摘要：在大数据和人工智能快速发展的背景下，教育行业正经历着前所未有的变革。传统思政教育评价体系显现出越来越多的弊端，迫切需要改革和转型。基于此，通过文献梳理和逻辑推演等方法，探索思政教育评价数字化转型，并提出切实可行的转型路径，包括建立健全数据收集与管理机制，构建智能化数据分析平台，实施个性化思政教育，提升教师信息素养与技术能力以及构建多层次的评价反馈体系，旨在丰富思政教育评价理论，为思政教育评价的数字化转型提供有益借鉴。

　　关键词：大数据；思政教育；数字化转型；教育评价；智能化评价

　　大数据背景下，思政教育评价迫切需要数字化转型。党和国家高度重视教育信息化及思政教育工作的创新发展。《中国教育现代化2035》提出，要利用现代技术加快推动人才培养模式改革，这为思政教育评价的数字化转型提供了重要的指导方向。大数据对思政教育产生了深刻的影响。大数据不仅能够从学生的学习行为中提取出海量的信息，还能够通过数据分析来发现学生的个性化需求，从而为优化教育评价体系提供有力的依据。然而，思政教育是培养学生思想政治素养的重要路径，其传统的评价模式面临着诸多挑战，如评价标准的单一性、反馈机制的滞后性等。因此，研究如何在大数据时代实现思政教育评价的数字化转型，已成为当前教育改革中的一个重要课题。

　　一、相关研究概述

　　大数据技术在思政教育评价转型方面发挥了极其重要的作用。敖永春等学者的研究表明，大数据技术能够改变高校思政教育评价的传统模式，使思政教育评价从经验主义迈向数据主义，显著提升思政教育评价的精准度[1]。这一转变有助于解决传统思政教育评价方式中存在的主观性强、精准度不够等问题。刘嘉圣等学者也指出，大数据时代正推动着思政教育评价方法朝着科学化、系统化、精准化的方向发展[2]。

　　大数据在思政教育评价中有多种具体应用的方式。杨乾坤等学者通过构建基于“第二课堂成绩单”的评价体系，以实证方法揭示了其与思政教育质量的紧密关联[3]。陈吉鄂等学者则探索了运用全样本数据和复杂数理模型进行思政教育评价的新路径，拓展了大数据在思政教育评价中的应用深度[4]。周海银等学者则从更宏观的层面展现了大数据时代思政教育评价模式的变革与创新趋势[5]。

　　然而，大数据赋能思政教育评价也面临诸多挑战。伍远岳等学者提出，数据伦理威胁、主体规训困境及数据解释边界迷失等风险不容忽视[6]。罗生全等学者也强调了大数据时代思政教育评价中数据处理与理解的复杂性，对数据分析结果的解释性提出了更高要求[7]。由于大数据分析结果往往较为复杂，如何准确解读并将其应用于实际教育评价成为一个关键问题。针对这些挑战，众多学者也提出了相应的解决策略。

　　总体而言，学术界对大数据时代思政教育评价的研究已取得丰硕成果。然而，现有研究大多侧重于探讨大数据对思政教育评价的作用及其面临的挑战，对评价方案的数字化路径研究得比较少。因此，本文的研究重点在于探索思政教育评价数字化转型的路径，以期丰富教育评价的理论，进一步推动思政教育评价的科学化和高效化。

　　二、大数据背景下思政教育评价现状

　　（一）传统思政教育评价模式的弊端

　　传统的思政教育评价模式通常侧重于定性分析，评价体系单一，且缺乏量化支持。教师多通过问卷调查、座谈会、论文评审等手段来评价学生的思想政治素养。这些方法虽然能够反映部分学生的思想状态，但难以全面、客观地把握学生的思想变化。更重要的是，传统思政教育评价往往局限于期末考试和课堂表现等单一维度，忽视了学生日常行为、情感波动等多维度的情况。因此，传统思政教育评价模式未能有效反馈学生的全面发展需求，评价结果的滞后性和片面性也导致其在实践中的应用效果不佳。

　　（二）大数据对思政教育评价的影响

　　随着大数据技术的普及，教育领域迎来了深刻的变革。大数据能够全面整合和分析学生的学习数据，从而为思政教育评价提供更加丰富的信息支持。在大数据时代，思政教育不仅可以传授知识，还可以通过分析学生的学习轨迹、行为表现、心理变化等多维度数据，全面了解学生的思想状况。这种数据驱动的思政教育模式使学生评价不再是孤立的，而是动态的、全面的。大数据技术还可以满足学生学习思政知识的个性化需求。通过智能化平台，教师能够实时掌握学生在学习过程中的思想波动，进而为每个学生制定个性化的教育方案，实现教育的精准化和差异化。为了应对大数据带来的挑战，目前各大高校都在加大信息化经费投入。赛尔网络教育信息化需求调研结果显示，2023年信息化预算平均为700万元/校。其中，“双一流”高校达1818.3万元/校，高校校均PC整机存量和服务器存量分别为3308台/校和164台/校。根据教育部公布的全国高校数量推算，高校PC整机存量市场规模达398.3亿元，服务器存量市场规模达189.6亿元[8]。

　　三、思政教育评价数字化转型的路径

　　（一）建立健全数据收集与管理机制

　　在大数据时代，数据是开展思政教育评价数字化转型的基石。因此，建立科学、规范且全面的数据收集机制至关重要。数据来源应涵盖学生学习过程中的各个环节，如课堂表现、在线学习时长、参与讨论的活跃度、作业完成情况等，同时也应包括学生在校园生活中的行为数据，如参加社团活动、志愿服务的记录等，以确保数据来源广泛。并且，高校要通过多种技术手段保证数据的真实性和可靠性，如利用区块链技术对数据的来源和修改记录进行溯源和监控，防止数据造假。另外，建立完善的数据管理系统是实现数据高效利用的关键。教师可对收集到的数据进行分类存储，按照学生的基本信息、学习行为、思想动态等类别进行细致划分，以便于后续检索和分析。同时，运用数据清洗和预处理技术，去除无效和冗余数据，加工整理为标准化、结构化的数据格式，提高数据质量。此外，数据隐私保护是不容忽视的环节。高校应制定严格的数据使用规范，明确规定数据的使用范围和权限，只有经过授权的人员才能访问特定数据；制定安全管理措施，采用加密技术对数据进行存储和传输，防止数据泄露。

　　（二）构建智能化数据分析平台

　　构建智能化数据分析平台是挖掘大数据价值、助力思政教育评价数字化转型的核心。该平台应集成先进的大数据分析技术，如数据挖掘、机器学习、自然语言处理等功能模块。数据挖掘技术可从海量数据中发现隐藏的模式和关联，如通过关联规则挖掘算法，找出学生不同行为与思想变化之间的潜在联系；机器学习算法则能根据历史数据进行模型训练，实现对学生思想动态的预测，如利用神经网络算法预测学生在特定情境下的思想倾向；自然语言处理技术可对学生在社交媒体、在线学习平台上的文字表达进行情感分析和主题提取，从而洞察学生的思想状态。智能化数据分析平台生成的可视化报告应具备直观性和交互性，以图表、图形等形式展示数据分析结果，如通过动态趋势图呈现学生思想动态的变化过程，让教师能够一目了然。同时，智能化数据分析平台应提供决策支持功能，根据数据分析结果为思政教育教学活动的优化、资源配置的调整等提供科学建议。

　　（三）实施个性化思政教育

　　基于大数据分析结果实施个性化思政教育，是提高思政教育质量的关键举措。首先，教师可通过对学生数据的深入分析，精准把握每个学生的思想特点和需求。例如，教师可分析学生在不同课程学习中的表现、对不同主题讨论的参与度以及在校园活动中的兴趣点等，了解学生的优势和不足、兴趣爱好及价值观倾向。然后，教师可根据这些个性化特征制定教育方案。对于理论基础扎实但实践能力较弱的学生，教师可设计更多实践导向的思政教育活动；对于关注社会热点问题的学生，教师可组织相关专题研讨活动。教师可开展多样化的教育活动，如利用虚拟现实（VR）技术创建沉浸式的思政教育情境，让学生身临其境地感受文化氛围，增强学生对历史事件的理解；开展线上线下融合的项目式学习活动，鼓励学生通过自主探究或小组合作的方式解决与思政相关的实际问题。教师通过实施个性化思政教育，可使学生感受到思政教育与自身的紧密联系，增强其参与感和获得感，从而提高思政教育的针对性和实效性。

　　（四）提升教师信息素养与技术能力

　　教师作为思政教育的实施者，其信息素养和技术能力直接影响数字化转型的成效。加强教师的信息素养和技术能力培训是一项长期且系统的工程。培训内容应涵盖大数据基础知识，包括数据类型、数据结构、数据分析方法等，使教师理解大数据的基本概念和原理。开展大数据技术应用培训，如数据收集工具的使用、数据分析平台的操作等，能够让教师熟练运用相关技术获取和分析数据。高校应注重教师教育创新理念的培养，鼓励教师将大数据技术与思政教育教学方法创新相结合，探索新的教学模式。培训方式应多样化，包括定期组织专家开展讲座，邀请大数据领域专家和思政教育专家共同分享前沿理论和实践经验；开展线上线下相结合的培训课程，提供丰富的学习资源和实践操作机会；建立教师学习共同体，促进教师之间的交流与合作，共同探索大数据在思政教育中的应用。持续的培训和学习，可提高教师对大数据技术的理解和应用能力，增强教师在数据分析、平台操作、教育创新等方面的综合素质，确保大数据技术在思政教育评价中能够得到有效应用。

　　（五）构建多层次的评价反馈体系

　　构建多层次的评价反馈体系是全面、客观评价思政教育效果的必要手段。在自我评价环节，教师可引导学生通过反思自己的学习过程、思想变化和行为表现，对自身的思政素养进行自我评估，培养学生的自我认知和自我管理能力。例如，教师可设计学生自我评价问卷，包含对思政课程知识掌握程度、思想道德观念的自我认同等方面。同伴评价则能够促进学生之间的相互学习和交流，使学生通过观察和评价同伴在小组活动、课堂讨论中的表现，共同进步。如教师可组织小组互评活动，让学生从不同角度评价同伴的合作能力、思维方式等。教师评价可基于对学生日常学习和生活的全面观察，结合大数据分析结果，对学生的思政学习成果进行综合评定。教师应注重评价的客观性和公正性，及时给予学生具体、有针对性的反馈。家长评价可从家庭环境和学生校外表现的角度提供补充信息，有助于教师更全面地了解学生。例如，家长可以反馈学生在家中的行为习惯、价值观表现等。教师可利用大数据技术，实现评价结果的实时反馈和动态调整。通过建立数据驱动的反馈机制，一旦评价数据发生变化，系统就会自动更新反馈信息，教师据此可及时优化思政教育的实施过程，如调整教学内容、改进教学方法等，以更好地满足学生的发展需求。

　　综上所述，大数据时代为思政教育评价带来了深刻的变革和数字化转型的机遇。本文重点探索了思政教育评价数字化转型的具体路径，包括建立健全数据收集与管理机制、构建智能化数据分析平台、实施个性化思政教育、提升教师信息素养与技术能力以及构建多层次的评价反馈体系。切实可行的路径设计可提升思政教育评价的效率和效果，能够更好地满足学生个性化发展的需求，为学生的全面发展提供强有力的支持和保障。

　　[1]敖永春,王鹤天.大数据视域下高校思想政治教育精准化评价的特征[J].学校党建与思想教育,2023(15):71-75.

　　[2]刘嘉圣,刘晞平.大数据时代思想政治教育质量评价研究[J].学校党建与思想教育,2023(7):23-26.

　　[3]杨乾坤,赵树平,梁昌勇.基于“第二课堂成绩单”构建“大数据+思想政治教育”质量评价体系[J].黑龙江高教研究,2020(2):133-138.

　　[4]陈吉鄂,王丽慧,谢心遥.大数据时代的高校思想政治教育评价:第四研究范式的视角[J].教育学术月刊,2020(11):57-63.

　　[5]周海银,韩璐.大数据赋能基础教育学业质量评价的机理、困境与破解路径[J].现代教育管理,2024(4):85-94.

　　[6]伍远岳,武艺菲.大数据时代的教育评价:特征、风险与破解之道[J].中国考试,2023(10):9-16.

　　[7]罗生全,陈卓.大数据时代教育评价的价值重构与逻辑理路[J].贵州师范大学学报(社会科学版),2023(4):116-128.

　　[8]收藏!全国高校教育信息化预算和信创产品采购需求调研报告(2023年)[EB/OL].(2023-03-13)[2024-11-29].