新时代思政教育精准化转型的数智赋能机制与实践策略
■黄菊香（广西广投高纯新材料有限公司）
●摘要：人工智能技术凭借多维画像、智能推送、动态评估等功能，在一定程度上推动思政育人工作模式逐步向“数据驱动”的精准化方向转型。在这一转型过程中，可适度关注教育者角色重塑、数据规范治理、人机协同适配等关键问题，尽量在技术赋能增效与人文关怀培育之间寻求动态平衡，有助于在兼顾精准育人的基础上保留教育温度，更好地趋近精准化、人性化的育人发展目标。
●关键词：思想政治工作；人工智能；精准化；数据驱动；人机协同
人工智能技术能够为思政教育的精准化转型提供有力支撑，可依托大数据分析、动态用户画像、智能内容推荐等数智手段，优化育人工作模式。这类技术应用可在一定程度上实现对教育对象特征与思想状态的精准识别，推动教育内容的个性化、差异化精准供给，同时辅助完成育人效果的动态研判与精准评价，有助于提升思政育人的针对性、科学性与实效性，为精细化育人工作提供良好技术保障。
一、思政工作精准化的技术路径
（一）教育对象的多维画像
受教育者的网络浏览轨迹、社交媒体表达、消费行为记录等多类行为数据，通常分散存储在各类业务系统中。通过规范化的数据整合处理，可初步形成涵盖学习行为、消费习惯、社交动态等维度的多维数据集。同时，借助自然语言处理技术可大致分析文本情感倾向，通过聚类分析可对特征相近的学生群体进行归类。
（二）教育内容的精准推送
可依托学生数字画像结果，筛选适配度相对较高的思政教育资源，设计差异化、分层化的思想教育内容，秉持因材施教理念，较为精细地开展个性化资源推送。自然语言生成技术可辅助教育者高效编撰适配不同受众特征的宣讲内容，有效降低备课成本。智能问答系统能够针对学生个性化疑问提供即时回应，提升答疑服务的灵活性。同时，可结合受众媒介使用习惯匹配适宜的推送渠道。
（三）教育过程的动态评估
教育过程的动态评估系统可实时采集学生签到、学习时长、互动频次、作业提交时效等参与度数据，据此生成反映学习状态的行为热力图。同时，依托情感计算技术，结合面部表情、语音语调、文本表达等多维信息，动态研判学生情绪状态变化，在识别出学习困惑、倦怠等问题时，可适时发出预警。育人评价方式逐步优化，推动单一结果测评向过程性与结果性评价相结合转变，短期依托知识测试检验成效，长期持续跟踪学生价值认知与行为选择的变化趋势。评价结果可反向用于迭代优化数字画像模型与智能推荐算法，构建动态迭代、持续优化的思政育人数据闭环。
二、思政工作的转型策略
（一）教育者角色转型
算法输出结果多以概率分布与相关性分析为主要呈现形式，能够为思政因材施教、精细化育人工作提供一定的数据参考。对于系统初步标记、存在潜在风险的重点关注对象，其背后成因可能涉及学业负担、情感困扰等多重因素，这类个性化、深层次的问题，往往需要依托线下面对面沟通才能进一步甄别确认。在能力适配层面，教育者可适当培育基础数据素养，逐步形成对数据来源的认知、数据内容的甄别以及对算法分析结果的理性研判能力。在此基础上，可依托智能技术优势，推动思政内容供给由单向输出逐步向双向互动模式转型，助力思政传播场域由传统课堂向社会化、开放式场景适度拓展。
（二）数据治理与隐私保护
可积极推进思政数据全要素规范监管，细化完善风险分类标准与差异化监管举措，适度优化容错纠错运行机制。在数据应用层面，可推行分级权限管理模式，引导不同岗位、不同层级教育者主要获取自身职责范围内的相关数据资源，尽量规避数据越权使用问题。可结合育人工作实际，合理设定数据留存周期，待留存期限届满后，酌情对相关数据开展自动销毁或匿名化脱敏处理，以更好地保障数据安全。同时，可逐步推动思政领域算法向透明化、可解释化方向发展，针对用于思政内容推荐、育人成效评价的相关算法，尽量清晰梳理并阐释其运算逻辑与判断依据，提升智能思政应用的规范性与可信度。
（三）人机协同工作模式
数据驱动的思政育人模式，重在依托算法技术赋能育人工作，辅助并增益教育者的主体育人职能，有望逐步构建更为科学高效的人机协同育人格局。通常情况下，智能技术相对适配规模化数据采集、规律识别与内容分发等事务性工作，能够有效减轻基础育人工作压力；教育者则可充分发挥自身优势，专注于价值引领、情感沟通、创新培育等核心育人环节。在具体实践中，可秉持安全与发展并重、创新与治理相结合的原则，以积极审慎的姿态运用人工智能技术，同时科学研判技术应用过程中可能存在的各类潜在风险，在一定程度上促使人工智能成为赋能思政育人的重要协同力量，更好地助力思政教育高质量发展。
三、结语
人工智能时代为思政工作的精准化转型升级提供了有力的技术支撑，可助力传统经验型育人模式逐步向数据赋能型模式过渡，在一定范围内提升育人工作的精细化水平。多维学生画像、个性化智能推送、全过程动态评价等技术手段，可作为构建精准思政育人体系的重要技术支撑，而教育者角色优化、规范化数据治理、良性人机协同机制，能够为技术常态化落地应用提供可靠保障。技术本质上属于育人增效的辅助工具，立德树人始终是思政教育的核心导向。基于此，新时代思政育人可在稳步提升育人精准度、引导深度与传播广度的基础上，动态平衡技术赋能优势与人文育人内核，打造兼具精准效能与人文温度的高质量思政育人形态。
※参考文献
[1]赵春宇,吕志轩,范克胜,等.数智驱动下生态环境专业人才浸润式思政育人模式与创新路径[J].德州学院学报,2025,41(06):100-104.
[2]王书吟,燕连福.以人工智能赋能思政教育高质量发展 [N].光明日报，2025-8-18.
[3]葛继宏.守正创新提升思政教育质效[N].人民日报,2025-09-25(09).
●摘要：人工智能技术凭借多维画像、智能推送、动态评估等功能，在一定程度上推动思政育人工作模式逐步向“数据驱动”的精准化方向转型。在这一转型过程中，可适度关注教育者角色重塑、数据规范治理、人机协同适配等关键问题，尽量在技术赋能增效与人文关怀培育之间寻求动态平衡，有助于在兼顾精准育人的基础上保留教育温度，更好地趋近精准化、人性化的育人发展目标。
●关键词：思想政治工作；人工智能；精准化；数据驱动；人机协同
人工智能技术能够为思政教育的精准化转型提供有力支撑，可依托大数据分析、动态用户画像、智能内容推荐等数智手段，优化育人工作模式。这类技术应用可在一定程度上实现对教育对象特征与思想状态的精准识别，推动教育内容的个性化、差异化精准供给，同时辅助完成育人效果的动态研判与精准评价，有助于提升思政育人的针对性、科学性与实效性，为精细化育人工作提供良好技术保障。
一、思政工作精准化的技术路径
（一）教育对象的多维画像
受教育者的网络浏览轨迹、社交媒体表达、消费行为记录等多类行为数据，通常分散存储在各类业务系统中。通过规范化的数据整合处理，可初步形成涵盖学习行为、消费习惯、社交动态等维度的多维数据集。同时，借助自然语言处理技术可大致分析文本情感倾向，通过聚类分析可对特征相近的学生群体进行归类。
（二）教育内容的精准推送
可依托学生数字画像结果，筛选适配度相对较高的思政教育资源，设计差异化、分层化的思想教育内容，秉持因材施教理念，较为精细地开展个性化资源推送。自然语言生成技术可辅助教育者高效编撰适配不同受众特征的宣讲内容，有效降低备课成本。智能问答系统能够针对学生个性化疑问提供即时回应，提升答疑服务的灵活性。同时，可结合受众媒介使用习惯匹配适宜的推送渠道。
（三）教育过程的动态评估
教育过程的动态评估系统可实时采集学生签到、学习时长、互动频次、作业提交时效等参与度数据，据此生成反映学习状态的行为热力图。同时，依托情感计算技术，结合面部表情、语音语调、文本表达等多维信息，动态研判学生情绪状态变化，在识别出学习困惑、倦怠等问题时，可适时发出预警。育人评价方式逐步优化，推动单一结果测评向过程性与结果性评价相结合转变，短期依托知识测试检验成效，长期持续跟踪学生价值认知与行为选择的变化趋势。评价结果可反向用于迭代优化数字画像模型与智能推荐算法，构建动态迭代、持续优化的思政育人数据闭环。
二、思政工作的转型策略
（一）教育者角色转型
算法输出结果多以概率分布与相关性分析为主要呈现形式，能够为思政因材施教、精细化育人工作提供一定的数据参考。对于系统初步标记、存在潜在风险的重点关注对象，其背后成因可能涉及学业负担、情感困扰等多重因素，这类个性化、深层次的问题，往往需要依托线下面对面沟通才能进一步甄别确认。在能力适配层面，教育者可适当培育基础数据素养，逐步形成对数据来源的认知、数据内容的甄别以及对算法分析结果的理性研判能力。在此基础上，可依托智能技术优势，推动思政内容供给由单向输出逐步向双向互动模式转型，助力思政传播场域由传统课堂向社会化、开放式场景适度拓展。
（二）数据治理与隐私保护
可积极推进思政数据全要素规范监管，细化完善风险分类标准与差异化监管举措，适度优化容错纠错运行机制。在数据应用层面，可推行分级权限管理模式，引导不同岗位、不同层级教育者主要获取自身职责范围内的相关数据资源，尽量规避数据越权使用问题。可结合育人工作实际，合理设定数据留存周期，待留存期限届满后，酌情对相关数据开展自动销毁或匿名化脱敏处理，以更好地保障数据安全。同时，可逐步推动思政领域算法向透明化、可解释化方向发展，针对用于思政内容推荐、育人成效评价的相关算法，尽量清晰梳理并阐释其运算逻辑与判断依据，提升智能思政应用的规范性与可信度。
（三）人机协同工作模式
数据驱动的思政育人模式，重在依托算法技术赋能育人工作，辅助并增益教育者的主体育人职能，有望逐步构建更为科学高效的人机协同育人格局。通常情况下，智能技术相对适配规模化数据采集、规律识别与内容分发等事务性工作，能够有效减轻基础育人工作压力；教育者则可充分发挥自身优势，专注于价值引领、情感沟通、创新培育等核心育人环节。在具体实践中，可秉持安全与发展并重、创新与治理相结合的原则，以积极审慎的姿态运用人工智能技术，同时科学研判技术应用过程中可能存在的各类潜在风险，在一定程度上促使人工智能成为赋能思政育人的重要协同力量，更好地助力思政教育高质量发展。
三、结语
人工智能时代为思政工作的精准化转型升级提供了有力的技术支撑，可助力传统经验型育人模式逐步向数据赋能型模式过渡，在一定范围内提升育人工作的精细化水平。多维学生画像、个性化智能推送、全过程动态评价等技术手段，可作为构建精准思政育人体系的重要技术支撑，而教育者角色优化、规范化数据治理、良性人机协同机制，能够为技术常态化落地应用提供可靠保障。技术本质上属于育人增效的辅助工具，立德树人始终是思政教育的核心导向。基于此，新时代思政育人可在稳步提升育人精准度、引导深度与传播广度的基础上，动态平衡技术赋能优势与人文育人内核，打造兼具精准效能与人文温度的高质量思政育人形态。
※参考文献
[1]赵春宇,吕志轩,范克胜,等.数智驱动下生态环境专业人才浸润式思政育人模式与创新路径[J].德州学院学报,2025,41(06):100-104.
[2]王书吟,燕连福.以人工智能赋能思政教育高质量发展 [N].光明日报，2025-8-18.
[3]葛继宏.守正创新提升思政教育质效[N].人民日报,2025-09-25(09).