第二节
大数据赋能高校精准思政的研究现状

通过对国外、国内主流研究文献数据库进行主题搜索，可以对国外、国内学者对相关领域的研究文献数量、研究主题、研究内容等做详细比较研究。从现有文献来看，国外学者比较注重大数据在计算机科学、工程学、电信、仪器研究、数学、商业经济、数学计算生物学、自动控制系统等领域的研究，对“大数据和思想政治教育”“大数据和思政”“大数据和精准思政”“精准思政”相关的研究较少。大数据在高校思政方面的相关研究以国内研究为主，主要原因是相关词语属于中国语境的学术话语。

一、国外相关研究文献分析

1．关于“大数据”的相关研究

本书以国外常用的SCI （ISI）数据库、 ScienceDirect数据库、 SpringerLink数据库作为搜索库，在这些数据库中做标题精准匹配搜索，搜索时间为截至2023年5月25日（下同）。

以“大数据”为关键词在SCI （ ISI）数据库做标题精准搜索，得到63 184条结果，相关研究主题学科领域排名靠前的主要有计算机科学46 219条、工程学30 284条、电信9 167条、仪器研究7 819条、数学7 741条、商业经济6 504条、数学计算生物学3 853条、自动控制系统2 951条、教育学和教育调查研究2 780条。SCI （ISI）数据库中标题含有“大数据”的研究文献类型排名靠前的有论文22 758篇、会议论文20 589篇、社论材料2 247篇、综述论文1 792篇。图2-1为SCI （ISI）数据库中标题含有“大数据”的论文发文量趋势图。

以“大数据”为关键词在ScienceDirect数据库中做标题精准搜索，得到953 830条结果，相关研究主题学科领域排名靠前的主要有工程学163 374条、医学和牙科125 438条、材料科学116 575条、计算机科学101 124条、环境科学92 182条、社会科学90 890条、物理学与天文学87 586条、农业与生物科学83 824条、生物化学、遗传学和分子生物学78 554条、能源77 013条。ScienceDirect数据库中标题含有“大数据”的研究文献类型排名靠前的有研究文章744 664篇、书籍章节68 068章、评论文章51 264篇、短通讯23 894篇、会议摘要13 285篇、百科全书7 103册。图2-2为自2000年以来，ScienceDirect数据库中标题含有“大数据”的论文发文量趋势图。

以“大数据”为关键词在SpringerLink数据库中做标题精准搜索，得到1 248 771条结果，相关研究主题学科领域排名靠前的有计算机科学230 166条、工程169 049条、医学与公共卫生102 826条、生命科学89 081条、商业与管理71 294条、物理学67 874条、经济学48 433条、社会科学45 938条、数学45 375条、地球科学44 340条、教育39 442条、政治科学和国际关系为24 077条、心理学为25 017条。在SpringerLink数据库中标题含有“大数据”的研究文献内容类型排名靠前的有图书章节606 678章、研究论文581 197篇、会议论文218 022篇、图书29 850册、参考工作条目26 457条。

本书以国外常用的SCI （ISI）数据库中标题含有“大数据”的文献为主要研究对象，对国外的大数据研究现状进行简单分析。SCI （ ISI）数据库中文章标题含有“大数据”的文献共63 184条，涉及91个研究方向的论文，发文量最多的是计算机科学相关文献，共46 219篇；发文量最少的是战区和剧场相关文献，仅3篇。通过统计，发文量上万篇的有计算机科学46 219篇、工程学30 284篇；发文量上千篇但不足一万篇的有电信9 167篇、仪器研究7 819篇、数学7 741篇、商业经济6 504篇、数学计算生物学3 853篇、自动控制系统2 951篇、教育学和教育调查研究2 780篇、保健科学服务2 486篇、科学技术其他主题2 277篇、通讯2 201篇、石油能源2 163篇、环境科学生态学2 130篇、信息科学图书情报服务2 115篇、普通类科学1 920篇、社会科学其他主题1 632篇、交通1 630篇、公共事业管理1 417篇、化学化工1 257篇、地理学1 127篇、医学信息学1 117篇；发文量不足千篇的有心理学991篇、行为科学963篇、社会学570篇、社会工作51篇。

从上述发文量来分析，国外大数据研究主要聚焦计算机科学、工程学、电信、仪器研究、数学、商业经济、数学计算生物学、自动控制系统等领域，在人文社会科学领域比较重视教育学和教育调查研究，另外对心理学、行为科学、社会学等方面的研究也较为重视。囿于国情和语境，国外关于大数据和思想政治教育相关的研究较少，但并不代表国外对思想政治教育不重视，国外对青少年的思想政治教育渗透于教育学、心理学、社会学、行为科学、社会工作等学科的研究。数据思维和基于大数据技术的相关应用已经成为国外教育界普遍趋势，相关研究和技术发展还在不断深入推进。

2．关于“大数据和思想政治教育”的相关研究

以“大数据和思想政治教育”为关键词在SCI （ISI）数据库中做标题精准搜索，得到118篇研究论文，作者以中国高校学者为主，鲜有国外学者。在SCI （ISI）数据库发表的关于“大数据和思想政治教育”的118篇论文中，最早发表论文的时间是2015年，之后相关研究呈逐年上升趋势，发文量逐年增加。图2-3为自2015年以来SCI （ISI）数据库中标题含有“大数据和思想政治教育”的论文发文量趋势图。从研究主题来看，118篇论文主要聚焦大数据时代高校思想政治教育工作的思路、方法、措施等创新研究，基于物联网、人工智能和大数据分析技术相结合的思想政治教育工作创新研究，结合大数据技术及相关技术平台建设的思想政治教育工作创新研究，基于大数据技术的智慧校园平台建设的高校思想政治教育管理模式创新研究，基于大数据的高校思想政治教育评价方式创新研究，基于大数据技术的心理健康教育、创业创新教育、 MOOC学习者辍学预测等方面的研究，基于Hadoop的高校思想政治大数据平台设计与大学生行为模式挖掘等方面的研究，基于大数据技术的思想政治教育课程教学设计创新、课程教学过程创新、课程教学评价创新等方面的研究，基于NaiveBayes BP神经网络、 k均值算法等大数据技术的思想政治教育课程教学优化设计方面的研究，基于大数据技术的思想政治理论课O2O教学优化研究等。

《基于大数据的高校思想政治教育管理系统框架研究》一文基于数据挖掘技术和人工智能系统的优势，使用局部敏感哈希函数来生成代表点集，并将生成的代表点集用于聚类操作，对传统的大数据算法进行改进，构建了一个基于大数据人工智能的高校思想政治教育管理模型，并通过设计控制实验对创新算法与传统的数据挖掘方法进行比较，验证其构建的算法模型具有良好的性能，可以从高校思想政治教育管理中挖掘有用的数据，进行过程评估和教学管理。

《大数据背景下机器学习在思想政治教育中的应用研究》一文针对思想政治教育课程学生学习困难的现实问题，将决策树算法等机器学习技术融入计算机学科学生的思想政治教育课程教学过程，并对计算机学科学生学习思想政治教育课程的学习态度、学习影响和学习效果进行数据分析，发现基于大数据和数据挖掘技术的机器学习运用于思想政治教育课程教学可以显著提高学生的学习效率，转变学生的学习态度，与学习影响呈正相关，促进了计算机学科学生学习思想政治教育课程的积极性。

《复杂大数据环境下思想政治教育课程教学的计算机模拟》一文基于Apriori算法等理论基础，设计了一个思想政治教育课程教学计算机仿真系统，该系统包括用户层、业务层和数据层。与传统的思想政治教育课程相比，该系统可以有效地改善学生对思想政治教育课程的态度，提高学生对思想政治教育课程教学的满意度和接受度，从而有助于学生掌握知识，进而实现良好的教学效果。

《基于Naive Bayes BP神经网络的大数据时代高校思想政治教育系统建模》一文分析了大数据的发展给高校网络思想政治教育系统带来的机遇和挑战，并开发了NIPDM服务平台，将现有的基于Web的PC技术和移动开发技术相结合，找到了一条新的教育数据挖掘（DM）路径；并利用分类器预测学生的未来表现，提出了Naive Bayes BP神经网络（NB-BPNN）模型，该模型有效地结合了现有两种模型的优点，可以增强学习评价效果。通过实验结果表明，Naive Bayes BP神经网络模型在学习评价领域取得了良好的效果。

《大数据和思想政治教育视角下大学生创业指导模式的构建与分析》一文分析了中国高校思想政治教育、创业教育和大数据技术应用现状，将思想政治教育、创业教育和大数据相结合，构建了基于互联网的大学生创业教育影响指数评价模型，并通过模型实践获得了创业教育课程、创业实践教育、创业教育设备、创业教育意识、创业基础能力、创业社会能力和创业数据的可用性七个影响指标。该文通过详细实验分析发现，创业基础能力、创业数据的可用性和面对困难时的心理抗压能力对大学生创业教育的影响最大，提出大学生创业教育应加强对创业基本能力的培养和心理素质的培养，为大学生创业教育提供一定的参考依据。

《大数据环境下k均值算法下思想政治教育管理策略的优化》一文提出信息技术的发展推动了高校思想政治教育改革。教育管理数据库中积累了大量的数据，这些数据所隐含的信息可以为高校教育管理策略的优化提供科学指导。文章阐述了大数据在高校思想政治教育中的关系和特点，分析了将大数据技术应用于高校思想政治教学的可行性；选择k均值算法进行聚类分析，阐述了聚类分析的过程和原理。由于传统的k均值聚类算法数据处理效率低，结果偏差大，该文通过控制算法的迭代方法对算法进行了优化，建立了优化k均值算法下的思想政治教育管理模型，并以思想政治教育管理工作考核量化量表为数据源，采用优化的k均值算法进行聚类分析。结果表明，优化后的基于k均值的思想政治教育管理策略模型可以更准确地分析当前高校的教育管理现状。将优化后的k均值算法与传统算法进行比较，结果表明，优化后的算法在聚类效果和操作稳定性方面明显优于传统算法。根据数据分析结果，k均值算法的数据聚类分析可以为高校合理、科学地进行教学管理提供指导。

《高校思想政治理论课大数据辅助在线教学平台》一文分析了增强思想政治理论课夜间教学的针对性和有效性，准确把握对象的特点和需求，设计了一个以大数据技术为辅助的在线教学平台，并根据网络教学模式的实际需要，对平台的功能模块进行了总体规划和设计。在用户分类和定位的关键模块中，从学习者的行为数据中提取与学习行为相关的特征集，并基于改进的K-means算法构建了用户画像的个性化模型。通过基于Hadoop分布式集群的大数据平台，结合数据分析算法，对数据集进行清理、标准化、分析和处理，分析用户的兴趣和偏好。通过网络开发对系统的功能进行测试，结果表明，设计方案能够描述学习者的不同特征，为思想政治教育的个性化推荐和辅助学习提供科学依据。

《大数据时代思想政治教学与信息技术的融合发展》一文提出，思想政治教育教学与信息技术的融合是大数据时代的必然趋势。思想政治教育教学与信息技术融合后，不仅在形式上突出了新技术，而且思想政治教育教学的性质、价值和功能也发生了巨大变化。但目前中国高校的思想政治教育教学与信息技术之间的关系只是结合而不是融合，两者融合的目标包括教学模式的相对减少、在线教育概念的消失、定制学习的出现等。要促进思想政治教育教学与信息技术融合，就要转变观念，深入研究，通过多种方法提高教师的应用技能，加强学科教学研究和应用指导以及必要的信息技术支持，为思想政治教育教学与信息技术的融合提供各种基础支撑。

《基于大数据的思想政治课教学资源整合平台的构建》一文针对传统的思想政治教学资源整合平台无法满足大数据时代资源快速整合的问题，构建了基于大数据的思想政治教育资源整合平台。通过互联网对各类教学资源进行收集，以及对收集的资源进行过滤、分类、审核等处理，教学资源元数据将在数据库中进行转换、清洗从而完成数据集成，整合后的数据将存储在平台数据库中，平台用户可以通过数据交互下载和使用教学资源，完成资源整合平台的建设。通过与传统资源整合平台的资源整合速度进行比较，验证了所构建的资源整合平台能够满足大数据时代资源整合的要求。

《基于大数据教学辅助平台的思想政治理论课教学模式创新研究》一文提出了借助现代信息技术推动思想政治理论课教学改革，提高学生的学习兴趣和教学效果，运用大数据技术探索思想政治理论课程的新教学模式。其主要是通过大数据教学支撑平台的建设，拓展思想政治理论课教学活动的网络空间，为学生的学习提供大量准确、实时的数据，为学生打造一个在线学习平台。在大数据的支持下，思想政治理论课的教学理念、教学方法和教学过程发生了系统性变化，从而形成新的大数据思想政治理论课程教学模式。这种新模式充分发挥了大数据技术的优势和作用，提高了思想理论课教学的科学性和有效性，有利于实现引导学生树立社会主义核心价值观的基本目标。

《自媒体与大数据时代大学生思想政治教育创新研究》一文详细阐述了自媒体、大数据的含义，包括从自媒体和大数据时代大学生思想政治教育的特点入手，从教育者素质能力、学生思想信息分析、跨学科研究等方面对自媒体和大数据时代大学生的思想政治教育进行研究，从强化数据意识、找准着力点等方面探讨了自媒体和大数据时代加强大学生思想政治教育的创新措施。

总体而言，SCI （ISI）数据库中标题含有“大数据和思想政治教育”的论文研究主题丰富，研究内容多元，但作者主要以中国高校的学者为主，研究范式和研究方法较为相似，创新度不高，国外学者参与度较低，相关研究较少。

3．关于“大数据和思政”的相关研究

以“big data ＆ ideology”为关键词在SCI （ ISI）数据库中做标题精准搜索，仅得到11篇研究论文。研究主题主要聚焦大数据时代给人们的思想领域带来的影响以及如何树立大数据时代的新思想、大数据时代作为个体的人的意识形态领域的哲学慎思、基于大数据技术和拉格朗日神经网络的高校思想政治课个性化教学策略研究、基于大数据的远程教育思想政治课个性化学习设计研究、基于大数据教育平台的高校网络思想管理平台建设研究、大数据时代大学生网络思想安全预警系统研究、基于大数据的学生思想政治和日常表现评价模型研究、大数据挖掘技术在辅导员工作中的应用研究、基于大数据分析的大学生思想政治课辅助教学系统的研究与设计等。

《基于拉格朗日神经网络和大数据技术的高校思想政治课个性化教学策略》一文提出，个性化教学是一种教育原则。一方面，它要求创造个性化的教学资源、课程和方法；另一方面，学生需要高度的自主性和根据自己的认知特征和需求制订个性化计划的能力。大数据时代为高校思想教育工作带来了新的可能性和挑战。思政课教师利用大数据相关技术可以优化和整合高校思想政治课资源，大大提高课程教学质量，促进课程建设发展，提出基于拉格朗日神经网络和大数据技术的高校思想政治课个性化教学策略，提高高校思想政治课的针对性、即时性，从而有助于学生更有效地进行沟通，提高学生的积极性。

《基于大数据分析的大学生思想政治课辅助教学系统的研究与设计》一文提出，大数据正在逐渐进入人类生活的方方面面，对政治、经济、文化、社会和生态产生了前所未有的影响。大数据时代提高大学生思想教育有效性的研究，不仅决定了高校思想的安全性，而且与大学生的思想取向密切相关。计算机网络与教育教学相结合的教学模式是具有代表性的现代教学模式。基于大数据分析方法构建的专门用于高校思想政治课学习与交流的辅助教学系统，能有效提升学生的学习体验和学习主动性。

《基于大数据教育平台的高校网络思想管理平台建设》一文提出，大数据就像一场信息风暴，席卷了大学发展的方方面面，对提高大学网络思想教育的有效性发挥了重要作用。面对全新的发展形势，为更好地完成高校思想教育工作，在学生与不良网络信息之间建立安全屏障，高校应积极建立网络思想教育体系，构建完善的网络思想管理结构，引导学生树立正确的人生观和价值观，提高实际工作效率。该文分析了在大数据时代背景下，高校网络思想教育面临的诸多困难和机遇，提出教育工作者必须正确认识思想教育的积极意义，有效结合网络发展的特点，更好地开展思想教育。该文分析了影响高校网络思想教育实效性的因素，总结了教育教学过程中存在的主要问题，提出了基于大数据的高校网络思想管理平台的构建方法。

《大数据时代大学生网络思想安全预警系统》一文对大学生思想安全预警系统进行了深入研究和探讨。一是以大数据时代的大学生为对象，梳理了网络意识形态、网络意识形态安全、网络安全预警系统等相关概念，增强了学界和高校对大学生在网络思想安全教育过程中所起重要作用的认识。二是通过对大学生网络思想预警体系现状的调查，找出存在的问题，分析原因，优化网络安全预警体系。通过对大学生网络思想安全预警系统的研究，可以更好地保障大学生的思想安全。实验研究结果表明，其设计的网络安全预警体系有效，但优化大学生网络安全预警体系是一个长期的过程，需要在实践中不断创新。

《基于大数据的远程教育思想政治课个性化学习设计》一文针对基于大数据技术的远程教育思想政治教育过程中的“孤岛化”问题，提出远程教育学生思想政治课程个性化学习服务框架，包括数据管理、数据分析层和服务提供。一是通过网络、数据库和各种移动平台收集大量远程教育课程思政数据。二是在对数据进行预处理后，利用知识图和数据挖掘技术挖掘课程的思想政治要素，开发个性化的思想政治学习程序。该学习程序支持远程教育课程思想政治课因材施教，注重学生个性化的思想政治学习，能提高远程教育思想政治课的教学效果。

《数据湖：大数据时代的新思想》一文追溯了数据湖概念，认为数据湖最初的想法源于商业领域而非学术领域，数据湖是大数据时代出现的一个颇有争议的概念。该文认为数据湖是一个具有革命性的新概念，对数据湖的应用给许多领域带来了新挑战，因此要改变对数据湖的认知，因为改变数据景观的潜力会使数据湖的研究变得有价值。

4．关于“精准思政”的相关研究

以“accurate ideological and political”“precise ideological and political ”为关键词在SCI （ISI）数据库中做标题精准搜索，仅得到2篇研究论文，两篇论文的作者都是中国高校学者。

《基于移动学习的思想政治课多媒体资源个性化精确推荐算法》一文提出，目前使用的资源推荐算法主要根据用户对标签类的偏好来推荐资源，忽略了移动学习下用户偏好与需求以及学习场景之间的关系，导致推荐资源的效率和准确性较差。为了改进算法的不足，文章研究了基于移动学习的思想政治课多媒体资源个性化推荐算法，通过构建思想政治课教学知识图谱，分析了资源之间的相关性。学生认知水平的诊断结果是个性化推荐的特征之一。通过改进协同过滤技术，将移动学习设备用于收集数据、计算和感知移动学习场景，实现思想政治课教学资源的个性化推荐，推荐效率更高，个性化推荐效果更好。

《基于协同过滤的思想政治移动教学数字资源精确推荐算法》一文提出，目前国内教学资源的推荐只取决于资源获取的分数，这导致推荐资源的准确性低，推荐算法的效率低。为了改善上述缺陷，文章研究了基于协同过滤的思想政治移动教学数字资源准确推荐算法，通过对教学资源数据的隐式和显式挖掘，计算用户的偏好，获得与相似用户相关的资源推荐数据。将共享内容对象参考模型（SCROM）用于思想政治教育数字资源的管理，可使资源内容的调用过程简单化；对协同过滤算法进行改进后，根据综合得分准确推荐资源；在算法测试中，使用改进的协同过滤算法进行资源推荐的准确率保持在75％以上，使推荐效率大大提高，推荐效果良好。

5．关于“大数据和精准思政”相关研究

以“big data ＆ accurate ideological and political”“precise ideological and political ”为关键词在SCI （ ISI）数据库中做标题精准搜索，没有搜到相关研究论文。

二、国内相关研究文献分析

1．关于“大数据”的相关研究

以“大数据”为关键词在中国知网做篇名搜索，可以得到157 137条结果，其中期刊论文141 479篇、硕士博士论文8 268篇、报纸文章1 271篇、会议论文6 119篇。以“大数据”为关键词在出版物数据中心服务平台做书名精准搜索可以得到19 557条结果。相关数据表明，自2011年以来，与大数据相关的研究论文数量激增，大数据技术和相关领域的研究已成为国内学术界关注的热点问题，研究成果较多，研究领域也比较广泛，涉及各个学科和各个领域。

从中国知网统计的年度论文发表数据来看，2011年是中国大数据研究方面的分水岭，2010年相关研究论文仅88篇，2011年增加到338篇，2012年增加到1 642篇，2013年增加到4 211篇，2014年增加到7 804篇，2015年增加到11 456篇，2016年和2017年的研究论文均为上万篇，2018年达到20 594篇，虽然之后发文量有所减少，但也基本上维持在上万篇。

从中国知网中标题含有“大数据”的论文的主要研究主题来看，“大数据”高居榜首，为79 906篇，“大数据时代”排名第二，为27 500篇，“big data”排名第三，为14 752篇；之后分别是“大数据背景下”13 091篇，“大数据分析”6 902篇，“大数据环境”4 985篇，“大数据平台”3 694篇；等等。中国知网中标题含有“大数据”的论文的主要研究主题分布见图2-4。从图2-4中可以看出，大数据、大数据产业、云计算、人工智能、物联网相关研究紧密相连，研究相关度较高。

从中国知网中标题含有“大数据”的论文的主要学科分布来看，计算机软件及计算机应用高居榜首，为67 593篇，信息经济与邮政经济排名第二，为23 559篇，企业经济排名第三，为16 563篇；之后分别是电力工业13 198篇，高等教育11 880篇；等等。相关研究学科分布与大数据在这些学科领域的应用呈正相关。

从中国知网中标题含有“大数据”的论文的主要作者分布来看，朱定局发文最多，为143篇，曾帅排名第二，为55篇，王振宇排名第三，为49篇；之后分别是祁建明、徐继峰、周峻峰，都是42篇；等等。这说明已经具有一批研究专家深耕大数据研究领域。中国知网中标题含有“大数据”的论文的主要作者分布见图2-5。

从中国知网中标题含有“大数据”的论文作者的所在机构分布来看，国家电网出现频次最高，为815次，武汉大学排名第二，为779次，中国人民大学排名第三，为646次，清华大学排名第四，为608次，北京邮电大学排名第五，为473次，北京大学排名第六，为463次，等等。从排名来看，国家电网、武汉大学、中国人民大学、清华大学、北京邮电大学、北京大学、南京邮电大学、华南理工大学、南京大学、上海交通大学等已成为中国大数据领域研究的重镇，成果多、高水平论文多。中国知网中标题含有“大数据”的论文作者的所在机构分布见图2-6。

从整体来看，国内关于“大数据”的学术研究启动虽然比国外学术界要晚，但相关研究发展迅速，直接推动大数据技术在各领域的广泛运用。国内学术界主要聚焦大数据技术、大数据分析、云计算、数据挖掘、大数据产业、人工智能、物联网、数据库、网络安全等领域的技术研究，主要聚焦大数据在财务管理、图书馆、管理会计、企业财务管理、信息安全、信息化建设、网络安全、学校教育管理、档案管理、精准营销、智慧城市等方面的应用研究。

2．关于“大数据和思想政治教育”的相关研究

以“大数据和思想政治教育”为关键词在中国知网中做篇名搜索，得到1 203条结果，其中期刊论文1 093篇、硕士博士论文93篇、报纸文章17篇。以“大数据和思想政治教育”为关键词在出版物数据中心服务平台做书名精准搜索，得到18条结果。

从中国知网中标题含有“大数据和思想政治教育”的论文的发表情况来看，2013年仅为3篇，2014年16篇，2015年52篇，2016年110篇，2016年以后每年维持在百篇以上，2019年达到峰值，此后稍有回落。中国知网中标题含有“大数据和思想政治教育”的论文发文趋势见图2-7。

从中国知网中标题含有“大数据和思想政治教育”的论文的主题分布来看，“大数据”高居榜首，为783篇，“大数据时代”排名第二，为701篇，“思想政治教育”排名第三，为677篇，“高校思想政治教育”排名第四，为376篇，“大学生思想政治教育”排名第五，为140篇，“大数据背景下”排名第六，为105篇；之后分别是“网络思想政治教育”“创新研究”“高校思想政治教育创新”；等等。从研究的主题分布来看，基本上为“大数据”“高校思想政治教育”“网络思想政治教育”“创新研究”等。中国知网中标题含有“大数据和思想政治教育”的论文的主题分布见图2-8。

从中国知网中标题含有“大数据和思想政治教育”的论文的主要学科分布情况来看，“高等教育”高居榜首，为1 060篇，“教育理论与教育管理”排名第二，为119篇，“思想政治教育”排名第三，为91篇，职业教育排名第四，为73篇，“计算机软件及计算机应用”排名第五，为44篇，等等。从研究论文的学科分布情况来看，整体上以“高等教育”“教育理论与教育管理”“思想政治教育和职业教育”为主。

从中国知网中标题含有“大数据和思想政治教育”论文的主要作者分布情况来看，刘宏达、李怀杰、常宴会都是5篇，居第一方阵，吴满意、崔建西、许烨、赵琳琳均为4篇，居第二方阵，黄欣荣等均为3篇，居第三方阵，卢岚等均为2篇，居第四方阵。从论文作者的分布情况来看，基本上为聚焦“大数据和思想政治教育”研究的高产研究者，形成了一定的研究氛围。中国知网中标题含有“大数据和思想政治教育”论文的主要作者分布见图2-9。

从中国知网中标题含有“大数据和思想政治教育”论文的作者所在机构分布情况来看，华中师范大学高居榜首，为26篇，电子科技大学排名第二，为23篇，江西财经大学排名第三，为13篇，广西师范大学排名第四，为12篇，西南大学、桂林电子科技大学均为10篇，排名第五，等等。从论文作者所在机构分布情况来看，相关研究已经形成一定的研究团队，研究合作较为频繁，为相关领域的深入研究奠定了基础。中国知网中标题含有“大数据和思想政治教育”论文的作者所在机构分布见图2-10。

从现有文献整体来看，国内学者梁家峰、亓振华，胡树祥、谢玉进，杨阳等最早关注“大数据和思想政治教育”相关领域研究。梁家峰、亓振华阐述了大数据的时代内涵，分析了大数据时代给高校思想政治教育工作带来的挑战和机遇，提出高校要转变观念、强化数据意识、积极运用大数据技术在大数据时代提高思想政治教育工作质量 。胡树祥、谢玉进提出大数据时代是网络思想政治教育无法回避和拒绝的新环境和新趋势，高校网络思想政治教育工作者要主动适应，要研究大数据的本质特征、确立数据意识，顺应量化研究趋势，将宏观覆盖和微观深化相结合创新网络思想政治教育研究范式，准确把握网络思想政治教育着力点，提升网络思想政治教育的针对性和时效性 。杨阳阐述了大数据时代的含义、背景及意义，分析了大数据给大学生思想政治教育工作带来的挑战，并从国家、学校两个层面提出大数据时代大学生思想政治教育工作策略 。

从现有文献整体研究内容和研究主题来看，国内学者主要聚焦以下五方面的研究：

一是对大数据时代的定义与特征方面的研究。李楠、张凯对大数据的定义进行了界定 ；刘鹏在提出定义的同时提出大数据的“5V＋1C”特征 ；王莉、宋兴祖、陈志宝在提出定义的同时提出大数据的“6V＋1C”特征 。国内其他学者也对大数据的定义、内涵和特征进行了详细阐述，为学界从认识论角度正确认识大数据的定义、内涵、特征廓清了思想上的障碍。

二是对大数据时代思想政治教育面临的机遇与挑战方面的研究。胡子祥、余姣详细分析了大数据载体给高校思想政治教育带来的个人隐私暴露、公平正义亵渎、“唯数据主义”等方面的伦理挑战 。徐亮认为，大数据突破了传统思想政治教育框架、冲击了传统思想政治教育价值体系、质疑了传统思想政治教育模式、引发了传统思想政治教育的伦理困境 。饶旭鹏、裴雯认为，大数据时代高校思想政治教育主体的知识、信息结构、教育方法、研究方法，思想政治教育客体的信息素质、网络心理健康等都受到了冲击 。李楠、张凯认为，大数据给高校思想政治教育带来了伦理问题、融合技术难题、数据异化等多重困境 。

三是对大数据时代思想政治教育的应对策略和创新举措研究。刘春波认为，应通过技术支持推进思想政治教育数据化、探索思想政治教育“社会计算”方法、制定管理规章确保思想政治教育的数据质量建构大数据思想政治教育模式，通过大数据时代思想政治教育模式中的“数据整合”“分析整合”“途径整合”实现大数据时代思想政治教育模式创新 。王学俭、王瑞芳认为，实现大数据时代思想政治教育的创新发展，要通过鲜活有理数据增强教学效果、利用“慕课”提升教学质量增加思想政治教育科学性，通过加强思想政治教育者的数据价值认知和提升工作能力增进思想政治教育实效性，要从传统思维转变为数据思维突出思想政治教育的前瞻性，运用数据转变研究范式促进思想政治教育纵深化发展 。王海稳、汪佳佳认为，要树立大数据思维变革传统思想政治教育方式，学习大数据技术更好服务学生成长成才，整合大数据人才完善思想政治教育队伍结构，完善大数据法律法规为技术和数据应用提供制度保障，要构建多方协同机制合力做好思想政治教育工作 。

四是探讨大数据时代大学生思想政治教育评价机制的改革逻辑、实践路径。胡锦玉、彪晓红、贺炳彦认为，大数据时代的研究生思想政治教育评价，要建构并强化价值逻辑、实践逻辑和现实逻辑，保障教育评价认知的实践智慧转化，展现教育评价机制的价值引领功能、理性保障功能和现实调节功能，提升研究生思想政治教育的实效性、时效性 。李怀杰认为，实施思想政治教育大数据评价要构建一体化教育大数据平台汇聚“智慧校园”数据，基于学生动态学习和评价数据的前瞻性预测开展个性化教育，并实施精准化管理服务。

五是探索大数据时代个性化思想政治教育的可行性及实践路径。李明珠、刘洋洋认为，数据信息成为洞察学生的“显微镜”与“望远镜”，精准数据分析可以为学生“量体裁衣”“对症下药”，数据平台有助于推进“隐性教育”“泛在学习”，因而大数据技术为个性化思想政治教育提供了可行性 。张林茂认为，应以整体性、个性化、关联性原则为核心构建个性化思想政治教育新模式，以完善个性化教育过程、提升数据应用能力、健全相关配套设施为关键促进构建个性化思想政治教育新模式 。李怀杰、申小蓉认为，大数据时代开展个性化思想政治教育，要构建一体化教育大数据平台，运用大数据开发和创新“学生画像”“精准管理”“精准就业”等新应用和育人新路径；要基于不同维度的“学生画像”对学生个人进行分类分层，实施个性化定制式教育引导；要基于学生多样化、个性化需求，开发丰富多样的线上线下学习资源，实现多样化、智能化、自动化、个性化的思想政治教育；要引入翻转课堂、混合课堂等多种教学方式，激发学生的学习积极性和主动性，促进学生的个性充分自由发展；要对传统的思想政治的教育评价体系进行优化，构建有利于学生的个性自由而全面发展的评价系统 。

3．关于“大数据和思政”的相关研究

以“大数据和思政”为关键词在中国知网中做篇名搜索，得到408条结果，其中期刊论文396篇，硕士博士论文4篇、报纸文章8篇。以“大数据和思政”为关键词在出版物数据中心服务平台做书名精准搜索得到1条结果。

从中国知网中标题含有“大数据和思政”的论文发文趋势来看，发文量呈逐年上升趋势，2015年6篇，2016年10篇，2017年29篇，2018年32篇，2019年64篇，2020年61篇，2021年92篇，2022年92篇，2023年22篇（截至2023年5月25日）。

从中国知网中标题含有“大数据和思政”的论文的主题分布情况来看，“大数据”高居榜首，为246篇，“大数据时代”排名第二，为157篇，“思政教育”排名第三，为99篇，“大数据背景下”“课程思政”排名第四，为59篇，“高校思政教育”排名第六，为58篇，“高校思政课”排名第七，为34篇，等等。相关研究主要聚焦“大数据”“思政教育”“课程思政”“高校思政课”，中国知网中标题含有“大数据和思政”的论文的主题分布见图2-11。

从中国知网中标题含有“大数据和思政”的论文的学科分布来看，“高等教育”高居榜首，为359篇，“计算机软件及计算机应用”排名第二，为97篇，“职业教育”排名第三，为62篇，“教育理论与教育管理”排名第四，为53篇，“会计”排名第五，为13篇，“思想政治教育”排名第六，为12篇，等等。

从中国知网中标题含有“大数据和思政”的论文的作者分布情况来看，张耀天最多，为6篇，陈仕伟排名第二，为4篇，冯芸等均2篇，排名第三。从论文作者的分布情况来看，聚焦相关研究的学者不多，未形成学术团队和研究氛围。中国知网中标题含有“大数据和思政”的论文的作者分布见图2-12。

从中国知网中标题含有“大数据和思政”的论文的作者所在机构分布情况来看，湖北师范大学、电子科技大学排名第一，均为6篇，江西财经大学、集美大学诚毅学院排名第三，均为5篇，桂林理工大学、苏州大学排名第五，均为4篇，成都理工大学、陕西警官职业学院、辽宁工业大学等7所大学排名第七，均为3篇。这说明相关研究并未形成一定的团队，相关机构的研究成果还较少，研究实力还有待加强。中国知网中标题含有“大数据和思政”的论文的作者所在机构分布见图2-13。

从整体来看，中国知网中标题含有“大数据和思政”的论文主要聚焦以下三方面的研究：

一是应用大数据技术优化高校思政课教学改革创新和优化教学评价等方面的研究。梅萍、韩静文认为，大数据具有精确性、多类型、大规模、高速度等特征，具有推动思政课评价聚焦点向需求侧转换，推动思政课评价主客体更具多元性，推动思政课评价结果愈显科学性，推动思政课评价反馈益显及时性等优势；但也存在消解人的主体性、潜存着伦理风险、制约效能充分发挥等风险。因此，要树立科学评价理念、规范化解风险、研制指标体系、构建保障机制，推进思政课评价改革发展 。杨修伟认为，要运用大数据优化思政课教育教学，运用“全样本”大数据全面评估思政课教学质量，运用大数据可视化技术提高学生的学习积极性和主动性，整合学生各类数据切实提升思政课教学针对性，充分挖掘各类数据间关系，切实提升思政课教学针对性 。

二是对大数据时代高校思政教育引领力和思政教育工作创新发展等方面的研究。张瑜认为，大数据环境下创新思政教育工作要增强开放性、创新性、交互性等大数据思维，要主动开展信息技术应用实践、深入网络社会生活开展网络交往实践、共创共享网络文化提升人的全面发展，要增强阵地意识把思政工作延伸至数字虚拟空间，通过创新加强和改进传统思想政治教育工作，统筹网上网下资源形成思想政治教育工作合力 。

三是对大数据时代思政课教师素质提升路径方面的研究。周荣甲提出，面对大数据时代对思政课权威性、思政课教师话语权、学校教育的冲击，思政课教师要转变思维方式积极拥抱大数据时代，通过与学生沟通加强互信，通过运用大数据技术提升教育教学能力来积极适应大数据时代带来的挑战 。冯晟提出，大数据时代思政课教师要强化大数据思维、运用大数据技术、掌握大数据方法、增强大数据运用能力来提升综合教育能力，积极应对大数据时代思政课面临的各种困境和挑战 。

4．关于“精准思政”的相关研究

以“精准思政”为关键词在中国知网中做篇名精准搜索，得到133条结果，其中期刊论文124篇、硕士论文4篇、报纸文章5篇。以“精准思政”为关键词在出版物数据中心服务平台做书名精准搜索，得到5条结果。

从中国知网中标题含有“精准思政”的论文的发文情况来看，发文数量整体呈上升趋势，2019年发文为6篇，2020年发文为20篇，2021年发文为45篇，2022年发文为44篇，2023年为18篇（截至2023年5月25日），说明越来越多的学者开始关注精准思政研究。

从中国知网中标题含有“精准思政”的论文的主题分布情况来看，“精准思政”高居榜首，为113篇，“大数据”排名第二，为15篇，“高职院校”排名第三，为11篇，“实践路径”排名第四，为10篇，“新时代”“大数据时代”排名第五，均为6篇，等等。从论文的研究主题分布情况来看，学者研究主题主要聚焦“精准思政”。中国知网中标题含有“精准思政”的论文的主题分布情况见图2-14。

从中国知网中标题含有“精准思政”的论文的学科分布情况来看，“高等教育”高居榜首，为109篇，“职业教育”排名第二，为19篇，“教育理论与教育管理”排名第三，为7篇，“计算机软件及计算机应用”排名第四，为6篇，等等。从论文学科分布情况来看，相关学者主要分布在“高等教育”“职业教育”“教育理论与教育管理”学科领域。

从中国知网中标题含有“精准思政”的论文的作者分布情况来看，王志明、柏申均为2篇，排名第一，王学俭、申小蓉、王颖等其他学者均为1篇，这说明聚焦相关研究领域持续深入研究的学者不多，尚未形成浓厚的研究氛围，研究的持续性有待加强。中国知网中标题含有“精准思政”的论文的作者分布情况见图2-15。

从中国知网中标题含有“精准思政”的论文的作者所在机构分布情况来看，电子科技大学排名第一，为6篇，北京航空航天大学、南京航空航天大学、苏州科技大学排名第二，均为3篇，安徽财经大学、同济大学等均为2篇。从论文作者所在机构分布来看，关于“精准思政”研究还处于起步阶段，相关的研究成果还不多，相关研究机构的科研团队和科研人员还未形成较强的科研能力，研究成果还比较少，研究深度和广度还有待加强。中国知网中标题含有“精准思政”的论文的作者所在机构分布情况见图2-16。

从整体来看，中国知网中标题含有“精准思政”的论文主要聚焦以下六方面的研究：

一是对精准思政的概念、内涵、特征等方面的研究。吴满意、景星维提出，精准思政是新时代随着高新技术发展涌现的一种全新的思想政治教育模式，是从精准识别、精准定制、精准滴灌到精准评估全过程的思想政治教育过程。精准思政的基本指向具有高效性、内容供给具有针对性、过程具有全时性、环境具有智能性，精准思政的执行前提是信息挖掘、任务核心是智慧学习、运行保障是管理控制 。李辉、孙晓晖提出，精准思政是指在遵循思想政治教育规律的基础上，以推动现实的生命个体成长为目标，以现实的具体问题为着力点，系统性、针对性地实施思想政治教育的过程。他们提出，精准思政的前提是把握规律性、现实要求是把握时代性、立足点是把握针对性，精准思政要以“服务人”为价值取向，要以“把握人”为实践要求，要以“培养人”为目标导向 。逄索认为，精准思政的基本任务是提升针对性，基本原则是发挥主导性，重要渠道是促进融合性 。都晓认为，广义的精准思政是指将精准思维运用和体现到思想政治教育工作理念、方针、原则、方法、目标和全过程。狭义的精准思政是指在精准思维理念指导下，通过大数据、人工智能等现代信息技术手段的广泛介入，以提高思想政治教育精准性的教育活动和过程 。王学俭、赵文瑞认为，精准思政是指在精准思维和理念的引导下，借助大数据、人工智能等网络信息技术，实现思想政治教育与前沿信息技术深度融合，进而实施精准化的思政育人活动 。

二是对精准思政与课程思政、微思政等的概念辨析和比较分析研究。都晓认真分析了精准思政与课程思政间的辩证关系，认为两者的联系在于立德树人指向，共同坚持协同育人教育理念，共同遵循客观规律；两者的区别在于问题导向不同，目标指向不同，着力方式不同，方法手段不同，评价机制不同 。王学俭、赵文瑞（2023）对课程思政、精准思政、微思政三者的发展演变、概念、构成和运行机理进行了比较分析，对课程思政、精准思政、微思政的内在逻辑与关系进行了认真梳理，认为课程思政、精准思政具有深刻的内在联系和各自的适用性侧重，是新时代中国思想政治教育理念和实践的创新，微思政的本质契合精准思政的内涵和要求，体现了追求精准思政的价值内涵 。

三是对精准思政的价值及精准思政数据平台建设的价值等方面的研究。潘治认为，精准思政是实现立德树人根本任务的关键，有助于解决思政教育供需矛盾，有利于提升思政队伍工作效能 。彭小兰、梁诗艺认为，精准思政的现实价值在于精准画像助力教育者精准识别学生需求，精准把脉紧跟时代发展主题，精准评估强化思政效果反馈，精准决策增强思政传播可视性 。潘云宽、申小蓉提出，建设精准思政平台是顺应信息技术潮流、落实国家教育信息化发展任务的重要举措，是高校深化“三全育人”综合改革、精准对接大学生成长发展新诉求的客观要求，是促进思想政治教育内涵式发展、提升教育实效性的有效途径 。

四是对高校实施精准思政面临的困难及挑战等方面的研究。温旭认为，算法时代高校思想政治教育面临三重挑战，在技术场域面临算法推荐的个性化与传统思想政治教育的笼统化挑战，在媒介场域面临算法媒体的“泛娱乐化”与传统媒体的边缘化挑战，在意识形态场域面临西方意识形态渗透的隐蔽化与主流意识形态传播的碎片化挑战 。潘治认为，高校实施精准思政面临思政教育内容同学生需求匹配度不高，思政队伍实施精准思政协同能力不强，网络信息技术放大了“信息茧房”效应 。苗瑞丹、王真认为，精准思政的现实挑战主要有数据计算隐含身份建构的挑战，精准匹配带来“信息茧房”的困境，逐利逻辑引发技术盲目应用的风险 。邓喆、吕楚笛认为，精准思政面临“信息茧房”挑战，主要是信息来源“茧房”导致用户信息窄化、用户视野窄化，形成思维定式，陷入主体性困境，阻碍思想政治教育信息的有效传递和传播；信息内容“茧房”导致用户逐渐陷入封闭、局限的认知领域，出现信息结构单一化、网络联结圈层化，给思想政治教育带来负面影响；信息价值“茧房”导致用户思维片面化、主观化，影响青年群体价值判断，常常伴随偏执和仇恨，滋生网络暴力、孤僻等道德和心理健康问题，与思想政治教育塑造健全人格相悖 。彭小兰、梁诗艺认为，大数据时代实施精准思政面临的困境是数据多元导致教育主体迷失自我，数据过载导致教育主体异化，数据折旧导致思政数据有效性损耗，数据预测限制个体个性化 。

五是对精准思政的实施路径研究。逄索认为，高校实施精准思政要精准分析问题，精准供给资源，精准实施教育 。温旭认为，高校实施精准思政要借助智能算法对大学生进行精准定位，对培养方案进行个性化精准定制，对教育教学进行精准定法，对教育效果进行精准评价，从而实现精准育人的目标 。周远认为，高校应通过建立数据采集与分析系统，科学研判与决策系统，动态评估与实时反馈系统，管理协同与制度保障系统构建高校精准思政模式与运行机制 。袁芳认为，发展精准思政要确立精准教育理念，科学区分教育对象，精细设计教育内容，建立动态多元的教育方法 。

六是对精准思政视域下课程思政和思政课程建设研究。李睿探索了构建混合式环境下大学外语课程精准思政模式，主要是做到课程思政内容的精准供给，做到课程思政教学课前、课中、课后策略的精准化，课程思政评价的精准化，并对学习效果、学习投入和满意度进行实证检验，学生、教师、企业三方认可度较高 。孙越认为，新时代高校精准思政课程建设要科学定位，在目标上要精准定向坚守正确政治方向，在教育对象上要精准定位优化师生教育关系，在教育内容上要精准供给保证教学科学合理，要创新教育方式方法保障精准有效发力；新时代高校精准思政课程建设要完善体制机制，在思政课教学中贯彻精准思政理念，要充分利用信息技术对焦对象精准发力，要规范监督考评，确保教学效果精准反馈 。吴轲威、黄军伟调查了江苏省部分高校大学生对技术赋能线上课程精准思政的态度和满意度，调查结果显示学生对线上课程思政的总体认知程度偏低，满意度总体评价为基本满意，并针对线上课程建设中存在的问题提出对策和建议 。

5．关于“大数据和精准思政”的相关研究

以“大数据和精准思政”为关键词在中国知网中做篇名搜索，得到18条结果，都是期刊论文。以“大数据和精准思政”为关键词在出版物数据中心服务平台做书名精准搜索得到1条结果。

从中国知网中标题含有“大数据和精准思政”的论文的发文趋势来看，相关研究还处于起步阶段，2020年发表论文3篇，2021年发表论文8篇，2022年发表论文6篇，2023年发表论文1篇（截至2023年5月25日），这表明相关的研究成果还较少，亟待加强。

从中国知网中标题含有“大数据和精准思政”的论文的主题分布情况来看，“精准思政”排名第一，为18篇，“大数据”排名第二，为15篇，“大数据时代”排名第三，为6篇，“大数据背景下”“思政工作”排名第四，均为2篇，等等；研究主题聚焦精准思政“大数据”“大数据时代”。中国知网中标题含有“大数据和精准思政”的论文主题分布情况详见图2-17。

从中国知网中标题含有“大数据和精准思政”的论文的学科分布情况来看，“高等教育”排名第一，为17篇，“教育理论与教育管理”“职业教育”“计算机软件及计算机应用”各1篇，这说明论文学科主要分布在高等教育学科。

从中国知网中标题含有“大数据和精准思政”的论文作者分布情况来看，论文作者分布比较均衡，都是1篇，说明相关主题的研究还处于起步阶段，论文作者还未专门聚焦该主题进行深入研究，该主题还未有一定影响力的研究者，随着越来越多的学者开始关注该主题，有一定研究深度的研究成果和有一定影响力的研究者一定会慢慢涌现。中国知网中标题含有“大数据和精准思政”的论文的作者分布情况见图2-18。

从中国知网中标题含有“大数据和精准思政”的论文的作者所在机构的分布情况来看，分布也比较分散，每个机构均只有一名作者对该主题进行研究，说明在该主题还未形成有一定合作关系的研究团队，都是学者各自为政，没有形成研究合力。随着越来越多的学者关注“大数据和精准思政”相关主题，会有更多有影响力的研究机构涌现。中国知网中标题含有“大数据和精准思政”的论文的作者所在机构分布情况见图2-19。

从中国知网中标题含有“大数据和精准思政”论文研究内容来看，主要聚焦以下五方面的研究：

一是对大数据时代高校建立精准思政的利弊分析。段立国基于SWOT分析法对大数据时代的高校精准思政工作进行分析。他认为，基于大数据分析技术的高校精准思政工作，具有信息采集全面化、问题呈现可视化、内容推送定制化的优势，能够精准化组织和开展工作；高校精准思政工作因处于起步阶段还存在精准育人理念尚未广泛树立、精准思政工作协同化水平不高、精准思政工作专业化人才匮乏等劣势；高校精准思政工作整体拥有政策激励推动精准思政工作稳步发展，技术创新推动精准思政工作迭代升级，市场入局注入精准思政工作新契机等良好的外部发展环境和机遇；高校精准思政工作也面临信息注意力的碎片化模糊了教育对象的“数字画像”，大数据应用导致教育者患上“数字依赖症”，无差别的信息获取侵犯教育对象数据隐私等问题的挑战。他认为高校要乘势而为把握发展机遇、激发内在活力，主动作为、立足优势以善谋破题，建章立制、推进精准思政工作科学化规范化，靶向施策、聚焦突出问题精准发力建构大数据时代的精准思政工作体系 。

二是对大数据技术助力精准思政的可能性和逻辑关联等方面的研究。张倩文认为，从宏观逻辑来讲精准思政离不开大数据，从中观逻辑来讲精准思政关键在于大数据，从微观逻辑来讲以大数据分析助力精准思政已成客观趋势 。邹国振认真分析了大数据助力精准思政的逻辑进路，他认为大数据与精准思政具有契合性，大数据挖掘有助于精准把握教育对象，大数据分析有助于精准供给教育内容，大数据动态监控有助于精准控制教育过程，大数据评价体系建构有助于精准评估教育效果 。

三是对大数据技术赋能高校精准思政的重要价值相关方面的研究。张琼、高盛楠、李玉纯认为，大数据技术赋能高校精准思政具有培养“强国一代”大学生、满足学生自由全面发展、推动思想政治教育理论与实践创新的重要价值 。彭小兰、梁诗艺认为，精准思政的现实价值在于精准画像助力教育者精准识别学生需求，精准把脉紧跟时代发展主题，精准评估强化思政效果反馈，精准决策增强思政传播可视性 。

四是对大数据时代高校开展精准思政面临的问题困境和挑战等方面的研究。张琼、高盛楠、李玉纯认为，大数据技术赋能高校精准思政存在三方面的困境，认知困境制约高校精准思政全面实施，数据信息困境制约高校精准思政资源利用率，技术运用困境制约高校精准思政实践展开 。彭小兰、梁诗艺认为，大数据时代精准思政的实施面临的困境主要有数据多元导致教育主体迷失自我、数据过载导致教育主体异化、数据折旧导致思政数据有效性损耗、数据预测限制个体个性化 。李昊毅、蒋韬认为，大数据时代开展精准思政面临对隐私的侵犯、对意志的压迫等伦理问题 。

五是对大数据时代高校精准思政的实施策略和建设路径等方面的研究。袁璟瑾认为，可以通过搭建大数据思政平台，构建数据分析模型；提升数据挖掘效度，构筑精准思想政治教育；构建预警机制，实现个性化思想政治教育构建精准思政系统 。邹国振认为，大数据助推精准思政，要借助大数据技术精准把握教育对象，借助大数据技术按需甄选教育内容，借助大数据技术全面优化教育过程，借助大数据技术多维评估教育效果 。于祥成、陈梦妮认为，大数据时代高校精准思政的建设要精准定位坚持以教育根本问题为导向，要精准供给统筹高校学生差异性需求，要精准联动促进优质教育资源均衡配置，要精准评价推动教育根本任务贯彻落实 。

三、国外、国内相关研究评述

综合国外、国内现有文献和研究情况来看，关于大数据相关研究各有侧重，国外学术界相关研究起步早，大数据技术创新和大数据技术研究在全球居于领先地位，国外大数据研究主要聚焦计算机科学、工程学、电信、仪器研究、数学、商业经济、数学计算生物学、自动控制系统等领域，在人文社会科学领域比较重视教育学和教育调查研究，同时对心理学、行为科学、社会学等方面的研究也较为重视。由于国情不同，就大数据和高等教育相关研究领域的研究偏向来看，国外学术界比较偏重大数据在教育学、心理学、行为学相关领域的研究，多依据实验和数据分析，实证研究多，分析视角多元，涉及学科较多，多学科交叉研究比较突出，研究方法多元，学术影响力较大。国外关于大数据和思想政治教育相关的研究较少，但并不代表国外对思想政治教育不重视，国外对青少年的思想政治教育渗透于教育学、心理学、社会学、行为科学、社会工作等学科的研究中。数据思维和基于大数据技术的相关应用已经成为国外教育界普遍趋势，相关研究和技术发展还在不断深入推进。

国内关于大数据的学术研究启动虽然比国外学术界晚，但相关研究发展迅速，直接推动大数据技术在各领域的广泛运用。国内学术界对大数据的研究主要聚焦大数据技术、大数据分析、云计算、数据挖掘、大数据产业、人工智能、物联网、数据库、网络安全等领域的技术研究，主要聚焦大数据在财务管理、图书馆、管理会计、企业财务管理、信息安全、信息化建设、网络安全、学校教育管理、档案管理、精准营销、智慧城市等方面的应用研究。国内学者在外文期刊发表的研究成果逐渐增多，研究技术和研究视角与国际前沿研究保持一致，有些研究在学术界具有前瞻性和独创性。国内学术界有关大数据和思想政治教育的研究具有十分鲜明的中国特色，以国内高校开展思想政治教育工作的相关学者研究活动为主，相关研究国外学术界较少涉及。

国内学界的研究主要聚焦大数据技术发展的时代背景，大数据技术的概念和特征，大数据技术应用于思想政治教育工作的意义、作用、价值，大数据赋能精准思政的概念、内涵、特征等的阐释，大数据技术应用于思想政治教育工作面临的困境、问题和挑战，大数据技术应用于思想政治教育工作的实践进路等方面。

国内学者现有研究以理论分析为主，实证研究较少，涉及的学科基本以思想政治教育、教育学、心理学为主。

四、相关研究展望

国内学界今后要以马克思主义为指导，以习近平新时代中国特色社会主义思想为指引，认真学习领会习近平总书记关于高校思想政治教育工作的重要讲话精神，加强基础理论研究，夯实相关研究的理论基础，加强相关领域的实证研究，为进一步深入研究提供翔实的数据支撑，要加强多学科交叉研究，丰富研究方法，加强研究创新。

1．深化大数据赋能精准思政的理论研究

目前，国内学界对大数据赋能精准思政的理论研究挖掘还不够深，对马克思、恩格斯关于科学技术的理论研究挖掘还不够深不够透，导致大数据赋能精准思政的理论基础薄弱，对习近平总书记关于科学技术的相关论述和思想政治教育工作的相关论述研究得还不够系统和深入，对习近平总书记的“精准思维”相关研究还不够深入，亟须在今后的研究中加强，夯实大数据赋能精准思政的基础理论研究。

2．深化大数据赋能精准思政的实证研究

目前，部分高校基于大数据技术的精准思政工作已经全面开展，积累了丰富的实践经验，但国内学界关于相关高校的实践经验的总结研究几乎没有，对相关高校精准思政工作开展情况的实证研究也缺乏，对高校如何开展精准思政的实证研究等也开展不够，需要进一步加强相关方面的实证研究，为深入开展精准思政提供借鉴。

3．深化大数据赋能精准思政的创新研究

我国高校众多，不同高校的校情生情存在较大差异，同一学校的不同层次的学生也存在较大差异，因此，学界要加强和深化大数据赋能精准思政的创新研究，为不同高校开展精准思政提供借鉴。各高校也要结合校情生情开展丰富多彩的精准思政实践创新活动，并加强总结和宣传，为其他高校提供借鉴，为学术研究提供参考。 ycrSEeYXFO3tqilTAFKMAqLE6CRLBCUHQmiScaPeTPlWnmv3GaIvH3GFehBzn74b