高校學生思想動態感知的困境突破

[中圖分類號]G641[文獻標識碼]A [文章編號]1674-9618（2025）04-0072-08

高校學生思想動態感知是指高校為落實立德樹人根本任務，運用系統性方法，主動、實時、高效地捕捉與研判高校學生在價值取向、思想動態、精神面貌及心理狀態等多維度深層次思想狀態演變規律與趨勢的實踐過程。其核心目標是超越表象，洞察學生深層思想動態，以便更具針對性地開展思想政治教育。隨著數智化時代的到來，高校思想政治教育工作面臨著新的現實挑戰。高校學生思想動態感知的范式革新聚焦于從經驗直覺轉向數據驅動、從宏觀群體下沉至微觀個體、從事后反饋躍升為實時預警預測，進而實現全域數據融合與人機協同賦能。

一、現實挑戰：數智化背景下高校學生思想動態感知的困境

當前，學生思想動態呈現出復雜化、多樣化和隱蔽化特征，傳統思想動態感知模式日益顯露出不適應政策要求、難以應對信息環境劇烈變化帶來的挑戰以及無法有效解決學生教育管理中的精準干預難題等突出問題。

（一）高校實踐效果與政策要求之間的差距

當代大學生思想狀況呈現出多樣化與復雜化的特征，對高校思想政治教育工作提出了更高的要求。高校思想政治工作作為高校各項工作的“生命線”，需要借助信息化手段對學生思想動態進行精準感知，以應對不斷涌現的新態勢、新情況、新問題，全方位立體化暢通鑄魂育人渠道。

2019年全國教育工作會議明確提出要“著力推進精準思政”，《中國教育現代化2035》也明確指出要“推進教育治理方式變革，加快形成現代化的教育管理與監測體系，推進管理精準化和決策科學化”。這些文件為思想動態感知范式的革新提供了頂層設計支持，也對感知技術的精準性和時效性提出了更高要求。高校要基于大數據、人工智能等先進技術對學生思想動態進行實時感知和精準干預，實現精準育人。

當前，傳統感知模式已難以滿足新時代高校思想政治教育的現實需求。傳統的思想動態感知模式主要依賴于問卷調查、座談會、輔導員觀察等人工方式，這些方法雖然在一定程度上能夠反映學生的思想狀態，但在數智化浪潮下面臨著明顯的局限性。一是數據采集周期長、覆蓋面有限，難以實時捕捉學生思想動態的變化；二是人工分析的主觀性強，容易受到個人經驗和認知偏差的影響，導致感知結果的精準性和科學性不足；三是缺乏對多源異構數據的整合能力，無法應對學生在虛實交融場域中的思想表達多樣性。高校亟需在數智化背景下革新思想動態感知范式，構建科學、精準、高效的感知體系，以及時分析學生思想變化規律、發現潛在的思想行為偏差并加以正向引導。

（二）信息環境變化引發的感知障礙

數智化背景下，信息技術顯著改變了學生的思想表達模式與互動方式，也為高校學生思想動態感知帶來一定問題和障礙，主要表現在信息過載、信息繭房效應與場域身份流動性三個方面，如圖1所示。

（三）學生教育管理中的精準干預難題

近年來學生在網絡論壇、社交媒體、匿名社區等多種平臺上對校園熱點問題的討論顯著增加，其往往源于學生對政策調整、學業壓力或校方管理舉措的高度關注，具有傳播范圍廣、影響大的特點，這要求高校思想動態感知模式具備更強的實時性與精準性，能夠及時準確地識別學生的真實訴求與負面情緒，以快速化解風險，防止局部矛盾迅速發酵為更大規模的與情事件。

一是信息過載問題。2025年中國互聯網絡信息中心（CNNIC）發布的第56次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》表明，“截至2025年6月，我國網民的人均每周上網時長為30.6個小時”。[3]《2025中國居民睡眠健康白皮書》指出，‘ 39% 的大學生每日使用手機超過8小時”。4海量互聯網信息的攝入使學生面臨嚴重的認知超載危機。信息過載會導致學生難以對信息進行有效篩選和整合，并會在思想表達中呈現出碎片化、情緒化的特征。這加劇了學生思想動態感知的難度，使得傳統方法難以從海量數據中精準辨析高校學生真實的思想狀態，導致分析結果產生偏差。

二是信息繭房效應。個性化推薦算法的廣泛應用，使高校學生在社交媒體上獲取信息日趨單一化，加劇了“信息繭房”效應。高校學生更容易反復接觸與自身興趣、偏好及價值觀高度相似的信息，而對其他觀點、信息的關注則日漸減少。這種信息環境的局限性，使得學生在社交媒體上的表達趨于同質化，形成了高校思想動態感知的偏差和盲區，削弱了思想動態感知體系捕捉學生真實訴求與復雜情緒的能力，進而增加了校園治理中潛在風險事件的隱患。

三是場域身份流動性問題。在移動互聯網時代，“Z世代”學生頻繁切換于現實與虛擬場域獲取信息。由“第一財經、中國廣電5G以及東方有線聯合發布的《大學生上網行為觀察報告》顯示，2024年人均安裝的APP總量在3月攀升至70個，這意味著大眾對APP類型的選擇增多”。5不同平臺的身份定位與表達形式差異明顯，形成了高度流動的思想動態表達場域。這種身份流動性使得學生的思想動態呈現出多面性和不確定性，傳統感知方法往往只聚焦于單一平臺或場域，難以捕捉其思想動態的全貌。這種虛實交融的場域特征要求思想動態感知范式必須具備更強的跨平臺整合能力和綜合分析能力。

高校學生心理問題日益突出，如何科學有效開展心理干預成為高校教育管理服務中的重要課題心理干預存在“黃金72小時”的關鍵窗口期，及時發現并干預學生情緒異常與心理波動是降低學生嚴重心理危機發生率的重要保障。學生思想動態往往與其心理狀態波動密切相關，高校如果能夠及時捕捉學生在社交媒體、課堂互動中表現出的負面情緒、行為異常等風險信號，并及時開展精準干預，就能有效減少心理危機事件的發生。

二、實踐探索：高校學生思想動態捕捉的三維圖譜

在數智化背景下，高校學生思想動態捕捉的技術路徑正逐步向精細化和智能化發展。為全面了解高校思想動態捕捉技術的實際應用情況和發展趨勢，作者在2024年對全國除港澳臺地區外31個?。ㄗ灾螀^、直轄市）的112所高校（含本科學校與?？茖W校）進行了問卷調研，共獲得有效樣本376份。調研數據顯示，當前高校思想動態捕捉技術主要可以分為傳統方法、初級智能與深度應用三大類型，其技術特征、應用比例與效能情況如表1所示。這三類方法共同構成了一個較為清晰的高校思想動態捕捉實踐圖譜，不僅全面呈現了當前技術實際應用現狀，也為未來技術路徑的優化與創新提供了重要參考依據。

表1高校思想動態捕捉技術現狀

（一）現有技術的路徑矩陣

1.傳統方法：問卷調查與深度訪談

當前，高校思想動態捕捉最常用的方法依舊是傳統的問卷調查和深度訪談，其應用占比高達58.7% 。這類方法主要通過設計標準化問題或組織面對面交流，直接獲取學生對特定議題的反饋。然而，受限于問卷的抽樣局限性和主觀性偏差以及深度訪談對組織者引導水平的依賴，這種方法在實際應用中的效度系數相對較低（0.42），難以完整準確地反映學生思想的真實動態。

2.初級智能：特征詞抽取與詞頻分布分析初級智能方法的應用占比為 29.1% ，效度系數為 0.57 。這類方法包括關鍵詞過濾、詞頻統計等自動化文本分析技術，能夠迅速處理大量的文本數據，高效地識別出學生討論的熱點話題與關鍵詞頻率。然而，初級智能方法在深入理解語境、捕捉情緒變化和隱蔽思想方面存在明顯不足，容易造成感知的片面性與誤判。

3.深度應用：情感計算與社會網絡分析

深度應用方法目前的應用比例較低，為 12.2% 但效度系數較高，為 0.81 。這類方法主要通過自然語言處理、機器學習等先進技術，深入分析學生的情緒傾向、意見表達模式及人際互動結構，較為準確地捕捉學生思想動態。其中，社會網絡分析與情感計算作為深度應用的新興范式，通過解構學生群體的關系拓樸與情感動態，能顯著提升思想動態捕捉的精準性。社會網絡分析能夠對學生群體互動結構進行量化建模，識別意見領袖、信息傳播路徑及社群分化特征，情感計算則協同分析節點層面的情緒傾向及演進趨勢，二者共同構成多模態分析框架。因技術整合復雜度與資源集約性需求較大，目前其在高校學生思想動態捕捉實踐應用中尚處早期，但其憑借深度挖掘能力在捕捉精確度方面展現出顯著優勢。

（二）實踐困境的多重鏡像

在學生思想動態感知具體實踐過程中，高校仍面臨技術瓶頸、倫理爭議和制度壁壘等多重方面的現實困境，制約了其思想動態捕捉的精準性、全面性和可持續性。

1.技術瓶頸：數據采集維度不足與語義理解深度有限

當前高校在思想動態數據的采集方面存在明顯不足，尤其是對社交媒體等重要情緒表達場域的數據獲取仍有困難，導致感知存在明顯的盲區。同時，現有的自然語言處理技術在教育領域的應用效果并不理想，在處理多義詞、隱喻表達和情感強度變化時容易出現誤判或漏判，從而影響了思想動態感知的精確性。

2.倫理爭議：隱私保護與公共利益難以有效平衡

思想動態感知需要盡可能全面地收集學生數據，但這種數據采集與使用的方式卻容易引發隱私問題?！笆芙逃叩囊恍祿畔⑽唇浿橥獗惚皇占涗?，一些涉及個人隱私的問題也通過‘無微不至’的‘電子畫像’赤裸裸地呈現出來。”前述調研數據顯示， 76.3% 的學生反對無告知數據采集方式，認為此舉侵犯了個人隱私。如何在保護學生隱私與采集有效數據之間取得平衡，是當前亟待解決的倫理難題。同時，高校目前針對輿情演變預測的研究工作十分有限，尤其是在社會網絡環境中，輿情預測算法的解釋性與透明度較低，這進一步導致了學生和管理者對算法決策的不信任，產生對其可能產生偏見或誤判的擔心。

3.制度壁壘：信息孤島問題與跨部門協同不足

高校推進數據安全共享的過程面臨諸多挑戰，其中數據孤島現象尤為突出。高?！耙驗槿狈y一的信息標準、數據系統和技術平臺，往往容易導致在教育數字化治理的信息收集、數據分析與加工處理環節產生‘信息孤島’，且大學內部各職能部門、行政組織或責任單位之間經常各自為政，相關數據信息的流通也只是上下傳達與接收，缺乏彼此之間的相互溝通與交流，進一步加劇了‘信息孤島’現象”。前述調研數據顯示，受數據安全及隱私保護等規定限制，教務、學工、后勤、心理中心等部門數據缺乏有效聯通，部門之間的數據共享率不足18% ，嚴重制約了思想動態感知的全面性和精準性，高校思想動態感知系統化協同機制也難以建立，學生思想動態信息無法被整合分析，從而降低了學生思想動態感知的效度。

（三）實踐中的典型案例解析

1.Q大學“清數”系統

Q大學開發的“清數”系統是一種以數據融合為核心的實時思想動態感知與預警平臺。該系統充分整合了校園卡消費記錄與校園BBS論壇的學生發帖記錄，通過先進的數據分析技術實現對學生思想動態的精準捕捉與實時感知，并融合校園卡消費數據與BBS發帖記錄，建立了實時分析學生異常消費行為和消極情緒表達的機制，實現了對學生思想動態的精準捕捉。一方面，系統實時分析學生的消費行為，通過異常消費模式識別可能出現的心理波動或行為異常情況；另一方面，系統持續感知和解析

BBS論壇上的學生發帖內容，識別負面情緒與異常言論。當系統感知到某名學生在短期內同時出現消費行為異常和情緒異常言論的雙重指標時，系統立即觸發自動化預警機制，將關鍵信息推送給該學生的輔導員，使其快速響應并開展有針對性的心理輔導或情緒干預措施，從而提高學生思想動態問題的處置效率與準確性。

2.Z大學“求是云”系統

Z大學“求是云”構建了面向高校學生價值取向與思想動態的智能分析與干預體系。該系統基于知識圖譜技術，整合學生的學業表現、社交互動與心理測評等多維數據，構建出學生個體與群體的價值取向動態演化模型?；诙嗑S數據融合，“求是云”系統能有效地預測學生未來的思想動態變化趨勢，提前識別思想波動風險較高的個體或群體，輔助學校精準制定有針對性的思想政治教育干預措施，大幅提升了學生思想動態感知與教育干預的針對性和前瞻性，取得顯著的社會效益與教育效果。

三、突破思路：高校學生思想動態感知的“技術-制度”協同路徑

在高校學生思想動態捕捉的實踐中，技術與制度共同決定了思想動態感知能否實現科學化、精準化和可持續化。高校應圍繞如何有效應對數智化背景下高校思想動態感知的現實困境，從技術整合創新和制度優化設計兩個維度進行創新突破，以實現高校思想動態感知體系的范式革新。

（一）技術整合創新：開發專用大語言模型，構建數據融合架構

技術整合創新是思想動態感知實現科學化、精準化和可持續化的重要基礎，也是“技術-制度”協同路徑的關鍵組成部分。開發教育專用大語言模型和構建多模態數據融合架構，能夠有效突破現有技術瓶頸，顯著提高思想動態捕捉的精準性和全面性，推動高校思想動態感知體系向智能化升級，為實現技術與制度協同提供必要的技術支撐。

1.開發適配教育場景的大語言模型

“傳統通用大語言模型難以充分理解教育場景和信息的內在關系，其普適化、通用化的生成內容無法與現實教育內容及教育主體高度匹配，也難以實現與教育場景的深度耦合?！币虼耍_發適配教育場景的專用大語言模型成為技術創新的重要方向。高?？梢酝ㄟ^在教育領域語料方面進行專門的領域適應訓練，從而使專用模型在隱性情感捕捉、復雜語義理解和批判性表達識別等方面的能力實現明顯提升，為高校思想動態分析提供更精準可靠的數據分析支持。

2.多模態加權融合實現精準感知

“教育決策需要借助信息化手段因材施教，智能感知源于受教育者思想觀念體系的多模態數據，力求精準識別人的差異化認知訴求和更高階的精神需要?！爆F有思想動態監測方法普遍依賴單一數據源，難以全面反映學生的思想動態。針對單一數據源導致的學生思想動態感知盲區，為捕捉更全面的數據集，高校需要創新構建多模態數據融合架構，這樣的架構可以整合文本（權重0.6）、行為（權重0.25）和生理（權重0.15）三模態特征，通過加權融合有效實現對學生思想動態的精準感知。通過對比評估與歷史數據驗證，該架構的多模態數據在高校學生思想動態評估與預警方面的效果顯著優于單模態數據，具體架構如圖2所示。

其中，文本數據聚焦于識別學生的顯性表達與認知傾向，包括社交媒體發帖、課程作業、在線討論等，通過自然語言處理技術提取情感傾向和主題特征。行為數據聚焦于識別學生的行為模式異常與潛在風險信號，包括校園卡消費記錄、寢室異常外出行為、課堂出勤情況等，通過行為分析模型識別異常模式。生理數據聚焦于評估學生基本身心健康狀態，包括體檢數據、校醫院就診數據、心理測評結果等，通過生理信號分析評估學生的心理狀態。這種多模態數據融合架構不僅提高了思想動態感知的全面性，也通過科學合理的權重分配，增強了數據分析的精準性與有效性。

（二）制度優化設計：建立分級預警響應機制，完善數據治理框架

制度優化設計是思想動態感知實現科學化、精準化和可持續化的重要保障，是與技術創新共同構成“技術-制度”協同路徑的另一關鍵環節。建立完善的分級預警響應機制和健全的數據治理框架，能夠有效解決倫理爭議與信息孤島等制度性難題，推動思想動態感知體系在實踐層面落地見效，為高校思想動態捕捉的技術創新提供堅實的制度支撐。

1.建立分級預警響應機制

分級預警響應機制是提升思想動態感知實效性的重要制度設計。本文通過分級預警響應機制的預設，將思想動態問題的嚴重程度劃分為四個等級，并制定相應的響應策略，如表2所示。高?？梢酝ㄟ^這種分級預警響應機制的建立來提高思想動態感知的針對性，并通過明確的響應流程，有效增強危機處理的效率與及時性。

2.完善數據治理框架

信息孤島和隱私保護問題是思想動態感知中的重要制度難題。本文參照《通用數據保護條例》標準構建了校園數據“安全港”，并明確了數據治理的具體標準，如表3所示。高校通過實施數據采集透明化、使用最小化、安全保障以及共享規范化等措施完善數據治理框架，不僅能夠有效防止數據的濫用和泄露，也能為高校學生思想動態感知體系提供高質量、安全可靠的數據支撐。

表2預警響應分級標準

表3數據治理標準類別

四、具體實踐：建設高校學生思想動態信息數據庫

思想動態信息數據庫建設是落實高校學生思想動態感知“技術-制度”協同路徑的具體實踐載體。高校應建設以輔導員為核心的高校學生思想動態信息數據庫，將技術整合創新與制度優化設計的成果具體落地為可操作、可持續的實踐平臺。數據庫建設要強調模塊化設計與階段式實施，為輔導員提供全面、實時且智能化的思想動態感知工具，推動高校學生思想動態感知體系在實際工作中實現科學化、精準化和數字化轉型。

（一）基礎建設階段：搭建合規框架，構建技術棧

基礎建設階段是高校學生思想動態信息數據庫落地的重要起點。數據庫建設初期需要搭建完善的合規框架和高效的技術架構，確保數據采集和分析的合法性與高效性，為后續的模塊化設計與階段式實施奠定堅實的制度基礎和技術支撐。

1.合規框架搭建

高校要建立完善的合規框架，確保數據采集的合法性和倫理合理性。一是要組建由法律顧問、教育專家和數據安全專家組成的倫理委員會，全面制定數據采集和使用的倫理規范并進行監督與指導。二是要制定《教育數據采集使用白皮書》，明確數據采集的范圍、用途及權限管理，構建涵蓋學生、輔導員與管理員的三級權限體系，從制度層面確保數據管理的合規性。三是要開發家長/學生電子授權系統，結合雙因素認證技術，強化數據采集過程的合法性和透明度，為高校學生思想動態數據的健康發展奠定基礎。

2.技術棧搭建

在合規框架的基礎上，構建高效、安全且可擴展的技術棧對于高校學生思想動態數據的管理與分析十分重要。高校要采用混合云架構結合本地服務器與私有云，既要確保數據存儲的安全性，又要具備靈活的擴展能力，以適應不斷增長的數據需求，還要部署實時數據流處理平臺，實現多源數據的高效采集與處理，提升系統的實時響應能力，并搭建高性能算力集群，為深度學習模型提供強大的計算支持，加快學生思想動態智能分析的落地與優化進程。

（二）數據治理階段：采集多模態數據，建立智能化圖譜

數據治理階段是思想動態感知“技術-制度”協同路徑具體落地的重要環節，也是實現高校學生思想動態信息數據庫模塊化設計與階段式實施的關鍵步驟，需要全面采集多模態數據并構建智能化知識圖譜，從而為高校學生思想動態信息數據庫提供高質量的數據基礎。

1.多模態數據采集

多模態數據采集能夠更全面、更精準地反映學生思想動態。高校要對校園論壇、課程評論等文本數據進行深度語義分析，及時精準捕捉學生的討論熱點與情感傾向，還要借助圖像數據解析技術，對社交媒體上發布的圖片、表情包進行解析，更深入地理解學生的視覺情緒表達，并利用時序建模解析學生視頻觀看時長熱力圖與網站點擊軌跡，挖掘學生思想與興趣的變化動態，為精準和個性化捕捉學生思想動態提供強有力的支持。

2.知識圖譜構建

為了更精準地捕捉和分析學生的思想動態，高校要構建智能化的知識圖譜。一是要建立教育領域專屬本體庫，構建系統化的知識體系，明確概念間的層次關系，為思想動態分析提供結構化的認知基礎。二是要通過搭建高性能圖形數據庫，實現認知發展圖譜的動態更新和關聯分析，使知識結構能夠隨學生的學習行為和認知變化不斷演進，從而精準刻畫思想動態的變化趨勢。三是要開發跨平臺身份映射算法，采用差分隱私保護技術，確保數據的安全性和匿名性，在保護學生隱私的同時，實現跨平臺數據的有效整合，為全面、精準的思想動態分析提供技術保障。

（三）智能分析階段：開發預警模型，建構可視化系統

智能分析階段開發預警模型和建構可視化分析系統，能夠將技術整合創新與制度優化設計的成果具體落地，為輔導員提供直觀、精準且智能化的思想動態分析工具。

1.預警模型開發

在多模態數據采集和知識圖譜構建的基礎上，進一步深化學生思想動態的分析，高校需要借助先進的情感計算與認知建模技術。一是要構建動態情感基線模型，實時捕捉學生的情感變化趨勢，分析其長期情感波動及潛在心理狀態。二是要開發群體認知偏差檢測算法，結合群體動力學建模，識別學生群體在認知上的偏差傾向，揭示可能影響思想動態的群體性因素。三是要構建危機預警多級響應系統，確保預警模型的準確率，對可能的異常情緒或思想波動進行精準識別和十預，為校園管理與個性化教育決策提供智能化支持。

2.可視化系統構建

多樣化的可視化系統呈現是分析學生的思想動態的重要步驟?？梢暬姆绞胶吐窂诫S著新技術的發展已經逐漸降低了準入門檻。高?？梢酝ㄟ^開發3D時空情感地圖，將學生情感的空間分布與時間演變以動態三維形式展現，使教育管理者能夠直觀掌握不同時間、地點的情感變化趨勢，在此過程中高校構建群體認知網絡動態拓撲圖，揭示學生群體的認知結構，分析知識傳播路徑及群體認知偏差的形成機制，為思想動態研究提供更精準的數據支持。高校還應開發個性化發展軌跡追蹤器，實現學生思想動態的交互式可視化，幫助教育管理者精準追蹤個體認知和情感變化軌跡，為學生個性化教育干預提供科學依據。

（四）應用落地階段：開發智能教輔系統，建設教育者賦能平臺

在應用落地階段，高校應開發智能教輔系統與教育者賦能平臺，將技術整合創新與制度優化設計的成果進一步轉化為輔導員可操作、可持續的教育干預工具，從而推動高校學生思想動態感知體系的科學化、精準化和數字化實踐轉型。

1.智能教輔系統開發

為了將學生思想動態分析轉化為精準的教育干預措施，高校要構建智能教學輔助系統。一是要開發教學策略推薦引擎，為輔導員提供個性化教學策略建議，使教育干預更加精準有效。二是要構建認知發展預測模型，分析學生認知發展的歷史數據，預測未來發展趨勢，從而為個性化教學提供科學依據。三是要部署自適應學習路徑規劃系統，根據學生的學習行為和認知狀態動態優化學習路徑，確保教學內容與學生發展需求精準匹配，提高學生學習效率和教育質量。

2.教育者賦能平臺建設

為了提升教育管理的智能化水平，并為輔導員提供高效支持，高校要建設教育者賦能平臺。一是要創建AI督導數字分身，為輔導員提供個性化督導服務，幫助其更精準地理解學生思想動態并提供針對性指導。二是要開發教學反思智能助手，分析輔導員的反思日志，自動識別教學改進點并提供優化建議，從而提升教育質量。三是要搭建跨校案例共享區塊鏈，確保教育案例的安全共享與可追溯性，促進不同院校之間的教育經驗交流，助力教學策略的持續優化與創新。

（五）持續優化階段：優化模型迭代，校準成效評估

在持續優化階段，高校要重視優化模型迭代與校準成效評估，以確保數據庫建設成果的長期有效性與科學性，不斷提升輔導員對學生思想動態精準把握的能力。

1.模型迭代機制建立

為了確保思想動態分析系統的長期穩定性和適應性，高校要建立智能模型維護與優化機制。一是要建立動態漂移檢測框架測試感知數據分布的變化，精準識別模型性能的漂移，確保分析結果的可靠性。二是要開發持續學習系統，使模型能夠動態更新，適應學生認知與思想動態的長期演變。三是要構建分布式模型聯合學習平臺，實現多校數據的協同訓練，在保障數據隱私與安全的同時，提升模型的泛化能力，為思想動態分析提供更精準的預測和個性化洞察。

2.成效評估體系構建

為了精準評估教育干預的有效性，高校要優化基于思想動態分析的決策支持體系，建立科學的評估與仿真機制。一是要開發教育干預因果分析模型，量化不同干預措施對學生思想動態的實際影響，確保教育決策的科學性。二是要建立多維度評估矩陣進行可解釋性分析，深入評估模型的預測能力，揭示各因素對思想動態變化的影響，為個性化干預策略提供理論依據。三是要構建教育質量數字孿生系統，模擬教育干預措施的長期影響，預測不同策略可能帶來的教育效果，助力決策者制定更精準、高效的教育管理方案。

3.雙閉環反饋機制迭代

在模型迭代過程中，高校要建立“干預效果—數據回流”閉環系統，實現動態優化。一是要構建數據回流路徑，將干預后學生的行為數據（如課堂出勤率、食堂消費頻次、心理咨詢記錄等）實時回傳至數據庫，形成新的訓練樣本。二是要模型修正路徑優化，基于回流數據，利用遷移學習技術更新預警模型參數，例如通過強化學習調整情感計算模型的權重系數，提升對隱性心理危機的識別精度。三是要形成閉環驗證路徑，設置測試對照組，對比閉環系統運行前后的預警準確率差異，確保機制有效性。

（六）倫理保障措施：構建治理體系，保障倫理合規

為了確保思想動態分析系統的公平性、隱私保護和透明度，高校要構建負責任的數據治理體系。一是要利用反偏見檢測工具識別并消除模型中的偏見，確保教育干預和分析結果的公平性，避免特定群體受到算法歧視。二是要實施數據遺忘權機制，嚴格遵循《通用數據保護條例》要求，賦予學生對自身數據的可控權，確保個人信息可刪除、可撤回，保障數據隱私權。三是要建立學生數字畫像自檢系統，使數字畫像的生成過程透明可追溯，增強系統的可解釋性，確保教育管理者能夠理解并信任模型的決策邏輯，為個性化教學與思想動態分析提供可信的技術支撐，推動高校思想動態感知向著更智能、更人文、更可持續的方向發展。

參考文獻：

[1]中華人民共和國教育部.落實落實再落實—在2019年全國教育工作會議上的講話[EB/0L].（2019-01-30）[2025-06-10].http：//www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/moe_176/201901/t20190129_368518.html？from=timelineamp;isappinsta1led=0.

[2]新華社.中共中央、國務院印發《中國教育現代化2035》[EB/0L].（2019-02-23）[2025-06-10].https：//www.gov.cn/zhengce/2019-02/23/content-5367987.htm.

[3]中國互聯網絡信息中心.第56次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》[EB/0L].（2025-07-21）[2025-06-10].https：//cnnic.cn/NMediaFi1e/2025/0730/MAIN1753846666507QEK67ZS9DH. pdf.

[4]中國睡眠研究會，華為運動健康.2025中國睡眠健康研究白皮書[EB/0L].（2025-03-25）[2025-06-10].http：//www.zgsmyjh.org/nd.jsp？id=945#skeyword=%E7%99%BD% 2

[5]第一財經.大學生“沖浪”調研報告：超 50% 愿意為APP“氪金”[EB/0L].（2024-09-20） [2025-06-10].https：//m.yicai.com/news/102279382.html.

[6]王學儉，馮瑞芝.數字技術與思想政治教育高質量發展的耦合邏輯及風險防范[J].北京工業大學學報（社會科學版，2023，（03）：37-45.

[7]陳林，李作章.高等教育數字化治理：價值機理、現實梗阻與優化對策[J].教育學術月刊，2024，（12）：19-26.

[8]劉明，吳忠明，楊簫，等.教育大語言模型的內涵、構建和挑戰[J].現代遠程教育研究，2024，（05）：50-60.

[9]李林英，冉金昊.思想政治教育數字化發展的實踐困境與路徑優化[J].思想理論教育導刊，2025，（01）：122-127.

（責任編輯：田丹丹）