自适应算法赋能高校思想政治教育的价值塑造与创新路径

随着数字化浪潮席卷全球，人工智能正在深刻重塑人类社会的运行逻辑与发展轨迹。高校思想政治教育作为立德树人根本任务的关键环节，面临着数字原住民一代与传统课堂教学的认知冲突。自适应算法（adaptive algorithm）作为人工智能领域的核心技术，依托精准感知、智能推理和动态调整的独特优势，能够为破解高校思政教育的现实困境提供全新路径。基于自适应算法的内涵特点，探索其在思政教育中的应用逻辑、发展痛点与应对策略，塑造融合数据驱动与价值引领的教育教学新模式，对于推动新时代高校思政工作高质量发展，培养担当民族复兴大任的时代新人，具有重要的理论价值与实践意义。

思政教育的核心要义在于价值引领与思想塑造，旨在培养学生树立正确的世界观、人生观和价值观。然而，在信息爆炸、价值多元的网络时代，高校思政教育正面临诸多挑战。一方面，大学生思想意识日趋独立，知识获取渠道多样化，依靠传统灌输式教学难以激发学习兴趣；另一方面，思政课程内容与学生生活脱节，课堂教学形式单一，导致育人成效不尽理想。尤其是“大水漫灌”式的统一授课，由于无法回应学生的个性化需求，导致思政课堂容易陷入“教师热讲、学生冷听”的尴尬境地。自适应算法则通过精准分析与智能匹配，为这些难题提供了潜在的解决方案。

自适应算法本质上是一种根据用户特征和行为数据，动态调整内容推送的智能计算模型，其运行机制包含数据采集、特征提取、模型训练和动态优化四个核心环节。首先，由AI系统全方位采集学习者的认知水平、学习风格、知识背景和行为轨迹等多维数据；其次，通过深度学习技术从海量数据中提取关键特征，构建学习者的数字画像；再次，基于特征训练预测模型，精准识别学习者的认知盲区和兴趣偏好；最后，根据模型预测结果，实时调整学习内容、难度和呈现方式，为每位学习者提供最为适合的学习路径。这种算法的最大特点在于“自适应性”，即不是静态固定的程序，而是一种能够通过持续学习不断进化的智能系统，可以随着学习者状态的变化而自我调整，实现真正意义上的因材施教。

与传统教育技术相比，自适应算法具有三大鲜明特征：精准化、动态化和个性化。精准化体现在捕捉学习者的微观行为数据，从点击轨迹、停留时间到情感反应，实现对学习状态的精细刻画。动态化反映在算法不断迭代更新中，基于学习者的实时反馈调整推送策略，使学习过程成为一个不断优化的动态系统。个性化则是该算法最核心的价值——不再是简单地对所有人提供相同内容，而是为个人量身打造专属的学习体验，实现从统一授课到分层教学的质的飞跃。精准化、动态化和个性化的三大特性，使自适应算法具备打破高校思政教学“一刀切”困境的工具价值。

自适应算法对高校思政教育的变革性影响，首先体现在全面重构教学模式上。在传统思政课堂中，教师往往基于经验判断，采用统一的教学方案，难以兼顾不同学生的认知差异。在引入自适应算法后，可以使整个教学流程发生根本性转变：由AI系统首先评估学生的知识基础和认知特点，生成个体化的“学习画像”；基于这些画像，由自适应算法提供精准的教学决策支持，帮助教师设计分层教学策略；在课堂教学过程中，再由AI系统实时捕捉学生的反馈数据，动态调整教学节奏和难度；课后，利用算法根据学生的掌握情况，推送个性化的巩固练习和拓展资源。依托智能化的分层教学模式，高校思政课能够实现从“经验主导”到“数据驱动”、从“统一授课”到“精准施教”的范式转变，进一步提升教学的精准度和针对性。

与此同时，自适应算法也在深刻重塑学生的学习体验。在由算法赋能的智慧思政课堂中，学生不再是被动的知识接受者，而是学习的主动参与者。AI系统会根据学生的专业背景、兴趣偏好和认知特点，推送个性化的学习内容：对于理工科学生，推荐与科技伦理相关的思政案例；对于人文社科学生，则提供历史哲学层面的深度解析。更为重要的是，自适应算法不仅关注知识传递，还注重思维培养，可以根据学生的思考水平设计递进式的问题链，引导其学会从不同角度分析问题，培养批判性思维和创新能力。学生从单向接受转变为意义建构，既实现了学习方式的深层变革，也使思政教育从表层的知识灌输提升为深层的价值内化。

革新教学评价体系是自适应算法赋能高校思政教育的第三重意义。传统思政课程多以期末考试为主要考评依据，难以捕捉学生思想认知的动态变化。自适应系统通过全程数据采集与多维分析，能够构建更为科学的评价体系，不仅关注知识点掌握程度，更注重捕捉学生在讨论、实践和反思中展现的思维发展轨迹。基于自然语言处理和情感计算技术，由AI系统分析学生的文本表达与情感反应，使原本难以量化的思想成长变得可视可测，可以为思政教育教学质量评估提供更为立体的评判依据。

然而，自适应算法赋能高校思政教育并非一路坦途，在实践中仍面临多重挑战。首先是算法价值导向的把控问题。自适应算法本质上是由数据驱动的计算模型，倾向于根据学生喜好推送内容，这种推荐逻辑可能与思政教育的价值引领目标存在偏差。如果缺乏有效的价值引导机制，算法可能会强化学生已有的认知偏好，形成“信息茧房”，从而严重弱化思想引领的效果。其次是技术与人文的平衡问题。思政教育需要思想交流和情感共鸣，过度依赖AI技术，可能会弱化教师的引导作用以及师生之间的情感连接。高校思政教师的思想引领、价值示范和人格魅力，是任何算法都无法替代的人文元素。最后，数据安全与伦理问题也值得关注。思政教育涉及学生的价值观念和思想动态等敏感信息，如何在技术应用中保护学生隐私、确保数据安全，考验着教育治理的智慧。

面对这些挑战，亟需以系统性策略来实现自适应算法赋能高校思政教育的技术愿景。第一，必须坚持价值引领与技术赋能的辩证统一。在算法设计和平台构建中，要将社会主义核心价值观融入算法决策机制。通过设置价值权重参数，使算法在做到个性化推荐的同时，优先推送能够体现社会主流价值观的优质内容，实现技术手段与价值导向的有机融合。第二，重塑教师角色与能力结构。在数智化环境中，教师不应被技术所取代，而应转变为学习设计者、数据分析师和价值引导者。高校应加强思政教师的数据素养和技术应用能力，使其既能充分理解和利用算法提供的学情分析，又能保持线下与学生的深度互动和情感交流，做到技术增强而非技术替代。第三，建立健全的数据治理与伦理框架。通过制定严格的数据采集、存储和使用规范，确保个人信息安全，提高算法的透明度和解释性，增强师生对于前沿AI技术的信任感。第四，构建开放共享的资源生态。鼓励高校、科技企业和研究机构形成合力，共同开发适合高校思政教育的智能化教学平台和学习资源库，通过协同创新推动技术与教育的深度融合。

高校思想政治教育的根本目标，在于培养具备家国情怀、担当精神和创新能力的时代新人。随着人工智能的深度展开，AI算法的精准度和适应性将得到进一步提升，实现更为自然的智能交互体验。跨学科融合也将成为主流，思政元素将依托算法智能匹配到各类专业课程中，形成全方位、全过程、全员育人的思政新格局。技术与人文的深度融合将重塑教育生态，使思政课堂既具备科技的精准度，又不失人文关怀的温和度，在立德树人的时代使命中焕发新的生机与活力。

本文系“高校思想政治工作队伍培训研修中心（郑州大学）2024年度专项开放课题（项目编号：ZZUKFYB202431）的阶段性成果”。

（李家瑞，北京交通大学马克思主义学院讲师、陈雪娇，国家发展和改革委员会产业经济与技术经济研究所助理研究员）

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