高校思政课是培育时代新人的主渠道。如何提升思政课教学质量，如何及时把握教学过程中学生兴趣和困惑，及时做出调整和完善，促进学生发展，成为高校思政课克服传统结果评价不足，实施过程评价的重要课题。随着大数据技术在教育领域不断创新应用，高校思政课大数据过程性评价的作用日益凸显，进而推动着高校思政课教学质量的提升和教育评价改革的深化。
（一）大数据时代高校思政课过程性评价的内涵演变
过程性评价作为现代教育教学的评价方式，是在教育评价不断发展演进的基础上提出的新概念，历经了终结性评价和形成性评价两个阶段发展而来。泰勒在20世纪30年代提出终结性评价，而在教学实践中学者们发现终结性评价只注重目标与结果，鉴别与选拔，很难对教与学产生积极的促进作用，他们开始不断寻求能够促进教学发展的新的评价模式。20世纪60年代，斯塔弗尔比姆提出了CIPP评价模式，此模式旨在诊断和反馈教学过程活动中存在的问题，及时调整来提升教学质量，故而被称为形成性评价。②20世纪70年代，教学评价从关注学生学习“量”的层面转向到关注“质”的层面，一种关注学生学习过程、效果、情感动机、策略和方法的学习质量全面提高的评价——过程性评价应运而生。美国教育学家布卢姆提出了教育评价理论，他认为评价的目的是用于改进教学，评价更应看中过程的评价而不是只看中结果的评价。20世纪80年代，过程性评价作为新的评价范式开始被人们认识和应用。③过程性评价作为贯穿于教学过程始终的动态性、数据性、全面性的评价，是一种在课堂教学过程中对教师教学和学生学习进行价值判断的评价。
改革开放以来，我国教育不断与世界接轨，积极吸收国外教育质量评价方法，过程性评价也随之在我国的教育教学中得以传播和应用。迈进二十一世纪，我国高等教育改革进程加快，过程性评价也以新课改为契机深入开展。在新时代背景下,高校思政课作为担负着培育时代新人重任的关键课程，也跟随新课改和教育评价改革的进程不断改革和优化。高校思政课课程评价从传统依靠专家主观经验判断向吸纳专家、教师、学生、社会等多元主体的评价转变，从主要依靠分数向依据课堂互动、社会实践、课堂作业、期末考试等多维度过程评价转变。过程性评价凭借评价过程动态性、评价方式多样性、评价方法多元化、评价反馈及时性等特征在高校思政课课程评价中发挥着愈来愈大的功能与作用。
而随着网络信息技术的发展，大数据开启了一场数据技术革命，推动了高校思政课教学与学习日益网络化、数据化和过程化，这些数据沉淀，为过程性评价提供基础和条件。从内部来看，高校思政课教育教学与教育评价数据化是大势所趋。《国家教育事业发展“十三五”规划》中提出：“鼓励学校利用大数据技术开展对教育教学活动和学生行为数据的收集、分析和反馈，为推动个性化学习和针对性教学提供支持。”④思政课作为落实立德树人根本任务的关键课程，必须要紧跟时代步伐，实现思政课数据化教学和教育评价。这不仅是课程本身的需要，更是实现学生全面发展的需要。从外部来看，大数据能为思政课提供技术支持和保障。大数据可以搭建评价数据平台，完善课程评价改革的智力支持，驱动教育教学与评价体系重构；大数据还可以通过分析模型对数据进行记录、处理与储存、融合和分析，推动着思政课过程性评价的应用和模式创新。由此看出，运用大数据开展高校思政课过程性评价已经成为高校提升思政课教学质量、推动教育评价改革的新潮流。
（二）大数据时代高校思政课过程性评价的重要意义
运用大数据开展高校思政课过程性评价对思政课教学提升和学生发展具有重要理论意义和现实意义。在理论层面，大数据过程性评价拓展和深化了高校思政课现有教育教学思想和理论，促进了思政课教育理念的革新。一方面，大数据过程性评价打破了传统教育评价中仅依靠考试成绩作为评价依据的评价理念，丰富了教育评价的指标和体制机制，更好地促进了教学过程与评价过程的交叉和融合。另一方面，大数据过程性评价深入贯彻了高校“以人为本”的教育理念，为学生全面发展的教育目标提供了方法和路径，为思政课教育评价改革提供了强有力的推进作用。在现实层面，大数据过程性评价推动了高校思政课教学过程和评价过程实践活动的落地落实。首先，大数据过程性评价可以协助教师从多个维度、多个视角来把握思政课教学质量，让教师能及时发现教学过程存在的问题，改进教学内容和环节，增强教育成效。其次，大数据过程性评价改变了传统课堂的“一把尺子”的评价体系和“唯分数论”的评价标准，让学生加入到思政课评价过程当中来，提高学生的学习兴趣，促进了学生学习态度、学习方法等非智力因素的发展。最后，大数据过程性评价推动师生结成学习共同体，增强了思政课教学中师生的交互协调功能，更好地发挥思政课在学生成长成才中的作用。
综上所述，大数据已经成为高校思政课过程性评价实施和应用的重要支持力量。一方面，强化过程性评价，推进思政课教育过程和学习过程数据化和可量化，可以依靠大数据的技术支持和实践平台得以实现。另一方面，运用大数据进行思政课过程性评价，既能帮助教师获取思政课教育过程相比于传统简单结果性评价更加全貌的信息，还能根据收集的信息数据通过有效的算法，推演和预测出学生的兴趣爱好和需求，提前进行必要的疏导和干预。因此，开展高校思政课大数据过程性评价不仅是新时代思政课教学科学化的现实选择，也是促进学生全面发展的必然要求。