摘要：本文旨在探讨互联网大数据时代关工委工作所面临的挑战、问题以及创新路径和实现方式。分析了传统关工委工作模式的局限性以及互联网大数据时代对关工委工作的新需求。阐述了在互联网大数据时代，关工委工作应该着力的方向和重点。提出了利用互联网环境拓展工作边界、数据驱动精准定位大学生需求、资源整合拓展服务内容、加强互动交流丰富客观数据，以及数字素养与能力提升等关工委工作创新路径和实现方式。
关键词：互联网； 大数据； 关工委；创新
一、引言
随着全面建设社会主义现代化国家新征程的展开，关心下一代工作在这一过程中扮演着重要的角色。然而，互联网大数据时代的到来给关心下一代工作带来了新的形势和任务。传统的关工委工作模式逐渐暴露出一些局限性，如形式单一、个性化需求难以满足、工作效率有待提升等，这些问题对于关工委工作的发展和创新提出了新的挑战。
为了更好地满足新时代的需求，中共中央办公厅、国务院办公厅于2022年印发了《关于加强新时代关心下一代工作委员会工作的意见》，明确指出要加强关心下一代工作的理论研究，把握关心下一代工作的特点规律，研究解决制约关工委工作发展的重点难点问题，将理论成果转化为解决实际问题的工作政策和制度机制。习近平总书记在纪念中国关心下一代工作委员会成立30周年，暨全国关心下一代工作表彰大会上的讲话中指出：广大‘五老’是党和国家的宝贵财富，是加强青少年思想政治工作的重要力量。各级党委和政府要加强对关心下一代工作的领导，支持更多老同志参加关心下一代工作，使广大‘五老’在关心下一代的广阔舞台上老有所为、发光发热。
因此，新时代关工委工作在内容、形式等方面需要进行创新，充分利用互联网大数据时代的优势，积极应对新的挑战。关工委工作的创新不仅需要发扬和光大传统关工委工作的优势，更需要研究适应时代需求的新思路。
二、关工委工作的创新需求
中国关心下一代工作委员会（以下简称：关工委）是党中央批准成立的，以热心关心下一代工作的离退休老同志为主体、党政有关部门和群团组织负责人参加的，以关心、教育、培养青少年健康成长为目的.的群众性组织，是党和政府联系青少年的桥梁和纽带。关工委在我国社会主义建设的不同阶段发挥了重要作用，承担着重要的使命和责任。随着社会的快速发展和时代的变迁，关工委工作也面临着新的挑战和压力。为了更好地适应时代发展的需要，关工委需要直面挑战，深入了解自身的优势和不足，更好地制定创新的工作方向和策略，提升工作的质量和效益，推动青少年事业的健康发展。
2.1 关工委工作现状分析
传统关工委工作模式的优势在于能够深入基层统一组织和协调大学生活动，提供相对稳定和规范的面对面服务。其工作模式主要包括召开会议、组织活动、发布通知和提供咨询等方式。传统关工委工作具有组织性、集中性和定期性特点。然而，随着互联网大数据时代的到来，传统的关工委工作模式也存在一些局限性。首先，传统关工委工作往往受时间和空间的限制，难以覆盖到每个学生的个性化需求。其次，信息传递和反馈渠道有限，大学生的意见和建议难以及时反映和解决。此外，关工委工作还存在形式单一、个性化需求难以满足、工作效率低等有待解决的问题，故需要寻求更加高效和创新的工作路径。
2.2 关工委工作面临挑战
信息化和数字化转型的迫切性。随着互联网大数据时代的到来，关工委工作迫切需要进行信息化和数字化转型。这包括利用先进的信息技术，建立数字化平台，整合大学生的信息资源，提高信息的获取和分析能力。关工委需要及时掌握和应用新兴的技术手段，以适应信息化和数字化转型的需求。
个性化需求增强以及多元化服务更加便利。大学生个性化需求不断增强，他们对于关工委提供的服务也更加多元化。互联网大数据环境为关工委提供了更多的资源和渠道，使得个性化服务变得更加便利和可行。因此，关工委需要通过多样化的服务方式，满足大学生的个性化需求，提供更加多元化的支持和服务。
跨界合作与资源整合成为可能。互联网大数据时代，信息技术和便利的网络环境使得跨界合作和资源整合变得更加便利和可能。为关工委与其他部门和机构合作、整合各方资源，为大学生提供更丰富的支持和服务提供了良好的基础条件。通过跨界合作和资源整合，关工委能够提供更全面、综合性的服务，满足大学生的多样化需求。
交流与互动形式变化。互联网大数据环境使得大学生的交流与互动更加便利和多样化，不受时间和空间限制。通过社交媒体和在线平台，大学生可以更方便地进行交流和互动，分享经验和资源。因此，关工委需要充分利用这些新的交流和互动形式，与大学生建立更紧密的联系，把握他们的需求和关注点，提供更贴近大学生实际的支持和服务。
三、关工委工作的着力点
中国关心下一代工作委员会与社会科学文献出版社最新共同发布的《中国关心下一代蓝皮书：中国关心下一代研究报告（2022~2023）》中指出，当前关心下一代工作应从“释放关工委数字化潜能，强化网上思想政治引领”等方面为着力点。因此在互联网大数据时代，关工委工作必须与时俱进，探索出一条适应新时代要求的创新路径和实现方式。
3.1 强化数字化工作模式，精准把握大学生需求
教育部关工委主任李卫红在2020年全国教育关工委干部培训班上的讲话，关工委应该树立“关工委+互联网”的工作思维，主动用好互联网，开辟线上活动阵地，用好共享优质思政教育资源，开展好“云活动”，做好“云宣传”，建好“云平台”，运用好线上线下相结合的形式，推动教育系统关工委工作再上新台阶。因此，在互联网大数据时代，关工委需要充分利用数字化技术和互联网环境，实现多源信息整合、交叉数据分析和满足个性化需求的智能推送服务。多角度收集、深度分析大学生信息，精准把握大学生的需求和关注点，从而针对性地开展网上思想政治引领、学业指导等，为大学生提供精准、个性化的专业服务。
3.2 加强理论研究，把握关工委工作的特点规律
为了更好地适应互联网大数据时代的需求，关工委需要加强关心下一代工作理论研究，深入探讨不断变化的关工委工作特点和规律。准确把握大学生成长成才中出现的新情况新问题，坚持把立德树人作为根本任务，大力加强青少年思想政治工作，引导广大青少年以实现中华民族伟大复兴为己任，努力学习、健康成长、艰苦奋斗。总结推广行之有效的经验做法，及时向有关部门建言献策。通过与学界和专业机构的合作，开展深入的研究，并将理论成果转化为实际工作政策和制度机制，为关工委工作提供科学依据和理论指导。
3.3 研究解决制约关工委工作发展的重点难点问题
关工委工作在互联网大数据时代面临许多制约因素和难题，需要有针对性进行深入研究并提出解决方案。通过深入研究和解决制约关工委工作发展的重点难点问题，关工委工作能够更好地应对互联网大数据时代的挑战，提升工作质量和水平，为大学生提供更加优质的关爱和服务。
精准分析大学生群体存在问题。随着互联网时代的到来，大学生正面临着从思想到行为上新的洗礼，文化认同呈现出开放与挑战并存、多元文化追求与制度文化向往同在的特点，他们对于文化认同的方式、特点、途径等都在逐渐发生变化。主要表现在理想信念模糊、重智育轻德育、家庭教育缺失、身心健康发展不稳定等许多不容忽视的现实问题。怎样有针对性开展正确引导和有效言传身教，成为提升关工委工作有效性的途径。
技术应用和数字化转型。在互联网大数据时代，关工委面临着技术应用和数字化转型的迫切性。通过有效地利用互联网技术和大数据分析技术，关工委可以实现工作的智能化和精细化，提升工作效率和质量。技术应用和数字化转型对关工委工作智能化水平提升基于以下三个方面内容：数据驱动的决策使关工委能够更加精准地定位工作重点，提供更加贴合大学生需求的服务；智能化的服务推送能够有效满足大学生的需求，提高服务质量和满意度；信息化管理与协作使关工委能够更好地整合资源，提高工作的协同效率，实现工作的智能化和精细化。
人员培养和能力建设。研究“五老”人员的培训和专业能力提升途径，提高他们在互联网大数据时代的适应能力和创新能力。制定专业化培训和培养计划，培训内容可以涵盖互联网技术应用、数据分析方法、咨询与辅导技巧等方面。建立合作网络和专家资源，与相关领域的专家和机构合作，获取更多的专业知识和经验，形成良好的工作合力。
工作效果评估和数据分析。研究科学评估关工委工作实际效果的方法，借助数据统计与分析技术，客观评估自身工作的成效，及时调整工作重点和策略，科学优化工作模式，提高工作效率和影响力，促进关工委工作的持续创新和发展。
四、关工委工作创新路径及实现方式
探究关工委工作的创新路径和实现方式，是关工委应对互联网大数据时代挑战的关键。习近平总书记在全国教育大会上发表重要讲话，全面总结党的十八大以来教育改革形成的新理念新思想新观点，围绕培养什么人、怎样培养人、为谁培养人这一根本问题，提出工作要求、作出战略部署。因此，关工委工作要以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，急党政所急、想青少年所需、尽关工委所能，努力培养社会主义建设者和接班人。
4.1 利用互联网环境，拓展工作边界
在互联网大数据时代，关工委工作需要利用互联网环境，拓展工作边界。通过用好和进一步完善已有在线平台，并通过跨界合作，关工委可以通过线上线下相结合的工作模式，突破传统工作模式在时间和空间上的限制，开展更广泛、便捷和个性化的工作辐射，提供更优质的关爱和服务。在线平台可以提供便捷的服务和资源，包括在线思想引导、学习资源分享、交流互动等。跨界合作可以与其他关工委、社会组织、企业等建立合作关系，共享资源和经验，为大学生提供更多元化的支持和服务。
4.2 数据驱动，精准定位大学生需求
关工委可以利用大数据技术对大学生进行需求分析，精准定位他们的兴趣、需求和问题，从而提供个性化的服务。通过数据收集与分析，可以准确把握大学生的在线行为、学业表现等方面的数据，精准把握大学生的需求、偏好和关注点。基于数据分析结果，关工委可以推出个性化的资源推荐、学习指导和职业规划，满足大学生的个性化需求。
个性化需求的获取，需要通过多部门合作的方式获取数据，实现对大学生的多角度数据分析，最终形成个体特征画像。
客观数据获取与处理方式：通过教务处获取大学生上课时间、学习成绩信息；图书馆获取大学生对实体、虚拟图书馆利用情况，包括借阅实体图书和阅读电子资源；学校信息化部门获取大学生在校消费信息等等。
表1 学生上课-课余时间数据（紫色为上课时间）
表2 学生课余时间进入图书馆数据
通过表1、表2数据分析，可以得到课余时间大学生利用实体图书馆数据。同理，通过学习成绩与利用实体图书馆数据，可以得到实体图书馆与学习成绩的关系；通过学习成绩与学生访问电子资源数据，可以得到虚拟图书馆（数字学术资源）与学习成绩的关系等等，通过交叉数据关联，可以获得更多大学生个性化需求。
表3 群体借阅特征表表4 个体借阅特征表
通过表3、表4数据分析，可以得到大学生个体借阅图书与群体借阅特征的匹配度，匹配度越大，说明个体与群体一致性较强，反之较弱。同时，加之学习成绩，三者交叉分析，可以更准确刻画个体的特征，而不是单纯从匹配度弱的个体特征入手。
主观数据获取与处理方式：主要通过交流与访谈获取语音数据，可以通过音频转换文字方式生成文本，然后通过成熟的文本分析工具进行数据分析。
上述只是例举一些数据统计分析的思路和方法，在实现方面可以充分发挥大学生的聪明才智去实现。而信息化部门的大学生在校消费信息，可以从一个侧面了解到大学生的生活数据，可以细化到早中晚餐的消费情况等，为关工委开辟了另一个引导和关心大学生的工作角度。个体数据的获取不局限上述例举的方面，还可以拓展很多角度，在此不再赘述。个体的精准表述需要从多维度去获取数据，并通过技术手段通过整合，最终形成精准的个体特征数据。
4.3 资源整合，拓展服务内容
关工委工作需要有效整合和发现校内外教育资源，拓展服务内容。在校内，可以整合学校图书馆、学术资源、校园活动等资源，为大学生提供丰富的学习、实践和交流机会。同时，与外部资源进行合作，可以与社区组织、企业、非政府组织等建立合作关系，共同提供多元化的支持和服务。这包括资源共享、合作项目开展、经验分享等，通过整合资源，关工委可以提供更全面、丰富的服务内容。
4.4 加强互动交流，丰富客观数据
关工委可以通过加强互动交流，补充客观分析数据的不足，更好地了解大学生的需求和问题。通过社交媒体平台和在线调研等方式，关工委可以与大学生进行实时互动和信息交流。这样的互动交流可以获取大学生的意见和建议，为工作提供更客观的数据支持。同时，关工委还可以通过与大学生开展面对面的座谈会、活动等形式，深入了解他们的真实需求和想法。运用科学的方法（如SPSS等）分析主观数据，实现对客观数据的有效补充。
4.5 数字素养与能力提升
在互联网大数据时代，关工委工作人员的数字素养和能力提升至关重要。为此，关工委可以开展数字素养培训和学习活动，提升工作人员的互联网和大数据相关知识和技能。这包括培训课程、研讨会、学习资源分享等形式，帮助工作人员适应新的工作环境和要求。同时，关工委可以与其他关工委、专业机构、行业专家学者等开展资源共享和交流，促进工作人员之间的学习和合作，共同提升数字素养和工作能力。
五、结语
互联网大数据时代为关工委工作带来了前所未有的机遇和挑战，关工委需要积极应对挑战，不断创新和改进工作方式，以适应时代的发展需求。通过充分利用互联网大数据时代的优势，加强理论研究和实践探索，关工委工作将能够更好地服务于大学生群体，促进他们的全面发展和成长，为社会主义现代化建设作出更大的贡献。
参考文献：
[1] 习近平就做好关心下一代工作作出重要指示[2020-11-19].
[2] 中共中央办公厅 国务院办公厅印发《关于加强新时代关心下一代工作委员会工作的意见》[2022-02-09]http://www.moe.gov.cn/jyb_xxgk/moe_1777/moe_1778/202202/t20220210_598404.html.
[3] 中国关工委与社会科学文献出版社共同推出《中国关心下一代蓝皮书：中国关心下一代研究报告（2022~2023）》[2023-07-07]https://www.zgggw.gov.cn/gongzuodongtai/17349.html.
[4] 全国教育系统关心下一代工作理论建设推进会在沪举行[2023-06-19]https://www.shanghai.gov.cn/nw31406/20230626/3560d0f319ba4c2591c9d1ded77849d9.html.
[5] 习近平出席全国教育大会并发表重要讲话[2018-09-10]https://www.gov.cn/xinwen/2018-09/10/content_5320835.htm?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg.
作者简介：
李欣（1961-），女，研究员，华东师范大学数据科学与工程学院关工委副主任。研究方向：知识组织、推荐系统、数字人文
