党的十九届四中全会提出，要建立健全运用互联网、大数据、人工智能等技术手段进行行政管理的制度规则。当前，应加快推进支撑高等教育强国建设的体制机制改革，坚决破除制约教育事业发展的体制机制障碍，完善高等教育质量标准体系，构建教育质量评估监测机制，不断完善以质量和贡献为导向的评价机制，充分激发高等教育事业发展的生机活力[1]。

一、研究背景

近年来，国家不断深入推进高校思想政治教育工作质量评价体系建设。2017年2月，中共中央国务院印发《关于加强和改进新形势下高校思想政治工作的意见》，明确指出要健全高校思想政治工作评价体系，研究制定内容全面、指标合理、方法科学的评价体系，推动高校思想政治工作制度化。2017年12月，教育部党组印发《高校思想政治工作质量提升工程实施纲要》，强调要健全高校思想政治工作质量评价机制，研究制定高校思想政治工作评价指标体系，创新评价方式，探索引进第三方评价机构[2]。2018年4月，教育部印发《教育信息化2.0行动计划》，提出要完善教育管理信息化顶层设计，全面提高利用大数据支撑保障教育管理、决策和公共服务的能力，实现教育政务信息系统全面整合和政务信息资源开放共享。提高教育管理信息化水平，制订进一步加强教育管理信息化的指导意见，优化教育业务管理信息系统，深化教育大数据应用，全面提升教育管理信息化支撑教育业务管理、政务服务、教学管理等工作的能力。充分利用云计算、大数据、人工智能等新技术，构建全方位、全过程、全天候的支撑体系，助力教育教学、管理和服务的改革发展。

目前国内高校采用的思想政治教育评价测量体系大致分为以下几种类型：

一是各项评价指标分数简单相加。如将学生思想品德分为思想政治素质、道德素质、法纪素质、心理素质四个一级指标，根据学生在对应的二级考核指标上的表现情况分为“好”“中”“差”三个等级。评价标度部分能定量的等级按85分以上、85-65分、65分以下分别对应到以上三个等级，而定性的评分完全由教师主观模糊印象评定。分数相加法的定性评价部分由于主观性过强，往往影响到评价结果的真实性和准确性。

二是分等级加权计分。该评价方法一级指标为思想政治素质（权重0.28）、道德素质（权重0.3）、法纪素质（权重0.2）、心理素质（权重0.22），将二级指标评价标度设定为优（85以上）、良（85-76）、合格（75-60）、不合格（60以下），测算过程中将各二级指标的具体得分分别乘以对应的权重之后求和，可得出上一级指标的对应分数。加权计分法有效降低了分数相加法主观性过强的弊端，但是评价的对象仅针对大学生思想政治素质，评价的覆盖面较小，无法全面反映高校的思想政治教育水平。全员、全过程、全方位育人是大学生思想政治教育的内在要求，在思想政治教育评价的过程当中，要将主体和客体相结合，既要考虑到对于学生思想政治素质的评价，还要对于教师思想政治教育的素质进行评价。高校与思想政治教育相关的教育管理部门，如思政部、马克思主义学院在很大程度上也代表了高校在思想政治理论课建设、思想政治理论课教师队伍建设、思想政治教育理论研究上的水平和高度，是高校思想政治教育评价不可或缺的重要指标。

三是模糊等级评价。该测评体系的一级指标为学生工作理念、队伍建设、学生工作实施、学生工作效果，模糊等级评判评价标准为优秀、良好、合格、及格。评价方法根据测评对象和内容的不同采取多元化的评价方式：对于领导认识维度，采用听取汇报、查阅院系规划、学生工作计划的方式进行；对于体制机制维度，查阅院系和职能部门工作记录；对于学生工作理念维度，通过听取汇报，查阅文件结合实地考察的方式进行；对于队伍建设维度，重点在于考察学生评价结果，审阅成果佐证材料；针对学生工作效果维度，注重审阅相关新闻报道、科研成果、教务部门数据、学工部数据、后勤部数据。模糊等级评价法实现了评价方式更加全面的目标，但由于需要审查参阅的数据量巨大，数据获取存在较大的难度。在数据的整理、分类过程中，人工操作带来的误差也对评价数据的准确性造成了影响。高校思想政治教育是一个动态变化发展的过程，传统阶段性的测量评价无法满足思政评价实时性、精准性的要求。

习近平总书记指出：“要用好课堂教学这个主渠道，思想政治理论课要坚持在改进中加强，提升思想政治教育亲和力和针对性，满足学生成长发展需求和期待，其他各门课都要守好一段渠、种好责任田，使各类课程与思想政治理论课同向同行，形成协同效应。”当下“课程思政”正在全国大力推广与实施，该教育理念是将思想政治教育融入高校课程教学和教学改革的各个环节，实现立德树人、润物无声。挖掘专业课、通识课程等各类课程当中的思想政治元素，实现思政课与其他各类课程相互融合、同向同行，思政教师与各类课程的教师各取其长、相互促进，是高校开展思想政治教育所面临的全新课题。应将“课程思政”的开展情况纳入高校思政工作质量评价范畴，努力构建“课程思政”的育人大格局。

新时代高校思想政治教育评价要围绕“怎么看”“怎么评”“怎么干”，不断深化评价工作的科学性、思想性和实践性。就目前而言，如何实现评价体系的动态管理，如何解决理论与实践有机结合，如何正确处理评价指标可操作性和长远性、局部性和整体性、即时性和长效性之间的关系，依旧是高校思想政治教育评价中普遍存在的突出问题。大数据技术以信息采集广、处理实效强、数据挖掘深等特性，相关理念和手段可以广泛应用于高校思想政治教育质量评价中，进一步提高评价结果的精准度，为高校制定教育教学对策提供参考依据，推动高校思想政治评价工作创新发展。

二、大数据驱动思政精准化评价的必要性

大数据思政评价是通过大数据思想政治教育评价云系统，有效解决当前高校思政评价中各部门数据不通、数据采集不准等问题，切实提高思政工作质量与效率，一体化构建内容完善、标准健全、运行科学、保障有力、成效显著的高校思想政治工作质量评价体系，对于贯彻落实国家方针政策、整合高校资源，提升高校思想政治工作的时效性，实现全员、全过程、全方位育人具有时代意义。

（一）应对新形势下思想政治教育工作复杂性变化的迫切需要

当前思想政治教育具有特殊复杂性的特征，意识形态领域交锋日趋尖锐，社交媒体多元化给大学生价值观带来多方面的冲击，文化传承在大学生群体当中发展不平衡，思想政治教育主客体变化导致对学生行为规律把握的复杂性程度提高。要求高校对思想政治教育工作开展情况进行实时监控，对存在风险的环节进行预警，对薄弱环节及时整改，充分调动各部门工作积极性，发挥协同育人的作用，保证各育人主体方向统一、优势互补、协同联动和效果提升。

（二）实现思想政治教育与各类课程进行深度融合的迫切需要

新形势下大学生思想政治教育的教学环境、教学载体、教学内容、教学方法、教学反馈发生了深刻变化，对思想政治教育工作者提出了新的要求。要适应大数据驱动思想政治教育变革新常态，开发适用高校综合改革发展方向、对接区域产业经济发展的“本土化”的大数据技术。强化运用教育大数据进行思想政治评价的育人功能，实现大数据技术在新时代思想政治教育场景中的广泛运用，实现思想政治教育的“大数据化”变革、大数据的“思政教育化”升级以及思政教育与大数据的深度融合，使教育大数据更好地服务于大学生思想政治教育，实现大数据助推大思政的育人目标。

（三）服务师生思想政治教育需求多样化的迫切需要

根据现代教育教学改革发展方向要求，要以学生为中心，关注师生成长，培养师生信息化素养。要加强党团班级建设，不断营造党建带团建，群团组织协同发力的局面。强化学生核心素养，培养学生思想道德素质、科学文化素质、专业技能素质、身体心理素质、创新能力素质。加强学生创新创业能力培养，培养服务区域经济发展的高素质技术技能型人才。多元化的培养目标，要求思想政治教育的评价指标和评价方式要做到全面覆盖、动态更新、全程评价，满足各类型、各层次人才培养质量的需求。

三、大数据思政精准评价的内涵

（一）大数据思政评价的内涵

高校大数据思政评价是指运用大数据相关技术对高校思想政治教育领域中各类数据进行采集、存储、清洗、挖掘和可视化处理，面向高校思想政治教育过程中的多元主体科学制定评价考核标准，对高校思想政治教育工作开展情况和质量水平进行真实、全面、客观地评价，对反馈出来的重点难点问题进行集中攻关，破解新形势下制约高校思想政治工作发展的难题，研发高校思想政治工作大数据分析系统，提升高校思政工作者大数据素养，丰富大数据思政精准评价的实践与理论研究成果，推动高校思想政治教育评价决策科学化、智能化、精准化发展。

（二）大数据思政评价的主要内容

高校大数据思政评价精准化包含两个主要方面：一是合理确定评价对象，大数据视域下的思想政治评价工作，需要将评价对象扩充到高校思想政治教育所有相关主体，如教师、学生、教育管理者、工勤服务人员、合作企业、学生家庭等，全方位、多视角地审视思想政治教育工作开展情况和发展水平。二是优化升级评价过程，加大关联性数据的采集，通过互联网全方位采集行为数据，包括日常言行、思想状态、学习情况、政治主张、意识形态等方面，建成线上线下相结合的思想政治教育动态评价系统。

四、大数据思政评价的功能特性

大数据时代下的思想政治教育模式是集资源、技术和服务为一体的数据驱动型互联网思想政治教育模式，具有以下几方面功能特性：

（一）评价对象多元全覆盖

借助大数据技术可进一步扩大思想政治评价对象的类型与范围。以往的思想政治教育评价主要集中在与思想政治教育教学的相关主体，以高校各级单位、组织和个人作为评价对象。与传统的评价对象相比，大数据思政评价延展了思政评价的外延和边界，对思想政治教育的相关主体、核心领域、管理流程、影响因素、育人绩效进行长期性、动态性、整体性评价。实现对“三全育人”中课程、科研、实践、文化、网络、心理、管理、服务、资助、组织等“十大”育人体系所存在问题的科学分析[3]。优化提升高校思想政治教育工作质量提升工程实施方案，推动新时代高校思想政治理论课课程资源信息库的建设，构建思想政治教育教学管理的动态运行机制。对大数据思政教育评价的应用路径进行整体设计，实现针对高校思想政治教育过程中各主体、各场景、各环节的问题精准识别、流程精准管理、质量精准提升、成效精准巩固。

（二）评价体系立体全方位

对大数据思想政治教育精准评价系统进行开发设计，按照具体化、定量化、可视化的思路，建立育人导向明确、遵循教育规律、系统科学严谨、操作实际有效的思想政治教育评价指标体系。依照大数据驱动思想政治教育评价的逻辑结构，坚持以思想政治教育工作中存在的问题为导向，汇聚来自政府、高校、社会、家庭反馈的学生思想政治水平和学校思想政治教育质量的信息和数据。围绕智能感知、思想行为数据采集、数据挖掘、数据预测等大数据思想政治教育评价的关键技术展开科研攻关。从评价对象识别、问题成因分析、整体方案设计、提质创优路径设计、意识形态领域阵地巩固等方面精准施策，为大数据驱动思想政治教育评价的有效实施提供数据支撑，为高校思想政治工作质量评价提供决策依据。

（三）评价结果的多维全共享

在掌握数据保密性技术的基础上，对相关领域主要责任人设置信息获取权限，实现高校思想政治教育工作情况数据实时共享，打通学管、宣传、思政、教务、科研、信息等多部门数据，实现信息数据共享。定期向主管领导提交学校思政工作情况报表，全面分析学生的思想状态、身体状况、日常行为、心理状态、消费情况、学习成绩、社交能力等情况，对可能产生的思想政治领域的安全隐患进行排查预警，分析各个环节产生问题的原因，通过信息反馈系统传达到相关责任人系统终端，及时调整教育内容与方法，形成数据共享、协同共治、平台共建的高校思想政治教育共同体。

五、运用大数据评价推动高校思政工作提质创优策略

（一）动态优化评价内容

运用大数据技术采集网络信息数据，紧跟最新政策精神，调整高校思想政治教育评价指标，在对标精准上持续发力，做到思政评价工作符合中央精神，贯彻教育管理部门政策，符合高校办学定位和发展方向，满足学生成长成才需求。

（二）精准识别薄弱环节

通过精准识别高校思想政治工作中存在的问题，不断优化评价指标体系，通过规范的流程和方法找出薄弱环节，定位思想政治意识形态方面存在问题的学生，了解各部门思想政治工作开展的真实现状，分析产生问题的原因，为高校思政工作提质升级提供科学依据。

（三）精准提供决策报告

进一步增强决策分析精准度，将思想政治教育过程中各主体、各环节、各要素进行数据化处理，开展识别、分析、反馈、追踪、预测，为思政课教师、教育管理者、辅导员、工勤服务人员、学生进行思政素养分析，对学生的理论知识、行为能力、价值观念、情感态度进行多维智能评价，建构以“三全育人”为主线，思想政治教育质量创优为目标，教学、管理、服务为核心的教育决策分析系统。

（四）靶向发力精准施策

依托智慧校园、易班校园网数据资源库，结合大数据思想政治教育评价结果，共享评价结果及数据资源，协同联动各方资源形成育人合力。针对重点问题领域，促进督查整改落实，注重精准施策成效。聚焦重点任务、重点群体、重点领域，不断强化思想政治教育信息化发展的优势和机遇。加强对学生进行分类指导和因材施教，规避传统人工评价方法阶段性、主观性、全面性不足的弊端，着力破解高校思想政治工作评价领域存在的信息不对称不平衡不充分问题，不断提升师生的获得感，确保高校思想政治教育工作质量评价取得实效。

参考文献：

[1]张炜.高等教育现代化的高质量特征与要求[J].中国高教研究,2018(11):9-14.

[2]吴林龙.高校思想政治教育工作质量评价的概念厘定[J].思想教育研究,2018(2):4-4.

[3]冯军成,陈春蕾,刘钊.高校资助工作加强贫困生心理教育的困境和对策研究[J].山西经济管理干部学院学报,2018(1):6-6.

林欣,彭伟,徐雷.大数据背景下高校思想政治教育质量评价精准化问题研究[J].高教学刊,2020(29):170-173.

基金:2020年度教育部人文社会科学研究专项任务项目(高校辅导员研究)“基于组织力提升视角的高校学生党支部政治功能实现研究”(编号:20JDSZ3081);湖南省高校思想政治工作质量提升工程资助项目2019年度湖南省高校思想政治工作研究课题“‘五化’建设背景下数据挖掘技术在高校基层党组织组织力提升中的应用研究”(编号:19C28);2019年度湖南省高校思想政治工作研究课题“依托理论社团培育高职大学生理论骨干研究”(编号:19C27);2019年湖南省高校思想政治工作骨干队伍建设项目“新时代大学生榜样培育路径创新研究与实践”(编号:19GG32)阶段性研究成果