□ 张向青

算法推荐技术是一种基于大数据分析和用户行为模式的新型人工智能技术，作为一种新型的信息资源配置手段，其与高校网络思政教育有着深层的内在逻辑，并为其发展带来了新机遇，因此，高校需合理运用算法推荐技术，不断开拓新的发展路径，推进高校网络思政教育高质量发展。

一、算法推荐机制与高校网络思政教育的内在逻辑

技术逻辑：数据驱动的精准化支撑。算法推荐技术的核心目标是通过精准匹配实现信息价值最大化，即依托时空适配机制实现信息与用户的精准对接，提升信息传播效能。高校网络思政教育的根本目标是通过有效的信息传递与价值引领，助力学生确立正确“三观”，增强育人工作的针对性与实效性。二者在“效能提升”这一核心维度形成高度契合。算法推荐技术借助用户画像构建、行为数据分析等路径，破解了传统思政教育中“信息传递盲目性”的困局，使教育内容精准对接学生的思想困惑与成长需求，这与网络思政教育“因材施教”的育人理念具有内在一致性。这种精准化目标导向，推动技术工具与教育目标形成同频共振，共同服务于育人效能提升。

实践逻辑：流程重构的效能化提升。算法推荐技术的核心功能体现为信息筛选、分发与反馈，高校网络思政教育的核心功能则是依托信息传播实现价值引导，二者在功能层面形成“技术支撑教育、教育反哺技术”的协同关系。一方面，算法推荐的信息筛选功能可辅助教育者从海量的网络内容中精准识别学生关注的热点话题与思想动态，为教育内容设计提供实证依据；其分发功能则突破传统教育的时空桎梏，实现思政教育内容的精准性推送，增强教育渗透力。另一方面，高校网络思政教育的实践需求驱动算法推荐技术优化升级，促使技术功能从单纯的“兴趣匹配”向“价值引领”维度拓展，达成功能层面的深度耦合。

价值逻辑：方向引领的常态化保障。算法推荐技术赋能高校网络思政教育的过程，始终以“立德树人”为根本任务，通过技术路径强化价值引领以保障教育方向的正确性。在推荐算法的底层架构中，可通过价值权重配置实现主流价值观内容的优先推送。算法推荐并非替代教育者的价值引导职能，而是通过技术赋能与教育者的专业研判形成协同效应。算法承担着对学生高关注度价值困惑点与风险点进行筛选的功能，教育者则凭借理论素养与教育经验进行深度解读和引导。这种人机协同模式，既发挥技术的高效性，又彰显教育者的价值引领能力，确保技术赋能始终围绕育人核心价值展开。

二、算法推荐场域下对高校网络思政教育的影响

算法推荐技术驱动个性化教育信息的精准推送。算法推荐技术依托大数据挖掘与机器学习算法，通过对学生的学习行为数据、兴趣偏好、知识掌握程度等多维度信息的深度分析，构建个性化学习模型。在高校网络思政教育领域，该技术基于协同过滤、内容推荐等算法，能够精准识别学生的认知需求与价值取向，实现教育资源的智能匹配与定向推送。这一模式不仅打破了传统教育“一刀切”的信息传播局限，显著提升了教育信息触达的精准度与有效性。与此同时，根据学生动态反馈实时优化推荐策略，不断推动教育过程从经验驱动转向数据驱动。

算法推荐技术助推师生互动效果精准动态追踪。算法推荐技术通过整合多源数据采集与分析，为高校师生互动效果的精准动态追踪提供了创新路径。依托自然语言处理、行为轨迹分析等技术，该技术可实时抓取线上教学平台、社交媒体等场景中的师生对话内容、互动频次、响应时长等数据，构建动态交互模型。通过情感倾向分析、语义关联挖掘，能够量化评估师生互动的积极性、深度与有效性，精准识别互动薄弱环节与潜在矛盾点。同时，基于历史数据与实时反馈，算法可动态预测互动趋势，为教师调整教学策略、优化沟通方式，进而提供数据支撑，实现个性化互动指导。

算法推荐技术促进教育资源优化整合共享。算法推荐技术推动高校网络思政教育资源的高效整合与共享，各高校在思政教育领域形成了特色化优势资源，涵盖优质课程视频、专题讲座及案例库等多元形态。依托算法推荐技术，可将此类分散化优质资源聚合于统一网络平台，并依据不同高校学生的需求特征进行精准匹配与定向推送。这一过程不仅有利于高校间实现先进教育经验与资源的互鉴共享，降低重复建设导致的资源内耗，更能拓展学生接触的思政教育资源维度，不断拓展其知识视野。同时，算法可通过对资源使用数据的量化分析与效能评估，筛选出受学生群体认可的优质资源进行重点推广，从而持续优化教育资源的质量与利用效能。

三、算法推荐场域下高校网络思政教育的发展路径

优化算法推荐机制，强化高校网络思政教育主流价值引领。优化算法推荐机制，需从多维度构建价值引领体系。在算法逻辑层面，将社会主义核心价值观等主流价值元素融入算法规则，通过设置价值权重系数，优先推荐符合主流价值导向的思政教育内容，避免算法推荐陷入“流量至上”的困境。同时，建立动态数据监测与反馈机制，实时分析学生对思政教育内容的交互数据，精准识别错误的价值倾向，及时调整推荐策略。此外，完善算法推荐的人工审核与智能审核协同机制，发挥教育者专业优势，对算法推荐内容进行价值把关，弥补算法的技术局限。通过优化算法推荐设计，实现主流价值与技术应用的深度融合，提升高校网络思政教育的价值引领力，确保主流思想文化在网络空间的传播效能。

合理吸纳多媒体元素，创新高校网络思政教育话语体系。合理吸纳多媒体元素成为创新话语体系的关键路径。通过将音频、视频、动画、虚拟现实（VR）技术等多媒体形式与思政教育内容深度融合，能够突破传统话语的线性表达局限，以立体化、沉浸式的传播方式增强话语感染力。例如，利用微视频将抽象的理论转化为生动案例，借助VR技术还原红色历史场景，使教育话语更具直观性与体验感。同时，构建多媒体元素协同运用机制，依据不同教育目标与受众特点，优化图文、音视频等元素的组合策略，提升话语传播的精准度。此外，建立动态反馈与迭代优化机制，通过分析学生对多媒体话语的交互数据，及时调整内容形式与传播策略，推动高校网络思政教育话语体系从单向输出向双向互动、从静态呈现向动态更新的创新性转变，切实提升话语的传播效能与价值引领力。

正确运用数字化技术，提高高校网络思政教育主客体的数智素养。在数字化背景下，高校网络思政教育主客体数智素养的提升成为教育综合改革的关键议题。正确运用数字化技术，需构建双向赋能路径。一方面，通过系统化的数字技能培训与实践，帮助教育者掌握大数据分析、智能教学平台应用等技术，提升其利用数字化工具创新教育模式、精准把握学生思想动态的能力；另一方面，借助数字化技术设计互动性强、体验感优的学习场景，引导学生在实践中提升数字信息处理、网络伦理认知等素养。同时，建立主客体协同发展机制，以技术为桥梁促进教育者与学生的数字化互动，在知识传递与价值引导过程中，共同实现数智素养的提升，推动高校网络思政教育迈向数智化新台阶。

（作者单位：聊城大学马克思主义学院）