大數(shù)據(jù)時代高校思想政治教育的智能化轉(zhuǎn)型研究

引言

隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)正在深刻改變著教育領(lǐng)域的各個方面。高校思想政治教育作為培養(yǎng)社會主義建設(shè)者和接班人的重要陣地，面臨著前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的思想政治教育模式在應(yīng)對復(fù)雜多變的社會環(huán)境和多元化的學(xué)生思想狀況時，逐漸顯現(xiàn)出針對性不足、實效性不強(qiáng)等問題。如何利用新興技術(shù)手段提升思政教育的精準(zhǔn)性和有效性，成為當(dāng)前教育研究的重要課題。

情感計算作為人工智能領(lǐng)域的重要分支，通過識別、理解和模擬人類情感，為人機(jī)交互和個性化服務(wù)提供了新的可能。將情感計算技術(shù)應(yīng)用于高校思想政治教育，可以實現(xiàn)對學(xué)生思想情感狀態(tài)的精準(zhǔn)把握和及時干預(yù)。同時，精準(zhǔn)思政理論強(qiáng)調(diào)基于個體差異的針對性教育，為情感計算技術(shù)的應(yīng)用提供了理論指導(dǎo)。本研究旨在探討情感計算與精準(zhǔn)思政的融合路徑，構(gòu)建基于AI情感分析的動態(tài)化、定制化價值觀干預(yù)機(jī)制，推動高校思想政治教育的智能化轉(zhuǎn)型。

一、情感社會學(xué)與精準(zhǔn)思政理論

情感社會學(xué)作為社會學(xué)的重要分支，研究情感在社會生活中的產(chǎn)生、表達(dá)和影響機(jī)制。其認(rèn)為情感不僅是個人心理現(xiàn)象，更是社會建構(gòu)的產(chǎn)物，受文化、制度和互動情境的深刻影響。在高校思想政治教育中，學(xué)生的情感狀態(tài)直接影響其對價值觀的接受和內(nèi)化程度。情感社會學(xué)為理解學(xué)生情感與價值觀形成之間的關(guān)系提供了理論視角，強(qiáng)調(diào)了通過情感引導(dǎo)促進(jìn)價值觀認(rèn)同的重要性。

精準(zhǔn)思政理論是近年來思想政治教育領(lǐng)域提出的創(chuàng)新理念，其核心在于基于大數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)教育內(nèi)容的精準(zhǔn)投放和教育對象的精準(zhǔn)識別。該理論強(qiáng)調(diào)從“大水漫灌”到“精準(zhǔn)滴灌”的轉(zhuǎn)變，注重因材施教和個性化引導(dǎo)。精準(zhǔn)思政理論與情感社會學(xué)存在內(nèi)在契合，兩者都關(guān)注個體差異和情境因素，都強(qiáng)調(diào)通過精準(zhǔn)把握對象特征實現(xiàn)有效干預(yù)[。將兩者結(jié)合，可以構(gòu)建起“情感一認(rèn)知一行為”的完整教育鏈條，為思政教育的智能化轉(zhuǎn)型提供堅實的理論基礎(chǔ)。

二、大數(shù)據(jù)時代高校思政教育的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

（一）現(xiàn)狀分析

1.技術(shù)賦能推動教育模式創(chuàng)新

大數(shù)據(jù)技術(shù)為高校思政教育提供了海量信息資源，部分高校已開始嘗試?yán)脭?shù)據(jù)分析優(yōu)化教育過程。例如，通過整合教務(wù)系統(tǒng)、學(xué)工系統(tǒng)、圖書館借閱記錄、校園卡消費數(shù)據(jù)等，構(gòu)建學(xué)生行為圖譜，實現(xiàn)對學(xué)生思想動態(tài)的初步監(jiān)測。一些高校還引入智能教學(xué)平臺，利用學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)分析學(xué)生的知識掌握情況，推動教學(xué)內(nèi)容的精準(zhǔn)推送。

此外，虛擬現(xiàn)實（VR）、增強(qiáng)現(xiàn)實（AR）等技術(shù)被應(yīng)用于思政實踐教學(xué)，如創(chuàng)建紅色教育VR體驗館、虛擬課堂等，豐富了教學(xué)場景，提升了學(xué)生的參與感和學(xué)習(xí)興趣。

2.教育理念與方法的變革

大數(shù)據(jù)時代促使高校思政教育理念從“經(jīng)驗主導(dǎo)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”轉(zhuǎn)變。教育者開始重視運用科學(xué)化、數(shù)字化的方法提升教育實效，如通過情感計算技術(shù)分析學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)言論軌跡，識別潛在的情感波動和價值觀偏離風(fēng)險。部分高校還嘗試建立學(xué)生成長檔案，將課堂表現(xiàn)、網(wǎng)絡(luò)行為、實踐活動等多維度數(shù)據(jù)納入評價體系，推動教育過程追溯、驗證和提升的全面融合。

3.教育資源與平臺的整合

隨著教育數(shù)字化的推進(jìn)，高校思政教育資源逐漸向線上遷移。國家智慧教育公共服務(wù)平臺等提供了豐富的思政課程資源，同時，高校也積極開發(fā)校本數(shù)字化課程，推動優(yōu)質(zhì)教育資源的共享。

（二）主要挑戰(zhàn)

1.數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用的碎片化與片面性

當(dāng)前高校思政教育中，數(shù)據(jù)采集存在明顯的碎片化問題。教務(wù)、學(xué)工、后勤等系統(tǒng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一、接口互斥，導(dǎo)致學(xué)生思想動態(tài)、行為軌跡等信息難以跨部門整合。課堂簽到、網(wǎng)絡(luò)瀏覽、消費記錄等行為數(shù)據(jù)孤立存儲，無法形成全面立體的學(xué)生畫像。此外，數(shù)據(jù)質(zhì)量與真實性存疑，網(wǎng)絡(luò)空間中學(xué)生的匿名化表達(dá)、算法推薦下的表演性行為等問題，使部分?jǐn)?shù)據(jù)的信效度大打折扣，可能影響教育決策的準(zhǔn)確性。

2.技術(shù)與教育融合的淺表化

部分高校在推進(jìn)思政教育數(shù)字化過程中，存在“重形式輕實質(zhì)”的傾向。例如，將精準(zhǔn)思政簡化為“傳統(tǒng)教育 + 數(shù)據(jù)報表”的機(jī)械疊加，或盲目引入智能設(shè)備、開發(fā)華而不實的可視化界面，卻忽視數(shù)據(jù)與教育規(guī)律的深度耦合[2]。過度依賴算法推送學(xué)習(xí)內(nèi)容可能導(dǎo)致“信息繭房”效應(yīng)，加劇學(xué)生思想認(rèn)知的片面性；采用人臉識別監(jiān)測課堂專注度可能忽視情感互動，使教育淪為“技術(shù)監(jiān)控”，削弱教育的人文溫度。

3.數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)的矛盾

大數(shù)據(jù)時代，高校思政教育工作者通過搜集和分析學(xué)生行為數(shù)據(jù)來優(yōu)化教育策略，但這一過程可能涉及學(xué)生敏感信息的采集，如社交關(guān)系、心理健康狀況等。過度采集或不當(dāng)使用數(shù)據(jù)可能侵犯學(xué)生隱私權(quán)，甚至誘發(fā)數(shù)據(jù)泄漏風(fēng)險。如何在數(shù)據(jù)開放與隱私安全之間劃定合理邊界，成為制約精準(zhǔn)思政落地的核心難題。此外，數(shù)據(jù)安全管理不善可能導(dǎo)致學(xué)生遭受電信詐騙、騷擾電話等侵?jǐn)_，影響教育工作的公信力。

4.教育主體能力與素養(yǎng)的不足

大數(shù)據(jù)時代對思政教育工作者的綜合能力提出了更高要求。然而，當(dāng)前高校思政教師隊伍中，具備思想政治教育學(xué)科背景并熟練掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)的復(fù)合型人才相對匱乏。部分教師缺乏對數(shù)字化工具的深入理解和應(yīng)用能力，處理海量數(shù)據(jù)時缺乏深刻、專業(yè)的分析總結(jié)與加工提煉，容易陷入“唯數(shù)據(jù)論”的誤區(qū)。此外，教師數(shù)字素養(yǎng)的提升滯后于技術(shù)發(fā)展速度，導(dǎo)致技術(shù)與教育的融合流于表面，難以實現(xiàn)深度協(xié)同。

5.數(shù)字鴻溝與資源分配不均

數(shù)字鴻溝問題在高校思政教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型中日益凸顯。經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的高校在硬件支持、技術(shù)基礎(chǔ)、資源投入等方面明顯優(yōu)于經(jīng)濟(jì)相對滯后地區(qū)，導(dǎo)致優(yōu)質(zhì)教育資源的數(shù)字化轉(zhuǎn)型難以惠及全體學(xué)生。技術(shù)鴻溝可能加劇教育不公平，使部分學(xué)生無法享受智能化教育帶來的便利，影響思政教育的整體實效。

6.教育評價體系的滯后性

傳統(tǒng)思政教育評估的局限性日益凸顯，主要依靠問卷調(diào)查、考試成績等，考試成績只能反映知識掌握情況，難以評估價值觀內(nèi)化程度。過程性評價又面臨操作復(fù)雜的問題。存在主觀性強(qiáng)、片面性突出等問題。大數(shù)據(jù)時代，雖然技術(shù)手段為教育評價提供了更多可能性，但多數(shù)高校尚未建立科學(xué)有效的數(shù)字化評價體系。行為數(shù)據(jù)分析、學(xué)習(xí)軌跡跟蹤等技術(shù)的應(yīng)用仍處于探索階段，評價結(jié)果的客觀性和準(zhǔn)確性有待提升。此外，如何將量化數(shù)據(jù)與質(zhì)性評價相結(jié)合，構(gòu)建全面、動態(tài)的教育評價體系，仍是亟待解決的難題。

三、AI情感分析模型在思政教育中的應(yīng)用

AI情感分析模型通過自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，能夠自動識別文本、語音等數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的情感傾向和情緒狀態(tài)。在高校思政教育中，該模型可以應(yīng)用于多個方面：首先，通過分析學(xué)生在社交媒體、論壇等平臺的言論，把握其思想動態(tài)和價值觀傾向；其次，通過分析學(xué)生對教育內(nèi)容的反饋，評估教育效果；最后，通過實時情感監(jiān)測，及時發(fā)現(xiàn)需要特別關(guān)注的學(xué)生個體。具體應(yīng)用場景：

（一）課堂教學(xué)應(yīng)用部分

在思政課堂教學(xué)場景中，AI情感分析模型的應(yīng)用主要體現(xiàn)在3個維度：（1）實時課堂監(jiān)測系統(tǒng)，通過部署智能感知設(shè)備，系統(tǒng)能夠持續(xù)捕捉學(xué)生的注意力集中度、課堂參與熱情等指標(biāo)，為教師提供即時反饋；（2）教學(xué)效果評估，模型通過分析學(xué)生在課堂討論、隨堂測試等環(huán)節(jié)的表現(xiàn)數(shù)據(jù)，生成教學(xué)效果熱力圖，幫助教師優(yōu)化教學(xué)設(shè)計；（3）差異化教學(xué)支持，系統(tǒng)能夠識別不同學(xué)生的情感響應(yīng)模式，為教師提供個性化的教學(xué)策略建議。某高校的實踐數(shù)據(jù)顯示，采用情感分析輔助教學(xué)的思政課堂，學(xué)生課堂參與度與教學(xué)滿意度有所提升[]。

（二）在線教育應(yīng)用部分

在線思政教育平臺借助AI情感分析模型實現(xiàn)了三大突破：（1）學(xué)習(xí)狀態(tài)動態(tài)追蹤，系統(tǒng)通過分析學(xué)生在視頻學(xué)習(xí)時的停留時長、回看頻率等行為數(shù)據(jù)，結(jié)合討論區(qū)發(fā)言的情感傾向，構(gòu)建完整的學(xué)習(xí)畫像；（2）智能答疑系統(tǒng)，情感感知機(jī)器人能夠識別學(xué)生的困惑情緒，提供針對性的解答和情感支持；（3）自適應(yīng)學(xué)習(xí)推薦，系統(tǒng)根據(jù)學(xué)生的情感反饋動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容和難度。典型案例顯示，某在線思政平臺引入情感分析模塊后，課程完成率從 58% 提升至82% ，學(xué)習(xí)效果評估優(yōu)良率增長 35‰

（三）個性化輔導(dǎo)部分

AI情感分析模型為思政個性化輔導(dǎo)提供了創(chuàng)新解決方案：通過建立學(xué)生情感成長檔案，系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)識別每個學(xué)生的情感發(fā)展特點；基于情感計算的心理預(yù)警機(jī)制，可以及時發(fā)現(xiàn)潛在的心理危機(jī)；智能輔導(dǎo)系統(tǒng)則能夠根據(jù)學(xué)生的實時情感狀態(tài)，推薦最適合的輔導(dǎo)資源。

網(wǎng)絡(luò)言論情感分析，識別潛在價值觀偏差；課堂互動情感分析，優(yōu)化教學(xué)策略；個性化學(xué)習(xí)路徑推薦，提高教育針對性；危機(jī)預(yù)警與干預(yù)，防范極端思想形成。這些應(yīng)用不僅提高了思政教育的精準(zhǔn)性，還實現(xiàn)了從被動應(yīng)對到主動預(yù)防的轉(zhuǎn)變，為構(gòu)建動態(tài)化、定制化的價值觀干預(yù)機(jī)制奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。

四、動態(tài)化、定制化價值觀干預(yù)機(jī)制的構(gòu)建

動態(tài)化、定制化價值觀干預(yù)機(jī)制的理論基礎(chǔ)來源于教育生態(tài)學(xué)和社會認(rèn)知理論的融合。該機(jī)制將學(xué)生的價值觀形成視為一個動態(tài)的、情境依賴的過程，強(qiáng)調(diào)通過數(shù)據(jù)采集與分析、情感與價值觀評估、實現(xiàn)干預(yù)策略的實時調(diào)整。環(huán)境感知系統(tǒng)負(fù)責(zé)多源數(shù)據(jù)的采集與融合。在技術(shù)實現(xiàn)上，采用分布式數(shù)據(jù)采集架構(gòu)，整合了校園物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、在線學(xué)習(xí)平臺、管理系統(tǒng)等十余類數(shù)據(jù)源。為確保數(shù)據(jù)的全面性和代表性，系統(tǒng)特別注重“數(shù)字痕跡”的采集，包括但不限于：圖書館門禁記錄（反映學(xué)習(xí)習(xí)慣）、食堂消費數(shù)據(jù)（反映生活方式）、校園論壇發(fā)言（反映思想動態(tài)）等。通過多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合，全面把握學(xué)生思想情感狀態(tài)；在評估階段，利用情感計算模型識別價值觀偏差風(fēng)險；在干預(yù)階段，執(zhí)行系統(tǒng)實現(xiàn)教育策略的精準(zhǔn)投放。系統(tǒng)采用“微干預(yù)”理念，將大的教育目標(biāo)分解為數(shù)百個可操作的干預(yù)點[4]。例如，針對發(fā)現(xiàn)存在個人主義傾向的學(xué)生，系統(tǒng)不會簡單地進(jìn)行說教，而是推薦其參加特定的志愿服務(wù)項目，并在過程中提供實時反饋。這種“滴水穿石”式的干預(yù)策略，提高了大部分學(xué)生的接受度，持續(xù)性也有所延長。

該機(jī)制的特點在于：（1）動態(tài)性，能夠?qū)崟r跟蹤學(xué)生思想變化，及時調(diào)整干預(yù)策略；（2）個性化，針對不同學(xué)生的特點和需求提供定制化教育內(nèi)容；（3）系統(tǒng)性，形成從監(jiān)測到評估再到干預(yù)的完整閉環(huán)。實施路徑包括技術(shù)平臺建設(shè)、師資培訓(xùn)、制度保障等環(huán)節(jié)，同時需要處理好數(shù)據(jù)隱私、算法透明度等倫理問題。通過這一機(jī)制，可以實現(xiàn)思政教育從經(jīng)驗驅(qū)動向數(shù)據(jù)驅(qū)動、從群體覆蓋向精準(zhǔn)施策的轉(zhuǎn)變。

結(jié)語

大數(shù)據(jù)時代的思政教育智能化轉(zhuǎn)型為高校思想政治教育帶來了前所未有的發(fā)展機(jī)遇。智能化轉(zhuǎn)型不僅是技術(shù)層面的革新，更是教育理念和模式的深刻，它是“技術(shù)理性”與“價值理性”的辯證統(tǒng)一。既要警惕技術(shù)對教育本質(zhì)的異化，更需把握其解放生產(chǎn)力的歷史機(jī)遇。本研究探討了情感計算與精準(zhǔn)思政融合的理論基礎(chǔ)和實踐路徑，構(gòu)建了基于AI情感分析的動態(tài)化、定制化價值觀干預(yù)機(jī)制。研究表明，情感計算技術(shù)的應(yīng)用能夠顯著提升高校思想政治教育的精準(zhǔn)性和有效性，是實現(xiàn)思政教育智能化轉(zhuǎn)型的重要突破口。未來研究可以進(jìn)一步深化情感計算模型在思政教育中的適用性研究，探索多模態(tài)情感分析的應(yīng)用，完善干預(yù)效果評估體系，并加強(qiáng)相關(guān)倫理規(guī)范建設(shè)，推動這一領(lǐng)域的健康發(fā)展。未來研究可以在以下方向深入：（1）探索“情感計算 + 腦科學(xué)”的融合，提升情感識別的準(zhǔn)確性；（2）研究多智能體協(xié)同干預(yù)，讓AI教師與人類教師形成更佳配合；（3）加強(qiáng)跨文化研究，比較不同地區(qū)、不同文化背景下情感引導(dǎo)的差異性。倫理規(guī)范研究也亟待加強(qiáng)。研發(fā)更加透明的算法，使決策過程可解釋；（4）健全監(jiān)督機(jī)制，防止技術(shù)濫用。這些工作對保障智能化轉(zhuǎn)型的健康發(fā)展至關(guān)重要。唯有堅持“以人本為尺度、以倫理為邊界、以創(chuàng)新為驅(qū)動”，方能實現(xiàn)“數(shù)智賦能”與“鑄魂育人”的雙向奔赴，為培養(yǎng)堪當(dāng)民族復(fù)興重任的時代新人提供“硬核支撐”與“溫暖底色”。

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（作考單位：大連車軟信自學(xué)院）

（責(zé)任編輯：袁麗娜）