摘要：大数据把握时代发展新机遇，在高校思想政治教育中实现精准化和个性化，解决传统教育模式中重大泛湿、效率较低的问题。文章研究了大数据技术如何赋能高校辅导员实现思想政治教育迁善，提出了基于大数据的精准化教育路径，以及辅导员数字能力提升等实践策略。结果表明，大数据技术不仅提升了思想政治教育的有效性，还促进了高校辅导员在教育管理和个体育人方面的精准化发展。

　　关键词：大数据；高校辅导员；思想政治教育；数字能力；精准化

　　近年来，国家高度重视高校辅导员队伍建设，持续推动辅导员的专业发展与能力提升。2017年发布的《关于普通高等学校辅导员队伍建设规定》要求辅导员运用新媒体和新技术，推动思想政治工作与信息技术深度融合。这为思想政治教育的现代化奠定了基础，尤其是在大数据技术的支持下，精准化教育成为可能[1]。2021年，《关于新时代加强和改进思想政治工作的意见》中明确提出要利用新技术提升思想政治工作水平，为高校思想政治教育的数字化转型提供了指导。2023年，教育部提出要建设网络思政平台，为学生提供优质思政环境，促进正面价值观传播。2024年，政府工作报告再次强调“大力发展数字教育”，推动教育数字化变革。大数据通过精准分析学生的思想动态、行为模式和心理特征，提升思想政治教育的针对性与实效性，为教育创新提供了新手段。

　　随着信息技术的进步，高职院校辅导员在思想政治教育中扮演着愈发重要的角色，如何利用大数据技术提升思想政治教育的精准性和实效性，成为教育改革的重要课题[2]。本文将探讨大数据如何赋能高职院校辅导员，推动精准育人，更好地满足学生个性化发展的需求。

　　一、大数据赋能思想政治教育的理论与实践基础

　　1.思想政治教育精准化的理论依据

　　思想政治教育精准化的提出源于教育“因材施教”的传统理念和大数据技术赋能教育发展的现实需求。马克思主义唯物辩证法强调“重点论与两点论相结合”，要求在教育中抓住主要矛盾和关键环节。这为精准化思想政治教育提供了理论支撑。与此同时，习*平总*记提出要推动思想政治教育与信息技术深度融合，倡导“精准思维”，强调教育要根据学生的思想动态和个体需求制定针对性策略。

　　在实践中，传统思想政治教育中存在的“大水漫灌”现象导致教育内容不够个性化，效果欠佳。精准化教育通过数据分析，深度挖掘学生的思想特征和行为模式，能够实现教育策略的动态调整和个性化推进，从而更有效地培养学生的思想素质和政治意识。这不仅是现代教育技术发展的要求，也是实现思想政治教育“全员、全过程、全方位”育人的核心路径。

　　2.大数据技术的教育功能

　　大数据技术为思想政治教育注入了新动力，重塑了教育逻辑与方法。大数据的规模性、多样性、实时性和高价值性，为全面了解学生提供了技术支持。通过数据采集与分析，教育者能够从学生的行为、成绩、心理状况等多维度数据中构建个性化的思想政治画像，突破传统教育认知的局限，动态反映学生思想动态。此外，大数据在教育治理中的应用日益广泛。高校通过数据分析平台有效整合学生信息，提高思想政治教育的决策科学性。例如，数据聚类分析可帮助识别不同思想动态的学生群体，制定针对性的教育策略。在此过程中，数据不仅是教育工具，更成为思想政治教育精准化转型的核心驱动力。大数据还支持个性化推送与反馈机制，教育内容可以通过智能推送系统精准传递，提升学生的参与感与教育效果。同时，实时数据监控使教育者能够动态调整方案，实现教育资源的优化配置。

　　3.辅导员数字胜任力的核心能力

　　在大数据赋能的背景下，辅导员的数字胜任力成为思想政治教育精准化的重要基础。数字胜任力不仅包括基本的技术操作能力，还涵盖对数据的分析与决策能力、教育内容的创新能力以及数据隐私保护的意识与能力。具体而言，辅导员需要具备以下五个核心能力。

　　①数字化思维能力：能够以数据为基础分析学生需求，制定教育策略；②数字技术应用能力：熟练使用智能学工平台及大数据分析工具；③数字化教育管理能力：在管理学生事务中充分运用数据平台，实现动态跟踪与精细化管理；④数字伦理与安全能力：关注数据隐私与伦理问题，确保教育过程中学生信息的安全性；⑤数字化创新能力：通过现代化技术创新思想政治教育的内容与方法，如运用短视频或直播等方式增强教育的吸引力。

　　通过提升数字胜任力，辅导员能够有效适应教育数字化转型，推动思想政治教育向精准化、智能化发展，并为学生提供更有温度、更具实效的教育服务。

　　二、基于大数据的思想政治教育策略设计与实施路径

       1.数据驱动的思想政治教育方案设计

　　随着大数据技术的迅猛发展，思想政治教育的精准化逐步成为现实。借助数据采集、分析与挖掘技术，教育工作者能够全面掌握学生的思想动态，并据此制定个性化、精确化的教育方案[3]。本研究采用K-means聚类算法和决策树模型这两种先进的数据分析方法，以推动思想政治教育的精准化实施。

　　K-means聚类算法作为一种常用的无监督学习方法，能够基于学生的学习行为、心理状态、社交行为等多维数据开展聚类分析，从而将学生划分为不同的思想群体。例如，通过该算法可以识别出“思想稳定型”“思想波动型”和“思想偏激型”三类学生群体，每类学生在思想政治教育中的需求各有侧重。具体分析如下：一是思想稳定型学生。这类学生思想较为稳固，对社会主义核心价值观的认同度较高。教育工作应以巩固其已有的思想政治认同为重点，通过深化政治理论学习，进一步提高其政治素养与理论水平；二是思想波动型学生该群体思想较为活跃，易受外界因素影响。教育工作需灵活调整策略，结合时事热点和社会议题开展分析与引导，以增强学生对社会主义核心价值观的理解和认同，帮助其形成更稳定的思想体系；三是思想偏激型学生。这类学生可能表现出极端化的思想倾向，易受到不良言论或极端舆论的影响。针对这一群体，应重点开展心理疏导和价值观重塑，通过个性化辅导帮助其调整思想观念，防止进一步走向极端。

　　2.决策树模型的应用

　　决策树模型是一种典型的监督学习方法，能够基于学生的历史数据预测其未来的思想政治变化趋势。在思想政治教育中，决策树模型可以帮助教育工作者识别影响学生思想政治倾向的关键因素，从而提前预测学生思想波动的可能性，并提供针对性的教育干预。

　　例如，通过分析学生的学习成绩、课堂参与情况、社交行为（如社交媒体活动）以及心理状态等数据，决策树模型能够精准识别潜在风险。如果某一学生在上述方面出现异常表现，如在社交媒体上频繁参与极端言论的讨论，模型可以预测其思想政治倾向可能面临偏移风险。基于此，辅导员能够及时采取干预措施，为学生提供必要的引导和帮助，防止其思想问题进一步恶化。决策树模型的优势在于其透明性和易操作性。模型的结构清晰直观，教育者可以直接依据输出结果快速识别需要重点关注的学生群体，并制定具有针对性的个性化教育干预方案。这一特点大幅提升了思想政治教育的效率和精准度。

　　随着大数据技术的深入应用，思想政治教育方案的设计逐渐摆脱了对传统直觉和经验的依赖，而转向以数据为驱动的科学规划。高校通过构建数据平台，从学习行为、思想动态、心理健康等多个维度对学生进行全面分析，为教育工作提供了系统化、精准化的支持。这种基于数据的精准教育模式，不仅显著提升了思想政治教育的科学性与有效性，还为构建现代化的思想政治教育体系提供了重要的技术基础和实践指导。

　　3.辅导员角色的数字化转型

　　大数据技术的快速发展深刻改变了辅导员的角色与工作方式。教师不再仅是思想政治教育的执行者，更成为基于数据分析的教育引导者。数字化转型要求辅导员具备思想政治教育素养，同时掌握数字技能，利用大数据平台提高教育的精准性与实效性。

　　数据显示，2023年超过60%的辅导员已使用大数据技术分析学生行为并开展教育干预。辅导员需熟悉数据采集与分析工具，通过整合学生学习、社交及心理数据，深入了解其思想动态，制定个性化教育策略。例如，辅导员通过在线学习数据分析，识别学业压力大的学生，为其提供心理支持与专项辅导。

　　数字化转型还推动辅导员从被动管理者向主动服务者转变。借助大数据平台，辅导员能够实时掌握学生需求，精准实施教育支持。例如，通过分析行为数据，辅导员发现部分学生对社会实践活动感兴趣，于是组织了相关活动，将参与率提升了40%。

　　线上平台的应用使辅导员与学生的互动更加灵活高效。辅导员通过新媒体与学生实时沟通，了解其思想动态。2024年，线上思想政治教育显著提升了学生的参与感和认同感，线上线下结合模式进一步增强了教育的互动性与影响力。但数字化转型也带来挑战。部分辅导员数字素养不足，需通过培训提升技术能力。同时，如何在数字化教育中融入人文关怀，避免“工具化”仍是重要课题。

　　综上，数字化转型为辅导员角色创新提供了机遇，也提出了更高要求。通过提高数字素养和完善教育平台建设，思想政治教育将实现精准化与人本化，为大学生全面发展保驾护航。

　　4.大数据与传统思想政治教育的融合路径

　　大数据技术为思想政治教育带来了深远影响，与传统教育方式的结合显著提升了教育的精准性和实效性。在思想政治教育中，大数据技术通过数据驱动的方式，为教育理念的革新提供了新方向。传统的价值传递模式正逐步向数据分析支持的智能化决策转型。根据相关研究，大多数高校已将数据分析作为教育管理与决策的重要工具。

　　教学模式也因大数据的介入而发生变革。从传统“一对多”的教学模式逐步向“因材施教”转变成为可能。通过对学习数据的深度分析，教师能够识别学生的知识盲区和学习困难，从而调整教学内容与方法，设计更加贴合学生需求的课程活动，增强课堂教学的互动性和实效性。

　　思想政治教育与大数据技术的融合是一个持续深化的过程。这一融合推动了思想政治教育的内容创新与模式转型，使其在个性化、精准化与智能化方面展现出更大的潜力，为新时代教育质量的提升提供了重要支持。

　　三、大数据技术推动精准思政教育的成效与挑战

       1.研究成效

　　随着大数据技术在思想政治教育中的广泛应用，高校在实践中取得了显著成效。例如，南充职业技术学院于2024年通过数据分析发现，部分学生对社会主义核心价值观的理解和认同度较低。学校通过建立学生思想政治画像系统，分析学习数据与网络行为，发现这些学生普遍对某些社会热点问题表现出较大兴趣。基于此数据，学校设计了专题讲座与互动式教育活动，围绕学生关注的热点问题展开思想政治教育，参与学生的价值认同度提升了约30%。

　　K-means聚类算法和决策树模型是大数据技术在思想政治教育中的典型应用，显著提升了教育的针对性与实效性。K-means聚类算法支持精细化与个性化教育。通过对学生多维数据（如成绩、心理健康、社交行为等）进行聚类分析，可将学生分为“思想稳定型”“思想波动型”和“思想偏激型”三类，并针对每类学生设计差异化教育方案。南充职业技术学院应用该算法后，思想波动型学生的思想政治认同度提高了20%以上，思想偏激型学生的思想回归主流比例增长了15%。

　　决策树模型则增强了思想政治教育的预见性和干预精准度。通过分析学生的历史数据（如学习成绩、课堂参与、社交行为等），决策树模型能够预测学生思想的变化趋势，帮助教育者在学生思想波动前及时进行干预。

　　通过大数据技术的支持，思想政治教育从传统的“大水漫灌”转向精准化、个性化发展。教育者根据学生具体情况动态调整教育内容和策略，大幅提升了思想政治教育的质量与实效。

　　2.关键挑战

　　尽管大数据技术在思想政治教育中取得了显著成效，但其应用面临数据安全、技术能力、教育伦理和数据偏差等挑战。首先，学生数据涉及敏感信息，如成绩、心理健康和社交行为，其安全性和隐私保护备受关注。调查显示，42%的学生对数据的滥用和泄露表示担忧，因此高校需加强数据管理机制，确保数据的透明性和合法性，保护学生隐私。其次，部分辅导员和教师缺乏足够的技术能力，难以有效运用大数据优化教育策略。数据显示，约40%的辅导员未能熟练掌握大数据分析工具，这限制了教育的精准化和个性化推进，因此必须加大数字素养培训力度。教育伦理问题也在大数据应用中显现，教育者可能因过度干预学生行为而侵犯其隐私或自主选择权，因此，高校应建立严格的伦理规范，确保数据使用合规且不侵犯学生权利。此外，数据的全面性和准确性仍存在问题，在线行为和社交数据难以全面反映学生的思想与情感状态，数据源不代表性可能导致教育策略偏差。因此，需要加强数据采集的代表性和科学性。综合来看，只有在关注数据安全、提升技术能力、加强伦理规范和确保数据质量的前提下，大数据技术才能在思想政治教育中发挥最大潜力。

　　四、实现思想政治教育精准化的路径探索

　　思想政治教育的精准化依赖于大数据技术的支持，在此过程中需要建立一个集数据采集、分析与反馈为一体的大数据平台。该平台能够整合学生的学习成绩、行为表现和心理健康等多维度数据，为教育管理者提供实时动态，帮助其制定个性化的教育方案。通过数据分析，教育者能够根据学生的思想动态、学习状态和兴趣，定制个性化的教育内容，确保教育方案与学生需求的高度契合，从而提升教育效果。

　　辅导员的数字素养在精准教育中至关重要。为了充分利用大数据技术，辅导员需具备数据分析和技术应用能力，并通过培训提高其数字素养。智能化的数据处理和推送系统将优化教育资源配置，根据学生需求及时推送教育内容，进一步提升思想政治教育的实效性和影响力。

　　未来，随着大数据和人工智能技术的发展，思想政治教育将更加精准和智能化。教育者不仅可以通过大数据预测学生思想发展的趋势，还能及时进行干预，提升教育的预见性和针对性。人工智能将帮助实时调整教育内容和生成个性化学习计划，增强教育的智能化水平。总体来说，随着大数据和人工智能的不断发展，思想政治教育将向更加精准、智能和个性化的方向发展，为社会主义建设者和接班人的培养提供重要支撑。

　参考文献：

　　[1]陈惠敏.大数据赋能高校思想政治工作精准化研究[D].上海师范大学,2023.

　　[2]张帆.大数据时代高校思想政治教育面临的挑战与解决路径[J].新西部,2023,(08):211-213.

　　[3]阿力木江·依民尼牙孜.大数据赋能高校思想政治教育精准化的路径研究[J].教师,2023,(22):15-17.