推荐算法视域下高校网络思政的现实困境及引导策略探究

摘要：在算法推荐技术广泛应用的背景下，其与高校网络思想政治教育的结合既是大势所趋，也是为新形势下思想政治工作发展注入新鲜血液的必然选择。文章通过调查研究，分析推荐算法视域下高校网络思想政治教育在内容传播模式与话语表达模式上的新特点。针对两者在结合前、中、后三个阶段分别出现的主体价值偏向、受教育者独立思考能力下降、社会价值观念分化的现实困境，从源头、过程及应用三个角度出发，对算法推荐技术嵌入高校网络思想政治教育的引导进行方案探索，提出“引领算法”“走近算法”“走出算法”的引导策略，旨在为实现“推荐算法+高校网络思政”提供参考，推动高校网络思想政治教育工作健康发展。

关键词：推荐算法；高校网络思政；特点；发展困境；引导策略

中图分类号：G641 文献标志碼：A 文章编号：1674-8883（2022）17-0019-04

2021年7月，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》明确指出，要“加强网络思想政治工作”，“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”[1]。当前社会各界正在大力推进网络与思想政治教育的融合发展，但仍存在两者的结合流于技术形式而非思想主旨的现实困境。因此，在推荐算法与现实社会深度融合的背景下，高校要想实现高校网络思想政治教育的良性发展，就必须把握推荐算法视域下高校网络思想政治教育的新特点，正视其发展的现实困境，并依据其特性探寻创新路径，提升现实性与前瞻性。

一、推荐算法视域下高校网络思想政治教育的新特点

（一）技术与价值相融合的内容传播模式

在推荐算法技术广泛应用的基础上，高校开展网络思想政治教育工作呈现出技术引导的内容传播模式。算法推荐技术依据学生在网络平台上遗留的碎片化信息，并通过对相应结构化和半结构化的历史行为数据进行分析来探求受教育者的兴趣偏好，把握其思想动态，向个人社交平台精准投放与其思想观念相符的教育内容。教育者的教学实践在推荐算法的协助下采用了更智能化的处理方式。在教学过程中系统会采用“基于内容的推荐算法”向学生推荐其可能感兴趣的内容，以实现信息与用户的完美匹配，利用“协同过滤推荐算法”为学生提供与其兴趣偏好相似的其他用户，以达到同类用户群体的完美对接，增强了教学实践的时效性和针对性。在技术机理之上，推荐算法也开启了价值引领的内容传播新模式。算法设计主体与相关责任部门强强联合，利用推荐算法的强针对性、高连续性特征和责任部门的权威性优势，将教育内容植入传导源头，以显性与隐性相结合的方式渗透至网络社会生活的方方面面，协助受教育者接受主流价值观的熏陶，为培育时代新人打好意识形态基础。

（二）理性与感性相配合的话语表达模式

话语表达是主流价值观传播的必要方式，更是高校推进网络思想政治教育的重中之重。作为身兼重任的主流媒体，在进行宣传报道时必须采用理性的话语表达方式进行宏大叙事，以巩固马克思主义在意识形态领域的主导地位及其他主流价值观念的引领地位。宏大叙事风格提升了教育内容的权威性、拓展了教育内容的辐射范围、明确了下一步的工作目标，对高校网络思想政治教育的开展起到了总揽全局的领导作用。伴随着社交媒体的爆炸式发展和推荐算法的普及应用，以理性为主的话语表达模式得到了感性表达的加持。科技的发展催生了微博、微信、抖音等以算法推荐技术为支撑的新型社交媒体。它们通过解构并重塑理性表达的核心观念，将原本晦涩难懂的理论知识与生活化、细致化、感性化的表达方式结合，以满足教育对象的个性化需求为切入点，带动主流价值观念在高校甚至社会层面的广泛传播，实现思想政治教育立德树人的目标。

二、推荐算法视域下推进高校网络思想政治教育发展的困境

推荐算法在提升教育精准性、内容生动性、影响持久性等方面重塑高校网络思想政治教育的作用方式，促进了高校网络思想政治教育的提质升级。但新技术在应用过程中难免与现有模式产生互斥，实现两者的融合发展仍面临漫长且崎岖的过程。因此，两者在实现共融共生的过程中应突破以下三个方面的限制。

（一）算法主体特性影响高校开展网络思想政治教育前的立场偏向

能否站稳主流意识形态立场关乎高校网络思想政治教育的立场偏向。习近平总书记强调，“我们对思想政治工作高度重视，始终坚持马克思主义指导地位，大力推进中国特色社会主义学科体系建设，为思政课建设提供了根本保证”[2]。教育立场影响教育内容，教育内容关乎教育成效。近些年，高校网络思想政治教育在国家、教育者和受教育者三方主体配合的基础上成绩斐然，但其中不乏因主体立场模糊而出现的价值偏向难题，在高校学生的思想动态中滋生了一系列负面影响。在推荐算法得到普遍应用的背景下，敲定教育立场的主体又加入了推荐算法这个“新成员”。算法推荐技术作为一项科学技术，其中立属性和非感性特征缓解了以往教育开展过程夹杂个体感性认知的非理性态势。

技术并非无懈可击，其产生终究归结于人社会实践的需要。算法设计的主体就是带有情感偏向的人类，因此在其开发和应用的过程中不可避免会夹杂设计者的个人价值观。尤其是在各国思想文化“交流、交融、交锋”日益激烈的国际环境下，算法设计主体易被“别有用心”的利益团体利用，成为西方反华势力对我国意识形态领域进攻的“软武器”。这类主体通过议程设置在平台信息中植入“历史虚无主义”及“民族虚无主义”思想，并在推荐算法的“推波助澜”下以隐晦的呈现形式将其推送给学生群体，容易带来受教育者对国家道路、理论、制度、文化的认同下降的难题，为西方反华势力通过思想文化渗透来分裂我国提供了可乘之机，严重威胁我国意识形态领域安全。

（二）算法话语表达阻碍学生接受网络思想政治教育中的独立思考

在推荐算法及其他新兴技术问世之前，主流媒体一直是负责高校网络思想政治教育工作的“主力军”，其严谨性和真实性始终是高校网络思想政治教育沿正确道路前进的“定海神针”。然而随着学生个性化需求的增加及其他新兴技术的接连挤压，宏大叙事的风格转变为主流媒体的“软肋”：严谨性的提升必然带来吸引力的下降、辐射面的拓展必然带来针对性的下降、权威性的树立必然带来灵动性的丧失。学生的个性化需求易被忽略，落实严谨的理论与学生教育需求对接的任务更是困难重重。推荐算法的应用缓解了传统官方媒体吸引力下降、点击率不高的窘境，给高校开展网络思想政治教育带来了全新的发展机遇。

但算法在迎合学生爱好偏向的同时也增强了两者间的黏性，使学生产生过度依赖算法的惰性。为了“蹭热度”，少数无良媒体凭借对人们猎奇心理的把握，在报道新闻时仅摘取部分事件真相甚至罔顾事实编造谣言，持续向学生输出大量带有极端情感倾向的信息。学生尚处在价值观定型阶段，泥沙俱下的信息诱使学生养成以感性认知评判是非的习惯，极易陷入“后真相”时代的陷阱。若任由其负面作用持续发酵，随之而来的便是认知能力的下降和深度思考能力的丧失，成为学生在社会生活实践中保持独立思考能力的障碍。

（三）算法技术应用妨碍高校开展网络思想政治教育后的共识凝聚

在传统的高校网络思政中，教育内容设定上呈现出“理论性、整体性较强，但生活化、层次化水平有待提升”的特征。“對于习惯了网络话语的大学生群体而言，难免认为思想政治理论生硬死板且无实用意义，而未能形成认知认同。”[3]推荐算法的嵌入在相当程度上解决了这一棘手难题。“基于内容的推荐算法”“基于协同过滤的推荐算法”“混合推荐算法”等形式提升了教育内容的灵活性，并将各类生活化、细致化生活素材自然融入教育教学。同时，推荐算法在助力高校网络思想政治教育塑造学生价值观念的同时，也迫使学生不断地接受与自己观念相符的信息推送。在同类信息的蒙蔽下，他们极难注意到其他合理正当但与己有异的价值观念，易困在“信息茧房”中难以自拔。推荐算法为大学生提供兴趣爱好相似的社交圈群，其价值观念在圈群中受到“回音室”作用的影响，受到推崇并无限放大，导致学生个人及整个社交圈群的价值观念进一步固化，核心价值观念的存在空间不断被挤压。学生易错误地将碎片化、娱乐化信息作为自己的价值信条，导致其价值观与社会主流价值观背道而驰。长此以往，学生会漠视其他价值观念存在的合理性，陷入自身狭隘的价值观念难以自拔，致使个人与集体、集体与集体间产生巨大的价值壁垒，加剧群体间的价值分化，严重妨碍社会层面价值共识的凝聚。

三、推荐算法视域下推进高校网络思想政治教育的引导策略

科学技术本就是利弊同在的产物，在对待推荐算法时“应打破技术价值理性与工具理性二元对立的传统思维模式，充分认识到算法技术在给思想政治教育带来风险之外，还蕴含着大量机遇和积极因素”[4]，并以前瞻性的眼光看待算法推荐技术的未来发展趋势，做到趋利避害、顺势而动，积极探索推荐算法融入高校网络思想政治教育的新路径。

（一）“引领算法”：从源头入手对推荐算法嵌入高校网络思想政治教育进行建设管理

1.提升主流信息的源头渗透能力

“思想政治教育的本质是坚持主流意识形态的主导和灌输。”[5]算法设计主体复杂的情感倾向带来了“扭曲价值立场”的挑战。为确保高校网络思政的有效性，国家需出台相关法律法规，强制要求将主流价值观念嵌入推荐算法源头。

（1）强制性是确保算法主体站稳主流意识形态立场的前提。我国思想政治教育具有强烈的政治性和目的性。虽然其内容广泛且时代性强，但教育内容必须与党的路线、方针、政策相一致的要求始终未曾动摇。为确保主流意识形态的核心地位，国家必须对算法主体开展思想政治教育，以法律法规等强制手段对易受“资本逻辑”引导的算法设计主体进行规制，使其明确法律责任并为自身的“不作为”和“乱作为”思想付出应有代价。

（2）主流意识形态的嵌入并非要取代其他价值观念在推荐算法源头的应用。以强制性手段确保主流意识形态的地位，并非要对其他一切价值观念全面否定。如果将主流意识形态作为推荐算法源头信息的唯一来源，算法推荐技术便失去本身个性化的优势，思想政治教育将重回原有的边缘化境地。相反，人们更愿意看到主流意识形态与其他合宜的价值观念共融共生，在确保推荐算法源头嵌入足够比例的主流价值观念的同时，满足学生个性化的受教育需求，将娱乐化、碎片化信息以合理恰当的方式嵌入算法源头，使其与系统化的主流思想相互交织，共同为高校网络思想政治教育工作服务。

2.提升责任部门的行业监管能力

长期以来，算法行业的监管缺位带来的“流量造假”“价值偏向”等问题为思想政治教育工作的开展出了不小的难题。为确保高校网络思想政治教育工作的有序性，国家互联网信息管理部门应以明确的行业新规来规范算法市场秩序。

（1）国家主导与行业自查相结合。要消除算法行业的乱象，仅凭借国家宏观层面的管理是不够的。国家管理虽然能起到主导作用，但算法本身是一个庞大的技术传导体系，宏观管理无法深入技术设计开发应用的全过程，因此开展国家主导下的行业自查至关重要。国家层面推广实施“算法实名制”政策，以避免出现个人价值偏向导致高校网络思想政治教育工作开展过程受阻的情况。同时，为高校网络思想政治教育提供算法服务的龙头企业应带头组织相关企业制定奖惩分明的行业内部自律条约，以构建国家主导与行业自查相结合的优良运作模式。

（2）加大算法信息的审核把关力度。源头监管不等于一劳永逸，主流信息源头渗透能力的提升并不能从根本上杜绝不良信息的“乘虚而入”。算法推荐技术的广泛应用带动来源广泛、质量参差不齐的价值观念涌入“算法信息池”，高校网络思想政治教育的预设内容在传导过程中极易沾染不良价值观，致使教育内容“变质”、教育效果“打折”。为此，国家教育行政部门及各高校应联合设置信息审核部门，在信息传导的各个环节进行“信息甄别”，及时剔除有悖于法律政策、教育目标的信息，切断其传播路径并及时上报，利用“实名制”对相关责任人及时进行追责，以确保教育内容的先进性和纯洁性。

（二）“走近算法”：从过程入手对推荐算法嵌入高校网络思想政治教育进行学习反思

1.提升高校网络思想政治教育参与者的算法素养

长期以来，教育参与者习惯以享用者的态度对待推荐算法带来的红利，却很少从学习者的角度进行技术探究，因而在技术应用过程中产生了诸多问题。逃避、否定甚至抵制算法无益于问题的解决，只有从“了解算法”“反思算法”“引领算法”三个层次入手来逐步提升算法素养，才能发挥出算法的最大效益。

（1）设置算法课程引导教育参与者“了解算法”。国家有关部门和各高校应联合算法行业专业技术人员开设算法课程。从技术原理、信息传导过程出发，向教育参与者科普各类信息呈现至个人社交平台的传导脉络，帮助教育参与者做到了解脉络、掌握规律，从而“跳脱出算法藩篱，真实而清晰地感受到算法的存在”[6]，为“反思算法”和“控制算法”做好理论准备。

（2）利用真实案例促进教育参与者“反思算法”。缺乏实践经验支撑的理论讲解难以达到最佳的教育效果。在引导教育参与者“反思算法”时，应援引真实案例，以反思推荐算法在提供精准化服务的同时带来的价值观渗透、独立性下降、思想固化等负面影响，摒弃“技术至上”的狭隘观点，自觉形成在“敬畏算法”的同时更要“看透算法”的独立认知。

（3）重视“反制”能力培养以助推教育参与者“引领算法”。推荐算法的负面影响来源于人类自身的行为痕迹。换言之，人们对各类虚假、低俗信息的关注度越高，推荐算法就越容易提供同类信息来禁锢个人思想。从这个意义上来讲，教育参与者应有意识地学习、转发主流信息，转变系统推荐信息类别、提升信息质量，自觉规避不良信息的干扰。

2.提升高校网络思想政治教育参与者的信息素养

在传统教学模式的影响下，受教育者习惯于“填鸭式”教学模式。这种长期缺乏思考的学习模式使得教育对象对各类信息的辨识能力和对技术负面影响的规避水平降低，提高其信息素养迫在眉睫。

（1）提升信息甄别能力。在泥沙俱下的信息面前，教育者与受教育者都应涉猎更广泛的知识领域，以知识学习为契机提升独立思考能力。教育者要有意识地避免“填鸭式”教学方式，通过教学模式的创新带动学生自主探究能力的提升。受教育者要主动参与到课堂学习中来，克服惯性思维模式，提升在算法面前的信息甄别能力。

（2）提升信息整合能力。在多数人的认知里，碎片化信息似乎已经与负面信息挂钩。应明确碎片化与否并非衡量信息质量的唯一标准，在多数事件里，大众对碎片化信息的抵制仅是因为其突出的感性化和片面化特征。为减少碎片化信息带来的负面影响，受教育者应恪守研究社会系统的层次性原则，“避免简单化还原论的片面认识”[7]。对各类未经证实的新闻报道，不急于“站队”、不“管中窥豹”，以客观理性的思维，通过现有信息来还原事件全貌，提升在算法面前的信息整合能力。

（三）“走出算法”：從作用入手对推荐算法嵌入高校网络思想政治教育进行实践应用

1.开展“推荐算法+高校网络思想政治教育”课题研究

课题研究是学术创新、科技创新的灵感之源。高校网络思想政治教育的研究领域在高校，因此高校应依托丰富的教育资源与浓厚的学术氛围，将推荐算法与高校网络思想政治教育的融合发展纳入完整的教育进程。

在开展课题研究的过程中，高校师生首先应克服功利主义思想，避免使科研创新沦为职位晋升、评先选优的“面子工程”，真正使科研创新成为拓宽视野、更新知识、提升个人科研创新水平的桥梁。其次，科研创新要找准问题研究靶心。课题研究应做到聚焦内容，明确课题研究方向，以产出有价值的科研成果。同时要拒绝闭门造车，秉持博采众长的学术态度，以现有的关于推荐算法与高校网络思想政治教育融合的研究为基础，积极学习和借鉴其他交叉学科发展模式，创新两者的融合途径，探寻发展的新内容、新思路和新要求。最后，课题研究应做到理论联系实际。必须从实际出发进行调查取证、搜集数据信息，明确算法与高校网络思想政治教育融合发展过程中的实际问题，并根据各高校和学生的实际情况提出有针对性的解决方案，推进科研成果的现实性转化。

2.推进“推荐算法+高校网络思想政治教育”平台建设

网络思想政治教育平台作为高校思想政治教育工作的推广媒介之一，在信息化时代的大学生思想政治教育中有着举足轻重的地位。易班、学习强国APP等当前主要的思想政治教育平台虽然有专门的管理团队负责系统的运行与维护，但是在用户数量、使用频率、用户黏性等方面无法与微博、微信等社交平台抗衡，导致其在与各平台激烈的招商引资竞争中处于劣势地位，平台盈利与广告费用不足以支付系统维护建设的高昂成本。推荐算法嵌入后，思想政治教育平台的运行较之前相比更为复杂，对思想政治教育平台的系统运行及维护的要求进一步提升。为此，国家应加大对相关平台的资金、人才、技术扶持力度，以壮大其系统维护建设团队，在系统流畅度、网页设计、模块开发及用户服务等方面实现提质升级，以优化用户体验感，为推荐算法融入教育平台打好基础。

四、结语

推荐算法以强针对性、便捷性和生活化、感性化的特点打破了原有网络与思想政治教育浅层次融合的局限性，开创了高校网络思想政治教育发展的新局面。但是过分依赖或错误使用算法推荐技术，可能会对立德树人的思想政治教育工作产生负面影响，隐藏在技术之后的主体特性、话语表达、技术应用等因素均可在价值立场、独立思考、共识凝聚等方面造成不良后果。只有认清算法推荐技术与高校网络思想政治教育的特性，增强各方主体作为推荐算法应用主体的责任意识，才能使推荐算法真正为高校网络思想政治教育服务，为培育合格的社会主义建设者和接班人服务。

参考文献：

[1] 中共中央国务院印发《关于新时代加强和改进思想政治工作的意见》[N].人民日报，2021-07-13（001）.

[2] 习近平.思政课是落实立德树人根本任务的关键课程[J].实践（党的教育版），2020（9）：4-11.

[3] 宁晓茵，陈联俊.高校网络思想政治教育的矛盾解析[J].当代教育理论与实践，2020（4）：97-101.

[4] 邓国峰，高安安.技术逻辑与价值定位：算法时代网络思想政治教育新展望[J].思想教育研究，2022（2）：30-34.

[5] 《思想政治教育学原理》编写组.思想政治教育学原理[M]. 2版.北京：高等教育出版社，2018：81.

[6] 栗蕊蕊.推荐算法影响大学生价值观的内在逻辑与引导策略[J].思想理论教育，2021（12）：91-95.

[7] 《马克思主义与社会科学方法论》编写组.马克思主义与社会科学方法论（2018年版）[M].北京：高等教育出版社，2018：42.

作者简介 桑玉宁，硕士在读，研究方向：思想政治教育。