數(shù)智時代學生畫像助力精準思政的概念模型、實踐路徑與應(yīng)用策略

趙魯臻，張賽伊

摘 要：基于大數(shù)據(jù)算法的畫像技術(shù)，有助于深入探尋學生的真實需求，實現(xiàn)精準思政。畫像技術(shù)在思政教育中的運用，需要遵循交互原則、主體中心原則及系統(tǒng)性原則，為此可以設(shè)計并建構(gòu)涵蓋環(huán)境、畫像、評價、共同體這四領(lǐng)域的EPAC概念模型。該模型在實踐過程中表現(xiàn)為“123+”的運行機制，分為精準聚焦、精準分析、精準識別、精準呈現(xiàn)和精準應(yīng)用五個模塊，并由指標設(shè)計與數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)描畫與直觀展現(xiàn)、需求研判與綜合分析這三條具體路徑連綴成一個動態(tài)循環(huán)系統(tǒng)。由此所生成的學生需求個像與群像，有助于教學中的精準滴灌以及教學要素更新周期的縮短；由此所形成的主體與客體的對照，有助于實現(xiàn)思政教育效果評價的科學性與客觀性。這一技術(shù)的運用，在未來有可能促成思政教育思維方式的變革及范式的轉(zhuǎn)型。

關(guān)鍵詞：數(shù)智時代；數(shù)據(jù)；算法；需求；畫像；精準思政

中圖分類號：G451? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? 文章編號：1674-3210（2023）01-0091-07

習近平總書記在全國高校思想政治工作會議上指出：“思想政治工作從根本上說是做人的工作，必須圍繞學生、關(guān)照學生、服務(wù)學生?！币虼?，思想政治教育必須以學生思想特點和發(fā)展需求為依據(jù)開展供給側(cè)改革，實現(xiàn)思想政治教育的精準供給，即精準思政，以提高思想政治教育的針對性和實效性。目前，學界對精準思政的研究已經(jīng)積累了一定成果，但主要還是停留于概念、內(nèi)涵與價值方面的理論探討。雖然有部分學者已經(jīng)提出精準思政應(yīng)借助基于大數(shù)據(jù)的信息畫像技術(shù)，但既有研究更多的還是聚焦于這種運用的必要性與可能性，對具體的思路設(shè)計、概念模型、實踐路徑等方面的探討還相對有限，因而其中的一些痛點、難點問題尚有較大的研究空間?；诖?，本文將嘗試以大數(shù)據(jù)算法為支撐，建構(gòu)起畫像生成的概念模型，并分析其在思政教育中的運轉(zhuǎn)流程和實踐進路，從而提出相應(yīng)的運用策略，使大數(shù)據(jù)技術(shù)助力精準思政從應(yīng)然落到實然。

一、學生畫像助力精準思政的概念模型

為確保精準化思政教育的落實落地，需要建構(gòu)學生畫像助力精準思政的模型。模型的搭建要明確其構(gòu)成要素。當前，國內(nèi)相關(guān)研究成果一般認為，精準思政主要受到環(huán)境、畫像、評價、共同體這四方面要素的影響。因而可以在此基礎(chǔ)上，建構(gòu)起四領(lǐng)域—三層次的扇形風車式概念模型，這里將其命名為EPAC模型（如圖1所示）。

作為雙向流通的循環(huán)系統(tǒng)，這一模型建立的時候需要注意兩個方面：一是設(shè)計原則，二是運行機制。這兩方面關(guān)系到模型四個領(lǐng)域的融會貫通，是實現(xiàn)環(huán)境精準優(yōu)化、畫像精準描繪、評價精準狙擊、主客體精準互動的關(guān)鍵。

（一）設(shè)計原則

1.交互原則

數(shù)智時代，人、數(shù)據(jù)與環(huán)境等多元要素相互鏈接形成交互網(wǎng)絡(luò)，并以這種多維交互為基礎(chǔ)實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享與智能運算，從而構(gòu)成智能化教育新生態(tài)。因此，交互原則在數(shù)智時代的教育活動中變得愈發(fā)重要。學生畫像助力精準思政同樣也必須遵循這一原則。首先，是現(xiàn)實世界與虛擬空間的交互作用。借助畫像技術(shù)實現(xiàn)精準思政，本質(zhì)上就是將思政教育要素投射于虛擬空間，并在其中以適宜的方式將其重新排列組合，以尋求現(xiàn)實世界中較難發(fā)現(xiàn)或展現(xiàn)的特征、屬性及內(nèi)在邏輯。而這種在虛擬空間的投射與探尋，反過來又能指導我們在紛繁復雜的現(xiàn)實世界中更深入地去挖掘要素、理解本質(zhì)、把握規(guī)律。然后，將這些思政教育的深層信息再度映射到虛擬空間，并在這個反復交互過程中，尋求思政教育領(lǐng)域的更大突破。現(xiàn)實與虛擬就這樣形成了螺旋交織、相互推進的聯(lián)系，而借助畫像技術(shù)實現(xiàn)精準思政，本質(zhì)上就是充分利用現(xiàn)實世界與虛擬空間的交互作用。這就需要實現(xiàn)現(xiàn)實要素和信息數(shù)據(jù)的相互轉(zhuǎn)換，即解決思政教育要素如何映射于虛擬空間、虛擬空間如何還原思政教育實際的問題。其中的關(guān)鍵就在于，一是必須基于一套經(jīng)過科學論證的指標體系，將思政要素數(shù)據(jù)化；二是必須設(shè)計出一個具有可操作性的交互平臺，通過數(shù)據(jù)計算與分析來模擬思政教育要素各種排列組合的可能結(jié)果。而這也是EPAC模型建構(gòu)中的重要任務(wù)。

2.主體中心原則

主體中心原則，主要體現(xiàn)在“大主體”和“多主體”兩個方面。所謂“大主體”是從宏觀角度而言，指的就是精準思政這一終極目標。整個模型的各個維度——環(huán)境、畫像、評價和共同體，都必須圍繞這一核心運轉(zhuǎn)，以其需要作為調(diào)整或革新的指針。所謂“多主體”是就微觀角度來說，意指環(huán)境、畫像、評價和共同體這四個領(lǐng)域的各種要素，均圍繞著該領(lǐng)域的核心目標進行配置或者排序?！按笾黧w”指引“多主體”的運轉(zhuǎn)方向，而“多主體”則保證各領(lǐng)域內(nèi)的各種要素依據(jù)“大主體”實現(xiàn)優(yōu)化配置。

3.系統(tǒng)性原則

系統(tǒng)性原則也稱為整體性原則，要求以最終目標的優(yōu)化為準繩，通過協(xié)調(diào)系統(tǒng)各部分的相互關(guān)系，實現(xiàn)效果的最大化。這一原則是實現(xiàn)信息技術(shù)與思政教育深度融合，充分把握思想政治教育發(fā)展方向的前提。建構(gòu)EPAC模型必須保證各要素的協(xié)調(diào)與聯(lián)動，形成一個有機整體。為此，概念模型的設(shè)計要遵循以下原則：首先，要符合現(xiàn)實情況，遵循教育發(fā)展規(guī)律和學生認知邏輯，從而實現(xiàn)各要素的有序鋪開與科學整合；其次，要實現(xiàn)角度的多元化，兼顧教育者、受教育者、管理者等多方面特征，從多維主體及其多元需求出發(fā)進行設(shè)計；再次，要保證動態(tài)更新，即根據(jù)學生需求的動態(tài)變化，實現(xiàn)各模塊和環(huán)節(jié)的實時追蹤、反饋與調(diào)整，以確保學生畫像的及時更新。

（二）運行機制

EPAC模型是一個雙向循環(huán)的動態(tài)系統(tǒng)，在實際運行過程中需要遵循“123+”的邏輯：一個核心——精準化思想政治教育；兩個結(jié)合——內(nèi)循環(huán)和外循環(huán)相結(jié)合、歷時性和共時性相結(jié)合；三個賦能——數(shù)據(jù)賦能、技術(shù)賦能、組織賦能；多個聯(lián)動——環(huán)境、畫像、評價、共同體四位一體的互通互聯(lián)。

1.一個核心

EPAC模型以實現(xiàn)精準思政為核心目標，思政教育環(huán)境、需求畫像、需求評價和共同體等各要素均應(yīng)為實現(xiàn)這一目標服務(wù)。首先，優(yōu)化教育環(huán)境實現(xiàn)精準發(fā)力，創(chuàng)造適宜的物質(zhì)和精神環(huán)境，為開展思政教育提供基礎(chǔ)保障。其次，借助畫像表征實現(xiàn)精準識別，即結(jié)合受教育者的動態(tài)和靜態(tài)數(shù)據(jù)，判斷其心理特征或情感傾向，找準其需求方向。再者，整合評價結(jié)果實現(xiàn)精準定制，即對畫像成因進行分析，制定相應(yīng)的教育方法。最后，形成思政共同體實現(xiàn)精準定策，聯(lián)合具有共同需求、屬性的受教育者，制定長期性的教育方案，滿足受教育者的常態(tài)化需求。

2.兩個結(jié)合

EPAC模型的運行具有雙循環(huán)和雙時性相結(jié)合的特點。

雙循環(huán)是指內(nèi)循環(huán)與外循環(huán)相結(jié)合。內(nèi)循環(huán)以精準思政為基點，運用大數(shù)據(jù)技術(shù)對環(huán)境、畫像、評價和共同體等各要素進行全方位感知，加速信息傳輸和迭代，實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時交互。而外循環(huán)是指整個模型流程的循環(huán)，即不同思政教育角色在各個環(huán)節(jié)中的互動會形成一個閉合的行為鏈條。

雙時性是指歷時性和共時性相統(tǒng)一。歷時性是指EPAC模型中的各要素要按照時間序列依次進行信息交互。由于上個要素的處理結(jié)果是分析下一要素的基礎(chǔ)，所以整合環(huán)境、畫像等各要素包含的數(shù)據(jù)，便需要按照歷時的先后次序來進行，以保證處理結(jié)果符合時間邏輯。共時性是指EPAC模型各要素的交互關(guān)系具有同時并進的特點，即思政教育環(huán)境、學生行為或文本數(shù)據(jù)的采集與分析乃至評估反饋等過程環(huán)節(jié)可以同時進行，從而做到數(shù)據(jù)的動態(tài)更新和實時共享。

3.三個賦能

EPAC模型的運作需要動力，因而需要數(shù)據(jù)賦能、技術(shù)賦能和組織賦能加以驅(qū)動。數(shù)據(jù)賦能是指通過數(shù)據(jù)的收集、挖掘、處理和共享，為EPAC模型的運轉(zhuǎn)提供充足的分析與迭代資源，提升整個模型的數(shù)字化與智能化水平。技術(shù)賦能是指利用信息化技術(shù)開拓傳統(tǒng)手段較難觸及的領(lǐng)域，即依托云計算、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代信息技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的深度挖掘和高度概括，推動分析模型的不斷升級。組織賦能是指通過對數(shù)據(jù)和技術(shù)及各方面要素的有效管理、協(xié)調(diào)，充分發(fā)揮各自優(yōu)勢、挖掘自身潛力，從而最大限度地激發(fā)模型的運轉(zhuǎn)活力。

4.多個聯(lián)動

EPAC模型的運行需要多方聯(lián)動，因為任一要素的改變都會影響整體效果。這主要體現(xiàn)在兩個方面。一是各要素之間的聯(lián)動。四個領(lǐng)域之間都在進行動態(tài)的正向或反向交互，因此每個領(lǐng)域要素的變化，都會成為影響其他領(lǐng)域結(jié)果產(chǎn)出的重要變量，甚至會導致整個模型中要素的重新排序或者定位。二是各要素與核心目標之間的聯(lián)動。環(huán)境、畫像等各領(lǐng)域都會對精準思政過程產(chǎn)生正向或者負向的作用。例如在教育教學中運用VR技術(shù)，就有助于獲取學生的行為數(shù)據(jù)，并制定更有吸引力的教育教學對策；而需求畫像因算法選用或者數(shù)據(jù)處理不當發(fā)生偏差，則會導致思政教師的應(yīng)對舉措與實際情況南轅北轍。

二、學生畫像助力精準思政的實踐路徑

以精準思政為核心，整個模型在實踐中可以分為五個模塊，即精準聚焦、精準分析、精準識別、精準呈現(xiàn)和精準應(yīng)用（如圖2所示）。而這五者之間則通過三條具體路徑串聯(lián)起來：第一，基于教育感知的指標設(shè)計與數(shù)據(jù)融合；第二，基于聚類算法的數(shù)據(jù)描畫與直觀展現(xiàn)；第三，基于智慧應(yīng)用的需求研判與綜合分析。這三條路徑就把整個模型連綴起來，成為數(shù)據(jù)驅(qū)動下模型運轉(zhuǎn)的“動力紐帶”。

（一）指標設(shè)計與數(shù)據(jù)融合

1.面向教育需求的指標體系構(gòu)建

指標體系是由相互聯(lián)系的若干指標組成的集合體，為科學預測提供基礎(chǔ)性保障。實現(xiàn)精準思政需要一套明確可靠的指標體系，以作為畫像精準生成的核心依據(jù)以及數(shù)據(jù)算法選取的重要依據(jù)。因此，指標體系構(gòu)建需要做到以下幾點。一是科學性。指標體系要建立在堅實的理論基礎(chǔ)之上。此外，還應(yīng)參考學界最新研究成果以及相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜业囊庖?，對指標體系進行不斷修正和完善，確保指標來源有依據(jù)、過程有痕跡、結(jié)果有效力。二是客觀性。與以往不同之處在于，這套指標體系的構(gòu)建完全基于學生自然狀態(tài)下的行為或文本數(shù)據(jù)，而非思政教育教學主體的主觀判斷或者想象。換言之，其不再如傳統(tǒng)指標體系那樣，由教育主體來界定和設(shè)計學生的需求，而是完全通過學生這個客體角色在無意識情況下的自然反應(yīng)來作為核心依據(jù)。三是系統(tǒng)性。指標體系由若干層次的指標構(gòu)成，同一層次的不同指標處于并列關(guān)系，下一層次的指標則是對上一層次指標的進一步闡釋和說明。不相鄰的兩個層次的指標體系則是間接隸屬關(guān)系。因此，不同節(jié)點的多條并列指標，便能將“大主體”與“多主體”勾連起來，形成因果相繼的邏輯鏈條。

2.旨在最優(yōu)保障的多元數(shù)據(jù)融合

數(shù)據(jù)是客觀事物投射到虛擬空間的、未經(jīng)加工的原始材料，也是整個模型運轉(zhuǎn)的“燃料”。因此，數(shù)據(jù)的采集和處理是整個模型運轉(zhuǎn)的核心動力來源。其多元融合便主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)采集的多維度與數(shù)據(jù)處理的綜合性。數(shù)據(jù)采集有三個維度：一是學生基本信息數(shù)據(jù)的采集，為其畫像提供角色屬性框架和基礎(chǔ)；二是學生學習行為數(shù)據(jù)的采集，包括其聽課狀態(tài)、參與互動、回答問題、填寫問卷等課堂行為的頻率、次數(shù)或持續(xù)時間之類的數(shù)據(jù)化信息的獲取；三是學生文本數(shù)據(jù)的采集，即學生在課堂行為中產(chǎn)生的語言文字數(shù)據(jù)，如其回答問題的內(nèi)容、參與討論的留言、提交的問卷或者作業(yè)等方面的文本。這種多維數(shù)據(jù)的采集，能為數(shù)據(jù)處理提供更多的資料、更多的角度，以使用更多元的算法。這就涉及到多元數(shù)據(jù)融合問題。首先，數(shù)據(jù)處理需要對數(shù)據(jù)進行“去粗取精”“去偽存真”，即剔除那些無效信息，清除冗余數(shù)據(jù)的“噪聲干擾”，從而篩選出真實和理想的數(shù)據(jù)。這就需要采集的數(shù)據(jù)具有一定的體量和不同的維度，不然淘洗出來的理想數(shù)據(jù)將不夠豐富。其次，數(shù)據(jù)的多維能夠提供更多的參考變量或者對比路徑，這就使分析的角度變得更為多樣，從而可以匹配不同的數(shù)據(jù)算法，實現(xiàn)多元數(shù)據(jù)的交叉融合，得出更全面的結(jié)論。

（二）數(shù)據(jù)描畫與直觀展現(xiàn)

1.數(shù)據(jù)描摹畫像

數(shù)據(jù)畫像是將受教育者的特點、屬性分類標簽化，形成高度凝練的特征標識。而畫像生成的關(guān)鍵，則是選擇最適宜的算法對數(shù)據(jù)進行分析和處理。算法雖然可以多元采用，但前提是必須具有一個主算法并以之為核心。因為以核心算法為基礎(chǔ)，才能保證整個畫像的生成具有穩(wěn)定性、一致性和可比性。在本文所設(shè)計的模型中，學生畫像的構(gòu)建主要運用以K-Means為主的劃分聚類算法。其核心邏輯就是“類內(nèi)的點都足夠近，類間的點都足夠遠”，即將周圍的相近數(shù)據(jù)整合，形成聚類簇。以每個聚類簇所含樣本點作為子數(shù)據(jù)集，抽取其中各項數(shù)據(jù)的平均值、中位數(shù)、標準差等數(shù)理統(tǒng)計結(jié)果，并以此為基礎(chǔ)對各類畫像進行輪廓描摹。在利用聚類算法形成畫像的大致輪廓后，進行標簽刻畫以對其加以定性。標簽是對某一類特定群體或?qū)ο蟮哪稠椞卣鬟M行的抽象分類和概括，其標簽值具有可分類性和可檢索性，可以作為客體特征的符號標識，便于思政教師快速篩選和發(fā)現(xiàn)，并對不同類別的需求進行排序和歸納。

2.直觀展現(xiàn)結(jié)果

在系統(tǒng)化操作下，學生需求信息始終以符號、數(shù)據(jù)的形態(tài)存在。這就需要將抽象的數(shù)據(jù)變成直觀的畫像，即對數(shù)據(jù)的分析結(jié)果進行可視化輸出。所謂數(shù)據(jù)可視化，就是將抽象的數(shù)據(jù)以可被理解、可做交互的形式呈現(xiàn)出來，從而形象、直觀地表達數(shù)據(jù)蘊含的信息和規(guī)律。而這就要求：第一，圖像要簡潔明了，能增強可讀性和生動性，以達到最佳視覺效果；第二，要準確傳遞核心思想，凸顯圖像的顯著特征和內(nèi)在價值。生成的學生畫像可以分為個體畫像和群體畫像兩類，并主要由數(shù)據(jù)云或者詞云組成。個體畫像由學生的動態(tài)數(shù)據(jù)和靜態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)成，凸顯出個體的需求傾向。群體畫像則是以大量個體畫像作為分析基礎(chǔ)，即通過個體畫像特征標簽的不斷收斂歸納，尋找其“最大公約數(shù)”，幫助思政教師快速掌握學生的總體需求。應(yīng)該說明的是，由于數(shù)據(jù)維度、算法、目標等方面的差異，不同的實踐也可以采用不同的表現(xiàn)形式。

（三）需求研判與綜合分析

1.解讀與研判

畫像生成之后，便需對其展開研判，以真正應(yīng)用于思政教學。為此，一般可以采用雷達圖的形式，以李克特五點量表法的數(shù)值作為其刻度，對個體畫像與群體畫像進行可視化呈現(xiàn)和解讀，從而便于思政教師直觀掌握學生在各個維度的需求水平、需求時段以及需求范圍。當然，研判與解讀畫像的方式與方向往往因人而異，這里僅提供兩個研判思路以供參考。一是立足根本。思政教育要以學生的需求為出發(fā)點，且必須服從于思政教育的目標——立德樹人。學生群體處于思想不夠成熟、閱歷不夠豐富且熱衷追求個性、傾向逆反的階段，所以他們的需求有可能存在不理性甚至不合規(guī)的色彩。因此，精準思政不能無原則地以學生需求為指向，而應(yīng)把分析其成因、減少其影響作為教學目標。這就涉及到第二個思路——追根溯源。在獲得學生需求畫像之后，對于那些有問題的需求，必須加以專門調(diào)查和分析，追溯其形成的原因或者土壤，并及時作出應(yīng)對。即便是那些正向合理的需求，也應(yīng)該加以深入的剖析、追索，發(fā)掘其所反映出來的當代學生的心理特點、情感需求以及行為偏好等內(nèi)在特質(zhì)。這些深層影響因素的挖掘，將有利于精準思政的效果直達學生的精神或心靈深處。

2.聚類與綜合

大數(shù)據(jù)算法可以從大量看似無關(guān)的多類型數(shù)據(jù)中探查出有價值的數(shù)據(jù)并進行細致分析，從而探尋潛在信息和關(guān)聯(lián)信息，生成學生畫像。那么，如何才能在多數(shù)學生個像的基礎(chǔ)上進一步生成群像呢？這就需要對畫像進行聚類與綜合。一般而言，相似接近的畫像，其需求數(shù)據(jù)在各個維度的分布上也具有伴隨的相似性。因此，可以利用聚類算法將屬于相同聚類簇的個體數(shù)據(jù)合并成數(shù)據(jù)集，分析其統(tǒng)計特征，從而得出“最大公約數(shù)”，即涵蓋多個聚類簇對應(yīng)成員的群體畫像。而與多數(shù)學生大相徑庭的畫像，則可以通過判斷其是否有同類分布，按照上述相同流程進行分析處理。若無相似畫像，則可以將之作為單獨聚類簇，代表一種“特立獨行”的類別，作為特異畫像識別與定位的參照物。

三、學生畫像助力精準思政的應(yīng)用策略

以大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算為代表的現(xiàn)代信息技術(shù)，改變了傳統(tǒng)的交互方式和思維認知模式，能夠在自然狀態(tài)下對學生的思想狀況及需求進行較為及時、準確的畫像。因此，借助學生需求畫像可以有效實現(xiàn)精準思政。其具體的應(yīng)用策略，主要有以下兩個方面。

（一）生成群像與個像，實現(xiàn)思政教育的精準滴灌

畫像技術(shù)既可以勾勒群像，也能描摹個像，這二者都有助于精準教學的實現(xiàn)。一是精準導學。相較于教師的主觀判斷，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)所生成的學生畫像，其實質(zhì)就是一個經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗、算法處理所輸出的數(shù)據(jù)集，其結(jié)果自然具有較強的準確性和客觀性，因而也更有助于實現(xiàn)“因需施教”。所以，思政教師可以更為廣泛和全面地把握學生的發(fā)展需求，了解多數(shù)人的興趣點、關(guān)注點，從而有傾向性地設(shè)置課程內(nèi)容，有的放矢地供給知識點和理論點；或者以之為依據(jù)，有目的地安排課堂活動，采取學生更為“喜聞樂見”的方式或工具，提高思想政治教育的親和力。二是精準助學。一般來說，思政課授課對象數(shù)量較多，較難實現(xiàn)“一對一”式教學。加之思政教師精力有限，這難免會導致部分學生的“個性化需求”無法獲得關(guān)注或響應(yīng)。大數(shù)據(jù)算法支持下的學生畫像技術(shù)，則可以在發(fā)現(xiàn)大眾需求的同時，通過對特定要素的計算、排序、篩選等處理方法，幫助思政教師準確定位那些較為“個性化”的學生，從而在一定程度上做到“個性定制”。三是精準督學。數(shù)據(jù)畫像在挖掘?qū)W生深層需求的同時，也可以將其思想動態(tài)及其外化的行為特征展現(xiàn)出來。這就使思政教師可以在教學的全過程實時跟蹤學生的學習效果、監(jiān)測其需求變化，而不再如以往只能通過考試測驗或者問卷訪談等“終端驗證”形式來進行評估。這種動態(tài)督學與監(jiān)測自然更能及時發(fā)現(xiàn)教學中存在的問題或者缺漏，從而在過程中就能不斷調(diào)整與優(yōu)化教學內(nèi)容、方法、工具等各要素，縮短教學要素更新與優(yōu)化周期，實現(xiàn)教與學之間的“高速互通”。

（二）對照主體與客體，實現(xiàn)思政教育的精準評價

思政教育評價以學生的實際學習效果為核心指標，而效果顯著與否，主要取決于所教與所需的對應(yīng)程度。這自然也就成為了思政教育評價的一大關(guān)鍵。因此，準確把握學生的內(nèi)在需求，不僅是教好思政課的前提，也是評好思政課的基礎(chǔ)。換言之，學生畫像不但可以為評價者提供及時、準確的評價依據(jù)，而且可以將這種需求量化，進而建立起更為嚴謹?shù)牧炕u價指標，提升思政教育教學評價的客觀性與科學性。另一方面，畫像技術(shù)也可以運用于思政教師，即生成其在思政教育教學過程的行為畫像。一則可以作為學生對教師作出評價的客觀依據(jù)，使“學評教”不再只是一種“憑印象”“憑好惡”的主觀判斷；二則可以將之與學生需求畫像進行對比，通過算法分析二者的耦合度，從而為評價其教學效果提供直觀的依據(jù)。

結(jié) 語

思政教育的重要目標是立德樹人、培養(yǎng)時代新人，因而是一項既要關(guān)注短期教育效果也需留意長期思想狀態(tài)的工作。也正因如此，基于大數(shù)據(jù)算法的學生畫像技術(shù)在思政教育中的運用，不僅要注重其短期對于教學內(nèi)容、形式與工具等方面及時革新的功能，還應(yīng)充分發(fā)揮其追蹤長期行為邏輯與偏好的作用，并從中探尋長時段內(nèi)思政教育的問題與經(jīng)驗。如此，便能總結(jié)出更具有廣泛性和長期性的思政教育規(guī)律，進而突破那些長久以來困擾思政教育的瓶頸，實現(xiàn)不僅“治標”更能“治本”的精準改革。換句話說，畫像技術(shù)的真正價值絕不是僅僅停留在提升教育教學效果、增強思政評價的科學性等具體實踐層面的革新，這一技術(shù)的運用，甚至有可能促成思政教育思維方式的重大變革，繼而推動整個思政教育范式的時代轉(zhuǎn)型。

Conceptual Model，Practical Path and Application Strategy of Students' Portraits Contributing to Accurate Ideological and Political Education in the Age of Digital Intelligence

ZHAO Lu-zhen1，2，ZHANG Sai-yi1，2

（1. School of Marxism，North China Electric Power University，Baoding Hebei 071000，China；

2. Laboratory of Big Data and Philosophy and Social Sciences，North China Electric Power University，

Baoding Hebei 071000，China）

Abstract： The portrait technology based on big data algorithm is helpful to explore students real demand and achieve targeted ideological and political education. The application of portrait technology in ideological and political education should follow the principles of interaction，subject-centered and systematic. Therefore，we should design and construct the EPAC conceptual model covering the four fields of environment，portrait，evaluation and community. The model in practice shows a "123+" running mechanism，divided into five modules—precise focus，precision analysis，accurate identification，accurate representation，and precise application，together with of the three specific paths—the index design and data fusion，data drawing and intuitive show，and demand analysis and comprehensive analysis—pieced together into a dynamic system. The resulting individual profiles and group portraits of student demand are conducive to accurate drip irrigation in teaching and the shortening of the renewal cycle of teaching elements. The contrast between the subject and the object formed by this is also helpful to realize the scientificity and objectivity of the effect evaluation of ideological and political education. Application of this technology may contribute to the change of thinking mode and paradigm of ideological and political education in the future.

Key words： age of digital intelligence；data；algorithm；demand；portrait；targeted ideological and political education