大数据时代高校大学生法制教育研究论文
摘要：:随着国家信息化水平的不断提升，大数据时代已经到来。本文以大数据为视阈，探索大数据对大学生法制教育的影响，结合大数据的内涵与特点，从理念和模式上分析大数据时代为高校法制教育带来的变革。
关键词：:大数据;法制教育;变革
2018年4月，国家网信办发布了《数字中国建设发展报告(2017年)》，全面总结和梳理了过去五年来，我国数字中国建设的成就，国家信息化发展正面临着前所未有的时代机遇和变革。大数据已悄然走进大众生活，并为社会发展与建设所广泛应用，大数据时代已经来临。“大数据”这一概念有广义和狭义之分，狭义上讲，大数据是指一个体量特别大，数据类别特别大的数据或信息资产的集合，广义上讲，大数据除狭义上的含义外，还包含对大数据技术的应用，本文采用广义上的概念。大数据视阈就是通过对海量数据进行采集、架构、处理和分析，从而挖掘和预测数据规律与发展的研究视角。大学生法制教育是通过教学、实践等多途径培养学生树立法律信仰、塑造法律素养的教育，其核心是为使学生知法、懂法、守法，实现综合素质养成。法制教育使大学生思想政治教育的重要组成部分，大众生活的改变必将对学生思想政治教育产生影响和作用，因此，探索和研究大数据对高校大学法制教育的影响，对更好地开展大学生思想政治教育，尤其是网络思政教育，有着重要意义和价值。
一、大数据对高校大学生法制教育的影响
大数据有其特殊的特点和内涵，应用于教育领域时，更体现和反映出教育的包容性，尤其是以及信息技术时代带给教育领域的全新机遇与挑战。一方面，借助大数据技术变革，拓展法制教育的平台，延展全新的教育理念，有利于实现法制教育以需求为导向，适应社会发展。另一方面，大数据技术与法制教育的结合应用还有待进一步完善，教育的模块化、信息化和技术化还有待进一步探索和改进。在推进和改进大学生思想政治教育的背景下，高校应充分抢抓机遇，利用大数据及其技术分析改变法制教育内容僵化、效果不佳的`境遇，找到信息化手段与教育的契合点，充分实现科技服务教育。
二、大数据时代高校大学生法制教育的变革
(一)“规律与发展”:新形势下大学生法制教育的新思维大数据技术就是对海量数据进行处理和分析，挖掘和预测数据相关性或关联规则，构建数据规律模型，从而带动某一领域的发展变革，因此，大数据变革的核心理念就在于“规律与发展”，而大数据的核心理念恰好为新形势下大学生法制教育提供了“探索教育规律，促进创新发展”的新理念和新思维。法制教育作为思政教育的重要组成部分，必须要符合思政教育规律，并结合社会发展变革和大学生特点的变化而不断的创新，才能使法制教育更好地适应信息化时代的大变化。
(二)“采集与架构———处理与分析———挖掘与预测”:新形势下大学生法制教育的新思路大数据处理流程大致有采集、导入和预处理、统计和分析、数据挖掘等步骤，大数据帮助我们从海量数据本身这个源头识别意义，从而帮助某一领域实现价值。这就是启动内需的原理。而大数据的研究视角和研究方法恰好为新形势下大学生法制教育提供了“以需求为导向，以处理和分析为手段，预测和构建教育模型”的新思路。
1．“采集与架构”———运用多源信息基础理论，使教育素材来源于广泛实际应用从这种意义上讲，大数据是以“海量数据”为基础的研究处理，这里的海量数据多以多源信息形式呈现，对海量数据的采集和基础架构(这里的基础架构指云存储、分布式文件存储等)，是对数据处理和挖掘的源数据基础，这对于准确预测和构建数据规律模型至关重要。而在我国法制教育的素材，主要来源于教材、法律法规和案例，主要有“泛而空、可操作性低、可借鉴性差”等特点，未能完全遵循教育素材来源于广泛实际应用的原理，从而忽视了用大数据的视角来看待和分析问题的角度。大数据具有数字化、可视化、极强的应用性等特点，为法制教育提供了全新的视角，并带来重要的改变。在教育教学和大学生实践活动中渗透数据的采集与架构，使高校法制教育更有基础数据的支撑，是构建大学生法制教育模型的基石。
2．“处理与分析”———应用大数据的方法论成果，构建大学生法制教育实践育人模型从这种意义上讲，大数据对采集和架构的海量数据，基于数据质量、形式、相关性、兼容性和使用价值等，进行整合处理与分析，才能洞悉和认知某一领域的规律。传统课堂教学模式与实践教育模式的不同，在于传统课堂教学使用的语言抽象、概括、模糊，缺乏数据支持，因而实践教育模式更侧重于对数据搜集、处理与分析，以需求为导向，使其具有可操作性和可借鉴性。在大学生法制教育中，“需求”既是吸引大学生融入其中的内生动力，也是大学生实践活动中策略指南，以需求为导向，运用处理与分析的思维，开展法制教育，有利于推动教育教学与现实生活相结合，有利于推动实践育人机制的构建。
3．“挖掘与预测”———结合大数据的理论思维，为法制教育提供科学的教育指南从这种意义上讲，大数据的理论思维与传统的“原因———结果”的思维方式不同，它更强调:要相关不要因果。因此，相关性是大数据挖掘与预测的理论思维，这主要与海量数据是以无结构化或半结构化数据形式呈现有关。在大学生法制教育模型构建中，就是要利用大数据，运用挖掘与预测的思维，基于海量个案的处理与分析，探索普遍规律，为大学生法制教育提供科学的教育指南，例如从法律应用的角度，利用大数据技术可以挖掘和预测大学生在社会活动中可能出现的法律风险，并提出相应的法律防范方法，提供法律支持和保障;从法律价值的角度，挖掘和预测大学生在社会活动中可能出现的法律价值冲突，并及时提出警示，使大学生社会活动在法制框架下开展。
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