（付安玲：山东理工大学讲师）

思想政治教育评价作为思想政治教育的基础和进行新教育的起点，是思想政治教育的重点环节和难点，也是检验思想政治教育教学质量的重要手段，关系到“立德树人”根本任务的实现。数字化评价是大数据时代对思想政治教育评价提出的全新课题。运用大数据思维，将大数据技术与思想政治教育评价深度融合，贯穿思想政治教育评价的全过程，建立科学、客观、全面、多维、动态、开放的思想政治教育数字化评价体系，无疑是增强思想政治教育评价的科学性和实效性、提升思想政治教育教学质量、实现“立德树人”根本任务、培养合格建设者和接班人的“四赢”策略。为此，应抓住国家实施的大数据战略机遇，充分挖掘大数据的潜在价值，将大数据与思想政治教育评价有机结合，实现思想政治教育数字化评价的思维变革，为提高思想政治教育教学质量、提升思想政治教育“获得感”、实现“立德树人”根本任务，培养社会主义事业建设者和接班人提供有效保障。

一、思想政治教育评价数字化是大数据时代的必然要求

1.回应大数据时代思想政治教育评价方式变革的时代需要

大数据带来思想政治教育整体环境的数字化变革，使个性化学习、泛在学习、协作学习等成为可能，也使思想政治教育评价方式由小数据转向大数据。大数据提供的交互性、开放性、共享性和扁平化的数字平台，拓展了思想政治教育的新场域，也带来了思想政治教育评价方式的深刻变化。思想政治教育评价不再仅限于结果性评价、单一维度评价以及主观经验评价等方式，传统评价方式有待于实现科学性、整体性、动态性、多维性等思维变革，以适应大数据时代的新要求。大数据具有大规模、多类型、高速度、低密度价值和精确性等特征，对思想政治教育评价极具价值，只有充分挖掘大数据在思想政治教育评价中的潜在价值，才能使思想政治教育评价方式更公正与客观、评价依据更多元与全面、评价过程更及时与直观、评价结果更精准与科学等。

2.提高大数据时代思想政治教育评价实效性的内在需要

大数据时代思想政治教育评价的实效性体现在评价对象的时代性彰显、评价标准的客观性导向和评价方法的创新性发展三个方面。目前思想政治教育的对象基本上是伴随数字化成长起来的网络“原住民”，他们不但主体意识不断觉醒，而且具有全球视野和全球思维，加之大数据的交互性使信息发布人人可为，人人拥有网络话语权，使得思想政治教育评价不再是教育者的“独角戏”。主客体之间的双向评价，同行之间的互相评价以及教育对象的自我评价等构成了思想政治教育评价的现实图景。无论是评价者还是被评价者，其主体意识的放大，使得评价双方的体验与感受成为影响评价实效性的关键，都对思想政治教育评价的内容、标准、方法与手段等提出了严峻挑战。这就意味着，大数据时代的思想政治教育评价需要在对海量数据进行分析和提纯的基础上，结合评价对象的时代特征形成更加客观科学的数字化评价标准，不断创新数字化评价方法，使评价更精准、客观、动态与长效，从而提高思想政治教育评价的实效性。

3.构建大数据时代思想政治教育数字化评价体系的现实需要

大数据带来的深刻变革，迫使传统评价的价值取向被逐步解构，新的多元化的价值取向逐步呈现，并渗透到主体行为的方方面面，构建立体化、多层次、全方位的动态评价体系成为思想政治教育数字化评价的价值诉求。大数据时代的思想政治教育评价建立在海量的网络数据分析与提纯的基础上，包括对思想政治教育者、教育对象、教育载体以及教育环境进行的系统性的数字化评价。这就需要建立科学性、客观性、开放性、自主性、互动性、精准性等指标，动态衡量大数据时代的思想政治教育教学质量。（微信公众号：思政学者）同时，要根据评价主客体多维度和多层次的需要，对教育者、教育对象以及教育服务系统等展开教育评估。此外，区别于传统思想政治教育评价体系，大数据时代的思想政治教育数字化评价体系必须在构建整套新的数字化指标体系的基础上，利用大数据和云计算技术，实现思想政治教育“投入与产出”的绩效评估，并形成对教育过程和教育效果进行价值判断的反馈性信息的收集与分析，形成反馈性评价，为新的思想政治教育实践活动的开展提供必要的参考依据。

二、大数据与思想政治教育数字化评价的内在契合

1.大数据与思想政治教育数字化评价的整体性需要相契合

思想政治教育评价需要统筹教育实践活动的各个方面，做多角度、全方位的整体性评价，而不是以偏概全、一叶障目。一是大数据能实现对思想政治教育数字化评价的全局性把握。大数据倡导整体性与关联性等新思维，并通过各种智能终端使其变成物理现实。通过对思想政治教育数据全貌的全局性把握，以评价对象之间的数据关联性为切入点，在多样性中挖掘潜藏的相关性，及时把握评价对象思想观念存在的状态和发展变化的趋向。大数据能从整体上掌握评价对象的原始数据全貌，能够较为全面和准确地反映评价对象的整体样貌和变化态势，实现对思想政治教育评价的全局把控。二是大数据能增强思想政治教育数字化评价各要素之间的关联性。传统的思想政治教育评价多采用抽样调查或典型分析的方法，来寻求各要素之间的关联性，更多地关注因果关系。而大数据却从全局入手，从整体上考察评价对象各个要素之间的关联性，更多地关注相关关系。关联性思维透过纷繁复杂的思想政治教育数据，在看似分散甚至无用的数据中深入把握各个核心数据及相关关系，寻求各个要素之间的内在关联，从而体现思想政治教育数字化评价的整体性。三是大数据能促进思想政治教育数字化评价的协同性。随着大数据、云计算等技术的优化升级，思想政治教育数字化评价理念的秉承、评价情境的转换、评价指标的制定、评价数据的采集、挖掘、分析、处理等，都使数据思维变成物理现实。思想政治教育数字化评价如果注重了整体性、相关性和协同性等思维，便能掌握评价对象思想观念的发展和演进轨迹，实现数字化评价的整体性思维变革。

2.大数据与思想政治教育数字化评价的多维性需要相契合

一是大数据能增强思想政治教育数字化评价的选择性。大数据时代，人们通过各自的智能终端，在思想政治教育实践活动中会产生大量原始数据——半结构化和非结构化数据，包括BBS留言、网络图片、视频音频等。大数据技术可以充分挖掘和深入分析这些半结构化和非结构化数据，将其转化为结构化的多维数据或关联数据，通过实时处理，及时发掘原始数据背后潜藏的关联性、规律性的信息，根据这些信息，结合思想政治教育数字化评价指标相关数据链，对不同层次、不同群体甚至不同个体进行针对性挖掘，提供众多可供选择的数字化评价方案。二是大数据能提高思想政治教育数字化评价的精准性。大数据技术的运用，可以使思想政治教育数字化评价针对个性化和多样化的群体或个体精准发力。借助大数据技术，针对评价对象的个性特征和实际需要找到各自的“最佳方案”，提高了思想政治教育数字化评价的精准性。三是大数据能够实现思想政治教育数字化评价的个性化。大数据主要通过信息反馈、数据个性化和概率预判促进思想政治教育数字化评价的个性化趋向，从而使“个性化”评价得以更好地实现。大数据通过对学习者全程化、立体式的数据记录和跟踪，掌握他们的学习特点与风格、学习进度与需求等，为他们量身打造个性化的数字化评价方案，并根据实时反馈的信息，随时调整评价的内容、方法等，提高了评价的针对性，满足了思想政治教育数字化评价个性化的需要。

3.大数据与思想政治教育数字化评价的动态性需要相契合

一是大数据能提前预判思想政治教育数字化评价的结果。大数据分析的关键就是即时性和可预见性，可预见性是大数据进行实时分析和挖掘的最核心价值。通过对已然的思想政治教育实践产生的数字化信息进行价值挖掘，建立预测模型并进行概率预判，让评价从“面向已然发生的过去”转向“面向即将发生的未来”。利用大数据的可预见性，动态演示数字化评价的发展过程甚至提前预知评价结果，及时发现问题，及时采取纠正措施并改进评价方案，实现思想政治教育评价的全程科学化和数字化，增强了思想政治教育数字化评价的动态性。二是大数据能实现对思想政治教育数字化评价全过程的动态监控。传统的思想政治教育评价往往重结果而轻过程，大数据支撑的数字化评价则可以弥补这一缺憾。基于即时性和相关性基础上的动态性特点，使大数据能综合运用数学统计、机器学习和数据挖掘的技术和方法，对教育大数据进行处理和分析，通过数据建模，发现学习者学习结果与学习内容、学习资源和教学行为等变量的相关关系，来预测学习者未来的学习趋势。甚至可以针对不同评价对象的个性差异和思想特点，制作成动态化数据，让他们作为自我评价的参照。通过动态比较和分析，帮助评价对象直观地了解自己的行为习惯、学习时间等方面与他人的不同，较为客观和全面地进行自我评价与整体评价。三是大数据促使思想政治教育数字化评价过程的发展趋势可视化。利用大数据可视化软件，通过交互可视化和可视化分析的前沿算法，带来全方位的数据信息和数字化评价决策驱动依据。可视化的直观展现效果，让洞察更高效，决策更敏捷。大数据技术的可视化让整个评价过程更直观、动态和艺术化地呈现出来，使评价结果更具说服力。大数据技术的可视化使思想政治教育评价过程的动态化成为可能，促使评价更具科学性和针对性。四是大数据能实现思想政治教育数字化评价的可持续性。各种“电子书包”等APP学习软件的普及，使泛在学习成为可能，在丰富思想政治教育评价内涵的同时，也增强了大数据时代思想政治教育数字化评价的可持续性。大数据能够根据评价对象的学习行为，形成动态数据，将海量实时变化的数据进行实时处理，在掌握学习者思维变化规律的基础上，及时发现问题、寻求改进与优化评价的策略、提升评价的效果与可持续性。

4.大数据与思想政治教育数字化评价的客观性需要相契合

传统的思想政治教育评价往往存在评价维度缺乏、评价主体单一、评价方式有限等不足，难以体现客观性。大数据时代的思想政治教育数字化评价将从“经验主义”“数据局限”“单一维度”走向“数据主义”“海量数据”“多元维度”。一是数字化评价的方式更科学。大数据支撑的思想政治教育数字化评价扩展到学习者的自我量化数据、网络教育平台的实时监测数据、教育研究的相关数据等范围，评价不再是经验式的，而是通过对海量数据的科学“归纳”、深度整合与高度智能，对相关数据进行挖掘、跟踪、分析、评价和反馈，更能反映教育活动的客观规律，提高评价的科学性。二是数字化评价的依据更多元。（微信公众号：思政学者）数字化评价可以参照学生的课堂学习出勤率、线上线下互动率、网络作业正确率等各方面表现，对学生进行多元化、多维度评价，从而改善了传统的仅仅借助于学科考试成绩和教师主观感受来评价的方法。大数据能够有效改善传统评价方式的“证据片面性”，数字化评价不再是传统意义上通过经验来实现，而是依靠大量数据的归纳与整理，掌握内在规律，为实现数字化评价与教育优化之间的良性循环提供依据和参考方向。三是数字化评价的过程更合理。数字化评价跳出了单纯结果性评价的窠臼，实现了过程性、多维性和动态性评价。综合运用信息科学、社会学、计算机科学、心理学等理论和方法，对评价数据进行科学的处理和分析，去评估学习行为，揭示教育规律，为思想政治教育数字化评价提供人为的适应性反馈，使评价过程更合理。

三、探索大数据助推思想政治教育评价数字化的实现路径

1.遵循大数据时代思想政治教育评价数字化的原则路径

大数据的大规模、多类型、高速度、低密度价值和精确性等特征，决定了思想政治教育数字化评价必须坚持以下原则路径：客观性原则、双向性原则、多维性原则、开放性原则、动态性原则和整体性原则等。一方面，多主体数字化生存方式产生的海量数据，为探寻主体的行为特征、实现思想政治教育数字化评价的整体性、动态性、多维性等提供了有效前提。利用大数据技术，对评价对象产生的海量、原生态数据进行实时动态分析与监控，随时随地分析评价对象思想观念的真实状态与发展趋势，针对个体思想差异与理解水平的不同，开展整体性、多维性与个性化评价，实现数字化评价的整体性、客观性、多维性、动态性等思维变革；另一方面，数字化平台提供的双向互动、平等对话的横向无中心交流模式，使思想政治教育评价对象的主体意识增强，赋予思想政治教育数字化评价的开放性、平等性、双向性等特征。海量大数据的交互性和共享性，促进了评价的双向性与开放性，教育者教学效果与受教育者的学习效果都得到了全景展示，这不仅能够真实反映思想政治教育过程的各个环节，能做到评价的客观与全面，而且使评价双方互相参照，及时调整需求和价值期待，促进相互信任与共同合作，及时发现问题、提高评价的实效。

2.突出大数据时代思想政治教育评价数字化的方法路径

大数据时代思想政治教育的主体、客体、介体的深刻变化，决定了思想政治教育数字化评价应突出以下方法路径：一是整体评价与个性评价相结合的方法。大数据提供的海量原始数据，不仅能从整体上呈现事物的原貌，反映事物发展变化的样态和趋势，而且能对思想政治教育实践的各个要素进行个性化评价，能够针对不同的群体或个人精准发力，提供个性化的评价方案。整体评价与个性评价结合的方法是大数据时代思想政治教育数字化评价方式转变的重要体现。二是过程评价与结果评价相结合的方法。大数据的即时性使过程性的动态评价成为可能，大数据技术开启的数据统计和分析算法不仅能够动态地反映思想政治教育实践过程，而且能够实现对评价对象各阶段评价结果的及时反馈、动态跟踪和指导帮扶，实现过程评价与结果评价的有机结合。三是自我评价与他人评价相结合的方法。大数据提供的高效便捷的数字平台，使个性化的网络学习日渐丰富，评价对象随时可以收到有关学习情况、社交状态以及思想变化等方面的反馈数据，及时纠正和强化知识概念、加强自我监督、激发学习动力，实现自我评价。同时这些信息可以帮助评价主体，随时随地地了解评价对象的思想变化情况，进行他人评价，最终实现自我评价与他人评价的结合。四是定性评价与定量评价相结合的方法。大数据运用数学计算方法设计好模型，对思想政治教育过程中呈现出的变量关系进行收集、采用和加权计算，进而给出对评价对象的较为客观的评价和描述。但定量评价的不足也显而易见，比如对人的情感因素的考量，则需要借助定性评价的方法来实现。因此，要想更好地实现评价的科学性和实效性，必须要将定量评价与定性评价有机结合。

3.贯穿大数据时代思想政治教育评价数字化的过程路径

大数据的及时性、动态性、可视化等特点，决定了思想政治教育数字化评价应坚持以下过程路径：将大数技术运用于“思想政治教育目标—思想政治教育实践—思想政治教育结果”这一过程中，始终贯穿原始数据的准备性评价、动态数据的过程性评价和关联数据的结果性评价三种类型的评价方法。

首先，大数据技术通过对实时呈现的海量原始数据进行收集与初步甄别，结合思想政治教育目标相关数据链，建立起思想政治教育数字化评价的准数据库，对照数字化评价体系设立的各项评价指标，完成思想政治教育实践活动开展之前的准备性评价。准备性评价是开展思想政治教育实践活动的重要前提，能够帮助评价者进行决策、明确评价的价值导向、诊断评价现状。（微信公众号：思政学者）其次，大数据技术通过对思想政治教育实践过程中产生的数据进行分析与整合，对整个教育过程以及各个阶段的目标实现程度进行动态分析和实时研判，及时发现问题、随时调控。过程性评价能够在客观上调节、控制和优化思想政治教育实践中各个阶段目标的实现状况，为第三阶段的评价提供参考。最后，通过大数据技术整合前两个阶段的整体数据，全面动态地概括和总结整个教育过程的结果，判断实际的教育活动达到价值目标的程度，对整个评价过程进行整体诊断和鉴定，给出反馈性、前瞻性、发展性的建议。

4.完善大数据时代思想政治教育评价数字化的保障路径

        大数据的变动性、发展性、及时性等特点，决定了思想政治教育数字化评价应坚持以下保障路径：一是明确思想政治教育数字化评价的指标体系。大数据时代思想政治教育数字化评价是一个复杂的系统，不仅包括主体、客体、介体与环体四个要素，还包括信息收集、提纯、开发、利用、反馈等方面的能力。做出科学评价的前提就是要有科学化的评价指标。为此，应当从价值目标、基本原则和具体构成等方面，按照科学性、系统性、动态性、可操作性等原则，构建涵盖整个思想政治教育数字化评价过程的指标体系，按照明确的指标，测定评价对象的属性、样态、发展趋向等方面，对其进行判断、预测、选择、反馈与导向。科学合理的指标体系，是现实思想政治教育数字化评价的重要前提。二是掌握思想政治教育数字化评价的规律。准备性评价阶段的数据采集是否科学，过程性评价阶段的评价过程是否合理以及结果性评价阶段的评价结果是否符合实际情况，都会直接影响评价的效果。为此，应通过采集整个评价过程的运行数据，进行动态把控和规律挖掘，对思想政治教育数字化评价过程的总体运行情况及发展趋势进行预测。掌握数字化评价规律是实现思想政治教育数字化评价的重要基础。三是构建思想政治教育数字化评价的长效机制。思想政治教育数字化评价体系作为一个复杂的系统，要实现评价的科学性和可持续性，就必须构建思想政治教育数字化评价长效机制，持之以恒地开展全方位、多层次的系统性评价工作。利用大数据提供的交互性、多主体性的沟通平台，促进评价主体之间的沟通交流，促进多元主体间的协同合作，构建层次复杂的关联机构和作用机制，为数字化评价体系的建立和可持续发展提供思想保障、组织保障、制度保障。