大数据驱动下高校思想政治教育工作创新优化  

Innovation and Optimization of the Ideological and Political Education in Colleges and Universities

作　　者：张轶辉[1] 毕亚玲[1] 何世潮[1] 沈树周[1] 姚祎[1] 王有炜[1] 

机构地区：[1]安徽科技学院,安徽凤阳233100

出　　处：《现代教育科学》2017年第9期64-69,74,共7页Modern Education Science

基　　金：安徽科技学院教研项目"教育大数据对应用型高校创新型农科人才培养模式的驱动优化-以植物保护专业为例"(项目编号:X2016050);安徽科技学院辅导员工作室项目"大数据驱动下高校学生日常教育管理创新应用工作室"(项目编号:2017fdygzs05);安徽科技学院辅导员精品项目(项目编号:2017fdyjpxm06);安徽科技学院植物保护创客实验室建设(项目编号:xj201555);安徽科技学院农学院教师发展能力培训师(项目编号:xj201534);安徽省省级质量工程项目植物保护特色专业专项(项目编号:2015tszy022);安徽省教坛新秀项目(项目编号:2014jtxx066)

摘　　要：当前,高校思政工作存在着脱离实际、效果有限、教师素养有待提升等不足。大数据时代正深刻改变着教育,思政工作者要从整体性、兼容性、关联性、容错性、预测性、效率性等方面革新思维,从定性与定量研究、因果与非线性相关、局部与整体分析、模式化与多元化等方面创新工作方式,处理好乐享信息多元与坚持四个自信、网络引导与面谈、数据相关与探究因果、探究个人行为与远离个人隐私、注重自律与强化他律、革新教育方法与创新研究范式等关系,实现思政教育与大数据的融合,创新性地开展思政工作。At present,the ideological and political work has the problems of divorcing from reality,limited effect and low teacher literacy. In the era of big data,the ideological and political workers need thoughts innovation from the following aspects： integrity,compatibility,relevance,fault tolerance,predictability,and efficiency. And they need methods innovation from the following aspects： qualitative and quantitative research,causality and nonlinear correlation,partial and whole analysis,hipping and pluralism. At last,it is necessary to deal with some relationships,such as network guidance and interview,data correlation and exploring causality,reforming educational methods and innovating research paradigms.

关 键 词：研究范式 社会伦理 社会主义核心价值观 网络霸权 数据预测 

分 类 号：G641[文化科学—高等教育学]