精准思政视域下高校思想政治教育改革微探

吴 建

(无锡职业技术学院 马克思主义学院,江苏 无锡 214121)

随着网络化、信息化时代的发展,高校思想政治教育开始突破传统教育模式,借助大数据、人工智能等新兴科技回应新时代思想政治教育面临的诸多新问题、新挑战。当代大学生是互联网时代的“原住民”,他们具有鲜明的个性和多元的价值观念,如何将大数据、人工智能等前沿新兴技术融入思想政治教育,开展个性化教育,以精准的教育教学模式使供需双方精准对接,满足受教育者日益增长的个性化需求,已经成为新时代思想政治教育创新发展的突破口。本研究分析研究当前高校思想政治教育面临的难题,运用精准思维探讨高校思想政治教育的改革路径,有助于提升高校“立德树人”的实效性。

1.1 教育主体间联动不足,导致学生“画像”的支离

当下高校思想政治教育体系较为完备,分工明确,但部门过于细分、岗位过于细化,导致了各部门机构之间协同联动较差,所形成的教育合力缩减,在工作中往往出现“单兵作战”的情况。由于高校思想政治教育体系结构过于复杂,在工作环节中往往导致各部门出现相互推诿的现象。高校思想政治教育体制机制无法最大限度地发挥协调各要素的功能,长期的这种工作态势势必造成各部门之间出现无法调解的矛盾鸿沟,使整个思想政治教育体系失去平衡,最终导致机制紊乱。

教育主体间联动的不足还体现在受教育对象的数据“孤立”。在网络时代中,每一位学生都产生丰富的数据,这是学生个体的特性体现,“但是构成学生大数据的不同部门往往散落在不同的地方,存在大量的信息‘孤岛’”[1]。虽然拥有这些数据的部门知道自己拥有哪些数据,但是并不清楚如何利用这些数据。同样,作为思想政治教育工作者,虽然他们有数据的需求,但是不知道该如何获取相应的数据。即使数据需求方从各部门板块获取相应的数据,但这些数据不会自动整合在一起而产生数据价值,而且大部分高校尚未建立科学的数据整合平台机制,“许多已存在的数据相互独立,尚未建立起有效关联,难以产生价值共振效应”[2]。各个部门板块所收集的信息也会因此失去意义,甚至会产生数据负担。

1.2 教学对象陷入“信息茧房”,增加了甄别引导难度

总的来说,大数据、人工智能等新兴科技的兴起所产生的社会效应是正面的、积极的,促进了社会的公平公正,使人民的生活更加丰富多彩。同样,我们也应该意识到新兴技术的“双刃性”,科学技术产生的社会效应优劣的原因在于该项技术应用是否具有适度性,即“新技术在被滥用、泛用的情况下会出现相当的社会负效应,这集中体现在‘信息茧房’这种技术造物的身上”[3]。“信息茧房”概念出自美国学者桑斯坦,他认为人们在网上根据自己的喜好选择相应的信息,在选择这些信息的同时也会排斥、过滤掉其他许多信息,久而久之个人的信息圈会愈发局限,像蚕茧一样不断吸附外界同类信息,将人包裹在狭小的空间中。长此以往,人们的认知、思辨能力也会因“蚕茧”而受到影响,失去了全视角认知社会的机会。

学生主体获取信息的动力大多来自“好奇心”,这种好奇心既源自学生主体的个人偏好,又与信息提供者所提供的信息是否具有奇特性有关。青年学生正处于认知成长阶段,世界观、人生观、价值观尚未成熟,处于塑造期,他们对信息的理解和判断能力有待完善。网络世界会根据他们的偏好选择主动推送相关的信息,长此以往形成学生主体的数据画像,学生个人也会习惯于接受被推送的信息。然而,学生如果长期处于“信息茧房”之中,便会形成较为封闭的网络社交形态,容易接受片面的信息,甚至会受到西方意识形态的渗透,这将严重影响青年学生正确价值观的形成,阻碍高校思想政治教育提质增效。

1.3 教与学主体性失衡,“大水漫灌”式收效甚微

随着人类社会实践的不断发展,人类主体意识开始觉醒,对“主体”的认知逐渐冲破本体论上主客一体的“主体”,正如马克思所提出的“主体是人且客体是自然”[4]。学生的主体性可以理解为:“学生能够在明晰自身学习主体地位的前提下,有意识地确定学习目标,积极参与教学实践活动,充分发挥主观能动性,以提高自身认知水平和实践能力,并在思想和行动上实现自我批判与自我创新。”[5]学生在生活学习实践中个体意识不断觉醒并显现,自身的主体意识不断增强,个体的自主性、能动性、创造性对课堂教学要求也在逐渐提高。

在思想政治理论课传统教学过程中,长期流行的教学模式为“大水漫灌”式教学,该模式以教师为主体、学生为客体。这样的教学实践把整个教学过程简化为一种单向式主体向客体输送知识的机械式教学流程。在整个教学过程中,学生是作为客体被动获取知识的一种存在,忽视了学生的主体性,违背了学生的学习认知规律。在思政课的教学过程中,学生应充分发挥主体性,正如习近平总书记所讲的“要加大对学生的认知规律和接受特点的研究,发挥好学生主体性作用”[6]。传统教学模式中“重教轻学”的主体性失衡,严重制约了学生“独立”能力的培养,弱化了高校立德树人根本任务的实效。

2.1 教育对象的精准识别

“因材施教”在轴心时代的中国就已经开始,《论语》中不乏孔子践行因材施教的案例。后来,朱熹将孔子的这种教学方法用八个字进行概括:“夫子教人,各因其材。”[7]强调对不同的学生采取不同的教学方法,这种“不同”根据的就是学生的“材”,也就是本文中学生的“主体性”。传统教育模式下学生主体性的缺失,致使思想政治教育处于一种“一视同仁”的教学状态。新时代如何让思想政治教育回到“因材施教”,切实落实立德树人的教育目标,首先要做到的就是精准识别教育对象。

随着网络化、数字化的普及,学生个体的价值观出现了更大的差异。同样,千差万别的学生主体在网络平台上留下了他们的“足迹”,我们可以依托智能化的网络数据平台分析记录学生网上的数据信息,精细准确地分析出学生数据“自画像”,为全面科学地了解学生提供科学严谨的数据支撑。这种数据样本已经从传统的“抽样样本”扩展到“全部样本”,能让教育工作者发现以前容易忽略或无法触及的细节。教育者可以按照科学的划分维度对学生进行合理科学的分类,抓住学生的“痒处”、抓住工作的“痛处”,有效推动思想政治教育朝着科学化、精准化的方向发展,回归“因材施教”。

2.2 教育方式的精准施策

习近平总书记对新时代思想政治教育提出了新要求,“要不断增强思政课的思想性、理论性和亲和力、针对性。”[8]思想性、理论性的提升需要传教者不断学习党的理论、优秀传统文化等,增强自己的内功,讲好、讲透思政课。亲和力、针对性为新时代高校思想政治教育的发展指明了方向。亲和力、针对性的实现离不开教师对思想教育规律的认知与预测。

增强亲和力,首要工作就是用学生主体喜欢的语言及表达方式在管理、教学、服务等方面拉进与学生的距离。精准思政则是通过相应的网络平台机制,动态了解及学习学生的话语体系,例如,“人生无常,大肠包小肠”“刘畊宏女孩/男孩”等普适性网络用语。此外,还要针对不同的专业适当选择专业性的学生网络用语,例如,计算机专业“程序猿”“码农”等,将专业知识有机融进学生日常学习中。

增强针对性,需要教育工作者精细准确地做好学生思想政治教育工作。学生主体在网络世界里有一个清晰的数据“自画像”,对有问题的学生及时进行精准化服务、帮扶。但是精准思政提高思想政治教育的针对性不能简单理解为个性化教育,而是要“治未病”,走在前面。大数据的核心价值是预测,“教育数据能够帮助教育者掌握学生思想和行为发展的趋势或预见未来的风险”[9]。这种预测包括学生学业成绩预警、学生对热点话题的分析、学生兴趣发掘、学生就业指导分析、贫困生认定等,瞄准了学生成长的实际问题需求,提高了教育者对学生认知与洞悉的深度与广度,将学生可能出现的问题扼杀在摇篮中,使其及时回到正常轨道。

2.3 教育内容的精准供给

思想政治教育是要解决为谁培养人、培养什么人的问题,它是一项有目的的社会实践教育活动,是所有教育活动的出发点和落脚点。思想政治教育要在思想、政治、道德等观念上下功夫,培养符合特定社会、阶级需求的社会人,培养合格的建设者和接班人。思想政治教育对教育供给提出了两层要求:一是教育者为学生提供的教育一定要符合社会发展的需要;二是教育者提供的“教育产品”能够满足受教育者对“教育产品”的需求。

传统教育模式的一个痛点就是“供需失位”“供需错位”,这也是单向式机械教育与学生主体价值多元化、差异化、需求动态多样化之间的矛盾。精准思政对学生大数据的智能化分析,能够帮助教育工作者实时了解学生的动态情形,了解学生对思政教育的真实需求;帮助教育工作者根据学生的不同类型特点和思想状况,寻找学生大数据背后的特征、共性和规律,并有效组织教育资源精准发力,进而提升思政教育供给的针对性、有效性,促使思想政治教育因时而易、因人而异。

3.1 互通有无,连接数据“孤岛”,精准抓取育人突破口

精准思政是一种新型的教育模式,打破了原有因部门界限而产生的数据分割与孤立现象,整合了全链条中具有交叉性、关联性的数据,实现了数据的价值延展。全链条、全口径数据涉及与学生有关的横向部门,包括招生、教学、学工、后勤等服务部门,需要对这些部门的数据进行全面采集整理。全周期数据涉及学生从进校到离校的全部数据,涉及学生的家庭基本情况、学习实践、志愿服务、奖励表彰、升学就业去向等。上述信息数据的收集需要打破部门数据界限,“打通信息孤岛,使‘各为其主’的数据满足不同需求”[10]。

精准思政要求各部门在党委领导下形成齐抓共管的协调保障机制。学生大数据采集涉及整合部门端口、数据采集标准、数据隐私、数据伦理等问题。在数据采集完成后,对数据清洗、分析、公开及使用都要制定严格的管理规则和条例。这些问题的解决需要一个强有力的协调保障机制来实施完成。

3.2 构建科学的研判与决策系统,精准提升育人科学性

避免数据包袱,充分挖掘数据价值,是精准思政的内涵诉求,这就要求高校建立校本级数据处理系统。该数据处理系统除了要有人工智能、深度学习等前沿自然科学成果的支持,还要深度融入哲学社会科学的理论,包括哲学、伦理学、教育学、心理学、社会学、管理学等相关学科前沿成果,以确保研判与决策的科学性、精准性,为思政工作提供强有力的支撑。

研判系统是在全面掌握学生真实有效数据的基础上,对学生的思想与行为作出的科学判断,既包括学生群里的整体规律性研判,又有学生个体的个性化研判。通过研判系统可以及时了解学生的个性化问题,特别是学生异常的思想行为。这种动态化的信息手段,大大提升了思想政治教育的时效性。根据研判系统对学生共性与个性的科学精准研判,决策系统会自动生成学生个性成长方案。例如,可以根据学生图书馆借阅信息、学生选修课信息,分析学生群体的阅读兴趣,完善学生公选课开设目录;可以根据学生必修课、选修课考试成绩,分析学生知识结构的深度与广度,制订符合学生特点的成长方案。

3.3 加强思政人才队伍建设,精准强化育人胜任力

大数据是思想政治教育工作精准化的核心要素。数据价值的挖掘除了依赖智能分析系统的开发与应用,前期学生大数据的有效收集、数据清洗等工作也至关重要。学生大数据收集涉及教学、教务、管理、后勤服务等不同部门,要加强思想政治教育体系全链条育人认识,促进多种育人数据资源联动,树立以学生需求为中心的数据整和原则,提升学生数据库的科学性、有效性。另外,高校要强化教育工作者二次数据的整理与分析能力。大数据的研判与决策只是精准思政循环体系其中的一环,应根据决策系统为学生群体和个体提供定制化服务。这种定制化服务的时效性、周期性以及适用性如何,不同的群体或个体不尽相同。这些数据都需要教育工作者持续观察跟踪,并及时反馈以补充基础数据库,保证决策系统的基础数据库尽可能全面地反映学生综合情况,确保精准思政体系闭合完整,决策系统科学有效。

综上所述,精准思政是大数据、人工智能等前沿科技融入思想政治教育而呈现出的一种崭新的教学模式,是对传统教学模式的升级与创新。同时,精准思政也是新时代思想政治教育实践面临新问题、新挑战的必然发展结果。精准思政不是空穴来风,而是有着坚实的理论基础和现实支撑。因此,教育模式的变革,不是一蹴而就的,需要全社会共同推进,应在理论探索、教育实践不断丰富的过程中逐步推广应用精准思政。

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