课题开题报告：大数据赋能精准思政的模型建构及其育人路径探索.docxVIP

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证

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大数据赋能精准思政的模型建构及其育人路径探索

课题设计论证

《大数据赋能精准思政的模型建构及其育人路径探索》课题开题报告

一、课题基本信息

课题名称：大数据赋能精准思政的模型建构及其育人路径探索

课题来源：学校科研处

课题类型：应用研究

课题负责人及主要成员：张三（课题负责人），李四、王五（主要成员）

课题申报时间：2023年10月1日

预计完成时间：2024年10月1日

二、课题研究背景与意义

随着大数据技术的快速发展，其在各个领域的应用越来越广泛。在思想政治教育领域，大数据技术为精准思政提供了新的思路和方法。精准思政是指通过大数据技术，对学生的思想动态、行为习惯、兴趣爱好等进行深入分析，从而实现个性化的思想政治教育。大数据赋能精准思政，有助于提高思想政治教育的针对性和有效性，促进学生的全面发展。

本课题旨在构建大数据赋能精准思政的模型，并探索其育人路径。通过深入研究大数据技术在思想政治教育中的应用，为提高思想政治教育的质量和效果提供理论支持和实践指导。本课题的研究成果对于推动思想政治教育现代化、提高学生的思想政治素质具有重要意义。

三、国内外研究现状与发展趋势

国内研究现状：国内关于大数据赋能精准思政的研究还处于起步阶段，主要集中在理论探讨和案例分析方面。一些学者对大数据技术在思想政治教育中的应用进行了初步探索，提出了基于大数据的精准思政模型和实施路径。然而，这些研究还存在一定的局限性，缺乏系统的理论体系和实证研究。

国外研究现状：国外关于大数据赋能精准思政的研究相对较为成熟，主要集中在教育数据挖掘、个性化学习、在线教育等方面。一些学者提出了基于大数据的个性化学习模型和实施路径，并通过实证研究验证了其有效性。这些研究为本课题提供了有益的借鉴和启示。

发展趋势：随着大数据技术的不断发展和应用，大数据赋能精准思政的研究将更加深入和系统。未来研究将更加注重实证研究，通过大数据技术对学生的思想动态、行为习惯、兴趣爱好等进行深入分析，构建更加精准的思政模型。同时，研究还将关注大数据技术在思想政治教育中的伦理问题，确保其应用符合道德规范和法律法规。

四、课题研究目标与内容

研究目标：

（1）构建大数据赋能精准思政的模型，为提高思想政治教育的针对性和有效性提供理论支持。

（2）探索大数据赋能精准思政的育人路径，为推动思想政治教育现代化提供实践指导。

研究内容：

（1）大数据技术在思想政治教育中的应用研究。

（2）基于大数据的精准思政模型构建。

（3）大数据赋能精准思政的育人路径探索。

五、课题研究方法与路径

研究方法：

（1）文献研究法：通过查阅相关文献，了解大数据技术在思想政治教育中的应用现状和发展趋势。

（2）实证研究法：通过收集和分析学生的思想动态、行为习惯、兴趣爱好等数据，构建大数据赋能精准思政的模型。

（3）案例分析法：通过分析典型案例，总结大数据赋能精准思政的育人路径。

研究路径：

（1）第一阶段：文献综述和理论探讨，了解大数据技术在思想政治教育中的应用现状和发展趋势。

（2）第二阶段：数据收集和分析，构建大数据赋能精准思政的模型。

（3）第三阶段：案例分析和实证研究，探索大数据赋能精准思政的育人路径。

六、课题研究的预期成果与形式

预期成果：

（1）构建大数据赋能精准思政的模型，为提高思想政治教育的针对性和有效性提供理论支持。

（2）探索大数据赋能精准思政的育人路径，为推动思想政治教育现代化提供实践指导。

成果形式：

（1）学术论文：在国内外核心期刊发表关于大数据赋能精准思政的研究论文。

（2）研究报告：提交关于大数据赋能精准思政的研究报告。

（3）实践案例：总结大数据赋能精准思政的育人路径，形成可推广的实践案例。

七、课题研究的进度安排与人员分工

进度安排：

（1）2023年10月1日-2023年12月31日：文献综述和理论探讨。

（2）2024年1月1日-2024年6月30日：数据收集和分析，构建大数据赋能精准思政的模型。

（3）2024年7月1日-2024年9月30日：案例分析和实证研究，探索大数据赋能精准思政的育人路径。

人员分工：

（1）张三：负责课题的整体规划和协调，主持课题的研究工作。

（2）李四：负责文献综述和理论探讨，协助构建大数据赋能精准思政的模型。

（3）王五：负责数据收集和分析，协助案例分析和实证研究。

八、课题研究的经费预算与设备需求

经费预算：

（1）文献资料费：5000元。

（2）数据采集费：10000元。

（3）设备购置费：20000元。

（4）差旅费：5000元。

（5）其他费用：5000元。

总计：45000元。

设备需求：

（1）计算机：用于数据收集和分析。

（2）服务器：用于存储和处理大数据。

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