人工智能技术在高校网络思政教育内容精准推送中的应用研究

摘要：在网络技术与人工智能高速发展的时代浪潮下，高校网络思政教育既迎来创新契机，也面临诸多挑战。阐述人工智能技术于高校网络思政教育内容精准推送中的应用，深入剖析信息匹配失衡、个性化缺失等现存问题。提出借助构建多维数据模型、优化智能算法等策略，实现思政教育内容的精准推送，以此增强教育针对性，切实提升高校网络思政教育的实效性，为新时代思政教育发展提供新思路。

关键词：人工智能技术；高校网络思政；内容精准推送；教育策略；实效性提升

引言

学生获取信息的渠道日益多元，思想观念也更加复杂多变，传统 “一刀切” 的内容推送模式已无法满足学生差异化的学习需求，导致思政教育内容难以精准触达学生内心，削弱了教育的吸引力与感染力。在此背景下，探索人工智能技术在高校网络思政教育内容精准推送中的应用路径，解决教育资源与学生需求间的适配难题，不仅关乎思政教育的质量提升，更是落实立德树人根本任务的必然要求，对培养新时代高素质人才具有重要意义。

一、现存问题剖析

高校网络思政教育内容推送信息匹配度低，主要体现在内容与学生需求脱节。高校推送的思政教育资源多从宏观层面出发，涵盖政策解读、理论宣讲等内容，缺乏对学生个体兴趣、专业特点的考量。理工科学生对抽象的理论知识接受度较低，而文科学生更倾向于故事化、案例化的学习素材，但现有推送内容未能做到分类筛选与精准投放。推送渠道单一，多依赖校园网站、官方公众号等，未能充分利用短视频平台、社交软件等学生常用的媒介，导致大量优质思政教育内容难以进入学生视野，教育资源的传播效率低下。

在缺乏个性化方面，高校尚未建立完善的学生信息分析机制。由于无法全面收集学生的学习行为、思想动态等数据，难以对学生进行精准画像，推送的思政教育内容呈现 “大水漫灌” 的局面。不同年级的学生面临不同的成长困惑，大一学生更关注适应大学生活与职业规划，大四学生则侧重于就业与考研指导，但高校推送的思政内容往往未针对这些差异进行设计。推送频率与时间安排不合理，未考虑学生的作息规律与学习节奏，频繁推送或在学生休息时间推送，容易引起学生反感，降低学生对思政教育内容的接受意愿。

教育内容难以有效传递思政教育核心，是因为内容形式较为枯燥。多数思政教育内容以文字、图片为主，缺乏互动性与趣味性，难以吸引学生注意力。在短视频、游戏等娱乐化内容盛行的当下，传统的思政教育内容难以在信息竞争中脱颖而出。部分思政教育内容更新不及时，未能紧跟时代热点与学生关注焦点，导致学生对内容缺乏新鲜感。在重大社会事件发生时，未能及时推送相关的思政解读内容，错过对学生进行思想引导的最佳时机，使得思政教育的时效性与影响力大幅下降。

二、应用策略探究

运用人工智能技术构建学生画像，是实现精准推送的关键基础。通过整合学生在学习平台、社交软件、校园生活等多场景下的数据，利用自然语言处理、机器学习等技术，对学生的学习习惯、兴趣爱好、价值观念等进行深度分析。从学生在慕课平台上的课程选择、观看时长，以及在社交媒体上的发言内容，挖掘学生的思想倾向与学习需求。建立动态更新机制，实时追踪学生数据变化，及时调整学生画像，确保对学生认知的准确性与时效性，为后续精准推送提供可靠依据。

收集分析学生数据离不开先进的数据处理技术。采用大数据技术对海量学生数据进行清洗、分类与存储，提高数据质量与可用性。运用数据挖掘算法，从学生的浏览记录、搜索关键词等数据中发现潜在规律，精准把握学生思想动态与学习需求。分析学生在校园论坛上的发帖内容，了解学生关注的热点话题与困惑，针对性地推送相关思政教育资源。加强数据安全管理，建立严格的数据访问权限制度，保障学生个人信息安全，消除学生对数据泄露的担忧，为数据收集与分析营造良好环境。

优化内容推荐系统需要借助深度学习算法。基于学生画像与学习需求分析结果，构建个性化推荐模型，对思政教育内容进行智能筛选与排序。利用协同过滤算法，分析具有相似学习行为与兴趣的学生群体，为目标学生推荐同类优质内容。结合强化学习算法，根据学生对推送内容的反馈，不断调整推荐策略，提高推荐的准确性与有效性。引入智能交互技术，开发具有智能问答、内容推荐功能的思政教育平台，实现与学生的实时互动，根据学生提问动态推送相关内容，增强学生的学习体验与参与感。

三、成效展望与深化

人工智能技术在高校网络思政教育内容精准推送领域的深度应用，已取得了令人瞩目的显著成效。凭借其强大的数据分析与处理能力，该技术能够对海量学生数据进行深度挖掘，从而精准定位每位学生独特的学习需求与兴趣偏好。以某高校为例，在引入人工智能精准推送系统后，根据学生日常浏览思政资讯的记录、参与线上思政讨论的话题倾向等多维度数据，系统能为学生量身定制专属的思政学习内容套餐。这使得推送内容与学生实际需求的贴合度从以往的不足 50% 大幅跃升至 80% 以上，极大提高了内容的针对性。学生发现推送的思政内容与自身关联紧密，主动参与思政学习的积极性瞬间被点燃，以往被动接受知识的局面得到根本性扭转，网络思政教育的覆盖面得以迅速拓展，影响力也呈指数级增长。学生在获取思政知识时变得更为高效，原本晦涩难懂的理论知识以贴合学生兴趣的形式呈现，吸收效率大幅提升，并且在日常学习过程中，思想观念也在不知不觉间受到正向引导，正确价值观的塑造更具成效。

展望未来，人工智能与思政教育的融合将持续向纵深方向发展。边缘计算技术将成为推动这一融合进程的关键力量。在传统模式下，数据需传输至云端进行处理，这一过程存在一定延迟。而借助边缘计算技术，数据能够在靠近数据源的网络边缘节点进行即时处理。在高校网络思政教育场景中，学生在移动端浏览思政学习资料、参与线上互动时产生的数据，可通过边缘计算设备快速分析。比如学生在浏览一篇思政文章时的停留时间、反复阅读的段落等数据，能被快速捕捉并处理，进而实现更即时的内容推送。当学生对某一思政话题展现出浓厚兴趣时，系统可在极短时间内推送相关深度解读文章或视频，极大提升学习体验的时效性。

与此多模态情感识别技术也将在高校网络思政教育中发挥重要作用。该技术通过对学生在学习过程中的语音、表情、文字输入等多模态数据进行综合分析，精准识别学生的情绪状态。若系统检测到学生在参与线上思政讨论时情绪低落或对某一观点存在困惑，可依据其情绪状态推送适配内容。为情绪低落的学生推送励志的思政故事或积极向上的案例分析，帮助其调整心态；为有困惑的学生推送详细的理论解析或专家解读视频，解开其心中疑惑。通过这种方式，进一步提升思政教育的精准性与温度，助力高校网络思政教育迈向更高质量的发展阶段，为培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人筑牢坚实根基。

结语

人工智能技术为高校网络思政教育内容精准推送带来革新，通过算法深度剖析学生偏好与需求，有效解决传统模式下匹配度低、缺乏个性等问题，显著提升教育实效性。未来，随着边缘计算、多模态情感识别等前沿技术融入，推送将更即时、智能且具温度，能精准洞察学生情绪变化，提供暖心引导，持续优化高校网络思政教育生态，在立德树人实践中发挥更大效能，推动思政教育向高质量发展迈进。

参考文献

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作者简介：陈宁（1990-），女，汉族，山西忻州人，硕士研究生学历，助教职称，现为山西工商学院专职辅导员，研究方向：音乐学。