前言：尋找寫作靈感？中文期刊網用心挑選的大數據思維對創新研究生黨建教育啟示，希望能為您的閱讀和創作帶來靈感，歡迎大家閱讀并分享。
[摘要]在大數據時代，日常的因果思維、精確思維、經驗思維等逐漸被顛覆，相關思維、容錯思維、預測思維等思維方式逐漸被關注和接受。當前高校研究生黨建教育工作存在不少困境。傳統黨建教育工作中，研究生群體的身份特點和個性化的黨建學習需求在很大程度上被忽視。從大數據思維中尋找創新工作的啟示和解決問題的辦法，這既是高校黨建工作提質增效的必由之路，也是順應時代潮流、走在前列的應有之義。
研究生教育是高等教育人才培養的最高層次，研究生思想政治教育關系到“培養什么人和為誰培養人”的問題①。而近年來快速發展的大數據技術，正在逐漸改變信息時代人們學習、工作的思維方式。隨著研究生黨員群體的逐步擴大，研究生黨建教育工作問題的不斷增多，將富于時代性、先進性和創造性的大數據思維融于當前高校研究生黨建教育工作，具有重要的現實意義。
一、當前高校研究生黨建教育困境
（一）黨建教育內容單一。黨建教育內容同質化嚴重，忽視了研究生黨員群體復雜不一的知識結構。就學習能力而言，每一個研究生黨員差異明顯。研究生黨員大多來自不同研究方向甚至不同專業，在不同研究課題長期影響下形成的學習思維、方式和習慣差異較大。不同的培養方式也造成了研究生黨員對待黨建學習的熱情不同，進一步導致了學習能力的差異。就黨建知識儲備而言，研究生黨員黨齡層次不一，生活閱歷跨度較大，黨性修養水平各不相同。由此可見，每一個研究生黨員黨建學習的需求并不一致。就對學習內容的關注而言，不同的關注度和關注方向，也造成了研究生黨員知識結構的差異化?？偟膩碚f，目前研究生黨建教育內容缺乏針對性，容易搞一刀切，忽略了對研究生黨員實際水平的調研和學習需求的分析，這樣直接導致了黨建教育效果有限。
（二）黨建教育形式單向。長期以來的研究生黨建教育傾向于填鴨式地灌輸知識、經驗和思想，而缺乏互動性。高校研究生基層黨支部常見的教育形式大多數是看紅色視頻、聽專家報告、做簡單參觀等等。在這種傳統黨建教育形式中，研究生黨員很難在全過程中保持全神貫注，也很難集中精力吸收消化黨建知識。傳統教育方法形式拘泥、效果有限，很難給研究生黨員留下深刻印象。所以，要想黨建教學真正達到目的，必須要重視教育的雙向性。
（三）黨建教育平臺滯后。一方面，傳統黨建教育平臺有明顯的時空限制。研究生黨員培養方式差異巨大，培養目標和要求也不一致，直接導致研究生學習期間的自我安排產生極大差異。實習、留學、出差等情況常見，自由流動性較大，這直接導致了研究生黨員黨建教育時出勤率不高。另一方面，傳統黨建教育平臺效率不高。研究生黨員科研壓力巨大，時間比較緊張。而當前的傳統教育平臺無法形成系統地、完整地學習方案，也未能提供便利的學習途徑，不能夠隨時隨地整合零碎時間開展黨建學習。因此，研究生黨員迫切需要智能化的黨建教育平臺來節約黨建學習時間。
二、大數據思維的特點
（一）預測思維。解決問題的因果思維在大數據時代受到挑戰，著眼預測的效果思維與關聯分析受到重視②。大數據時代的來臨，使得數據分析能力逐步趕上數據收集能力。運用一系列的數據分析處理方法對數據進行“深加工”，構建合適的數據預測模型，可以預測出很多可能無法解釋其因果關系的規律或者現象。這些預測的成果，很大程度上可以指導今后生活、學習和工作的思考判斷。
（二）個性思維。大數據的個性思維其實是一種定制思維。傳統的企業模式，無法對廣大客戶的個性化需求進行逐一調研，只能簡單的生產一些通用的產品供客戶選擇?；ヂ摼W時代的企業一旦得到客戶消費的大數據，進行一系列數據的“深加工”之后，就可以精準預測出每一個客戶的真實需求，針對不同需求的顧客提供定制化產品，從根本上滿足不同客戶的差異化需求。
（三）雙向思維。在信息時代，人們生活、學習和工作的日常行為產生了海量的數據信息。大數據技術的發展使得數據分析處理的手段不斷成熟，通過對這些數據的加工可以得到很多潛在的相關性規律。這些規律反過來又可以反映、指導、預測人們的日常行為。人的行為制造了數據，數據背后的規律又可以影響人的行為，所以大數據技術本質上是人和數據的雙向交互。
（四）智能思維。隨著云計算、物聯網、分布式處理技術等的不斷發展，機器的智能化水平不斷提高，機器系統也能夠自主發掘大數據資源，找到和需求相關的有用信息。通過軟件算法的改進，機器系統甚至可以由自然思維轉向智能思維，像“人腦”一樣有邏輯地分析數據、處理數據、得到新知識，做出精準的推薦、判斷和預測?？梢钥闯?，智能化發展，是大數據時代不可阻擋的發展趨勢。
三、大數據思維創新研究生黨建教育體系的有效路徑
大數據的思維方式與高校思想政治工作高度契合，其完整性能提高思想政治工作的客觀性、全面性能提高思想政治工作的人本性、混雜性能增強思想政治工作對象的真實性、相關性能提高思想政治工作的前瞻性、無限性能提高數據挖掘潛在價值的持續性③。研究生黨建教育工作作為高校思想政治工作的重要組成部分，隨著研究生黨員群體的不斷擴大，遇到了很多新困難、新問題。利用大數據思維突破傳統黨建教育模式，給創新研究生黨建教育體系帶來以下啟示。
（一）借鑒預測思維，充分發掘研究生黨員真正的學習需求。一方面，必須要改變傳統觀念的束縛，強化研究生黨員在黨建教育中的主體地位，把研究生黨員作為黨建教育的服務對象。另一方面，在大數據的預測思維啟示下，通過分析大數據信息發掘研究生黨員的真正學習需求，進一步推動黨建教育供給側結構性改革，提供優質的個性化黨建教育，讓黨建教育由“端菜”轉變為“點菜”。大數據技術分析的數據來源大體可以通過以下途徑。第一是通過計算機技術和電子管理系統對研究生黨員的日常行為數據的收集。主要包括互聯網搜索、瀏覽數據，以及通過微信、博客、微博、qq等社交媒體產生的數據，圖書館、宿舍、實驗室等場所產生的校園卡記錄等。第二是通過定期的黨組織生活來了解，通過民主評議、精神學習會議等面對面收集研究生黨員的學習狀態和思想動態信息。第三是問卷調查。問卷調查線上線下結合的方式開展。通過設置有針對性問題的目的性調查問卷，可以收集到大量目標數據。也可以將各類黨建學習專題的知識要點做成簡潔明了的測試問卷，通過分析研究生黨員的測試結果，來獲取分析數據。
（二）運用個性思維，落實因材施教的理念。這是大數據的個性思維應用到研究生黨建教育中的應有之義。而對研究生黨員黨建學習需求的挖掘，也為實現黨建教育個性化提供了因材施教的重要依據。要滿足差異化的黨建教育，必須要推動黨建課程體系的改革。一是課程設置模塊化，環環相扣而又層次分明。模塊化的設計有利于研究生黨員根據自我需要選擇性的學習。模塊化的設計也有利于學習者利用零碎化的時間逐步學習課程內容。二是課程設置進階化。既有理論性、哲學性、實時性比較強的課程，也設置一些通俗易懂的入門課程，方便不同黨性修養水平的研究生黨員根據自身能力選擇課程難易，有利于研究生黨員提高學習效率和學習熱情。三是課程管理精細化。精細化的管理是指施教者全面了解和詳細記錄每一位研究生黨員的學習內容和學習進度，實現根據研究生黨員學習狀態，動態調控學習進度和任務安排，以保證學習效果。
（三）借助雙向思維，促進黨建教育形式雙向互動。大數據的雙向思維啟示當下研究生黨建教育，摒棄單向的灌輸方式。要取得實際成效，需要研究生黨員的主體性參與，必須樹立以研究生黨員為主體的觀念④。一是要強化研究生黨員學習質量考核體系，狠抓學習質量。傳統黨建教育模式只管黨建教育任務是否開展，輕視開展效果和學習質量。強化學習質量考核，目的就是激發研究生黨員學習的動力，避免出現走過場的敷衍現象?？己诵问娇梢远鄻樱瓤梢允巧辖惑w會感想類的文字材料，也可以進行答題問卷測試。二是要激發研究生黨員主動“輸出”的意識。這樣一種方式能夠調動“輸出者”的主動查閱資料的學習熱情，提高整合學習內容的能力，發揚深入鉆研的精神，促進研究生黨員自我展示、相互交流、取長補短。三是要建立知行合一的黨建實踐體系。實踐，既是黨建學習的重要途徑，又是檢測思想修養水平的主要方法。通過基層黨支部定期開展志愿活動、義務服務、社會調研等實踐活動，可以達到自我學習的“輸入”與自我奉獻的“輸出”合一的效果。
（四）應用智能思維，推動黨建教育平臺智能化發展。在智能化的大數據時代，必須與時俱進地建立起智能化的黨建教育平臺。一方面，智能化的黨建教育平臺能夠整合網絡上各類黨建學習資源，提供豐富多樣、層次分明的網絡學習課程體系?？梢詫ｉT設計黨建教育網上系統，也可以和微信小程序、公眾號等新媒體手段結合。另一方面，智能化的黨建教育平臺能夠記錄研究生黨員用戶的學習足跡、學習進度，并能夠進行水平測試和效果分析，在取得這些用戶數據的基礎上進行“智能化”的數據分析、邏輯判斷和喜好預測，找到研究生黨員黨建學習的共性和個性，為每一位研究生黨員推薦精準化的個性學習方案。高校理應走在將大數據運用于黨建工作的前列。一方面，高校具有豐富的數據資源和較強的技術力量。另一方面，高校具有較強的學術能力、學科優勢和應用轉化需求⑤。運用大數據思維持續不斷地創新研究生黨建教育體系，化解當前研究生黨建工作各方面的難題，對于提升黨建工作科學化水平和研究生黨員黨性修養具有重要意義。
作者:潘東旭 陳卉 單位:南京大學
