算法推薦時代的中學德育：風險疊變與理路調適\t

[摘 要]隨著算法推薦技術的廣泛應用，它為德育教學提供了個性化內容推送，豐富了教育資源，同時也帶來了諸如信息同質化、價值觀分化等風險。文章分析了網絡輿情泛化、AI技術濫用、資本逐利性以及技術依賴對中學生批判性思維的影響。為應對這些挑戰，提出了政策引導、教育實踐革新和技術優化三個維度的調適策略。建議明確指導原則，強化監管評估，鼓勵技術創新，并在教育實踐中提升教師與學生的數字素養，創新德育教學模式。技術層面上，提出多元化內容推薦、教育實踐與算法深度融合、個性化德育路徑規劃以及增強系統互動性和適應性。

[關鍵詞]算法推薦；中學德育；網絡意識形態；風險管理；教育策略

隨著人工智能技術的飛速發展，算法推薦系統已經深入互聯網的方方面面，不僅深刻影響和改變著人們的生活習慣，也正在重塑中學德育的環境、內容和方式，為中學德育工作帶來了前所未有的機遇與挑戰。在算法推薦系統的介入下，教育內容的個性化推送更加精準，這不僅極大地豐富了教育資源的獲取渠道，也為德育教學的創新提供了新的路徑。然而，技術的雙刃劍特性也使我們必須審視其在德育領域的應用可能帶來的風險與挑戰。算法推薦的強滲透性、高精準度及快反饋性特點，與中學生群體的弱識別力、高依賴性及低專注度特性，呈現出相互交織、彼此強化的趨勢。中學階段是個體世界觀、人生觀、價值觀形成的關鍵節點，也是極其容易被外界影響的階段。因此，深入研究和探討算法推薦背景下的中學德育風險疊變與調適理路，對于打破“信息繭房”效應，防止外部勢力影響中學德育環境，構建適應算法推薦環境的教育策略和政策具有重要意義。

一、研究綜述

（一）關于中學德育所面臨的風險的研究

學者普遍認為，中學德育正面臨多重挑戰。其中，德育和監管體制的不完善，以及不良家庭環境、朋輩群體的疏離、網絡色情暴力的滲透和法律懲戒制度的不足，共同構成了校園欺凌等傳統風險的根源。與此同時，隨著網絡輿情的泛化、資本與人工智能對意識形態建設的復雜影響，以及西方意識形態的數字化滲透，中學德育也需應對網絡意識形態等新興風險。此外，中學與大學思想政治教學的銜接問題亦不容忽視。

（二）關于中學德育所面臨風險的應對的研究

為應對上述挑戰，學者們建議家庭、學校、社會應構建協同合作的中學生德育培養體系，形成三位一體的德育模式，共同預防和治理中學校園欺凌現象。同時，應強化師資隊伍建設和課程配置，引導學生實現自我管理、自我教育和自我約束。在網絡意識形態建設方面，需從提升主體效能、堅持科技向善、強化基礎支撐等多方面綜合施策，以有效應對風險。

（三）關于信息技術對中學德育影響的研究

隨著信息化時代的到來，現代教育技術、人工智能與思政學科教學的融合研究亟待加強。盡管目前相關研究尚顯不足，但數字化實驗、智慧課堂、可視化教學、智能化課程等新型教學模式值得深入探索。應創新德育方法，適應網絡信息時代的發展趨勢，引入新媒體技術、數字技術、網絡信息技術等現代科技手段，將德育理論知識以生動、直觀的形式呈現，降低學生的學習難度，提升學生的學習主動性和效果。

現有文獻為本研究奠定了堅實基礎，但是已有文獻對于其在德育領域的深入應用，研究仍然不足，比如，大多數現有文獻集中于技術層面的討論，但對算法推薦技術在德育教學中的具體應用和潛在影響缺乏深入分析。后續研究應當聚焦算法推薦給中學德育帶來的多重風險，并探討應對之策。本研究針對當前研究空白，深入剖析算法推薦技術在德育教學中的實際應用狀況、所取得的成效以及可能面臨的潛在風險，以期為德育教學提供更加全面、深入的見解，并探尋切實可行的調適策略。

二、算法推薦技術在中學德育中的實際應用

（一）算法推薦技術在德育資源分配中的功能性角色

在中學德育資源分配的過程中，算法推薦技術逐漸占據顯著地位。算法推薦系統依托對中學生的行為模式、偏好以及反饋數據的分析，能夠精準地把握每名學生的個性化需求，并據此提供定制化的德育資源。這一技術的應用，不僅極大地豐富了教育資源的多樣性，同時也顯著提升了資源分配的效率和針對性。例如，系統能夠智能推薦與中學生興趣相契合的道德教育視頻、文章及討論話題，從而有效激發學生的學習熱情和參與度。此外，算法推薦還能根據中學生在德育課程中的實時互動和表現，動態調整推薦內容，以實現德育教學效果的最優化。

然而，算法推薦在德育資源分配中的應用也面臨著一些挑戰。由于算法主要依賴于用戶的歷史數據進行推薦，這可能導致資源分配的同質化現象，限制了中學生接觸不同德育內容的機會。

（二）算法推薦技術與中學德育目標的融合與沖突

個性化學習作為算法推薦技術應用于教育領域的重要優勢，與德育目標的實現在諸多層面展現出一致性。德育的核心目標是培養中學生的道德判斷力、責任感和公民意識，而個性化學習則能夠基于每名學生的發展階段和個性特點，提供與之相適應的教育內容，進而更有效地促進這些品質的形成。例如，通過算法推薦，教師可以為中學生提供與其生活經驗和道德困惑緊密相關的案例分析，使中學生在具體情境中學習和實踐道德原則。

然而，個性化學習與德育目標之間也存在潛在的沖突。德育強調共同價值觀的培養和社會規范的內化，而過度的個性化學習可能削弱學生對集體價值和社會責任感的認識。同時，個性化推薦還可能導致學生傾向于只接觸與自身現有觀點相符的信息，從而加劇價值觀的分化與極化，這與中學德育的初衷相悖。此外，算法推薦系統過度強調學生的即時興趣，從而忽視了德育的長遠目標和深層次價值。

三、算法推薦時代中學德育的風險疊變分析

（一）網絡輿情泛化對德育的干擾

在算法推薦時代，網絡輿情泛化現象對中學德育構成了一系列挑戰。在流量推送機制的作用下，普通個案或偶發極端個案被算法系統大范圍推薦給包括中學生在內的受眾，使個案被泛化成為“代表性案例”或“普遍性問題”。然而，面對其中的非理性、非客觀因素，中學生既不能夠準確識別個案的真偽，也不能對個案做出正確的道德判斷，極易受到信息發布者、評論者的引導和利用。這無疑增大了中學德育工作的難度。

（二）AI技術濫用強化了算法推薦的負面效應

近年來，生成式人工智能技術（AIGC）迅猛發展，文生文、文生圖、文生視頻、文生語音，包括反過來的語音生文、圖生文、視頻生文等應用以前所未有的速度進化、成熟。但由技術濫用帶來的輿論場的混亂也是前所未有的，例如，AI換臉引發的詐騙等。利用AI技術生產的“逼真”文章、圖片、視頻，在算法推薦機制下，混入中學德育場景中，其對中學生道德觀念的傷害性更強。

（三）資本逐利性對中學德育的數字化侵襲

隨著社會商業化程度的不斷提高，資本邏輯在算法推薦時代對中學德育的影響不容忽視。一方面，大量企業進入教育領域，在為中學德育提供更多技術支持和資源選擇的同時，也使得諸多教育環節成為“生意的一部分”。教育的事業屬性存在著被產業屬性侵蝕的可能性，對中學德育也是潛在風險。另一方面，伴隨著算法推薦技術等新興技術的發展，商業資本的深入也使得外部勢力滲透的風險增加。

（四）技術依賴對批判性思維的束縛

培養學生獨立思考和批判性分析問題的能力是中學德育的重要目標，但是中學生對算法推薦系統的依賴，可能導致學生在道德和價值判斷上的被動接受，而不是主動探索和質疑。同時，算法推薦系統通過不斷優化用戶偏好，可能導致學生只接觸到同質化的信息，從而限制了學生接觸多元價值觀和觀點的機會。這都將削弱中學生的批判性思維能力。

四、算法推薦時代中學德育的調適理路探索

為有效應對算法推薦時代帶來的風險疊變，并探索其積極調適理路，應當從政策引導、教育實踐革新以及技術優化等三個維度調試，以促進中學德育工作的現代化轉型與高質量發展。

（一）政策建議：構建算法推薦技術的德育應用生態

1. 明確指導原則與政策框架

政策制定者應制定一套既前瞻又具有操作性的指導原則和政策框架，為算法推薦技術在德育領域的應用提供清晰指引。這些原則應包括但不限于保護學生隱私、確保數據安全、促進算法透明度與可解釋性，以及防止算法偏見與歧視。政策框架則需細化到具體應用場景，如課程設置、評價體系、家校互動等方面，確保技術服務于德育目標而非背離。

2. 強化監管與評估機制

建立多部門協同監管機制，對算法推薦系統在德育中的應用進行全程監督，及時發現并糾正潛在問題。同時，設立獨立的第三方評估機構，定期對算法推薦技術的德育效果進行科學評估，包括內容質量、學生滿意度、德育成效等多個維度，確保技術應用的有效性和適當性。

3. 鼓勵創新與研發

政府應加大對德育算法推薦技術研發的支持力度，通過設立專項基金、稅收優惠、科研獎勵等措施，激勵企業、高校和研究機構積極參與相關技術研發與創新。特別是鼓勵開發針對不同年齡段、認知水平和德育需求的個性化推薦系統，以更好地滿足學生的多元化發展需求。

（二）教育實踐：塑造適應算法推薦時代的德育主體

1. 教師角色轉型與能力提升

教師作為中學德育工作的關鍵力量，必須積極適應算法推薦時代的新要求。通過定期舉辦新媒體素養、信息篩選與評估、算法推薦技術應用等專題培訓，提升中學教師的專業素養和技術能力。鼓勵教師成為中學學生學習過程中的引導者、合作者和評價者，幫助學生培養批判性思維，學會從海量信息中篩選出有價值的內容。

2. 學生數字素養與自主學習能力培養

將數字素養教育納入中學德育課程體系，通過開設相關課程、組織實踐活動等方式，提升學生的信息素養、網絡安全意識和自主學習能力。引導學生學會利用算法推薦系統進行自我學習規劃、資源篩選和效果評估，同時培養他們的批判性思維能力和創新思維能力，使其在面對復雜信息環境時能夠做出明智的選擇和判斷。

3. 德育教學模式創新

積極探索基于算法推薦的德育教學模式創新，如利用大數據分析學生的學習行為和興趣偏好，為每名學生量身定制個性化的德育學習路徑；通過項目式學習、翻轉課堂等新型教學方式，強化學生的學習興趣和參與度；運用虛擬現實（VR）、增強現實（AR）等先進技術，為學生提供沉浸式、交互式的德育學習體驗。

（三）技術優化：提升算法推薦的德育智慧與精準度

1. 多元化內容推薦策略

算法設計應充分考慮學生的全面發展需求，構建多元化、平衡化的德育內容庫。在推薦過程中，既要關注學生的興趣點，又要引導學生接觸不同領域、不同觀點的德育資源，促進其形成開放包容的價值觀。同時，通過智能分析學生的學習軌跡和反饋數據，動態調整推薦內容，確保推薦內容的時效性和針對性。

2. 教育實踐與算法深度融合

加強算法推薦系統與學校教育實踐的深度融合，確保推薦內容與教學目標、課程標準和學生評估體系相銜接。通過構建基于大數據的德育評價體系，對學生的學習成效進行精準評估，為算法推薦提供數據支持。同時，鼓勵教師將算法推薦系統作為教學輔助工具，提升德育教學的效率和效果。

3. 個性化德育路徑規劃

基于學生的道德發展階段和個體差異，設計個性化的德育路徑規劃算法。通過對學生行為數據、心理測評結果等多維度信息的綜合分析，為每名學生量身定制符合其成長規律的德育方案。同時，加強對學生學習過程的動態監測和反饋調整，確保德育路徑的針對性和有效性。

4. 增強互動性與適應性

優化算法推薦系統的互動性和適應性功能，使其能夠根據學生的反饋和學習成果進行動態調整。通過引入自然語言處理、情感分析等技術手段，提升系統與學生之間的交互體驗；利用機器學習算法不斷優化推薦模型，提高推薦的準確性和個性化程度。此外，開發具有教育意義的游戲化學習平臺、虛擬現實體驗等新型學習工具，進一步激發學生的學習興趣和參與度。

本文深入探討了算法推薦時代中學德育面臨的風險與挑戰，并提出了相應的調適策略。通過分析當前中學德育的實際情況和相關研究，我們認識到算法推薦技術在提升教育資源分配效率和個性化學習體驗方面具有顯著優勢，但同時也可能帶來資源同質化、價值觀分化、技術依賴等風險。通過政策引導、教育實踐革新和技術優化，我們可以積極應對這些挑戰，促進中學德育工作的現代化轉型與高質量發展。未來的研究應繼續關注算法推薦技術在德育領域的應用效果，不斷探索和完善調適策略，以實現教育的長遠目標。

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（責任編輯：朱福昌）