高校思政教育融入算法思维的创新路径研究

浙江省省属高校基本科研业务费项目资金资助（项目编号：2024YB20）

作者简介：葛文艺（1996.11-），女，汉族，山东济宁人，硕士研究生，讲师，研究方向：高校思政教育

摘要：本文探讨了高校思政教育融入算法思维的创新路径。算法思维的应用能提高思政教育的针对性、吸引力和促进创新发展，但也面临信息茧房、算法偏见和数据安全等挑战。为应对这些挑战，提出了精准推送思政内容以打破信息茧房、优化算法模型以确保教育公正性、加强数据安全与隐私保护以保障学生权益等创新策略。未来，高校应继续探索和实践，发挥算法思维优势，创新思政教育内容和形式，加强合作，培养高素质人才。

关键词：高校思政；算法思维；信息茧房

随着智能媒体的迅速发展，“算法”及其相关要素已深度融入社会生活的各个领域，成为信息传播与处理的关键手段。在高校思想政治教育领域，算法思维的应用为工作创新提供了新的契机。从本质上讲，算法能够依据用户的行为逻辑与认知偏好，实现信息的个性化精准推送，从而显著提升信息传播的效率、准确性和质量。对于高校思政教育工作者而言，合理利用算法思维，能够更有效地契合学生的个性化发展需求，显著增强思政教育活动的吸引力和影响力。然而，算法在带来便利的同时，也不可避免地引发了一系列问题，其中“信息茧房”现象尤为突出。所谓“信息茧房”，是指个体在信息选择过程中，受算法个性化推荐机制的影响，信息接触范围逐渐局限于自身兴趣领域，形成信息隔离壁垒，导致用户难以接触多元、全面的信息和观点。因此，在高校思政教育中，教师应充分认识到“信息茧房”可能导致的学生思维僵化问题，积极探索将算法思维融入教育建设的创新路径，以有效应对“信息茧房”带来的挑战。

一、高校思政教育融入算法思维的意义

（一）提高思政教育的针对性

通过算法思维的有效应用，思政教育工作者可以对学生的学习行为、兴趣爱好、思想动态等数据进行深入分析，从而更精准地把握学生的发展需求和成长特点。进而基于这算法分析结果，为每个学生提供更具个性化的思政教育内容和服务项目，显著增强思政教育活动的针对性和实效性。例如，可以利用算法应用成果，为不同专业的学生推送更多与其专业紧密相关的思政案例和知识，使思政教育更加贴近学生的实际生活和学习领域。

（二）增强思政教育的吸引力

传统的思政教育方式往往形式单一，难以有效吸引学生的注意力。相比之下，算法思维能够借助短视频、互动游戏等多样化的信息传播渠道和形式，将思政教育内容巧妙地融入其中。通过更加生动、有趣、形象的方式，将相关要素呈现给学生。同时，算法的应用还能根据学生的兴趣爱好进行个性化资讯推荐，进一步激发学生的学习兴趣，从而有效增强思政教育的吸引力。

（三）促进思政教育的创新发展

算法思维的应用为高校思政教育模式带来了实质性的创新，推动高校思政教育从传统的“单向灌输”向更为科学、规范的“双向互动”模式转变，同时使思政引导模式从粗放式管理向精细化服务升级。思政教育工作者可以利用算法对学生数据进行多维度分析，及时了解和把握每个学生的思想动态和反馈意见。在此基础上，教师能够有效调整思政教育策略和方法，不断创新和丰富思政教育的具体内容和执行形式。

二、高校思政教育融入算法思维面临的挑战

（一）信息茧房效应与思维单向化风险

算法个性化推荐机制虽能精准满足学生兴趣，但也可能导致学生信息接收范围局限于自身感兴趣领域，形成“信息茧房”。此现象限制了学生对外界多元信息和新鲜思想的接触，易导致认知体系片面化、机械化、固化，进而引发思维单向化问题。在思政教育领域，这可能导致学生对重要价值观和理念缺乏全面、深入、客观的理解，影响其正确价值观的形成和巩固。

（二）算法偏见与思政教育公正性受损

算法存在特定的编写逻辑，不可避免地受设计者主观因素影响，产生算法偏见。在高校思政教育中，若所用算法存在严重偏见，可能导致学生接收的思政教育内容不客观、不真实、不全面甚至不健康，严重损害思政教育的公正性。例如，算法可能过度强调娱乐性强、冲突性强的相关的思政内容，而忽视其他重要价值观和知识的传授，导致学生价值体系偏衡。

（三）数据安全与隐私保护风险

算法思维的应用依赖于对学生数据的广泛收集和深度分析，但数据收集和处理过程中存在数据安全和隐私保护风险。学生个人信息一旦泄露、滥用或转卖，将严重侵犯其隐私权，并可能对学生的身心健康、学习和生活造成负面影响。此外，信息数据的真实性和准确性也是算法思维运作过程中必须保障的关键要素，否则将影响算法分析结果及以此为基础的思政教育执行效果。

三、高校思政教育融入算法思维的创新策略

（一）精准推送思政内容，打破“信息茧房”

在数字化教育背景下，思想政治教育工作者需深度解构"信息茧房"对学习者认知模式、价值取向及信息素养形成的多重消解效应。基于此，应构建弹性化的内容供给机制，在坚守政治理论与道德规范核心框架的基础上，系统性整合跨领域知识要素，形成涵盖文化传承、科技伦理、社会治理等多维议题的复合型教育内容体系。该体系需平衡基础性与延展性双重维度，既保障主流意识形态的传播效力，又通过知识结构的开放性设计突破认知壁垒。教育者可依托算法技术对学习者的认知轨迹与兴趣偏好进行动态解析，建立精准推送与认知拓展相协同的智能引导机制。具体实践中，在确保核心思政内容有效触达的基础上，渐进式嵌入跨学科关联性内容，形成“需求响应-认知跃迁”的良性互动范式。例如，针对喜爱文学的学生群体，教师在推送文学类思政内容时，可按一定比例融入与文学作品相关的历史背景、社会现象及文学批评等方面的知识，同时围绕典型作家的政治、社会活动开展思政建设，有效拓宽学生的文学视野和思政认知。

此外，需进一步构建“算法驱动-主体激活”的双向互动模式，通过设置多层次信息节点与跨平台交互通道，引导学习者在完成基础内容研习后，自主进入专题研讨场域或协作探究空间。此类设计不仅强化学习者的认知主体性，更通过异质性观点的交流碰撞激发批判性思维。教育平台可运用智能匹配技术动态组建学习社群，推送多元化理论视角，构建具有认知张力的交互场域。内容供给机制需建立动态评估体系，通过整合教育过程数据与社会发展动态，实时校准教育内容与时代需求的契合度。运用数据驱动的内容筛选机制持续优化资源库，建立周期性内容更新制度，及时剔除滞后性信息，保障教育资源的科学性与时效性。同时，通过监测学习者的认知发展轨迹，预判思想动态演变趋势，实现教育内容的前瞻性布局，最终形成可持续进化的思想政治教育生态系统。

（二）优化算法模型，确保思政教育的公正性

思政教育工作者应深度融合信息算法的基本逻辑，致力于提升算法的透明度，从算法系统的运行与反馈机制出发，让学生更深入地理解算法的工作原理和推荐机制。例如，可以通过发布详尽的算法说明文档、组织算法知识讲座等多元化方式，全面系统地向学生介绍算法的相关知识，以此增强他们对算法的信任感及逻辑认知能力，提升网络素养。同时，在院校的支持下应建立健全算法反馈机制，鼓励学生结合自身使用体验，对算法的推荐结果提出意见和建议，为后续及时调整、优化算法提供有力依据，也为学生的自我人格塑造和社会参与意识培养赋能。

在此基础上，思政教育工作者应有意识地消除算法中存在的偏见。在算法设计和开发过程中，应尽量避免使用雷同的算法模块，而是采用多种数据来源和算法模型，对现有数据进行综合分析、处理，以最大限度减少单一数据来源和算法模型给推送体系带来的偏见。此外，思政教育工作者需要对算法结果进行必要的人工审核和干预，确保所推荐的思政教育内容具有客观性、公正性和全面性。例如，在审关注算法推荐内容时，应关注不同性别、地域、民族等学生群体的个性化需求和共性特点，同时依据相关法律法规、政策方针进行关键词筛选和屏蔽，以避免出现地域、民族歧视性或片面性的推荐内容。

除此之外，思政教育工作者应积极引入多主体参与模式，进一步提高算法的公正性和合理性。在算法设计、运用和管理过程中，除了传统的思政工作人员和技术人员外，还应在条件允许的情况下，邀请学生代表、社会人员代表等参与算法的讨论和决策过程。依靠他们从不同角度出发，提出更全面、合理且具有代表性的意见和建议，使算法的运行更加贴近学生群体的主观需求，符合思政教育的综合开展目标。同时，这一过程也能在客观上引导学生形成公平公正的处事心态和行事原则。

（三）加强数据安全与隐私保护，保障学生权益

在高校思想政治教育与数据治理深度融合的实践进程中，教育工作者需着力构建全流程规范化的数据管理体系。基于现行法律框架与院校基础设施条件，应重点完善数据采集授权机制，明确界定信息收集的时空边界与功能范畴，通过动态化授权协议实现学生知情权与操作透明度的双重保障。数据存储环节需建立分级加密体系，对心理健康档案等敏感信息优先采用区块链分布式存储技术，配合定期备份机制确保数据完整性与可追溯性。

技术实施层面，建议在算法架构中嵌入隐私防护模块，通过可视化界面实时反馈数据采集类型与使用权限归属。针对社交平台交互数据与心理干预记录等特殊场景，需构建多层访问权限体系，实现数据流动轨迹的全程监控。安全教育方面，应开发专题化培训课程体系，将数据伦理教育有机融入“数字公民素养”“人际边界认知”等思政教育主题，借助模拟演练强化学生的风险识别与防范能力。

算法优化维度可探索建立师生协同治理机制，遴选具备数字素养的学生参与信息推送策略的制定与评估。这种参与式管理模式不仅能够提升算法推荐的适切性，更能促进学生形成健康的数字身份认知。同时，通过联邦学习框架实现跨平台数据资源的合规调用，在保障隐私安全的前提下增强思政教育资源的整合效能。

结语：

高校思政教育融入算法思维是信息时代背景下思政教育创新发展的必然趋势。虽然在融入过程中面临着“信息茧房”、算法偏见、数据安全等问题，但通过精准推送思政内容、优化算法模型、加强数据安全与隐私保护等创新策略，可以有效应对这些问题，提升高校思政教育的质量和效果。在未来的发展中，高校应不断探索和实践，充分发挥算法思维的优势，结合学生的特点和需求，创新思政教育的内容和形式。同时，加强与技术企业、研究机构等的合作，共同推动算法技术在高校思政教育中的应用和发展。只有这样，才能使高校思政教育更好地适应时代的发展要求，培养出具有正确价值观和社会责任感的高素质人才。

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