课题申报书：基于数据画像的高校精准思想政治教育研究.docxVIP

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证

求知探理明教育，创新铸魂兴未来。

基于数据画像的高校精准思想政治教育研究

课题设计论证

一、研究现状、选题意义、研究价值

（一）研究现状

随着信息技术的快速发展，大数据技术在各个领域的应用越来越广泛。在教育领域，大数据技术也被应用于高校思想政治教育中，以实现精准教育。然而，当前高校思想政治教育在数据画像的应用方面还存在一些问题，如数据画像的准确性、全面性以及个性化推荐的有效性等。因此，对基于数据画像的高校精准思想政治教育进行研究具有重要的现实意义。

（二）选题意义

理论意义：通过对基于数据画像的高校精准思想政治教育的研究，可以丰富和发展思想政治教育理论，为思想政治教育提供新的理论视角和实践路径。

实践意义：研究可以为高校思想政治教育提供有效的数据画像方法，提高教育工作的针对性和实效性，促进学生全面发展。

（三）研究价值

学术价值：本研究有助于深化对大数据技术在思想政治教育中的应用研究，为相关领域的学术研究提供新的视角和思路。

社会价值：通过精准思想政治教育，可以提高学生的思想政治素质，培养具有社会责任感和创新精神的人才，为社会发展做出贡献。

二、研究目标、研究对象、研究内容

（一）研究目标

构建基于数据画像的高校精准思想政治教育模型。

提出高校精准思想政治教育的实施策略。

探索高校精准思想政治教育的评估体系。

（二）研究对象

本研究以高校学生为研究对象，关注他们在思想政治教育过程中的数据画像、教育需求和行为特征。

（三）研究内容

数据画像的构建：包括学生基本信息、学业成绩、行为表现、兴趣爱好等方面的数据收集和分析。

精准思想政治教育的实施策略：根据数据画像，制定个性化的教育方案，实施精准的教育干预。

评估体系的构建：建立科学的评估体系，对精准思想政治教育的效果进行评估和反馈。

三、研究思路、研究方法、创新之处

（一）研究思路

本研究将采用“数据收集与分析-模型构建-策略提出-评估反馈”的研究思路，通过对高校学生的数据画像，构建精准思想政治教育模型，提出实施策略，并进行评估和反馈。

（二）研究方法

文献研究法：通过查阅相关文献，了解国内外大数据技术在思想政治教育中的应用现状和研究成果。

数据分析法：运用统计分析、机器学习等方法，对收集到的学生数据进行处理和分析。

案例分析法：选取典型案例，对精准思想政治教育的实施过程进行深入分析。

（三）创新之处

提出基于数据画像的高校精准思想政治教育模型，为精准教育提供理论支持。

提出个性化的教育方案，提高思想政治教育的针对性和实效性。

构建科学的评估体系，为精准思想政治教育的效果评估提供依据。

四、研究基础、保障条件、研究步骤

（一）研究基础

理论基础：本研究以思想政治教育理论、大数据理论为基础，结合教育学、心理学等相关学科知识。

实践基础：研究团队在高校思想政治教育领域具有丰富的实践经验，对数据画像和精准教育有深入的理解。

（二）保障条件

人员保障：研究团队由具有丰富经验和专业知识的教育科研专家组成。

数据保障：高校提供学生基本信息、学业成绩、行为表现等数据支持。

技术保障：研究团队具备大数据分析、机器学习等专业技术能力。

（三）研究步骤

第一阶段：文献调研，了解国内外大数据技术在思想政治教育中的应用现状和研究成果。

第二阶段：数据收集与分析，构建学生数据画像。

第三阶段：模型构建，提出高校精准思想政治教育的实施策略。

第四阶段：案例研究，深入分析精准思想政治教育的实施过程。

第五阶段：评估反馈，构建科学的评估体系，对精准思想政治教育的效果进行评估和反馈。

通过以上研究，旨在为高校精准思想政治教育提供理论支持和实践指导，促进学生全面发展。

（课题设计论证共1524字）

课题评审意见：

本课题针对教育领域的重要问题进行了深入探索，展现出了较高的研究价值和实际意义。研究目标明确且具体，研究方法科学严谨，数据采集和分析过程规范，确保了研究成果的可靠性和有效性。通过本课题的研究，不仅丰富了相关领域的理论知识，还为教育实践提供了有益的参考和指导。课题组成员在研究中展现出了扎实的专业素养和严谨的研究态度，对问题的剖析深入透彻，提出的解决方案和创新点具有较强的可操作性和实用性。此外，本课题在研究方法、数据分析等方面也具有一定的创新性，为相关领域的研究提供了新的思路和视角。总之，这是一项具有较高水平和质量的教科研课题，对于推动教育事业的发展和进步具有重要意义。

课题评审标准：

1、研究价值与创新性

评审关注课题是否针对教育领域的重要或前沿问题进行研究，是否具有理论或实践上的创新点，能否为相关领域带来新的见解或解决方案。

2、研究设计与科学性

课题的研究设计是否合理，研究方法是否科学严谨，数据收集与分析过程是否规范，以及结论是否基于充分的数据支持，是评审