摘要: 以大数据技术赋能高校党史教育，具有实现大学生个性化教育、促进党史教育数字化和培育时代新人的重要价值，为推动高校党史教育常态化提供了新的动力引擎。但党史教育大数据化中也面临着人才困境、技术困境和伦理困境等现实问题，高校要切实树立提升“数据素养”、破除信息屏障、构建安全防护的大数据理念，针对性实现队伍建设、教育模式、平台搭建和管理机制等方面的改革、创新和完善，从而实现高校党史教育现代化和常态化。
Abstract:
Empowering party history education in universities with big data technology holds significant value in achieving personalized education for college students, promoting digitization of party history education, and nurturing new-generation talents. It provides a new driving force for promoting the normalization of party history education in universities. However, the big data transformation of party history education also faces practical problems such as talent dilemma, technological dilemma, and ethical dilemma. Universities need to effectively enhance “data literacy”, break through information barriers, and establish a concept of big data security and protection. Targeted reforms, innovations, and improvements are needed in team building, education models, platform construction, and management mechanisms to achieve the modernization and normalization of party history education in universities.
1. 引言
历史是最好的教科书，历史是最好的清醒剂。党史中蕴含着不凡的奋斗历程和丰富的思想资源，是培育大学生的重要精神之源。那如何推进高校党史教育常态化长效化呢？习近平同志强调要“善于获取数据、分析数据、运用数据”“用好大数据，增强利用数据推进各项工作的本领，不断提高对大数据发展规律的把握能力，使大数据在各项工作中发挥更大作用” [1] 。面对大数据这一新引擎，必然要使其赋能高校党史教育全过程、与党史教育融合发展，可以极大激发和拓展高校党史教育创新发展的活力和空间，但对于如何实现赋能、如何驱动发展，还需要进一步探讨。
2. 数据赋能高校党史教育的价值意蕴
2.1. 个人价值：是大学生自我个性化教育的内在要求
随着移动互联网、大数据、云计算和人工智能等新技术的蓬勃发展，网络短视频、网络直播、线上课程等信息传播产业的迅速繁荣，越来越多的大学生能够更加便捷地获取信息、吸收知识和互动交友，深切改变了大学生的学习和生活，使其需求结构呈现多样化特质。以往的教育模式往往呈现出“千人一法”的情况，表现出统一化和模式化的特点，显然已经不能适应当前大学生个性化全面性发展需求。大数据技术赋能党史教育，全面地收集大学生思想行为的数据信息，在此基础上运用大数据模型分析大学生的性格特点、兴趣爱好、学习偏好等，从而明晰大学生对学习内容和教学方式的需求，提供更具针对性的课程内容和教学资源。此外，通过文本挖掘和情感分析技术，可对教学效果进行全面、准确和及时的评估和反馈，解析出学生对教学过程的整体满意度并及时进行调整和改进。综上所述，大数据技术能为高校党史教育提供更加精准和高效的教学服务和反馈机制，为实现个性化和多元化教育的同频共振创造了可能。
2.2. 学科价值：是党史教育数字化、网络化的必然要求
在数字化、网络化教育的推进过程中，大数据技术的应用为高校党史教育发展带来了新的契机。在传统育人平台的基础上，新时期的党史教育必须顺势而为，将党史教育延伸至网络平台，充分发挥网络平台的作用，逐渐构造数字化教学资源，例如数字化党史文献、网络党史课程等。同时，可通过校园全媒体矩阵开展党史宣传教育工作，利用微课等网络教学平台提供丰富生动的学习资源，将党史教育有机、有效地贯穿到学生学习生活的全过程中 [2] 。不仅如此，在党史教育研究应用中，大数据技术可以帮助研究者对党史相关数据如历史文献、政策文件、领导讲话、重要会议记录等进行有效地整合和分析，形成一张全面、系统的党史数据图谱，为党史研究提供更加全面、深入的数据支撑。此外，在党史教育数字化和网络化的推动下催生了对新型教学模式的探索和应用，积极开发、探索、升级人工智能技术辅助的“课堂 + 线上 + 实践”混合式教育模式，注重发挥各种类型教育资源、方式的优势，促进人机协同、时空融合 [3] ，逐步实现由传统的“讲授式”教育向“体验式”教育、由知识的传授向能力的培养、由单向传授向多元互动的转变，推动了学科发展的进步和创新。
2.3. 社会价值：是培育时代新人的现实要求
党史学习教育具有实践性和知识性的特点，其表现形式绝不能仅仅依靠简单的陈述事实，而应当是建立在讲清楚理论逻辑、科学逻辑、时间逻辑等基础之上，才能准确把握住社会主义核心价值观，从而更好地引导大学生树立历史自信，抵制历史虚无主义，着力提升党史教育效果，因此，高校党史学习教育必须做到主题特色鲜明、内容真实严肃、逻辑清晰缜密。大数据技术以丰富多彩的形式呈现历史资料和文献，通过数字化的手段将党史展现得更加真实和直观，使学生更好地了解历史背景和时代脉络，增强学生对党史的认知和理解能力，提高历史自觉性和历史主动性，既有助于培养学生的爱国主义情感，还能够推动国家意识形态安全和文化传承发展。大数据赋能高校党史教育提供智能化和个性化教学，这不仅有助于提高学生的创新能力和实践能力，还可以提高学生的社会责任感和参与意识。在学习党史的过程中，学生不仅可以了解历史上的社会问题和困境，还能通过大数据分析，更加深入地了解当前社会问题的状况和新时代所面临的挑战，从而增强自己的社会责任感和参与意识，这对于培养学生的社会责任感和担当精神，推进社会发展和进步具有积极的意义。
3. 大数据赋能高校党史教育常态化的现实困境
3.1. 人才困境
运用专业性数据人才使大数据智能技术和党史教育融合是大数据赋能的关键所在，但从现实状况看，能将大数据技术运用到党史教育的专业人才较为缺乏，无法满足大数据时代背景下党史教育发展的需求。其具体原因在：首先，现阶段党史教育的人才队伍来源复杂，大部分是由人文社科类专业背景的人才组成，少部分是由经过了系统性、专业化的党史学习和研究的硕博士构成，高校党史教育群体专业水平还待加强。其次，高校党史教育群体缺乏大数据素养，从内涵上界定，大数据素养主要包括大数据思维、大数据认知、大数据知识、大数据应用、大数据伦理规范等 [4] 。在以往传统的教学模式下，高校思政教师在课堂上很少需要高科技技术的支持，主要通过线下讲课来传授党史知识，在这样的教学模式下，党史教育者很难通过某种途径了解和掌握大数据技术，对大数据素养的培养较弱。最后，大数据人才培养机制滞后，缺乏系统性谋划和持续性建设，使得高校党史教育中数据技术的应用缺乏专业人才支撑，影响大数据赋能效果，成为制约党史教育常态化长效化实现的瓶颈。
3.2. 技术困境
大数据赋能高校党史教育的重点在于数据技术的掌握和运用，如数据采集技术、数据分析、数据共享等技术，但由于大数据具有海量性、丰富性等特点以及信息壁垒、数据失效、信息失真等原因，对数据的有效整合、深度分析、传递共享上仍然存在着不小的问题。第一，海量数据采集困难。学生数据来源渠道复杂，不仅有来自学生学习活动的信息，如课堂活动、科研活动、实践活动等数据，还需要采集学生通过手机、电脑等产生的文字、图片和视频等非结构化数据 [5] 。党史数据采集难度大，历史数据的来源广泛，包括各种文献、资料、图片、视频等多种形式的数据，需要通过采集技术如网络爬虫、API调用、数据仓库等技术来进行抓取和整合，然而，在实际运用过程中，数据采集往往面临着各种困难和挑战，高校硬件设备不够完善以及大数据技术在软件开发、应用升级等方面存在诸多技术难题等都加剧了数据收集的难度。第二，数据分析存在障碍。繁多的数据需采用复杂的数据分析模型来进行深入分析和挖掘，如机器学习、自然语言处理等技术，但这些技术需要高水平的技术人才和大量的计算资源来支撑，高校难以承担这些成本。第三，数据共享壁垒重重。数据共享可以促进党史教育信息资源的互通和交流，提高数据利用率和准确性，从而产生更大的价值和影响力，但在现实情况中，数据共享难以推进，主要表现在以下几个方面：第一，学校信息化建设缺乏有效的总体规划、重复建设，缺乏统一的设计标准，信息共享存在一定的困难，缺乏一个面向应用、安全可靠、操作方便、规范统一的数据共享与交换平台，为学校教学、科研与管理提供统一规范的数据服务 [6] ，导致不同部门和学校之间的数据往往无法互通，难以进行数据共享和交流，形成了数据孤岛。第二，数据共享过程中，由于各方对数据的理解和采集方式不同，数据的质量可能存在差异，甚至包含了错误的信息，这可能会对数据分析的准确性和可靠性产生影响。第三，数据共享涉及到个人隐私、知识产权等法律法规问题，需要考虑到数据共享过程中的合法性和合规性。
3.3. 伦理困境
大数据作为一种新兴技术手段，可以为高校党史教育提供更为丰富、全面、深入的数据支撑，但在借助大数据技术推进高校党史教育常态化的过程中，隐私安全和人格异化等伦理问题也随之而来。舍恩伯格曾说，大数据时代，我们进入了一个没有遗忘的时代，人类的一切活动和行为都会被记录下来，人类住进了“数字圆形监狱” [7] 。大数据承载着巨量的数据资源，通过对学生的个人行为轨迹展开数据挖掘、收集和整合，可以取得大量的个人隐私信息，尽管现在有一定的技术手段可以规避隐私泄露风险，但安全漏洞始终存在，一旦学生个人信息遭遇泄漏被他人恶意滥用，将会给学生生活和学习带来不可估量的负面影响，甚至会造成公共信息安全问题，增加高等教育治理的不稳定性。其次，大数据技术可能会引发学生人格异化风险。在使用大数据技术对学生展开分析和评估，完成数据人格塑造的过程中，虽然大数据技术在应用时是真实客观的，但技术运用者对数据的分析和解释难免具有主观性，同时又由于真实人格和数据人格在一定程度上不完全一致，这可能会导致人格的异化和扭曲，并物化人的素养和潜能。
4. 大数据据赋能高校党史教育常态化的实践路径
4.1. 提升“数据素养”以完善队伍建设
4.1.1. 强化培训，提高人才队伍数据素养水平
一是进行系统化的党史教育大数据技术培训。高校可以邀请大数据领域的专家进行经验分享、专业讲座和技术培训，培训计划涵盖数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化等环节；培训内容应包括大数据工具的使用、大数据平台的构建和维护、大数据算法的应用等方面，引导教师和管理人员深入了解大数据技术的最新发展和应用案例，加深对大数据技术的认识和理解。二是采用实践式的培训方式。在具体实施过程中，利用大数据平台和云计算技术搭建在线实验环境，让教师和管理人员在模拟实验中进行实际操作和应用，学会运用大数据技术来分析学情、预测学生的思想动态变化，精准分析学生的需求，具备捕捉、管理和处理大数据技术的能力。
4.1.2. 加强跨学科合作，培养复合型人才
鉴于大数据人才不足问题，高校可通过专业人才招聘、学科设置以及人才培训等环节，吸纳大数据技术人员进入思政行业，使其成为既精通大数据技术又熟悉党史教育业务的复合型人才，发挥其在科技支撑中的基石作用 [4] 。打造一支跨学科的党史教育大数据团队，该团队应由党史教育专家、计算机专家和数据分析专家等多个领域的专家组成，以利用不同学科的优势和专业知识，全面研究和分析各类数据资源，对学生参与活动的情况、学习情况、学生的党性表现等方面进行跟踪和分析，从而为党史教育提供有力的数据支持和参考，为跨学科研究提供更加丰富的数据资源，进一步提高党史教育大数据研究团队的研究水平和能力。
4.2. 依托“数据技术”以创新教育模式
4.2.1. 构建数据画像，精准把握教育对象
数据画像是指利用大数据技术对个体或群体的各种信息进行全面深入的分析，从而呈现出一个具有高度可视化的数据形象。哈佛大学Christopher J Dede教授认为，利用大数据对学生学习状态进行全方位分析，可以识别高危学习者，判断学生可能遇到的困难，并进行有针对性的干预 [8] 。党史教育工作者应充分利用大数据技术优势，深入挖掘、收集、分析学生的数据信息，如课堂学习、教研室、图书馆的个人学习信息；一卡通和体育设备等所产生的校园生活信息；移动设施中的社交网络信息，再将收集的数据信息进行可视化操作，即将数据、信息和知识以直观形式表现出来，包括信息可视化、数据可视化和知识可视化，从而更加精准分析学生的个体行为、思想动态、政治观念等，了解学生的现状和需求，提供“千人千面”的个性化服务
4.2.2. 搭载技术优势，开展多元混合式教学
教学资源的丰富和多元化使得混合式教学在教学过程中注重学生的个性化需求和差异化学习，强调学生作为学习过程主体的主动性、积极性与创造性，同时也强调教师的角色转变，不再是简单的传授知识和技能，而是更多地扮演引导者、指导者、监控者、评估者的角色。对于党史教育而言，搭载技术优势探索出创新性和多样化的教学模式，运用增强现实技术，通过文物实物、动态声画、实景模拟等场馆内设施，引导学生从眼观、耳听、体感、心至等多方面进行体验和感悟 [9] ，这些混合方式的组合可以根据不同的课程、学生需求和教学目标进行灵活调整和组合。
4.3. 破除“信息屏障”以建立共享平台
4.3.1. 搭建党史资源的大数据共享平台
高校要构筑党史教育的共享平台，建议由有关部门牵头建立高校密切协作的工作机制，广泛动员各方面力量关心、支持、参与，构建“大党史教育”的工作格局 [10] ，党史资源的数字化和网络化可以通过创建党史资源的大数据共享平台，集中汇聚各类党史资料，让党史教育更加便利和有效。针对如何创建大数据资源共享平台，应考量以下两个方面：第一，数据的标准化和元数据建设。数据标准化使得数据更加易于管理和使用，避免重复数据的产生，具体来说，需要对数据进行统一的命名、格式、单位、分类等处理，提高数据的一致性和可比性；元数据需要对党史资料进行详细的描述和分类，建立相应的元数据表格和文档，包括资料名称、作者、时间、来源、主题词、关键词、摘要、语言、格式等信息，这不仅有助于数据的可理解性和可管理性，也利于数据的检索和共享。第二，保持平台的活跃度和可持续性。高校需建立有效的管理机制和运营模式，制定相关的规章制度，明确管理职责和运营方式，同时可以结合党史教育的需求，开发相关的应用程序和工具，例如党史学习平台、在线互动课堂、数字展览馆等，提供丰富的服务和功能。
4.3.2. 构建学生信息的大数据共享平台
建立不同部门和不同学校之间学生数据信息的大数据共享平台，发挥大数据及时高效的优势，实现数据信息的流通和共享，打破“信息壁垒”的屏障。但对如何建立学生信息的大数据共享平台，应注意以下两个方面：第一，数据的规范和统一化。学生信息的采集、存储和管理应该遵循一定的标准和规范，具体操作需要依靠数据管理系统和数据标准化的规范，在数据管理系统方面，可以通过采用统一的数据结构、数据字典、数据仓库等方式实现数据的统一管理；在数据标准化方面，可以参考相关行业标准或国家标准，制定数据标准规范和数据交换格式，统一数据的命名、格式和结构。第二，为了确保学生信息的质量和准确性，平台需要建立数据质量评估和管理机制，可基于数据完整性、唯一性、有效性、一致性、准确性和及时性六个维度来评估数据质量，依据以上指标，针对不同的信息系统做出定量的数据质量评估，也可根据实际情况在评估执行中进行取舍。
4.4. 构建“安全防护”以规范管理机制
4.4.1. 建立健全数据安全管理制度
数据安全是大数据应用中最重要的问题之一，尤其是在高校党史教育中，海量的学生数据和大量的历史资料需要进行收集、分析、使用和共享，这就需要高校建立起完善的数据安全管理制度，根据实际情况，明确数据安全管理的责任分工，进行数据加密和访问权限的控制、数据备份与恢复、数据安全监控等方面，以保障党史教育数据的安全和保密。首先，对泄露学生相关隐私的人员进行责任追究制度，明确应用数据各个环节的责任人，建立“收集–分析–使用–共享”的数据应用闭环。其次，高校应采用加密技术进行存储，确保数据的机密性和完整性，通过硬件实现网络数据加密的方法有链路层加密、节点加密和端对端加密，也可采用对称加密、非对称加密等软件加密算法以提高数据的安全性，并且应根据不同用户的需求和权限设置数据访问权限，以确保数据的保密性和完整性。最后，高校应建立相应的数据备份和恢复机制，包括定期备份数据、建立灾备系统等措施，备份数据应存储在不同的位置和介质中，以防止因单一故障点导致数据丢失，以应对数据意外损失的情况，确保数据的安全和可靠性。
4.4.2. 构建完善的风险应对机制
高校需要对党史教育数据的存储、处理、传输和使用过程中可能存在的安全风险进行全面的评估，并建立风险监控机制。监控机制可以采用安全监控工具、日志分析工具等技术手段，以及实施合适的安全策略，以便及时发现安全漏洞和异常行为。其次，还需要建立完备的应急响应预案以应对可能会出现的安全事件。预案应涵盖应急响应流程、人员职责、应急处置方案、恢复措施等方面的内容，并且需要定期演练和更新，以确保其可行性和有效性。