大数据视域下高校实施精准思政的对策研究——以大连理工大学"校园恋人"模型建构为例

摘要：

本文以构建"校园恋人"模型为例,选取大连理工大学的210个样本数据,采用K-Means聚类算法,通过对学生行为数据进行筛选、分析、处理,结合关系网络、时空数据,揭示高校学生间的相互关联和时空相关的模式及规律,找到"校园恋人"和潜在"孤僻症"人群,把握和预测学生群体性问题和现象.针对在大数据时代推动高校开展思政教育面临的困难,从思维理念、管理平台、制度体系、人才队伍等四个方面提出高校运用大数据开展精准思政的对策建议.

关键词：大数据、K-Means聚类算法、精准思政

所属期刊栏目：12

分类号：G641(高等教育)

资助基金：辽宁省社会科学规划基金项目;大连理工大学 2017 年教学改革基金项目

在线出版日期：2020-09-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：81-84