大数据赋能思政课教师队伍形象建构的多维进路

基金项目

教育部2022年度高校思想政治理论课教师研究专项重大课题攻关项目“高校思政课的公众形象塑造研究”22JDSZKZ07);

2023年四川省哲学社会科学基金马克思主义理论研究和建设工程一般项目“数字技术驱动高校思政课教师专业发展能力提升研究”SCJJ23MGC52);

2024年度四川省哲学社会科学基金青年项目“人工智能时代高校网络舆情治理研究”SCJJ24ND211

中图分类号:

G41G434

文献标识码:

A

作者简介

聂小雄,博士,电子科技大学马克思主义学院讲师,Email:niexx@uestc.edu.cn

编辑

责任编辑 :彭建国

欢迎按以下格式引用

聂小雄. 大数据赋能思政课教师队伍形象建构的多维进路[J]. 重庆大学学报(社会科学版),2025(1):301-310. Doi:10.11835/j.issn.1008-5831.pj.2024.12.009.

A multidimensional approach to empowering the image construction of the teaching staff of ideological and political theory courses with big data

Citation Format:

NIE Xiaoxiong. A multidimensional approach to empowering the image construction of the teaching staff of ideological and political theory courses with big data[J]. Journal of Chongqing University (Social Science Edition), 2025(1): 301-310. Doi: 10.11835/j.issn.1008-5831.pj.2024.12.009.

重庆大学学报(社会科学版)    第31卷    第1期    301-310
Doi10.11835/j.issn.1008-5831.pj.2024.12.009
政治建设与社会治理

大数据赋能思政课教师队伍形象建构的多维进路

  • 聂小雄
电子科技大学 马克思主义学院四川 成都 611731

作者简介

聂小雄,博士,电子科技大学马克思主义学院讲师,Email:niexx@uestc.edu.cn

基金项目

教育部2022年度高校思想政治理论课教师研究专项重大课题攻关项目“高校思政课的公众形象塑造研究”22JDSZKZ07);

2023年四川省哲学社会科学基金马克思主义理论研究和建设工程一般项目“数字技术驱动高校思政课教师专业发展能力提升研究”SCJJ23MGC52);

2024年度四川省哲学社会科学基金青年项目“人工智能时代高校网络舆情治理研究”SCJJ24ND211

中图分类号:

G41G434

文献标识码:

A

欢迎按以下格式引用

聂小雄. 大数据赋能思政课教师队伍形象建构的多维进路[J]. 重庆大学学报(社会科学版),2025(1):301-310. Doi:10.11835/j.issn.1008-5831.pj.2024.12.009.

摘要

办好思政课关键在教师,关键在发挥教师的积极性、主动性、创造性。形象作为思政课教师队伍专业发展程度的重要表现,是思政课建设的重要着力点。立足数字时代,随着大数据的发展成熟与多维应用,面对思政课教师队伍形象建构的实际需求,两者的结合具有内在契合性和现实必要性。把握大数据的功能价值、应用场景以及内蕴的思维理念,厘清形象建构的内在规律和一般过程,能够有效探赜大数据赋能思政课教师队伍形象建构的多维进路。大数据通过作用发挥有效赋能思政课教师队伍的素养提升、结构优化和精准治理,在主体强化中更加主动地建构思政课教师队伍形象。大数据通过推进思政课教师队伍形象设计的理念革新、形象塑造的系统实施、形象传播的融合开展,在环节优化创新中更加有序地建构思政课教师队伍形象。大数据通过破解思政课教师队伍形象建构整体推进和重点突破之间的矛盾、应然和实然之间的矛盾以及形象现实表征和实际感知之间的矛盾,在推动矛盾问题破解中更高质量地建构思政课教师队伍形象。大数据通过助力思政课教师队伍形象建构的综合评价和重点评价相结合、外在评价和自我评价相结合、结果评价和过程评价相结合,在评价优化中更高效地建构思政课教师队伍形象。

关键词

大数据;思政课教师队伍;形象建构;赋能;教育评价;质量评价;

A multidimensional approach to empowering the image construction of the teaching staff of ideological and political theory courses with big data

  • NIE Xiaoxiong
School of Marxism, University of Electronic Science and Technology, Chengdu 611731, P. R. China

Citation Format:

NIE Xiaoxiong. A multidimensional approach to empowering the image construction of the teaching staff of ideological and political theory courses with big data[J]. Journal of Chongqing University (Social Science Edition), 2025(1): 301-310. Doi: 10.11835/j.issn.1008-5831.pj.2024.12.009.

Abstract

The key to running ideological and political theory courses well lies in the teachers, and the key is to unleash their enthusiasm, initiative, and creativity. Image, as an important manifestation of the professional development level of the teaching staff of ideological and political theory courses, is an important focus of ideological and political theory courses construction. Based on the digital age, with the development and maturity of big data and its multidimensional applications, the combination of the two has inherent compatibility and practical necessity in the face of the actual demand for the image construction of the teaching staff of ideological and political theory courses. Grasping the functional value, application scenarios, and inherent thinking concepts of big data, clarifying the internal laws and general processes of image construction, can effectively explore the multidimensional approach of big data empowering the image construction of the teaching staff of ideological and political theory courses. Big data effectively empowers the quality improvement, structural optimization, and precise governance of the teaching staff of ideological and political theory courses through its role, and actively constructs the image of the teaching staff of ideological and political theory courses through subject strengthening. Big data promotes the concept innovation of image design for the teaching staff of ideological and political theory courses, the systematic implementation of image shaping, and the integration of image dissemination, in order to build a more orderly image of the teaching staff of ideological and political theory courses through process optimization and innovation. Big data aims to solve the contradiction between the overall promotion and key breakthroughs of the image construction of the teaching staff of ideological and political theory courses, the contradiction between what is and what should be, and the contradiction between the representation of image reality and actual perception, in order to construct the image of the teaching staff of ideological and political theory courses with higher quality in promoting the resolution of contradiction problems. Big data combines comprehensive evaluation and key evaluation, external evaluation and self-evaluation, result evaluation and process evaluation to help construct the image of the teaching staff of ideological and political theory courses more efficiently in evaluation optimization.

Keywords

big data; the teaching staff of ideological and political theory courses; image construction; empowerment; educational evaluation; quality evaluation;



2019年,习近平总书记在学校思想政治理论课教师座谈会上发表重要讲话,强调“思政课是落实立德树人根本任务的关键课程,思政课作用不可替代,思政课教师队伍责任重大”[  习近平. 思政课是落实立德树人根本任务的关键课程[M]. 北京: 人民出版社, 2020.
1
]2
。2022年,习近平总书记在党的二十大报告中强调,要“用社会主义核心价值观铸魂育人,完善思想政治工作体系,推进大中小学思想政治教育一体化建设”[  习近平. 高举中国特色社会主义伟大旗帜 为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗——在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告[N]. 人民日报, 2022-10-26(01).
2
]
。2024年7月18日,中国共产党第二十届中央委员会第三次全体会议通过的《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》(以下简称《决定》)更是要求,要“完善立德树人机制,推进大中小学思政课一体化改革创新,健全德智体美劳全面培养体系,提升教师教书育人能力,健全师德师风建设长效机制,深化教育评价改革”[  中共中央关于进一步全面深化改革 推进中国式现代化的决定[N]. 人民日报, 2024-07-22(01).
3
]
。近年来,思政课建设取得了重大进展,关于思政课的规律性认识越发深入。思政课教师队伍形象是教师研究深化过程中关注的新问题,反映了思政课建设发展的新进展。立足当前时代审视思政课教师队伍形象建构,大数据所发挥的作用不容忽视。大数据以其独特的功能优势,在主体强化、环节创新、问题破解以及质量评价等方面可以极大赋能思政课教师队伍形象建构,在形象优化中切实推动思政课教学提质增效。

一、    问题提出

从学校思想政治理论课教师座谈会召开,到党的二十大和党的二十届三中全会,习近平总书记对学校思政课建设作出一系列重要指示,思政课建设始终与党的创新理论武装同步推进,思政课建设研究坚持向纵深发展。习近平总书记要求,“新时代新征程上,思政课建设面临新形势新任务,必须有新气象新作为”[  习近平对学校思政课建设作出重要指示强调 不断开创新时代思政教育新局面 努力培养更多让党放心爱国奉献担当民族复兴重任的时代新人[N]. 人民日报, 2024-05-12(01).
4
]
,这一重要指示为思政课建设发展提出了新要求。办好思政课关键在教师,习近平总书记肯定了“思政课教师乐教善教、潜心育人的信心底气更足”,也重申了“着力建设一支政治强、情怀深、思维新、视野广、自律严、人格正的思政课教师队伍”[  习近平对学校思政课建设作出重要指示强调 不断开创新时代思政教育新局面 努力培养更多让党放心爱国奉献担当民族复兴重任的时代新人[N]. 人民日报, 2024-05-12(01).
4
]
,既为思政课教师专业发展指明了方向,也提出了思政课教师队伍形象建构的现实要求。形象作为思政课教师队伍专业发展程度的重要表现,是思政课建设的重要着力点,成为思政课研究深化的重要课题。建构形成良好的思政课教师队伍形象,有助于展现思政课教育教学的专业性和科学性,进而有效提升青年学生以及社会大众对思政课的认同感,激发学习参与的内生动力,由此提升思政课教学质量实效。而纵观思政课教师队伍形象建构策略,大数据是发挥重要作用的工具,揭示多维内涵的视角,对思政课教师队伍形象建构具有重要的赋能价值。这不仅是由于当前所处的大数据时代背景和教育数字化发展趋势,更是因为大数据中蕴含的理念、思路、方法与思政课教师队伍形象建构具有深度契合性,因而大数据赋能思政课教师队伍形象建构成为值得深入探讨的重要课题。

基于现有文献资料,可以明晰目前学界关于思政课教师队伍形象研究的发展脉络,研究成果从聚焦思政课的功能作用、内容方法、质量实效等基础理论问题逐渐向思政课及其教师形象等整体认知问题深化拓展。聚焦功能作用,思政课是“国家主流意识形态的载体,是国家意志的表达”[  陈秉公. 试论思想政治理论课教材体系向教学体系转化的规律性[J]. 思想理论教育导刊, 2008(9): 42-47.
5
]
,担负着“对学生系统进行马克思主义理论教育的重要任务”[  沈壮海, 董祥宾. 论新时代思想政治理论课的改革创新[J]. 思想理论教育, 2019(5): 10-15.
6
]
,有助于帮助学生“奠定理性平和的思想基础”[  冯刚. 激发思想政治理论课改革创新的深层力量[J]. 学术论坛, 2020(2): 120-125.
7
]
等。聚焦内容方法策略,思政课教学是“以构建学生内在的精神世界为主要内容的教学方式”[  佘双好. 关于思想政治理论课体验式教学的思考[J]. 思想教育研究, 2012(4): 54-58.
 王莹, 白永生. 高校思政课公众形象科学建构的策略研究[J]. 重庆大学学报(社会科学版), 2024(5): 139-150.
8-9
]
,要积极探索“混合式”[  杨志超. 高校思想政治理论课混合式教学模式的建构路径探析[J]. 思想教育研究, 2016(6): 69-73.
10
]
“三三制”[  曾令辉, 石丽琴. 新媒体环境下高校思想政治理论课“三三制”教学模式构建与实施[J]. 思想理论教育导刊, 2018(11): 117-122.
11
]
“分类”[  姚宏志, 解莉. 以分类教学模式推进高校思想政治理论课教学改革:以安徽师范大学为例[J]. 思想教育研究, 2016(2): 62-66.
12
]
“立体多元”[  丁俊萍. 立体多元的思想政治理论课教学模式探索[J]. 思想理论教育, 2014(11): 65-68.
13
]
“问题反馈式”[  王天恩. 问题反馈式思想政治理论课教学模式探索[J]. 思想理论教育, 2012(1): 65-69.
14
]
“沉浸式”[  唐平秋, 李翠花. 高校思想政治理论课沉浸式教学模式的优势、图景及其实现[J]. 教学与研究, 2024(3): 62-69.
15
]
等教学模式,运用“现代化教学手段”[  佘双好, 汤婉丽. 新时代高校思想政治理论课教学方法的创新发展与展望[J]. 思想理论教育导刊, 2023(3): 107-115.
16
]
,“沿用好办法,改进老办法,探索新办法”[  顾海良. 高校思想政治理论课“要坚持在改进中加强”[J]. 思想理论教育导刊, 2017(1): 4-8.
17
]
,在实践中运用好“螺旋上升”的科学方法[  马忠, 马伟鹏. 思想政治理论课教学“螺旋上升”的科学方法论探析[J]. 思想理论教育, 2023(9): 66-71.
18
]
等。聚焦质量实效,守正创新贯穿于思政课建设各个方面的具体要求之中[  沈壮海, 侯凯升. 守正创新办好思想政治理论课[J]. 马克思主义理论学科研究, 2024(3): 19-28.
19
]
,要牢牢把握“六个必须坚持”[  赵建军. 牢牢把握“六个必须坚持”努力办好思想政治理论课[J]. 国家教育行政学院学报, 2024(3): 29-35.
20
]
,提升课程教学实效。围绕思政课的功能作用、内容方法、质量实效等研究,为深入把握思政课的本质内涵奠定了基础。立足对思政课本质的把握,关于思政课的研究逐步从内在本质认识向外在整体感知延伸。聚焦思政课形象,高校思政课的公众形象价值意蕴深厚[  郑敬斌. 论新时代思想政治理论课形象的生成与优化[J]. 马克思主义理论学科研究, 2021(10): 113-120.
21
]
,内蕴以互动为基础的主体建构与公众认同[  张欣. 新时代高校思想政治理论课公众形象建构的三个着力点[J]. 思想教育研究, 2024(1): 97-101.
22
]
,是影响高校思政课社会认同度的关键因素[  冯刚, 杨小青, 张智. 新时代高校思政课公众形象塑造的理论探赜[J]. 中国远程教育, 2023(6): 73-78.
23
]
。加强高校思政课公众形象塑造是推进新时代思想政治教育守正创新、提质增效的重要举措[  刘晓玲. 新时代高校思想政治理论课公众形象塑造的现实路径探析[J]. 思想教育研究, 2024(1): 102-107.
24
]
,需要厘清新时代高校思政课公众形象传播的挑战[  袁媛. 新时代高校思想政治理论课公众形象传播的挑战、影响因素与优化策略[J]. 思想教育研究, 2024(1): 108-113.
25
]
,探索形象评价体系[  武传鹏. 高校思政课公众形象评价体系构建探赜[J]. 湖南大学学报(社会科学版), 2023(6): 1-8.
26
]
,认识思政课自我形象建构与他者形象认知的辩证统一[  张青, 张波. 论思政课自我形象建构与他者形象认知的统一[J]. 湖南大学学报(社会科学版), 2023(6): 9-14.
27
]
,把握好系统与要素、受众与公众、应然与实然、直接与间接等几对关系[  冯刚, 陈倩. 塑造高校思想政治理论课公众形象须把握几对关系[J]. 思想教育研究, 2024(1): 90-96.
28
]
。聚焦思政课教师形象,思政课教师要重点从政治形象、业务形象及师德形象三个方面下功夫[  王敏. 新时代思政课教师的形象塑造[J]. 思想政治课教学, 2021(6): 83-86.
29
]
,不断增强形象认同度、塑造力、感染力[  高静毅. 思政课教师形象的多维审思与塑造[J]. 思想政治课教学, 2023(7): 83-86.
30
]
,塑造、展示并积极传播[  冯刚, 杨小青. 新时代高校思政课形象传播的理论审思[J]. 重庆大学学报(社会科学版), 2024(5): 126-138.
31
]
自身的良好形象。已有研究成果有助于多维把握思政课教师队伍形象建构,据此本文在深刻认识大数据内涵特质及其功能优势的基础上,引入大数据视角加以审视,从思政课教师队伍形象建构的主体、环节、问题和评价等方面,阐释大数据赋能思政课教师队伍形象建构的多维进路。

二、    大数据赋能思政课教师队伍形象建构的主体强化

形象是对主体的直观映射,形象建构首先在于形象主体的持续完善,需要不断促进主体发展强化。大数据通过作用发挥有效赋能思政课教师队伍的素养提升、结构优化和精准治理,在主体强化中更加主动地建构思政课教师队伍形象。

(一)    大数据赋能思政课教师队伍的素养提升

大数据因其自身的功能价值及思维理念,能够全面赋能思政课教师队伍的素养提升。

一方面,大数据赋能思政课教师队伍素养的更新拓展。专业素养作为思政课教师保持自身专业性的根本着力点,是其开展教育教学实践、完成铸魂育人使命的内在支撑。习近平总书记高度重视思政课教师素养问题,在学校思想政治理论课教师座谈会上针对思政课教师素养提出“六要”要求,并强调教师“整体素质还要提升”[  习近平. 思政课是落实立德树人根本任务的关键课程[M]. 北京: 人民出版社, 2020.
1
]7
,为推动思政课教师队伍建设及其形象提升指明了方向。以大数据为支撑的信息化平台通过全面记录与分析学生的学习行为、需求特点、学习成效等数据,精准绘制立体可感的学生画像,为教师把准教学要点、优化教学策略提供数据支持,进而帮助教师在具体教学实践中优化自身专业素养。此外,大数据赋能思政课教师队伍形象建构也有助于教师拓展强化数字素养。数字素养是数字时代教师打造有效教学供给所必需的关键素质,思政课教师依托大数据开展教学实践的过程,本身就是在强化数字意识、拓展数字技术知识与技能以及把握数字化应用的基础上,增强优化数字素养的生动实践。

另一方面,大数据助力优化思政课教师的专业发展模式。教师专业发展是教师专业素养持续提升的动态过程,贯穿教师职业生涯始终。大数据通过全面抓取思政课教师教学行为、教学效果以及自身专业素养等数据,依托教师的数字档案袋,能够绘制涵盖多维信息的教师专业发展轨迹图,帮助教师更加全面准确把握自身教学短板,从而找准专业发展的着力点,为优化专业发展模式、强化专业发展动力提供有效支撑,进而在推动思政课教师队伍素养的持续提升中切实优化形象主体。

(二)    大数据赋能思政课教师队伍的结构优化

思政课教师队伍形象不仅要关注教师自身的素养发展,更要关注教师整体队伍结构。习近平总书记为此专门强调了教师“队伍结构还要优化”这一现实问题[  习近平. 思政课是落实立德树人根本任务的关键课程[M]. 北京: 人民出版社, 2020.
1
]7
,为加强和改进思政课教师队伍建设指明了着力点和突破口。而大数据因其对思政课教师队伍结构问题的锚定、原因的剖析,为找准思政课教师队伍结构优化策略奠定了前提基础,能够发挥关键的赋能作用。具体而言,大数据通过量化统计,掌握思政课教师队伍的学历、职称、专兼情况等结构信息,通过比较党和国家对思政课教师队伍的各方面要求,精准锚定教师队伍结构的问题所在。基于此,大数据在掌握思政课教师多维数据的前提下,能够深入分析思政课教师专业发展过程中各要素的关联属性和互动关系,进而从问题切入探寻教师队伍结构问题生成的内在原因,以找准思政课教师队伍结构优化的关键着力点。立足大数据功能发挥所取得的效果,与其他思政课教师队伍结构优化方式相比更具精确性、高效性与可复制性,展现了大数据赋能思政课教师队伍结构优化的前景与可能。由此,在大数据支持下,良好的思政课教师队伍结构能够在有机协同、合力凝聚中,最大程度地发挥思政课教师队伍的力量和作用,切实助力思政课教学守正创新、提质增效,进而着力展现和持续完善思政课教师队伍凝心聚力、团结奋进的良好形象,以进一步丰富拓展思政课教师队伍的形象体系。

(三)    大数据赋能思政课教师队伍的精准治理

思政课教师队伍治理是在教师队伍建设进程中,通过一系列管理、监督、规范和调控措施,旨在提升教师队伍整体素质、优化教师资源配置、促进教育教学质量提升。对思政课教师队伍进行科学化治理,既是确保教师队伍稳定和可持续发展的重要前提,也是提升教师队伍整体形象的必然要求。2018年1月,中共中央、国务院印发了《关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见》,提出推进“教师队伍治理体系和治理能力现代化”[  中共中央、国务院关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见[M]. 北京: 人民出版社, 2018: 6.
32
]
,强调了治理在教师队伍建设中的关键作用。大数据作为科学化的方法手段,能够有效赋能思政课教师队伍精准而全面的治理。

一方面,大数据通过精准识别与定位,推动教师队伍治理的效度提升。大数据基于对思政课教师队伍基础数据以及治理过程中行为轨迹数据的分析处理,能够精准把握思政课教师队伍建设现状和治理效能,为优化教师队伍资源配置、强化教师队伍监管提供智力保障。同时,通过大数据的预测功能,能够提前预知思政课教师队伍建设发展趋向,预测治理过程中的潜在风险,预制治理措施方案,实现队伍治理由被动转为主动的跨越式转变,进而提升思政课教师队伍治理效能。

另一方面,大数据通过精准监测与评估,推动教师队伍治理的问题破解。大数据通过实时抓取、系统分析、深度挖掘关涉教师队伍的信息数据,以关联性思维动态监测、多维评估思政课教师队伍治理中的源头性问题,能够不再局限于治理过程中矛盾问题的简单因果关系呈现,而是以整体性视角揭示相关问题的多维内在关联,为找准治理问题关键、制定全面有效治理措施奠定前提基础,进而在科学治理思政课教师队伍过程中,不断提升思政课教师队伍形象。

三、    大数据赋能思政课教师队伍形象建构的环节创新

形象建构是多环节组成的系统过程,其有序推进有赖于各环节的协同互动和创新开展。大数据能够着力推进思政课教师队伍形象设计的理念革新、形象塑造的系统实施、形象传播的融合开展,在环节优化创新中更加有序地建构思政课教师队伍形象。

(一)    推进思政课教师队伍形象设计的理念革新

大数据蕴含的思维理念能够助力推进思政课教师队伍形象设计的理念革新。形象设计是形象建构的首要环节,通过明确目标为形象塑造和传播指引方向、提出要求。理念作为形象设计的方法论指导,深刻影响形象设计的质量和形象建构的效果。在大数据参与思政课教师队伍形象设计的过程中,大数据蕴含的整体思维、关联思维、动态思维等思维理念不可避免地影响并融入形象设计全过程,以更科学完善的理念提升思政课教师队伍形象设计的质量。

从大数据的整体思维来看,大数据的“大”直观表现在所掌握数据的体量庞大,涵盖事物的各个方面,能够实现对事物的整体把握。这一思维要求在形象设计过程中,既要聚焦思政课教师知识储备、精神面貌等各个层面的整体形象,也要关注思政课教师队伍整体以设计共性的形象目标。

从大数据的关联思维来看,大数据重在“寻找变量或现象之间的相关关系,然后根据变量或现象之间的相关关系进行由此及彼、由表及里的关联预测”[  朱建平, 章贵军, 刘晓葳. 大数据时代下数据分析理念的辨析[J]. 统计研究, 2014(2): 10-19.
33
]
,以追溯前因后果、进行趋势预测。这就要求我们指导形象设计需着力探讨不同形象要素之间的关联匹配程度,以形成有效的思政课教师队伍形象预测。

从大数据的动态思维来看,大数据的重要功能不仅在于展现超越完成时态的数据结果,而且关注和发掘实时生成的数据信息,强调数据“采集具有更强的实时性、连贯性、全面性和自然性,其分析处理更加复杂和多样”[  方海光. 教育大数据:迈向共建、共享、开放、个性的未来教育[M]. 北京: 机械工业出版社, 2016: 9.
34
]
。这启示我们思政课教师队伍形象目标也随着党和国家政策要求、社会和人民实际需要的变化而动态发展,应注重从各方面需求期待的数据内容中发掘价值信息,以促进形象设计的动态完善。

(二)    推进思政课教师队伍形象塑造的系统实施

大数据的功能发挥能够助力推进思政课教师队伍形象塑造的系统实施。形象塑造是形象建构的核心环节,将形象设计的目标具象化,同时为形象传播奠定内容前提和基础。从结构上看,思政课教师队伍形象塑造是一项多要素参与、多方面兼顾、长时序运行的复杂工程,其有序实施需要系统精准的调控,这就离不开大数据的支持和保障。大数据在参与思政课教师队伍形象塑造的过程中,以其具备的功能作用,能够促进和保障思政课教师队伍形象塑造的系统实施。

第一,大数据通过关联分析统筹协调思政课教师队伍形象塑造的多方力量。大数据重在从海量数据中厘清各要素之间的互动关系,由此数据的价值得以发掘和放大。基于此,大数据通过分析思政课教师队伍形象塑造过程中各主体要素的互动关系,以数据形式明确各要素的功能和定位,在关系调节中形成教师队伍形象塑造的强大合力。

第二,大数据通过问题诊断优化思政课教师队伍形象塑造中的资源配置。问题诊断是大数据在厘清数据关系基础上的问题定位和原因探析,是立足关联分析的功能延伸。大数据通过比较和识别反映其问题的关联数据,客观定位思政课教师队伍形象塑造的症结所在,据此调节资源配置以保障思政课教师队伍形象塑造的顺利开展。

第三,大数据通过趋势把握保障思政课教师队伍形象塑造的有序运行。趋势把握特征使大数据在揭示数据运行规律的基础上能够进行科学预测,进而形成对未来发展状况的设想和展望。大数据通过数据分析切实把握思政课教师队伍形象的塑造过程及其现状水平,并在此基础上进行科学预测以指导思政课教师队伍形象塑造的有序运行。

(三)    推进思政课教师队伍形象传播的融合开展

思政课教师队伍形象建构不仅取决于教师队伍素养及其育人作用的有效发挥,还取决于思政课教师形象传播的现实效果以及接受主体形象感知的实际效能。思政课教师队伍形象“归根结底是为人们感知到了的物的本身,兼具物质本源性和主观反映性,可以说,形象塑造过程和形象感知过程是同一个过程的两个不同方面”[  冯刚, 陈倩. 塑造高校思想政治理论课公众形象须把握几对关系[J]. 思想教育研究, 2024(1): 90-96.
28
]
。因此,推进思政课教师队伍形象建构需要重视形象传播的方法理念,增强形象接受主体的内在感知。大数据兼具分析预测、关联厘清以及可视化等功能作用,能够助力思政课教师队伍形象的有效传播。

一是大数据能够助力构建个性化、立体式的形象传播矩阵。大数据通过关联思政课教师队伍形象建构主体的基础信息和即时信息,基于对形象接受主体认知基础、接受特征以及行为习惯等相关数据进行分析和挖掘,能够针对不同接受主体定制个性化的传播方案策略,并根据传播内容形式精准适配传播媒介,进而着力打造个性化、立体式的形象传播矩阵。

二是大数据能够增强形象传播中各主体的交互关系。着眼形象建构的一般过程可知,思政课教师队伍形象建构是教师队伍“自我”形象塑造和接受主体“他者”形象认知的辩证统一,强调形象传播过程中相关主体的内在交互。大数据不仅能够为相关主体的实时交互创设平台条件,也能基于接受主体的认知情况和信息反馈,及时评估思政课教师队伍形象传播的实际效果,为优化相关主体的有效互动奠定基础。

三是大数据坚持形象传播中的舆情监测预警与动态实时干预相结合,助力打造科学化的形象传播闭环。思政课教师队伍形象建构是一个持续消弭形象传播过程中的负面舆情信息以及接受主体认知偏差的动态过程。基于大数据的实时监测技术能够有效预警思政课教师队伍形象传播过程中的负面舆情,切实诊断形象建构的内在矛盾,定制系统有效的方案策略,动态干预关涉教师队伍形象的负面信息,坚持正面宣传和问题澄清相统一,进而形成科学化的形象传播闭环。

四、    大数据赋能思政课教师队伍形象建构的问题破解

形象建构是有待深入探索的重要工作,需要在系统分析与有效破解相关问题中深化认识、持续推进。大数据助力破解思政课教师队伍形象建构整体推进和重点突破、应然和实然、现实表征和实际感知之间的矛盾,在问题破解中更高质量地建构思政课教师队伍形象。

(一)    破解思政课教师队伍形象建构整体推进和重点突破之间的矛盾

大数据能够有效破解思政课教师队伍形象建构整体推进和重点突破之间的矛盾。从形成过程来看,形象不是凭空产生的,必须依附于现实世界的客观存在,这就表现为形象的物质本源性[  冯刚, 陈倩. 塑造高校思想政治理论课公众形象须把握几对关系[J]. 思想教育研究, 2024(1): 90-96.
28
]
。那么聚焦思政课教师队伍,其本身具有多重属性,既包含每个个体作为社会成员的身份特质,以及身为思政课教师的职业与使命要求,也有作为群体所蕴含的合力凝聚等功能作用,这就决定了思政课教师队伍形象的多面性,也提出了整体建构的现实需要。由于思政课教师的角色要求,教师队伍形象应当突出政治引导、理论讲授、为人师表等重点方面,这与整体建构存在如何兼顾的问题,因此思政课教师队伍形象建构整体推进和重点突破之间的矛盾由此产生。而大数据通过分析和预测对于破解这一矛盾有独到之处。

一方面,大数据能够协调思政课教师队伍形象建构整体推进和重点突破的时间关系。这集中体现在大数据对思政课教师队伍形象建构计划的安排上,通过对思政课教师认知群体的观察、记录和分析,把握其接受心理和习惯,据此规划教师队伍形象整体与重点建设的时间顺序与资源分配。

另一方面,大数据能够协调思政课教师队伍形象建构整体推进和重点突破的综合投入及其权重关系。针对形象建构过程中的重点不易把握、整体推进与重点突破容易冲突等问题,大数据通过对相关数据的分析,找准矛盾爆发的集中点和比例协调的临界点,以助力思政课教师队伍形象建构整体推进与重点突破的有序进行。

(二)    破解思政课教师队伍形象建构应然和实然之间的矛盾

大数据对破解思政课教师队伍形象建构应然和实然之间的矛盾具有重要支撑作用。思政课教师队伍形象建构是从实然迈向应然的过程,作为主体性的实践活动,在形象的理想预设与现实呈现之间,存在着一定程度的差距,思政课教师队伍形象建构应然和实然之间的矛盾不可避免。而这一矛盾形成的张力,也是推动思政课教师队伍形象建构的内生动力,贯穿于形象建构实践活动的全过程。面对这一重要矛盾,缩小应然和实然之间的差距,是提升思政课教师队伍形象建构质量的关键所在,而大数据在其中能够发挥重要的支撑作用。

一方面,大数据通过精准定位思政课教师队伍形象建构实然和应然的差距所在,能够集中力量着力破解矛盾。基于大数据,思政课教师队伍的应然形象和实然形象得以数据化,通过可视化形式直观呈现应然和实然之间的实际差距,有效锚定现实存在的问题、漏洞和困境,在把握这些着力点的基础上,通过资源调配集中解决,以缩小应然和实然差距、提升思政课教师队伍形象建构水平。

另一方面,大数据通过精细化思政课教师队伍形象建构的应然过程,切实提升实然转化的质量效率。应然与实然矛盾的产生也是由于应然预设与实际现状不符且难以落实,对此大数据依托数据分析实现的经验总结和规律把握,通过数据预测不断精细化思政课教师队伍形象建构的规范流程、阶段目标和资源结构,不断提升思政课教师队伍应然性形象及其建构的可行性,推动实然形象向应然形象转变的顺利进行,切实提升思政课教师队伍形象建构质量。

(三)    破解思政课教师队伍形象现实表征和实际感知之间的矛盾

大数据能够助力破解思政课教师队伍形象的现实表征和实际感知之间的矛盾。形象是连接人与外界的桥梁,外界的人或事物所表现的形象为人自身所感知,就实现了人与人之间的沟通和信息的传递。聚焦思政课教师队伍,通过各项举措将目标设计转化为现实的形象展现,为其接受主体所感知,这是形象传播的一般过程。但在思政课教师队伍形象的现实表征和实际感知之间,由于主观和客观等原因,两者存在差异,形成了形象的现实表征和实际感知之间的矛盾。这一矛盾的存在直接影响思政课教师队伍形象传播的效果,影响对教师队伍的认同。对此,大数据能够有效缩小思政课教师队伍形象的现实表征和实际感知之间的差距,进而通过优化思政课教师队伍形象传播以提升思政课教学质量。

一方面,大数据以更直观生动的方式展现思政课教师队伍形象以实现更好感知。大数据拥有海量的信息内容和丰富的表现形式,在此基础上能够以更直观的方式、更生动的形式、更具说服力的内容来源系统展现思政课教师队伍形象。对此,思政课教师队伍形象被感知的效率更高、效果更好,推动所展现和所感知的形象切实匹配。

另一方面,大数据通过优化传播策略促进思政课教师队伍形象从现实表征向实际感知转化。从形象呈现到感知还需要传播的支持,大数据能够运用所具有的资源创新传播方式、丰富传播内容、拓展传播渠道,在传播策略的优化组合中减少思政课教师队伍形象从呈现到感知过程中的消耗和变形,以促进形象的有效传播进而深化思政课教师队伍的认同。

五、    大数据赋能思政课教师队伍形象建构的质量评价

质量评价具有总结成效、发现问题和方向引导等功能,在作用发挥中有力推动形象建构高质量开展。大数据助力思政课教师队伍形象建构的综合评价和重点评价、外在评价和自我评价、结果评价和过程评价相结合,在评价优化中更高效地建构思政课教师队伍形象。

(一)    助力思政课教师队伍形象建构的综合评价和重点评价相结合

大数据在促进综合评价和重点评价相结合中提升思政课教师队伍形象建构质量。面对思政课教师队伍形象建构整体推进和重点突破的客观矛盾和现实要求,如需发挥评价的衡量、检查和激励作用,就要将思政课教师队伍形象建构的综合评价和重点评价有机结合。具体而言,对思政课教师队伍形象建构开展评价,既需要着眼教师队伍形象整体进行综合评价,也需要聚焦教师队伍形象建构的核心方面进行重点评价,才能更加全面真切地反映思政课教师队伍形象建构的实际成效。而大数据在促进思政课教师队伍形象建构的综合评价和重点评价更好结合中发挥着重要作用。

一方面,大数据助力精准定位思政课教师队伍形象建构综合评价和重点评价的结合点。为进一步探求思政课教师队伍形象建构的全面真实评价,基于大数据能够更加精准定位综合评价中的重点,更好把握重点评价在评价整体中的权重,在进一步协调这一关系中不断提升思政课教师队伍形象建构评价的信度效度,以更加贴近实际进而发挥更好的借鉴参照作用。

另一方面,大数据助力拓展思政课教师队伍形象建构综合评价和重点评价的结合方式。在大数据支撑下,思政课教师队伍形象建构综合评价和重点评价的数字化程度极大提升,基于此可以运用不同数据指标、分析模型等对综合评价和重点评价结果进行系统考量,厘清两者之间的内在关联,优化综合评价与重点评价的互补关系,以实现思政课教师队伍形象建构综合评价和重点评价相结合的效能最大化。

(二)    助力思政课教师队伍形象建构的外在评价和自我评价相结合

大数据在促进外在评价和自我评价相结合中提升思政课教师队伍形象建构质量。形象是自我展示和外在感知的集合体,是融合多重视角的事物属性。那么从生成一个形象的主体实践来看,“形象塑造是自塑、他塑、合塑等形式的总和,其过程涉及自我形象的塑造,还包含公众对形象的认知与评价的他塑,以及自塑与他塑相互结合形成的合塑”[  刘晓玲. 新时代高校思想政治理论课公众形象塑造的现实路径探析[J]. 思想教育研究, 2024(1): 102-107.
24
]
。围绕形象建构的多元主体,形成客观的评价就需要将思政课教师队伍形象建构的外在评价和自我评价相结合,而大数据作为载体媒介和技术支持在其中发挥着重要作用。

一方面,大数据作为载体媒介助力思政课教师队伍形象建构的外在评价和自我评价相结合。思政课教师自身以及其他相关主体对教师队伍形象这一对象开展评价,其中所生成与获取的数据成为连接外在评价和自我评价的媒介桥梁。通过对同一对象的多源数据进行筛选、比较与整合,在相互补充中获得兼顾主观与客观、更加贴近实际的思政课教师队伍形象建构评价结果。

另一方面,大数据作为技术支持助力思政课教师队伍形象建构的外在评价和自我评价相结合。面对外在评价和自我评价的视角不同、标准差异等结合上的难题,大数据通过指标设计、模型建构等方式,将外在评价与自我评价各自的特点、优势结合起来,以形成全面的、科学的思政课教师队伍形象建构的精准评价,进而为优化形象建构提供借鉴和参考。

(三)    助力思政课教师队伍形象建构的结果评价和过程评价相结合

大数据在促进结果评价和过程评价相结合中提升思政课教师队伍形象建构质量。形象作为一种结果呈现有赖于持续的建构实践,结果是过程的成效展现,过程是结果的必然基础,形象审视必然需要将过程和结果有机统一。聚焦评价层面,如何形成对思政课教师队伍形象建构的科学合理评价,重在将过程评价和结果评价相结合。“结果评价侧重思想政治教育静态效果的评价,过程评价侧重评价思想政治教育的动态变化和趋势,两者相辅相成,互为补充”[  冯刚. 高校思想政治教育工作质量评价研究[M]. 北京: 人民出版社, 2020: 56.
35
]
。由此,必须在结果评价和过程评价相结合中凝聚专长和优势,并将其转化为思政课教师队伍形象建构的评价实效,其中大数据能够发挥重要的促进作用。具体而言,大数据在提升思政课教师队伍形象建构的结果评价和过程评价质量中促进两者结合。

在结果评价方面,大数据在量化思政课教师队伍形象建构各方面指标的同时,运用回归分析、聚类分析等数据分析方法发掘价值信息,并以可视化形式呈现静态评价结果,将思政课教师队伍形象建构情况展现得更加直观且全面。

在过程评价方面,大数据能够更好保障过程评价的动态要求,通过数据全程追踪、实时分析等技术手段考察思政课教师队伍形象建构过程,以便进行建构前后的比较分析,更好了解形象建构的发展变化历程和真实水平。同时,思政课教师队伍形象建构情况的数据化形式能够更好开展结果与过程之间的相关分析,厘清其中的关联关系,为发现问题、找准原因、合理预测提供有效支撑,在评价作用和数据优势结合中切实推进思政课教师队伍形象建构。

参考文献:

[1]

习近平. 思政课是落实立德树人根本任务的关键课程[M]. 北京: 人民出版社, 2020.

[2]

习近平. 高举中国特色社会主义伟大旗帜 为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗——在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告[N]. 人民日报, 2022-10-26(01).

[3]

中共中央关于进一步全面深化改革 推进中国式现代化的决定[N]. 人民日报, 2024-07-22(01).

[4]

习近平对学校思政课建设作出重要指示强调 不断开创新时代思政教育新局面 努力培养更多让党放心爱国奉献担当民族复兴重任的时代新人[N]. 人民日报, 2024-05-12(01).

[5]

陈秉公. 试论思想政治理论课教材体系向教学体系转化的规律性[J]. 思想理论教育导刊, 2008(9): 42-47.

[6]

沈壮海, 董祥宾. 论新时代思想政治理论课的改革创新[J]. 思想理论教育, 2019(5): 10-15.

[7]

冯刚. 激发思想政治理论课改革创新的深层力量[J]. 学术论坛, 2020(2): 120-125.

[8]

佘双好. 关于思想政治理论课体验式教学的思考[J]. 思想教育研究, 2012(4): 54-58.

[9]

王莹, 白永生. 高校思政课公众形象科学建构的策略研究[J]. 重庆大学学报(社会科学版), 2024(5): 139-150.

[10]

杨志超. 高校思想政治理论课混合式教学模式的建构路径探析[J]. 思想教育研究, 2016(6): 69-73.

[11]

曾令辉, 石丽琴. 新媒体环境下高校思想政治理论课“三三制”教学模式构建与实施[J]. 思想理论教育导刊, 2018(11): 117-122.

[12]

姚宏志, 解莉. 以分类教学模式推进高校思想政治理论课教学改革:以安徽师范大学为例[J]. 思想教育研究, 2016(2): 62-66.

[13]

丁俊萍. 立体多元的思想政治理论课教学模式探索[J]. 思想理论教育, 2014(11): 65-68.

[14]

王天恩. 问题反馈式思想政治理论课教学模式探索[J]. 思想理论教育, 2012(1): 65-69.

[15]

唐平秋, 李翠花. 高校思想政治理论课沉浸式教学模式的优势、图景及其实现[J]. 教学与研究, 2024(3): 62-69.

[16]

佘双好, 汤婉丽. 新时代高校思想政治理论课教学方法的创新发展与展望[J]. 思想理论教育导刊, 2023(3): 107-115.

[17]

顾海良. 高校思想政治理论课“要坚持在改进中加强”[J]. 思想理论教育导刊, 2017(1): 4-8.

[18]

马忠, 马伟鹏. 思想政治理论课教学“螺旋上升”的科学方法论探析[J]. 思想理论教育, 2023(9): 66-71.

[19]

沈壮海, 侯凯升. 守正创新办好思想政治理论课[J]. 马克思主义理论学科研究, 2024(3): 19-28.

[20]

赵建军. 牢牢把握“六个必须坚持”努力办好思想政治理论课[J]. 国家教育行政学院学报, 2024(3): 29-35.

[21]

郑敬斌. 论新时代思想政治理论课形象的生成与优化[J]. 马克思主义理论学科研究, 2021(10): 113-120.

[22]

张欣. 新时代高校思想政治理论课公众形象建构的三个着力点[J]. 思想教育研究, 2024(1): 97-101.

[23]

冯刚, 杨小青, 张智. 新时代高校思政课公众形象塑造的理论探赜[J]. 中国远程教育, 2023(6): 73-78.

[24]

刘晓玲. 新时代高校思想政治理论课公众形象塑造的现实路径探析[J]. 思想教育研究, 2024(1): 102-107.

[25]

袁媛. 新时代高校思想政治理论课公众形象传播的挑战、影响因素与优化策略[J]. 思想教育研究, 2024(1): 108-113.

[26]

武传鹏. 高校思政课公众形象评价体系构建探赜[J]. 湖南大学学报(社会科学版), 2023(6): 1-8.

[27]

张青, 张波. 论思政课自我形象建构与他者形象认知的统一[J]. 湖南大学学报(社会科学版), 2023(6): 9-14.

[28]

冯刚, 陈倩. 塑造高校思想政治理论课公众形象须把握几对关系[J]. 思想教育研究, 2024(1): 90-96.

[29]

王敏. 新时代思政课教师的形象塑造[J]. 思想政治课教学, 2021(6): 83-86.

[30]

高静毅. 思政课教师形象的多维审思与塑造[J]. 思想政治课教学, 2023(7): 83-86.

[31]

冯刚, 杨小青. 新时代高校思政课形象传播的理论审思[J]. 重庆大学学报(社会科学版), 2024(5): 126-138.

[32]

中共中央、国务院关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见[M]. 北京: 人民出版社, 2018: 6.

[33]

朱建平, 章贵军, 刘晓葳. 大数据时代下数据分析理念的辨析[J]. 统计研究, 2014(2): 10-19.

[34]

方海光. 教育大数据:迈向共建、共享、开放、个性的未来教育[M]. 北京: 机械工业出版社, 2016: 9.

[35]

冯刚. 高校思想政治教育工作质量评价研究[M]. 北京: 人民出版社, 2020: 56.

目录