大数据预测功能的思想政治教育应用研究

发布时间：2024-07-05 17:05

　　2013年是中国的“大数据元年”,此后大数据以容量大、类型多、价值高、速度快、真实性等优势席卷各领域,成为了学界的研究热点。预测作为大数据的核心功能,有着与传统预测不同的特点与优势,被学界广泛重视和应用,也为思想政治教育方式的创新发展提供了新机遇和新思路。如何将大数据预测功能应用于思想政治教育具体实践中,探索行之有效的应用新模式,提升思想政治教育效果,是本文研究的主要问题。第一,本文以文献分析法为主,通过分析与概括国内外有关大数据、大数据预测功能、大数据与思想政治教育、大数据预测功能与思想政治教育以及思想政治教育预测等文献,发现当前学界虽对大数据为思想政治教育带来的机遇与挑战,大数据在思想政治教育的应用等方面开展了较为系统的研究,但对大数据预测功能如何应用于思想政治教育中缺乏针对性探索,这为本文提供了研究新方向。第二,在整理相关文献的基础上,本文系统界定了大数据与大数据预测功能的概念。同时,分析了思想政治教育在大数据背景下面临的困境,大数据预测功能的特征与优势为思想政治教育带来的价值,当前大数据预测功能在思想政治教育应用中的不足,说明了思想政治教育利用大数据预测功能来提升教育实效性迫在...

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【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 研究背景与意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国内研究现状
        1.2.2 国外研究现状
        1.2.3 文献评价与启示
    1.3 研究思路和创新点
        1.3.1 研究思路
        1.3.2 研究方法
        1.3.3 论文创新点
2 大数据预测功能相关概念及理论依据
    2.1 大数据
        2.1.1 大数据的内涵
        2.1.2 大数据的特征
    2.2 大数据预测功能
        2.2.1 大数据预测功能的内涵
        2.2.2 大数据预测功能的特征
        2.2.3 大数据预测功能的实现
    2.3 大数据预测功能应用于思想政治教育的理论依据
        2.3.1 社会计算理论
        2.3.2 教育信息化理论
        2.3.3 思想政治教育方法论
3 大数据预测功能应用于思想政治教育的必要性和可行性
    3.1 思想政治教育在大数据时代面临的困境
        3.1.1 传统信息获取方法的局限性对教育个体思想状况把握模糊
        3.1.2 教育对象思想动态的多变性致使思想政治教育活动失时
        3.1.3 教育对象行为相较于思想的滞后性导致思想政治教育被动
    3.2 大数据预测功能在思想政治教育的价值体现
        3.2.1 大数据预测功能的精准性有利于提高思想政治教育针对性
        3.2.2 大数据预测功能的相关性有利于引领思想政治教育方向
        3.2.3 大数据预测功能的即时性有利于掌握思想政治教育先机
    3.3 大数据预测功能在目前思想政治教育应用的不足
        3.3.1 利用效率低
        3.3.2 应用层次浅
        3.3.3 发展不平衡
    3.4 大数据预测功能在相关领域的成功经验与借鉴
        3.4.1 大数据预测功能应用于人文社会科学学科
        3.4.2 大数据预测功能应用于美国大选
        3.4.3 大数据预测功能应用于大学生日常管理
4 大数据预测功能应用于思想政治教育的理论设想
    4.1 大数据预测功能应用于思想政治教育方案制定环节
        4.1.1 分类教育对象
        4.1.2 优化教育方案
    4.2 大数据预测功能应用于思想政治教育实施环节
        4.2.1 精选教育方法与载体
        4.2.2 预判思想品德内化与外化
    4.3 大数据预测功能应用于思想政治教育评估环节
        4.3.1 多方位反馈评估效果
        4.3.2 实时进行教育调控
    4.4 思想政治教育大数据预测模式
        4.4.1 智能计算型思想政治教育模式
        4.4.2 精准定制型思想政治教育模式
        4.4.3 即时预防型思想政治教育模式
5 大数据预测功能应用于思想政治教育的保障措施
    5.1 团队保障
        5.1.1 培养思想政治教育者利用大数据预测功能的思维意识
        5.1.2 提高思想政治教育者应用大数据预测功能的技术能力
        5.1.3 形成思想政治教育队伍与大数据技术部门的合作关系
    5.2 技术保障
        5.2.1 开发挖掘高质化思想数据信息的工具
        5.2.2 构建系统完整的思想政治教育数据库
        5.2.3 研发与思想政治教育契合的预测模型
    5.3 管理保障
        5.3.1 促进大数据预测功能的资源与技术共享
        5.3.2 加强大数据预测功能的资源与技术管制
    5.4 科学规避潜在风险
        5.4.1 正视预测误差
        5.4.2 消弭隐私泄露
        5.4.3 力戒信息异化
        5.4.4 慎用预防惩罚
6 结论
参考文献
攻读硕士学位期间的科研成果
致谢
作者简介



本文编号：4001254