大数据背景下高校学生思想动态的预测性研判模型构建与伦理审视

石家庄铁路职业技术学院 ,河北石家庄  050500 姜玮 苏娅琪 陈煜

摘要：大数据技术为高校学生思想动态研判提供了新路径，预测性研判模型通过多维度数据整合与智能算法应用，实现思想动态的前置识别与趋势预判。本文从认知穿透、干预优化、教育适配、治理升级四个维度解析预测性研判的核心价值，构建多模态数据融合、深度学习驱动、动态阈值校准、跨场景迭代的模型架构，系统审视数据采集边界、算法公平性、隐私保护、数字权利保障等伦理议题，提出技术与伦理协同的实践路径，为高校思想政治教育数字化转型提供理论支撑与实践参考。

关键词：大数据；高校学生思想动态；预测性研判模型；伦理审视；数据治理

前言：

数智化时代，高校学生思想动态呈现多维度交织、快速演变的特征，传统依赖人工观察与抽样调查的研判方式，难以适应思想动态的复杂性与隐蔽性。随着移动互联网、人工智能技术的深度渗透，学生在社交平台、学习系统、校园场景中产生的海量数据，为思想动态的精准研判提供了数据基础^[1]。预测性研判模型通过对多源数据的深度挖掘与智能分析，能够提前识别思想波动趋势与潜在风险，为思想政治教育提供前置性支持。当前，高校在思想动态研判中面临数据碎片化、研判滞后性、干预针对性不足等问题，构建科学的预测性研判模型并规避伦理风险，成为推动思想政治教育提质增效的关键。本文立足技术应用与伦理规范双重维度，探讨模型构建的核心逻辑与实践路径，为高校思想动态治理提供新视角。

一、大数据背景下高校学生思想动态的预测性研判的价值

1.认知维度的动态穿透

高校学生思想动态的形成受价值观念、社会环境、个体经历等多重因素影响，呈现显性表达与隐性诉求交织的特征^[2]。传统研判方式多聚焦于课堂互动、问卷调查等显性场景，难以捕捉网络空间中碎片化、情绪化的隐性思想表达。预测性研判模型借助大数据技术，能够整合学生在社交平台的言论数据、学习系统的行为数据、校园场景的活动数据等多源信息，通过语义分析、行为建模等技术手段，穿透思想表达的表象，挖掘背后的认知倾向与价值诉求。这种认知维度的动态穿透，不仅能够全面掌握学生思想动态的整体特征，还能精准识别个体思想变化的细微轨迹，为理解学生思想形成机制提供深度支撑。

2.干预时效的前置优化

学生思想动态的演变具有一定的时序特征，潜在风险的爆发往往伴随前期思想波动的累积。传统思想动态干预多以舆情事件、心理危机等显性问题为触发点，处于被动响应状态，难以把握干预的最佳时机。预测性研判模型通过对历史数据的训练与实时数据的监测，能够识别思想动态演变的关键节点与风险信号，提前预判可能出现的思想偏差与行为异常^[3]。这种前置性的研判能力，使得高校能够在思想问题萌芽阶段介入干预，通过个性化引导措施化解潜在风险，改变以往“事后补救”的干预模式，提升思想教育干预的时效性与有效性。

3.教育供给的精准适配

当前高校思想政治教育多采用统一化的内容供给与教育模式，难以满足学生个体差异化的思想需求。预测性研判模型通过对学生思想动态的精准画像，能够识别不同学生群体的认知差异、价值偏好与发展需求，为个性化教育供给提供数据支撑。基于模型研判结果，高校可以针对性设计教育内容、创新教育方式，将抽象的思想教育目标转化为符合学生个体特征的具体教育实践。

4.治理效能的系统升级

传统高校思想动态治理依赖教育管理者的经验判断，存在决策主观性强、治理碎片化等问题。预测性研判模型通过数据驱动的方式，将思想动态治理纳入科学化、系统化轨道。模型生成的研判报告能够为教育政策制定、资源配置、机制优化提供客观依据，推动思想动态治理从分散化管理向整体性治理转变。

二、大数据背景下高校学生思想动态的预测性研判模型构建

1.多模态数据融合的特征工程设计

预测性研判模型的构建首先依赖高质量的数据基础，多模态数据融合是突破单一数据局限、提升模型精度的核心环节。数据采集需覆盖文本、行为、生理三个核心维度，文本数据包括学生在社交平台的发帖评论、课程作业中的观点表达、在线讨论的互动内容等，通过自然语言处理技术进行语义嵌入、情感倾向提取，捕捉思想表达的显性特征；行为数据涵盖校园消费记录、课堂出勤情况、学习进度轨迹、社交互动频率等，采用时序建模方法分析行为模式的稳定性与异常变化，挖掘思想动态的行为映射；生理数据包含心理测评结果、校医院就诊记录、体能监测数据等，通过生理信号处理技术提取压力水平、情绪状态等隐性特征。在数据预处理阶段，需采用数据清洗、去重、标准化等技术手段处理缺失值与异常值，运用特征选择算法筛选与思想动态强相关的核心特征，通过加权融合策略赋予不同模态数据合理的特征权重，构建全面且精准的特征向量空间，为模型训练提供高质量输入。

2.基于深度学习的预测算法架构搭建

算法架构的合理性直接决定预测性研判模型的性能，需结合思想动态的时序性、非线性等特征，构建深度学习驱动的算法体系^[4]。模型基础架构采用“特征提取-模型训练-预测输出”的三段式设计，特征提取层通过卷积神经网络（CNN）处理文本数据的语义特征，利用长短期记忆网络（LSTM）捕捉行为数据的时序依赖关系，借助注意力机制强化关键特征的权重分配；模型训练层构建混合神经网络模型，融合CNN与LSTM的优势，同时引入图神经网络（GNN）分析学生社交网络中的思想传播路径，通过多层感知机（MLP）实现多模态特征的深度融合；预测输出层采用多分类算法，将思想动态划分为稳定、波动、风险等不同等级，通过概率输出实现思想动态趋势的量化预测。为提升模型的泛化能力，需采用迁移学习方法，将已训练成熟的通用模型迁移至高校思想动态研判场景，通过领域自适应训练优化模型参数，降低小样本数据场景下的训练误差。

3.动态阈值校准的预警机制嵌入

预警机制是预测性研判模型落地应用的关键环节，需通过动态阈值校准实现风险识别的精准性与灵活性。阈值设定需结合学生群体特征、校园场景差异、思想动态演变规律等多重因素，采用统计分析与专家经验相结合的方式确定初始阈值。基于历史数据的回溯分析，计算不同思想风险等级对应的特征值分布区间，结合辅导员、思政专家的实践经验，确定各风险等级的初始预警阈值。为适应思想动态的动态变化，需建立阈值动态调整机制，通过实时监测模型预测结果与实际思想动态的匹配度，运用强化学习算法动态优化阈值参数。当模型出现预测偏差时，自动调整阈值区间，确保预警机制能够适应学生思想动态的季节性变化、重大事件影响等特殊情况。

4.跨场景适配的模型迭代优化路径

预测性研判模型需具备跨场景适配能力，通过持续迭代优化适应不同高校、不同学生群体的思想动态特征。模型迭代优化采用“数据回流-参数调整-效果验证”的闭环机制，将模型应用过程中产生的新数据、干预效果反馈数据实时回流至模型训练库，作为模型更新的训练样本^[5]。针对不同类型高校的办学特色、学科专业差异、学生生源结构等特点，构建场景适配模块，通过微调模型参数、优化特征权重等方式，提升模型在特定场景下的预测精度。例如，针对理工科院校学生的逻辑思维特征，强化行为数据与思想动态的关联分析；针对文科院校学生的情感表达特点，优化文本数据的语义理解算法。同时，建立跨校协同训练机制，在保障数据隐私的前提下，实现多所高校思想动态数据的联合训练，通过联邦学习技术提升模型的泛化能力与鲁棒性。定期开展模型效果评估，从预测准确率、预警及时性、干预有效性等维度建立评估指标体系，根据评估结果识别模型存在的不足，针对性进行算法优化、特征升级与机制完善，推动模型持续迭代升级。

三、大数据背景下高校学生思想动态的预测性研判伦理审视

1.数据采集的边界伦理

数据采集是预测性研判模型构建的基础，其伦理核心在于把握知情同意与最小必要的平衡边界。高校在数据采集过程中，需明确告知学生数据采集的范围、用途、存储期限、使用方式等关键信息，保障学生的知情权与选择权。通过电子授权系统、书面告知书等形式，让学生自主选择是否参与数据采集，对于拒绝参与的学生，不得强制采集其个人数据，同时需保障其享受正常教育服务的权利。数据采集需严格遵循最小必要原则，仅采集与思想动态研判直接相关的数据，避免过度采集与思想动态无关的个人隐私信息。例如，在采集社交平台数据时，仅提取言论内容、情感倾向等相关特征，不采集聊天记录、私人联系方式等敏感信息；在采集行为数据时，聚焦与思想动态相关的学习行为、社交行为，不采集消费明细、家庭背景等无关数据。

2.算法决策的公平性困境

算法公平性是预测性研判模型的重要伦理诉求，需防范算法偏见导致的不公平对待。算法偏见的产生可能源于训练数据的偏差、特征选择的不合理、算法设计的缺陷等多重因素，可能导致对特定学生群体的误判或歧视。为规避算法偏见，需构建多样化的训练数据集，确保数据样本能够覆盖不同性别、民族、地域、家庭背景的学生群体，避免因样本单一导致的算法偏见。在特征选择过程中，剔除与思想动态无关且可能引发歧视的特征，如家庭收入、父母职业等，确保特征选择的客观性与公正性。采用算法公平性评估工具，定期检测模型在不同学生群体中的预测准确率、误判率等指标，若发现存在显著差异，及时调整算法参数与特征权重，保障模型对所有学生群体的公平对待。

3.隐私保护的技术伦理

隐私保护是预测性研判模型伦理规范的核心内容，需通过技术手段实现匿名化处理与可追溯管理的协同统一。在数据存储阶段，采用差分隐私、联邦学习等隐私计算技术，对学生个人数据进行匿名化处理，去除能够直接识别学生身份的标识信息，如姓名、学号、身份证号等，同时通过数据脱敏技术对间接标识信息进行处理，确保无法通过数据关联识别具体个人。建立分级存储机制，将敏感数据与非敏感数据分开存储，敏感数据采用加密存储方式，设置严格的访问权限控制，仅授权人员能够访问。在数据使用过程中，实施动态隐私保护策略，根据数据使用场景与用户权限，动态调整数据的暴露程度，例如，辅导员仅能查看所负责学生的思想动态研判结果，无法获取其他学生的相关数据；科研人员仅能获取匿名化处理后的聚合数据，不能接触个人原始数据。

4.数字权利的保障机制

学生数字权利的保障是预测性研判模型伦理建设的重要维度，需建立参与式治理与反馈通道，让学生成为数据治理的主体之一。构建学生参与式治理机制，组建由学生代表、辅导员、思政专家、数据技术人员组成的伦理治理委员会，参与模型构建、数据治理、算法设计等关键环节的决策过程。伦理治理委员会定期召开会议，审议数据采集方案、算法公平性评估报告、隐私保护措施等重要事项，听取学生对模型应用的意见与建议，确保模型构建与应用符合学生的合法权益。建立畅通的反馈通道，为学生提供便捷的意见反馈渠道，如线上反馈平台、线下座谈会等，让学生能够及时反映模型应用过程中出现的问题，如误判情况、隐私泄露风险等。对于学生反馈的问题，建立快速响应机制，及时组织相关人员进行核查处理，在规定时间内给予学生明确答复。同时，赋予学生数据更正权与删除权，学生发现个人数据存在错误时，有权申请更正；当数据不再用于思想动态研判时，有权申请删除相关数据。

结语：大数据背景下高校学生思想动态的预测性研判模型构建，是思想政治教育数字化转型的重要探索，其核心价值在于通过技术赋能实现思想动态的精准预判与科学干预。模型构建需以多模态数据融合为基础，以深度学习算法为支撑，以动态预警机制为关键，以跨场景迭代为路径，形成科学高效的技术体系。同时，必须正视模型应用过程中的伦理挑战，通过明确数据采集边界、规避算法偏见、强化隐私保护、保障数字权利，构建技术与伦理协同发展的治理框架。预测性研判模型的构建与应用不是技术对教育的简单替代，而是技术与教育的深度融合，其最终目标是实现思想政治教育的精准化、个性化与长效化。未来，需进一步加强技术创新与伦理规范的协同推进，不断优化模型性能，完善伦理治理体系，让大数据技术更好地服务于立德树人根本任务，为高校思想政治教育高质量发展提供坚实支撑。

参考文献：

【1】刘戈,施梦绮. 大数据时代下高校学生思想动态研究[J].湖北经济学院学报(人文社会科学版),2024,21(11):126-129.

【2】杨辉,张海康. 地方高校建筑学专业学生思想动态调查与教学改革[J].石材,2024,(08):31-34.