“数字中国”背景下智能算法赋能高职院校精准思政的应用研究

　　陈杜昊 陕西工业职业技术学院

　　摘要：思政课是落实立德树人根本任务的关键课程，通过智能算法赋能精准思政既是丰富思政课教学数字化应用的大势所趋，也将在高职院校精准思政工作中大有可为。智能算法以精准画像学情、精准把脉教情、精准评估课程的方式赋能高职院校精准思政实现。在实践中，也出现了师生数字素养有待提升、课程的数字含金量有待提高、数据采集的深广度有待拓展等现实问题。高职院校需要从师生协同创新、以赛促改、资源融通等方面提升精准思政的质量。

　　关键字：精准思政；智能算法；赋能；高职院校

　　引言

　　中国共产党第二十次全国代表大会报告中指出，“办好人民满意的教育”，“全面贯彻党的教育方针，落实立德树人根本任务，培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人”[1]。思政课是落实立德树人根本任务的关键课程，高职院校如何基于高职学生学情，有针对性地开展课程创新、提升课程质量、实现精准思政，是培养德才兼备的职业人才的关键。在加快建设“数字中国”背景下，数字化技术突飞猛进，数字技术应用遍地开花。而思政课如何适应技术发展、掌握技术应用、服务课程创新，高职院校又如何通过数字技术的深度应用提升精准思政的质量，则亟待深入研究。

　　1. 智能算法赋能高职院校精准思政的背景及意义

　　1.1 丰富思政课教学数字化应用场景是大势所趋

　　思政课数字化升级是数字中国建设教育领域的必然选择。2023年2月中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，指出要“促进数字公共服务普惠化，大力实施国家教育数字化战略行动，完善国家智慧教育平台”[2]，国家教育数字化已经上升为战略行动，思政课的数字化升级也势在必行。

　　思政课数字化升级是高职院校开展精准思政的创新之举。围绕“讲深讲活讲透思政课”的课程目标，思政课的数字化升级既是对数字生活、学习的主动适应，也是用技术手段来弥补教育教学短板、加深教育规律认识的主动出击。高职院校精准思政，就是基于职业院校学生特定学情进行思政教育的精准施策。思政课数字化升级能够更加精准地掌握学情数据，同时通过智能算法更加迅捷地找出教学规律，进而找出精准施策的“靶点”，让精准思政有的放矢。

　　1.2 智能算法赋能高职院校精准思政将大有可为

　　智能算法在思政教育中的应用，是实施教育教学数字化战略行动的重要举措，也是新技术环境下落实立德树人根本任务的必然选择，其意义体现在以下三个方面：

　　一是提升高职院校思政教育的精度。高职院校的学情不同于普通高校，具有自身特点，这是由高职学生的生源结构、就业去向、培养方式以及职业教育侧重点的不同决定的。对智能算法赋能高职院校精准思政的研究与实践，是在认识到高职院校学生差异化的前提下，用智能算法进行聚类、预测，“量体裁衣”地开展有针对性的思政教育工作，提升高职院校思政教育的精度。

　　二是拓展高职院校精准思政的路径。高职院校的校情不同于普通高校，因此在解决精准思政问题的渠道上也存在差异。智能算法赋能高职院校精准思政的研究与实践，是以高职院校思政教育工作的实际情况为立足点，以“找准人群”“用对内容”“辨清效果”为目标导向，用数字化技术对教学数据进行收集与分析，着力研究如何解决高职院校思政教育工作中具体存在的实际困难，为高职院校精准思政拓展创新育人路径。

　　三是创新智能算法数据分析的应用。在数字技术日新月异的当下，高职院校也都在着力推进自身数字校园建设，现在高职院校在大数据收集上已经初具规模，建设的重点已经转向如何用好数据。智能算法应用于精准思政的研究与实践，不仅为精准思政开辟了创新路径，为高校大数据的深度挖掘和深度利用开拓了提升路径，还为智能算法的应用创新了实践场景，创新智能算法数据分析的应用模式。

　　2. 智能算法赋能高职院校精准思政的研究与应用

　　2.1 高职院校精准思政的研究

　　在知网上以“精准思政”为主题词搜索期刊文献，可以发现此类研究共973篇。最早可追溯到2014年，从2018年开始每年的发文量逐年递增，已经成为思政学科的研究热点问题之一。从学科分布来看，与职业教育相关的此类研究占比不足四分之一，仍处于探索阶段，还需要积极借鉴普通高等院校的经验。

　　大数据背景下精准思政的研究。关于精准思政的研究主要集中在理论以及实践研究两大方面。其中理论研究集中讨论精准思政的可行性和必然性、逻辑生成、价值意蕴以及相关的方式方法。而实践研究则主要集中于高校精准思政的具体实施方法和路径以及实证研究。潘治（2021）[3]认为，高校实施精准思政是解决思政教育供需矛盾的法宝；是实现立德树人根本任务的关键，同时还有利于提升思政队伍工作效能。梁俊峰（2020）[4]则关注到，真正做到精准思政，需要按照“精准识别—精准定制—精准滴灌”的逻辑序列，从而才能实现精准育人。

　　智能算法赋能精准思政的研究。对智能算法赋能精准思政的研究主要集中在困境、算法以及实践路径。温旭（2020）[5]认为，算法是具有精准“赋能”效应的快速、高效、隐藏的智能技术，思政工作者可在教育内容的“生产－过滤－推荐”环节上精准聚焦、精准施教和精准调适，将思想政治教育内容精准融入大学生的算法消费生活。崔建西、白显良（2021）[6]也认为，智能算法的优势在于它可以通过正反两方面的学习和对比，快速总结思想政治教育经验，加深对思想政治教育本质、规律、范式等核心要义的理解，在赋能思政教育过程中也会更加得心应手。

　　高职院校精准思政的研究。高职院校对智能算法融入思政教育的研究相对单薄，处于起步阶段，未来研究空间广阔。学者们对高职精准思政的研究主要集中在智能算法融入思政课教学的现状、优势与挑战、应对策略等方面。何茂昌（2021）[7]认为智能算法要更好地服务于思政课，不仅是搭建与高职院校学生特征相符的平台，还需要优化课程内容供给，同时提升思政课教师智能化素养，最后还要规范智能算法的数据应用。

　　2.2 智能算法赋能高职院校精准思政的应用

　　高职院校的数字校园建设是数据采集、应用的基础保障，但是海量数据并不直接呈现特征和规律，还需要通过智能算法对海量数据进行分析。智能算法的优势在于能够比人工经验更迅速、客观地找出海量数据背后隐藏的特征和规律，形成大数据分析报告，这就能够为实施精准思政提供科学的分析支撑。然而在精准思政的应用中，算法是当作黑盒被使用的，思政教师应该着力于应用的开发，而非算法的创新。智能算法的赋能下，高职院校可以通过精准画像、精准把脉、精准评估的形式来分析自身的思政课学情、教情和课程质量。

　　精准画像高职院校思政课学情。高职院校与普通高等院校都是以“立德树人”为根本目标开展思政教育工作，但在“教”与“学”两个层面存在诸多差异，有着不尽相同的经验，需要从自身经验出发进行探索。同一院校内，各不相同的学生群组也是思政教育“因材施教”需要考虑的。“学情画像”是在采集全体学生的全面数据的基础上，对每个学生形成独特特征描述，再通过智能算法能够聚类生成不同行为特征的群体画像，以此为依据就可以更具科学性地采取相应的教育模式、选取相应的思政素材，做到有针对性地精准育人。

　　精准把脉高职院校思政课教情。依托大数据采集和智能算法，还可以对高职院校课堂教学数据进行全面、长期、高效的分析，进而形成“课程画像”，能够更加便捷、全面地掌握课程的数字化资源建设、课堂教学的互动参与以及思政课教师团队等教学情况，进而对如何推进课程建设提供科学的决策参考。

　　精准评估高职院校思政课质量。通过对高职院校学生数据的长期收集，借助智能算法的精准评估，在时间维度反向追踪某类群体参与课程学习的行为轨迹，找出构成这类学生特征的关键课程影响因素，形成一张不同教学方法与不同学生反馈相对应的“经络图”，进而从更长的时间维度来评估思政课质量。同时，通过智能算法，选定特定结果溯源影响因素，还能反向找出解决特定教学问题的最优解决路径。

　　3. 智能算法赋能高职院校精准思政的现实困境与提升路径

　　3.1 智能算法赋能高职院校精准思政的现实困境

　　智能算法一般以教学平台分析功能的形式应用于高职院校精准思政。随着数字校园建设的持续推进，高职院校已经普遍具有运用智能算法开展大数据分析的基础条件，但在精准思政的实践中，也暴露出亟待改进的问题。

　　师生的数字化素养有待提升。智能算法的应用是基于大数据采集而实现的，数据越丰富，分析越精确。而教师和学生如果数字意识薄弱，就会缺少对教学、学习数据“留痕”的主动性，进而降低了数据的丰富性。现阶段高职院校数字校园建设普遍转向内涵发展的新阶段，高职院校师生的数字化意识与发展要求相比仍有较大差距。同时，高职院校思政课教师的数字化技术水平参差不齐，这也直接影响了精准思政的设计与实践。

　　课程的数字含金量有待提高。高职院校在思政课的数字化建设上，借鉴普通高校的经验，普遍注重在线课程的数量与质量，以及课程各类资源的丰富性，相对地缺少精准思政需要的针对性。学生依然需要从平台的海量信息中找到适合自己的学习信息，未能有效通过学生的精准画像来实现定向推送。尽管丰富的资源能在整体上匹配了全体学生的需要，但从精准思政的要求和具体学生的需要来看，思政课的数字含金量仍有很大待提高的空间。

　　数据采集的深广度有待拓展。精准思政需要智能算法的支持，算法分析的前提则是数据采集。高职院校精准思政普遍是围绕思政课，通过信息化教学平台收集学生、教师与课程数据，多局限于教学数据。一方面，教学数据未能与学生的其他数据整合融通，精准思政的数据来源较为单一；另一方面，教学数据受人员素养、采集设备、反馈频率等因素的影响，依然存在不全面、不连续的现实问题。

　　3.2 智能算法赋能高职院校精准思政的提升路径

　　面对高职院校精准思政实践中存在的困难，不能因噎废食放弃教育信息化的历史机遇，应该正视问题谋创新，寻找适应高职教育特点的解决办法。

　　协同创新，提升师生的数字化素养。数字化素养的提升，对于高职院校的师生而言，都是新事物，是共同面对的崭新课题。首先，高职院校应该有目的、有针对、有计划地引导思政课教师自觉提升数字意识和数字技能，只有解决好了教师数字化素养的问题，教师才能将智能算法应用于教育实践，也才能够通过智能算法的分析来对精准思政提供支持。其次，要鼓励师生协同创新，动员学生参与课程的数字化建设，让学生适应思政课数字化教学的新环境，更广泛、更主动地参与思政教育相关数据的生成，以此为智能算法在精准思政中的应用夯实数据基石。最后，技术的应用关键在人，面对教师在创新中可能出现的“怕出错”和“少动力”问题，要建立一定的容错和奖励机制，对勤于学习、敢于创新的教师给予鼓励与支持，让“以信息技术带动思政创新”蔚然成风。

　　以赛促改，夯实课程的数字含金量。实践是检验真理的唯一标准，丰富的数字化资源只有精准匹配了学情，才能算是含金量十足的精品课程。高职院校应以各类教学竞赛、微课竞赛为重要抓手，让数字化资源实战化，以课程实践来检验数字教学资源的实际质量，从而减少资源冗余，提升教学资源的有效适配，让学生能够感受到由技术带来的便利与精准。以学生收获感的提升来重新评估课程的数字含金量，让数字技术在课程与教育中的应用始终坚持育人本位。

　　资源融通，拓展数据采集的深广度。智能算法对精准思政的决策支持力度，取决于数据的丰富程度。要解决数据来源单一和质量不高的问题，高职院校需要从学校发展的大格局出发，全面统筹工作。一方面，横向融通要广度，高职院校应把全校各平台的数据统一下成一盘棋，把教学数据和学工数据、后勤数据相融通，尽可能全面、连续获取学生信息，以此克服数据来源单一；另一方面，纵向拓展要深度，高职院校要加快改进、完善教学数据的采集，尽可能提升教学数据生成的连续性、持续性，为数据分析提供尽可能完整的数据支持，以此提高原始数据的质量。

　　结语

　　运用智能算法来赋能高职院校精准思政，是落实立德树人根本任务、国家教育数字化战略、职业教育改革这三项任务的共同需要。高职院校应该紧抓这个发展的机遇期，借力信息技术，实现追赶超越。但同时也应该认识到，技术的成功应用源于人的创新与实践。2023年2月教育部印发了《教师数字素养》，对教师的数字素养提出了新的要求，这是在加快建设“数字中国”大背景下，对培养“数字中国”的建设者，需要一支什么样的教师队伍提出的新要求[8]。因此，如何建立一支数字素养高的思政教师队伍，来引领精准思政的创新发展，成为高职院校需要解决的又一课题。

　　参考文献：

　　[1]马银彬.全面贯彻党的教育方针落实立德树人根本任务，培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人[N].楚雄日报(汉),2021-9-8(1).

　　[2]中共中央国务院印发《数字中国建设整体布局规划》[N].人民日报,2023-2-28(1).

　　[3]潘治.高校实施精准思政：价值·困境·路径[J].中学政治教学参考,2021,(20):63-65.

　　[4]梁俊峰.“精准思政”的逻辑生成和实践路径[J].中学政治教学参考,2020,(33):40-41.

　　[5]温旭.智能算法助推高校精准思政的逻辑进路[J].思想理论教育,2020,(6):81-85.

　　[6]崔建西,白显良.智能思政：思想政治教育创新发展的新形态[J].思想理论教育,2021,(10):83-88.

　　[7]何茂昌.人工智能融入高职思政课教学的现实与未来[J].中国职业技术教育,2021,(35):50-54.

　　[8]教育部关于发布《教师数字素养》教育行业标准的通知（教科信函〔2022〕58号）[A/OL](2022-12-2)[2023-8-1].http://www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/202302/t20230214_1044634.html.

　　作者简介：陈杜昊，讲师，硕士研究生，研究方向：思想政治教育。

　　课题项目：2022年度陕西省委教育工委研究课题——第二批陕西高校网络思想政治工作研究课题（编号：2022WSYJ100386）。