基于大数据的大学生思想动态精准画像与思政教育干预研究

一、引言

随着信息技术的飞速发展，大数据时代已然来临。大数据以其海量、多样、高速和价值密度低等特点，深刻改变着人们的生活、学习和思维方式。大学生作为社会中最活跃、最具创造力的群体，其思想动态受到多种因素的影响，呈现出复杂多变的特征。传统的思政教育方式往往难以精准把握学生的思想状况，导致教育效果不尽如人意。因此，利用大数据技术对大学生思想动态进行精准画像，并实施有针对性的思政教育干预，具有重要的现实意义。一方面，有助于提高思政教育的针对性和实效性，更好地满足学生的成长需求；另一方面，有助于推动思政教育的创新发展，适应时代发展的要求。

二、大数据与大学生思想动态

（一）大数据的概念与特征

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，具有海量性、多样性、高速性和价值密度低等特征。海量性指数据规模巨大；多样性指数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；高速性指数据产生和流动速度快；价值密度低指在海量数据中真正有价值的信息相对较少。

（二）大学生思想动态的影响因素

大学生思想动态受到多种因素的影响，主要包括社会环境、家庭背景、学校教育、个人经历等。社会环境中的政治、经济、文化等因素会对大学生的价值观、人生观产生重要影响；家庭背景中的家庭结构、父母教育方式等会影响大学生的性格和心理品质；学校教育中的思政课程、校园文化等会塑造大学生的思想道德观念；个人经历中的学习、生活、社交等经历会促使大学生不断调整自己的思想和行为。

（三）大数据在大学生思想动态研究中的应用优势

传统的大学生思想动态研究主要依靠问卷调查、访谈等方法，这些方法存在样本量小、数据收集不及时、分析结果主观性强等局限性。而大数据技术具有以下优势：一是数据来源广泛，可以收集大学生在学习、生活、社交等多方面的数据，全面了解学生的思想状况；二是数据实时性强，能够及时反映学生的思想变化；三是分析方法科学，运用数据分析技术可以挖掘数据背后的潜在信息，提高分析结果的准确性和客观性。

三、大学生思想动态精准画像模型构建

（一）数据收集与预处理

数据收集是构建精准画像的基础。可以通过学校的信息管理系统、在线学习平台、社交媒体等渠道收集大学生的基本信息、学习记录、消费记录、社交行为等数据。收集到的数据往往存在缺失值、异常值等问题，需要进行预处理。预处理的方法包括数据清洗、数据集成、数据变换等，以提高数据的质量和可用性。

（二）特征提取与选择

特征提取是从原始数据中提取能够反映大学生思想动态的关键特征。可以根据大学生思想动态的影响因素，确定特征提取的维度，如价值观、政治态度、道德品质、心理健康等。在提取特征时，需要选择合适的方法，如文本挖掘、图像识别、统计分析等。同时，为了避免特征冗余和提高模型的效率，需要对提取的特征进行选择，保留最具代表性的特征。

（三）画像模型构建方法

常用的画像模型构建方法包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。聚类分析可以将大学生按照思想动态的相似性进行分组，为不同群体制定个性化的思政教育方案；分类分析可以根据已知的大学生思想动态类别，构建分类模型，对新样本进行分类预测；关联规则挖掘可以发现大学生思想动态各特征之间的关联关系，为思政教育干预提供依据。

在实际应用中，可以根据研究目的和数据特点选择合适的方法或综合运用多种方法构建画像模型。

四、基于精准画像的思政教育干预策略

（一）个性化思政教育方案制定

针对大学生思想动态精准画像的结果，个性化思政教育方案需分类施策。对于思想积极的学生，可通过选拔担任学生干部、参与社会实践、组织理论宣讲等方式，发挥其示范引领作用，并为其提供进阶培养资源。对于存在困惑的学生，应建立“一对一”帮扶机制，结合心理咨询、主题班会和导师谈心，聚焦其关注的现实问题，用案例式教学澄清认知误区。针对思想偏差的学生，需联合辅导员、专业教师和家长形成教育合力，通过价值观引导课程、公益实践活动和定期思想汇报，纠正其错误观念。方案实施中需动态更新学生画像，例如通过月度问卷调查、网络行为分析调整分类，确保教育措施的时效性。

（二）思政教育内容与方式创新

基于大数据分析，思政教育内容应聚焦时政热点（如 AI 伦理、乡村振兴）和学生现实困惑（如就业焦虑、网络舆论），开发“短视频 + 热点解读”“情景剧 + 价值观讨论”等模块化课程。在形式上，构建“三微一端”矩阵：利用微信公众号推送互动推文，开发思政类小程序嵌入知识竞答，通过微博发起 # 青年说 # 话题讨论，在客户端建立虚拟实践社区。例如，可设计“红色剧本杀”线下活动与线上 VR 党史馆参观相结合的模式，提升参与感。同时，运用学习分析技术追踪学生点击偏好，动态优化内容推送策略，实现“精准滴灌”式教育。

（三）思政教育效果评估与反馈

建立“数据驱动”的评估体系，通过三个维度量化效果：一是过程数据（在线课程完成率、论坛发言情感分析），二是行为数据（图书馆党建书籍借阅量、志愿服务参与频次），三是成果数据（思想汇报文本挖掘、评优获奖关联分析）。利用机器学习算法构建预测模型，例如通过课前课后思想测评对比，识别教育方案对不同群体的效用差异。反馈机制上，实行“双闭环”管理：短期闭环（2 周内）根据课堂实时弹幕反馈调整教学节奏，长期闭环（学期末）结合毕业生职业选择追踪验证教育长效性。定期生成可视化评估报告，为院系提供动态优化依据。

五、结论与展望

本研究利用大数据技术构建了大学生思想动态精准画像模型，并提出了基于画像结果的思政教育干预策略。研究表明，大数据为大学生思想动态研究提供了新的视角和手段，精准画像有助于深入了解学生的思想状况，为思政教育干预提供科学依据。通过制定个性化的思政教育方案、创新教育内容和方式以及建立科学的评估体系，可以提高思政教育的针对性和实效性。本研究虽然取得了一定的成果，但也存在一些不足之处。例如，数据收集的全面性和准确性还有待提高，画像模型的精度和稳定性还需要进一步优化，思政教育干预策略的实施效果还需要进一步验证。未来的研究可以进一步拓展数据来源，完善画像模型，加强思政教育干预策略的实践应用，不断提高大学生思政教育的科学化水平。同时，可以探索将大数据技术与人工智能、虚拟现实等技术相结合，为大学生思政教育带来更多的创新和发展机遇。

参考文献

[1] 凌宇鹏 . 高校大数据技术应用能力对大学生思想动态管理影响研究 [J]. 才智 , 2024, (22): 149- 152.

[2] 杨梅 . 用户画像赋能大学生思想政治教育精准化研究 [D]. 贵州大学 ,

作者简介：刘萍（1984年10月），女，汉族，内蒙古人，毕业院校: 黑龙江大学哲学系，硕士研究生，职称：中级讲师，研究方向：思政教育。