内容摘要：个性化推荐算法作为教育领域的人工智能创新，能依据学生兴趣与能力差异提供适配性学习资源与方案，是高校教学改革的重要方向。基于此，高校网络思政教育在推荐算法视域下的实施策略应聚焦于以下研究：一 是问题的提出；二是扼要梳理该领域的基础理论；三是构建推荐算法视域下高校网络思政评价体系，包含四核心维度（五大核心功能、教育资源配置的优化水平评估、“ 四化” 特征优势、“ 三维一体” 综合评价体系有机体）；四是 提出推荐算法视域下高校网络思政八化赋能机制分析；五是推荐算法视域下高校网络思政实施策略分析框架，着力于围绕“ 一主线、两空间、三课堂、四统一、五流程、八化融合机制” 展开研究，即在 123458 有机系统链条中，促 进各要素联动融合发展，构建算法推荐下高校网络思政靶向育人模式，推动课题研究实施策略切实落地，为破解当前高校思政教育难题提供参考建议。关键词：推荐算法；高校网络思政；实施策略；系统研究

一、问题的提出

张劲认为：“ 人类社会俨然进入以‘ 数据—算法—算力’ 为要素的‘ 一切皆可计算’ 的算法时代” [1]（P142）。推荐算法通过用户行为分析实现精准推送，在重塑教育生态的同时，其偏好推送机制可能引发“ 信息茧房” [1]（P142）效应，限制学生认知广度；但该技术的精准分发特性也为思政教育创新提供了可能，显著提升教育针对性和实效性。作为人工智能的核心应用，推荐算法不仅深刻影响大学生价值观塑造，更成为引导其社会实践的重要力量，深刻改变传统思政教育格局。当前学界围绕该主题的研究主要聚焦三个维度：第一、学界围绕推荐算法与网络思政教育的融合展开三方面研究：一是探索智能化教育新范式的构建路径；二是分析算法在内容精准投放中的应用机制以实现个性化传播；三是考察算法对思政话语体系的影响以提升主流意识形态传播效能。第二、针对推荐算法的双重效应（影响），学界提出四方面创新对策：一是加强算法伦理教育，培养学生理性运用能力以避免信息窄化；二是构建多层次内容矩阵，通过形式创新满足差异化需求；三是提升教师算法应用素养，增强智能技术引导能力 ∵ 四是完善监管评估体系，建立内容审核长效机制，保障教育规范有效。第三、推荐算法作为信息传播核心技术，正在重构高校思政教育格局。理论上，其个性化推荐功能推动了思政理论体系的现代转型，通过信息技术与教育理念的融合开创了智能化教育新范式，既拓展了研究视野又增强了内容感染力；同时基于大数据的学情分析深化对教育规律的认识，为精准施教提供实证依据。实践层面，算法通过“ 一人一策” 的精准推荐提升教学针对性，并通过智能匹配优化资源配置，构建协同共享的思政教育新生态。当前研究在实证检验、方法论系统性与跨学科融合三方面存在明显不足，制约了网络思政教育向精准化与智慧化深入发展。为此，本研究致力于弥补既有研究缺口，通过构建系统分析框架，提出可操作的算法教育实施方案，以破解现实教学困境，推动思政学科实现实质性创新。

二、基础理论

推荐算法视域下高校网络思政实施策略是基于智能推荐技术与教育规律深度耦合的系统化方案，其核心在于利用算法精准分析特性，结合大学生认知特点，构建科学化、个性化的教育体系。运作机理表现为：通过数据挖掘技术动态把握学生思想动态，构建“ 需求导向-差异供给” 网络思政框架，实现教育内容的精准匹配与定向推送，显著提升教育针对性和实效性。该策略既能及时引导思想偏差，又能优化资源配置，为人才培养提供技术支撑。高校网络思政融合发展理论包含技术、内容和方法三个维度：技术维度实现资源智能配置；内容维度构建个性化教育体系；方法维度形成协同育人格局。其创新性在于建立“ 技术-内容-方法” 三位一体融合机制，通过信息技术重构教育流程，推动思政教育向精准化转型。推荐算法为此提供技术支撑，通过行为分析实现个性化推送，与融合发展理论形成良性互动。在推进过程中，既要利用算法提升教育精准性，又需防范“ 智能景观使网络意识形态建设面临着‘ 认知窄化—泛娱乐化—虚假信息’ 的排斥风险、‘ 智能鸿沟—数据霸权—利益驱动’ 的操控风险和‘ 网络水军—算法歧视—价值扭曲’ 的解构风险等” [2]问题。算法优化教育生态，促进资源共享；通过智能分析提高教育效能；数据可视化辅助决策；统一标准确保内容合规。从生态化、智能化和规范化三个维度系统提升教育质量。该策略的理论支撑包括：信息过载理论支持算法筛选优质内容，用户画像理论支撑基于行为数据的个性化推荐，显著提升教育公信力和影响力。同时融合教育学、心理学与传播学等多学科理论，为构建科学化网络思政体系提供方法论指导。

三、推荐算法视域下高校网络思政评价体系

推荐算法视域下高校网络思政评价体系包含四个核心维度：首先评估其是否充分发挥了思想政治教育的五大核心功能（导向功能、保证功能、育人功能、开发功能和服务功能）；其次是教育资源配置的优化水平评估；第三是考察推荐算法视域下高校网络思政教育赋能机制的“ 四化” 特征优势。（精准化、生态化、智慧化与规范化）；最后构建“ 三维一体” 综合评价体系有机体，包括：一是四维评价视觉（知识、能力、素质、价值体系）；二是教学全过程的“ 5T” 增值评价（课前思考 Thinking、课中理论学习 Theory、正确价值导向 True、增值量化测试 Test、实践能力提升 Try）；三是多元主体评价（学生自评、学生互评及教师点评）。此评价体系全面考量了思政教育的功能实现、资源配置、机制创新和质量提升等关键要素。

四、推荐算法视域下高校网络思政赋能机制分析

在 AI 与大数据重构教育生态的背景下，推荐算法已成为高校网络思政创新的关键技术支撑，须基于“ 八化”协同机制，为项目赋能，即网络思政目标化、任务驱动精准化、教学改革系统化、项目建设特色化、课程建设数字化、队伍建设专业化、理实育人一体化和课堂架构整体化，本研究探索“ 八化” 机制通过联动、协同与融合构建高校网络思政新生态，推动算法赋能的范式转型与效能提升。

（一）“ 八化” 联动的技术耦合与价值重构逻辑

推荐算法借助用户画像、信息标签与动态适配机制，实现海量信息与个体需求的精准匹配。此技术特性高度契合高校网络思政精准化、个性化需求，为“ 八化” 联动奠定技术基础。一是网络思政目标化：高校思想政治教育“ 在育人方法上促进‘ 大水漫灌’ 与‘ 精准滴灌’ 相统一” [3].网络思政教育正从“ 大水漫灌” 转向“ 精准滴灌” ，目标化定位作为“ 八化” 联动的逻辑起点，要求确立总体目标与阶段任务，构建量化指标体系，推动内容方法创新。高校应基于算法深度挖掘用户行为数据，将“ 立德树人” 总目标细化为可量化、可追踪的子目标，譬如通过分析学生短视频行为轨迹，动态调整教育目标为“ 抵制历史虚无主义” “ 增强文化自信” ，并借助算法监测目标达成度，形成“ 目标设定-行为追踪-效果评估” 闭环，提升学生对主流价值观的认知度。二是任务驱动精准化：基于学生思想动态与学习需求，算法精准推送教育资源，通过协同过滤技术实现个性化任务分配，破解供需错位问题，有效提升教育实效。三是教学改革系统化：构建虚实融合的教学新场景，推进网络思政教改，建立线上线下融合、理实一体，优化课程内容与评价方式，提升教育质量。系统化教改需突破传统课堂时空限制，如运用算法推荐技术打造“ 虚拟仿真思政实验室” ，借助 VR 技术重现历史场景，并根据用户行为数据实时调节叙事节奏，实现沉浸式教学以增强思政教育感染力。

（二）“ 八化” 协同的机制创新与效能提升路径

协同发展强调技术工具与教育方法的深度耦合，需构建“ 算法-内容-场景” 三位一体的协同体系。一是项目建设特色化：依托高校特色与地域文化，打造网络文化工作室等特色思政项目，强化网络思政吸引力与感染力。项目建设特色化特别须要立足地域文化禀赋。如高校依托本地红色文化基地，开发“ 算法导览+AR 解说” 项目，用户扫描文物即可触发算法推荐的关联历史事件，使思政教育从“ 书本说教” 转变为“ 场景体验” 。二是课程建设数字化：充分运用信息技术推进思政课程数字化，开发在线课程与虚拟仿真、智能教学系统等智能教学资源，提升教学互动体验与趣味性。打造“ 算法+思政” 融合课程群，课程建设数字化是协同发展的关键载体。高校应构建“ 算法+思政” 融合课程群，通过算法模拟舆论场域，“ 算法主导信息分发推荐” [4]（P1）的影响，培养其批判性思维。三是队伍建设专业化：加强网络思政队伍建设，通过培训与实践提升政治素养与业务能力，打造政治过硬、业务精湛的专业团队。专业化队伍建设是风险防控的关键与核心保障。高校应推行“ 思政教师+算法工程师” 双导师制，培养教师数据分析能力，使其能解读学生画像并优化推送策略，防范算法偏见引发的教育偏差。

（三）“ 八化” 融合的生态构建与风险防控策略，融合发展需解决算法伦理、信息过载等风险，构建“ 技术向善” 思政教育生态。一是理实育人一体化：推动网络思政与实践育人融合，让学生在实践育人与服务社会中提升能力、磨砺品格。打通“ 线上-线下” 育人链条，理实育人一体化强调打通“ 线上算法推荐” 与“ 线下实践育人” 的壁垒，构建“ 需求识别-内容推送-实践转化” 培养闭环，有效提升创新能力。二是课堂架构整体化：即是在推荐算法视域下，高校网络思政课堂须整体建构跨学科、跨课堂及跨空间的课堂搭建创新路径，构建线上线下融合、课内外衔接、校内外协同的全方位多层次立体化网络思政教育体系。在推荐算法深度赋能教育场景的当下，高校网络思政课堂的整体建构需突破传统壁垒，实现多维空间有机融合。其一，打破“ 思政课堂” 与“ 课程思政” 的学科壁垒。推荐算法可精准分析不同学科学生的认知特点，将思政元素有机嵌入专业课程，通过算法推送，形成“ 专业教学+价值引领” 的协同效应，实现知识传授与价值塑造同频共振。如整合课程，通过算法模拟技术对社会的影响，引导学生思考科技发展与人文价值的辩证[5]关系，这种融合模式有助于培养兼具技术理性与价值理性的复合型人才。其二，消解思政理论、实践与网络课堂的分裂状态。算法能动态匹配理论教学与实践场景，如将线下社会实践数据转化为线上案例库，通过虚拟仿真技术还原历史场景，构建“ 理论阐释-实践验证-网络拓展” 闭环体系。其三，突破线上线下思政课堂的空间桎梏。借助算法实现跨时空资源整合，打造“ 云端+实地” 混合式课堂，使思政教育突破物理边界，形成全天候、立体化的育人格局。打破学科壁垒与空间桎梏。其四，技术伦理[4]（P1）治理：守住价值底线。高校须组建协同工作小组坚决落实学生隐私保护和数据安全工作，定期审查算法透明度、推荐逻辑合理性，而“ 合理性最终被归结为能否在价值论的层次上找到一种合理评价的标准的问题” [6]，通过严格把控数据采集边界，规范数据使用流程，切实维护学生在教育中的合法权益。“ 八化” 联动协同融合赋能机制通过技术适配、机制创新与生态构建三维联动，构建“ 技术赋能+价值引领” 双轮驱动模式，推动思政教育从“ 数字化” 向“ 智慧化” 跃迁，深入探索生成式人工智能、元宇宙等新技术对思政教育的影响，完善算法伦理治理框架，为算法视域下高校网络思政提供可复制的实践范式。

五、推荐算法视域下高校网络思政实施策略分析框架

基于高校网络思政面临的现实困境，本项目设计框架为“ 一主线、两空间、三课堂、四统一、五流程及八化融合赋能机制” 的有机整体。“ 决定系统中每个要素的地位的普遍规律支配着整个系统” [7]。“ 123458” 系统框架为推荐算法视域下高校网络思政靶向育人模式提供有力的理论支撑和实践指导，在该有机系统链条中，各要素联动协同融通融合发展是算法推荐高校网络思政靶向育人模式的重点和关键，靶向育人模式成为推荐算法视域下高校网络思政精准化、生态化、智慧化和规范化的关键与突破口。须从“ 一主线（立德树人）、两空间（线上线下联动协同融合发展）、三课堂（思政理论课堂、思政实践课堂、网络思政课堂）、四统一（思政知识传授、思政能力培养、思政情感养成和思政行为引领四者相统一）、五流程（测-引+析+评-用）及八化融合赋能机制” 的系统整体出发，探究该系统内各要素联动协同融合发展中，推进算法时代高校网络思政创新发展。

在智能推荐技术视域下，“ 立德树人” ，确保教育内容政治正确性、价值引领性与合理性，而合理性的效用标准则归结为“ 具有语言能力和行为能力的主体的一种素质，它表现在总是能够得到充分证明的行为方式之中” [8]。通过精准推送符合育人要求的优质资源，系统引导学生树立正确的三观，“ 立德树人” 。线上线下“ 两空间” 协同联动融合发展是拓展高校网络思政覆盖面的关键路径。线上空间依托智能推荐技术实现教育内容的精准投放与个性化学习；线下空间通过课堂教学、实践体验等方式促进理论内化与实践转化。二者有机融合不仅建构起多维立体的教育渠道，更显著提升了教育的交互性与实效性。通过系统整合两类空间的资源优势，形成优势互补协同互促的发展格局，从而推动高校网络思政教育实现高质量发展。构建“ 理论-实践-网络” 三课堂联动协同融通融合整合的思政教育体系，是推进全方位多层次育人的关键举措。思政理论课堂作为主渠道，通过系统讲授马克思主义与中国特色社会主义理论体系，筑牢学生思想根基；思政实践课堂依托校内外主题实践，促进理论知识向实践能力转化；网络思政课堂借助智能推荐技术，实现个性化、精准化的学习支持。三课堂深度融合形成优势互补的育人格局：理论教学提供思想引领，实践活动促进内化吸收，网络平台拓展教育时空。这种立体化教育模式既强化了理论武装与实践育人的有机结合，又通过线上线下资源整合，显著提升思政教育的覆盖面与实效性。“ 四统一” 原则体现思政教育的系统性、完整性。思政知识传授是基础，通过系统的理论教育使学生掌握马克思主义基本原理；能力培养是关键，将理论讲授、实践活动与案例分析有机结合，提升学生的思辨与创新能力；情感养成是核心，借助情感教育和心理辅导，培养学生积极健康的情感能力与态度；行为引领是目标，通过示范引领和行为规范，促成学生知行合一。这四个维度的有机统一，实现知识习得、能力提升、情感陶冶和行为养成的全方位育人，有效提升学生综合素养。五流程（测-引+析+评-用）育人模式（或程序）以建构高校网络思政精准化规范化的闭环育人系统。基于测评把握学生思政基础与需求，为个性化推荐提供依据；通过兴趣引导精准锚定育人目标；依托学情分析与反馈动态优化教学策略；以成效评估验证教育成果；最终推动知识向实践转化，实现知行合一。在此螺旋上升的闭环中，促进知识-能力-素质-价值（选择与定位）-行为五大系统的协同运行与转化，并通过新知识-新能力系统的迭代发展，确保高校网络思政教育精准化、智能化和规范化。八化联动协同融合发展赋能机制是赋能推荐算法视域下推进高校网络思政教育创新发展的关键。在“ 一主线、两空间、三课堂、四统一、五流程、八融合赋能机制” 系统框架内各要素有着联动协同融合发展的深刻关联。“ 立德树人” 作为核心主线贯穿全过程，系统引领发展方向；线上线下空间联动协同拓宽思政教育渠道，创新教育范式；三课堂有机融合实现思政教育全覆盖；四统一机制保障教育的方向性、系统性和全面性；五流程运行提升教育的精准化与智能化水平；八化联动协同融合发展赋能机制为教育创新发展注入持续动能，端赖于各要素在联动、协同与融合的辩证统一中，系统达成高校网络思政整体性创新。

结语：为发挥推荐算法在高校网络思政教育中的核心支撑作用，该技术从三个维度实现赋能：内容层面，依托数据驱动机制精准筛选并推送符合立德树人根本任务的优质资源，有效引导学生树立科学正确的世界观、人生观与价值观；渠道层面，通过智能匹配模型促进线上线下教育资源的高效整合与协同利用，构建多模态协同联动的立体化教育空间；方法层面，突破传统课堂时空边界，借助三课堂深度融合机制为学生提供高度个性化的自适应学习体验。同时，算法技术为“ 四统一” 原则的落实提供方法论支持，保障知识传授、能力培养、情感陶冶与行为养成的有机统一；优化“ 五流程” 运行机制的智能化水平，提升教育过程的精准化与自适应能力；驱动“ 八化” 联动机制创新，为教育系统可持续发展注入持续动能。在技术赋能下，各教育要素形成深度耦合、协同演进的良性生态，共同推动高校网络思政教育向精准化、生态化、智慧化和规范化的高阶形态演进，共同推动高校网络思政向精准化、生态化、智慧化与规范化的高阶形态演进，为培养全面发展的高素质人才贡献智慧与力量。

参考文献

[1]张劲.算法推荐驱动高校思想政治教育效果提升路径[J].理论观察,2025,(06).

[2]任祥伟,曹小丽.人工智能时代网络意识形态的智能景观、风险样态及其应对策略[J].实事求是,2025,(01):40.

[3]张贵礼.数字资源融贯高校思想政治教育的路径探析[J].高教论坛,2024,(08):14

[4]蒋明敏,蒋悦.智媒时代网络思想政治教育数智化叙事的困境与突破[J].南京邮电大学学报(社会科学版),2025-09-06.

[5]恩格斯.自然辩证法[M].中共中央马克思恩格斯列宁斯大林著作编译局编译.北京：人民出版社，2018.3:75.

[6]周林东.科学哲学[M].上海:复旦大学出版社,2004(8):94.

[7][英]特伦斯·霍克斯.结构主义和符号学[M].瞿铁鹏 译.刘峰 校.上海:上海译文出版社，1997(7):15.

[8][德]于尔根·哈贝马斯.交往行为理论[M].曹卫东 译.上海:上海人民出版社,2004:22.

作者简介：

岳胜（1980－），男，四川遂宁人，马克思主义学院教师，讲师，硕士研究生，法学硕士，研究方向:马克思主义理论与思想政治教育。

严肃梅（1988－），女，四川遂宁人，学生处学生资助干事，大学本科，理学学士，研究方向:大学生资助育人。

基金项目：2024 年四川省思想政治教育研究课题（思想政治理论课青年教师专项）项目“ 推荐算法视域下高校网络思政实施策略研究” （SZQ2024135）；2024 年网络思想政治教育研究课题“ 协同育人视角下高校思政教育数字叙事体系建构策略研究” （CJWSZ24-36）；四川大学生思想政治教育研究中心 2025 年课题“ 习近平文化思想融入‘ 形势与政策’ 课教学全过程研究” （CSZ25083）；2020 年度教育部高校思想政治理论课教师研究专项“ 成渝高校网络思政教育资源共建共享机制研究” (20JDSZK062)；2024 年教育教学改革研究项目《基于高素质技术技能人才培养的高职思政课课程群探索》（CNYZJGXM20241007）。