四川工商学院 四川眉山 620000
摘要：网络思想政治教育体系的建设，能协助高校更好地应对大数据时代的变化，针对大数据时代思想政治教育的挑战和机遇，占领新的思想政治教育阵地，利用大数据技术的优势，分析目前大学生思想的缺陷和不足，制定一些具体的发展策略，促进大数据时代高校思想政治教育的发展。
关键词：大数据时代；网络思想政治；教育方法
1 大数据时代网络思想政治教育的优势
在大数据时代构建网络思想政治教育工作体系，学生的吸引力更强，呈现全新的数据信息内容和发展形式，实现资源共享，在互联网普及下提高思想政治教育的时效性，便于学生及时理解信息和认知信息，掌握新鲜的咨询。在丰富的网络世界中，各种新闻、小说、游戏等方面的信息，处于交互性状况，学生可以在网络浏览咨询和下载信息，也可以进行沟通交流，利用丰富的网络资源，有利于提高大学生思想政治教育的实效性。虽然大数据时代思想政治教育模式发生改变，但也给大学生思想政治教育带来了机遇，利用大数据技术可以全面把握学生思想动态，及时发现问题和干预学生思想走势，依据大数据的预测展开网络思想政治教育，在网络中直接用文字、图片和语音等方式与学生交流和沟通，用大数据技术对学生日常产生的数据进行挖掘、统计和分析，在全面把握大学生思想动态的同时，构建全范围的预警机制，及时对网络中的不良信息进行处理，及时关注和安抚特殊情况的学生，提高安全危机处理意识，在全覆盖时的思想动态和行为走向预警机制中，将学生思想问题制止在摇篮中，积极引导学生，为学生创建安全、健康、积极向上的互联网环境。
此外，大数据时代大学生差异性和个性化特征被放大，大数据的挖掘和分析与统计，能实现用户的划分和归类，以便于提供精准化服务，利用大数据的这个特征，网络思想教育可以锁定重点人群，对大学生中容易出现思想问题的学生进行实时监控，目前网络思想政治教育主要是对贫困大学生、心理问题大学生和反社会行为的大学生进行重点关注，高校可以联合其他部门，在大数据技术和网络的支持下，对学生进行监管和防范，并针对学生实际网络情况和网络环境，完善相关法规和增强执法力度。
2 大数据时代网络思想政治教育面临挑战和机遇
（1）大数据带来的深度挖掘与精准分析能力为开展思想政治教育提供所需的各种数据，可以集成教育受众方方面面的真实信息。了解他们的真实情况是进行思想政治教育的前提，但由于人的思想、行为和情感都具有不确定性、复杂性和动态性，因此传统上思想政治教育注重采用定性研究方法。借助大数据技术，依托网络和各种移动终端，教育对象的思想和行为可以进行量化形式的转变，而且，大部分数据都是在受众不知情的情况下获取的真实反映，因此教育主体认知的真实性得到了有效保证。另外，大数据的海量存储能力使得个人信息的数据化变成可能，尤其是教育对象思想和行为信息的完整性，对思想政治教育者来说不再是不可企及的。
（2）大数据的相关性分析和预测能力能“智慧”辅助决策，实现针对性地思想政治教育，增强教育的有效性。“大数据的核心就是预测”这种预测来源于合适的数据模型计算和相关性分析。传统的思想政治教育会利用线性思维的方式探讨造成教育对象思想活动变化的因果关系，试图通过寻求思想变化的信号找到产生变化的原因。但在大数据时代，过于庞大的信息量让教育者无从下手。比如，单位里某同志这段时间情绪低落，造成的原因是多方面的，即使经过分析调查找到了原因所在，也是解决了“为什么”问题。而大数据把目标定位在“是什么”，看重让数据说话。大数据能通过观察该同志的各种微观表现，加以数据分析，发现各种相关因素与其情绪低落之间的曲线关系（区别于之前的线性思维），那么认识的中心就会从找原因变成对相似人群工作或生活的预测。
因此，通过将不同时期的思想情况、教育方式及教育效果进行数据量化，再对这些数据进行相关性分析可以得出他们之间的联系和变化规律。这样一来，教育者就可以根据因素和变化之间的规律把握人员思想变化的规律，了解特定环境因素下他们的真实需求并对他们的思想行为作出预测，进而对其进行有针对性地正确引导与教育。
3 大数据时代网络思想政治教育方法
3.1 培养数据思维、提升数据素养
大数据开启了全新的信息时代，而思想政治教育能否在这种新环境中得到顺利开展，效果是否能够达到最佳，则与教育工作者的思想意识是否得到改变有着密切关系。对于思想政治教育工作者而言，必须牢牢把握大数据所带来的发展机遇，转变思维意识，提升数据素养，不断创新现有的思想政治教育方法；依托网络等多种途径，对与大学生相关的信息数据进行收集与整理，并通过对这些数据的处理与分析，对大学生思维意识及其行为特征的生存状况进行全面了解，同时根据数据之间的联系，找到大学生当前存在的不足。虽然大数据不断变化，但通过过去存储的数据，依然能够为大学生未来行为的分析与预测提供相应参考。在提高大数据意识的前提下，思想政治教育工作者需提高自身整体素养，加强对于相关知识的学习，进而使自己能够更好地对数据信息进行分析与整合。除了学习基础的数据知识之外，学生还要加强对于数据分析模型的学习，并能够利用科学技术对变化的数据进行准确观察与分析，找出数据之间的相关性，使数据得到有效利用，进而使思想政治教育的有效性得到全面提升。
3.2 科学分析数据、注重个性化教学
在对教育对象产生的复杂数据进行分析时，思想政治教育工作者应着重分析数据间的关键性及未来可能会出现的变化，不能单纯对其因果关系进行分析。因此，针对海量信息数据，思想政治教育工作者需着重对以下几个方面进行分析：第一，文本数字化，即深入分析大学生的文本信息数据；第二，方位角的数据化，即通过定向分析数据，对学生的行动路径进行全面了解，并对其未来行为做出合理预测；第三，通信信息数据化，即量化学生的思想与情感，并对其进行详细分析；最后，所有信息数据化，即全面分析与大学生相关的所有数据信息。基于上述分析结果，建立相应的数据模型，并对教育对象的数据信息进行有效筛选及合理分析，进而使思想政治教育工作的开展更具针对性。
3.3 优化数据技术、完善相关制度体系
大数据拥有丰富的来源渠道及海量的信息资源。通过大数据，不仅使大学的数据库得到了丰富，而且使其存储实现了科学化。但与此同时，由于大数据较为复杂，在为高等教育提供了分析材料的同时极大地增加了数据处理难度。所以，高校需加快对专业技术人员的引进，不断提升自身的数据技术，确保数够得到科学存储及准确汇总，进而使思想政治教育工作者能够对数据进行及时合理的分析，并做出准确判断。在当前大学校园环境下，为了将大数据技术充分运用到网络思想政治教育领域中，高效必须建立健全相应的技术标准及完善的规章制度，不断促进高校思想政治教育的收集、存储、分析、反馈并改进相应系统的运行方向。
结束语：
随着大数据技术的不断发展更新，研究大数据技术在网络思想政治教育的应用模式，充分发挥大数据技术优势创新思想政治教育模式，必将进一步提高思想政治教育的针对性、有效性，从而推动与促进教育受众的身心健康和全面发展。
参考文献：
[1]柏龙彪．大数据时代高校思想政治教育创新发展机遇把握与障碍突破［J］．中华文化论坛，2016，11：186～190
[2]朱燕．大数据背景下大学生思想政治教育工作面临的挑战及对策［J］．学校党建与思想教育，2017，6：58～60，62