算法驅動思想政治教育變革：話語重塑、風險隱憂與優化路徑

摘 要：當今世界，算法技術的急遽發展驅動思想政治教育發生深刻變革。從語境域看，算法驅動下的思想政治教育實現了話語敘事的重塑，具體表現為從靜態文本到多媒體動態話語的升級、從單向權威話語到多主體協同話語的拓展、從普適性話語到個體化精準話語傳播的優化。從問題源看，與算法技術相伴而生的“偏食”“黑箱”“崇拜”等現象又在思想政治教育領域誘發了“筑繭效應”、弱化了“風險管控”、遮蔽了“生命體驗”。從實踐場看，面對這些前所未有的風險挑戰，必須構建思想政治教育專屬算法、完善算法監管機制、結合技術與情感教育，從根本上優化思想政治教育資源的精準供給，強化思想政治教育資源的價值引領，增強思想政治教育的人文關懷。

關鍵詞：算法驅動；思想政治教育；話語重塑；風險隱憂；優化路徑

DOI：10.15938/j.cnki.iper.2025.02.019

中圖分類號：G６４1""" 文獻標識碼：A""" 文章編號：１６７２-９７４９（２０25）０2－０124－０8

在新時代背景下，習近平總書記指出：“教育數字化是我國開辟教育發展新賽道和塑造教育發展新優勢的重要突破口。”^［1］當前，以物聯網、云計算、大數據為代表的算法技術正以前所未有的速度驅動思想政治教育的深刻變革。在算法技術與思想政治教育深度耦合的態勢下，算法不僅成為思想政治教育創新發展的新引擎，也帶來了諸如“信息繭房效應”“信息風險管控”的弱化、“個人生命體驗”的遮蔽等問題，進而引發了一系列技術宰制、價值失序和倫理風險。這些問題的出現阻礙了思想政治教育話語體系的有效發展，同時也對學生群體的學習體驗及其全面發展產生了不利影響。因此，深入探討算法驅動下思想政治教育話語敘事的重塑、風險挑戰及其應對策略，對于推動思想政治教育恪守“立德樹人”的本質，提升思想政治教育的現代化水平，實現提質增效，具有不可替代的理論創新價值和實踐指導意義。

一、語境域：算法驅動思想政治教育變革的話語重塑

算法是人工智能三大要素之一，是人們通過代碼設置、數據運算與機器自動化判斷進行決策的一套機制。^［2］作為現代信息技術的重要組成部分，算法技術憑借獨特的邏輯運算能力和智能決策優勢，深刻影響著信息獲取與處理的方式。算法本質上是一套通過規則和步驟解決問題的系統化程序，內核在于對數據的高效處理和決策支持。在大數據時代，算法能夠通過特征提取、模式識別等手段從龐雜的信息中篩選出關鍵內容。這種能力使算法能夠對思想政治教育的教育資源、傳播路徑和學習者行為數據進行深入解析和精準匹配。算法運行的關鍵在于數據輸入、模型訓練和輸出優化。通過海量數據的輸入與學習，算法能夠生成高度復雜且精確的個體畫像，為思想政治教育的個性化內容推薦奠定基礎。憑借強大的技術優勢，算法不僅在推進教育數字化方面扮演重要角色，而且推動思想政治教育從傳統模式向智能化變革邁進。通過對用戶行為數據的分析和處理，算法能夠將思想政治教育的理論資源、現實實踐和教學活動轉化為“數據”和“模型”，并以高度直觀的方式呈現核心思想。與此同時，算法技術驅動下的思想政治教育話語體系也在不斷重塑，呈現出從靜態文本到多媒體動態話語的升級、從單向權威話語到多主體協同話語的拓展、從普適性話語到個性化精準話語傳播的優化變遷。這種以技術為支撐的深度變革，為思想政治教育在新時代的創新發展提供了全新的可能性。

1.從靜態文本到多媒體動態話語的升級

隨著信息技術的迅猛發展，人類大腦皮層的認知圖譜持續更新和完善，社會中出現了各種視覺影像，既包括自然界的原始圖像內容，也涵蓋了數字領域所特有的視覺表征。這為思想政治教育敘事方式和話語表達提供了新方向和新要求。與此同時，隨著算法技術的應用日益廣泛，思想政治教育話語敘事正在經歷一場從傳統靜態文本向現代多媒體動態的重大變革。這一變革不僅體現在教育內容由靜態的文字資料向多媒體素材的轉變，也包括通過交互式學習體驗、社交網絡整合等多種手段來增強教育的吸引力和實效性。同時，還在敘事結構上進行了創新嘗試，采用非線性和跨媒體的方式，把思想政治教育中蘊含的宏大思想內容、深邃理論辨析、規范文字符號講深講透講活，從而更好地適應新時代背景下受眾的認知特點和信息接收習慣。

算法技術驅動思想政治教育話語敘事發生變革主要是通過多媒體內容創作、交互式學習體驗、社交網絡整合以及敘事結構創新來實現的。第一，算法借助網絡爬蟲技術實現對思想政治教育教師和學生的全方位、全過程、全鏈條的追蹤觀測和數據采集。在此基礎上，對生成的數據進行捕捉篩選，聚類分析和兼容處理，最終將其轉化為具體直觀的數字畫像。進而通過圖像處理、音頻編輯和視頻合成等工具將傳統的文字信息轉化成更具吸引力的視覺和聽覺素材，使其話語內容更加動態、立體和具象化。第二，算法支持下的軟件和平臺能夠提供交互式的學習體驗，比如虛擬現實（VR）、增強現實（AR）等，通過創設虛擬環境，模擬真實的歷史事件或社會現象，使教師和學生得以沉浸式的體驗和探索思想政治教育話語內容，促進其對復雜概念的理解和接受。第三，社交網絡作為龐大的用戶社區，為思想政治教育提供了廣闊的傳播平臺。在社交網絡中，算法通過構建虛擬社群，識別用戶的行為特征和社會關系網絡，實現教育內容的精準投送和高效傳遞。尤其能夠精準識別和培育意見領袖，支持其在虛擬社群內部發揮關鍵作用，引導輿論走向。第四，算法技術還通過非線性敘事手法和跨媒體敘事策略促進思想政治教育敘事結構的創新。借助算法技術，可以設計多個并行的敘事線索，有機融合文本、圖片、音頻、視頻等多種媒介形式，促進不同平臺之間的互相鏈接，形成一個整體的敘事網絡，創造出更加豐富的敘事體驗，多維立體地展現思想政治教育話語內容的多元性和復雜性。

2.從單向權威話語到多主體協同話語的拓展

話語敘事主體的拓展是算法驅動新時代思想政治教育變革的核心特征之一。“傳統媒體時代，思想政治教育敘事主體多為教師、報刊主編、播音員等權威群體，敘事的主題也主要圍繞宏大的史詩所展開。”^［3］傳統的話語敘事實踐促使教師遵循預設的程序，按照“灌輸—接受—遵循”的邏輯開展教學，從而形成一種“差序和諧”的對話關系。教師的話語權威在這個過程中得以確立并不斷強化，進而通過單向傳遞的方式對學生進行知識灌輸和思想啟蒙，導致思想政治教育的話語權主要由教育者掌控。這種模式在一定程度上忽視了學生的主體性需要，導致平等對話機制難以充分實現。

算法驅動下的思想政治教育從根本上突破了由教師主導的傳統模式，教師與學生在數字化平臺上實現了平等對話與交流，思想政治教育的話語敘事主體實現了從單向權威話語到多主體協同話語的拓展。第一，算法技術強調用戶生成內容（User-Generated Content，UGC模式），鼓勵來自不同生活環境和背景，擁有不同生活經驗的用戶參與到思想政治教育話語內容的創作中來，通過分享學習經驗、撰寫文章、制作視頻等形式貢獻自己的聲音。這種UGC模式增加了教育內容的多樣性和真實性，增強了學生的參與感和歸屬感。第二，算法支持下的互動式學習平臺徹底改變了教師與學生之間單向傳遞的傳統模式，促使學生不僅可以被動接收信息，還可以主動參與討論、提問和回答問題。互動平臺設有在線討論區，教師、學生和其他教育主體可以圍繞思想政治教育的理論內核、重點難點、熱點話題、時事新聞等開展高質量討論，借助小組協作工具，通過文檔資源共享、實時編輯和項目管理等，共同完成任務。第三，算法支撐下的社會資源整合和跨學科合作極大地豐富了思想政治教育資源，促進了思想政治教育話語內容的創新與發展。算法技術能夠高效地識別和整合包括政府機構、非政府組織、企業、媒體機構等社會各界的資源，通過提供政策支持、資金援助、專業咨詢、內容共創等方式參與到思想政治教育活動中，增強了話語內容的豐富性和影響力。

3.從普適性話語到個體化精準話語傳播的優化

傳統意義上的思想政治教育活動往往側重于“一刀切”的方式，即教師依據既定教學大綱和教學計劃，面向學生群體統一教學。這種模式因缺乏針對性和靈活性，往往忽視了學生個體之間的顯著差異。長此以往，容易導致部分學生感到教育內容枯燥乏味，難以產生共鳴，甚至產生抵觸情緒，影響教育效果的發揮和個人潛能的開發。算法技術的蓬勃發展徹底突破了傳統思想政治教育單向灌輸的教育模式，實現了由普適性話語傳播到個體化精準話語的優化。這一優化的核心在于，借助其強大的數據處理能力和智能決策支持，深度剖析每位學生，形成精準的個體畫像，實現對每位學生的信息捕捉、解讀和精準服務。

思想政治教育的話語敘事借助算法技術的嵌入呈現出從普適性話語傳播轉向個體化精準話語的表征。這一轉變的內在邏輯極為復雜，依賴于深厚的技術基礎和嚴密的邏輯鏈條。首先，運用問卷調查、網絡爬蟲、深入訪談等方式獲取學生的學習數據，借助數據分析、文本挖掘等手段和層次分析法、多元線性回歸等統計方法進行數據刻畫，研判學生的共性和個性，得出其學習特征。在此基礎上，利用詞云、折線圖和3D建模等方式展現學生學習特征，進而建立學生學習特征可視化模型。其次，算法通過模式識別、拆解和結構化處理等技術手段，從文本、圖像和視頻三個層面深入理解和處理數據信息，進而提取該信息的底層可視化特征。在此基礎上，運用深度學習、知識圖譜等技術綜合理解和分析感知環節的數據分析結果，得出該信息的高層語義特征，從而構建包括內容標簽、屬性標簽和熱度標簽等在內的層次標簽體系。^［4］經過上述環節，算法系統構建了學生學習特征的標簽體系，有助于進一步掌握學生學習的共性與個性狀況。最后，為了實現思想政治教育內容與學生個人需求之間的精準對接，需借助算法構建起學生個體用戶與網絡信息之間的映射關系。通過綜合分析用戶畫像、內容屬性及應用場景等因素，算法能夠有效判定推薦邏輯，精確選定推薦材料。

二、問題源：算法驅動思想政治教育變革的風險隱憂

算法作為一項具有雙刃劍特性的技術，在驅動思想政治教育數字化變革的同時，也不可避免地引發了一系列深層次的挑戰。正如美國教育家尼爾·波斯曼所言：“每一種技術都既是包袱又是恩賜，不是非此即彼的結果，而是利弊同在的產物。”^［5］在技術理性的框架下，算法技術的“偏食”“黑箱”和“崇拜”特征逐漸滲透到思想政治教育中，改變了其敘事表達方式，削弱了其內核闡釋的深度與廣度。

1.算法“偏食”誘發了思想政治教育的“筑繭效應”

作為數字智能技術的核心驅動力，算法通過編寫特定的數學模型，遵循“深度檢索—數據收集—個性化適配—信息推送”的工作流程，在短時間內生成契合用戶特性和需求的技術解決方案，實現了“人—物”之間的精準匹配。在思想政治教育中，算法能夠精準捕捉網絡學習者的行為數據，深度分析話語受眾的認知特點與個人偏好，通過“內容過濾”和“用戶分類”相結合的信息傳播機制，推動信息的精準投放與用戶需求的個性化滿足。然而，依托算法構建的高效適配機制雖增強了話語傳播的精準性，但同時也可能引發“偏食”現象。當算法基于用戶已有偏好持續推送特定類型的信息時，可能削弱思想政治教育內容的多樣性和完整性，進而侵蝕理性思考能力，引發“筑繭效應”。

“筑繭效應”是指人們在信息消費過程中，受到算法推薦、興趣引導等因素影響，導致信息領域習慣性地被自己的興趣所引導，從而將自己的生活桎梏于一個相對狹小的信息范圍內，類似于被困在一個蠶繭之中。因此，也被稱為“信息繭房”。據中國青年報社社會調查中心聯合問卷網，對1501名受訪者進行的一項調查顯示，62.2%的受訪者感覺到“大數據+算法”的精準推送方式，使信息渠道越來越窄、信息越來越同質化，讓自己陷入了“信息繭房”。^［6］算法“偏食”誘發思想政治教育的“筑繭效應”主要表現在三個方面。一是算法“過濾”割裂了思想政治教育話語內容的價值性、邏輯性和完整性。算法“過濾”在思想政治教育信息篩選和推薦過程中，以迎合受眾感官需求為導向，通過圖像化敘事手段更傾向于傳播碎片化、娛樂化的話語內容。這種機制也帶來了深遠的負面影響。一方面，思想政治教育中具有深刻價值意義和邏輯體系的話語內容往往被邊緣化甚至屏蔽，導致核心價值觀的傳播受阻。另一方面，算法對受眾數據的深度挖掘和偏好預測，使得推送的內容更加趨于單一化和表面化，使教育信息的價值內核、理論邏輯和完整結構難以得到充分展現。二是算法“迎合”使思想政治教育話語內容呈現出同質化和低效化特征。為了迎合受眾的審美偏好，各平臺廣泛采用瀏覽、點贊、評論等互動機制，優先推送碎片化、娛樂化的信息內容，將受眾引向“回音室”效應的環境中，聚集起具有相似興趣的目標群體。數據顯示，在中國網民瀏覽短視頻目的中，66.6%網民瀏覽短視頻是為了娛樂、放松身心，52.4%網民瀏覽短視頻是為了學習知識和技能，46.3%網民瀏覽短視頻是為了打發時間，45.6%網民瀏覽短視頻是為了了解要購買產品的信息，34.8%網民瀏覽短視頻是為了了解好友近況、動向。^［7］這表明，算法驅動的信息推送往往滿足的是受眾的娛樂需求和即時偏好，卻忽視了深層次價值傳播的需求。三是算法“割據”導致話語受眾群體的認知結構固化和群際交往減少危機。算法“割據”是指算法推薦技術通過用戶畫像與個性化推送機制，將信息空間分割為多個獨立且高度同質化的子域，每個子域內的內容、用戶與交互模式趨于一致，從而形成相對封閉的信息環境。長期處于這種封閉的信息環境中，受眾群體只接觸符合自身興趣和偏好的信息，減少了子域內成員與外部世界的交流，從而呈現出明顯的圈層化特征。同質化信息在用戶“推薦池”中的權重不斷增加，而那些富有深度、思想性、符合主流價值觀的內容可能遭遇算法“冷落”，從而造成思想政治教育內容供給不足，引發群體間認知結構固化、價值觀念分化和群際交往減少的危機。

2.算法“黑箱”弱化了思想政治教育的“信息管控”

“黑箱”最早源于工程學和控制論領域，指一些不透明的區域或系統，外部人員只能看到其輸入和輸出過程，無法直接了解其內部的具體操作流程。正如美國學者弗蘭克·帕斯奎爾所言：“黑箱代表著信息時代中的一個悖論：無論是從寬度還是廣度而言，數據的延伸速度都非常驚人，但有些會對我們產生重要影響的信息卻只有局內人才能獲得。”^［8］算法“黑箱”一般是指算法在設計和運行過程中，由于其內部機制的復雜性和專業性，導致外部用戶或非開發該算法的技術人員難以理解算法系統內部的工作原理、決策過程及結果產生的具體原因。鑒于算法高度的非線性和抽象性，甚至開發者也難以完全解釋模型為何會做出特定的預測或決策。正是這種難以解釋、難以掌控、缺乏透明的“黑箱”特征抬高了思想政治教育領域的信息甄選和投送的技術門檻，增大了思想政治教育信息監管的成本和難度，從而弱化了思想政治教育領域內的信息管控。

一方面，算法“黑箱”矮化思想政治教育信息監管主體的地位，弱化信息監管質效。算法“黑箱”致使監管主體難以理解和掌握算法的具體決策過程，包括數據處理、特征選擇、模型訓練和預測等環節。這種不透明性削弱了監管主體的權威性和公信力。在算法出現錯誤或不當行為時，由于其內部機制的復雜性，很難明確責任主體，導致監管主體在追責問責方面面臨困難。在專業技術知識方面，監管主體可能缺乏足夠的技術背景和專業知識，難以對算法進行全面有效地監督和管理。同時，算法技術的發展日新月異，監管主體需要不斷學習和適應新的技術和工具，這進一步增加了監管的難度和成本。正是在算法“黑箱”作用下產生的解釋力缺乏、責任歸屬模糊、技術知識壁壘等問題共同導致了監督主體地位的矮化。出于多重目的，個性化推薦算法可能致使某些信息無限放大，忽視其他重要信息，導致信息的偏差和失真。在內容審核過程中，算法可能出現誤判、漏判情況，造成有害信息未能及時屏蔽，有益信息被錯誤過濾，從而降低了信息監管的有效性。網絡環境和用戶行為呈現出動態變化的表征，算法需要持續更新優化，監管主體難以實時跟進和有效應對這些新變化。另一方面，西方國家利用算法技術向中國滲透其價值觀和意識形態，旨在影響主流意識形態在思想政治教育場域中的引領力和凝聚力。算法本身是一種客觀的、不帶有任何意識形態屬性的工具。但是，算法運作的各個環節都與人的思想觀念和行為活動密不可分。因此，實際上算法的“每一種技術架構、每一行代碼、每一個界面，都代表著選擇，都意味著判斷，都承載著價值”^［9］。算法技術由此呈現出與意識形態共謀互嵌的新樣態。西方國家憑借其智能算法技術的非對稱優勢，通過算法“黑箱”進行價值預設、文化傳播、話語操控和事實扭曲，向中國傳播西方資本主義意識形態，促使受眾群體產生認識偏差，弱化了主流意識形態的價值引領作用。

3.算法“崇拜”遮蔽了思想政治教育的“生命體驗”

習近平總書記指出：“思想政治工作從根本上說是做人的工作。”^［10］思想政治教育活動必須尊重人的主體性地位，著眼于“現實的人”，強調人的自我價值、情感體驗和精神追求，圍繞促進人的全面發展的中心目標“對言說對象進行政治觀點、思想觀念和道德規范系統教育”^［11］，因而其具有鮮明的人學意蘊。算法“崇拜”通常指人們過度依賴和盲目信任算法和技術解決方案，將其視為能夠提供最優化、最公正、最高效的解決方案的萬能工具，而忽視了算法本身的局限性和潛在問題。算法的急劇擴張和過度推崇引發了人們的深思：思想政治教育活動“是否應遵循‘編程化’原則，還是應以‘人文主義’為核心？”^［12］這種深思本質上反映的是工具理性與人文屬性之間的矛盾對立關系，即“工具理性本應是社會現代化的產物……工具理性超越了自身的范疇，把人當作實現人以外目的之工具與手段，強調效能最大化。”^［13］因此，算法的擴張在某種意義上擠壓了思想政治教育的人文關懷和價值引導的空間，難以為受眾群體提供豐富的情感交流，遮蔽了思想政治教育的“生命體驗”。

第一，算法“崇拜”致使思想政治教育受眾群體認知功能的衰退，進而在情感表達與價值判斷上顯現出非理性化的傾向。人類的認知發展過程遵循著從“表層——直覺性認知”逐步過渡到“中層——反思性認知”，最終達到“深層——辯證性認知”的漸進式演進路徑。在信息過剩和算法擴張的時代，思想政治教育受眾群體的信息接收習慣和認知結構被重塑。通過追蹤受眾群體的行為偏好，算法能夠為其提供高度定制化的信息流，使其難以接觸多元的思想觀點，影響其全面理解和批判性思考的能力。同時，長期處于算法構建的信息環境中，受眾群體可能逐漸喪失獨立探索和主動求知的動力，導致認知能力的退化。特別是在情感表達和價值判斷上，當個體主要依據算法推送的內容形成認知框架時，容易產生同質化的情感反應和單一化的價值取向，缺乏對復雜社會現象的深度分析與獨立見解，進而表現出非理性的傾向。此外，算法推薦機制往往傾向于強化用戶的既有觀念，忽略或過濾掉與之相悖的信息，這種選擇性暴露不僅阻礙了個體的全面發展，還可能加劇社會分化，降低公共討論的質量。第二，算法“崇拜”妨礙了思想政治教育話語內容的深化發展，掩蓋了其核心價值的彰顯，限制了教育效果的全面提升。囿于算法技術在“表達力”和“想象力”方面的貧乏，當思想政治教育話語內容的復雜度超出算法預設時，往往只能通過“一般化”的數據對其進行詮釋。這不僅會減弱思想政治教育話語內容的豐富性和多元性，還掩蓋了思想政治教育的意識形態特征，導致其內在價值和吸引力未能得到應有的展現，難以充分滿足話語主體的多樣化需求。“工具理性先于價值理性的數字技術已經不是純粹解放人的工具，而在某些方面成為一種奴役人的異己力量。”^［14］作為工具理性的突出表現，算法技術的融入致使思想政治教育活動趨向于機械化和標準化的流程，尤其當過度依賴算法技術時，其價值導向功能便可能被削弱。在這種情境下，受眾群體只能被動地接受零散的信息片段，難以形成系統化的知識架構，思想認識的深化及其向價值觀的內在轉化受到限制，最終影響教育成效和教學質量。

三、實踐場：算法驅動思想政治教育變革的優化路徑

算法技術的融入為思想政治教育的創新發展帶來了重要機遇，同時也伴隨著“偏食”“黑箱”和“崇拜”等諸多現實挑戰。如何有效應對這些問題，彌合算法技術與思想政治教育深度耦合的矛盾，已成為新時代思想政治教育實現高質量發展的關鍵課題。為實現這一目標，需要從構建思想政治教育專屬算法、完善算法監管機制、結合技術與情感教育三方面著手，以優化思想政治教育資源的精準供給，強化思想政治教育資源的價值引領，增強思想政治教育的人文關懷，確保思想政治教育恪守“立德樹人”的本質，實現高質量發展。

1.構建思想政治教育專屬算法，優化教育資源精準供給

為了化解算法“偏食”現象及其引發的“筑繭效應”，需要進一步完善算法技術，開發以思想政治教育為核心的專屬推薦算法，利用多元異構數據融合平臺，實現思想政治教育資源的科學整合和精準供給。

一方面，開發以思想政治教育為核心的專屬推薦算法，確保教育內容價值導向正確。開發專屬推薦算法，需要從數據采集與處理、學習者畫像構建、推薦策略設計和效果評估優化四個方面展開措施。首先，對學習者的行為數據進行采集與處理。采集的數據包括學習者的基本信息，學習思想政治理論課程的行為記錄、問答互動數據和社會實踐數據等。通過去重、異常值處理和缺失值填補等步驟，確保思想政治教育學習數據的準確性和完整性。在此基礎上，提取學習行為、學業成績、互動行為、興趣愛好和社會實踐等特征，為后續構建學習者個體畫像提供基礎。其次，構建詳細的學習者個體畫像，涵蓋其興趣模型、能力模型和價值觀模型。其中，興趣模型通過對學習者提取興趣標簽和評估興趣強度，反映學習者對思想政治教育各個模塊的興趣偏好程度；能力模型通過評估學習者的知識點掌握情況、學習能力和問題解決能力，了解學習者的學習水平；價值觀模型通過對學習者提取價值觀標簽和評估價值觀強度，反映學習者的價值取向。最后，設計推薦策略，確保推薦的思想政治教育內容符合學習者需求和正確價值導向。其中包括內容過濾技術、協同過濾技術和混合推薦策略。內容過濾技術就是根據學習者的興趣標簽和價值觀標簽篩選出合適的學習資源；協同過濾技術就是根據相似用戶的推薦記錄為學習者推薦可能感興趣的內容；在此基礎上，結合多種推薦技術，形成混合推薦策略，提高推薦的準確性和多樣性。

另一方面，利用多元異構數據融合平臺，實現思想政治教育資源的精準分類和動態更新。該平臺能夠整合來自不同渠道和類型的思想政治教育資源，通過高效的數據處理與融合技術，為學生群體提供全面、多元的學習素材。為了保證思想政治教育資源的質量和可用性，平臺的建設需要綜合考慮教育資源的篩選、優化、存儲、處理和應用等多個環節。具體而言，平臺應堅持從思想政治理論課教材、學術論文、專家講座、在線課程、新聞與社交媒體等渠道收集教育資源。通過API接口與主要的教育資源平臺（如MOOC、在線圖書館、新聞網站等）進行數據對接，實現自動化教育資源采集。進而，借助自然語言處理技術（NLP）識別和糾正教育資源中出現的拼寫、語法等錯誤。將不同來源的教育資源轉化為統一的格式標準，根據資源類型、主題、難度等對其進行分類和標簽，從而確保教育資源的規范化和可比性。隨后，采用Hadoop分布式文件系統（HDFS）或云存儲等分布式存儲技術，堅持關系型數據庫（如MySQL）和非關系型數據庫（如MongoDB）相結合的方式，儲存不同類型的思想政治教育資源。在此基礎上，建立高效的思想政治教育數據資源索引機制，提高數據資源檢索的速度和質量，改善受眾群體的體驗。最后，通過數據融合技術將不同來源的思想政治教育數據資源進行整合，使用數據融合算法（如實體對齊、數據集成等）解決數據沖突和冗余問題。在算法的支撐下，構建多元異構數據融合平臺，并使之貫穿到思想政治教育活動的全過程，能夠將思想政治教育的核心概念、理論框架和實踐案例進行結構化表示，幫助算法更好地理解思想政治教育內容的內在邏輯和關聯性，從而能夠挖掘、甄選和推薦更符合價值引導，更具有針對性、說服力和感染力的教育資源和教育素材。

2.完善算法監管機制，強化思想政治教育內容的價值引領

習近平總書記強調，要“加強網絡新技術新應用的管理，確保互聯網可管可控”^［15］。算法技術在驅動思想政治教育變革的過程中，呈現出難以解釋、難以掌控、缺乏透明的“黑箱”特征，這種“黑箱”特征弱化了思想政治教育信息內容的監管質效，還可能影響主流意識形態在思想政治教育場域中的權威性。因此，必須完善算法監管機制，堅持法治與德治兩手抓，兩手都要硬，有效提升算法技術在思想政治教育領域的應用水平，在強化思想政治教育內容的價值引領的同時，維護受眾群體的權益和社會公共利益。

一方面，建立思想政治教育算法監管專項法規，明確內容篩選、推薦和傳播的合法性邊界，確保主流意識形態安全。“技術的迭代與創新，確實容易突破法律的邊界，踏入規則的‘無人區’。”^［16］因此，要加強算法領域法律法規的約束，為算法的研發設計、良性運維和成效評估提供秩序理性，才能從根本上減少數據安全風險，實現思想政治教育信息內容的提質增效。近年來，黨和國家先后出臺《中華人民共和國網絡安全法》《關于深化新時代學校思想政治理論課改革創新的若干意見》《互聯網信息服務算法推薦管理規定》等。這在一定程度上能夠確保算法推薦的思想政治教育信息內容的合法性和安全性，防止非法、有害的信息內容傳播。在此基礎上，應促進算法監管專項法規的精細化、具體化完善。系統完善的法律規制能夠切實提高算法推薦的科學化、規范化、合法化程度，確保算法推薦的思想政治教育信息內容既有針對性又不失廣泛性，同時也具有相關性和有效性，避免過度個性化導致的信息內容的偏狹。此外，須明確嚴格執法是建立算法監管專項法規的最終落腳點，是強化思想政治教育價值引領的重要保障。因此，要組建一支具備專業知識和技能的算法監管隊伍。對于違反算法管理規定的人員，給予警告、罰款、暫停服務、吊銷許可證等不同程度的行政處罰，對于情節嚴重的違法行為，依法追究刑事責任。

另一方面，設立專門的思想政治教育倫理審查小組，加強對推薦內容的動態監測，確保教育內容符合價值導向和社會倫理。推進算法倫理治理需要多元主體協同發力，注重從算法倫理審查的全方位、各環節尋求改進和突破。首要之舉就是制定科學規范的算法倫理準則，確保算法設計與應用符合社會倫理標準，尊重個人隱私權，避免偏見與歧視。通過制定算法倫理準則，能夠為思想政治教育信息內容的倫理審查提供規范與標準。其次，要對算法開發者、運營者及相關從業人員進行定期的倫理教育培訓，增強其對算法倫理重要性的認識，培養其負責任的開發和利用態度。開展倫理教育培訓是有效防止錯誤、虛假或有害信息內容傳播的重要舉措。通過倫理教育培訓，能夠更精準地向學生推薦有益于其成長和發展的信息內容，提高思想政治教育效果，增強學生群體的滿意度和信任度。最后，要建立公開透明的算法評估與監督體系，允許第三方機構參與算法性能與倫理合規性的獨立評估，增強公眾對算法決策的信任度。減少信息內容推薦中的偏見與歧視，確保不同群體能夠接觸到公正平等的思想政治教育資源，助力學生養成正確的世界觀、人生觀和價值觀，促進思想政治教育高質量發展。

3.結合技術與情感教育，增強思想政治教育的人文關懷

算法的急劇擴張引發了人們關于技術理性與人文精神之間關系的深思。探討二者之間的平衡，即在利用算法技術提高教育效能的同時，確保人文關懷不被忽視，不僅是技術層面的考量，更是關乎教育本質和人才培養目標的重要議題。這要求我們在應用算法技術的過程中，既要充分利用技術工具，也要深刻理解并踐行人文精神，確保技術發展與人的全面發展相輔相成，共同構建一個既高效又充滿人文關懷的教育生態。

一方面，設計以學生為中心的沉浸式思想政治教育體驗，通過虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術提升教育感染力。首先，沉浸式學習理論認為，將學習置于真實或仿真的情境中，可以顯著提高學生的問題解決能力和知識遷移能力。虛擬現實和增強現實技術為沉浸式學習提供了強大的技術支持。利用虛擬現實技術構建特定的歷史事件場景，如中國共產黨的重要會議等，讓學生身臨其境地感受歷史時刻，增強對知識和史實的理解與記憶。通過增強現實技術模擬當代社會中的各種現象，引導學生從多角度思考社會問題，培養其分析和解決實際問題的能力。其次，建構主義學習理論強調學習是一個主動建構的過程，學習者需要通過與環境的互動來構建自己的知識體系。基于虛擬現實和增強現實技術，設計角色扮演和模擬對話，讓學生扮演不同的社會角色，通過模擬對話和決策過程，加深對思想政治教育內容素材的理解。結合增強現實技術，設置與思想政治教育相關的項目任務，如設計一個公益廣告、策劃一次社區服務活動等，鼓勵學生團隊協作，在完成任務的同時提升實踐能力。最后，差異化教學理論強調，每個學生都有獨特的學習需求和偏好，教育應當尊重個體差異，提供個性化的學習資源和支持。基于此理論，開發基于AI的智能推薦算法，根據學生的興趣、能力和學習進度，為其量身定制學習資源和活動建議，確保每位學生都能獲得最適合自己的學習體驗。在學生評價方面，建立全面的學生評價體系，除了傳統的考試成績外，還應考慮學生的參與度、創新思維、團隊合作等方面的表現，促進學生全面發展。

另一方面，引入心理健康教育模塊，將思想政治教育內容與學生的成長需求和心理發展相結合，增強教育的現實意義。“無論科學可能會變得多么抽象，它的起源和發展的本質卻是人性的。”^［17］算法技術的急劇擴張在一定程度上遮蔽了思想政治教育的人本價值，忽視了學生的成長需求和心理發展。因此，需要在算法技術中引入心理健康教育模塊，通過問卷調查、在線測評等工具，教師日常觀察、個別訪談等方式以及抑郁自評量表（SDS）和焦慮自評量表（SAS）等標準化心理量表，借助支持向量機（SVM）和隨機森林（RF）等機器學習算法，構建心理健康評估模型，評估學生的心理健康風險。其次，將心理健康教育資源進行分類和標簽化，結合學生的心理健康評估結果、興趣偏好和學習需求，推薦有益于心理健康的思想政治教育資源，根據學生的學習情境和心理狀態，動態調整推薦內容。再次，設計豐富多樣的心理健康教育活動，如開設心理健康專題討論區、開發基于AR技術的角色扮演游戲、組織心理健康宣傳周等。最后，需要建立一套全面的心理健康效果評估和持續優化機制。定期對學生進行滿意度調查，了解他們對心理健康教育資源和活動的評價。通過對學生在學習平臺上的行為數據進行分析，發現潛在的心理健康問題，并及時進行干預。根據評估結果，不斷調整和完善推薦算法，提高推薦的準確性和有效性。

在數字時代，智能算法的出場重塑了信息分發的底層邏輯，改變了信息傳播的權力結構，在社會信息的生產、傳遞和接收中日益扮演起重要角色。^［18］深入探討算法技術驅動思想政治教育變革中的話語重塑與潛在風險，并據此采取科學、有效的優化措施，不僅能夠提升學生的學習體驗與綜合素養，更將有效推動思想政治教育的提質增效，助力社會主義意識形態的凝聚力和引領力的構建與鞏固。在中國式現代化的宏大進程中，思想政治教育承載著鞏固政治認同、凝聚價值共識、助推民族復興偉業的歷史使命與戰略任務。因此，關于思想政治教育高質量發展的學術研究不僅具有鮮明的時代價值，還為思想理論界提供了重要的理論參考和實踐借鑒。在此背景下，針對算法驅動思想政治教育變革的研究將繼續深化與拓展，為新時代思想政治教育的創新發展提供更加有力的理論支持與實踐指導。

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［責任編輯：孫 皓］