基于知识图谱的网络思政教育内容推荐研究

1 引言

近年来，随着“互联网 + 教育”的全面推进，高校思想政治教育逐渐由传统课堂模式向线上与线下融合的多元化形态演进。网络思政教育凭借其传播便捷、资源丰富、形式灵活的优势，逐渐成为思政育人的重要组成部分 [1]。通过微信公众号平台、在线课程平台、短视频平台等新媒体工具，学生可以在任意时间和空间获取思想政治内容，实现学习的个性化与碎片化。

然而，现实中网络思政内容往往停留在单向灌输与机械传播的层面，缺乏系统性组织与针对性推荐，导致学生兴趣不高、参与度有限，教育效果难以充分显现 [2]。针对这一问题，将知识图谱技术引入网络思政教育体系，不仅有助于对教育内容进行深度语义建模和关联挖掘，还能够通过智能推荐机制实现“千人千面”的精准育人模式，为推动思想政治教育的个性化、互动化、数据化发展提供新路径。

2 理论基础与相关研究

2.1 网络思政教育的理论基础

网络思政教育的理论根基主要来源于马克思主义意识形态理论、高等教育学、教育技术学和现代传播理论 [3]。构建以学生为中心的网络思政体系，需依托新媒体与智能技术，将思想教育内容与学生的兴趣、行为、认知水平实现精准对接[4]。传统思政教育模式多以教师为主导、课程为核心，缺乏对学生个体差异的深层考量，而网络为实现个性化教育提供了可能性，但这一过程必须有赖于对教育资源的结构化理解和智能处理能力。

2.2 知识图谱的基本原理与教育应用

知识图谱起源于语义网（Semantic Web）理论，通过构建“实体 -关系- 属性”的三元组，形成面向特定领域的语义网络，其具备较强的知识组织、推理和可视化能力[5]。在教育领域，知识图谱已被应用于课程知识点梳理、教学资源管理、学习路径推荐等方面，其深层语义建模与个性化服务能力为网络思政内容推荐的创新发展提供了坚实基础，逐步展现出在推动教育智能化发展方面的独特优势[6]。

3 研究方法与技术路线

本研究采用以理论构建为主、应用探索为辅的研究思路，力图在宏观层面形成一个具有实践意义的网络思政推荐模型。研究首先通过文献分析法，对当前网络思政教育、知识图谱应用研究进行系统梳理。然后通过逻辑分析与系统建模方法，构建融合知识图谱的内容推荐总体框架，明确各模块之间的逻辑关系与功能边界。

在研究工具上，本研究从概念建构、模型设计、策略匹配等宏观层面展开分析。推荐系统的设计以“用户画像—图谱匹配—语义推理—内容推荐”为基本逻辑主线，融合认知心理学中的“学习动机匹配”理论与教育传播学的“受众选择机制”，强调技术手段服务于价值引导，实现以人为本的教育推荐机制。这种宏观方法不仅有助于从理论层面阐明模型价值，也为后续实践探索提供可持续的发展思路。

4 基于知识图谱的网络思政教育内容推荐模型

本研究构建的推荐模型由以下五个核心模块构成：

1. 知识建模

在知识建模方面，构建以思想政治核心概念为中心节点的知识图谱，涵盖理论体系、政策内容、历史事件与人物、当代热点话题等多个层级，通过提取教材内容、政策文件、主流媒体报道，构建形成语义关联清晰、结构稳定的“理论概念—事件—人物—时空背景”语义网络。

2. 用户建模

基于学生的学习记录、行为偏好、专业背景、年级阶段、价值倾向等维度，构建多元立体的用户画像系统，生成多维度画像，为后续个性化推荐提供数据支撑。

3. 语义匹配

运用图谱推理与语义相似度计算方法，实现学生兴趣点与图谱节点的深度连接，识别其潜在知识需求与价值认同缺口，最终实现内容与学生之间的智能匹配。

4. 个性化推荐

引入“认知贴合—价值共鸣—行为激励”三维目标，综合考虑内容的重要性、时效性、相关性，动态生成个性化的学习路径与内容推送列表，动态调整内容推送优先级。

5. 反馈与优化

依据用户行为反馈迭代优化推荐算法和图谱结构，包括点击率、学习完成率、参与互动等指标反馈，迭代改进用户画像与推荐规则，实现内容推荐的持续精准化与系统智能进化。

5 教育价值与应用前景

5.1 教育价值

引入知识图谱技术构建网络思政内容推荐机制，不仅是技术升级的选择，更是教育理念革新的体现。首先，它有助于打破传统思政教育中“千篇一律”的传播困境，实现“千人千面”的个性化价值引导，增强学生的学习主动性与思想共鸣。其次，通过语义化的内容组织方式，思政教育资源不再是割裂的知识碎片，而是构建成相互联系、逻辑清晰的知识网络，有助于学生形成系统的政治认知框架与历史理解结构。再次，推荐机制的可追踪与可量化特性，为教育评价体系的科学构建提供了数据支持，使思政工作不再难以评估，而是逐步迈向可视化与精准化的治理模式。

5.2 应用前景

在未来发展方面，该推荐机制可广泛应用于高校智慧思政平台、“三全育人”系统、网络课程建设等领域，推动思想政治教育与人工智能深度融合。随着多模态技术的发展，图像、视频、音频等非结构化内容也可逐步纳入图谱体系，丰富知识网络的表达形式。

6 结论与展望

本文围绕“知识图谱如何提升网络思政教育内容推荐的智能化水平”这一核心问题，构建了一个融合知识图谱技术的网络思政推荐模型。该模型从结构上打通了教育资源、用户画像与推荐逻辑之间的语义关联路径，从功能上实现了内容精准化、学习路径可视化与教育效果可评估的三重目标，为思想政治教育的深度变革提供了技术基础与理论支撑。

未来的研究可进一步拓展到以下几个方向：一是完善思政知识图谱的本体体系与构建标准，实现资源共享与语义互通；二是深入探讨图谱与学生心理画像之间的动态适配机制，增强推荐策略的情境感知能力；三是加强对推荐伦理与意识形态安全的研究，确保技术赋能过程中的价值导向与舆论风险可控。只有实现教育技术与思想政治理论的深度融合，网络思政教育内容推荐体系才能真正发挥其应有的育人价值与社会功能。

参考文献

[1]胡树祥, 王苗. 网络思想政治教育理论研究的发展历程与展望[J].马克思主义理论学科研究 , 2021, 7(09): 86- 94.

[2] 廖卢琴, 谢爱林. 圈层与连接：思政教育网络话语传播困境与出路——基于矩阵传播的视角 [J]. 教育学术月刊 , 2021, (07): 48- 54.

[3] 骆郁廷 , 李恩 . 论网络思想政治教育的作用机理 [J]. 马克思主义与现实 , 2021(5): 178- 184.

[4]Singh H. T he New Era in Education: W eb 3.0[J]. T AM METİN BİLDİRİ KİTABI, 2023: 78.

[5] 刘峤 , 李杨 , 段宏 , 等 . 知识图谱构建技术综述 [J]. 计算机研究与发展 ,2016,53(03):582- 600.

[6] 彭诗琪 . 网络思想政治教育研究的回顾与前瞻—— 基于CiteSpace 可视化知识图谱的分析 [J]. 高教论坛 ,2022,(06):4- 10.

作者简介：

刘国辉（1996- ），男，贵州黔南人，材料与环境工程学院辅导员，助教，主要从事思想政治研究。

谢贤盼（1993- ），男，湖南邵阳人，材料与环境工程学院辅导员，讲师，主要从事思想政治研究。

本文系 2025 年校级质量工程教育教学研究一般项目“ WEB3.0 时代高校网络思政教育传播机制及发展路径研究” （项目编号：7025310549）研究成果