分析,一切运用于教育实践并能创造巨大潜在价值的数据集合.数据系统最初是被用于观测自然界的各种现象,并广泛应用于自然科学领域的定量研究上.而在反映人类社会、精神现象的社会科学领域,其作用于人的思想意识大多是隐形的,难以搜集、汇集和分析,加之人的思想具有不确定性、动态性和私密性等特点,信息很难被客观化并实现数据化.然而,大数据的全息模式却可以改变这种状况.作为一种可以具体刻画、描述和计算的科学整体观,这种全息模式以一种数据化的整体思维使一切事物都变得可量化,包括人们的思想、心理和情感.思想政治教育大数据系统正是依托于信息化基础设施的不断完善以及云计算、物联网、可穿戴设备等现代信息技术的广泛应用,可以使思想政治教育实现从“非量化”到“可量化”的历史性飞跃.“大数据是将社会生活数字化、数据化、变量化,再通过测量这些变量,提取量化信息,得到关于这个变量的描述以及多变量关系的分析.”②实现可量化,把握变量描述及其多变量关系,必将为思想政治教育具备针对性并取得实效性拓展新的视域.
2.兼容性的多样思维：促进个性化
思想政治教育大数据系统的价值定位是思想政
收稿日期：2017-04-01
*基金项目：黑龙江省哲学社会科学研究规划项目“全球化背景下我国意识形态安全对策研究”（16KSD07）；高校基本科研业务费专项资金资助项目“当前我国意识形态与文化安全策略研究”（HEUCFW172201）.
作者简介：王景云,女,哈尔滨工程大学马克思主义学院副教授、硕士生导师,法学博士（哈尔滨150001）.
治教育总体性与多样性的辩证统一.在宏观层面,通过分析现实生活产生的各种数据,从总体上揭示并把握一定群体的思想状况及其特点,有效提升思想政治教育的覆盖面和系统性.在微观层面,教育对象个体的信息数据化并积累到一定程度,同样可以通过数据分析掌握其思想脉络,为思想政治教育开展富有个性化、化的活动提供有力支撑.这种宏观层面的群体思想政治教育与微观层面的个体思想政治教育相结合,体现了大数据系统兼容性的多样思维.传统思想政治教育把教育对象视作教育客体,施教者习惯于将教育对象纳入预设好的某种认知模式,并以此对不同个体进行宽泛化和公式化设计,在实践中也往往要求教育对象千人一面、步调一致.大数据以其种类丰富、质量高端、免费共享的资源优势,开启了个性化思想政治教育的新时代.一方面,通过多种数据的分析、判断、过滤、提纯,对特定群体或个体进行思想行为的可视化“描述”,并为其提供针对思想需求、富有个性化教育的公共产品.另一方面,根据数据分析获得的结论,可以开通多样性、共享性和互动性的网络教育资源,激发教育对象的自主意识和主动接受教育的热情,有的放矢地解决不同层次、不同类型教育对象的各种思想矛盾与问题,使思想政治教育从宽泛化走向个性化.
3.现象性的关联思维：实现精细化
大数据系统改变了传统的思维惯例,使思想政治教育从因果关系的串联思维发展为相关关系的关联思维.思想政治教育大数据系统成为可以进行精细化操作的有效工具.从一定意义上来说,这一工具的核心功能是建立在某一领域、某一层面相关关系基础上的科学预测.这主要表现为：从其智能系统记录并形成的数据轨迹中发现教育对象的思想、情感、偏好、倾向等,根据这些真实、客观的数据挖掘整理,探寻其中的关联变量及其规律性.在此基础上对应有效性模型进行计算机梳理,自动地从既往案例中推测出未来有效的思想政治教育的方式、方法和手段,从“已知”推演出“未知”,实现“针对过去,揭示规律”,“面对未来,预测趋势”③.由此,通过海量数据挖掘的整体理念达到传统还原论与系统整体论的融会贯通,通过承认教育对象复杂的多变性突出了科学理论的语境性和教育的精细化,通过强调事物的相关性来凸显事实的存在性,这些远比因果性的串联思维更为重要.因此,大数据使思想政治教育学科走向定性与定量研究的综合集成,开辟了用数据化手段测度人类思想和行为的新途径.
二、构建思想政治教育大数据系统的技术框架
1.数据采集层：保证所采集的文本处于合适的数据粒度
依据数据的来源、采集方式和应用场所的不同,可将思想政治教育数据其分为基础数据、资源数据、状态数据和行为数据.思想政治教育大数据系统的数据采集需要综合运用多种现代技术,其中主要有物联网感知技术、智能录播技术、点阵数码笔技术、情感识别技术、日志搜索分析技术、网络爬虫技术等④.从数据的类别及其采集技术不难看出,所谓大数据都是数据的集合体,拥有丰富的思想内涵.
结论：适合思想政治教育论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关思想政治教育开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
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