论文部分内容阅读
摘要：随着大数据时代的到来为我国思想政治教育事业提供了新的思维形式以及任职方法，促进思想政治教育工作的改革与发展。为此，本文将从“数据化的整体性思维”、“兼容性的多样化思维”、“现象性的关联化思维”三个角度对思想政治教育方法论的变革进行研究。
关键词：大数据时代；思想政治教育；方法论；变革方法
大数据时代的到来为思想政治教育工作带来了新的发展机遇与挑战。大学生是一个思想相对活跃、创新意识较强的群体，因传统教育方式缺乏科学性与合理性，导致思想政治教育研究工作无法顺利开展。在大数据变革理念的引导下，实现思维模式的整体性、多样化与联想化，是大数据对思想政治教育方法论的重要影响[1]。
一、数据化的整体思维
从思想政治教育发展来看，因早期科学技术为得到有效发展，教育工作缺乏理想性研究工具，使思想政治教育研究活动的开展无法顺利开展。近代西方科学家为加快思想政治教育研究工作的开展，提高人们的思想政治认识，通过实施分而治之、庖丁解牛等办法，实现对思想的分解与重组，为此该方法又被成为“还原法”与“分析法”。随着科学技术的不断发展，自然认知能力逐步得到提升，实现自然科学的分化，从而形成物理学、地理学、天文学、化学等学科，促进知识的发展与突破。由此可见，“分析法”与“还原法”能够对一个整体性事物进行从新认知、解刨与重组，增强人们对人与自然、人与社会的认识。“人是机器”一理论被提出。受西方科学分析方法、分析思维的影响，对大学生开展思想政治教育是对大学生的行为、思想进行分析与还原。通常将学生具有复杂性的行为与思想，进行分析与还原，实现行为、思想的简单化。人类是一个具有较强复杂性的有机体，单从某个或者是某几个方面无法对人进行完整把握，需要对大学生的行为、思想进行全面把握与分析。马克思主义哲理论提出辩证法，从整体角度全面看文体，对问题进行分析与解决[2]。在科学技术的应道下，辩证思维得到进一步的发展，依旧将人的思维与行为作为一个具有抽象性的整体，很难利用数据对其进行表示。在小数据时代的推动下，“抽象分析”理念被提出来，通过对具有复杂性的实物进行分析、还原与抽样分析，试图用一部分对某一个复杂性整体进行概括。“抽样调查”是对大学生思想状态调查的传统方式，试图用局部体征代表广大学生思想状态。尽管这种方式能够直观的反映出大学生思想状态的整体性发展趋势，但细节性问题无法得到展现，从而忽视学生的个性问题。随着大数据时代的到来，“抽样调查”方式逐步被“云计算技术”、“网络技术”、“智能终端技术”等新兴自动采集技术所取代，实现从部分代替全部到整体性分析的转变。通过运用大数据技术，能够全面了解学生思想道德价值观念的具体细节，正确把握大学生思想，实现整体思维的数据化[3]。
二、兼容性的多样化思维
小数据时代的基本特点为“简单化”与“理想化”，是近代科学的基本办法。从目前大学生思想政治教育工作开展现状来看，教师受小数据时代的“简单化”、“理想化”思想影响，习惯运用表格对学生思想信息进行采样调查，构建调查模型，足球统一标准，忽视学生的个性思想。随着大数据时代的到来，运用大数据技术能够为思想道德教育工作提供新的发展空间与发展平台，现象教育理念、教育方法的兼容，丰富学生认知体系，展现多元化思想政治教育理念。通过利用大数据技术可以将声音信息、文字信息、圖像信息有机的融合成一个整体，观察多种数据信息的内在变化，需求事物发展的规律与特征。因此，大数据技术是对多种信息进行统一挖掘与处理，无需遵循标准格式与模式，仅需将各类信息真实的表达、传递出啦。将大数据技术运用到大学生思想认知与行为认知的管理与测评工作中，能够全面了解学生的个性信息，分析学生的内在思想，避免千篇一律，从多个角度对学生的思想、行为进行分析与处理[4]。
三、现象性的关联思维
小数据时代主要侧重于揭示发展事物的本质特征，若果没有从中获取想要的结果，将会无法对发展事物进行正确把握，产生偏离。这是因为我们从习惯上喜欢运用因果思维，认为找到事物发展的前因后果就能够晓得事物发展的本质特征。因此，开展思想政治研究与实践活动中，习惯关注学生的言行举止，试图从中寻求某种因果联系，从而无法从学生个别行为判别一个人的好与坏。随着信息海量性的发展，大数据信息具有海量性，难以从中寻找出每一个数据的因果关系。大数据并非是对因果关系的追根究底，而是从海量信息中挖掘与其有关的信息，从而需求事物发展的客观规律。因此，大数据关联思维是从学生言行举止中发现问题，准确把握客观规律，寻求解决问题的办法与策略[5]。
四、数据挖局与未来预测
通过运用大数据技术对历史信息进行挖局，能够全面了解大学生过去、现在的一切思想意识与行为意识。对学生过去信息进行了解并非大数据技术应用的根本目的，其根本目的是为对学生的思想、行为进行全面掌控，通过分析学生过去与现在，预测学生未来的思想变化与行为变化。大数据时代建立思想政治教育活动的基础是海量数据分析、全面数据挖掘，从而得知学生的情绪变化、思想情绪、生活习惯等，从而对学生未来变化进行预测。
五、结语
综上所述，大数据是一种数据化的新型革命浪潮，是从新的视角下对思想政治教育进行分析与探索，为认识大学生思想提供数据化手段，加快思想政治教育方法论的变革。在大数据技术的推动下，传统思想政治教育模式已经无法适应时代发展潮流，正在逐步的发生演变，形成具有大数据理念的思想政治教育方法。运用大数据技术对大学生开展思想政治教育，使智能终端产生数据足迹，从而通过计算机检索技术从中进行挖掘相关信息，对大学生思想动态进行全面分析，并对大学生未来思想、行为进行预测，形成精准化思想政治教育形式。
参考文献
[1] 黄欣荣.大数据对思想政治教育方法论的变革[J].江西财经大学学报，2015，（03）：94-101
[2] 杨美新.复杂性思维视域下大学生思想政治教育研究[D].湖南大学，2015.
[3] 张立.互联网思维对思想政治教育创新的启示[J].理论月刊，2016，（04）：50-53.
[4] 崔建西，邹绍清.论大数据时代思想政治教育方法的创新[J].思想理论教育，2016（10）：83-87.
[5] 谢继华，法鸿洁，黄飞凯.运用大数据创新高校思想政治工作初探[J].思想理论教育导刊，2015（7）：137-140.
关键词：大数据时代；思想政治教育；方法论；变革方法
大数据时代的到来为思想政治教育工作带来了新的发展机遇与挑战。大学生是一个思想相对活跃、创新意识较强的群体，因传统教育方式缺乏科学性与合理性，导致思想政治教育研究工作无法顺利开展。在大数据变革理念的引导下，实现思维模式的整体性、多样化与联想化，是大数据对思想政治教育方法论的重要影响[1]。
一、数据化的整体思维
从思想政治教育发展来看，因早期科学技术为得到有效发展，教育工作缺乏理想性研究工具，使思想政治教育研究活动的开展无法顺利开展。近代西方科学家为加快思想政治教育研究工作的开展，提高人们的思想政治认识，通过实施分而治之、庖丁解牛等办法，实现对思想的分解与重组，为此该方法又被成为“还原法”与“分析法”。随着科学技术的不断发展，自然认知能力逐步得到提升，实现自然科学的分化，从而形成物理学、地理学、天文学、化学等学科，促进知识的发展与突破。由此可见，“分析法”与“还原法”能够对一个整体性事物进行从新认知、解刨与重组，增强人们对人与自然、人与社会的认识。“人是机器”一理论被提出。受西方科学分析方法、分析思维的影响，对大学生开展思想政治教育是对大学生的行为、思想进行分析与还原。通常将学生具有复杂性的行为与思想，进行分析与还原，实现行为、思想的简单化。人类是一个具有较强复杂性的有机体，单从某个或者是某几个方面无法对人进行完整把握，需要对大学生的行为、思想进行全面把握与分析。马克思主义哲理论提出辩证法，从整体角度全面看文体，对问题进行分析与解决[2]。在科学技术的应道下，辩证思维得到进一步的发展，依旧将人的思维与行为作为一个具有抽象性的整体，很难利用数据对其进行表示。在小数据时代的推动下，“抽象分析”理念被提出来，通过对具有复杂性的实物进行分析、还原与抽样分析，试图用一部分对某一个复杂性整体进行概括。“抽样调查”是对大学生思想状态调查的传统方式，试图用局部体征代表广大学生思想状态。尽管这种方式能够直观的反映出大学生思想状态的整体性发展趋势，但细节性问题无法得到展现，从而忽视学生的个性问题。随着大数据时代的到来，“抽样调查”方式逐步被“云计算技术”、“网络技术”、“智能终端技术”等新兴自动采集技术所取代，实现从部分代替全部到整体性分析的转变。通过运用大数据技术，能够全面了解学生思想道德价值观念的具体细节，正确把握大学生思想，实现整体思维的数据化[3]。
二、兼容性的多样化思维
小数据时代的基本特点为“简单化”与“理想化”，是近代科学的基本办法。从目前大学生思想政治教育工作开展现状来看，教师受小数据时代的“简单化”、“理想化”思想影响，习惯运用表格对学生思想信息进行采样调查，构建调查模型，足球统一标准，忽视学生的个性思想。随着大数据时代的到来，运用大数据技术能够为思想道德教育工作提供新的发展空间与发展平台，现象教育理念、教育方法的兼容，丰富学生认知体系，展现多元化思想政治教育理念。通过利用大数据技术可以将声音信息、文字信息、圖像信息有机的融合成一个整体，观察多种数据信息的内在变化，需求事物发展的规律与特征。因此，大数据技术是对多种信息进行统一挖掘与处理，无需遵循标准格式与模式，仅需将各类信息真实的表达、传递出啦。将大数据技术运用到大学生思想认知与行为认知的管理与测评工作中，能够全面了解学生的个性信息，分析学生的内在思想，避免千篇一律，从多个角度对学生的思想、行为进行分析与处理[4]。
三、现象性的关联思维
小数据时代主要侧重于揭示发展事物的本质特征，若果没有从中获取想要的结果，将会无法对发展事物进行正确把握，产生偏离。这是因为我们从习惯上喜欢运用因果思维，认为找到事物发展的前因后果就能够晓得事物发展的本质特征。因此，开展思想政治研究与实践活动中，习惯关注学生的言行举止，试图从中寻求某种因果联系，从而无法从学生个别行为判别一个人的好与坏。随着信息海量性的发展，大数据信息具有海量性，难以从中寻找出每一个数据的因果关系。大数据并非是对因果关系的追根究底，而是从海量信息中挖掘与其有关的信息，从而需求事物发展的客观规律。因此，大数据关联思维是从学生言行举止中发现问题，准确把握客观规律，寻求解决问题的办法与策略[5]。
四、数据挖局与未来预测
通过运用大数据技术对历史信息进行挖局，能够全面了解大学生过去、现在的一切思想意识与行为意识。对学生过去信息进行了解并非大数据技术应用的根本目的，其根本目的是为对学生的思想、行为进行全面掌控，通过分析学生过去与现在，预测学生未来的思想变化与行为变化。大数据时代建立思想政治教育活动的基础是海量数据分析、全面数据挖掘，从而得知学生的情绪变化、思想情绪、生活习惯等，从而对学生未来变化进行预测。
五、结语
综上所述，大数据是一种数据化的新型革命浪潮，是从新的视角下对思想政治教育进行分析与探索，为认识大学生思想提供数据化手段，加快思想政治教育方法论的变革。在大数据技术的推动下，传统思想政治教育模式已经无法适应时代发展潮流，正在逐步的发生演变，形成具有大数据理念的思想政治教育方法。运用大数据技术对大学生开展思想政治教育，使智能终端产生数据足迹，从而通过计算机检索技术从中进行挖掘相关信息，对大学生思想动态进行全面分析，并对大学生未来思想、行为进行预测，形成精准化思想政治教育形式。
参考文献
[1] 黄欣荣.大数据对思想政治教育方法论的变革[J].江西财经大学学报，2015，（03）：94-101
[2] 杨美新.复杂性思维视域下大学生思想政治教育研究[D].湖南大学，2015.
[3] 张立.互联网思维对思想政治教育创新的启示[J].理论月刊，2016，（04）：50-53.
[4] 崔建西，邹绍清.论大数据时代思想政治教育方法的创新[J].思想理论教育，2016（10）：83-87.
[5] 谢继华，法鸿洁，黄飞凯.运用大数据创新高校思想政治工作初探[J].思想理论教育导刊，2015（7）：137-140.