在新时代背景下，高校思想政治教育面临着前所未有的挑战和机遇。为了适应信息化、网络化的发展趋势，高校思想政治教育急需进行数据化转型，以提高教育效果和质量。为了提高高校思想政治教育的针对性和实效性，有必要对其进行数据化转型与治理。通过数据化手段，可以更好地把握教育对象的特征，优化教育内容与方法，提升教育质量与效果。

一、高校思想政治教育数据化转型的必要性及可行性

1.高校思想政治教育数据化转型的必要性

数据化转型对于教育者而言，能够更加准确地了解教育对象的需求、兴趣和特点，实现个性化教育，提高教育的针对性。通过这种转型方式，能够改变传统教育模式下的笼统和刻板，更为现代教育注入了活力，使其更加贴近学生、更加人性化。在传统教育模式下，教育者通常只是根据经验和直觉来判断学生的需求和特点，这种判断方式具有很大的主观性和不确定性。但在数据化转型过程中，教育者可以通过收集和分析学生的各种数据，如学习行为、成绩表现、兴趣爱好等，来更加客观地了解学生的真实需求和特点。其数据为教育者提供了有力的依据，让其根据学生的实际情况制定个性化的教育方案[1]。

从另一个层面来分析，数据化转型带来的个性化教育，在满足学生的多样化需求的基础上，还有效激发了学生的学习兴趣和动力。如果教育者可以准确地了解学生的兴趣和特点，就能够为其量身定制学习内容和方法，使学习变得更加有趣和高效。例如，对于喜欢音乐的学生，教育者可以通过引入音乐元素来教授其他学科，从而提高学生的学习积极性和参与度。以往教学过程中，由于受到传统教育模式的影响，缺乏对学生的深入了解，教育者往往只能采用“一刀切”的教学方式，这种方式很难满足学生的个性化需求。通过数据化转型，教育者可以根据学生的数据来分析他们在学习过程中遇到的问题和困难，从而为学生提供有针对性的帮助和支持。这种针对性的教育方式不仅能够提高学生的学习效果，还能够培养学生的自主学习能力和问题解决能力。

除了个性化教育和提高教育的针对性外，数据化转型还能够促进教育资源的优化配置。通过对学生的数据进行分析，教育者可以了解哪些教学资源更受学生欢迎、哪些教学方法更有效，从而根据实际情况调整教学资源的配置和教学方法的选择。这种优化配置的方式不仅可以提高教育资源的利用效率，还可以为学生提供更加优质的教育服务。当然，要实现数据化转型带来的个性化教育和提高教育的针对性，还需要教育者具备一定的数据素养和分析能力。因此，高校应加强对教育工作者的数据素养培训，提高其数据分析和应用能力。只有这样，教育者才能更好地利用数据来了解学生、制定个性化的教育方案，并为学生提供有针对性的帮助和支持。

2.高校思想政治教育数据化转型的可行性

随着信息技术的不断发展和普及，高校已经具备了进行数据化转型的基础设施和技术条件。加上国家政策和教育部门的支持也为高校思想政治教育数据化转型提供了有力保障。在这样的发展趋势下，高校思想政治教育数据化转型与治理成为了一个重要的研究课题。从当前的基础设施和技术条件方面来分析，高校已经具备了进行数据化转型的坚实基础。而且目前的互联网、物联网、人工智能等技术的快速发展，高校的信息化建设取得了显著成果。许多高校已经建立了覆盖全校的无线网络，提供了丰富的数字教学资源和在线教育平台。还有许多高校图书馆、实验室等场所也配备了先进的信息化设备，能够有效为师生提供了便捷的数据获取和处理条件。这些基础设施和技术条件的提升，为高校思想政治教育数据化转型提供了有力支持[2]。

从国家政策和教育部门的支持层面来分析，高校思想政治教育数据化转型得到了充分的保障。政府对于教育信息化工作非常关注，并出台了相应的政策文件推动教育数据化转型。例如，《教育信息化“十三五”规划》明确提出要加强教育数据资源的建设与应用，推动教育数据化转型。教育管理部门积极响应号召，也为推动高校思想政治教育数据化转型作为了许多的工作。例如，加强对高校思想政治理论课教师的数据化培训，提高他们的数据意识和数据能力；组织高校参加数据化教育比赛和研讨会，促进高校之间的交流与合作。这些政策和措施为高校思想政治教育数据化转型提供了有力保障。

从高校思想政治教育数据化型的意义来分析，数据化转型可以有效提高高校思想政治教育的针对性和实效性。通过数据化手段，可以深入了解学生的思想动态、学习状况和生活需求，为教育者提供准确的教育依据。在数据化转型过程中，能够优化高校思想政治教育资源配置。借助数据化手段，能够实现教育资源的合理配置，提高教育资源的使用效率，实现教育公平。并且，在数据化转型过程中，还能够进一步提升高校思想政治教育的创新能力。并激发教育者的创新意识，推动教育理念、内容、方法等方面的创新。

二、高校思想政治教育数据化转型与治理面临的问题

1.数据安全和隐私保护问题

在高校思想政治教育数据化转型的过程中，数据收集、存储和处理的安全性问题以及学生隐私保护问题日益凸显，成为一个亟待解决的问题。尤其是随着数据量的激增，数据存储和传输过程中可能出现泄露的风险。一旦数据泄露，学生的个人信息将面临被滥用的危险，这会对学生的隐私权造成严重侵害。在数据化转型过程中，甚至会出现数据被滥用的现象。部分教育工作者或研究人员可能未经学生同意，就将数据用于其他目的，这违反了学生的隐私权。还有的高校在数据安全防护方面存在不足，如数据加密技术使用不当、安全防护体系不完善等，这为数据泄露和滥用提供了可乘之机。

在数据化时代，部分学生对自己的隐私保护意识不足，容易在不了解情况时泄露个人信息，导致隐私受损。加上当前我国在数据安全与隐私保护方面的法律法规尚不完善，对于数据化转型过程中的安全问题缺乏明确的法律规定，这给数据安全与隐私保护工作带来了困难。有的高校思想政治教育数据化转型过程中，通常还会与其他领域进行跨界合作。但在合作过程中，如何确保数据安全与隐私保护，防止数据在跨界合作中被滥用是一个需要重视的问题。

2.数据质量和有效性问题

在数据化转型过程中，由于数据来源的多样性和复杂性，保证数据的质量和有效性成为高校思想政治教育数据化转型过程中的一个极为重要且棘手的问题。因为，在高校思想政治教育中，数据可能来自于学生日常行为记录、课堂表现、社交媒体互动、心理测评等多个方面。其数据源不仅格式各异，而且可能存在数据重复、矛盾或缺失的情况。如何将这些多样化的数据有效整合起来，形成一个全面、准确的学生画像，是数据化转型面临的首要问题。加上不同数据源的数据质量可能存在较大差异，有的数据可能经过严格的质量控制和验证，而有的数据则可能存在错误、偏差或噪声。其数据质量的不一致性会严重影响后续数据分析和挖掘的准确性和可靠性，甚至会造成错误的决策和判断。与此同时，无法确保数据的有效性。有效性不仅指数据的准确性和真实性，还包括数据的时效性和适用性。由于高校学生的思想和行为是不断变化的，过时的数据可能无法反映学生的最新状态和需求。不同学生群体之间可能存在较大的差异，如何确保所收集的数据能够适用于不同学生群体的分析和教育，也是数据化转型需要考虑的问题。

3.教育工作者数据素养不足问题

部分高校教育工作者在数据分析和应用方面的能力有限，这一现状确实成为阻碍高校思想政治教育数据化转型的突出问题。由于教育工作者数据分析能力不足，直接影响了对大量学生行为、思想动态等数据的深入挖掘和精准解读。在数据化转型过程中，大部分高校都会收集海量的学生数据，这些数据背后隐藏着学生思想、行为、情感等多方面的信息。但由于有的教育工作者缺乏专业的数据分析技能，通常无法有效地从这些数据中提炼出有价值的信息，从而导致大量数据的浪费[3]。

从另一个层面来分析，数据化转型的目的之一是将数据分析结果应用于实际的教育教学中，以实现个性化、精准化的教育。但有的教育工作者在应用数据方面缺乏经验和创新，其并不了解如何将数据分析结果转化为具体的教育策略和方法，或者对数据的理解和应用存在偏差，这都会影响到数据化转型的实际效果。加上有的教育工作者在数据素养方面的欠缺，同样制约了数据化转型进程。数据素养包括数据的收集、处理、分析、解读和应用等多个方面。有的教育工作者在数据素养方面的不足，从而让其在面对海量数据时感到无从下手，甚至对数据分析产生恐惧和排斥心理。这种心态不仅不利于数据化转型的推进，甚至影响到整个教育团队对数据化转型的接受度和积极性。

三、高校思想政治教育数据化转型与治理的建议

1.完善数据安全和隐私保护机制

高校应建立健全数据安全和隐私保护制度，加强对数据的监管和管理，以确保数据的安全性和学生的隐私权益。其措施在数据化转型的高校思想政治教育中显得尤为重要，因为这不仅关乎到教育工作的正常进行，更涉及到学生的个人隐私权益以及学校的法律责任。

首先，建立健全的数据安全和隐私保护制度是保障数据安全的根本。随着信息技术的迅猛发展，高校在思想政治教育过程中产生了大量的学生数据，这些数据包括学生的个人信息、学习行为、思想动态等敏感信息。如果这些数据泄露或被滥用，将对学生的隐私权益造成严重侵害，甚至可能引发社会信任危机。因此，高校必须高度重视数据安全问题，建立完善的数据安全和隐私保护制度，从源头上保障数据的安全。具体而言，高校应明确数据的采集、存储、处理、传输和销毁等各个环节的安全要求，确保数据在整个生命周期中都能得到有效保护。在此基础上，高校需要进一步针对数据管理人员开展培训和监督，提高其数据安全意识和技能水平，防止因人为操作失误或恶意攻击导致的数据泄露事件。

其次，加强对数据的监管和管理是确保数据安全的关键。高校应设立专门的数据管理机构或指定专人负责数据的监管和管理工作，确保各项数据安全制度得到有效执行。这些机构或人员应定期对数据进行安全检查和风险评估，及时发现并处理存在的安全隐患。在此环节中，需要积极与相关部门协作，共同打击数据泄露、数据篡改等违法行为，维护数据的完整性和真实性。在加强对数据的监管和管理时，应该注重运用技术手段来提高管理效率。例如，可以采用数据加密、访问控制等技术手段来防止未经授权的访问和数据泄露；充分利用数据备份和恢复技术来确保数据在发生意外情况下的可恢复性；借助大数据分析和挖掘技术来发现数据中的潜在价值和风险点，为决策提供有力支持。

最后，确保学生的隐私权益是数据安全和隐私保护制度的核心目标。在收集和使用学生数据的过程中，高校应充分尊重学生的知情权和选择权，明确告知学生数据的收集目的、使用方式和范围等信息，并征得学生的明确同意。并且应该严格限制数据的共享和转让行为，防止数据被用于商业目的或非法活动。想确保学生的隐私权益得到切实保障，高校应该及时构建完善的投诉和申诉机制，为学生提供畅通的维权渠道。当学生发现自己的隐私权益受到侵害时，可以通过这些机制及时向学校反映情况并要求得到处理。学校应认真对待学生的投诉和申诉，及时调查处理并给予合理答复。

2.提高数据质量和有效性

在此环节中，高校需要构建统一的数据标准和质量控制体系，对数据进行清洗、整合和验证，从而提高数据的质量和有效性。其体系能够有效促进高校思想政治教育的数据化转型，并且可以进一步提升数据的质量。在此基础上，还能够确保数据的准确性和可靠性，为高校思想政治教育提供有力的数据支持。

首先，构建统一数据标准。高校思想政治教育数据化转型过程中，由于数据来源的多样性和复杂性，通常会出现数据格式不统一、数据定义模糊等问题。其问题不仅影响了数据的可读性和可比性，还可能导致数据分析结果的偏差。所以，高校需要建立统一的数据标准，明确数据的格式、定义和取值范围等，确保不同来源的数据能够按照统一的标准进行处理和分析。在构建数据标准时，高校应充分考虑思想政治教育的特点和需求，结合实际情况制定符合实际需求的数据标准。并注重与相关部门和行业的沟通与合作，借鉴和吸收外部的优秀经验和做法，不断完善和优化数据标准体系。

其次，及时构建质量控制体系。质量控制体系包括数据清洗、整合和验证等环节，其每一个环节对于提高数据的质量和有效性都非常重要。数据清洗是指对原始数据进行筛选、修正和补充等处理，以消除数据中的错误、异常和缺失等问题。数据整合是指将不同来源的数据进行合并和转换，形成一个完整、一致的数据集。数据验证是指对数据进行检查和核实，确保数据的准确性和可靠性。构建质量控制体系时，高校应注重运用先进的技术手段和方法。例如，可以利用数据挖掘和机器学习等技术对数据进行自动清洗和整合，提高数据处理的效率和准确性。并需要及时完善的数据质量评估机制，定期对数据的质量进行评估和检查，及时发现并处理存在的质量问题[4]。

最后，加强对数据管理人员培训和监督，进一步增强相关工作人员的数据质量意识和技能水平。数据管理人员是数据质量控制的主要执行者，其素质和能力直接影响了数据的质量。因此，需要加强对数据管理人员的培训，提高其专业技能和知识水平，使其能够更好地胜任数据管理工作。并构建一套适用性强且完善的监督机制，对数据管理人员的工作进行监督和检查，确保其严格按照数据标准和质量控制体系的要求进行数据管理和处理。建立统一的数据标准和质量控制体系对于提高数据的质量和有效性具有重要意义。一方面，统一的数据标准可以确保不同来源的数据具有一致性和可比性，提高数据的可读性和易用性。另一方面，质量控制体系可以确保数据的准确性和可靠性，消除数据中的错误和异常等问题，提高数据分析结果的准确性和可信度。通过高质量的数据支持，能够深入地了解学生的思想动态、行为特点和发展需求等信息，为制定更加科学、个性化的教育方案提供有力支持[5]。

3.加强教育工作者数据素养培训

通过加强对教育工作者的数据素养培训，能够进一步提高其数据分析和应用能力，为数据化转型提供人才支持。因为，数据已经成为推动高校思想政治教育创新发展的关键要素。但部分高校教育工作者在数据素养方面还存在一定的欠缺，无法满足数据化转型的需求。因此，加强数据素养培训势在必行。

首先，加强数据素养培训，提升教育工作者的数据分析能力。在数据化转型的背景下，教育工作者需要具备一定的数据分析能力，才能从海量数据中提炼出有价值的信息，为思想政治教育提供科学依据。通过数据素养培训，能够让其掌握数据分析的基本方法和技能，学会使用数据分析工具对数据进行深入挖掘和分析，从而更加准确地把握学生的思想动态和行为特点。

其次，加强数据素养培训，提高教育工作者的数据应用能力。数据应用是指将数据分析结果应用于实际的教育教学中，以实现个性化、精准化的教育。但有的教育工作者在应用数据方面还存在一定的困难，无法将数据分析结果有效地转化为具体的教育策略和方法。通过数据素养培训，教育工作者可以学会如何将数据分析结果与教育教学相结合，根据学生的实际情况和需求制定个性化的教育方案，提高教育的针对性和实效性。

最后，加强数据素养培训，有利于培养教育工作者的数据思维。在数据化转型的背景下，具备数据思维的教育工作者能够更好地适应数字化时代的要求，运用数据推动思想政治教育的创新发展。通过数据素养培训，教育工作者可以逐渐培养起数据思维，学会从数据的角度思考问题、发现问题和解决问题，为思想政治教育的创新发展提供新的思路和方法[6]。

想要加强数据素养培训，学校应该采取多种措施。比如，通过开设专门数据素养培训课程的方式，面向全体教育工作者进行系统的培训。其课程涉及到数据分析基础、数据分析工具使用、数据可视化等内容，旨在帮助教育工作者掌握数据分析的基本技能和方法。并邀请相关领域的专家或企业进行数据素养讲座、论坛等，为教育工作者提供更为深入和专业的指导。再比如，可以在学校组织、鼓励和支持教育工作者参与数据相关的科研项目或实践项目。通过参与项目，教育工作者可以将所学知识应用于实际情境中，提高数据分析和应用的能力。通过项目合作，进一步培养教育工作者的团队协作和沟通能力等非技术性能力，为数据化转型提供更为全面的人才支持。

值得一提的是，学校需要构建一套适用且完善的数据素养培训评估机制，对培训效果进行定期评估和总结。通过评估，可以及时发现培训中存在的问题和不足，并针对性地加以改进和完善。其评估结果还可以作为教育工作者数据素养水平的重要参考依据，为高校制定更为科学合理的数据化转型策略提供有力支持。

四、结语

综上所述，高校思想政治教育数据化转型与治理是一个复杂而系统的工程，需要高校、政府和社会各界的共同努力。通过完善数据安全和隐私保护机制、提高数据质量和有效性以及加强教育工作者数据素养培训等措施，不断推动高校思想政治教育的数据化转型与治理取得更加显著的成效。

参考文献:

[1]陈仕伟,甘凇原.大数据时代思想政治教育面临的挑战及应对策略述评[J].创新,2021(1):98-106.

[2]房禹.自媒体嵌入大学生思政教育的路径[J].商洛学院学报,2020(6):40-44.

[3]赵浚,汪晶晶.大数据时代高校思想政治理论课创新发展研究综述[J].新余学院学报,2019(1):139-143.

[4]饶苗苗.互联网语境下大学生思想政治教育实效性探究[J].辽宁高职学报,2018(12):95-98.

[5]高盛楠,吴满意.试论高校思想政治教育的数据化转型[J].思想教育研究,2021 (9):29-35.

[6]王天龙.大数据助力高校思想政治教育精准化略论[J].学校党建与思想教育,2021(19):29-32.

基金资助:甘肃农业大学2022年研究生课程思政示范课项目“研究生英语听力”(GAU-ZDKC202206);

文章来源:吕文静.高校思想政治教育的数据化转型与治理[J].黑河学院学报,2024,15(07):103-105+115.