算法推薦驅動高校思想政治教育效果提升路徑

摘 要：隨著大數據、云計算、人工智能技術不斷發展演進，特別是5G、6G通信技術帶來的終端革命，網絡傳播手段迅速迭代升級并演化出全新的范式，人類社會儼然進入以“數據—算法—算力”為要素的“一切皆可計算”的算法時代。在算法時代，“算法”代替“人工”進行數據信息生成、傳播，使其更加智能化與精準化，這為高校思想政治教育帶來了全新的發展機遇，但是，高校思想政治教育也同時面臨著算法“信息繭房”，不利于思政內容傳播；算法“去中心化”，消解教師主導地位；算法“后真相”，削弱學生理性判斷等挑戰，阻礙了思想政治教育的高質量發展。基于此，本文闡述了算法推薦驅動高校思想政治教育的現實機遇、分析算法推薦下高校思想政治教育所面臨的挑戰，并提出算法推薦驅動高校思想政治教育效果提升的有效路徑，為相關教育工作從業者提供可參考的建議。

關鍵詞：算法推薦；高校思想政治教育；價值觀

中圖分類號：G641 文獻標識碼：A 文章編號：１００９ — ２２３４（２０25）06 — ０１42 — ０５

近年來，算法技術的不斷創新突破不僅推動了各行各業生產力的全面提升，而且也在一定程度上促使傳統生產方式實現了現代化變革，逐漸向著以“數據”為中心的智慧化與數智化方向發展。在互聯網人工智能時代，算法已成為各平臺信息數據傳播的核心依據，它為人們帶來一定便利的同時，也對人們的思想行為習慣與價值觀念造成了深遠的影響。例如，在算法推薦驅動下，人們可以更加快速且便捷地獲取自己想要的信息，但同時算法也會在潛移默化中規訓人們對內容的選擇與喜愛，從而間接影響到價值觀塑造與情感調節。而高校作為培養新時代新質人才的重要場域，也要做到與時俱進，在推進思想政治教育改革的過程中，不僅要順勢而為將算法的優勢與價值在教育中充分展現出來，也要重視算法推薦下所隱藏的風險，做好預防與規避工作，并實現算法推薦與思想政治教育的深入有效結合，打破傳統思想政治教育中存在的問題，全面提高思想政治教育效果，推動思想政治教育向著精準化與個性化邁進。

一、算法推薦驅動高校思想政治教育的現實機遇

（一）算法推薦驅動思想政治教育系統整合與數據分析

過去，高校思政教師在開展思想政治教育活動的過程中主要是憑借自身多年的教學經驗來主觀判斷學生的知識掌握情況及思想行為動態等，但由于教師個人時間與精力有限，并不能全面且精準地掌握所有學生的信息，所做出來的判斷并不精準，而通過算法推薦技術，可以實時收集學生的日常行為動態與思想觀念，并將其整合轉換為數據，方便教師對學生近期綜合狀況有更加全面的了解，而且算法推薦技術的核心是從學生日常學習動態與思想行為動態等數據中提取出的“關鍵信息”，并結合這些“關鍵信息”不斷補充與完善學生的“動態畫像”，結合學生不同階段的“動態畫像”為其提供相適宜的思想政治教育內容。在算法推薦賦能下，可以滿足學生越來越多元化與個性化的需求。除此之外，算法推薦技術還會系統收集并分析各媒體平臺的新聞信息數據，對一些不良價值觀、西方意識形態及可能發生輿情的信息進行及時預測與攔截，這能夠為高校思想政治教育工作提供一道牢固的防線。可以說，算法推薦驅動高校思想政治教育不僅能夠有效落實“以學生為中心”的教育理念，而且也能夠賦能于思想政治教育向著科學化、精準化與個性化邁進。

（二）算法推薦促進高校思想政治教育實現精準評估

一方面，高校在開展思想政治教育教學的過程中運用算法推薦技術可以全面收集并系統整理學生的學習、互動及課后行為等數據，通過這些數據可以直觀地看到學生學習后思想與行為的成長與改變。這不僅為教師深入分析學生思想動態與學習效果提供了便捷工具，而且也為高校完善與優化思想政治教育教學指標提供了數據支撐，從而將評價評估的作用與價值充分發揮出來，推動思想政治教育的高質量發展［1］。

另一方面，利用算法推薦技術可以完善思想政治教育評估體系，實現對思政教育效果的精準評估。在算法推薦技術的賦能下，可以使高校思想政治教育評估體系切實覆蓋教師、學生、管理者等多元主體，并為定性評估、定量評價、結果性評價、過程性評價、理性評價、感性評價等方式的融合提供了精準的智能工具，從而擺脫高校思想政治教育傳統的“重結果、輕過程”“重定量、輕定性”評價模式的桎梏，全面提升評價評估的覆蓋范圍，使評價評估結果趨于精準化與客觀化。另外，教師也可以結合評價結果對思想政治教育教學方案進行不斷地優化與調整，切實發揮出“以評促教”“以評促學”的功能，推動思想政治教育的現代化創新改革。

（三）算法推薦提高高校思想政治教育內容傳播效果

算法推薦技術改變了傳統有形的、人人交流交互的方式，逐漸形成了以人機交流和無形交互為核心的人機交互方式，這為高校思想政治教育內容的傳播與師生之間的創新交互提供了技術支撐，不僅有效提高了思想政治教育的精準性，而且也讓思想政治教育更具溫度。

一方面，算法推薦驅動下有利于提升思想政治教育內容的精準度。思想政治教育內容解讀不好，往往較為枯燥乏味、晦澀難懂，如果采用傳統的理論灌輸教學模式，學生難以對思政內容有深刻的理解與認識。當代大學生作為互聯網“原住民”，對于一些新鮮的事物有著強烈的好奇心和探索欲，而算法推薦技術的出現為學生提供了海量精準學習資料。因此，高校思政教師在實際教學前，可以向學生布置預習任務，鼓勵學生利用算法推薦技術去自主搜索與探索，這樣不僅可以充分激發學生的主觀能動性，而且也能滿足學生個性化、多元化的學習需求，在降低學生思想政治教育內容理論難度的同時，深化對內容的理解，真正做到讓學生“入心入腦”。

另一方面，算法推薦驅動下有利于提高思想政治教育內容的溫度。近年來，隨著算法推薦技術的日趨成熟，各大社交媒體平臺對內容要求越來越高，創作者為吸引更多用戶關注，所創作的思想政治教育日趨年輕化、直觀化與鮮活化。例如，“央視軍事”抖音官方賬號配上“誰在胡說八道就給他一電炮”來展示我國的坦克大炮等，正面展示了我國強大的軍事實力，其中的歌詞也反映了我國不可被侵犯的信念；中國船舶官方號用一首《且聽龍吟》，配上航母上面發射導彈視頻等等。這些基于算法技術的視頻不僅讓社會各界、各階層、各年齡段的人都可以更直觀地感受到我國國力的提升，從而提高民眾愛國情懷，而且也深受當代大學生的喜歡，在各大高校紛紛轉發點贊。由此不難發現，算法推薦驅動有利于提高思想政治教育內容的溫度，使思想政治教育內容緊跟時代發展步伐，在潛移默化中引導學生樹立正確的價值觀與愛國觀［2］。

二、算法推薦下高校思想政治教育所面臨的挑戰

（一）算法“信息繭房”，阻礙思政內容傳播

在算法推薦下的人工智能時代，人們宛如站在知識海洋邊，只需要打開社交媒體軟件，就可以獲取大量的信息。但是，換個角度來看，人們更像是被困在一個由算法精心編織的“信息繭房”中，算法推薦技術會結合人們瀏覽歷史、點擊行為、搜索記錄等，分析出用戶的興趣和偏好，然后，只推薦這些符合偏好的內容。而思想政治教育內容相較于娛樂內容而言，在算法推薦上并沒有優勢，不利于思政內容傳播。

一方面，在算法推薦下的社交媒體平臺中，學生很容易被一些娛樂、獵奇和熱榜內容所吸引，而這些信息中包含著需要低俗虛假內容，甚至還有一部分不良價值觀與西方意識形態內容。而算法推薦技術通過分析學生的行為，確定學生的興趣愛好之后，就會大量推送相關內容，不斷侵蝕著學生的思想與時間，但并沒有起到一定的正向效果。而目前社交媒體平臺上的思想政治教育內容多是以傳統敘事和宏觀理念為主，在視頻表達上也過于正式與嚴肅，難以第一時間吸引學生眼球，容易被算法推薦打上“不感興趣”標簽，從而導致優秀的思想政治教育內容難以實現大規模傳播，甚至出現被邊緣化現象。

另一方面，目前， 算法技術多掌握在平臺資本手中，而資本的本質是逐利的，所衍生的算法推薦也同樣如此。以國內知名的短視頻平臺為例，面對龐大的視頻內容，算法推薦技術主要是結合視頻的點贊、轉發及評論量進行“熱門”視頻的篩選。這部分視頻能夠在短視頻內實現大范圍傳播，其核心在于其變現能力相對較強，目的是將用戶牢牢綁定在平臺之中，并引導用戶養成在平臺消費的習慣。久而久之，算法推薦技術下的內容傳播逐漸失去客觀公正的立場，而是圍繞“利益”站靠。而宣傳思想政治教育內容的賬號，多是政府主體的官方媒體，在視頻制作與信息傳播的過程中，并沒有將“流量”和“利益”放在第一位，這就難以將算法推薦技術充分利用起來，導致難以在平臺內實現規模化傳播，無法筑牢輿論高點［3］。

（二）算法“去中心化”，消解教師主導地位

算法推薦下思想政治教育最為顯著的特征之一就是“平等”，其使教育者與非教育者之間界限變得模糊。在算法推薦時代下，思想政治教育內容的傳播已不再是傳統的“自上而下”式，而是形成“人人都是傳播中心”的去中心化式傳播模式，這雖然有效拓展了思想政治教育傳播場域，但同時也導致教師的主導地位在不斷消解。具體表現在以下兩個方面：

一方面，思想政治教育主題設置權發生變化。過去，高校在開展思想政治教育教學活動中主要是依靠教師進行相關主題的設置與講授。而在算法推薦時代，思想政治教育主題設置權由機器所掌握，機器會根據學生偏好進行算法分析，并以此來推送相關教育話題。而算法推薦主要是結合學生偏好及時事熱點進行推送，信息的真實性及正向性無法得以保障，這會對學生的價值觀塑造與思想判斷造成一定影響。

另一方面，教師思想政治教育活動的組織權被削弱。算法推薦下的思想政治教育教學活動是依托虛擬空間所展開的，師生雙方在虛擬空間內都是以數據的形式呈現，教師難以對整個教育教學活動進行有效的主導與干預，如果學生在教學活動中設置靜音或者是直接退出，那么教學活動可能就會被中斷。

（三）算法“后真相”，削弱學生理性判斷

算法推薦在進行信息推送時，并不會對信息真實性進行嚴格審查，這使得算法“后真相”現象日漸凸顯。而大學生正處于價值觀塑造的關鍵時期，其社會閱歷及思辨能力還有待提升，如果學生關注了某類問題，那算法推薦技術就會標記并為學生推動大量相關內容，其中不乏一些虛假內容，但由于多數用戶都是主觀化、片面化與情緒化的，學生很容易被這些內容和言論所影響，削弱自己的理性判斷。例如，在算法推薦下的“后真相”信息內容傳播過程中，學生判斷內容的主要依據就是自身情感，很容易陷入思維主觀化困境。而基于算法推薦技術的信息傳播平臺會打破空間桎梏，學生在平臺中是獨立的價值情感個體［4］。當發生輿情新聞時，學生受到算法推薦內容的影響，會不斷強化自己對事件的認知與理解，但這些認知與理解并不是經過學生深思熟慮后產生的，而是受到“從眾心理”影響，當出現不同聲音時，學生并不是第一時間考慮其真實性，而是下意識地排斥。久而久之，會導致學生的主觀思想認知不斷地強化，而理性判斷能力會逐漸喪失，不利于學生核心價值觀的引導與塑造。

三、算法推薦驅動高校思想政治教育效果提升的有效路徑

（一）以“主流價值觀”為中心，完善優化算法推薦設計

一方面，高校可以加強與社會媒體平臺合作，以“主流價值觀”為中心，不斷完善與優化算法推薦設計。在進行算法推薦系統的設計與優化中，高校可以與相關企業合作，緊緊圍繞“立德樹人”主題，明確算法技術的未來發展方向，逐步削減算法推薦工具的理性，使其更具人文關懷屬性；同時，校企雙方可以充分發揮人工智能算法推薦技術的深度學習優勢，從價值觀層面對算法推薦及時進行強化訓練，逐漸形成以“立德樹人”為中心價值觀的評價評估體系，并以此為核心進行相關內容的推送。從而實現算法推薦與核心價值觀的深入結合，筑牢主流價值觀在平臺中的傳播與推廣。

另一方面，高校教師要與時俱進，不斷提升自身數字綜合素養，為算法推薦技術的價值引導與糾偏貢獻智慧和力量。例如，高校與企業可以定期合作開展算法推薦技術研討會，教師可以重點強調算法推薦技術遵循“內容為王”的重要性，與算法推薦工程師共同探索主流價值觀在算法推薦流量池的比重及流量傾斜機制，從而使各社交媒體平臺的算法推薦系統主動向學生推送符合中國特色社會主義主流價值觀的內容，使算法推薦技術能夠真正賦能于思想政治教育建設，推動思想政治教育的現代化、數智化發展，真正達到“技術為用、育人為本”的效果。

（二）加強算法推薦內容審核，削減技術對教學的威脅

一方面，高校思政教師可以與企業算法推薦工程師共建聯合評估小組，重點審查思想政治教育內容的算法推薦全過程，并在實踐中不斷完善與優化“算法推薦信息分析推送與主流價值觀”相結合的評價評估指標，在提高思想政治教育推送內容精準化與客觀化的基礎上促進內容的多元化發展。

另一方面，高校要加強算法推薦內容審核人員的培養。高校可以結合市場對算法推薦內容審核人員的具體要求，設立相關專業課程，全面提高算法推薦內容審核行業的人員綜合素養［5］。在算法審核與人工審核的雙重保險下，對算法推薦的流程與標準進行不斷完善與優化，推動算法推薦內容與主流價值觀的深度融合。另外，高校在算法推薦內容審核人員培養的過程中，要重點加強其對社會責任感的認知培養，從而使人工審核能夠始終堅守客觀、公正的原則，有效削減技術對學生價值觀引導的威脅。

（三）促進師生共研共創，打破“信息繭房”負面影響

一方面，教師要創新思想政治教育形式，突出情感溫度。在實際思想政治教育中，教師可以扭轉傳統說教的教學模式，以“辯論賽”的形式組織學生圍繞“算法推薦技術的利與弊”展開討論。在此過程中，教師可以引導學生整理自己社交媒體軟件中經常推送的信息，討論這些信息是否有利于正確價值觀的引導，是否為虛假信息。通過“以學生為中心”的辯論賽形式，不僅可以讓學生對算法推薦有更加深刻的認識，而且也能讓學生在潛移默化中學會分辨算法推薦內容的真偽。辯論賽結束后，教師可以基于學生發言進行總結并引入專題理論知識，引導學生在算法推薦內容中形成正確的價值傾向，確保思想政治教育活動效果的最大化。通過這樣的教學形式，不僅高效落實了“以學生為中心”的教育理念，而且也讓思想政治教育課堂更具溫度，有助于全面提高思想政治教育的效果。

另一方面，高校要加強課程思政跨學科創新改革，在全面提升學生思政素養的基礎上培養學生的批判性思維與能力。通過對多所高校學生調研分析后發現，絕大多數學生表示會在“信息爆炸”的算法推薦內容中迷失自我，喪失主觀判斷與價值觀念。為此，高校必須進一步加快跨學科創新改革建設，通過課程思政逐步加強學生批判性思維的培養，全面提升學生的數字綜合素養，從而打破算法推薦下的“信息繭房”，讓大學生能夠從虛幻的娛樂世界中走出來，將更多的時間與精力放在專業成長與國家建設中，全面提升大學生的綜合素養［6］。

（四）加大思政元素推送，創新思想政治教育模式

2016年，習近平總書記在全國高校思想政治工作會議上指出：“要運用新媒體新技術使工作活起來，推動思想政治工作傳統優勢同信息技術高度融合，增強時代感和吸引力。”要想讓算法推薦技術真正賦能于思想政治教育建設，必須深入剖析目前算法推薦技術為何不推送或少推送思政元素內容。這主要是由于算法推薦技術還未完全成熟，在算法推薦視域下的思政研究群體也只有一小部分人群，相關思政元素內容也多是在這個“小圈子”內進行傳播與推廣的，覆蓋面小且學生參與熱情不高，自然難以發揮出理想的效果，而且，平臺上的娛樂性與商業性內容背后有資本扶持，在資金加持下，這些內容占據了大部分流量，擠壓了思政元素內容的空間。因此，高校也要結合算法推薦技術邏輯，在提高思政元素內容質量的基礎上，適當提高對思政元素推動投入，讓這些優質的正能量內容能夠滲入到學生的日常生活與學習之中，不斷提高學生認知水平，讓思想政治教育內容能夠基于算法推薦技術實現良性流動［7］。

除此之外，高校也要加強對新技術的學習、研究與應用，創新思想政治教育模式，擴大思想政治教育內容傳播場域，將算法推薦技術的優勢與價值充分發揮出來，讓學生知道思政課堂已不再是傳統古板的說教模式，以此來激發學生的學習興趣，提升學生的思政素養。以北京郵電大學馬克思主義學院教師裴曉軍通過“5G+全息amp;4K直播”技術講授的“時代的呼喚——五四運動與道路選擇”專題思政課及北京理工大學思想道德與法治教研室主任吳倩在該校虛擬仿真體驗教學中心講授的“中國精神”專題課為例，教師以數字人的形象出現在舞臺中央，一系列珍貴的歷史資料在屏幕上緩緩呈現，仿佛帶領學生們穿越時空，親身感受那段激情燃燒的歲月，得到了廣大學生群體的喜愛與認可，這些課程也被許多學生自主上傳至抖音、快手、B站、微博等社交媒體平臺，大幅提升了思想政治教育課程的效果。由此不難發現，當代大學生并不是不愛上思政課，而是不喜歡上枯燥無味的思政課。通過創新思想政治教育內容與教學模式，滿足學生的人文情感需求，能夠有效提升思政效果，高效落實“立德樹人”根本教育任務。

四、結語

綜上所述，算法推薦技術的出現，變革了信息傳播方式，實現了信息的精準化與個性化分發，為高校思想政治教育發展帶來了無限機遇，但同時也要警惕算法推薦技術背后那“楚門的世界”。為此，高校深刻認識算法推薦技術為思想政治教育帶來的機遇與挑戰，積極求變，通過以“主流價值觀”為中心，完善優化算法推薦設計；加強算法推薦內容審核，削減技術對教學的威脅；促進師生共研共創，打破“信息繭房”負面影響；加大思政元素推送，創新思想政治教育模式等舉措，將算法推薦技術在思政元素內容傳播中積極的一面充分發揮出來，全面提高思想政治教育質量，培養更多新質人才。

〔參 考 文 獻〕

［1］劉偉，劉新琦. 高校思想政治教育數字化發展的現實效能、風險檢視與優化路徑［J］. 黑龍江高教研究，2024，42（1）：106-113.

［2］王佑鎂，王旦，梁煒怡，等.ChatGPT教育應用的倫理風險與規避進路［J］.開放教育研究，2023（2）：26-35.

［3］吳滿意，高盛楠.思想政治教育數字化轉型：理論內涵、核心指向與實踐進路［J］.思想理論教育，2023（4）：85-91.

［4］張林. 算法推薦時代凝聚價值共識的現實難題與策略選擇［J］.思想理論教育，2021（1）：86-92.

［5］陳啟迪. 人工智能嵌入高校思想政治教育的技術風險及應對策略［J］. 學校黨建與思想教育，2022（9）：78-81.

［6］魏俊斌.治理算法：思想政治教育網絡智能環境治理的政策與趨勢論析［J］.思想教育研究，2022（4）：50-56.

［7］習近平主持召開學校思想政治理論課教師座談會強調 用新時代中國特色社會主義思想鑄魂育人 貫徹黨的教育方針落實立德樹人根本任務［N］. 人民日報，2019-03-19（1）.

〔責任編輯：丁 冬〕