“资助 + 数字思政”双轮驱动下高校育人体系创新实践研究

摘要：本研究围绕“资助 + 数字思政”双轮驱动育人体系展开，旨在创新高校育人模式，助力高校教育数字化转型。研究通过搭建数据共享平台、统一数据标准，运用数据中台打破资助与思政部门间的数据隔阂，实现数据互通，并采用多源交叉验证、区块链技术保障数据质量与安全，夯实育人的数据基础。考虑到学生数字素养的差异，实施分层教学，以用户需求为指引优化数字化平台，试点评估新技术，大幅提升育人效能。此外，制定数字技术应用伦理准则，通过多方参与算法审核与数据审批，规避算法偏见和数据滥用，融入情感互动，将学生情感体验和个性发展纳入评价，推动物质资助与精神引领融合。本研究为高校整合资助与思政教育资源、提升育人质量，提供了全新思路与实践范式 。

关键词：资助、数字思政、高校育人体系

一、研究背景

在《中国教育现代化2035》《“十四五”教育发展规划》的政策导向下，教育数字化转型成为国家战略重点，教育部也明确将资助育人纳入“三全育人”体系。同时，大数据、区块链等技术的发展为资助流程精准化与思政教育场景化带来可能，但我国高校面临技术适配性与文化差异挑战。反观现状，传统育人模式存在结构性矛盾。在现有资助体系中，物质帮扶与精神培育脱节，数据资源分散，育人效果评估单一；数字思政教育陷“技术异化”，存在情感共鸣不足、算法偏见等问题。此外，当前研究存在国内外侧重差异显著、技术与人文探讨失衡、宏观政策解读多而微观机制研究少等“三个不平衡”。基于此，本研究突破“资助=经济帮扶”的工具理性认知，构建“资助链 + 思政链”双链融合模型，借助数据驱动精准画像、场景重构沉浸式教育与动态评估优化效果，破解“两张皮”现象。其研究成果既能为高校数字化转型提供理论支撑，也能为高校智慧资助建设指南制定提供实证依据，助力实现教育公平与质量提升的双重目标。

二、研究理论

（一）资助链的数字化升级​

资助链作为高校育人体系的物质基础，借助数字技术实现精准化与个性化转型。大数据技术的应用，能够对学生的家庭经济状况、消费行为、学业表现等多源数据进行分析，构建学生资助需求的精准画像，实现资助对象的精准识别与资源的精准投放。在资助管理环节，引入区块链技术，对资助流程进行全程存证，保障资助过程的公开、透明与可追溯，增强学生对资助工作的信任。此外，借助 AI 技术为受助学生提供个性化的职业规划与发展支持，帮助学生提升自身能力，实现从 “输血式” 资助向 “造血式” 资助的转变，达成资助育人的“生存-发展”目标。​

（二）思政链的数字化创新​

思政链是高校育人体系的精神引领，数字技术为思政教育的内容生产、传播方式与效果评估带来全新变革。在内容生产方面，利用自然语言处理和知识图谱技术，构建智能思政案例库，实现思政教育内容的动态更新与个性化推送。在传播方式上，借助 VR、AR 等技术打造沉浸式思政教学场景，增强思政教育的吸引力与感染力。例如，通过创建虚拟红色教育基地，让学生身临其境地感受革命历史，提升情感共鸣。在效果评估环节，运用数字孪生模型，对学生的学习过程与行为数据进行实时监测与分析，实现对思政教育效果的科学评估与精准反馈，促进思政教育质量的持续提升。​

（三）双链融合的协同机制​

资助链与思政链并非孤立存在，而是通过数据驱动、场景耦合与价值增值三大机制实现协同发展。在数据驱动机制下，建立资助与思政教育的共享数据库，打破数据壁垒，实现数据的互通与融合，为精准育人提供数据支持。场景耦合机制通过在资助流程中嵌入思政教育元素，如在助学贷款申请环节融入诚信教育，在奖学金评选过程中强化价值引领，实现资助与思政教育场景的有机融合。价值增值机制借助 NLP 情感分析等技术，量化学生在资助与思政教育过程中的价值观变化，实现物质帮扶与精神培育的相互促进，达成育人体系的 “超越” 目标，推动高校育人体系从传统模式向数字化、协同化的新型育人模式转变。

三、剖析“资助 + 数字思政”在高校育人体系落地过程中面临的阻碍

（一）数据壁垒与信息孤岛问题​

尽管数字技术为资助育人与思政教育提供了强大的数据支撑，但高校内部的数据流通与整合仍面临诸多挑战。首先，资助部门与思政部门之间缺乏有效的数据共享机制，各自为政的工作模式导致数据分散，形成信息孤岛。调查显示，超过80%的高校存在资助数据与思政数据不互通的情况。这种数据割裂使得无法对学生进行全面画像，难以实现精准的资助与思政教育。例如，资助部门掌握学生的经济状况和资助申请信息，而思政部门拥有学生的思想动态和行为表现数据。由于两者之间缺乏数据共享，资助工作无法精准结合学生的思想状况开展针对性的育人活动，思政教育也难以利用资助过程中的契机对学生进行价值引导。​

其次，数据质量参差不齐。部分高校在数据采集过程中，存在数据缺失、错误或过时的问题，影响了数据分析的准确性和可靠性。同时，不同系统之间的数据标准不一致，增加了数据整合的难度。此外，数据安全与隐私保护问题也不容忽视。随着数据的大量收集和存储，学生的个人信息面临泄露风险，这不仅损害学生的权益，也可能引发学生对数据采集的抵触情绪，阻碍数字化育人工作的推进。​

（二）技术适配与应用脱节问题​

在数字技术的应用过程中，高校面临技术适配性不足和应用脱节的问题。一方面，不同学生群体的数字素养存在差异。研究表明，农村生源学生的数字素养水平显著低于城市生源，这使得部分学生在面对复杂的数字化资助与思政教育平台时，难以有效利用相关资源，影响了育人效果。例如，一些需要借助 VR、AR 技术开展的思政教学活动，对于数字素养较低的学生来说，可能因操作困难而无法参与，导致教育公平性受损。​

另一方面，高校在数字化平台建设过程中，存在重技术轻应用的倾向。许多数字化平台功能复杂，但实际应用效果不佳，未能真正满足学生和教师的需求。例如，部分高校开发的思政教育 APP，虽然功能丰富，但界面设计不友好，内容更新不及时，导致学生使用率低下。此外，数字技术的快速发展也使得高校在技术选择和更新方面面临挑战。一些高校盲目跟风新技术，而忽视了自身的实际需求和应用场景，造成资源浪费。​

（三）伦理风险与情感关怀缺失问题​

数字技术的应用在带来便利的同时，也引发了一系列伦理风险。首先，算法偏见问题可能导致资助与思政教育的不公平。例如，在利用算法进行资助对象识别和资源分配时，如果算法设计不合理，可能会对某些特定群体产生偏见，影响资助的公平性。其次，数据滥用问题也时有发生。部分高校或第三方机构可能会超出授权范围使用学生数据，侵犯学生的隐私权。​

此外，在数字化育人过程中，情感关怀的缺失也是一个突出问题。过度依赖技术手段，使得教育过程缺乏人文关怀，难以建立良好的师生关系和情感连接。例如，虚拟教学场景虽然能够提供沉浸式体验，但无法完全替代面对面的交流和互动。长期处于虚拟环境中，学生可能会产生情感疏离感，影响其价值观的形成和心理健康。同时，数字化评价体系往往侧重于量化指标，忽视了学生的情感体验和个性发展，难以全面评估育人效果。​

四、“资助 + 数字思政”双轮驱动育人体系创新的具体路径

（一）构建数据融通与治理体系​

1.搭建跨部门数据共享平台​

为打破资助部门与思政部门之间的数据壁垒，高校需搭建统一的数据共享平台，构建常态化的数据互通机制。在数据共享的规范层面，高校应制定详细的数据共享标准，规定数据的格式、字段定义、更新频率等，确保各部门数据的一致性。通过数据接口的标准化建设，实现不同业务系统之间的数据对接。以某高校为例，该校引入数据中台技术，打通了学工系统、教务系统、资助管理系统以及思政教育平台。借助数据中台的实时数据处理能力，资助部门能实时获取学生的思想动态，为精准资助提供依据。当系统监测到某学生近期思想波动较大且经济困难时，资助部门可及时调整资助策略，不仅给予经济支持，还安排心理辅导和励志帮扶。思政部门同样能获取学生的资助情况，针对受助学生开展感恩教育、诚信教育等特色思政活动，提升思政教育的针对性。​

2.提升数据质量与安全保障​

在数据采集环节中，高校需建立严格的数据审核机制，运用多源数据交叉验证方法，减少数据错误和缺失。例如，在收集学生家庭经济状况数据时，不仅依靠学生提交的申请表，还通过与民政部门、社区等外部机构的数据比对，确保数据准确。在数据标准统一方面，高校应制定全校范围内的数据标准规范，对不同系统中的数据进行标准化处理，如对学生身份信息、学业成绩等数据进行统一格式转换。在数据安全保护上，运用区块链技术对学生数据进行加密存储，每个数据块都带有时间戳和数字签名，确保数据的不可篡改和可追溯性。同时，设置严格的数据访问权限，根据部门职能和人员角色，划分不同的数据访问级别。如资助部门工作人员仅能访问与资助相关的数据，思政教师只能查看学生的思想动态和思政学习数据。此外，高校可定期开展数据安全教育活动，通过讲座、线上课程等形式，向学生普及数据安全知识，在数据采集时，以清晰易懂的方式告知学生数据的使用目的、范围和存储期限，获取学生的明确授权。​

（二）优化技术适配与应用效能​

1.开展分层分类的数字素养教育​

针对不同学生群体数字素养差异的问题，高校应开展分层分类的数字素养教育。对于数字素养较低的学生，特别是农村生源学生，开设基础数字技能培训课程，课程内容涵盖计算机操作基础、网络安全知识、常用数字化学习工具使用等。学校可利用线上线下相结合的教学方式，录制操作视频供学生自主学习，并安排教师进行现场指导。在资助和思政教育平台设计上，充分考虑学生的数字素养水平，采用简洁明了的界面设计和操作流程。如在平台登录页面设置一键求助按钮，学生点击后可直接连接智能客服，获取操作指导。对于数字素养较高的学生，开设数据分析、人工智能应用等进阶课程，引导他们利用数字技术进行自我学习和发展。例如，组织学生参与数字技术创新项目，鼓励学生运用所学知识，开发与资助育人、思政教育相关的小程序或应用。​

2.以用户需求为导向的平台建设​

高校在数字化平台建设过程中，要坚持以用户需求为导向，通过问卷调查、座谈会、线上反馈等多种渠道，收集学生和教师的意见和建议。以思政教育 APP 为例，根据学生反馈，增加在线讨论、案例分享、知识竞赛等互动功能，激发学生的学习积极性。平台运营团队应实时关注时事热点，结合学生关注的话题，推送具有针对性和吸引力的思政教育资源。如在重大节日或纪念日，推出相关主题的思政课程和学习活动。在技术选择上，高校应结合自身实际需求和应用场景，进行充分的技术调研和试点。例如，在引入虚拟现实（VR）技术时，先在部分思政课程中进行小规模试点，评估学生的接受度和学习效果，再决定是否全面推广，避免盲目跟风新技术，确保技术真正服务于育人工作。​

（三）完善伦理规范与情感育人机制​

1.建立数字技术应用的伦理准则​

为避免算法偏见和数据滥用等伦理风险，高校应建立数字技术应用的伦理准则。在算法设计过程中，引入多方参与的审核机制，邀请教育专家、法律专家、学生代表等共同参与算法的设计和审核。例如，在资助对象识别和资源分配算法中，除了考虑学生的经济状况，还纳入学生的品德表现、学业进步、社会实践等多维度指标，避免因单一指标导致的不公平现象。在数据使用监管方面，建立数据使用审批制度，对每一次数据使用申请进行严格审核，记录数据使用的目的、范围和使用人员。同时，定期对数字技术应用进行伦理评估，委托第三方机构对算法的公正性、数据使用的合规性等进行评估，及时发现和解决潜在的伦理问题。

2.融入情感关怀的数字化育人模式​

在数字化育人过程中，高校要注重融入情感关怀，建立良好的师生关系和情感连接。教师可借助数字化平台，通过在线谈心、定期家访等方式，了解学生的学习和生活情况，及时给予关心和帮助。例如，某教师在与学生线上交流时，发现学生因学习压力大产生焦虑情绪，及时为学生提供心理疏导和学习建议。在虚拟教学场景设计中，增加情感互动元素，如模拟真实课堂中的小组讨论环节，设置情感引导问题，让学生在互动中表达自己的观点和感受，增强学生的情感体验。此外，完善数字化评价体系，除了量化指标外，增加对学生情感体验和个性发展的评价。通过学生自评、互评和教师评价相结合的方式，全面了解学生在价值观形成、情感态度等方面的变化，为后续的育人工作提供参考。

五、总结

本研究围绕“资助 + 数字思政”双轮驱动育人体系展开，从数据、技术与育人机制三方面进行深入探索与创新。在数据领域，搭建跨部门数据共享平台，统一数据标准，依托数据中台打破数据壁垒，实现资助与思政部门数据的实时互通，借助多源交叉验证机制保障数据质量，利用区块链技术和严格的访问权限设置筑牢数据安全防线，并通过开展数据安全教育，提升数据透明度与学生信任度，夯实了育人根基。在技术应用上，针对学生数字素养的差异实施分层教学，为不同层次学生开设适配课程，以用户需求为导向优化数字化平台，简化操作流程、增添互动功能、结合时事推送思政资源，在引入新技术时先行试点评估，确保技术与教学深度融合，显著提升育人效能。在育人机制层面，建立数字技术应用伦理准则，通过多方参与算法审核和数据使用审批，避免算法偏见与数据滥用，教师借助数字化平台增进与学生的交流，在虚拟教学场景中融入情感互动元素，同时将学生情感体验和个性发展纳入数字化评价体系，实现物质资助与精神引领的有机统一，彰显育人价值。本研究构建的育人体系，从多维度创新了高校育人模式，为高校教育数字化转型提供新思路与实践范式 。

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基金项目：本文系广东省高校思政课区域协同创新中心2024年度高校思想政治理论课教研项目科研课题“数字化赋能高校思政课：创新教学模式与提升育人实效的研究”，项目类别：一般项目（项目编号：ZFJ202417）的研究成果。

作者简介：邓梅权（1994.03-），女，汉族，广东湛江人，肇庆学院机械与汽车工程学院，助教，硕士学位，专业：社会工作，研究方向：思想政治教育