大數據時代高校思想政治教育的智能化轉型研究

引言

隨著信息技術的迅猛發展，大數據和人工智能技術正在深刻改變著教育領域的各個方面。高校思想政治教育作為培養社會主義建設者和接班人的重要陣地，面臨著前所未有的機遇與挑戰。傳統的思想政治教育模式在應對復雜多變的社會環境和多元化的學生思想狀況時，逐漸顯現出針對性不足、實效性不強等問題。如何利用新興技術手段提升思政教育的精準性和有效性，成為當前教育研究的重要課題。

情感計算作為人工智能領域的重要分支，通過識別、理解和模擬人類情感，為人機交互和個性化服務提供了新的可能。將情感計算技術應用于高校思想政治教育，可以實現對學生思想情感狀態的精準把握和及時干預。同時，精準思政理論強調基于個體差異的針對性教育，為情感計算技術的應用提供了理論指導。本研究旨在探討情感計算與精準思政的融合路徑，構建基于AI情感分析的動態化、定制化價值觀干預機制，推動高校思想政治教育的智能化轉型。

一、情感社會學與精準思政理論

情感社會學作為社會學的重要分支，研究情感在社會生活中的產生、表達和影響機制。其認為情感不僅是個人心理現象，更是社會建構的產物，受文化、制度和互動情境的深刻影響。在高校思想政治教育中，學生的情感狀態直接影響其對價值觀的接受和內化程度。情感社會學為理解學生情感與價值觀形成之間的關系提供了理論視角，強調了通過情感引導促進價值觀認同的重要性。

精準思政理論是近年來思想政治教育領域提出的創新理念，其核心在于基于大數據分析，實現教育內容的精準投放和教育對象的精準識別。該理論強調從“大水漫灌”到“精準滴灌”的轉變，注重因材施教和個性化引導。精準思政理論與情感社會學存在內在契合，兩者都關注個體差異和情境因素，都強調通過精準把握對象特征實現有效干預[。將兩者結合，可以構建起“情感一認知一行為”的完整教育鏈條，為思政教育的智能化轉型提供堅實的理論基礎。

二、大數據時代高校思政教育的現狀與挑戰

（一）現狀分析

1.技術賦能推動教育模式創新

大數據技術為高校思政教育提供了海量信息資源，部分高校已開始嘗試利用數據分析優化教育過程。例如，通過整合教務系統、學工系統、圖書館借閱記錄、校園卡消費數據等，構建學生行為圖譜，實現對學生思想動態的初步監測。一些高校還引入智能教學平臺，利用學習行為數據分析學生的知識掌握情況，推動教學內容的精準推送。

此外，虛擬現實（VR）、增強現實（AR）等技術被應用于思政實踐教學，如創建紅色教育VR體驗館、虛擬課堂等，豐富了教學場景，提升了學生的參與感和學習興趣。

2.教育理念與方法的變革

大數據時代促使高校思政教育理念從“經驗主導”向“數據驅動”轉變。教育者開始重視運用科學化、數字化的方法提升教育實效，如通過情感計算技術分析學生的網絡言論軌跡，識別潛在的情感波動和價值觀偏離風險。部分高校還嘗試建立學生成長檔案，將課堂表現、網絡行為、實踐活動等多維度數據納入評價體系，推動教育過程追溯、驗證和提升的全面融合。

3.教育資源與平臺的整合

隨著教育數字化的推進，高校思政教育資源逐漸向線上遷移。國家智慧教育公共服務平臺等提供了豐富的思政課程資源，同時，高校也積極開發校本數字化課程，推動優質教育資源的共享。

（二）主要挑戰

1.數據采集與應用的碎片化與片面性

當前高校思政教育中，數據采集存在明顯的碎片化問題。教務、學工、后勤等系統數據標準不一、接口互斥，導致學生思想動態、行為軌跡等信息難以跨部門整合。課堂簽到、網絡瀏覽、消費記錄等行為數據孤立存儲，無法形成全面立體的學生畫像。此外，數據質量與真實性存疑，網絡空間中學生的匿名化表達、算法推薦下的表演性行為等問題，使部分數據的信效度大打折扣，可能影響教育決策的準確性。

2.技術與教育融合的淺表化

部分高校在推進思政教育數字化過程中，存在“重形式輕實質”的傾向。例如，將精準思政簡化為“傳統教育 + 數據報表”的機械疊加，或盲目引入智能設備、開發華而不實的可視化界面，卻忽視數據與教育規律的深度耦合[2]。過度依賴算法推送學習內容可能導致“信息繭房”效應，加劇學生思想認知的片面性；采用人臉識別監測課堂專注度可能忽視情感互動，使教育淪為“技術監控”，削弱教育的人文溫度。

3.數據安全與隱私保護的矛盾

大數據時代，高校思政教育工作者通過搜集和分析學生行為數據來優化教育策略，但這一過程可能涉及學生敏感信息的采集，如社交關系、心理健康狀況等。過度采集或不當使用數據可能侵犯學生隱私權，甚至誘發數據泄漏風險。如何在數據開放與隱私安全之間劃定合理邊界，成為制約精準思政落地的核心難題。此外，數據安全管理不善可能導致學生遭受電信詐騙、騷擾電話等侵擾，影響教育工作的公信力。

4.教育主體能力與素養的不足

大數據時代對思政教育工作者的綜合能力提出了更高要求。然而，當前高校思政教師隊伍中，具備思想政治教育學科背景并熟練掌握大數據技術的復合型人才相對匱乏。部分教師缺乏對數字化工具的深入理解和應用能力，處理海量數據時缺乏深刻、專業的分析總結與加工提煉，容易陷入“唯數據論”的誤區。此外，教師數字素養的提升滯后于技術發展速度，導致技術與教育的融合流于表面，難以實現深度協同。

5.數字鴻溝與資源分配不均

數字鴻溝問題在高校思政教育數字化轉型中日益凸顯。經濟發達地區的高校在硬件支持、技術基礎、資源投入等方面明顯優于經濟相對滯后地區，導致優質教育資源的數字化轉型難以惠及全體學生。技術鴻溝可能加劇教育不公平，使部分學生無法享受智能化教育帶來的便利，影響思政教育的整體實效。

6.教育評價體系的滯后性

傳統思政教育評估的局限性日益凸顯，主要依靠問卷調查、考試成績等，考試成績只能反映知識掌握情況，難以評估價值觀內化程度。過程性評價又面臨操作復雜的問題。存在主觀性強、片面性突出等問題。大數據時代，雖然技術手段為教育評價提供了更多可能性，但多數高校尚未建立科學有效的數字化評價體系。行為數據分析、學習軌跡跟蹤等技術的應用仍處于探索階段，評價結果的客觀性和準確性有待提升。此外，如何將量化數據與質性評價相結合，構建全面、動態的教育評價體系，仍是亟待解決的難題。

三、AI情感分析模型在思政教育中的應用

AI情感分析模型通過自然語言處理、機器學習和深度學習等技術，能夠自動識別文本、語音等數據中蘊含的情感傾向和情緒狀態。在高校思政教育中，該模型可以應用于多個方面：首先，通過分析學生在社交媒體、論壇等平臺的言論，把握其思想動態和價值觀傾向；其次，通過分析學生對教育內容的反饋，評估教育效果；最后，通過實時情感監測，及時發現需要特別關注的學生個體。具體應用場景：

（一）課堂教學應用部分

在思政課堂教學場景中，AI情感分析模型的應用主要體現在3個維度：（1）實時課堂監測系統，通過部署智能感知設備，系統能夠持續捕捉學生的注意力集中度、課堂參與熱情等指標，為教師提供即時反饋；（2）教學效果評估，模型通過分析學生在課堂討論、隨堂測試等環節的表現數據，生成教學效果熱力圖，幫助教師優化教學設計；（3）差異化教學支持，系統能夠識別不同學生的情感響應模式，為教師提供個性化的教學策略建議。某高校的實踐數據顯示，采用情感分析輔助教學的思政課堂，學生課堂參與度與教學滿意度有所提升[]。

（二）在線教育應用部分

在線思政教育平臺借助AI情感分析模型實現了三大突破：（1）學習狀態動態追蹤，系統通過分析學生在視頻學習時的停留時長、回看頻率等行為數據，結合討論區發言的情感傾向，構建完整的學習畫像；（2）智能答疑系統，情感感知機器人能夠識別學生的困惑情緒，提供針對性的解答和情感支持；（3）自適應學習推薦，系統根據學生的情感反饋動態調整學習內容和難度。典型案例顯示，某在線思政平臺引入情感分析模塊后，課程完成率從 58% 提升至82% ，學習效果評估優良率增長 35‰

（三）個性化輔導部分

AI情感分析模型為思政個性化輔導提供了創新解決方案：通過建立學生情感成長檔案，系統能夠精準識別每個學生的情感發展特點；基于情感計算的心理預警機制，可以及時發現潛在的心理危機；智能輔導系統則能夠根據學生的實時情感狀態，推薦最適合的輔導資源。

網絡言論情感分析，識別潛在價值觀偏差；課堂互動情感分析，優化教學策略；個性化學習路徑推薦，提高教育針對性；危機預警與干預，防范極端思想形成。這些應用不僅提高了思政教育的精準性，還實現了從被動應對到主動預防的轉變，為構建動態化、定制化的價值觀干預機制奠定了技術基礎。

四、動態化、定制化價值觀干預機制的構建

動態化、定制化價值觀干預機制的理論基礎來源于教育生態學和社會認知理論的融合。該機制將學生的價值觀形成視為一個動態的、情境依賴的過程，強調通過數據采集與分析、情感與價值觀評估、實現干預策略的實時調整。環境感知系統負責多源數據的采集與融合。在技術實現上，采用分布式數據采集架構，整合了校園物聯網設備、在線學習平臺、管理系統等十余類數據源。為確保數據的全面性和代表性，系統特別注重“數字痕跡”的采集，包括但不限于：圖書館門禁記錄（反映學習習慣）、食堂消費數據（反映生活方式）、校園論壇發言（反映思想動態）等。通過多源異構數據融合，全面把握學生思想情感狀態；在評估階段，利用情感計算模型識別價值觀偏差風險；在干預階段，執行系統實現教育策略的精準投放。系統采用“微干預”理念，將大的教育目標分解為數百個可操作的干預點[4]。例如，針對發現存在個人主義傾向的學生，系統不會簡單地進行說教，而是推薦其參加特定的志愿服務項目，并在過程中提供實時反饋。這種“滴水穿石”式的干預策略，提高了大部分學生的接受度，持續性也有所延長。

該機制的特點在于：（1）動態性，能夠實時跟蹤學生思想變化，及時調整干預策略；（2）個性化，針對不同學生的特點和需求提供定制化教育內容；（3）系統性，形成從監測到評估再到干預的完整閉環。實施路徑包括技術平臺建設、師資培訓、制度保障等環節，同時需要處理好數據隱私、算法透明度等倫理問題。通過這一機制，可以實現思政教育從經驗驅動向數據驅動、從群體覆蓋向精準施策的轉變。

結語

大數據時代的思政教育智能化轉型為高校思想政治教育帶來了前所未有的發展機遇。智能化轉型不僅是技術層面的革新，更是教育理念和模式的深刻，它是“技術理性”與“價值理性”的辯證統一。既要警惕技術對教育本質的異化，更需把握其解放生產力的歷史機遇。本研究探討了情感計算與精準思政融合的理論基礎和實踐路徑，構建了基于AI情感分析的動態化、定制化價值觀干預機制。研究表明，情感計算技術的應用能夠顯著提升高校思想政治教育的精準性和有效性，是實現思政教育智能化轉型的重要突破口。未來研究可以進一步深化情感計算模型在思政教育中的適用性研究，探索多模態情感分析的應用，完善干預效果評估體系，并加強相關倫理規范建設，推動這一領域的健康發展。未來研究可以在以下方向深入：（1）探索“情感計算 + 腦科學”的融合，提升情感識別的準確性；（2）研究多智能體協同干預，讓AI教師與人類教師形成更佳配合；（3）加強跨文化研究，比較不同地區、不同文化背景下情感引導的差異性。倫理規范研究也亟待加強。研發更加透明的算法，使決策過程可解釋；（4）健全監督機制，防止技術濫用。這些工作對保障智能化轉型的健康發展至關重要。唯有堅持“以人本為尺度、以倫理為邊界、以創新為驅動”，方能實現“數智賦能”與“鑄魂育人”的雙向奔赴，為培養堪當民族復興重任的時代新人提供“硬核支撐”與“溫暖底色”。

參考文獻：

[1]王學儉，趙文瑞.課程思政，精準思政，微思政的概念，構成和運行機理探析[J].新疆師范大學學報：哲學社會科學版，2023，44（01）：125-135.

[2]李靜.大思政教育框架下高校思想政治教育的新思維研究[J].成才之路，2024，（19）：29-32.

[3]劉丹丹，儲珍.人工智能融入高校思政課教學的價值意蘊及實踐路徑探討[J].公關世界，2025，（04）：29-31.

[4]司俊勇，付永華，多模態數據融合的在線學習情感計算研究[J].圖書與情報，2024，（03）：69-80.

（作考單位：大連車軟信自學院）

（責任編輯：袁麗娜）