
教育创新与实践
Journal of Educational Innovation and Practice
- 主办单位:未來中國國際出版集團有限公司
- ISSN:3079-3599(P)
- ISSN:3080-0803(O)
- 期刊分类:教育科学
- 出版周期:月刊
- 投稿量:5
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人工智能驱动的高校网络思政预警干预研究
Research on Early Warning and Intervention of Online Ideological and Political Education in Colleges and Universities Driven by Artificial Intelligence
引言
随着大数据、人工智能、生成式AI等数字技术与教育领域的深度融合,高校思想政治教育进入数智化转型的关键阶段。当代大学生作为互联网原生群体,日常学习生活、社交表达、价值输出高度依托网络空间,短视频、社交平台、论坛社群、自媒体等多元网络场景,成为大学生思想认知形成、价值观念塑造、情绪态度表达的重要载体。网络空间的开放性、虚拟性、交互性、碎片化特征,使得各类社会思潮、多元价值观念、负面舆情信息快速渗透高校校园,极易引发大学生认知偏差、思想波动、心理失衡,甚至滋生网络言论失范等风险问题,给高校网络思想政治教育工作带来全新挑战。
高校网络思政预警干预是高校思想价值安全建设和思想政治育人工作的重要组成部分,核心是通过动态捕捉大学生网络思想动态、精准识别潜在风险隐患、及时开展靶向教育干预,实现从“事后处置”向“事前预防、事中管控、事后巩固”的育人模式转变。长期以来,我国高校网络思政工作主要依托辅导员人工巡查、舆情人工筛查、线下谈心谈话等传统模式开展预警干预,存在数据覆盖不全、动态监测滞后、风险研判主观、干预方式同质化等突出问题。面对复杂多变的网络舆论环境和个性化的学生思想动态,传统粗放式、经验化的思政风险防控模式,已难以适配新时代高校精准育人、安全育人的核心需求。
本文以人工智能技术赋能为核心切入点,聚焦高校网络思政预警干预的现实痛点,系统梳理技术赋能的理论逻辑与实践价值,深入剖析当前工作开展的现实困境,构建全流程智能化预警干预体系,并提出针对性优化策略,以期推动高校网络思政工作从经验型、被动型、粗放型向智能型、主动型、精准型转型,夯实高校网络思想领域安全屏障,提升新时代高校思想政治教育育人实效。
一、人工智能驱动高校网络思政预警干预的理论逻辑与时代价值
(一)核心理论逻辑
人工智能驱动高校网络思政预警干预,是数字育人理论、精准思政理论、风险治理理论与智能技术理论深度融合的实践产物,具备坚实的理论支撑。首先,精准思政理论是核心指导理论。精准思政强调立足学生个体差异,实现精准识别、精准研判、精准施教、精准帮扶,而人工智能的大数据分析、用户画像、智能匹配功能,恰好契合精准思政的核心内核,能够破解传统思政“大水漫灌”的育人弊端。其次,数字育人理论是基础支撑。数字时代思想政治教育的核心是依托数字技术重构育人场景、优化育人模式、激活育人效能,人工智能作为数字技术的核心载体,为网络思政育人场景革新、流程再造、效能升级提供了技术支撑。最后,风险治理理论是实践导向。高校网络思想价值风险具有隐蔽性、突发性、扩散性特征,人工智能动态监测、实时预警、快速响应的技术优势,能够构建常态化风险治理机制,实现网络思政风险的源头治理、精准治理、长效治理。
同时,人工智能与网络思政预警干预的融合,遵循“数据采集—智能分析—风险预警—精准干预—复盘优化”的闭环运行逻辑。通过多维度采集学生网络行为数据,依托机器学习算法构建思政风险研判模型,对学生思想动态、情绪状态、价值倾向进行量化分析,划分风险等级并触发分级预警,结合学生个体特征制定个性化干预方案,最终通过数据复盘持续优化模型算法和干预策略,形成科学化、系统化的育人闭环。
(二)时代价值
第一,革新网络思政育人模式,提升育人精准度。传统高校网络思政预警干预以人工经验判断为主,依赖辅导员主观认知,难以精准捕捉学生隐性思想问题,存在干预不及时、针对性不强等问题。人工智能技术可实现对学生网络言论、社交行为、学习状态、情绪变化的全方位、全天候监测,通过数据建模生成学生思想动态画像,精准识别学生价值偏差、心理焦虑、认知误区等潜在问题,针对不同风险等级、不同个体特征的学生开展差异化干预教育,实现“一人一策”的精准育人,彻底改变传统同质化育人模式。
第二,筑牢校园思想防线,强化风险防控能力。当前网络舆情传播速度快、扩散范围广、隐蔽性强,负面思潮极易在青年学生群体中快速蔓延,给高校思想安全带来巨大压力。人工智能具备实时监测、快速筛查、智能研判的优势,可第一时间捕捉校园网络负面舆情、错误言论、极端思想,提前预判风险扩散趋势,及时发出预警信号,为舆情处置和思想引导争取窗口期,有效防范化解网络思想领域的风险,筑牢高校网络育人主阵地。
第三,优化思政工作资源配置,提升育人工作效能。高校学生规模大、思想动态复杂,辅导员思政工作任务繁重,传统人工预警干预模式耗时费力、效率低下。人工智能可替代重复性的数据筛查、信息统计、舆情监测等基础工作,大幅降低人工工作压力,让思政工作者将更多精力投入到深度思想引导、人文关怀、心理疏导等核心育人工作中,实现人力资源与技术资源的优化配置,全面提升网络思政工作的科学化、高效化水平。
第四,适配新时代育人要求,推动思政工作现代化。新时代高校立德树人工作要求思想政治教育与时俱进、守正创新,主动适配数字化发展趋势。人工智能驱动的网络思政预警干预体系,是高校思政教育数字化转型的重要实践,顺应了数字教育发展潮流,契合青年学生网络化、数字化的生活学习习惯,能够增强思政教育的时代感、吸引力和感染力,推动高校思想政治教育工作现代化发展。
二、当前高校网络思政预警干预工作的现实困境
(一)技术融合深度不足,智能化应用水平偏低
当前多数高校已初步开展智慧思政建设,搭建了基础的网络思政管理平台,但人工智能技术与思政预警干预工作的融合仍停留在浅层阶段,技术赋能优势未能充分发挥。一方面,部分高校的思政平台仅具备简单的数据统计、信息发布、舆情筛查功能,未引入机器学习、情感计算、智能研判等核心人工智能技术,无法实现对学生思想动态的深度挖掘和隐性风险识别,难以摆脱传统人工辅助的工作模式。另一方面,技术应用同质化严重,多数高校照搬通用化智能系统,未结合本校学生特征、校园舆情特点、育人工作实际进行定制化优化,算法模型适配性不足,风险研判精准度较低,容易出现误判、漏判问题,智能化预警效果大打折扣。此外,部分高校存在重硬件建设、轻应用落地的问题,投入建设的智能思政平台利用率低,未能真正融入日常网络思政预警干预工作,技术赋能流于形式。
(二)数据治理体系不完善,数据质量与安全存隐患
数据是人工智能开展思政预警干预的核心基础,数据的全面性、真实性、安全性直接决定预警干预工作质量。当前高校网络思政数据治理存在诸多短板。其一,数据采集碎片化,高校学生网络数据分散于校园教务系统、社交平台、校园论坛、短视频平台、后勤管理系统等多个端口,各系统数据壁垒突出,数据无法互联互通、整合共享,导致学生思想动态数据采集不全面,难以形成完整的学生思想画像。其二,数据筛选与净化能力不足,网络数据海量繁杂,存在大量无效数据、冗余数据、虚假数据,现有智能系统缺乏精准的数据筛选机制,无效数据干扰风险研判,降低预警精准度。其三,数据安全与隐私保护机制缺失,学生网络行为、言论、情绪数据涉及个人隐私,部分高校智能思政平台数据存储、传输、使用环节缺乏严格的安全管控,存在数据泄露、滥用风险,极易引发学生隐私纠纷,违背育人伦理。
(三)预警干预机制不健全,闭环育人体系缺失
健全的运行机制是保障人工智能赋能效果的关键,当前高校网络思政预警干预尚未形成标准化、系统化的闭环机制。一是分级预警标准模糊,多数高校未结合学生风险类型、风险程度制定科学的分级预警指标体系,对思想偏差、心理负面、舆情参与、言论失范等不同风险缺乏精准界定,风险研判主观性强,预警等级划分不规范,导致干预工作缺乏针对性。二是干预方式同质化、滞后化,现有干预多以线下谈心谈话、统一思想教育为主,针对智能识别的个性化风险问题,缺乏差异化、精准化、常态化的干预手段,对轻度思想波动学生缺乏柔性引导,对重度风险学生缺乏专项帮扶,干预效果不佳。三是缺乏复盘优化机制,多数高校只注重风险预警和短期干预,忽视干预后的跟踪监测、效果评估和长效巩固,未建立数据复盘、模型优化、策略迭代机制,无法实现预警干预工作的持续优化,难以形成“监测—预警—干预—巩固—优化”的完整闭环。
(四)思政队伍数智素养不足,技术应用能力薄弱
思政工作队伍是人工智能网络思政预警干预工作的实施主体,其数智素养直接决定工作落地成效。当前高校辅导员、思政教师队伍普遍存在数智能力短板。一方面,多数思政工作者具备扎实的思政理论功功底和育人经验,但缺乏人工智能、大数据分析、智能平台操作等数字技术素养,无法熟练运用智能思政系统开展数据研判、风险分析、精准干预,难以依托智能技术挖掘学生隐性思想问题,导致智能设备和系统沦为形式化工具。另一方面,高校缺乏常态化的数智思政培训体系,针对思政工作者的人工智能技术、智慧思政应用、数字风险防控等专项培训不足,队伍知识结构更新滞后,难以适配数智化思政工作的发展需求。同时,高校缺乏专业的技术支撑团队,思政工作与技术运维脱节,智能系统出现算法偏差、数据故障时无法及时优化调整,制约智能化预警干预工作常态化开展。
(五)伦理规制体系缺失,技术育人风险凸显
人工智能技术的深度应用在赋能网络思政工作的同时,也带来了一系列伦理风险,而当前高校尚未建立完善的伦理规制体系。一是存在过度监测风险,部分高校为实现全面预警,过度采集学生网络隐私数据,对学生网络行为进行全方位监控,违背教育人文关怀本质,容易引发学生抵触情绪,激化师生矛盾。二是算法偏见风险,人工智能算法依托大数据训练成型,若训练数据存在偏差、指标设置不科学,容易出现风险研判偏见,对学生思想行为产生误判,造成不当干预,损害学生权益。三是技术异化风险,部分高校过度依赖人工智能技术,弱化人工育人主体作用,将智能预警结果作为唯一育人依据,忽视学生个体情感、成长环境、心理特征的差异性,导致思政育人失去人文温度,违背立德树人的根本宗旨。
三、人工智能驱动高校网络思政预警干预体系的构建路径
(一)深耕技术融合,构建智能化动态监测研判体系
推动人工智能与网络思政预警干预深度融合,破除浅层技术应用弊端,构建全方位、动态化、精准化的智能监测研判体系。首先,升级智能思政技术平台,引入自然语言处理、情感计算、机器学习、舆情溯源等核心人工智能技术,优化平台数据挖掘、语义分析、情绪识别、风险研判功能,突破传统平台简单的数据统计局限,精准捕捉学生网络言论中的负面情绪、错误思潮、价值偏差,识别隐性、潜在的思想风险。其次,搭建定制化算法模型,结合高校学生群体特征、校园网络舆情规律、思政育人工作重点,优化风险研判指标体系,区分心理情绪风险、网络行为失范风险、价值观偏差风险等不同类型,细化风险研判标准,提升算法模型的适配性和精准度,有效规避误判、漏判问题。最后,实现全场景动态监测,打通校园内网、学生社交平台、校园论坛、短视频校园账号等多元数据端口,实现学生线上学习、社交表达、舆论参与、行为动态的全天候、全覆盖监测,实时更新学生思想动态数据,为风险预警和精准干预提供实时、全面的数据支撑。
(二)完善数据治理,筑牢预警干预数据安全根基
以规范化数据治理为核心,破解数据碎片化、质量低、不安全等问题,夯实智能预警干预的核心基础。第一,搭建一体化数据共享平台,打破各部门、各系统的数据壁垒,整合学工、教务、后勤、网信、心理中心等多部门数据资源,实现学生网络行为、学业状态、心理测评、日常表现等数据的互联互通、整合共享,构建完整的学生思想动态数据库,形成全方位的学生思想画像。第二,建立标准化数据筛选净化机制,依托人工智能技术对海量网络数据进行分类、筛选、去重、净化,剔除无效、冗余、虚假数据,保留有效育人数据,保障数据真实性、精准性,为风险研判提供高质量数据支撑。第三,健全数据安全与隐私保护制度,明确数据采集、存储、传输、使用的规范流程,严格遵循“最小必要”采集原则,杜绝过度采集学生隐私数据;搭建数据加密防护体系,设置数据访问权限,严防数据泄露、滥用;建立数据安全追责机制,明确各岗位数据管理责任,保障学生个人隐私和数据安全,守住技术育人伦理底线。
(三)健全运行机制,打造全闭环预警干预育人体系
构建“分级预警、分类干预、跟踪复盘、长效巩固”的全闭环运行机制,实现网络思政风险治理的常态化、规范化、精准化。一是建立科学分级预警机制,结合风险影响范围、严重程度、扩散潜力,将网络思政风险划分为一般、较重、重大三个等级,制定明确的预警指标和触发标准。一般风险为轻微负面情绪、普通认知偏差,通过系统自动预警、辅导员日常关注即可管控;较重风险为明显思想波动、负面言论传播、轻度心理问题,触发专项预警,启动一对一教育引导;重大风险为极端思想倾向、违规网络言论、群体性舆情风险,启动紧急预警,联动多部门应急处置。二是构建分类精准干预机制,针对不同风险类型、不同风险等级学生制定差异化干预方案。对价值观偏差学生开展理论宣讲、思潮引导;对情绪负面、心理焦虑学生开展心理疏导、人文关怀;对网络行为失范学生开展纪律教育、规范引导;对群体性舆情风险开展舆论引导、正面发声,实现靶向干预。三是完善闭环复盘优化机制,建立干预效果跟踪监测体系,对干预后学生思想动态、网络行为、情绪状态进行持续跟踪,评估干预成效;定期开展数据复盘,分析算法研判偏差、干预方案短板,持续优化预警指标、算法模型 and 干预策略,实现预警干预体系的动态迭代升级。
(四)强化队伍建设,提升思政工作数智化履职能力
打造“思政专业化+技术数字化”的复合型育人队伍,为智能预警干预工作落地提供人才支撑。首先,构建常态化培训体系,高校定期开展人工智能思政、大数据应用、智能平台操作、网络舆情研判、数字伦理规范等专项培训,覆盖全体辅导员、思政教师、学工干部,帮助思政工作者更新知识结构,熟练掌握智能技术应用能力,提升数智思政履职水平。其次,组建专项工作团队,选拔思政素养高、学习能力强的思政骨干,联合计算机、大数据专业教师和技术人员,组建数智思政工作专班,负责智能平台运维、风险研判分析、干预方案制定、体系优化升级等工作,实现思政育人与技术运维深度融合。最后,建立激励考核机制,将数智思政工作能力、智能预警干预工作成效纳入思政工作者考核评价体系,鼓励思政工作者主动探索人工智能赋能网络思政的新模式、新方法,激发队伍创新活力,全面提升智能化思政育人能力。
(五)规范伦理规制,实现技术赋能与人文育人协同统一
坚持立德树人人文核心,完善人工智能思政育人伦理规制体系,规避技术异化风险,实现技术赋能与人文育人的有机统一。一是树立人文育人导向,明确人工智能为辅助育人工具,坚守思政工作人文本质,杜绝过度依赖技术、唯数据论的育人误区,在智能预警研判基础上,结合学生成长环境、个性特征、情感需求开展人性化干预,兼顾精准性与人文性。二是建立算法伦理审查机制,组建思政专家、技术专家、法律顾问、学生代表组成的伦理审查小组,对智能算法模型、预警指标、数据采集规则进行常态化审查,规避算法偏见、过度监测等问题,保障技术应用的公平性、规范性。三是健全风险容错与申诉机制,针对智能研判可能出现的误判问题,建立学生申诉渠道,及时核查纠正不当预警和干预行为,保障学生合法权益,化解学生抵触情绪,营造包容、规范、温暖的数智育人环境。
(六)构建协同联动机制,凝聚多维育人工作合力
高校网络思政预警干预是一项系统性工程,需要整合多方资源、凝聚多方力量,构建全方位协同育人格局。对内,建立学工、思政、网信、教务、心理、保卫等多部门联动机制,明确各部门职责分工,实现风险预警信息共享、问题联合处置、干预协同推进,打破单一部门工作局限,提升风险处置效率。对外,搭建高校、家庭、社会协同育人平台,将智能预警干预结果同步至学生家长,引导家长配合开展家庭教育和心理关怀;联动网信部门、舆情机构,及时掌握社会网络思潮动态和外部舆情风险,提前做好校园风险防范,构建校内管控、家庭配合、社会联动的立体化风险防控体系,全方位筑牢高校网络思政育人防线。
四、结语
人工智能技术的飞速发展,为新时代高校网络思想政治教育的创新转型提供了全新机遇,有效破解了传统网络思政预警干预工作滞后化、粗放化、被动化的现实难题,是推动高校思政教育数字化、精准化、现代化发展的必然趋势。当前,高校网络思政预警干预工作在技术融合、数据治理、机制建设、队伍素养、伦理规制等方面仍存在诸多困境,制约着智能育人效能的充分释放。高校必须立足立德树人根本任务,主动顺应数字教育发展潮流,正视技术赋能的优势与风险,坚持守正创新、扬长避短。
通过深耕人工智能技术与网络思政工作的深度融合,完善数据治理体系、健全闭环预警干预机制、强化复合型思政队伍建设、规范技术育人伦理、构建多维协同育人格局,全方位优化人工智能驱动的高校网络思政预警干预体系,实现对大学生网络思想动态的精准监测、科学研判、及时预警、靶向干预。在充分发挥智能技术精准高效优势的同时,坚守思政育人人文本质,平衡技术赋能与人文关怀的关系,规避技术异化风险,持续提升高校网络风险防控能力和思想政治育人实效,为培养担当民族复兴大任的时代新人筑牢思想根基、营造清朗校园网络环境。
参考文献:
- [1] 栗颖.人工智能赋能高校网络思政育人路径研究[N].市场信息报,2025-02-21(007).
- [2] 黄雪茹,掌海啸.ChatGPT赋能高校思想政治教育的潜能与策略[J].山西财经大学学报,2025(S1):262-264.
- [3] 陈卓君,钟声.智媒时代数字赋能高校网络思政教育的时代意蕴与实践路径[J].湖南社会科学,2024(01):146-151.
- [4] 杨树东.数字化赋能高校网络思想政治教育的内涵、困境与实践进路[J].湖南科技大学学报(社会科学版),2025,28(01):150-156.
- [5] 陈楠.新媒体时代高校辅导员网络思政育人路径研究[J].才智,2024(32):45-48.
- [6] 郭燕斌.新媒体时代高校开展网络思政教育的路径探究[J].采写编,2024(04):187-189.
