金智教育研究院

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今天非常高兴能够给大家汇报关于学工场景的一些思考。我给大家汇报的题目是“基于大数据分析的大学生精准思政的探索”，这是我们最近在做的课题研究，把课题研究的一些成果分享给在座的各位老师：
长安大学



学生工作问题描述

思想工作必须是基于问题导向的，做思想政治教育工作是一个很重要的职责。思政工作不是一个虚的东西，是需要去做精准的教育、精准的管理、精准的服务，大概落地的话是这样三个支撑。

时代之问
☑ 如何为两个一百年实现奠定坚定的理想信念保障基础？这是学工队伍需要去思考的。
☑ 改革开放中，学工指导如何适应青年的多元化价值观，去引导青年本身就面临着很多的思考。
☑ 思想政治教育工作已经从全面的施工向内部装修转化，如何去破解不平衡和不充分的问题，怎么样去打通育人“最后一公里”。
☑ 在互联网、云计算、人工智能等信息技术的大数据时代，学生工作如何去基于这些实现精准服务，去解决以上的三个问题。

实践之问
☑ 认识学生的困惑：学生很多的信息分散在不同的系统和记录当中。对于思想政治教育工作来说，如何去快速认识学生本身就是一个很困难的事情。给你几分钟去判定完全那是不可能的。今天研讨的就是如何去破解所谓的信息孤岛，去打通很多共享的平台。
☑ 教育学生的困惑：教育有内容上、目标上、方式上、主体上、课题上等各种要求，怎样把这些进行匹配以促成良好的教育过程，这是需要去研究的，即如何教育学生、如何提供最好的供给，如何满足学生需求，在需求侧和供给侧都需要做相应的研究。
☑ 管理学生的困惑：管理的本质就是决策，而决策的依据就是信心，尤其是在大数据时代，掌握信息的程度会直接影响决策效果。
☑ 服务学生的困惑：长安大学的服务大厅就是学生的需要，这也是服务学生的本质要求。但学生的诉求到底是什么？学生到底需要什么？对于不同的个体、不同的时间和不同场域的影响都需要去研究，这样才能够精准地服务。
☑ 评价学生的困惑：在评价学生中怎么样利用更多更好的工具，去对学生进行精准评价，所产生数据的掌握、数据的呈现等，也都面临着很多的困惑。
☑ 预测学生的困惑：怎么样把处理问题的能力展示在预测上，怎么样早发现早上手，怎么样基于大数据的行为分析去预测，这些都显得非常重要。

理论之问
☑ 从研究内容看：大多数都是一些点的研究，怎么样去做需求与供给的，但从经济学上的需求与供给的理论去研究匹配，这方面的研究还比较少。
☑ 从研究动态看：在2009年的时候就起步了，尤其是2013年，2017年大概有100多篇文章在研究这些东西，所以这个研究现在是一个热点，在逐渐成为一个热点。
☑ 借鉴意义与不足之处：还存在着一些怎么样能够更好地让思想政治教育更有效，就是基于大数据研究的方法怎么样更有效，这种研究还有很大的空间可以去提升。


那么问题就来了：传统的思想政治教育工作的经验型如何转化成为智慧型，或者叫精准型？在我的理解看经验型像是中医，通过望闻问切进行判断。精准型像是西医，需要在校形成的各种数据判断进行诊断、检查。怎么样把经验型向智慧型或精准型转变，这也是一个问题。



“精准思政”的理论框架

核心理念
☑ 新时代大学生思想政治教育研究的新范式，怎么样更加精准的研究。
☑ 思想政治教育本质就是供给满足需求，思政教育的主体是供给侧，思政教育的客体是需求侧，要研究的是需求侧和供给侧怎么样完美地匹配。
☑ 思政教育的客体存在差异性，且差异性是处于持续变化的状态，所以要不断地去深化供给侧的改革，以达到供给与需求的匹配，最终形成一个新的平衡。
☑ “精准思政”绩效评价的标准，“精准思政”绩效增量及初始大小，就是入校前的思想政治教育的存量，也就是合作精神、国际视野，通过在校的研究，对个体提供精准服务、精准教育、精准管理，让存量不断放大和增加，培养一个合格的人才。
☑ 大数据时代为“精准思政”插上了一个翅膀，这是核心的方法。


我们用工科的思路来绘制一张图，思想政治教育需求与供给存在三个状态。对需求做一个轴，对供给做一个轴。


三种状态
☑ 思想政治教育的供给如果小于需求时，那么供给就不足，学生需求没有得到充分满足，这个情况是很普遍的。
☑ 思想政治教育供给大于需求时，供给有余造成学生工作资源浪费，思想政治工作绩效较低，这种情况也比较普遍。我们不知道他们的需求是什么，反正每个人都来听一下讲座以提升演讲能力。不管你需不需要，反正你得参与，这种也是非常普遍的。很多学校的校园文化活动都非常丰富，这是一个供给，这个供给有时候学生不一定去完成。原因是因为你的供给没有满足他的需要。
☑ 思想政治教育供给等于需求时，供需平衡，学生需求得到充分满足，思想政治工作绩效较高。怎么样把现有的资源和学生的需求进行良好的匹配，这是需要我们去解决的问题。

思想政治教育精准化的实施过程:管理学中的“戴明环”（PDCA）循环，可将思政教育的过程分为计划、实施、评价、反馈四个阶段


实施过程
☑ 对于供给和需求的关系，供给侧面临着主体、内容、方式、场域的供给。对于学生思想政治教育存量，需要进行场域的研究，通过大数据的分析来进行计划，实施评价和反馈，达到最后的绩效增量。这就是思想政治教育的一个供给与需求的循环关系。


“精准思政”的实践探索


学工信息化必然走向大数据，目前的形势是我们有很多业务平台和服务平台。但是当前缺乏的是对需求的研究，怎么样把学生现有的大量需求变成有用的问题，继而进行供给侧的改革，这是当前思想政治教育工作中需要着力解决的。很多厂商都有很大的基础力量帮助实现业务流程的网络化、电子化，但是我们更缺乏的是对这些数据的分析，这种分析是基于今天主会场金智教育史总提到的数据算法，这种分析最后会产生一个有用的结果，可以更有针对性的去做工作。


学校当中也有很多的核心数据，其价值有待深度开发，基于食堂消费的数据，2万人的规模会产生很多数据。学业数据、宿舍出入数据，每学期会产生大量的数据。这些数据中我们需要找问题，还有日常的考勤数据，这些数据在学校里面都是事关一个学生的核心数据。怎么去发挥数据的价值？这就是思想政治教育工作需要去研究的问题。


一站式服务系统
☑ 一个是专业咨询，要精准到门牌号和电话号码，一定是最专业的咨询。希望以后在长安大学事务大厅中有若干机器人，能够去做学生语音交互式、自助式的咨询。包括线上也可以做，现在导航都是语音导航。
☑ 二个是事项办理要不断地萎缩，事务中心很多都是学生替老师代劳，未来要萎缩这块业务。
☑ 三个是最需要的自助服务，学生是没有时间办事的，他每天的课排的很满，早晨你上班学生上课，你下班学生下课，理论上是没有时间的。通过自助服务能不用纸张就不用纸张。需要纸张的就到自助大厅，晚上提交白天审核次晚上拿结果。目前我们在力推自助服务大厅，希望为学生切切实实办理一些事情，方便他们。

消费数据应用
☑ 校园大数据中，我们学校每天新增6万条，每年要新增大量的数据。基于这些数据形成8个抽象的核心指标，构建智慧化的精准资助体系。
☑ 消费频次：知道你在学校一天吃不吃饭。
☑ 节俭指数、金额管理能力、饮食多样性、社交关系：每天都有什么样人跟你一起吃饭，什么特征都可以看出来。
☑ 时间管理能力、贫困社交关系：当这个学生下个月发愁下个月卡上没钱的时候，我们这个月给你饭卡上打钱，下个月吃饭的问题就不用愁了。
☑ 健康指数：每天只吃5块钱的蔬菜还是会吃肉，会反映出一个学生的状态。
☑ 如此当辅导员和学生谈话的时候就有针对性，有助于提高和学生谈话的效率，当场就就可以回答出很多的方法。

学业成绩数据应用
☑ 班级整体情况会有一个呈现，知道哪个宿舍、班级学工比较好等等。
☑ 另大数据的应用结合一些模型能够评估学生的学习能力，学业评选一目了然。
☑ 学校最优的学习宿舍、优良学生班都不需要自己申报，直接调取就清楚了，都是项目的组合，非常简单。
☑ 还可以对学业有问题的学生开辅导班或一对一辅导，这样的场景还可以不断地丰富。目前学业诊断可以做到个人查询、评估、分析，包括有可能毕不了业的学生的提前预警，另外在学业成绩中我们需要对群体进行分析，比如说对困难生、学生干部等等，都需要进行数据的分析以便于我们做出决策。


“精准思政”的未来展望

思考展望
☑ “精准思政”需要认真研究和思考，这也是当前思想政治教育研究的一种新范式。
☑ 大数据的到来必然要求我们要向智慧型、数据型和精准型的转变，更好地应用才能助力学生工作精准施策。
☑ 学生的信息中心应不断推动共享，加强校园数据场景应用的实践探索，让数据更有智慧。作为学工部我自己的职责要求第一条就是解放辅导员，让辅导员的任务变得更轻一点，有更多的时间解决疑难杂症，不要整天忙于跑腿事务当中，用大数据的去解放学工的生产力，调整学工的生产关系。大学辅导员的岗大家都知道非常辛苦，工作时间长了后职业倦怠感非常强，需要通过大数据的平台解放生产力、改善生产关系。
☑ 希望能够定期分享与共享一些大数据，共同来推进高校学工工作“精准思政”的新发展。

——本文为大会报告实录，未经嘉宾审核，略有删减。


大会PPT下载与直播回放


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