思政课教师大数据素养的时代价值、实然困境与实践路径

1、思政课教师大数据素养的时代价值、实然困境与实践路径 摘 要：大数据时代，思政课教师的教学场域和技术形态发生了重要的变化，提升思政课教师的大数据素养既是落实教育现代化的必要举措，又是实现思政课在大数据时代实现其教学目标的必然要求，也是推进思政课教学改革创新的时代要求。当前大数据在思政课教学中应用不足，导致在提升思政课教师大数据素养过程中存在顶层设计、知识结构、协同机制等方面存在问题，需要从制定提升大数据素养的宏观战略、研制思政教师大数据素养标准进相关培训、搭建思政课教学的大数据中心引进相关人才等方面来寻找提升思政课教师大数据素养的路径。 关键词：技术；思维；大数据；大数据素养；思政课教师 当前，

2、大数据正在各个领域中发挥着重要影响，它已变成各领域发展的最大增量。思想政治教育在大数据的影响下正进行着更深层次的、更大范围的变革，思想政治教育者也在探索如何使自身的大数据素养适合大数据时代的要求。无论是高校的变革还是个体的思考都涉及到一个根本性的问题，如何使两者有机结合起来，使大数据成为思政教育的最大增量。关于这一主题的研究，学界分别从大数据的特征、伦理以及影响角度来讨论思政工作 1。在这一背景下， 笔者试图在对大数据的内涵、特征和技术原理分析的基础上，对思政教师大数据素养进行结构化分析，从而围绕这一主题的时代价值、实然困境与实践路径三个维度进行论证。 一、 思政课教师大数据素养提升的时代价值

3、 要把握思政课教师大数据素养的时代价值，必须首先了解大数据的一般知识，并在其基础之上对大数据素养本身进行结构化分析。 （一）大数据的一般知识 伴随着计算机技术对社会生活的全面渗透，信息爆炸已经演变到要引起信息形态质的飞跃， 在天文学、基因学等最早出现信息爆炸的学科，出现了“大数据”概念，这一概念已被广泛应用到人类社会的各个领域之中，但不管应用到何种领域，大数据都有其自身运行的规则。 大数据的含义 自大数据产生以来，人们在各个领域展开了相关讨论，对其界定各自不同，至今没有形成统一的共识。维克托迈尔-舍恩伯格和肯尼斯库克耶认为，大数据包括两个方面：一是难以用常规的技术手段在有限的时间范围内进行捕捉

4、、整理的数据集合；二是采用所有的数据而不是抽样调查的方式进行处理的数据。239 涂子沛则认为它是 “难以捕捉、存储、管理和分析的数据”，它的大并不能用一般的定义来加以界定，“而是通过大量数据的交换、整合和分析，从而获得新的知识，创造新的价值。”35 麦肯锡全球研究所在 2011 年 5 月所做的调查报告中，则把大数据定义为超出常规的“数据群”。由此可以得出，大数据是以互联网平台为基础，把海量的数据储存在数据库，并对其进行挖掘-分析-预测，从而运用到各个领域的数据群。 大数据的特征 大数据具有以下四个显著特征：第一，规模巨大。在技术能力受限的时代，对数据的分析， 采用的是随机采样，采集少量的数据

5、获得最大的信息；在大数据时代，样本等于总体，实现的是对数据全方位立体的采集，而不再依靠采取少量的样本进行数据分析。因此，所谓的规模巨大就是指数据的数量不但巨大，而且数据比较全面。237 第二，类型多样。在搜集数据比较困难的时代，人们对数据注重的是精确性；而在搜集数据比较充裕的时代，人们对数据注重的是混杂性。混杂性则意味着数据的来源、类型等的丰富性，如数据的来源包括图片、文字、音视频、符号等。第三，处理高效。大数据区分于以往数据发掘的一个重要特征在于数据发掘的速度快， 能够在极短的时间快速获取有价值的信息，数据挖掘遵守“1 秒定律”。第四，价值密度低。一般情况下，数据量与价值密度是成反比的，数据

6、量规模巨大，价值密度低，有用的数据通常聚焦于一两秒钟，但是要从海量的数据中来寻找。 大数据的技术原理 大数据的技术原理由“采集-存储-分析-挖掘”四个步骤构成。4在采集阶段，通过多个数据库对来自用户端的数据（如图像、文本、地理位置等）进行采集，这些被采集到的数据在数据库中汇聚形成数据流，最后演变为大数据。在存储阶段，数据在采集后虽然进入数据库，但是要想分析海量数据，还要将这些被采集到的数据导入到分布式的存储集群中进行存储，以便后续对数据的分析处理。在分析阶段，对存储在分布式数据库中的海量数据，主要是对数据的结构、内容和使用者的行为等进行分析和汇总，从而使检测的数据得以量化。在挖掘阶段，基于对数

7、据的各种分析和汇总，将抽象的数据转化为直观形象的形式，满足更高级别的数据分析需求。在四个步骤中，数据是本体，没有数据其它一切妄谈。完成数据采集就需要将其存储， 采集与存储就是为更好实现分析和挖掘，并以一定的方式呈现出来，这就构成了大数据运行的技术原理，而大数据的技术原理，是理解、分析和思考大数据问题的前提。 （二）基于大数据内涵、特征和技术原理的大数据素养 大数据素养这个词最早出现在 2004 年。5但是，到目前为止仍没有形成统一的界定。结合大数据的内涵、基本特征和技术原理，在本文中它是指人们具有搜集、运用以及共享大数据的能力，并在运用中形成大数据思维遵循一定的伦理规范。因此，大数据素养主要包

8、括以下几个方面： 1、 大数据思维 大数据是人类的位置、身体以及生理性特征等被数字化之后所呈现的形态。过去一切不可采集、存储、挖掘和共享的事物均被数据化，从而使不可认知的事物变得可预测、可观察，这就为我们掌握各行业的发展状况提供了可能性。大数据使各行业从业者不得不思考变革，各行业从业者必须树立大数据思维，思想政治教育也不例外。在大数据时代，必须把“思想政治工作传统优势”同大数据有机结合起来6，因为这是思想政治工作面对大数据时代作出的必然性选择。 第一，用大数据思维来解决问题。人们不能只意识到大数据的“大”仅仅在于数量，更要认识到数据的采集、分析和挖掘的流程发生了质的变化。通过数据挖掘与分析，可

9、以使教师更为精确地了解学生的思想行为。思政课教学中的 MOOC 以及翻转课堂等模式，使得教学对象学习数据被大规模采集成为可能。信息化时代，思政课教师不但要具有同大学生面对面交流互动的能力，而且要具有通过大数据图绘学生的思想状况。7第二、提升自身大数据的一般知识，从而实现精准思政。面对大数据技术频繁的更新以及大学生的大数据水平比较卓越。思政教师要提升自身大数据的一般知识，对大学生的思想、行为的数据进行精准搜集、精准分析，从而精准寻找应对策略。第三，提升协同能力。让思政课教师成为一位大数据通才是不可能的，因为大数据是一个混杂的系统，最优途径就是提升思政教师协同能力，与其他领域的专家协同完成教学目标

10、。在组建团队的过程中，要打造一支专任教师与兼职教师相结合的团队，以最小的成本实现资源最大化。很多优秀的大数据人才散落在社会各个地方，领导者要有能力把分散在各处的技术联合起来。 掌握大数据的技术原理 大数据的技术原理包括四个阶段：采集、存储、分析和挖掘。不了解大数据的前提是采集， 就没有办法掌握大数据和采集数据的传感器之间的关系，不了解数据库的结构，也就不可能正确作出后续的数据分析。 其次，大数据分析能力的提升是重点。大数据类型多样性这一特征决定了其涉及的领域宽泛，这就要求技术、工具和手段多样化，在实际应用的领域，可以把它分为三个部分：对互联网的结构、内容以及使用者的行为进行分析。8从思政课教学

11、角度出发，可以把它分为三个维度： 第一，对大学生学习的结构化数据进行把握。比如，采集分析图书馆书目数据，可以清晰地大学生学习的需求，进而针对不同的学生社群推荐不同种类的阅读书目，从而提升对学生教育的针对性。第二，对大学生思想所引发的各种碎片化的数据进行深入分析，从而能够把握大学生的关注重点，掌握大学生的思想动态，对于各种错误倾向和苗头性问题能够及时发现解决。如采集大学生在浏览网页留下的数据，针对大学生比较关注的思想潮流，运用思政课教学内容来进行解惑答疑。第三，对大学生行为进行数据挖掘，结合大学生的行为数据进行研判，在网购行为、网络评论和进出图书馆等方面发挥作用。如可以通过对大学生网购数据进行分

12、析，明确大学生网购的变化，并结合思政课教学中的科学消费观对大学生网购行为进行引导。 大数据伦理规范 作为一场技术革命的大数据对人类的隐私保护形成巨大挑战。大数据的 4 个基本特征（规模巨大、类型多样、处理高效、价值密度低），预示着人类生活正在数据化，这也就意味着人类的隐私也在越来越透明。规模巨大意味着获取隐私的手段正在趋于简单化，类型多样意味着人类可以通过多种方式来获取隐私，处理高效意味着可以快速熟悉获取的隐私，价值密度低意味着获取的隐私价值巨大。采集的数据被永久存储下来又被不断地被发掘出来，然而采集大数据的主体又没有好的措施加以制约，人类的隐私还能被保护吗？如大学生的购物习惯被淘宝监视着，大

13、学生的网页浏览被百度监视着，大学生的社交关系被 QQ、微信等监视着。大数据的采集者、使用者和生产者是相互分离的，而大数据的技术原理则是隐私泄露的技术基础，所以才会出现以上情况。因此，大数据伦理规范主要是针对大数据的采集者和使用者。在采集和运用大数据时，要避生数据的“二次利用”和隐私泄露。在相关法律不完善的情况下，就需要对使用主体进行德性、责任、制度等方面培训，使其树立科学的大数据伦理观。 （三）大数据素养对思政课教师的时代价值 大数据正在深刻地影响着人类社会的各个领域，如何把大数据这一最大变量转化为思政教育的最大增量，这就涉及到思政工作者大数据素养的提升。思政教师大数据素养的提升，既是落实教育

14、现代化的必要举措，又是实现思政课在大数据时代实现其教学目标的必然要求，也是推进思政课教学改革创新的时代要求。 1、 落实教育现代化的必要举措。 党的十九大报告对新时代实现社会主义现代化强国做了两步走的战略安排。社会主义现代化强国不是一个抽象的概念，而是一个具体的、全面的。具体到教育领域来说，就是要实现教育的现代化。教育现代化可以追溯到 2014 年教育部长袁贵仁教授提出的加快推进教育“治理能力现代化”。之后国务院以及教育部出台了与教育现代化相关的文件，如 2016 年的教育信息化“十三五”规划、2018 年的教育信息化 2.0 行动规划和中国教育现代化 2035等， 在以上文件均提及了教育领域

15、在大数据时代的相关变革。思政教育的现代化是教育现代化的一个方面，而要实现这一目标，势必要提升思想政治工作者的大数据素养。 2、思政课在大数据时代实现其教学目标的必然要求 思政课的教学目标简单的说是用党的指导思想来武装学生头脑，从而成为社会主义建设的“栋梁”。以往思政课教学，学生获取的知识主要来自于教师。但是随着人类进入大数据时代， 这一教学模式则受到重大挑战。大数据时代，学生不再满足于被动地接受老师的知识，他们会借助于互联网平台，通过海量的大数据资源，主动获得、同化以及建构新知识，同时大数据技术也在改变着学生的学习方法，使其越来越个性化。思政教师在教育过程中对大学生的影响越来越弱。因此，必须推

16、进思政课教学与大数据的深层次的融合。第一，思政课教学在大数据时代的重要目标是提升学生的大数据素养。学生是大数据的使用者、建设者，高校人才质量的高低取决于这一主体素养的高低。思政课教学在培养学生的大数据素养更加侧重于对大数据思维、大数据伦理规范。第二，在使用大数据过程中帮助学生树立科学的伦理观。大数据已经成为当代大学生学习和生活的常态，它在给学生提供便利的同时，也产生了一些负面影响。在学习上， 用粘贴复制代替了刻苦努力；在生活上呈现娱乐化。因此，要通过思政课来引领大学生的思想行为，使他们能够科学应对大数据。第三，提升教学内容的针对性。通过大数据技术，精准把握大学生的思想动态，从而制定出科学的对策

17、。 3、思政教学改革创新的时代要求 提升大数据素养有利于推进思政教学改革创新，从而提升思政课教师的教学技能。第一， 推进教学的信息化。大数据时代，需要推进教学的信息化，如通过大数据来搜集大学生的学习、娱乐与生活，从而通过数据来更全面把握学生的思想动态。第二，推进教学的精准化。通过大数据，可以掌握每一个学生学习的时间、兴趣、习惯、思维方式等个性化的需求；在把握学生个体需求的基础上，利用大数据资源进一步丰富学习资源库，从而满足学生个体的多样化需求。 二、思政课教师大数据素养提升面临的实然困境 当下整个思想政治教育领域正处于大数据的冲击之下，思政工作者均认识到了大数据正在迅猛地改变着思政政治教育的工

18、作方式，变革是大趋势，但是怎么变革，变革之路怎么走尚未明确。当前还存在某些问题。这些问题具体体现在以下几个方面： 第一，顶层设计不足。大数据在思政课的具体体现主要集中在平台与资源方面，还未意识到思政教师大数据素养提升的重要性，尤其是在对其规划上存在着各层次的不足，具体表现在以下几个方面：1、从国家层面来说，已出台各项规定但没有具体操作措施。进入新时代，已颁布了促进大数据发展行动纲要（2015）、新一代人工智能发展规划（2017）等文件，文件规定在全社会中推广大数据的普及和培训，支持高校、职校以及社会机构等进行人工智能的培训。在教育领域，鼓励利用大数据搜集、分析和反馈大学生的思想行为，从而推进教

19、育的个性化和针对性。但已有文件并没有对思政课教师的大数据素养有明确的规定和具体的要求。2、从高校层面来说，有现实需求但无出台相关规定。伴随着信息化在教育领域的扩展，智慧校园已经成为一种趋势，如校园无线网、统一身份认证等屡见不鲜。因此，思政课教师大数据素养的提升，成为高校运用大数据破解思政教学难题的重要前提和基础。但是在现实中，由于大数据软硬件的缺乏、相关人才的匮乏等，在体制机制上表现为不顺畅。3、从思政课教师层面来说，缺乏合理的路径。一些思政教师在面对强大的大数据开始怀疑以往形成的教学技能，甚至悲观地认为专业知识已经没有用武之地了，未来是 Ai（人工智能）的时代。由此放弃以往得来的思想政治教育

20、的知识，开始学习大数据，但面对各种复杂的代码与算法，又无从下手，因为绝大部分专任教师都是出身于人文社会科学专业。当然，还有部分思政教师力图成为这方面的专家， 从而一劳永逸地掌握大数据。 第二，知识结构存在问题。掌握大数据的思政专业人才匮乏，而这种匮乏源于专业培养体系中相关知识的学习和训练的空白。从以上大数据的内涵、特征和技术原理以及大数据素养的论述中，可以看出大数据具有的运用需要非常强大的技术作为支撑，与大数据相关的内容通常需要掌握相关的技术话语，大部分长期从事思想政治工作的教育者基本上都是出身于哲学、政治学、历史学等哲学人文社会科学,在知识结构上缺乏对大数据的专门学习和训练，要想在短期内掌握

21、大数据的技术、原理并加以熟练使用是不可想象的。大数据通常以亿万级的数据形态出现，使思想政治工作者难以把握到大数据的边界；再加上新闻媒体对大数据的“热捧”，每个人都在畅谈大数据，好像不谈论大数据的人就跟不上时代的发展。 第三，协同机制欠缺。所谓协同机制欠缺，是指思政方面的人才与大数据方面的人才在协同机制方面存在着欠缺。大数据方面的人才通常都是出身于计算机、数学等相关的学科，他们通过相关学科的专业训练成为专业人才。在思想政治教育变革和创新的道路上，还存在着对大数据人才认识上的误区。在提升思政教育大数据素养的路径中，引进相关人才是一项具有战略意义的措施。但是，负责引进人才的相关专家大多数都是出身于人

22、文社会科学专业，对于什么是大数据人才缺乏科学认知，由此，便出现了引进的人才只要与计算机、数学等相关的学科有关即可。现代社会由于科学技术的迅猛发展导致专业分科极为精细，计算机、数学等学科也毫不例外，只要是学计算机或数学的都按大数据人才引进是一种极为不科学的做法。 以上几种情形体现了思想政治教育领域在面临大数据出现的各种不适，既反映了大数据给思政教育带来变革时带来的焦虑，又有思想政治工作者对大数据的专业知识认知不足形成的误判。大数据在整个社会领域的渗透，使各个行业必然要做出应对。就思想政治教育领域来看，1、要把大数据视为一种新的思维方式。思政课教师应该认识到大数据可以为思政教育做什么，能运用大数据

23、解决思政教育中的哪种问题，思政教育运用大数据并不是为了大数据而大数据，要把大数据作为思想政治教育的一种全新思维方式，思想政治教育与大数据的关系就是目的与手段的关系。2、要把两者融合在一起。计算机学科与人文社会科学中的逻辑学具有相通之处，在选取大数据人才的时候，要侧重计算机中的算法、文本、可视化，这些可以和人文社科中的逻辑有机融合起来。 三、提升思政课教师大数据素养的实践路径 对于思政课教师来说，大数据思维素养比大数据技术素养更具有现实价值。大数据素养的提升，既需要着眼于整体，又需要有掌握大数据技术的核心队伍；既需要从当下教学中存在的困境，又需要从高等教育的长远发展入手。具体策略如下： 制定大数

24、据素养提升的宏观战略 国家在大数据时代制定大数据战略，具体到思政课来说，就是要制定合适的大数据素养战略规划，从而提升其教学质量。思政课教学既要适应高等教育的大数据化变革，又要不断推进自身的大数据化变革。从国家层面对思政课做出相应的大数据规划战略，国家从政策、资金、人力等方面进行相应的倾斜。地方层面应该建设区域性的大数据平台（包括思政教学）。进一步深化国家大数据战略，必然要搭建行业性、区域性的大数据中心。地方政府要高度重视区域内教育大数据中心的搭建，要有规划有步骤地推进，从而为高校有效开展思政工作提供有力的支撑。高校是建设思政大数据平台的主体。思政教师数据素养的提升是与相关的大数据平台的构建是分

25、不开的，搭建的优劣直接关系到一线教师的数据素养的优劣。思政教学大数据平台的建设，一方面是完善教育教学大数据平台化的基础之上，从而深化思政课教学大数据平台管理的制度化；另一方面，提升师生大数据素养可以深化其它课程对大数据的挖掘和使用。9 研制思政教师大数据素养标准进相关培训 提升专任教师大数据素养并非为了要专任教师成为这方面的专家，那样就会脱离了思想政治教育的轨道，就好比“丢了西瓜捡了芝麻”。在思想政治教育中培育大数据运用能力的目的， 是为了更好地让专任教师精准解决问题。提升专任教师数据素养主要就是让其掌握大数据的技术原理，具有大数据运用的基本能力。第一，用数据思维来教学。在教学中必须贯彻数据思

26、维， 以适应时代发展。但并不一定需要成为一名运用大数据的专家，也没有必要通晓所有的数据采集和挖掘，而是要培养和树立大数据思维，并运用这一工具来进行教学。第二，熟悉数据技术。思政教师应能运用采集、存储的数据进行分析研判，把握学生思想行为的走向，对学生群体中的各种苗头性问题具有前瞻性，一旦数据出现异常，就要对学生进行疏导必要时要加以警告。第三，遵守数据伦理。在把握数据技术的前提下，还应该具备数据伦理观念，数据采集使用责任意识等。在采集使用学生数据时，要尊重学生隐私，规范使用学生数据，当在使用学生数据中若有泄露数据隐私应停止使用数据，若造成伤害的，应承担相关责任。 在确立了相关标准后，还要进行大数据

27、相关知识的培训。正如上文所言，大数据相关知识的训练，不仅仅是技术方面的，还要有伦理、思维、业务等方面的训练。第一，技术方面的培训。大数据在技术维度上具有比较强的专业性，在对思政教师进行培训时，要侧重于能被专任教师接受的数据技术。了解大数据的基本操纵规则，而对于硬件维护、信号传输等则没有掌握的必要。第二，数据思维方面的培训。与技术相比，大数据思维更为重要，因此，要将培训的重点放在思维方式上。通过培训，熟练使用大数据思维方法来解决学生思想上存在的问题。第三，进行相关伦理制度的培训。具体来说：1、树立科学的数据伦理10观念。大数据作为一种客观性的存在，本身是没有善恶之分的，之所以会出现个体隐私泄露等

28、现象，关键问题就在于大数据的采集者和使用者。如果运用大数据的主体（如思政课教师）在使用其他主体的数据信息时，可以做到遵守相关的法律法规和道德，那么大数据的运用则会有更美好的蓝图。然而，在现实社会中，海量数据的运用挑战了人类伦理，由于我国法律制度在规范数据方面的相对不完善，因此在搜集使用大数据时，主体必须具有数据伦理观念。所谓的数据伦理观念，就是指以数据为本体来研判数据在实践中的伦理问题。在没有相关法律规定下，思政教师树立科学的数据伦理观念具有重要意义。因为它可以引导思政教师和大学生形成正确使用大数据的价值观， 从而推动思政教师和大学生有序运用大数据创造出更大的价值。尊重学生的隐私权，在运用学生

29、隐私数据时，能够做到“己所不欲，勿施于人”，规范使用学生的数据信息，才可以有效规避学生个体的隐私泄露。2、谁采集使用谁负责。大数据的运用是权利与义务的有机统一。大数据在运用过程中，之所以会出现各种问题，是因为人们割裂了权力与义务的有机统一，使用者只是一味地享受权利，而不去履行应有的义务、责任。因此，思政课教师在采集使用学生的数据信息时，要做到：（1）在采集和使用大学生的数据时，要履行告知义务。让大学生知晓思政教师采集使用及其目的、存在的风险以及补救措施等。（2）在运用采集的数据中，如果出现学生隐私的泄露且不具有负责的能力，为防止出现不可预料的局面，思政教师必须中止其行动。（3） 在使用数据时，

30、确实出现了学生数据隐私泄露的情况，并对学生个体带来了伤害，那么就有必要对受到伤害的个体做出补偿。11第四，知识构成要紧跟大数据技术的不断更新。面对大数据技术更迭比较频繁的状况，思政课教师的知识体系必须随着大数据技术的更新而不断更新。 搭建思政课教学的大数据中心并引进相关人才 思政教学大数据平台是一为思政课教学单独成立的数据中心。它聚集了该教学部门的大数据人才，具有采集-存储-分析-挖掘数据的能力，掌握大学生思想行为等方面的核心数据，能为一线教学提供相关数据支撑，从而使教学内容更具有精准性。当前，高校思政工作已经建立了学生管理、学生就业的数据平台，为辅导员开展业务提供了便利，但是其它大数据平台尚

31、未建立。思政课教学作为思政工作的一个重要组成部分，也需要建设相关的大数据中心。 长期以来，思政课十分重视课堂教学，强调思想的灌输，在课程教学中很少涉及到大数据。思政课教师队伍的学科背景基本上是人文学科，理工科方面的教师十分匮乏，这就意味着很少精通大数据技术的人员。因此，要搭建相关大数据平台，就需要引进一批与大数据相关的专业人才，当然这个专业人才要精通大数据的算法、可视化等技术，从而为教学提供相关技术支撑； 当然也可以从思政课教师之中选拔一些精通大数据的人才进行培育，但是不管引进还是内部培育，最终是为了提升思政课教师队伍的大数据素养。 参考文献: 1罗红杰、平章起.大数据驱动:思想政治教育现代化

32、的重要引擎J.重庆大学学报（社会科学版），2019-09-26. 2英维克托迈尔-舍恩伯格、肯尼斯库克耶著.大数据时代M. 盛杨燕,周涛译.杭州:浙江人民出版社，2013. 涂子沛.大数据M.桂林：广西师范大学出版社，2012. 禹卫华.编辑的大数据素养与实现路径J.中国出版，2017（5）:12-16. Schield M.Information Literacy,Statistical Literacy and Data LiteracyJ.Iassist Quarterly,2004(2-3):7-14. 习近平在全国高校思想政治工作会议上强调：把思想政治工作贯穿教育教学全过程 开创我国

33、高等教育事业发展新局面N.人民日报，2016-12-09(1). 李明珠，刘洋洋.大数据时代高校个性化思想政治教育研究J.西北民族大学学报（哲学社会科学版）,2018（06）:37-42. 葛卫华.培育高校思想政治工作队伍大数据素养的有效路径J.毛泽东邓小平理论研究,2017（7）:65-70. 刘宏达、穆帆. 提升高校辅导员大数据素养的时代价值与实施策略J. 思想理论教育,2019(10):97-102. Floridi,L.,Taddeo,M.What is data ethics Philosophical transactions of theroyal socirty:A mathematicalJ.Physical&Engineering Sciences,2016(2083):1-5. 陈仕伟、黄欣荣.大数据时代隐私保护的伦理治理J.学术界，2016（01）:85-95. The era value, practical dilemma and practical path of big data literacy of ideological and political teachers Abstract: In the era of big data, important changes have take