算法推薦嵌入高校思想政治教育敘事的邏輯機理與實踐進路

在信息化快速發展的當下，算法推薦以其個性化、精準化的特性而逐漸成為信息傳播的主流方式。算法推薦嵌入高校思想政治教育敘事，對解決傳統思想政治教育敘事實效性不佳和落實思想政治教育立德樹人根本任務具有重要意義。

" 一、算法推薦嵌入高校思想政治教育敘事的必要性

" （一）強化思想政治教育敘事主受體雙向互動關系的內在需要

在傳統思想政治教育敘事中，敘事主體教師通常采用單向灌輸方式向敘事受體學生傳授知識，這種方式剝奪了受體主動參與和表達的機會，難以滿足“00后”“數字原住民”現實多樣化的求知需求。當具有較強互動性的算法推薦被嵌入高校思想政治教育敘事后，敘事主體運用算法推薦技術全面分析受體的學習行為、興趣偏好等個性化數據，就能在算法平臺上為受體推送更具個性化的思想政治教育敘事內容，實現精準教學。受體據此不僅能依據個人興趣愛好與實際學習需求，自主挑選平臺推送的敘事內容，而且還能在算法平臺上與敘事主體進行問答、辯論等，進而強化了敘事主受體之間的雙向互動關系。

" （二）維護思想政治教育意識形態屬性的客觀要求

算法推薦作為當下一種新興的技術工具，能深刻影響敘事受體世界觀和價值觀的形成，進而影響他們社會意識形態的塑造。在當今信息化時代，敘事受體大學生時刻都會接觸到來源廣泛、內容復雜的海量信息，其中不乏混雜著西方各種錯誤思潮和價值觀。如果任由西方這些錯誤思潮和價值觀被算法推薦濫用甚至被設置為優先推送模式，那么它就會悄無聲息地銷蝕思想政治教育敘事的社會主義意識形態屬性，嚴重威脅著社會主義意識形態安全。因此，算法推薦應以馬克思主義意識形態為指導，積極運用算法篩選功能將思想政治教育敘事中的精品內容精準送達受體，助其塑造起堅定的馬克思主義意識形態觀。

" （三）提升思想政治教育敘事實效性的現實要求

傳統思想政治教育敘事由于缺乏對受體個性差異的精準把握，敘事內容往往具有同質化特點，難以滿足不同受體的實際需求。而算法推薦通過深度分析受體個性化數據，能夠為每位受體定制針對性的需求內容，從而有效提高受體對思想政治教育敘事內容的接受度和認同感。同時，算法推薦還能根據思想政治教育敘事受體的發展變化不斷優化敘事內容和方法。算法推薦系統通過實時監測和分析受體反饋數據，及時為敘事主體提供受體的反饋信息。敘事主體根據反饋信息就能及時調整敘事內容和方法，使思想政治教育敘事始終滿足受體的實際需求。

" 二、算法推薦嵌入高校思想政治教育敘事的邏輯機理

" （一）目標邏輯的相同性：數據驅動與教育規律的同向而行

在算法時代，算法推薦嵌入高校思想政治教育敘事，為優化敘事內容提供技術支撐。敘事主體通過算法數據模型精準“畫像”受體的學習情況與個性化需求，就能向受體精準推送有針對性的敘事內容來提高思想政治教育敘事的實效性。傳統思想政治教育敘事主要靠敘事主體向受體傳播主流敘事內容來提升教育敘事的實效性。可見，追求教育實效性是其相同點。同時，思想政治教育敘事規律需要通過分析大量的教育數據才能掌握。算法推薦也是運用算法大數據來總結思想政治教育規律。高校思想政治教育敘事根據算法總結的教育規律，制定更加科學合理的敘事內容，實現算法數據驅動與思想政治教育規律的同向而行。

" （二）價值邏輯的同頻性：個性發展與全面發展的動態統一

高校思想政治教育敘事的根本任務是立德樹人，這就要求敘事主體要引導受體樹立正確的世界觀、人生觀和價值觀。算法推薦嵌入高校思想政治教育敘事，也應服務于這一育人目標。算法推薦通過向受體精準推送優質思想政治教育敘事內容，能夠引導他們樹立正確的馬克思主義世界觀、人生觀和價值觀。同時，算法推薦向受體推送定制化的思想政治教育敘事內容，不僅能滿足受體個性化發展需求，還能全面提升受體的綜合素質。思想政治教育敘事在以因材施教促進受體個性化發展的同時，還非常注重受體德智體美勞各方面素質的全面提升。可見，算法推薦嵌入思想政治教育敘事，在滿足受體個性化需求的基礎上，引導受體拓寬視野，實現個性發展與全面發展的動態統一。

" （三）實踐邏輯的適配性：算法賦能與育人質量的協同增效

敘事主體依靠算法推薦能夠快速抓住敘事受體的興趣點和真實需求，為其設計出更具吸引力和感染力的敘事內容，提升教育的實效性。與此同時，受體也能通過算法推薦找到自我感興趣的敘事內容，并與主體在算法平臺互動中提高個人綜合素養。這種互動有力提升了思想政治教育敘事的育人質量。此外，算法推薦還大幅提高了思想政治教育敘事評估與反饋效果。算法推薦通過實時監測受體對敘事內容的參與度和學習效果的反饋情況，為敘事主體評估教育效果提供量化指標和數據支持。敘事主體根據這些評估效果及時調整敘事策略，實現教育內容的持續優化和改進，以提高思想政治教育敘事育人質量。

" 三、算法推薦嵌入高校思想政治教育敘事的實踐進路

" （一）以全面育人為思想政治教育敘事旨要，摒棄對算法技術的盲目崇拜

算法推薦應用于高校思想政治教育敘事，必須始終堅持以全面育人為旨要，不能因為智能算法能精準捕捉敘事受體學生的思想動態、學習偏好和動機的緣故，就盲目陷入對算法推薦的崇拜。我們不應該對算法推薦頂禮膜拜，而應秉持更加謹慎的態度。首先，要明確算法推薦的局限性。算法推薦是基于數據和模型進行預測和推薦的，其結果受到數據質量和模型準確性的影響。如果數據不準確或模型存在偏差，算法推薦的結果就可能與受體實際情況不符，必將降低思想政治教育敘事的預期成效。其次，強化思想政治教育敘事主受體間啟智潤心的交互活動。算法推薦無法實現敘事主受體間啟智潤心這個人類特有的基本功能。如果一味依賴算法推薦，就會導致敘事主體減少與受體面對面情感交流的機會，從而偏離思想政治教育敘事全面育人的要旨。最后，夯實算法推薦的技術和人才基礎。高校思想政治教育敘事在使用算法推薦時，如果沒有充分考慮自身的技術基礎和人員配備情況就盲目跟風應用，那么很可能導致算法推薦無法有效運行或不能充分發揮作用，進而可能影響思想政治教育敘事育人活動的正常開展。因此，高校應在具備成熟的技術條件和配備充足技術人員前提下，正確發揮算法推薦預判敘事受體思想動態的功能，為思想政治教育敘事育人提供技術支撐。

" （二）構建系統的內容推薦機制，精準推送敘事內容

為了充分發揮算法推薦在高校思想政治教育敘事中的積極作用，同時有效規避其帶來的風險挑戰，構建系統的內容推薦機制是必然之舉。首先，加快構建敘事內容審核與敘事空間風險監管機制，確保推薦內容的政治性、權威性、合法性和準確性。高校應成立由思想政治教育專家、數據分析師和專技人員共同組成的內容審核團隊，負責審核算法推薦內容和風險監測。審核團隊通過制定詳細的內容審核標準，確保推薦內容符合思想政治教育敘事的目標與任務，避免出現信息孤島化、泛濫化等問題。其次，構建多渠道信息反饋機制，及時掌握受體對敘事內容的反饋意見和真實需求。高校通過在線問卷調查、座談會、社交媒體等多種渠道收集受體的反饋意見，及時調整推薦內容及策略加以解決。最后，強化敘事主體與技術團隊的協同合作機制，充分發揮各自的專業知識與技術優勢。敘事主體要協助技術團隊共同制定和優化算法推薦的策略和模型，為其內容制作提供專業資源和成熟經驗，確保推薦內容符合思想政治教育敘事的育人目標和受體的實際需求。技術團隊則應根據敘事主體的教學建議和受體的反饋意見，及時調整算法參數和優化模型結構，確保推薦內容的權威性和準確性。

" （三）建立健全數據治理體系，提升思想政治教育敘事效度

數據是算法推薦的關鍵要素，健全的數據治理體系對保證算法推薦在高校思想政治教育敘事中發揮正向引領作用至關重要。首先，要構建完善的數據質量管理體系，確保思想政治教育敘事所用數據的準確性、完整性和可靠性。高校應加強數據采集、存儲、處理和分析等環節的管理工作，制定嚴格的數據質量標準和流程。數據采集要確保數據來源合法、真實、有效；數據存儲要采用安全可靠的數據存儲技術，防止數據泄露與丟失；數據處理和分析要采用科學合理的算法和模型，確保數據處理的準確性和高效性。其次，要建立健全數據安全與隱私保護體系，確保受體數據的安全性和隱私性。高校必須強化對數據的加密和審核等安全管理措施，對受體的敏感信息要采用數據加密技術處理，確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性，防止數據被非法獲取和濫用。最后，構建完善的數據共享與協同體系，推動校內各部門間的數據流通和協同合作。思想政治教育工作涉及教務處、學工處、團委等多個部門，高校可以搭建統一的數據共享平臺，各部門通過該平臺共享受體的學習成績、綜合素養等數據，協同開展思想政治教育敘事活動，合力推動思想政治教育實現高質量發展。

基金項目：江蘇省教育科學“十四五”規劃重點課題“算法推薦賦能高校思想政治教育敘事轉向與優化路徑研究”（項目編號：B-b/2024/01/161）階段性成果。

（作者單位：1.淮陰工學院網絡思想政治工作中心;2.淮陰工學院馬克思主義學院）