近年来，大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术层出不穷，重塑了经济社会运行模式，同时也深刻影响着个体生活方式。在此背景下，为更好落实立德树人的根本任务，高校思政工作需跟随社会环境和技术条件变化，结合青年思想行为特征，借助新兴科技力量，实现自我革新与能级跃升。以大数据赋能高校思政工作提质增效，并非简单粗暴的技术叠加或工具移植，而是需要遵循教书育人规律与学生成长规律，发挥大数据技术的规模性、高速性、多样性特征，构建数据驱动的教育分析与决策模式，从而推动思政工作理念、内容、方法等的全面优化，将思政教育从宏观“群体覆盖”转为微观“个体关照”，从传统“经验依赖”型转为“实证分析”型，有效提升思政教育的针对性、亲和力与实效性。
一、构建精准化内容供给与个性化引导机制
随着时代的发展，学生群体内部差异化、层次化的特征日益凸显，传统思政工作往往遵循统一的大纲和标准化的流程，难以充分满足学生多样化的学习需求。要发挥大数据技术作用，对海量、多元教育数据进行采集、整合、分析，精准掌握学生思想动态，了解学生兴趣偏好，从而对思政教育内容进行智能化、精准化推送，推动思政工作从“大水漫灌”转为“精准滴灌”。具体而言，一是多维度采集数据。突破各个业务系统之间的壁垒，建立数据中台，系统整合学生在校期间的各类行为表达数据，包括学生的课程学习情况、校园活动记录、网络行为表现以及周期性调查数据等，在此基础上，构建覆盖学生成长全周期的数据库。二是开展数据分析。综合运用聚类分析模型、关联规则挖掘算法、自然语言处理技术，对学生的文章、发言、评论等非结构化文本数据进行深入的语义分析和情感倾向判断，对学生的结构化行为数据进行模式识别，挖掘潜在的规律。通过分析多维度数据，为每位学生打造“个人画像”，掌握学生的政治认同、价值取向，了解学生的道德水准和心理状态，明晰每位学生成长发展过程中存在的困惑与不足。三是实施内容供给和引导干预。以数据画像为依托，围绕学生的兴趣爱好或认知模糊点，对思政教育素材进行动态调整、定制化推荐。结合学生信息接收习惯，利用校园App、社交账号等渠道，对学生进行思政教育个性化内容推荐，有效提升内容吸引力。通过以上路径，充分尊重学生主体地位，推动思政工作从“供给主导”转为“需求牵引”，实现“润物细无声”的育人效果。
二、创新沉浸式体验模式与交互式教学方法
高校思政教育以课堂讲授理论知识为主，情景代入感较弱，导致学生参与度不高。虚拟现实、增强现实、混合现实等技术的出现，能够推动思政教育方法深刻变革，如通过打造沉浸式、交互式教学模式，可有效丰富教学手段，充分激发学生学习兴趣，将抽象的理论理解转为深刻的价值认同。对此，一方面可以利用大数据技术重构教学场景。以历史文献、文物资料为依托，借助虚拟现实、增强现实、实地测绘等大数据技术，对博物馆、革命旧址、重要历史事件发生地等进行高精度复刻、还原，开发一系列思政教学资源库。例如，让学生“穿越”历史，身处海拔四千米的雪岭，体会爬雪山、过草地的艰难险阻，体会红军战士“革命理想高于天”的钢铁意志；让学生走进上海、深圳等改革开放前沿阵地，纵观四十余年来城市变迁情况，了解经济进步指标和民生改善情况，以沉浸式体验突破时间和空间限制，将宏大、遥远的历史叙事转为可感知、可交互的情境，增强思政教育的实效。另一方面，可以利用大数据技术推动师生互动。推动高校思政工作提质增效，可以打造“智慧教室”系统，突破时空限制，让教师在教学过程中可以随时进行线上提问、发起投票、组织学生开展头脑风暴等。系统收集分析全体学生的学习数据，并反馈给教师，让教师全面把握学生学习情况，方便教师及时调整教学策略，将教学从传统的教师“一言堂”打造成“师生对话共同体”。
三、健全动态评估与智能化决策支持体系
以往的工作评估内容更加侧重学生的考试成绩，评估手段侧重于思想汇报或问卷调查，致使评估结果不够科学、全面。大数据与评估工作的结合，可帮助相关人员采集思政教育全过程的各项数据，并基于此建立科学、客观、全面的评估反馈机制，对转变传统的评估方式、优化传统的评估内容等具有重要意义。对此，一方面要优化评估模型，创新评估方法。构建覆盖面广的综合评价模型，包括学生的政治理论素养水平、情感态度认同情况、思想道德行为表现等多个维度。同时，利用大数据技术对以上指标进行持续追踪，为每个学生量身打造“思政成长数字档案”。通过纵向对比，了解各科学生在特定时期的思政理论知识学习情况，展现个人专属思想成长轨迹；通过横向分析，比较不同专业、不同年级的思政教育效果。另一方面，利用评估结果，优化教育教学。结合评估分析报告，为思政教育工作者改进教学策略、创新教学方法提供科学依据。对于思政教师和辅导员，可以利用评估报告明确授课或辅导工作的优势和不足，使其了解需要重点关注和提供帮扶的学生；对于学校校领导和思政工作主管部门，可以利用评估分析报告对全校思政工作态势进行宏观把握，科学评估各项政策和教育活动的实施效果，及时发现优势和短板，从而优化顶层设计，调整资源配置，推动思政工作从传统“经验驱动”转为“数据驱动”。
【作者为天津城建大学 高万豪、王雅馨。本文系2025年天津城建大学研究生教育教学改革与研究项目JG（Y）-YB-2552阶段性成果。】
