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精准评价:提高思想政治教育实效性的“倍增器”
2019年12月11日 15:31 来源:中国社会科学网-中国社会科学报 作者:王红云 李怀杰 字号

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  在网络信息社会环境下,思想政治教育日益信息化、网络化和数据化,思想政治教育过程沉淀下各类海量数据。如何挖掘和分析海量大数据,准确把握网络空间学生思想行为问题和需求,并作出科学评价,成为大数据时代思想政治教育面临的新挑战和新课题。

  聚焦思想政治教育质量成效问题。思想政治教育精准评价是思想政治教育数字化转型的必然结果。思想政治教育精准评价是基于网络在线教育和管理所繁衍的海量数据,构建的动态评价指标系统,包括对教师、学生、教育中介和教育环境四要素的评价,是对精准识别、精准供给、精准施教的把脉与成效反馈。旨在建立预测模型、科学预判思想政治教育结果,及时纠正思想政治教育方向的偏离与教育过程的失序,使其方向和活动过程始终围绕教育目标运行。

  创新思想政治教育质量评定方式。思想政治教育精准评价是思想政治教育的重点和难点,也是新教育的起点。为此,需要重点把握四个着力点:一是变革评价方式。大数据具有鲜明的异构、多模、多源的特征,要充分利用“智慧校园”沉淀的海量数据,进行数据挖掘、汇集、清洗、筛选、追踪和反馈,建立精准评价的运行机制。二是协同评价依据。以评价对象之间的数据关联性为切入点,依托大数据建构数字化评价指标体系与模型,设置不同因素、不同级别的权重体系,运用IPLES系统、CIPP评估模型等,对学生的知识、能力、价值、情感、态度进行多维智能评价,使评价依据更加多元全面。三是贯通评价过程。思想政治教育精准评价不仅要聚焦结果,更要注重过程的即时评价。要求评价主体必须选择合理的参数,采集学习过程中的生成性行为数据,建构教育过程集成评价体系、人工智能监督体系,开展教学分析与过程评价。四是延展评价结果。运用大数据遗传算法(RAGA)的投影寻踪聚类分析(PPC)模型等作关联数据的结果性评价,分层实现对评价结果的诊断、预测和调节,使数据思维变为物理现实,实现评价结果由“单一”到“多维”、显性到隐性、宏观到微观的时空延展,更加客观公正,且可重复、可检验。

  优化思想政治教育育人路径。大数据技术与思想政治教育评价深度融合创新育人路径,需要着重把握以下三个方面:一是精心考量。评价的本质是价值判断,要求评价主体有效协同内容供给、施教方法及管理服务,秉持客观公正的评价态度、科学严谨的测评方法、高效动态的评价机制,设计内容全面、指标合理、方法科学的评价指标体系。二是精细打造。打破数据使用壁垒,规避传统人工评价缺少全程细致量化的分析弊端,打造开放式、模块化、可重构的评价环境。将教育过程各要素数据化并对其进行追踪、识别与反馈,为教师学生画像,建构以管理、服务与环境为核心的教育管理评价系统,以有效匹配教育资源。三是精致运用。思想政治教育精准评价需要立足平台建设和人才队伍,一方面要加快培养集聚思想政治教育精准评价的高端人才,加强人才储备和梯队建设。另一方面利用公共数据资源库、云服务,开展个性化思想政治教育,提高思想政治教育网络育人新实效。通过精准评价,助推思想政治教育实现精准识别、精准供给、精准施教,确保新时代思想政治教育精彩纷呈。

  (作者系电子科技大学马克思主义学院讲师、副教授)

作者简介

姓名:王红云 李怀杰 工作单位:

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