以数字化红色资源赋能高校思政课高质量发展

摘 要：

新时代高校思政课高质量发展的关键在于改革创新，而如何在教学过程中充分发挥新兴数字技术优势，对数字化红色资源进行有效开发和利用，增强思政课的亲和力、针对性以及趣味性至关重要。因此，借助算法推荐技术，将数字化红色资源有机融入高校思政课，切实解决数字化红色资源建设相对滞后、利用率低以及人才缺乏等问题，赋能高校思政课高质量发展，就具有非常重要的理论和现实意义。

关键词：算法推荐技术；数字化红色资源；高校思政课；高质量发展

DOI：10.15938/j.cnki.iper.2024.04.013

中图分类号： G６４２ 文献标识码：A 文章编号：１６７２-９７４９（２０24）０4－０081－０6

党的十八大以来，习近平总书记高度重视红色资源的开发与利用工作，曾明确指出：“红色资源是我们党艰辛而辉煌奋斗历程的见证，是最宝贵的精神财富，一定要用心用情用力保护好、管理好、运用好。”［1］习近平总书记不但强调了红色资源的重要性，对于如何运用数字技术上好思政课也做出了重要指示。全国高校思想政治工作会议上，习近平总书记指出，“要运用新媒体新技术使工作活起来，推动思想政治工作传统优势同信息技术高度融合，增强时代感和吸引力。”［2］因此，高校思政课改革创新，要顺应时代发展，运用数字化技术不断增强红色资源育人的精准性、实效性。

一、算法出场：数字化红色资源赋能高校思政课高质量发展的重要意义

红色资源依托数字化形式呈现出鲜活的精神力量，可以有效赋能高校思政课实现高质量发展。对标这一发展指向，借助算法推荐技术能够为数字化红色资源与高校思政课之间的关联与耦合带来新机遇。在高校思政课创新发展中，算法工具在数据筛选、信息分析以及用户服务等方面的突出功能，契合了国家教育数字化战略指示、促进了高校思想政治教育供需动态平衡并助推了数字化红色资源与高校思政课双向互动。

1.算法推荐技术契合了高校思政课高质量发展的政策导向

党的二十大报告强调推进教育数字化，为算法推荐技术助力数字化红色资源融入高校思政课提供了行动指南。2021年 7 月，教育部等六部门印发了《关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》，指出要“推动教育数字转型、智能升级、融合创新，支撑教育高质量发展。”［3］推动高校思政课高质量发展，必须加大对红色资源的挖掘与运用。红色资源这一文化载体，彰显了中国革命志士的爱国情怀与精神风貌，见证了中国共产党百年奋斗艰辛历程。随着科学技术的进步，数字化红色资源赋能高校思政课高质量发展成为贯彻落实国家教育数字化战略的重要举措。面对新时代新要求，我们要充分利用算法推荐技术使数字化红色资源育人更具针对性、实效性，推进思政课教学设计改革创新。这对于贯彻落实国家教育数字化战略、提升国民素质具有重要意义。

“算法推荐技术，是指利用生成合成类、个性化推送类、排序精选类、检索过滤类、调度决策类等算法技术向用户提供信息。”［4］算法推荐技术克服了传统教学模式单项式灌输、缺乏个性化的弊端，使思政课更加精准化、高效化、智能化，为推动高校思政课高质量发展提供了强大动力。在算法推荐技术的帮助下，数字化红色资源在内容筛选、知识整合、场景运用、展现方式、跟踪反馈等环节实现了智能升级，有效解决了传统育人模式低效、错位、僵化等问题。算法推荐技术在减轻教师工作负担的同时，更好地实现了以学生为中心的教育理念，使得数字化红色资源与学生的认知程度有效契合，提升了高校思政课的教学效果。

由此可见，算法推荐技术在数字化红色资源赋能高校思政课中的应用，既是深入贯彻落实国家教育数字化战略的生动体现，也是推动高校思政课高质量发展的重要举措。

2.算法推荐技术能够促进高校思政课教学供需动态平衡

数字化红色资源作为宝贵的教学资源，在实际应用中却存在一定程度的供需问题。教师具有挖掘、筛选、整合、扩充、运用数字化红色资源的教学需求，学生具有认识、理解、掌握、内化数字化红色资源的学习需求。面对师生的不同需求，算法推荐技术可以通过数据分析整理、算法模型训练等方式，更具针对性地整合推送数字化红色资源，帮助教师更好地运用数字化红色资源，助力学生更好地理解内化红色精神。

具体而言，算法推荐技术契合高校思想政治教育的供需要求，不是指算法推荐技术使数字化红色资源供给与师生的教学需求达到机械的绝对的平衡，而是要实现一种联动的、交互的、发展的、彼此作用的动态平衡。就高校思政课教师而言，在教学过程中，教师有责任提供和讲述具有穿透力和感染力的数字化红色资源，并在深度结合学生认知能力、学习兴趣和成长需求的基础上筛选整合数字化红色资源，而这对教师的理论素养和教学素养都提出了挑战。算法推荐技术的出场使教与学的需求实现了有机结合，极大程度上解决了运用数字化红色资源育人的供需矛盾。具体体现在，教学工作更加科学、精准和高效，教师从琐碎繁杂的资料搜集工作中解放出来，有更多的时间专注于如何运用数字化红色资源进行价值观传递及意识形态的塑造。对学生来说，契合其需求的数字化红色资源提升了学习兴趣，沉浸式教学使学生将红色精神更好地内化于心外化于行，帮助学生树立了正确的世界观、人生观和价值观。

由此可见，算法推荐技术通过对海量数据的筛选整理、对师生行为习惯的分析预测、对数字化红色资源的信息化整合等，提供更具针对性的教学资源，切实解决教与学供需矛盾问题。

3.算法推荐技术能够助推数字化红色资源与高校思政课双向互动

数字化红色资源与高校思政课之间具有辩证统一的逻辑关系。高校思政课高质量发展离不开数字化红色资源的有效融入，数字化红色资源的利用与再生也离不开高校思政课这个价值载体。算法推荐技术的介入有效解决了数字化红色资源与高校思政课之间连接不畅的问题，实现了两者的系统联动和深度交互。

一方面，算法推荐技术能够筛选出高质量的数字化红色资源融入思政课。算法推荐技术将契合课程目标、课程主题和课程特征的数字化红色资源进行结构化处理，将其有机融入高校思政课之中。为了实现数字化红色资源的效用最大化，算法推荐技术通过对学生的行为偏好、思想动向及学习需求的多维度追踪分析，结合课程教学目标实现教学内容的个性化精准推送。可以说，算法推荐技术绘制了特定的思政课教学需求图谱，摆脱了以往数字化红色资源被机械化迁移使用的窠臼，实现了数字化红色资源的精准配置供给。另一方面，算法推荐技术能够全面反馈数字化红色资源的应用效果，实现了教学评价的全面性、系统性和科学性。为了更好地实现数字化红色资源赋能高校思政课高质量发展，必须对数字化红色资源的教学效果进行科学评价。算法推荐技术依靠强大算力，通过运用算法收集、系统扫描、模型分析以及可视化统计等方式对授课过程中产生的数据进行深入分析，实时解读出数字化红色资源的使用效果，实现了学生认可程度、教师讲授效果以及课堂搭建实效等教学评价的真实性、动态性及针对性。相对于传统问卷调查很难获取准确反馈，甚至无法触及心理需求和情绪变化的弊端，算法推荐技术通过多模态分析、全场域评价，使评价更具隐蔽性和科学性。

综合来看，数字化红色资源与高校思政课之间的交互价值借助算法推荐技术实现了较大程度上的有机融合。在现实效果上，完善的算法推荐技术为高校思政课的素材准备、内容讲授、课后反馈提供了极具针对性的教学资源，极大地提升了资源的适配性，增强了数字化红色育人的实效性。

二、算法介入：数字化红色资源赋能高校思政课高质量发展面临的现实困境

数字时代，数字化赋能红色资源融入高校思政课在推动高校思政课高质量发展的同时也面临诸多新挑战、新问题。因此，对于现实困境的多角度深入分析将为问题的解决提供重要依据。

1.数字化红色资源的平台建设相对滞后

相较于线下的红色展馆、红色遗址以及博物馆等实物资源，当前数字化红色资源缺少全面、生动、高效的线上资源信息库。虽然当前数字化红色资源平台已初具规模，但仍面临开发率低、整合度低、标准化程度低等困境，需要算法推荐技术协助解决。

首先，数字化红色资源平台大多开发率较低。现有平台大多开发率、利用率低，资源不成体系，多以文字、图片、视频等基础形式向外展示，育人效果差强人意，且没有充分转化为产业和效益。因此，需要借助算法推荐技术对现有平台进行深度整合和优化，让红色资源更加生动鲜活，使学生能够多维度、成体系地进行了解与学习。“比如在贵州长征国家文化公园的数字化展示中，就运用多种多媒体展示手段，如投影沙盘、多点触摸、增强现实、全息成像、虚拟讲解员、幻影成像、多媒体故事墙、互动走廊、触摸查询演示系统、互动橱窗、4D影院、环幕影院、虚拟漫游等，将一个个长征故事、英雄人物立体化、生动化，以最直观的方式将长征文化展现得淋漓尽致，使参观者在沉浸式的视听体验中接受了红色精神的洗礼。”［5］其次，数字化红色资源平台整合度较低，协同联动机制尚未建立。红色资源的数字化融入要以红色资源大数据库和红色资源教学互动平台为基础，形成国家机构、社会团体、高校组织多部门之间的互联互通。现阶段，由于联动机制的缺失，导致现有数字化红色资源利用不充分，数字技术与教学内容没有实现有机融合。此外，数字化红色资源共建共享的理论研究鲜见，难以对实践进行有效指导。包括图书馆、博物馆和档案馆在内的许多公共文化机构，对数字化红色资源的管理与使用也大多采取独立运营的模式，资源交流与共享程度不高，致使优质红色资源无法得到有效传播和广泛利用。利用算法推荐技术可以实现各红色资源数据库在协调联动基础上的资源共建共享，提升数字化红色资源开发利用效率。以河北西柏坡纪念馆为例，“在做好自身展陈内容提档升级的同时，西柏坡纪念馆还不断搭建馆校融合发展平台，与中国人民大学、香山革命纪念馆、南开大学、平津战役纪念馆、河北师范大学等共同发起成立京津冀馆校融合发展联盟，整合京津冀馆校多方力量，在众多馆校之间搭建新的合作平台，实现了资源共享、优势互补。”［6］再次，数字化红色资源平台标准化程度较低。当前，高校思政课数字化红色资源协调统一性有待提升，要想实现红色资源的优化配置，就必须利用信息技术手段打造标准化的数字化红色资源平台，利用算法推荐技术对平台资源进行有效开发利用。

2.数字化红色资源的内容应用较为表面

数字化红色教学资源的设计初衷是为了丰富教学形式与内容，但在实际应用中却存在资源内容不聚焦、应用表面、优质红色资源供给不足、缺乏创新性等问题。而算法推荐技术可有效提升数字化红色资源育人的针对性和有效性，以算法优化助推多元红色教育资源的传播，更好地彰显红色资源的育人价值。

一方面，数字化红色资源投放针对性较差。要实现高校思政课精准育人，前提是要对教学对象的需求进行有效识别，与其建立个性化适配关系，开展更具针对性的教学以提升教学效果。目前随着信息化和数字化技术在高校思政课中的广泛运用，学生可以浏览到大量红色资源数据，但是由于缺乏有效的数据处理手段，很多数据都处于闲置状态，个性化推荐匮乏。“据《中国未成年人互联网运用报告（2020）》显示，未成年人的互联网普及率已达99.2%。未成年人首次触网年龄不断降低，10岁及以下开始接触互联网的人数比例达78%，首次触网的主要年龄段集中在6～10岁。青少年‘数字原住民’的特征越发明显，已经习惯于从数字化世界中汲取知识。红色资源只有‘进驻’到数字化世界里，在网络上创造出生动有趣的红色文化教育产品，才能赢得青少年，让红色文化有效传承下去。”［7］因此，如何选用更具针对性的数字化红色资源对学生进行高效的思想政治教育显得愈发重要。而算法推荐技术可以助力红色资源进行精准投放，帮助高校教师系统收集学生的学习资源浏览数据，并对数据进行关联性处理，生成学生个性化学习数字画像，以此为依据协助教师为学生提供私人订制式教育资源的推送供给。另一方面，数字化红色资源的内容统筹能力需要进一步加强。通常各高校多选择当地红色资源作为首选的红色育人资源，但事实上，我国红色资源极其丰富，且地域分布十分广泛。通过算法推荐技术，可以将不同地区的红色资源通过数字技术融入思政课，从而使学生感受到不同地区、不同类型的红色资源，实现了红色资源数字服务的多维化。例如，“宁夏思政教育‘云—网—端’持续一体推进，目前，自治区内外30多所高校、城乡1200多所中小学云端‘手拉手’共建思政教育平台，汇聚示范课、思政微课等教学资源2万余件。”［8］通过数字化技术充分调动数字红色资源为思政课堂所用，显著提升了育人效果。

3.数字化红色资源的开发利用面临人才培养和部门联动难题

理念是行动的先导，而现有高校思政教育理念尚未跟上时代发展步伐。数字时代，高校思政课改革已不能再局限于传统模式，而应结合科技进步、社会变迁和国际局势与时俱进，树立全员、全过程、全方位的数字化育人理念。当前，社会组织、教育机构、社区家庭缺乏与数字时代相匹配的集中式、系统化、持续性运用数字化红色资源育人的意识，这一意识的缺失严重影响到了高校思政课中数字化红色资源利用的有效化。

首先，数字化红色资源普及率较低。当前，高校师生利用数字技术的意识还不够强烈。部分师生缺乏学习数字技术的主动性，不懂甚至反感数字化教学形式，认为数字化教学难度较大，无法胜任。同时，要想实现数字化红色资源的系统性融入，必须在丰富数字化红色资源的同时，将其与教学目标、教学内容和教学方法有机结合，并运用现代数字技术实现创造性应用。这要求课程开发者既要有深厚的红色文化底蕴，又要有深厚的思政理论根基，并要掌握现代教育技术和数字化教学手段。这对高校思政课教师的数字素养提出了较高的要求。而目前高校中此类复合型人才相对匮乏，难以满足课程开发建设的需要。其次，数字化红色资源整合利用率较低。现有的思政课教学体系是一个从理论到实践，从历史到现实，由浅入深、由表及里的完整教学体系。但目前的数字化红色资源多是碎片化的场馆再现和简单的文字介绍，与当前高校思政课教学体系吻合度不高，不能与现有的思政课教学体系相匹配，尚未实现系统性有机融合。我国红色资源极其丰富，且地域分布广，形态多样化。如何从大量的红色资源中筛选出与高校思政课教学体系相匹配的内容进行数字化处理、系统性融入是一个难题。这一难题的解决需要从政策、资金、人才培养等多个层面加以支持和保障，特别是可以通过算法推荐技术增加资源推送多样性，提升数字化红色资源与高校思政课的契合度，实现数字化红色资源的高效利用。重庆红岩革命历史博物馆与西南大学在这方面走在了前列，两者联合创建了国家革命文物协同研究中心，旨在推动红岩文物的科技应用与传承弘扬，助力实现革命文物与思政教育的高质量融合发展。

三、算法优化：数字化红色资源赋能高校思政课高质量发展的有效路径

数字化红色资源融入高校思政课是一项系统工程，需要从加强制度建设、创新算法推荐技术、提升数字素养方面发力，为高校思政课优化内容供给、强化队伍支持，从整体上推进高校思政课高质量发展。

1.加强制度建设以强化数字化红色资源的价值引领

制度建设事关高校思政课发展成效与发展质量。要想充分发挥算法推荐技术在数字化红色资源赋能高校思政课高质量发展中的作用，必须要不断加强制度建设。

其一，完善领导机制，筑牢数字化红色资源的党性立场。“思政课是落实立德树人根本任务的关键课程”［9］，具有鲜明的育人导向。完善的领导机制能够确保数字化红色资源不偏向、不变质，确保高校思政课沿着正确的轨道实现高质量发展。一方面，要确立明确的指导方针和原则，算法推荐技术要为育人目标服务，遵循内容科学、公平透明、积极引导等原则。在运用算法推荐技术推荐红色资源时，要优先考虑具有科学性、权威性，能够塑造学生良好道德行为的红色资源。另一方面，要形成一套建立在分工合作基础上的，协调各部门、各机构关系的领导组织机构，为数字化红色资源的有效融入提供强有力的组织保障。各职能部门领导组织负责把方向、谋大局，同时要统筹协调、整合力量、落实责任。相关部门机构要勇RNIh8/OyfbcdqYOXihfvBw==担重任，把责任落实到位，形成上下联动、分级管理的运行机制。

其二，完善监管机制，严格监督数字化红色资源的研发和传播。当前，网络上的各种信息良莠不齐，必须在数字化红色资源开发和利用过程中，从研发、传播等多个环节加强监管力度，确保资源的科学性、权威性、价值性。一方面，要定期对资源进行筛选，对于没有经过认定的、不符合当下思政课教学目标要求的资源及时进行清理。加强对算法推荐技术推荐内容的审查，设立包括初审、复审等多层级的审查制度，确保推荐内容的科学性和权威性。另一方面，要加强对数字化红色资源的评估机制，随时对算法推荐技术所推荐资源的使用情况进行追踪分析，包括学生满意度、对资源改进的意见建议等，为更好地优化平台资源提供数据参考。

其三，建立健全法律机制，加强对滥用数字化红色资源行为的惩治。数字化红色资源承载着红色精神和光荣传统，在青少年的成长成才和国家安全中发挥着重要作用。因此，必须建立健全相关法律法规，加强对数字化红色资源滥用的惩治，促使其更好地服务于高校思政课。一方面，要制定和完善相关的法律法规，明确算法推荐技术在红色资源保护和利用方面应遵循的法律法规。要明确算法开发者在开发和利用算法的过程中要遵循的道德准则，要将数字化红色资源纳入法定保护范围。另一方面，要明确滥用算法推荐技术的法律责任和惩处标准，注重对数字化红色资源的司法保护，对各种滥用行为依法追究相关责任，为数字化红色资源提供有力保护。

2.注重技术创新以优化数字化红色资源内容供给

2024年5月11日，习近平总书记在新时代学校思政课建设推进会上强调：“守正创新推动思政课建设内涵式发展，不断提高思政课的针对性和吸引力”［10］，为高校思政课建设指明了前进方向。数字化红色资源融入高校思政课，要通过算法推荐技术创新，为高校思政课提供优质数字化红色资源。

首先，广泛应用算法推荐技术，开发多样化的数字化红色资源形式，使高校思政课更加生动鲜活。一是运用算法推荐技术整合各类红色资源，并利用算法推荐和检索相关信息，精准化满足师生需求。例如，将各地的档案馆、博物馆、图书馆内的红色资源进行全面收集和整理，汇聚海量优质数字化红色资源。二是运用算法推荐技术结合AR、VR等让数字化红色资源活起来。通过历史场景的再现，将思政课内容更加生动鲜活地展示给学生，进而激发学生的学习兴趣和学习热情。三是运用算法推荐技术丰富数字化红色资源的呈现形式。如可以通过算法推荐技术了解学生较为喜欢的数字化表现形式，将革命先烈和英雄人物的故事通过动画、漫画、有声读物等形式呈现，建成与高校思政课教学体系相匹配的数字化红色资源教学资源数据库，并定期丰富更新。其次，不断完善算法推荐技术，更加精准地呈现数字化红色资源内容，不断增强思政课内容的丰富性与精准性。一方面，不断提升算法推荐技术的整合能力，研发能够整合多种资源形式的算法推荐技术。如能有效将红色资源与动画、电影等形式结合起来的算法推荐技术。另一方面，不断提升算法推荐技术的综合分析能力，依据学情及时调整推荐内容。实时监测学生在数字化红色资源上的停留时间、情感变化情况等，建立学生心理信息数据库，通过问卷调查、小组调研等方式了解学生的兴趣偏好、认知特点等，再利用算法推荐技术对这些数据进行分析后，针对不同学生推送个性化的数字化红色资源，以取得更好的教学效果。

3.提升数字素养以加强高校思政课人才队伍建设

人才培养是数字化红色资源融入高校思政课的关键一环。党的二十大报告强调：“要坚持教育优先发展、科技自立自强、人才引领驱动，加快建设教育强国、科技强国、人才强国。”［11］由此可见，打造一支具有较高数字素养水平的思政课教师队伍意义重大。

首先，教师要转变教育理念，不断提升自身数字素养。一是教师要树立终身学习的理念，主动学习数字技术、人工智能、心理学、统计学等方面的知识，把自己培养成兼具广博知识背景和高超数字技术水平的跨学科复合型人才。二是教师要积极参与有关算法推荐技术的专题研讨会和培训，加强与其他教师的交流合作，共同探讨解决运用数字化红色资源教学实践中遇到的技术问题。三是教师要积极开展教学总结与反思，总结自己在利用数字化红色资源教学过程中，算法推荐技术的优点与不足，进而为算法优化和改进贡献力量。其次，高校要重视算法推荐技术在数字化红色资源育人中的积极作用，并加强对师生数字技术水平和素养的提升。高校可以通过定期邀请数字技术研发人员进行应用软件的培训，召开数字技术应用经验交流会等线上线下多种培训方式，打造具有较高数字素养的思政课师生队伍。鼓励教师将专业教学与数字技术有机结合起来，引导学生自觉提升自身数字素养，积极主动适应数字化教学。最后，高校要加强与企业、科研机构的交流合作，吸引更多的跨学科人才加入到智能推荐的研发、开拓与创新过程，为数字化红色资源的高效开发利用形成跨学科合力，进而推进高校思政课高质量发展。一方面，高校可以加强与企业、实践基地的交流合作，让课程开发者参与到算法推荐技术的实际应用中，了解算法在实际应用中可能面临的挑战与问题，并在实际操作中尽量规避这些问题。另一方面，高校可以组织跨学院、跨专业的多样化集体学习，如组织计算机、新闻传播学、教育学等各学科的专家学者，就算法推荐技术应用于数字化红色资源育人过程展开交流探讨，激发课程开发者的创新思维，提升算法推荐技术实际运用效果。

参考文献

［1］ 习近平. 用好红色资源 赓续红色血脉 努力创造无愧于历史和人民的新业绩［J］.求是，2021（19）：8.

［2］ 习近平谈治国理政（第二卷）［M］.北京：外文出版社，2017：378.

［3］ 教育部等六部门关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见［EB/OL］.（2021-07-08）.http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/202107/t20210720_545783.html.

［4］ 互联网信息服务算法推荐管理规定［EB/OL］.（2021-12-31）.https：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2022-01/04/content_5666429.htm.

［5］［7］ 王娜.数字赋能红色资源的保护传承［N］.光明日报，2022-01-19（6）.

［6］ 耿建扩，陈元秋.河北西柏坡：发扬红色传统 凝聚精神力量［N］.光明日报，2024-07-02（9）.

［8］ 张文攀，闫磊.宁夏：画好“三个课堂”同心圆［N］.光明日报，2024-06-17（1）.

［9］ 习近平.论党的宣传思想工作［M］.北京：中央文献出版社，2020：373.

［10］ 不断开创新时代思政教育新局面 努力培养更多让党放心爱国奉献担当民族复兴重任的时代新人 丁薛祥出席新时代学校思政课建设推进会并讲话［N］.人民日报，2024-05-12（1）.

［11］ 习近平.高举中国特色社会主义伟大旗帜为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗——在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告［M］.北京：人民出版社，2022：33.

［责任编辑：孙 皓］