2026-06-12 13:38:46
摘 要：数智技术的发展为思想政治教育精准化开辟了新的可能。大数据、人工智能、知识图谱等技术所具备的数据感知、智能分析和动态反馈能力，与思想政治教育对针对性和实效性的内在追求形成了功能互补和逻辑同构的关系，二者之间存在内在的逻辑契合。然而，这一融合在实践中仍面临数据伦理边界模糊、育人主体数智能力参差不齐、协同机制与制度保障缺位等现实制约，其根源在于技术应用的推进速度与教育主体的能力建设、制度规范的跟进速度之间存在明显落差。为此，应坚持价值理性对技术理性的统摄，以分层分类的方式提升育人主体的数智素养，并以系统思维打通部门壁垒、构建多主体协同的育人生态，确保技术应用始终服务于育人目标而非偏离育人方向。
关键词：数智技术;思想政治教育;精准育人;实现机制;优化路径
引言
随着大数据、人工智能等技术在教育领域的广泛渗透，如何借助数智技术提升思想政治教育的针对性与实效性，已成为高校育人工作面临的重要议题。中共中央国务院印发的《关于新时代加强和改进思想政治工作的意见》中明确指出“推动思想政治工作传统优势与信息技术深度融合，使互联网这个最大变量变成事业发展的最大增量。”《教育强国建设规划纲要(2024—2035年)》也明确要求：“促进人工智能助力教育变革。”这些顶层设计为数智技术融入高校思想政治教育指明了方向。以大数据、人工智能等深度融合为特征的数智技术，凭借其在数据感知、智能分析与动态反馈方面的技术优势，在提高教育教学效率、促进因材施教、保障教育公平等方面展现出显著价值，为精准思政的深入推进提供了有力支撑。把握这一技术机遇，推动高校思想政治工作在精准识别、精准供给、精准评价等环节实现系统性跃升，已成为提升育人精准化、智能化、科学化水平的关键路径。
1 数智技术赋能思想政治教育精准化的内在逻辑
1.1 技术逻辑：数智技术为精准育人提供技术基础
思想政治教育精准化的实现，需要相应的技术条件作为支撑。近年来，大数据、人工智能、知识图谱等数智技术在教育领域的广泛应用，为思想政治教育突破传统经验式育人模式、走向数据驱动的精准化育人提供了现实基础。
从技术构成来看，支撑精准育人的数智技术主要涉及三个层面。大数据技术为精准育人提供了数据基础。学生的在线学习记录、网络空间中的表达内容、校园日常行为轨迹等，都可以通过大数据技术进行采集和整合，帮助教育者更加全面地把握学生的思想状态和现实需求，使“了解学生”不再仅仅依赖主观经验，而是有了可参照的客观依据。在此基础上，人工智能技术进一步提供了分析能力。面对大规模、多维度的学生数据，人工智能能够通过算法模型进行研判，识别学生群体中的共性特征与个体差异，为教育内容的匹配和育人策略的调整提供智能化的辅助支持。与此同时，知识图谱技术则提供了一种新的内容组织方式。它将思想政治教育的理论资源、教学案例与学生的具体需求进行结构化关联，使教育内容的供给更具针对性，从“统一推”转向“按需匹配”。
从运行过程来看，上述技术并非各自独立发挥作用，而是共同构成了一个相对完整的链条，大致遵循“数据采集—智能分析—辅助决策—反馈优化”的逻辑。教育者借助学习平台、校园管理系统等渠道获取学生的思想行为数据，再通过算法模型对数据进行分析，形成对学生思想状况的基本判断，进而据此开展有针对性的教育活动。而教育实施之后的效果数据又会被重新纳入系统，用于调整和优化后续的育人方案。这一闭环过程使思想政治教育能够从“一次性实施”走向“持续性改进”。
当然，技术逻辑为精准育人提供的是能力条件，而非价值方向。数智技术能够回答如何做到精准的问题，但为什么要精准以及精准要达成什么样的育人目标等这些根本性问题仍然需要回到思想政治教育自身的价值立场中去回答。
1.2 教育逻辑：精准化是思想政治教育高质量发展的内在要求
教育逻辑要回答的则是思想政治教育为什么需要精准化的问题。精准化并不是外部技术强加给思想政治教育的新要求，而是思想政治教育自身发展到一定阶段后，从内部生长出来的现实需求。
传统思想政治教育在实践中长期面临一个困境：教育内容和方式的统一性与学生个体需求的差异性之间存在张力。当代大学生在成长背景、信息接触渠道、价值观念等方面呈现出明显的多样性，不同学生面临的思想困惑和成长需求各不相同。当教育者用同一套内容、同一种方式面对所有学生时，教育信息就很难真正抵达每个人的认知深处，容易出现教育供给与教育需求之间出现了结构性的错位。事实上，因材施教本身就是中国教育传统中的核心理念。思想政治教育作为一项面向人的工作，其根本目的是促进学生思想认识的真实转变和价值观念的内在认同，而不仅仅是完成知识层面的传递。要实现这一目标，就需要关注到每个学生的具体处境和真实需要，在教育内容、方式和节奏上作出相应的调整。从这个意义上来讲，精准化是思想政治教育回归育人本质的一种体现。因为它要求教育者不再满足于“覆盖”，而是追问是否真正产生了作用。
与此同时，新时代对思想政治教育也提出了更高的质量要求。精准化正是对这一要求的具体回应：它不是要缩小教育的范围，而是要在保持广泛覆盖的前提下，提升教育对每一个个体的有效性。可以说，精准化既是思想政治教育适应时代变化的主动选择，也是其实现高质量发展的内在逻辑。正是基于这样的教育逻辑，数智技术的介入才获得了正当性——它不是为了技术而技术，而是为了回应思想政治教育自身对精准化的迫切需要。
1.3 耦合逻辑：数智技术与思政教育精准化的契合点
数智技术与思政教育的契合首先体现在功能层面的对应关系上。思想政治教育精准化所需要的核心能力—了解学生、识别需求、匹配内容、评估效果—恰好是数智技术所擅长解决的问题。教育者希望更准确地把握学生的思想动态，数智技术提供了数据采集和分析的手段;教育者希望内容供给更有针对性，知识图谱和智能推荐提供了实现路径;教育者希望及时了解教育效果并作出调整，数据反馈机制使这一过程成为可能。换言之，数智技术的能力恰好对应了精准育人的需求，二者之间存在天然的功能互补关系。从更深层来看，这种契合还体现在运行逻辑的相通性上。思想政治教育的育人过程本身就包含“认识学生—选择策略—实施教育—观察反馈—调整改进”的基本环节，这与数智技术“采集—分析—决策—优化”的运行链条在结构上是同构的。数智技术并没有改变思想政治教育的基本流程，而是在每一个环节上提供了更高效、更精细的支持。从这个意义上说，技术赋能并非对育人规律的偏离，而是对育人规律的技术化表达和增强。
所以，数智技术与思想政治教育精准化之间的耦合，既有功能层面的互补，也有逻辑层面的相通。二者的契合是建立在共同的目标指向之上的，即都是为了更好地认识学生、回应学生、影响学生。
2 数智技术赋能思想政治教育精准化的现实挑战
2.1 数据伦理失范与安全风险并存
数智技术赋能精准育人的前提是对学生数据的采集和使用，但这一过程本身也带来了伦理和安全层面的隐忧。数据是精准识别和精准供给的基础，然而当数据采集的范围、方式和用途缺乏明确的规范时，技术赋能就可能在实现精准化的同时触及学生权益的边界。在数据采集层面，精准育人对数据的需求使得采集范围不断扩展，从学习行为数据延伸到社交表达、生活轨迹、消费记录等多个维度。这种多源数据的汇聚固然有助于形成更完整的学生画像，但也带来了采集边界模糊的问题——哪些数据属于教育所必需的合理范围，哪些已经越过了学生隐私的边界，目前在实践中尚缺乏清晰的界定标准。当学生在不知情或未充分知情的情况下被大规模采集个人信息时，教育的善意初衷与学生的隐私权利之间就产生了张力。
在数据分析和管理层面，风险同样不容忽视。算法在处理数据和生成判断的过程中并非完全中立，算法模型的设计逻辑、训练数据的构成方式都可能内含某种倾向性，导致对不同学生群体的识别和评价出现偏差。如果这种偏差未被察觉和纠正，就可能使部分学生在教育资源的分配和关注度上处于不利位置，进而影响育人的公平性。精准化本身追求的是对每个个体的有效回应，但如果算法本身存在偏见，精准化反而可能固化甚至放大既有的不平等。与此同时，大量学生个人信息的集中存储和流转增加了数据泄露和滥用的风险。一旦数据安全防护不到位，学生的思想倾向、行为特征等敏感信息就可能被不当获取或用于非教育目的，不仅损害学生的合法权益，也会削弱学生对数智化育人方式的信任。而信任一旦受损，精准育人所依赖的数据基础本身就会动摇。
2.2 育人主体数智实践能力不足
数智技术要真正服务于思想政治教育精准化，最终需要依靠教育者来落地实施。技术本身只是工具，能否发挥作用、发挥到什么程度，在很大程度上取决于使用者的能力水平。当前，思想政治教育工作者在数智素养方面整体上仍存在明显的短板，这构成了精准育人落地过程中的一个现实瓶颈。从现状来看，不同教育者之间的数智能力差异较大。部分教育者能够较为熟练地运用数据平台和智能工具辅助教学，但也有相当一部分教育者对数智技术的认知仍停留在概念层面，缺乏将技术手段转化为教育实践的具体能力。这种参差不齐的状况，使得数智赋能精准育人在不同教育者、不同院校之间的推进程度存在明显落差。
更深层的问题在于，即便教育者具备了一定的技术操作能力，也不意味着技术与教育之间就实现了真正的融合。在实践中，不少教育者对数智工具的使用仍停留在表层——将技术作为信息展示或数据查看的辅助手段，而未能将其深度嵌入到育人目标的设定、教育内容的选择和教育策略的调整等核心环节中。技术与教育之间存在脱节的现象。工具在用，但育人逻辑并未因此发生实质性的改变。造成这一状况的原因之一，在于当前缺乏系统化、针对性的数智能力培训机制。现有的培训往往侧重于技术操作层面的普及，而对如何将技术思维与育人思维有机结合、如何在具体教育场景中灵活运用数智手段等问题关注不足，难以帮助教育者真正完成从“会用技术”到“善用技术育人”的跨越。
2.3 协同育人机制与制度保障尚不健全
数智技术赋能精准育人不是某一个部门或某一类主体能够独立完成的工作，它涉及教学、学工、心理、网络管理等多个系统的协同配合。然而在实践中，各主体之间的数据共享和协同联动仍然存在明显不足。造成这一状况的原因在于，高校内部各职能部门长期以来形成了相对独立的工作体系和管理逻辑，各自的数据采集标准、存储方式和使用权限互不统一。教学系统关注学业表现，学工系统关注日常行为，心理中心关注心理状态——这些数据从各自的管理目标出发是完整的，但从精准育人所需要的整体性学生认知来看却是割裂的。问题不在于数据不存在，而在于现有的组织架构和工作机制没有为跨部门的数据流通提供制度化的通道。当数据无法被关联和整合时，精准识别就只能基于局部信息作出判断，其准确性和全面性必然受到制约。
平台建设和制度规范层面的滞后进一步加剧了这一困境。当前不少高校在推进数智化育人时，各部门分别建设自己的平台和系统，这种分散建设的方式源于各部门在项目立项、经费使用和绩效考核上的独立性——每个部门倾向于建设服务自身业务需求的系统，而非优先考虑与其他系统的兼容和对接。由此形成的“信息孤岛”不是技术上不可解决，而是在组织激励和资源配置机制上缺乏推动整合的动力。在制度层面，数智技术在教育中的应用涉及数据采集权限、使用范围、存储期限、伦理审查等一系列问题，但由于技术应用的推进速度快于制度建设的跟进速度，许多环节仍处于规则模糊的状态。制度的缺位不仅增加了伦理风险发生的可能性，更重要的是，它使得精准育人的各参与主体在实际操作中缺乏明确的行为边界和责任归属，协同合作因此难以建立在稳定的规则基础之上。
3 数智技术赋能思想政治教育精准化的优化路径
3.1 坚持价值理性对技术理性的统摄
针对数据伦理失范与安全风险的问题，根本的应对思路不在于限制技术的使用，而在于为技术的应用确立清晰的价值坐标。数智技术进入思想政治教育领域，其合法性基础在于服务育人目标，而非追求技术效率的最大化。因此，必须在技术应用的全过程中贯穿“育人为本”的根本原则，使技术始终处于教育价值的引导之下，而非反过来让教育逻辑被技术逻辑所裹挟。这一原则不能仅停留在理念层面，而需要转化为具体的制度安排和操作规范。
在实践层面，这意味着需要建立一套覆盖数据采集、算法应用和结果使用全流程的伦理规范框架。在数据采集环节，应当明确界定哪些数据属于教育所必需的合理范围，采集行为应以学生知情同意为前提，并对采集的目的、范围和存储期限作出明确限定。在算法应用环节，应当建立算法透明性和可解释性的基本要求，对算法模型可能产生的偏见进行定期审查和修正，防止技术判断对学生形成不公正的分类或评价。在结果使用环节，应当确保数据分析的结论仅用于教育改进目的，不得被挪作他用或向无关方披露。与此同时，无论技术如何发展，教育者在育人过程中的价值引领地位不能被削弱。数智技术提供的是辅助判断和信息支撑，最终的教育决策仍然需要由教育者基于专业判断和人文关怀来作出。人机协同的理想状态不是技术替代人，而是技术增强人的判断力和行动力，教育者始终是育人过程中的主导者而非旁观者。
3.2 构建分层分类的育人主体数智素养培育体系
中共中央与国务院印发的《教育强国建设规划纲要(2024—2035年)》中也强调要“制定完善师生数字素养标准，深化人工智能助推教师队伍建设。” 所以针对育人主体数智实践能力不足的问题，需要建立数字素养标准与系统化的培养机制，培养一批高素质的教师队伍。但这种培养不能采取一刀切的方式，因为不同岗位的教育者在精准育人中承担的角色不同，所需要的数智能力也存在差异。管理者需要的是数智决策意识和数据治理能力，即能够理解数据在教育决策中的价值，能够从制度和资源层面为数智化育人创造条件;而一线教师需要的是将技术工具与教育教学深度融合的能力，即不仅会操作工具，更能够将数据分析的结果转化为教学内容和方式的调整依据。队伍辅导员和学工队伍需要的则是面向学生日常管理的数据分析和精准回应能力，即能够借助数据手段及时感知学生的需求变化并作出有针对性的回应。
基于这种差异，数智素养的培育应当按照岗位职责和能力需求进行分层设计。对管理者的培养重点在于提升其对数智化育人的整体认知和统筹规划能力，使其能够在顶层设计中为技术应用预留空间、配置资源。对一线教师的培养重点在于打通技术操作与教育实践之间的连接，帮助其理解数据背后的教育含义，而非仅仅停留在工具使用的层面。对辅导员和学工队伍的培养重点在于强化实操训练，使其能够在日常工作中熟练运用数据平台进行学生状况的研判和教育策略的调整。这种分层分类的培育方式，能够使不同主体各自补齐短板，形成在各自岗位上有效运用数智技术的实际能力，而非泛泛地要求所有人都掌握同样的技术技能。
3.3 以系统思维完善协同育人生态
针对协同机制与制度保障不健全的问题，需要跳出单一部门或单一环节的视角，以系统思维来推进精准育人的整体建设。前文分析指出，当前协同不足的根源在于各部门之间缺乏数据流通的制度化通道和统一的技术标准，因此优化的着力点首先在于搭建能够实现多主体数据互通的一体化平台。这一平台不是要取代各部门现有的业务系统，而是在各系统之上建立一个数据汇聚和共享的中间层，通过统一的数据接口和标准规范，使分散在不同系统中的学生信息能够被关联和整合，为精准识别和精准供给提供完整的数据支撑。
平台建设解决的是技术层面的互通问题，但协同育人的真正实现还需要在组织层面建立起有效的联动机制。这意味着需要打破部门之间的壁垒，建立校内各育人主体之间的常态化沟通和协作机制，同时将校外资源纳入协同范围，形成校内外联动、线上线下贯通的育人网络。在此基础上，精准育人的各个环节——从识别学生需求，到匹配教育内容，到评估育人效果，再到根据反馈进行调整——应当被整合为一个有机运行的闭环体系，而非各自为政的独立环节。只有当识别、供给、评估、反馈之间形成顺畅的信息流转和协同配合，精准育人才能从理念层面真正落地为可持续运行的实践机制。
4 结语
数智技术与思想政治教育精准育人之间的融合，不是技术对教育的单方面改造，而是建立在共同目标指向上的内在对接——二者都指向更准确地认识学生、更有效地回应学生这一根本目的。这种融合在逻辑上具有合理性，但并非自然而然地走向理想状态。它需要以价值理性统摄技术理性作为根本前提，需要育人主体具备将技术能力转化为育人实践的真实能力，也需要制度层面为协同运行提供稳定的规则保障。技术赋能的边界，归根结底应由教育的价值逻辑来划定，而非由技术的效率逻辑来主导。以上研究主要从理论层面展开，未来可结合高校具体实践对精准育人机制的实际运行效果进行实证检验，以进一步丰富和完善相关理论认识。(作者：支木出坡 学校：西北农林科技大学马克思主义学院硕士研究生)
