大数据时代部队思想政治教育创新发展的思考

大数据时代部队思想政治教育创新发展的思考（精选8篇）

篇1：大数据时代部队思想政治教育创新发展的思考

大数据时代部队思想政治教育创新发展的思考

杨鹏博 张建邦 石家庄机械化步兵学院

摘要：大数据的出现，是当今互联网技术、数据存储技术、数据处理技术等众多科技不断革新的共同产物。本文主要分析了大数据技术的发展现状，并提出大数据技术的启示，旨为推进大数据技术的发展提供帮助。

关键词：大数据时代；部队思想政治教育；创新发展

作者简介：杨鹏博（1992-），男，石家庄机械化步兵学院2016级警卫勤务专业本科生；张建邦（1991-），男，石家庄机械化步兵学院2016级警卫勤务专业本科生。

部队思想政治教育工作如何提高针对性、实效性、时代性和感召力，是当前部队政工干部迫切需要研究的课题，它所带来的机遇与挑战必须要客观准确地把握和调整。

一、大数据技术的发展现状分析

伴随着大数据技术的日益发展，相关的研究与报道也日益丰富，截至目前，这一技术的研究发展状况主要体现在四个方面：基础理论、应用实践、关键技术、数据安全。在实际研究与运用过程中，大数据技术表现为三个方面：数据搜索分析、数据管理、数据集成。其中，在模型社交网络中，数据搜索分析有着广泛的应用范围，数据管理在新型数据库储存模型中应用广泛，同时在大型互联网数据库中也比较常用，数据集成主要功能在于整合不同来源、不同作用的数据，其目的在于整体数据库新的功能的研发与应用，这一部分起步晚，所以目前还处于初始研究与应用阶段。最后，在数据安全方面，数据安全研究工作的重点仍然是大数据技术的数据质量问题以及用户隐私问题。在冗余性、准确性、完整性等方面，大数据作为一项新技术，目前还存在着一些偏差，这就不可避免地会导致一些数据质量问题。

二、大数据技术的启示 1.及时地更新教育理念

把握规律，研究新情况，解决新问题。大数据比小数据更强调数据的整体性与完整性，所以这一技术对于特点和规律的总结和概括也比较重视，所以更有利于接近事实的真相。在实际工作中，要要全覆盖、全员额、多层次、多角度、全面地分析广大官兵的现实思想状况，借助于现代科技的辅助，重视探究科学途径和有效方法，增强教育的主动性和有针对性，切实做到有的放矢。为了挖掘潜在新价值，要求我们要积极探索。预测是“大数据”的核心价值，因此这一技术被称作“未来的新石油”，在挖掘潜在价值时，数据的开放整合是第一步，而第二步工作便是深度分析。在思想政治教育工作中，由于不同的官兵主体有着不同的实际情况和现实需求，再加上新情况、新问题不断地涌现，为了更好地发挥“大数据”理念的新功能，我们要与时俱进、积极探索，全面地应用部队思想政治教育的数据，提升其价值与含金量，在综合运用数据力量与预测力量的基础上，完善教育效果。2.整合教育资源

随着经济全球化的深入发展，价值的多元化问题也日益凸显，在社会变革发展的要求下，思想政治教育工作也面临着新情况和新挑战，要求我们在实际工作中主动地引入数据信息，以更好地迎接挑战。一要结合强军目标，大力弘扬军队的优良传统。与传统教育方式方法相比，借助大数据的思想政治教育的生动性和灵活性会显著增强，官兵思想活跃，再加上各种信息的海量涌现，人们的传统观念也受到了新思潮、新观念的冲击，所以，在部队思想政治教育工作中，凝聚军心还要靠强军目标的作用，针对我党我军的优良传统，要继续大力弘扬，在对官兵进行思想政治教育时，要善于运用数据信息，其目的在于确保部队绝对纯洁、绝对忠诚、绝对可靠，牢固的思想根基时实现“强军梦”的可靠保障。二要与时俱进，完善系统建设。将大数据技术引入思想政治教育工作是一个复杂的系统工程，需要一个过程，不可能一蹴而就，所以，在紧跟形势发展的前提下，要始终坚持立足现实、着眼长远的工作原则。在实际工作中，要善于系统设计、统筹规划，及时地整合资源并逐步完善，大数据建设也必须遵循“能打仗、打胜仗”的要求，以更好地服务部队建设。统筹资源、重点突出是大数据建设的基本原则，要避免各自为政，以避免重复浪费，从而推动大数据技术更好地融入到军队思想政治教育工作中去。3.贴近官兵实际

数据共享为军队思想政治教育工作提供了新思路，但是，“内化于心、外化于行”的教育规律要始终得到遵守，不可违背。一要掌握动态变化，及时地进行调查研究。调查研究是获取生动可靠的数据资料的前提和基础，要全面地采集官兵思想状况，这就需要对调查研究的方式方法进行创新。在“数据研究”理念的指导下，要对调查研究进行重新思考。为了准确采集官兵思想动态数据，要建立“兵情调研数据库”，以“量”的积累来推动“质”的实现，要确保数据资料的真实性和充分性，以此为各项工作的开展奠定良好基础。二是科学分析预测，提供有效指导。更好地指导工作是数据调研的目的所在，实现从“量”的积累跨越到“质”的飞跃，是将大数据技术融入思想政治教育工作的重要环节，这就需要对数据进行分析研判，以对官兵真实思想有全面的了解。随着大数据技术的日益发展，科学地分析“兵情调研数据库”中的数据，是新形势下确保部队思想政治教育工作的实效性的重要内容。

参考文献：

[1]刘练文,赵威.大数据时代部队思想政治教育创新发展的思考[J].军队政工理论研究,2015,(02):69-71.[2]刘彬彬,刘文星.大数据时代部队思想政治教育创新发展的思考[J].办公室业务,2016,(02):166.[3]张海峰.大数据时代背景下加强部队思想政治教育的几点思考[J].商情,2016,(35):233+157.

篇2：大数据时代部队思想政治教育创新发展的思考

随着信息技术的发展，人们日常生产生活的各种行为被大量信息感知设备和采集终端记录、捕捉，在经过数字编码后被标记为某种数据进行存储，分析，通过对大量的人群进行每时每刻的搜集，就产生了海量的数据，大数据的概念就应运而生。大数据与云计算、物联网堪称新一代信息技术的代表，三者深度融合，与我国新型现代化建设深度交汇，对新一轮产业变革和经济社会绿色、智能、可持续发展具有重要意义。

目前我国的大数据产业发展尚处于初级阶段，技术创新驱动力不强，产业链与创新链缺乏有效衔接，成人高等教育除在线教育外运用大数据的例子少之又少。虽然国内已有不少企业、高校与科研院所成立了研究中心，针对大数据汇聚管理、智能分析等进行了研究，但是系统化研究不足，产学研协同创新不深，无法形成合力，难以有效支撑大数据在教育产业做大做强。

2大数据技术对成人高等教育带来的创新应用

2.1教学技术手段更加个性化，教学质量评估更为科学

现行的在线学习系统主要是由学生登陆服务器观看教师事先准备好的教学内容，完成学习，教师通过系统记录的学习时间进行考勤，至于学生是否需要学习该知识点以及学习效果如何，系统无从考察。借助大数据技术，基于学生各维度数据的自适应学习系统则可以提供更为个性化的学习方案。例如，学习日志、学习路径、学习成果数据、课程数据、学习管理数据等，研究者利用教育数据挖掘和学习分析技术对数据进行采集，根据不同的分析目的，调用不同的分析工具和模型对数据进行分析，为学习者提供适合自身的学习内容和学习策略，数据挖掘和分析的结果同时被传递给教师和管理者，以便进行人为干预，

2.2学生教育管理与思想政治教育更加精细

相对于基础教育、普高教育，成人教育所获得的支持和关注要逊色的多。当前，成人高等教育层次众多，形式多样，学生分散且难以管理，教育管理、思想政治教育面临诸多困难。大数据时代下，数据资源无处不在，理论上，学校可以充分利用机构优势对各类数据源和连接进行定位，有效实现数据的采集和汇聚，搜集学生在校的大量数据，如个人信息、特长爱好、性格特征，甚至社交、地理位置等，这些数据包含了学生的学习、思想、生活、情感等行为状况，通过大数据技术进行筛选、比较分析后，可以基本描绘出某个学生一段时间内的状态，对于异常的言论或行为，可以及时甄别发现，通过危机干预，避免极端事件的发生。

2.3成人招生市场分析与合作单位函授点评估更加合理

生源是成人高等教育的主体，也是成人院校生存发展的基础。随着出生人口高峰的下降，普通本专科高校间生源的竞争已经日趋白热化，成人高校所受的挤压更为严重，成人的招生工作面临严峻挑战。借助大数据技术，至少有两点可供参考：一是对历年的招生数据进行分析，通过对地区、中学、专业等信息进行关联性分析，得出历年生源较多的地区和中学，作为稳定的生源基地，组织人脉资源丰富的当地人员前往招生宣传，稳步扩大优势;而对于生源偏少的地区，选派创造性和活力较高的年轻人前往，加大宣传力度，创新宣传手段，开拓生源市场;二是通过网络进行调查，依托网站投票和微信、QQ等社交媒体对应届毕业生或家长进行问卷调查，了解他们的职业规划、报考意愿等，根据问卷结合地区、高考成绩等信息进行综合的数据分析，从而制定有针对性的招生策略。

篇3：大数据时代部队思想政治教育创新发展的思考

一、移动社交网络的蓬勃兴起与飞速发展是青年思想政治教育“计算化”发展的基本前提

思想政治教育“计算化”发展的前提之一就是必须有可以进行计算的数据。在互联网发展的初期,并不具备这一条件,因为可以而且能够被计算的数据较少,尤其是大量匿名主体和虚假信息的存在,导致关于个体的信息很少能够被利用。但是社交网站不同,其要求实名登录,乃至实名认证,指导理论之一为现实社会和虚拟社会同样适用的六度分隔1理论,基本上是将现实的人际交往以虚拟的方式在网络上呈现,其上的信息( 数据) 是可以而且应该被充分利用的。当前相关学科正在建立一系列特定模型对其进行分析,用来为企业营销、社交网站盈利、政治选举等服务,其实思想政治教育也可以充分利用期间的信息,从中分析社交网站的主体即青年的思想、政治立场、道德素养等,以增强青年思想政治教育的针对性、有效性和科学性。

青年思想政治教育的对象是社会性的青年,网络社会条件下青年的社会性主要是通过网络交往展现出来。青年使用社交网站的动机之一,即社交网站能够发挥与朋友保持联系的功能,了解朋友的动态,扩大交际圈认识新朋友,亦揭示出网络社会人的本质发展的新理路。社交网络让广大青年以虚拟的网络交往的方式实现社会关系的保持、扩大和优化。与从前的虚拟社区、网上聊天室等网络空间相比,社交网站如微信跨越的最大一步是强调乃至强化了现实生活中的人际关系。意味着更多的年轻人开始习惯于使用网络来维持和加强现实生活中的一部分人际关系,表明了现实生活和网络在当今更加紧密的联系。

日益兴盛的移动社交网络把青年对社交网站的使用推向新的高潮。智能手机已经超越电脑成为第一大网络终端。社交网站也顺应互联网“社交+ 位置+ 移动”的融合发展方向。移动社交网络的兴起又一次激发了社交网站用户使用社交网站的热情,社交网络的信息也日益趋近现实社会生活,丰富而真实的数据信息为思想政治教育计算化发展提供了宝贵的一手资料。

当今的青年是在网络环境下成长起来的,他们亦被称为“网络社会的土著”,网络社会对于他们是鱼和水的关系,没有网络的生活对他们来说是无法想象的。网络社交是网络社会生活的重要组成部分,青年为何热衷于使用社交网站,乃至达到成瘾的地步,他们在社交网站上做什么, 等等,这些都是思想政治教育要研究并予以回答的内容、 问题。调查显示,社交网站上讨论的内容主要是较为个人化的信息,比如,有44. 6% 社交网站用户分享个人生活动态和心情感悟,44. 6% 讨论音乐、电影、体育运动等个人兴趣爱好,43. 3% 讨论对工作、学习和对个人发展有帮助的内容。他们一般不介意提供自己各方面的信息,热衷于在社交网站上展示和分享自己的生活。超过半数的社交网站用户公开了年龄、真实姓名和性别等真实信息,46. 1% 的用户使用了真实照片。调查结果提示社交网站上既有大量的关于青少年个体的属性( 姓名、年龄、性别、兴趣爱好、文化程度、宗教信仰等) ,也有大量的关系属性( 青少年个体之间的相互影响如影响力、中心度等)[1]。这些数据经过一定的技术剔除或者过滤后都可以拿来为青年思想政治教育所用。

青年思想政治教育除了直接从社交网站上获得一手信息( 用户创造的内容) ,还可以根据工作和研究的需要, 主动提出话题、设置项目,以获得更具体的深层的信息。 调查也显示中国社交网站用户在主动发布或者更新信息这一行为上的活跃度并不高,分享和转帖行为是社交网站用户最常进行的活动。提示用户主动创造的内容并不多, 要想获得更多更进一步的信息,必须激发用户的积极性和主动性。思想政治教育者应根据青少年发展和社会发展需要,适时营造一些话题,发起一些项目,供青少年在社交网上交流讨论,对交流讨论的信息进行数据挖掘和深度分析,以采取科学性和针对性强的教育引导方式。

二、数据库、数据分析等技术是青年思想政治教育“计算化”发展的根本条件之一

人们在社交网站上交换、交流、共享的信息每秒多达亿条,社交网站上用户所创造的海量信息既给社交网站带来滚滚财富,也给社会科学研究带来丰富的一手资料。思想政治教育作为社会性、综合性较强的学科之一,有效利用社交网站的丰富一手信息资料,是思想政治教育“计算化”发展的基本前提之一。但是,如何利用这些海量信息? 是否需要对所有信息进行跟踪和分析? 其实,社交网站用户已经在自发地对信息进行过滤,方式是有选择地跟帖、 转帖和共享信息。被用户过滤的信息的真实性高了很多, 对其进行分析、计算往往能获得一些意想不到的收获。

计算和分析海量的数据,仅靠人工无法完成,必须借助超级计算机和相关分析软件。“由于我们和电脑之间的交流,我们的行为已经变得可以预知。我们的行为已经可以被简化为某种运算法则……当然很多这样的运算法则还很简单,甚至简陋。但是,我们在网上留下的信息越多, 算法就会变得越精确”[2]。我国超级计算机已经能够胜任每秒千万亿次的计算,国际上领先的超级计算机计算能力就更强大。超级计算机不但计算速度快,而且具有人工智能乃至人工情感,1997年5月由IBM开发的超级计算机 “深蓝”战胜了国际象棋世界冠军卡斯巴罗夫,成为人工智能领域的一座里程碑。2011年新一代超级计算机“沃森” 则在美国智力问答节目《危机边缘》中,以绝对优势战胜人类选手,使得计算机达到可以用人类的方式同人类在广泛的知识领域进行沟通的能力。“电脑计算会越来越精确, 因为整个网络就是一个由词语构成的生活圈。生活圈可以反射出生活在它里面的局面的思想,同样,单个的居民的思想也可以反映出他所在的生活圈的风景”[3]。

如果说硬件技术的发展为青年思想政治教育“计算化”发展储存和计算大量信息,那么软件技术的发展则为思想政治教育“计算化”发展提供分析模型。随着开源软件模式的盛行,每天都有大量新型的应用软件上线,仅Fa- cebook每天都差不多有14000个应用软件上线,各种跟踪、分析人们网络行为的软件应接不暇。“我们可以精确地跟进人们的行为。当我们有足够数据的时候,数据自己就会说话”[4]。“我们每个人都在网上留下了足迹: 写电子邮件,写报告,我们打电话,写短信,聊天,写博客,写微博。分析软件会把这些搜集起来,形成一种人类的行为模式。任何一个对组织机构中的人类行为感兴趣的人或者组织都可以使用我们的技术”[5]。“对网络上的行为和数据进行大量的数学分析———博客、Facebook、Twitter,甚至是电子邮件———就有可能解读出那些词语的含义。这也就是软件的工作”[6]。

专门的统计分析工具或者语言R目前已经发展成为一种大众化的统计分析工具。“R是一个开源项目,具有强大的统计计算及制图能力,是从大数据中获取有用信息的绝佳工具,在各种主流操作系统上都可以安装使用,其基本安装就提供了数以百计的数据管理、统计和图形函数。另外,社区开发的数以千计的扩展( 包) 为R增加了更多强大功能”[7]。没有太多相关基础知识的学习者经过学习也能进行一些基础的分析。“R”在获取数据、整理数据、总结数据、数据可视化、数据建模、整理结果等方面都有自己的优势。

大型的网站逐渐开放其后台的数据,百度指数和google trands在这方面做得非常好,基于关键词的搜索数据是公开的,可以直接下载后进行相关分析。百度也于2014年向外界承诺开放其大数据引擎,包括开放云、数据工厂和百度大脑等三个核心组件,其将通过多种方式向外界开放其大数据储存、分析和智能化处理等核心能力。目前,其正积极与政府等企事业单位合作,开发出相关系统, 如中国疾控中心与其合作开发出中国首个流感预测系统。 这些无疑都为大数据时代的相关问题研究提供了可资利用的大数据。思想政治教育从业人员或者相关部门也应积极与储存大量青少年社交数据的网站进行合作,通过对数据的分析和深度挖掘,对青少年发展当中面临的机遇和挑战等进行预测,提前进行相关的引导工作。

三、“计算化”发展是青年思想政治教育发展的必然趋势之一

思想政治教育作为一门学科的历史不长,但是其发展步伐很快,取得的成果也颇丰。无论是思想政治教育本身的科学性发展,还是网络思想政治教育的题中应有之义, 青年思想政治教育的时代特征,都要求青年思想政治教育走“计算化”发展之路。

“计算化”发展是思想政治教育科学性提升的要求之一。思想政治教育是我党的优良传统之一,在不同的历史阶段都有发挥其功效。20世纪80年代建立了专门的学科。作为一个学科来说,思想政治教育确实取得了巨大的成就,建立了一级学科,学科点数遍布大多数重点院校,但是其不被其他学科所认同乃至轻视的现象依然普遍存在, 原因何在? 学科自身理论建设及科学性导致思想政治教育的效果没有凸显出来。思想政治教育方法简单粗暴没有得到根本改观。其根本原因是思想政治教育的科学性、 合法性没有确立起来。在此期间,思想政治教育方法的科学性问题备受质疑,而思想政治教育“计算化”发展乃是提高其科学性的策略之一。

“计算化”是网络思想政治教育的特征之一。随着网络的使用而出现的网络思想政治教育,如今也随着网络社会的形成有了长足发展。网络社会究其实质而言是建立在信息基础上的人工社会,信息可以储存、计算、分析和统计。网络社会思想政治教育要求对信息进行计算和分析, 以提升思想政治教育的科学性和针对性,乃至为特定群体或者目的服务。2012年美国大选就是一个非常典型的成功案例,给网络思想政治教育带来很多启示。奥巴马竞选团队深知赢得选举必须赢得选民,所以,他们充分利用网络技术,几乎锁定每一个选民。选民的数量可不少,上百万之多,何以能够做到? “通过种种技术追踪,竞选团队可能知道选民是否已经打定主意支持哪位候选人、什么样的事情可能改变他们的决定,以及最适合派他们哪位朋友去说服他们改变立场……他们挣多少钱,宗教信仰是什么, 是已婚还是离婚,有几个孩子,等等”[8]。由此来看网络思想政治教育,二者有一致的地方,思想政治教育的对象也是每一个人,数量非常多,核心是政治立场和中国特色社会主义核心价值观,当然也有思想素养道德素质等内容。网络思想政治教育也有大量的专职工作者。美国大选昭示出网络社会思想政治教育可以为每一个对象量身定做教育内容和方法等。前提是充分利用网络技术对相关主体的大数据信息进行计算和分析。

“计算化”是青年思想政治教育的时代特征。当代青年生于长于网络社会,对他们来说没有网上网下之分。在以信息为基础的网络社会,“人已经变成了一堆统计数据, 它的密度已经不仅可以分析他的过去,也可以预测他将来的行为”[9]。“很多电脑工程师、哲学家和神经学家认为所有的人类行为都可以用算法来解释。当然,这是在数字时代人的机器化的一种表征”[10]。网络购物、网络娱乐、网络学习、网络社交等对当今的青少年来说已经是自然而然的事情,这些自然而然的事情同时也就不自觉地留下痕迹乃至非常全面的行为线索。因此,网络社会青少年思想政治教育不再是基于经验乃至主观臆断,而是有据可依、可循乃至可查、可算。“在社会交往中,人们越来越多地以类似数字复制品的形式出现,这一事实改变着人类的自我认知……那个数字化的我们是不可见的,他来自我们输入到电脑中的各种信息,他位于电脑编码深处,当我们同电脑交流的时候,在我们没有察觉的情况下,他已经表现出来了”[11]。网络社会青年思想政治教育一定要重视青年在网络上的各种表现,虽然其不全是青年社会生活的真实写照,但有相当大一部分内容是与其网下生活相关联的。

四、青年思想政治教育“计算化”发展面临的挑战

学界认为计算社会科学大有可为,但也绕不开诸多障碍,最突出的就是隐私障碍、人才匮乏,无法得到和充分利用数据,缺乏既懂得计算机分析统计技术又懂得相关社会科学的人才。

青年中存在社交网络使用上瘾的现象。随着社交网络使用的普及,青少年社交网络成瘾现象开始出现。专门从事心理学研究的美国杜克大学教授丹·艾瑞利指出: “人人都离不开社交网络。任何人都能把自己最新的情况放到网上,然后通过社交网络,跟自己认识或者不认识的人分享。当这种分享得到一些人的肯定时,人的心理会有满足感。越多人的参与,这种满足感就越强烈。”[12]“当这种满足感成为一种习惯时,许多人已经依赖甚至离不开网络了,从而出现了社交网瘾”[13]。不仅在美国,在印度等其他计算机网络发达的国家和地区,社交网瘾也日渐成为一种普遍的现象。印度心理学家米拉·尼尔坎森最近写了一篇名为《Facebook瘾和自控能力的关系》的文章,结论是,不满18岁的青少年受到网络的诱惑最大,而这些青少年很有可能因为网瘾在未来出现一些心理疾病[14]。我国青少年社交网瘾现象亦不容忽视,合理引导青少年网络社交应成为网络社会条件下的信息教育的重要任务之一。

青年社交网络用户隐私保护意识薄弱。社交类应用的普及正在改变网民、尤其是青年网民的隐私保护意识, 越来越多的人不介意提供自己各方面的信息,热衷于在社交网站上展示和分享自己的生活,琐碎到一日三餐的饭菜,高大到纵论天下大事,甚至连情感生活都会在网上晒晒。在调查中,中国社交网络用户对个人隐私安全性的担忧并不强烈,只有37. 8% 的用户担心过自己在社交网站上的隐私保护问题,其中28. 2% 认为通过适当的方式能够保护好个人隐私,其余62. 2% 的用户表示没有担心过。在隐私设置上,23. 5% 的用户将信息设置为所有人都能看到, 13. 4% 的人表示不清楚,也就意味着没有关注过这些问题,显示出相当一部分用户不在意隐私设置。另有28. 2% 的用户将信息开放给所有好友,25. 9% 的用户开放给特定的好友[15]。

其实,“信息时代,经意不经意间,人们的隐私空间变得越来越小。客观上说,互联网上的实时摄像网站数不胜数,越来越多的技术革新正在压缩、侵蚀每个人的隐私空间”[16]。与物理痕迹不同的是,随着技术的不断发展,那些与个人生活息息相关的电子化信息可以被无数次整合、 长期限地保存甚至无限度地传播,由此可能造成的后果, 或许今天的我们仍然是难以想象的。人们的电子踪迹会伴随终身,乃至比肉体的生命还要长。

成为网络热点之一的中国人民大学导师公开发文断绝与其硕士研究生的关系,原因之一是其学生在网络空间毫无顾忌地分享信息导致的。很多人把微信朋友圈误以为安全的私人空间,所以分享信息时毫无保留。其实只要是经由互联网传播,就变成了公共空间。因为微信朋友圈其实也是遵循六度分割理论的,朋友的朋友的朋友……到最后私人朋友圈的信息迅速发酵成为网络舆论事件。

思想政治教育工作者计算、数据统计分析水平不能胜任思想政治教育“计算化”发展的要求。诚然,先进的高水平的计算机已经具备,但仅仅表明的是科研水平的进展, 其远没有达到大众化层次,操作大型先进的计算机依然是专家的事。各种分析统计软件尽管越来越大众化,但是对于没有数学等相关专业统计分析背景的思想政治教育者而言也非易事。因此,专门从事思想政治教育工作的队伍很难胜任复杂的统计计算任务,而懂得技术的专业人士又不熟悉思想政治教育的对象、内容、方法等,二者如何有机结合以协同作战是思想政治教育“计算化”发展面临的又一挑战。

以计算机计算为代表的人工智能与人脑意识之间的沟壑还非常大。自从第一台电子计算机问世以来,意识与人工智能的关系就成为认识论哲学的一个热点话题。很多人开始担忧人工智能是否会替代或者超越人的意识。 对于超级计算机而言,大数据运算是非常容易的事情,但文字理解和图像识别是较难的。语言作为人的意识的表现形式,种类非常丰富,内含各种复杂的语法规则,其内涵或者表意是因时因地因人而异的,计算机很难准确理解人的语言。语言不能理解,就无法完整提取有用的信息,更不用说建立信息间的联系。正如“沃森”的研发者罗博· 海( Rob High) 所说: “人脑中有几百亿神经元,仅视网膜上就有几百万神经元,而每个神经元与其他神经元的突触连接又平均有1000个。大自然花了几十亿年才进化出高等生物,要想清楚大脑的秘密并不容易。因此,超级计算机要想超过人类智慧,至少在我看来,答案肯定是否定的。”[17]因此,思想政治教育计算化发展的进程将不会是一帆风顺的,肯定会遭遇数据储存、计算和分析等技术发展的瓶颈。应用思想政治教育网站,实现思想政治教育工作与信息化相结合,不能仅停留在表面形式,更要注重扩大教育活动的影响力度,将思想政治教育落到实处,提高教育效果,做到“虚实结合”[18]。

大数据时代“数据”鸿沟的存在抑制思想政治教育的 “计算化”发展。相对于大型的社交网站和网络服务商而言,大数据时代,个体或者一般企事业单位拥有的数据信息是非常贫乏的。巧妇难为无米之炊,“没有数据”的大数据时代将是思想政治教育者在思想政治教育“计算化”发展趋势下面临的又一障碍。什么样的数据可以公开,向谁公开,如何获得数据,这些都是大数据时代需要考虑的问题。一是可以通过立法,促成数据在不侵犯信息主体隐私的前提下合法公开和使用; 二是向特定人群之特定目的公开数据的使用权,但是也需要相应的规章制度来保证数据的合理使用。

摘要：青年基于社交网等移动互联网的使用,产生大量与其现实生活趋近一致的信息。大量信息被储存就形成了关于青年交往等社会生活的大数据,为青年思想政治教育提供可以计算的信息。计算机和统计分析技术及软件等的发展为青年思想政治教育“计算化”发展提供了技术条件。“计算化”发展亦是思想政治教育科学化的要求之一。因此,应积极促成青年思想政治教育的“计算化”发展。但是,思想政治教育“计算化”发展面临青少年社交网络成瘾、隐私保护意识不强、思想政治教育者数据分析能力较弱等挑战。

关键词：青年,大数据,思想政治教育,“计算化”,社交网络

参考文献

[1][15]2011年中国网民社交网站应用研究报告[R].中国互联网络信息中心,2012-09-03.

[2][3][4][5][6][9][10][11][德]弗兰克·施尔玛赫.网络至死[M].北京:龙门书局,2011:77,109,86,83,109-110,80,79,87.

[7][美]罗伯特·卡巴科弗.R语言实战[M].北京:人民邮电出版社,2013.

[8]走进奥巴马竞选总部:数字工具锁定具体选民[N].南方都市报,2012-09-30.

[12][13][14]社交网络为何让人成瘾[N].周末画报,2012-08-30.

[16]于凤霞.我们该树立什么样的信息观[J].新华文摘,2011(11).

[17]吕凤珍.未来的电脑会思考吗?[N].中国活页文选,2014-03-15.

篇4：大数据时代部队思想政治教育创新发展的思考

[关键词]高等院校；思想政治教育；教育途径创新

思想政治教育途径，简言之就是思想政治教育的基本方式，也即教育者通过什么样的方式和渠道对受教育者施加影响。思想政治教育方法包括认识方法、实施方法、调节评估方法、研究提高方法，通常所说的思想政治教育方法主要指实施方法，是教育者面向教育对象在教育过程中所采用的方法。二者之间既相互联系又有区别。首先，二者的出发点是相同的，都是为了实现思想政治教育目标，完成思想政治教育任务服务的。其次，二者的归属是相同的，都属于思想政治教育学的中介范畴，都是思想政治教育过程的实施环节。二者又存在显著区别，途径相对于方法，概念更为宽泛，它是通向某一目标总的渠道和路径，方法则是途径的具体展开和落实过程。

1、高校思想政治教育创新意义

以经济全球化、政治多极化、信息网络化为特点的国际形势的变化，给高校思想政治教育既带来了前所未有的发展机遇，又带来了严峻的挑战。一方面丰富了思想政治教育的内容和形式，拓展了思想政治教育的空间和渠道；另一方面又使高校思想政治教育面临着诸多挑战，传统的思想政治教育模式和方法越来越难以奏效。随着我国市场经济的飞速发展和改革开放的不断深入，我国社会转型时期的矛盾和问题越来越多，如何改革和完善思想政治教育途径，增强思想政治教育的科学性、针对性、實效性，为全面建设小康社会培养高素质人才，成为当前高校思想政治教育的迫切任务。思想政治教育作为一种有目的、有计划、有组织的教育人和培养人的活动，教育目的是思想政治活动的出发点和归宿。高校思想政治教育的主要任务就是要加强对大学生的理想信念教育，帮助其树立正确的世界观、人生观和价值观；加强爱国主义教育，培育其民族精神；加强思想道德教育和素质教育，实现大学生的全面发展。为了达到这一目标，就必须借助相应的思想政治教育途径，才能把思想政治教育目标由理论转变为现实。

2、高校思想政治教育面临新形势

2.1国际环境对高校思想政治教育的挑战

随着信息时代的到来，人们可以通过大众传媒等多种途径获取更多的知识和信息，尤其是网络的出现，因其传输速度快捷迅速、内容丰富多彩、形式活拨生动，深受广大学生的喜爱。但网络的共享性、虚拟性、自由性特点，又增加了管理的难度，使思想政治教育内容变得难以控制。因此，思想政治教育工作者要事先对网络上的各种知识和信息进行有效地梳理和整合，使高校思想政治教育内容既要满足大学生的发展需要，更要符合我国高等教育的目标。传统的思想政治教育模式限制了文化传播的速度，知识更新周期长，而且学生学习处于被动位置。网络技术为高校思想政治教育提供了新平台，如网上宣传、网上讲座、网上论坛等，为思想政治教育注入了新的活力。同时，互联网作为一种全新的社会生活方式，突破了人们学习、工作、交流的时间和空间限制，网络信息资源具有可复制性、共享性、实时传输性的特点，提高了传统思想政治教育资源的利用率，资源实现了共享，教育空间由原先相对狭小、固定的空间变成了向全社会开放的教育空间。

2.2国内环境对思想政治教育的挑战

从社会经济形态看，我国正在由传统的计划经济体制向现代市场经济体制转变；所有制结构由原来单一的公有制结构向以公有制为主体、多种所有制经济共同发展的结构转变；分配方式由原来的平均分配向以按劳分配为主体、多种分配方式并存转变。这些转变使我国的经济利益格局呈现出多元化，原来的整体利益格局被打破。伴随着经济体制的变革，政治体制改革、文化教育改革和社会生活方式变革也随之而来。这些变化既为社会发展带来生机和活力，也潜伏着许多影响社会稳定的不良因素，使新时期的社会关系变得更加复杂。这是我国社会主义现代化不可逆转的发展趋势，也是社会文明进步的标志。但是同资本主义工业文明发展随之带来人类精神家园的失落一样，我国在奔向小康社会和现代化的过程中，也在某种程度上表现出类似的现象。

3、新时期高校思想政治教育途径的对策

3.1建设好思想政治教育主题网站

利用思想政治教育专题网站是开展网络思想政治教育最有效的途径和手段。《意见》指出：“要建设好融思想性、知识性、趣味性、服务性于一体的主题教育网站或网页，积极开展生动活拨的网络思想政治教育活动，形成网上网下思想政治教育的合力。”高校网络思想政治工作应从消极防御、监控转向主动占领“至高点”，使之真正成为大学生的网上精神家园，成为大学生成才成长的服务平台，成为引领大学生网上舆论的重要途径。网站的内容理应是集舆论宣传、思想交流、提供服务、提升素质于一体。点击率低、访问人数少是思想政治教育网站面临的主要难题，这一方面与网站内容的枯燥、陈旧有很大关系。

3.2加强网络思想政治工作队伍建设

建设一支精干高效的网络思想政治工作队伍是做好网络思想政治教育的关键。作为网络思想政治教育者，不仅要有较高政治理论素质，还必须具备良好的“信息素质”。而目前高校教师队伍中存在着会做思想政治工作而不懂得网络技术，懂网络技术而缺乏思想政治教育理论知识和实践经验的矛盾。努力培养一支专兼结合、政治素质较高、懂得思想政治教学规律和艺术、精通网络语言和技术的现代化信息工作队伍，是高校网络思想政治工作的迫切任务。一方面要对思想政治教育者进行网络知识和网络技术的培训，培养他们敏锐的信息意识和捕捉信息的能力。了解网络语言、网上伦理、网上思想政治特点等，学会运用一些软件开展思想教育。

3.3加强校园网络技术监控

随着网络的普及，安全性越来越引起人们的重视，网络的安全性对学校更具有特殊重要的意义。目前高校普遍采用的监控方法是通过对IP路由信息的控制，构筑“防火墙”，安装优质杀毒软件，弥补系统漏洞。加强对网络访问权限和服务器安全的控制，现有的网络技术还不可能屏蔽掉所有的有害信息。要加强对校园局域网、免费个人主页链接的审查，建立IP地址管理、用户实名注册制度，保证所有网络信息都能够追根溯源。学校还要对大学生加强网络道德教育，设置专门的网络道德教育课，增强大学生上网的法律意识、责任意识、安全意识，规范网络行为，提高“网商”。

4、结束语

只有继续坚持解放思想、实事求是、与时俱进，将理论与实践结合起来，遵从实践到理论、理论再回归实践的过程，才能真正发挥思想政治教育途径的巨大作用。当然，思想政治教育途径研究是一个全面而系统的工程，由于个人学识的限制，本文的研究在某些方面还不够全面和深入，高校思想政治教育途径研究任重而道远。

参考文献

[1]张孝宜.高校政治理论教育途径与方法探索[J].企业文化，2015

[2]陈秉公.思想政治理论课教材体系向教学体系转化的规律[J].思想理论教育导刊，2014

篇5：大数据时代部队思想政治教育创新发展的思考

摘要：大数据时代的来临，对于高校思想政治教育工作产生了不容忽视的影响。对于高校而言，需要深入分析大数据时代思想政治教育工作面临的机遇和挑战，采取切实可行的措施和方法，强化大数据意识，提升思想政治教育工作的有效性，保证工作效果。本文从高校思想政治教育的作用出发，结合大数据时代背景下高校思想政治教育工作面临的机遇和挑战，就如何强化思想政治教育工作进行了分析和探讨。

关键词：大数据；高校；思想政治教育

中图分类号：G718 文献标识码：B 文章编号：1672-1578（2018）24-0248-02

前言

伴随着物联网、云计算等的信息技术的发展，大数据时代逐渐到来，在越来越多的行业和领域产生了不容忽视的影响。大数据中的“大”不单单指数据容量，更包含了通过海量数据交换、整合、分析等带来的价值和利润。高校本身作为知识聚集地，同时也是先进技术应用的前沿阵地，大数据对于高校师生的影响体现在许多方面，如何更好地适应大数据时代发展需求，做好高校思想政治教育工作创新，是需要高校管理人员深入研究的课题。

1.高校思想政治教育工作的积极作用

首先，思想政治教育能够帮助大学生树立起正确的价值观念。大学生是新时代的建设者，通过思想政治教育，能够引导大学生树立起积极向上的价值观念，充分发挥集体主义精神，对于推动我国和谐社会建设，维护良好社会风气有着非常积极的作用；其次，思想政治教育可以促进大学生综合素质提高。高校可以通过思想政治教育来提升大学生的综合素质，推动其全面发展，以更好地满足社会主义现代化建设的需求，在实现经济快速发展的同时，也能促进社会道德的持续进步；然后，思想政治教育能够为优秀人才培养提供支?巍Ｍü?思想政治教育，高校可以引导大学生形成高尚的思想品德修养，为现代化建设提供高素质优秀人才，使得大学生能够成为合格的社会主义接班人[1]。

2.大数据时代高校思想政治教育面临的机遇和挑战

2.1 机遇。

2.1.1 完善信息管理。大数据技术的应用能够帮助高校更好地掌握学生信息，提升信息采集和信息管理的效率，确保高校能够及时掌握学生的学习与生活状况，配合数据化管理，可以为思想政治教育工作的顺利开展提供良好保障。

2.1.2 强化思政工作。从高校的角度，运用信息网络，可以对思想政治教育工作进行强化，例如，可以在学校网站上对一些模范事迹进行宣传，也可以通过微博微信以及论坛等，引导学生参与社会公益活动，构建和谐校园。不仅如此，高校还能够利用信息网络，将校风校训充分展现在学生面前，对学生的行为方式进行规范，确保其能够通过自身行动践行学校精神[2]。

2.2 挑战。

2.2.1 信息不对称。高校能够以大数据技术为依托，获取海量的数据信息，为教育教学和管理工作提供可靠支撑，但是与之相比，高校学生受自身能力和条件的限制，在信息获取速度和获取量方面始终处于弱势，信息的不对称会在一定程度上对高校思想政治教育工作的效果产生负面影响。

2.2.2 隐私受威胁。大数据虽然能够为人们的工作和生活提供便利，但是同样容易引发数据独裁问题，给高校学生造成不良影响。高校学生是信息网络的一大用户群体，而无论是网络聊天、网络购物还是资料查找，都可能导致个人信息的泄漏，其隐私容易受到多方便的威胁，同样不利于思想政治教育工作的顺利开展[3]。

2.2.3 数字鸿沟大。大数据时代使得数字鸿沟变得越发巨大，分析原因，主要是人们在原本信息环境中使用信息的差别与收集、分析信息能力的差别，在这种情况下，要求高校必须做好学生数据信息的持续收集和分析，如果相关工作没有做好，则必然会导致学生信息数字鸿沟的加大，影响思想政治教育工作的有效性。

3.大数据时代高校思想政治教育工作的创新对策

3.1 尊重学生地位。在高校思想政治教育工作中，应该认识到学生是教育的主体，对其主体地位进行强化，确保其能够在教师的引导下主动获取信息，充分发挥其想象力和创造力，鼓励其在班级中分享个人经历，通过彼此之间的沟通交流来取长补短，共同进步。从教师角度，应该树立起以人为本的教育理念，对复杂的社会环境进行分析，引导学生树立正确的价值观念，促进其思想道德修养的提高。具体来讲，一是应该调动学生能动性，实现思想政治教育被动接受到主动参与的转变，将学生作为教育活动的主体，确保所有教学活动都能够以学生为中心；二是必须确保思想政治教育能够尽可能满足每一个学生的心理诉求，确保学生可以从思想政治教育中感受到快乐，逐步形成良好的品德修养和人格魅力；三是应该在关注学生的全面发展，形成更加完善的管理方法，做到以德服人、以情感人[4]。

3.2 强化队伍建设。辅导员队伍是高校思想政治教育工作的主力军，其本身的专业素养以及对于工作的态度直接决定了思想政治教育的效果，对于大学生的健康成长同样有着非常积极的意义。而想要确保辅导员队伍在思想政治教育工作中发挥应有的作用，首先要做的就是强化队伍建设，提升高校辅导员的职业道德修养和心理素质，为思想政治教育的顺利开展提供良好保障。另外，学生工作者队伍在大学生思想政治教育中同样发挥着重要作用，其必须能够认清社会发展形势，具备强烈的责任心，以保证思想政治教育工作有效开展。从辅导员的角度着眼，应该结合思想政治教育在新时期的整体目标，确立每一个环节的具体目标，推动工作方法的持续更新。可以组织学生参与到目标的制定中，形成每个学年、每个学期以及每个月度的细化目标，确立班级活动计划，通过与学生共同参与的方式来强化师生互动，通过自己的耐心、细心、爱心、自信心、责任心和奉献心等，确保思想政治教育工作目标的顺利实现[5]。

3.3 优化工作内容。从高校思想政治教育工作的角度，应该强化大数据意识，对思想政治教育工作内容进行创新，提高工作的针对性。具体来讲，一方面，教育人员需要强化自身对于数据信息的敏感性，主动进行学生信息数据的收集整理和分析，为思想政治教育工作的顺利开展提供良好支撑。例如，可以对高校近几年学生活动主题进行收集和整理，从中分析学生兴趣和关注点的拜年话，及时调整学生活动的组织形式，激发学生参与热情，以学生成才为目标，扩大学生活动的影响力。也可以对学校图书馆检索信息进行汇总分析，为不同学生群体提供不同的推荐书目，促进学生教育针对性和时效性的提高；另一方面，思想政治教育需要对工作模式和工作方法进行创新，关注学生不同信息数据的关联性。例如，可以通过校园卡消费记录分析，了解学生的生活状况，向不同学生群体提供勤工俭学等帮扶，落实经济困难学生的资助工作，帮助其顺利完成学业[6]；又如，可以通过市场调查，对近年来企业招聘信息进行汇总，明确行业岗位需求变化，为学生提供更加具有针对性的就业指导，帮助其树立起正确的择业观和就业观，完善职业生涯规划，为学生顺利走上社会提供支持。

3.4 创新管理方式。高校思想政治教育工作人员应该利用各种网络平台，强化服务意识，对思想政治教育工作管理方式进行创新。例如，可以通过对学校微博及论坛的实时跟踪，做好信息汇总，把握学生思想动态，及时对学生关注的热点问题进行分析和解答。互联网本身具有选择性、开放性和平等性的特点，其在为人们提供便利的同时，对于思想政治教育工作人员提出了许多新的要求，其必须树立起与学生为本的观念，利用学生乐于接受的方式加强彼此沟通交流，获取学生的认同。例如，可以利用QQ、微信、微博等，与学生进行在线交谈，获取更加直观的数据，对于一些存在心理健康问题的学生，工作人员应该加强引导，帮助其树立正确的价值观念，促进思想政治教育水平的提高[7]。

3.5 挖掘深层规律。一方面，应该发挥大数据在高校思想政治教育工作中的积极作用，提升辅导员、思想政治教师的专业素质，例如，大数据背景下，高校思想政治教育工作中存在大量的数据信息，高校需要在教师队伍中加强统计学、网络技术等专业知识培训，提升其对于大数据技术的应用能力；另一方面，应该合理利用网络平台，对高校思想政治教育工作的深层规律进行挖掘。例如，可以通过建设与完善高校思政工作网站的方式，实现信息发布与互动渠道的立体化，帮助学生树立起正确的世界观、人生观和价值观，坚定其对于中国特色社会主义道路的信心。另外，也可以做好校园论坛的实时跟踪，了解学生的思想动态，对其关注的热点问题和突发时间，开展积极教育引导工作，帮助维护学生的思想及舆论安全[8]。

4.结语

总而言之，新时期，高校面临着新的教学任务和工作目标，需要充分关注学生成才需求，强化自身数据意识，合理利用大数据技术，发挥大数据的优势，对思想政治教育工作的深层规律进行探索，促进思想政治教育工作质量和水平的提高。通过这样的方式，高校能够帮助大学生树立起正确的思想价值观念，为社会提供更多的优秀人才，为社会主义现代化建设作出更大的贡献。

参考文献：

篇6：大数据时代部队思想政治教育创新发展的思考

【摘要】随着时代的不断发展，我国企业的规模和数量得到了非常大的发展，这大大增加企业管理的难度，尤其体现在人力资源管理上，如采充分发挥人力资源的作用，是很多企业在发展过程中的难题。随着信息技术的网络技术的不断进步，我们已经进入到了大数据时代，通过多海量数据信息的分析和处理，可以有效得到其中的有价值数据，这为企业人力资源的绩效管理，打开了一条新的思路。[1]为此，我将要在本文中对大数据时代背景下企业人力资源绩效管理创新进行深入思考，希望对促进企业现代化管理的发展，可以起到促进作用。

【关键词】大数据时代；企业人力资源；绩效管理

前言

企业绩效考核是企业现代管理的重要组成部分，它是对员工完成工作质量的考核，并给与其定量的评分，并作为工资分配的重要依据。通过绩效考核，员工可以共同自己良好的表现获得企业的认同，并得到应有的回报。企业也可以通过员工的优秀表现，而获得更多的经济利益，并且可以为企业选拔优秀人才，提供一个值得参考的标准。当前我国企业在绩效管理考核体系的建立上还存在很大的问题，整个考核的客观性不够，不能对相关工作人员的绩效进行准确的评价，大大降低了绩效考核的作用。口]随着大数据时代的到来，这给企业的绩效管理打开了一条新的思路，我们可以在网络上打造企业绩效考核的平台，并建立员工绩效考核的数据库，对员工实际工作中反馈的工作数据进行有效的收集，通过内部智能化的算法，有效对员工的各种工作信息进行类比，最后给每个员工给与一个客观的绩效考核成绩，让企业的绩效考核充分发挥自己的作用。

一、企业绩效考核指标体系设计的基础

企业进行绩效考核的主要目的是，依据员工的工作性质要求，根据科学的评判标准，对员工工作的实际完成情况，进行定量化的评价。绩效考核的结果直接关系到员工的工资多少，还为企业选拔优秀人才，做一个重要的参考指标。其实施的最终目的是提高员工的工作完成质量和提高企业的经济效益，并最终取得员工和企业双赢的局面。为了有效提升绩效考核的效果，改变员工被动应付的局面，企业应该采取更科学的绩效考核设计指标，并应该定期对该指标进行变更，以适应企业发展的需要。

评价活动是以主要指标的提取，来对整个工作过程进行评定，因此指标提取的科学性十分重要，它的执行好坏要和工作过程好坏直接挂钩。为了全面衡量工作过程的好坏，我们不一定要提取单一的工作指标，还应该学会去全方位的提取工作指标，这可以使对员工工作好坏的评价更为具体。为了对员工进行定量的绩效考核，这些指标也应该是分等级的，并且应该根据实际参照物，对员工的指标完成情况，进行度量。[3]

各种考核指标之间应该不是相互孤立的，它们应该是有相互关系的，相互联系组合在一起，从而形成了企业的绩效考核指标体系。在进行具体指标的设计过程中，应该根据总体指标体系的要求，来进行设计。它具有下面几个具体的要求。对指标完成情况的度量，要尽量可以做到量化，避免采取模糊化的参考标准。虽然说指标之间都有千丝万缕的联系，但是在实际设计过程中，一定要保证它们有清晰的界限和独立的评判标准。指标的制定，要紧紧围绕，可以衡量员工的工作完成情况来进行，避免其偏离这个初衷。指标的评定必须要有现实的参考依据，尽量少掺杂主观的因素。考核指标的设计应该突出重点，不能事无巨细，尽量提取最重要的工作指标。指标的设计应该具有可操作性，及可以通过定量化的评价，来对指标的完成情况进行分级。

二、利用大数据充分提高企业绩效管理的效率

在各种考核指标有效建立以后，我们就可以有效参照这些指标来开展绩效考核工作。为了对员工进行科学的绩效考核，我们应该严格按照以工作数据来进行考核的原则。大数据时代的到来，为我们实现对于员工的全数据绩效考核，打下了一个非常好的基础。为了更好对员工的绩效进行考核，我们应该打造全数据的考核体系，对员工的各种工作数据都应该制定定量的工作指标，还需要打造对这些数据进行收集的系统，如果是产品生产企业，每个员工生产产品的每一道工艺都应该进行标识，在产品经过检验后，对产品的数据有效进行提取，如员工的实际工艺完成数量，其生产产品的优秀数量、合格数量、不合理数量等，目前二维码技术发展的越来越快，我们在对数据的提取过程中，可以有效利用这些技术，员工对每件生产的产品都打上自己的二维码，在产品生产技术后，通过对这些二维码的扫描，这些产品的所有信息就会传送到企业产品的数据库。[4]此外，企业还应该在网络上建立有效的绩效考核数据处理平台，其负责对各种员工数据信息的有效收集。在这些数据被传输到员工数据库后，应该先对这些数据进行分类，进行分类的存储。为了通过对这些数据有效反应出员工的绩效水平，我们还应该制定科?W的数据打分标准，根据这些数据的实际情况，给员工的绩效表现进行打分，这样就可以有效了解员工在一定时间段的绩效情况。为了让这些数据更加客观，我们还可以通过对所有员工数据的综合处理、分析，有效显示出员工在整个员工队伍的实际表现情况，让我们很容易发现在工作中表现优良的员工，通过对该员工进行一定的奖励措施，来提高其它员工的工作积极性。

三、结语

人才是企业赖以生存和发展的重要因素，随着大数据时代的到来，这给企业的人力绩效管理带来了新的契机，我们必须进行绩效管理模式进行创新。针对当前企业在绩效管理上存在的不足，我们都可以利用大数据技术，进行相应的补强，从而使企业得到更加优秀的人才，也可以让企业人才培养工作做得更加到位，也给了那些企业真正的人才，以脱颖而出的机会，还大大增加了企业人才管理的效率。

参考文献：

[1]马风光，王造先.网络时代中的企业人力资源管理[J].江苏商论，2014（6）

[2]宋利，古继宝.信任：网络时代的人力资源管理[J].技术经济，2014（11）

[3]郜夏泉.浅谈如何加强企业人才管理及对策研究[J].中小企业管理与科技，2014（9）

篇7：大数据时代部队思想政治教育创新发展的思考

随着大数据时代的到来，统计学专业教育教学将面临大数据的信息与识别、大数据的数据产生方式与抽样方法、大数据的统计整理与统计分析等方面的挑战。中西部地区二三本高校统计学专业教育教学，在院校构成与专业方向、学历教育层次、学生培养规模、学科建设、师资力量、课程设置与教育教学手段等方面具有自身的特征和不足，与大数据时代的发展方向和需要存在较大差距。为此，应注意从以下五个方面进行改进和完善：普及大数据知识，积极引导学生认识和熟悉大数据;认清教育教学与大数据之间的关系，正确定位专业发展目标和方向;改革和创新现有课程设置，丰富和完善计算机与统计软件类课程;提升统计学专业授课教师的职称与学历，革新知识容量和结构;加强统计专业教育教学的组织支持和制度保障。

一、前言

随着大数据时代的到来，大数据已成为变革组织、变革经济和变革价值的力量。鉴于大数据发展对经济社会和生产生活的影响愈加深入，我国高等教育领域和统计学专业领域的相关专家学者进行大量的思考，并形成一些思想和成果。但是，有关大数据时代背景下统计学专业教育教学的研究成果相对较少。从研究主题和关注领域来看，不同学者的研究成果差异较为明显，但大致可以分为以下几类：一是大数据时代统计学面临的机遇与挑战;二是大数据时代背景下统计学教育教学应该如何改革和创新;三是高职院校统计学教育教学领域中某一问题;四是其他一些具体或个别问题。从研究结论来看，大数据时代的来临，统计学研究方法、统计学专业教育教学方式与内容、教师知识结构、人才培养模式与方案等，均面临诸多挑战，同时也会带来变革与创新的机遇。

与多数著名财经类高校和一本高校相比，我国中西部地区不少二三本高校在师资力量、专业建设、学科建设、人才培养方面，还存在不少缺陷和不足。所以，作为与大数据研究技术和方法紧密的统计学专业，二三本高校更应该对其进行认真思考和科学定位与设计，从而避免在未来更加落后和遭到淘汰。本文基于上述背景和现实需要，对中西部地区二三本高校统计学专业教育教学进行认真思考和更进一步的探讨。

二、中西部地区二三本高校统计学专业教育教学的现状

(一)院校构成与专业方向

目前，开设统计学专业教育教学的中西部二本高校主要以地方财经类院校、师范院校和部分理工类院校为主。从专业方向来看，地方财经类院校主要以社会经济统计、金融统计、风险管理与精算学为统计学专业的方向;师范类院校则主要依托数学系，一般是从概率论、数理统计、多元统计等相关课程的教学中衍生而来，通常以数理统计为专业方向;而理工类院校则以数理统计或者应用统计为主要研究方向，同时兼顾本院校的专业构成和传统研究领域，如生物卫生统计等。多数三本院校没有开设统计学专业，考虑到招生的便利性和就业前景，开设统计学专业的三本院校通常以社会经济统计、金融统计为专业方向。

(二)学历教育层次

从学历教育层次来看，多数地方财经类院校统计学专业以本科和硕士研究生层次为主，个别传统悠久、实力较为雄厚的财经类院校上升到博士研究生的层次;师范类院校和部分理工类院校则以本专科层次为主，少部分院校则开展了硕士研究生层次的教育，或者与拥有硕士学位授予权的院校开展硕士研究生的联合培养。开设统计学专业的三本院校一般会开展本科学历层次的教育，毕业后通常授予经济学学位。除了上述几类开展统计学专业教育教学的二三本高校外，还有个别省市的统计学院(学校)。但是该类院校一般隶属于省统计局，通常以国民经济统计和核算为专业方向，在较长的历史时期开展中专层次的教育，近十年来多数学校则实现专科层次学历教育的转变，只有少部分学校上升至本科层次的学历教育。

(三)学生培养规模

从学生培养规模来看，就本科学历层次而言，地方财经类高校统计学专业每年招生规模一般为100人左右，师范类院校一般为150人左右，部分理工类院校招生规模和三本院校一般为50人左右，与一本高校相比，招生规模偏小。统计学专业研究生教育，包括应用统计硕士(专业学位)和学术型研究生两大类，多数地方财经类院校开展统计学专业普通研究生的教育。目前，全国共计80余所高校开展应用统计硕士教育，中西部地区高校有31所，其中二本高校12所(包括8所财经类院校、4所师范大学)，近年来应用统计硕士招生规模和学术型研究生基本持平。8所财经类院校中，西安财经大学招生规模最大，应用统计硕士招生规模和学术型研究生分别达到25人和30人，山西财经大学、安徽财经大学、江西财经大学三所院校两类研究生招生人数为20人左右，而兰州商学院、贵州财经学院、新疆财经学院招生人数为10人左右，河南财经政法大学招生人数则不足5人。4所师范类院校中，河南师范大学两类研究生招生人数为10人左右，安徽师范大学、湖南师范大学招生人数为5人，广西师范大学应用硕士招生则高于学术型研究生，两者之和为20人左右。其余的财经类院校和师范类院校研究生招生规模存在与上述学校类似的特点。

(四)学科建设

统计学专业学科建设的效果，可以通过教育部学位中心公布的学科排名和近年来中国大学统计学专业排名进行评判。20教育部开展第四轮学科评估，教育部学位中心公布一级学科最终排名结果。在该次统计学科评估中，全国具有“博士一级”授权的56所高校中有46所参评，还有部分具有“博士二级”授权和硕士授权的高校参加评估，参评高校共计87所。所以，最终的统计学学科排名结果显示，中西部地区有12所一本高校、23所二本高校参加该次评估，学科整体水平得分在74分以下，排在第22名之后。其中，西南大学得分为72分，居于中西部二本高校之首，山西财经大学、西安财经学院得分为70分，其余二本高校得分为69分、68分、66分、65分和64分的分别有4、4、3、9、1所高校。三本高校因为不具备统计学学科硕士授予权，所以没有参加该次学科评估排名。

此外，在5月，网站公布中国大学统计学专业排名。该专业排名将学科专业分为4个星级(最高为6星级，最低为3星级)，学科专业层次分为顶尖学科专业、一流学科专业、高水平学科专业、知名学科专业四类，办学类型分为研究型、行业特色研究型、区域研究型、区域特色研究型、专业型和应用型六类。在该统计学专业排名中，参评高校有87所。其中，中西部地区有17家二本高校参评，学科专业星级均为3星级，学科专业层次为中国知名学科专业;办学类型方面，只有太原理工大学为区域研究型，其余16家院校均为专业型;办学层次方面，太原理工大学、西北师范大学、武汉科技大学和长沙理工大学被评为中国知名大学，其余13家院校没有相应归属。除了上述排名外，中国金苹果科教评教网，也公布-2013中国大学本科教育统计学类专业排行榜，有94所高校参评。但是，只能查询到该排行榜前20名的高校，所以本文没有采用该结果对中西部地区开设统计学专业的二三本高校学科建设情况进行评判。

(五)师资力量

从师资力量来看，中西部地区二三本高校统计学专业仍然相对薄弱，特别是三本高校师资力量配置尤为薄弱。就中西部地方财经类院校、师范院校和部分理工类院校而言，与同领域一本高校相比，其师资力量配置比较完备，院系设置和师资规模、结构类似，差异主要体现在教师的职称结构、学历结构和科研实力方面。其中，这些差异一方面在于国家人事制度和管理体制，另一方面在于学校所能提供的薪酬待遇和教学科研平台相对有限，不能吸引更多的高层次人才。而三本高校则与同领域二本高校相比，其师资力量配置不健全，师资规模、结构仍有较为明显的缺陷与不足，与同领域一本高校相比差距很大。造成这种差异的原因除了上述两个方面外，还与三本高校对教育教学的短视和其天生的缺陷有很大关系。

目前，每个省都制定了本省《事业单位专业技术岗位结构比例控制标准》，将“教育事业单位”中的“高等院校”分为“211工程”重点建设院校、与教育部共建院校、设有博士点和其他省部共建院校、设有硕士点院校、其他本科院校、省管高等专科学校、高职高专院校、成人专科学校和技师学院等若干类。对高级职称人员所占最高比例要求依次逐步降低，“211工程”重点建设院校正高级、副高级职称所占比例为15%和30%左右，分别高于高职高专院校、成人专科学校和技师学院10～15个百分点;对中级职称人员所占最高比例依次逐渐上升但差异较小，“211工程”重点建设院校为45%左右，低于高职高专院校、成人专科学校和技师学院5个百分点左右;对初级职称人员所占最高比例则依次逐步提高，“211工程”重点建设院校一般不超过10%，低于高职高专院校、成人专科学校和技师学院仅20个百分点。国家人事制度和管理政策中关于不同院校职称结构的要求，在一定程度上对二三本高校广大教师尤其是中青年教师的晋升成为一种障碍，限制他们的职业生涯发展和提升。

中西部地区二三本高校院校所提供的教学科研平台受到局限，一方面与学校当前自身实力有关，另一方面也与教育行业所存在的歧视和潜规则有关。广大一本高校由于自身具备较强的实力，在学术论文发表、纵向科研项目申报、横向课题申请、对外学术交流方面具有先天的优势。在职称、学历和相应材料质量接近或相同的情况，相应的杂志社优先发表著名高校和一本高校教师的学术特色与贡献，尤其是一些排名榜首的期刊几乎不发表第一作者单位为二三本高校的教师的学术论文，行政主管部门和企业也优先审批这些高校的项目，从而形成明显的虹吸效应和马太效应，对广大二三本高校造成严重的歧视和不公。不少青年教师在二三本高校工作若干年之后，如果职称和学历得到足够提升之后，比如获取博士学位、博士后顺利出站和评完高级职称后，多数选择一本高校或本领域内著名高校作为新的就业岗位，从而规避和去除教学科研平台带来的限制。

高校院校所提供的薪酬待遇，一方面与学校自身所获取的教育经费、学校所处的阶段及其发展目标和方向有关，另一方面与学校所拥有的产业和创收项目有很大关系。中西部地区广大二本高校所获取的教育经费主要以学生缴纳的学费、所在省市行政主管部门划拨的财政事业经费为主，两者占教育经费总额的80%左右，甚至更高。中西部地区多数省市经济社会水平在全国处于中下游水平，财政收入规模相对较小并且增速相对缓慢，而教育经费支出占财政支出的比重比较稳定，所以中西部地区广大二本高校所能获得财政拨款增长较为缓慢，从而影响到学校发展目标的实现速度和进度。而广大三本高校的教育经费几乎全部来源于学生缴纳的学费，当前公立高校每个学生财政型教育经费提高到1元左右，三本高校生均教育经费投入水平与公立高校相比处于劣势。随着近年来物价水平的持续上涨和人力资源成本的逐渐提高，三本高校出于生存的需要，近年来对招聘教师的职称、学历和薪酬待遇没有进行明显提升。因此，毕业于全国“985”高校、成绩相对优异的统计学专业研究生，尤其是博士研究生，综合考虑薪酬待遇和职业生涯规划的需要，就业时首选一本高校，其次是二本高校，不愿意或者不乐意到三本高校来就业，从而造成三本高校统计学专业师资规模、职称与学历结构很难得到提升与改善。

(六)课程设置与教育教学手段

从课程设置与教育教学手段来看，与广大一本高校和著名财经类高校相比，中西部地区二三本高校统计学专业基本类似和比较接近，但是三本高校的差距依然较大。就中西部地区二三本高校而言，由于师资力量和学生基础、接受能力的差异，在统计学专业不少课程尤其是专业核心课程的教学过程中，教师对课程知识、原理、方法的理解与讲解方面，与广大一本高校和著名财经类高校仍然有明显差距，从而对学生的`启发与引导仍显得较为薄弱。就中西部地区三本高校而言，除存在上述类似问题之外，还存在因人设课、因事设课、变相压缩学时等现象，统计软件类课程的种类和学时量与一二本高校相比差距明显，课程设置仍然需要健全和完善。比如，本科生通常课程教学每个学时为50分钟，每学期正常上课教学时间为18周，加上两周的考试时间，一般每学期教育教学期限为20周。但是有不少三本高校在统计学专业教学过程中将每学时减少为45分钟，每学期正常上课教学时间和考试时间合计仅为18周。此外，对于一些统计学专业的专业基础课和专业核心课，不少一本高校与二本高校通常进行每周4学时的授课，选修课程的设置也突出统计学专业的特色和需要。但是，有不少三本高校则进行每周3学时的授课，因人设课现象较为严重，要么短期聘用校外兼职教师进行授课，而选修课程的设置也脱离统计学专业学生学习和未来发展的需要，不能激发学生的兴趣和求知欲，教学效果较差。

三、中西部地区二三本高校统计学专业教育教学的定位和出路

(一)普及大数据知识，积极引导学生认识和熟悉大数据

大数据是一个新生事物，全球80%左右的大数据产生于近四年。大数据正在处于推广和发展阶段，其未来的影响也会更加深远和广泛。大数据在给统计学带来机遇的同时，也带来不少挑战。统计学家、统计学专业的授课教师，必须在传统统计数据环境的基础上，积极学习大数据这个新生事物，学会适应新的大数据环境，从而拓展统计学的新应用领域，创造和发现适应大数据的新统计方法。就目前中西部地区二三本高校统计学专业教育教学的实际来看，不少教师听说过大数据的提法，但对大数据的概念、特征、意义、分析方法，以及如何处理大数据和大数据的未来发展方向，认识不是很清晰和深刻。所以，对中西部地区二三本高校统计学专业的广大教师而言，不但要积极学习和熟悉大数据，更重要的是利用课堂和课余时间，有计划、有步骤地向统计学专业的学生积极宣传和介绍大数据的有关概念、知识和方法，使学生对大数据有一个清晰、客观、正确的认识和观念，早日将其引导到大数据的发展之路上来。

(二)认清教育教学与大数据之间的关系，正确定位专业发展目标和方向

由上述分析可知，中西部地区二三本高校统计学专业教育主要以本科层次为主，一些实力较强的二本高校开展了硕士研究生层次的教育，个别高校开展博士研究生层次的教育。本科教育是通才教育，强调扎实地学好基础课程，为以后工作或者研究打好基础，而研究生教育则强调提高独立研究、独立创新的能力。从知识结构和层次来看，统计学专业本科生所学知识和课程的涉及范围较宽，但深度不够，而研究生层次的教育与大数据的距离更为接近，更能满足大数据分析对于统计方法和技术的要求。

统计学专业的培养目标是培养应用型统计专业人才，即培养具有良好的数学或数学与经济学素养，掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运用计算机分析数据，能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。而对大数据进行分析，需要将统计学、计算机、数学和社会科学等多学科进行融合。因此，大数据时代，统计学专业的培养目标要转向培养复合型专业人才。这使得传统的统计学专业培养目标面临两个方面的转变，一是注重统计学与其他专业之间的融合，二是如何实现由应用型人才向复合型人才的转变。

中西部地区二三本高校由于师资力量、课程体系设置、教育投入规模等方面的不足与局限，在较短的一段时期内实现上述两个方面的转变有较大困难。根据不同学历层次教育与大数据之间的联系和自身高校的实际，当前中西部地区二三本高校统计学专业教育教学应以原先的培养目标为主，在现有课程设置和师资力量方面率先进行改革和创新，在不断夯实和提升自身实力的基础实现这两个转变。

(三)改革和创新现有课程设置，丰富和完善计算机与统计软件类课程

在大数据背景下，统计学专业课程设置应进行改革和创新，根据大数据的发展方向和要求，提升现有课程或开设新的课程。根据中西部地区二三本高校统计学专业教育教学的实际，改革和创新现有课程设置，主要从以下三个方面做起。

一是加强对数据收集部分内容的讲解与训练。就统计数据的收集而言，一般在统计学课程中的“统计调查”与“抽样与抽样分别”部分进行讲解和说明，为此，不少学校开设市场调查分析与预测或者抽样技术的课程。大数据时代，大数据的产生方式更加丰富和多样化，数据的抽样方法也发生很大变化。在当前大数据抽样技术不甚明朗的情况下，应继续加强对传统抽样方法与技术的讲解深度和训练力度，同时注重补充有关GDP核算、普查和CPI、PMI等重要指标数据抽样技术的有关知识和实践操作规程。

二是有针对性地增加计算机类相关课程。目前，中西部地区二三本高校统计学专业开设的计算机类课程主要以计算机基础课程、计算机高级语言和计算机网络课程为主，远不能适应和满足大数据对统计学专业的要求。为此，需要在课程设置中增加Office办公软件、专业数据语言等课程，使统计学专业学生具备大数据分析对计算机操作的基础技能。

三是健全和完善统计软件类课程。目前，中西部地区二三本高校统计学专业开设的计算机类课程主要为R语言、SPSS或者SAS、E-views，一般来讲，以其中两个软件的教学为主。但其存在的最大问题是软件课程授课教师相对较少，学生对软件的学习和操作训练不够系统和完备，不少学校统计软件课程只是针对基础统计学、计算经济学基础、多元统计的部分内容来进行。所以，健全和完善统计软件类课程首先体现在加强对现有统计软件所学内容的广度和深度以及训练方面，其次应增设3门以上的软件课程供学生选择和学习，加强实践操作技能的培养和提升。

(四)提升统计学专业授课教师的职称与学历，革新知识容量和结构

无论是形成大数据的思维模式和普及大数据知识，还是改革和创新现有的课程设置，最终主要靠统计学专业授课教师来开展和执行。所以，提升统计学专业授课教师的素质是关键。职称反映着高校教师在学科建设和教学科研领域的积累与付出，学历则代表着教师在专业领域和科研能力方面的突破与提升。所以，应对大数据时代统计学专业教育教学面临的挑战，实现上述途径的方式，一方面，中西部二三本高校需要提升现有统计学专业授课教师的职称与学历，改造和提升现有教师的规模及其专业结构、学历结构和职称结构，扩大计算机和数据库类课程教师、统计软件类课程教师的力量。另一方面，现有的教师尤其是专业基础课和专业核心课程的教师，要积极学习大数据的有关知识和方法，不断提升自身处理和解决大数据有关问题的能力。

(五)加强统计专业教育教学的组织支持和制度保障

篇8：大数据时代部队思想政治教育创新发展的思考

一、大数据对高校思想政治教育的必要性

根据对高校思想政治教育的多年研究不难发现, 在大数据时代, 大数据对高校思想政治教育的必要性主要体现在以下几点:首先, 大数据能够为高校思政教育提供新的方式、手段和机遇;其次, 大数据能够为高校思政教育带来新的管理理念;最后, 大数据能够帮助高校思政教育发展建立新的工作守则。这三点同时也是大数据时代高校思想政治教育的主要变化与创新方向, 因此, 在对高校思想政治教育中运用大数据信息创新时, 也应该紧紧围绕这三个方面。

二、高校思想政治教育中运用大数据进行创新的若干策略

1. 收集大量数据建立高校思想政治教育数据库

对于高校思想政治教育工作而言, 想要充分运用大数据并利用其开展相应的创新, 那么首先高校就需要根据自身工作的实际情况和个性特点建立科学化的高校思想政治教育数据库。这是因为高校思想政治教育的主要目的是对大学生的思想、价值观、心理状态等因素进行正确的引导, 从而帮助大学生在大学时光中建立或完善相对健全、健康的人格, 而想要开展这些工作或是实现这一系列的目的, 都需要客观的数据进行支撑, 并且需要科学、有效的案例提供参考, 此时高校思想政治教育工作的相关数据就显得尤为重要, 因此, 建立高校思想政治教育数据库也是极为必要的。

当然, 在建立高校思想政治教育数据库时, 就涉及到了数据来源、数据收集、数据储存、数据分析、数据应用以及数据反馈等多项内容, 这些内容共同组成了高校思政教育数据库的主体框架, 而当高校能够根据思政教育数据库的主体框架建立科学化的数据库之后, 就可以根据数据的分类及其作用建立相应的思想政治教育链, 从而对高校思想政教育产生积极的作用。不可否认的是, 高校在完成上述一系列工作之前, 最为重要的内容就是将与思想政治教育有关的数据进行收集, 而这同样也是高校思想政治教育数据库建立的起点。而根据大量的调查不难发现, 我国多数高校在建立思想政治数据库的过程中, 一般采用的是以下两种方法开展数据收集工作:一是通过宿管中心、教务处、学生心理咨询室、学工处等高校基础部门对学生的数据进行收集, 这是因为对于高校的各项工作而言, 这些部门是高校老师与学生接触的第一平台, 也是学生日常生活与学习中获取信息、交换信息的主要途径, 因此, 高校思想政治教育老师想要获取学生的第一手思政信息, 就可以通过收集这类平台的相关工作信息来开展相应工作。当然, 为了保证学生的个人隐私, 高校在收集这类信息充实数据库时应该在法律允许与个人授权的范围内开展, 以防因收集信息而产生不必要的纷争;二是通过调查问卷、主体演讲等形式对学生的心理、思想状态进行定向数据收集, 而采用这一种数据收集方法往往可以帮助老师在较短的时间内获得自己想要的数据, 从而使得数据分析结果更加科学。当然, 随着信息技术和网络技术的不断发展, 上述两种数据收集方式都可以在一些公开、流行、免费的网络平台上开展, 而在这些平台上开展送数据收集工作还可以将高校思想政治教育工作逐渐融入于学生的日常生活与交往之中, 可谓是一举多得。

2. 分析数据资源开展人性化、精准化的高校思想政治教育活动

相比于传统时期高校思想政治教育活动来说, 大数据时代下的高校思想政治活动有更多的对每一个大学生心理状态进行较为精准化的定位。这是因为高校思想政治教育数据库中的数据往往直接来源于学生的日常生活, 因此也是学生日常生活与学习状态的直接表现。以成都电子科技大学高校思想政治教育数据库的建立为例, 该校在建立思想政治数据库的过程中, 采取了独具特色的“成电公式”进行计算与分析, 数据库中的该公式能够将数据库中某一位学生的近期生活状态、思想困惑、关注热点以及学习成绩进行综合的估算, 进而得出人性化、精确化的评估结果, 之后, 高校思想政治教育老师就可以根据所得出的估算结果将具备相同特点的学生进行分类或是组建思想政治教育班级, 并且对该类学生采取更加适合其个性与性格倾向的思想政治教育工作。与此同时, 由于该类学生的群体划分是根据数据库得出的结果, 因此该类学生在参与思想政治教育活动之后, 所得出的教育结果还能够及时的反馈给相关数据库, 从而使得该类学生的相关数据更加科学、精准。由此可见, 在高校思想政治教育中对数据资源进行分析, 并根据分析的结果开展人性化、精准化的思想政治教育活动是非常重要的。

3. 根据数据特征组建高水平、高质量的高校思想政治团队

想要使得高校思想政治数据库的作用能够发挥到极致, 高校还应该根据该校实际教育特点组建一支高水平、高质量的思想政治教育团队。在这支高校思想政治教育团队中不仅需要有负责学生教育与信息反馈的辅导老师, 还需要有负责技术支撑与数据库完善的技术老师以及对数据库数据进行专业计算的数据分析老师, 这三种老师在高校思想政治教育中扮演了完全不一样的角色, 但是他们对高校思想政治教育的影响确实环环相扣、不可分离的, 而只有高校在团队组建的过程中能够保证这三类老师的地位及其作用的发挥, 才可能是高校思想政治教育能够形成“教学—技术—分析”的教育数据链, 才可能使得高校思想政治教育数据库发挥更大的作用。

在大数据时代, 高校思想政治教育发生了极大的变化同时也迎来了更多的发展机遇, 而高校在面对这些机遇与变化时只有迎难而上, 努力适应并尽快调整, 才可能让大数据更好的为高校思想政治教育服务, 才可能利用大数据对高校思想政治进行更多的创新, 才可能使得高校学生在思想政治教育中有更大的收获。

参考文献

[1]梁家峰, 亓振华.适应与创新:大数据时代的高校思想政治教育工作[J].思想教育研究, 2013, 06:63-67.

[2]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].思想教育研究, 2015, 05:48-51.

[3]张锐, 董志, 夏鑫.大数据时代高校思想政治教育工作创新探索[J].学校党建与思想教育, 2014, 10:67-69.

[4]王海建.大数据时代与高校思想政治教育的实效性[J].高校辅导员学刊, 2014, 04:37-40.