摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
1 绪论 | 第10-17页 |
1.1 选题依据 | 第10-12页 |
1.1.1 选题背景 | 第10-11页 |
1.1.2 选题意义 | 第11-12页 |
1.2 研究现状 | 第12-15页 |
1.2.1 国内研究现状 | 第12-14页 |
1.2.2 国外研究现状 | 第14-15页 |
1.3 研究方法 | 第15-16页 |
1.3.1 文献研究法 | 第15页 |
1.3.2 归纳总结法 | 第15-16页 |
1.3.3 案例分析法 | 第16页 |
1.4 研究的创新点 | 第16-17页 |
2 当前大学生思想政治教育针对性时效性分析 | 第17-20页 |
2.1 当前增强大学生思想政治教育针对性时效性的意义 | 第17-18页 |
2.2 当前大学生思想政治教育针对性时效性现状分析 | 第18-20页 |
2.2.1 传统思想政治教育工作难以及时准确把握学生的思想行为动态 | 第18页 |
2.2.2 对当前大学生特点把握不足,不同群体的个性化教育较为缺乏 | 第18-19页 |
2.2.3 部分思想政治教育者囿于传统思维定式,仍然凭经验主义办事 | 第19-20页 |
3 大数据与大学生思想政治教育的相关性分析 | 第20-27页 |
3.1 大数据的相关概述 | 第20-21页 |
3.1.1 大数据的含义 | 第20页 |
3.1.2 大数据的基本特征 | 第20-21页 |
3.2 大数据视野下大学生思想政治教育工作的新特征 | 第21-23页 |
3.2.1 大学生思想政治教育样本更加全面化 | 第21-22页 |
3.2.2 大学生思想政治教育样本来源更加数据化 | 第22-23页 |
3.2.3 大学生思想政治教育更加注重相关关系 | 第23页 |
3.3 大数据视野下增强大学生思想政治教育针对性时效性的价值 | 第23-27页 |
3.3.1 及时了解学生思想动态成为可能,思想政治教育更具亲和力 | 第23-24页 |
3.3.2 使学生个性化教育成为可能,思想政治教育更具针对性 | 第24-25页 |
3.3.3 提高思想政治教育工作的预测性,增强教育的时效性 | 第25-27页 |
4 运用大数据增强大学生思想政治教育针对性时效性案例分析——以西华大学2013级本科生为例 | 第27-37页 |
4.1 “四大业务系统”数据基本情况 | 第27-28页 |
4.1.1 校园一卡通数据 | 第27页 |
4.1.2 教务系统数据 | 第27-28页 |
4.1.3 学工系统数据 | 第28页 |
4.1.4 就业系统数据 | 第28页 |
4.2 “四大业务系统”数据分析 | 第28-34页 |
4.2.1 校园一卡通数据——实时关注学生动态 | 第28-31页 |
4.2.2 教务系统数据——把握学生学习质量 | 第31-32页 |
4.2.3 学工系统数据——掌握学生奖惩情况 | 第32-33页 |
4.2.4 就业系统数据——跟进学生就业状况 | 第33-34页 |
4.3 “四大业务系统”数据关联性分析 | 第34-37页 |
4.3.1 一卡通与教务系统数据——关注学生生活,提高学习质量 | 第35页 |
4.3.2 一卡通与学工系统数据——注重日常管理,做好综合测评 | 第35-36页 |
4.3.3 教务系统与学工系统数据——把握学习效果,提高综合素质 | 第36页 |
4.3.4 教务系统与就业系统数据——夯实专业基础,提高就业能力 | 第36-37页 |
5 运用大数据增强大学生思想政治教育针对性时效性的若干思考 | 第37-46页 |
5.1 运用大数据增强大学生思想政治教育针对性时效性遇到的问题 | 第37-41页 |
5.1.1 数据思维意识缺乏 | 第37-38页 |
5.1.2 数据资源整合不够 | 第38页 |
5.1.3 数据技术缺乏 | 第38-40页 |
5.1.4 数据安全意识缺失 | 第40页 |
5.1.5 相关制度机制欠缺 | 第40-41页 |
5.2 运用大数据增强大学生思想政治教育针对性时效性的对策建议 | 第41-46页 |
5.2.1 树立大数据思维意识 | 第41-42页 |
5.2.2 建立大数据思想政治教育平台 | 第42-43页 |
5.2.3 培养大数据专业化人才队伍 | 第43-44页 |
5.2.4 筑牢大数据安全意识 | 第44页 |
5.2.5 健全大数据思想政治教育相关制度机制 | 第44-46页 |
结论 | 第46-47页 |
参考文献 | 第47-51页 |
攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 | 第51-52页 |
致谢 | 第52-53页 |