推荐算法技术能够有效提升思政教育的精准性与互动性，但同时也带来了算法偏见和信息茧房等挑战。基于此，本文分析了推荐算法驱动高校精准思政生态构建的内涵与意义，提出了具体可操作的实施策略，旨在推动高校思政教育数字化建设，实现思政教育提质增效与长效发展。

　　在信息化背景下，教育数字化是国家开辟教育发展新赛道和塑造教育发展新优势的重要突破口。面对信息化时代浪潮，人工智能与推荐算法等前沿技术日益深度嵌入教育场景，重塑教学形态与育人逻辑。然而，推荐算法与高校思政教育的有机融合存在一定伦理风险，高校需要对设计者、把关者及用户进行思政教育，才能从源头、过程以及终端三个维度，确保算法方向的正确性与价值的正当性。高校思政教育引入推荐算法，有助于提高教育内容的匹配度与学生的接受度，也为构建智能化与生态化思政教育体系提供可能性。

　　一、推荐算法驱动高校精准思政生态构建的内涵与意义

　　（一）内涵解析

　　推荐算法通过协同过滤、深度学习、图算法等技术手段，分析用户行为、特征和偏好数据，对信息进行精准收集，再根据数学模型对其进行加工处理，为用户个性化地推送信息。推荐算法驱动的高校精准思政生态构建以教师主导为中轴、以精准推送与反馈调节为运行机制、以技术伦理为外延护栏。该结构以纵向数据驱动、算法适配、教学互动为路径主轴，横向联动师资共建、内容适配、成效评价与伦理保障，形成目标、机制与监督相融合的闭环体系，通过人机协同机制激活精准推送效能，依托动态反馈闭环筑牢价值引领根基，为高校思政教育数字化转型提供新范式。

　　（二）意义分析

　　1技术赋能：推动高校思政教育实现数字化跃升

　　从时代发展角度来看，高校思政教育与推荐算法技术的有机融合顺应信息化时代浪潮。思政教育借助数据驱动的内容分发机制，突破传统的单向灌输模式，让学生能够精准接收到高质量、主旋律且正能量的思政内容，引导学生树立正确的思想观念。

　　2.系统重构：引领育人机制迈向生态协同新范式

　　重构高校思政生态系统，实现育人逻辑的闭环化、结构化、协同化。推荐算法作为系统入口，仅是一种手段。高校通过构建以教师为中轴、平台为载体、数据为通道、价值为目标的多维育人网络，实现全过程育人与全场景思政的统一协同。

　　3.个性匹配：实现学生成长与教育供给精准对接

　　从学生成长规律来看，推荐算法与思政教育的有机结合更加契合高校学生的认知发展规律与接受习惯。推荐算法通过分析学生的心理状态、兴趣偏好以及专业背景，有针对性地推送思政内容，解决传统思政教育面临的理论抽象化与学生不愿听的问题，实现精准个性化教育。

　　4.价值守正：筑牢高校思政体系的伦理底线与方向保障

　　生态构建不仅是技术系统的搭建，更是价值逻辑的重构。在推荐算法运行背后，教师的价值把关、平台的伦理治理、机制的风险预警共同构成了育人生态的护栏。这种系统与价值的融合机制能够保障高校思政教育在技术嵌入时代坚守方向与底线。在高校思政教育中，推荐算法不仅是效率工具，更是价值传播的媒介。借助智能化的机制，学生更愿意、更容易学习和理解社会主义核心价值观、中华优秀传统文化、时代榜样人物等内容。

　　二、推荐算法驱动高校精准思政生态构建的核心策略

　　推荐算法驱动高校精准思政生态建设，形成以教师主导力为中轴，精准推送与评价反馈双环联动机制为核心运转通道，并以技术伦理治理为底线护栏的立体结构模型，构建“一轴双环一护栏”的思政生态布局。

　　（一）构建人机协同的师资发展机制，强化生态主导力

　　以教师主导力为中枢轴线，激活精准育人内核。在新时代数字化浪潮的冲击下，教师更需要提升自身的算法素养，运用推荐算法技术实现精准思政的目标。

　　第一项重要能力是数据化育人能力。高校应当组织相关专题培训课程，帮助教师掌握学生行为画像解读方法，学会基础的数据分析技能，了解平台干预手段，让教师能够有效参与到内容匹配与推送工作流程之中。尽管推荐算法在部分教育环节替代了教师的部分工作，但教师在价值引领和情感导向方面的作用，是算法所无法取代的。教师应当摒弃唯数据论的观念，树立以人为本的教育理念，切实关注学生的真实情感需求，引导学生树立正确的世界观、人生观、价值观。

　　第二项重要能力是算法干预能力。高校应在思政平台上专门设置“教师审核区”，教师可对系统推荐内容进行优先级调整及标签修正等操作，确保内容价值导向的正当性及教学适用性。例如，教师在内容审核过程中，把“红色基因”作为传承革命精神的标签予以添加，通过此类价值观标签的标注方式，保障中华优秀传统文化资源在推送序列中占据优先位置，最终达成技术工具与育人智慧深度融合的教育效果。

　　（二）建立多维细分的精准推送体系，激活生态匹配效能

　　精准推送体系基于学生的个体差异，以多维数据为支撑，针对不同情况制定内容匹配策略，确保每一位高校学生都能获取到适配自身成长阶段发展需求且符合个人专业背景知识结构的教育资源。

　　动态智能匹配模型是构建精准推送体系的重要一环。借助数据采集系统，高校可以根据学生的选课记录、在线学习路径、参与活动频率、在线测评结果以及课程研讨等数据信息，全面采集学生的学习行为数据。推荐系统依据采集的数据资料，深入了解学生学习习惯的养成规律、把握学生学习兴趣的发展方向，能够输出更贴合学生实际学习需求的内容。

　　在此基础上，系统应采用混合推荐算法。混合推荐算法整合内容推荐算法和协同过滤算法的优势特性，既考虑学生之间的兴趣相似性，又兼顾内容与学习需求的相关性，以此提升推荐结果的精准程度。

　　（三）深化价值引领的内容评价闭环，筑牢生态可持续发展根基

　　推送只是开始，反馈才是验证教育成效的核心环节。高校应建立可查看过程且可评价结果的智能思政反馈调节机制。

　　反馈调节机制依托于数据指标监测系统，通过分析学生对思政内容的打开率、完整阅读率、转发行为等指标，实时评估内容推送的实际成效。当系统监测到学生对某类主题内容的互动率低于设定阈值时，将自动启动警示推送程序，向教师发送预警信息的同时，推送相关辅助资源包。教师可借助课堂问答、小组讨论以及反思课程日志等方式了解学生对推荐内容的理解与认同程度。

　　同时，高校也需构建反馈追踪模型。思政推荐系统通过执行自动梳理操作，整理学生在教育过程中产生的学习记录，采集学生在线行为等各类数据，并构建可视化的动态体系。该体系用于观察学生在接受推荐内容前后出现的变化情况，如成绩变换幅度、实践参与次数的增减、价值表达方式的转变特征等方面。推荐系统借助反馈追踪模型，确保思政教育的正向价值传递。

　　（四）健全技术伦理治理防护体系，守住生态价值底线

　　推荐算法在教育领域的运行，始终要遵循伦理规范要求。高校须高度重视学生隐私保护和数据安全工作，组建由专业信息技术人员与思政教师组成的协同工作小组。借助教师的专业判断和教育经验，确保技术逻辑始终围绕教育目标运行，保障技术应用符合教育规律与育人需求。协同工作小组须定期开展审查工作，对数据采集范围、算法透明度、推荐逻辑合理性进行周期性审查。通过严格把控数据采集的边界，规范数据使用流程，保障教育推送行为不会侵犯学生的个人隐私信息，也不会因过度推送限制学生的自主思考空间，切实维护学生在教育中的合法权益。

　　三、结论与展望

　　“一轴双环一护栏”的结构体现出数据与价值的整合特征，也兼顾组织力与教育温度，是当前高校推动思政教育高质量发展可复制、可推广的战术路径。

　　借助推荐算法技术，高校逐步实现精准思政教育。但推荐算法与精准思政间仍存在着诸多矛盾。为此，高校应构建人机协同的师资发展机制，强化生态主导力；建立多维细分的精准推送体系，激活生态匹配效能；深化价值引领的内容评价闭环，筑牢生态可持续发展根基；健全技术伦理治理防护体系，守住生态价值底线。在此基础上，可推动高校思想政治工作实现从“大水漫灌”到“精准滴灌”的转变。（叶超 浙江安防职业技术学院）

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