1. 引言
大数据语境下，数据与算法成为研究个人及群体行为规律的重要基础，也使思想政治教育工作逐步实现可视化呈现、可量化测量、智能化辨识，从而为实施精准思政提供了现实基础和技术支持[1]。在高等教育数字化转型过程中，大数据的运用为思想政治教育从过去的“大水漫灌”到“精准滴灌”的模式转变提供了技术支持，但同时也暴露出了它的工具理性和教育的价值理性之间的矛盾。目前，我国大学的“精准思政”存在三大核心矛盾：“技术依赖”与“能力断裂”导致的“角色异化”；“数字化手段”与“教育体系”之间的适配障碍；“智能推送”机制对“主流价值”的“稀释”风险。这种冲突既限制了科技赋能的教育效用，也导致了教育本质的异化。因此，要立足教育生态系统，通过主体性重构、方法论革新与内容生态建设探索大数据赋能精准思政的实践路径，破解技术与教育规律的对立，推动价值引领与技术增效的辩证统一，为新时代立德树人提供理论实践支撑。
2. 大数据赋能高校精准思政的价值意蕴
2.1. 破解思政教育供需失衡的现实呼唤
目前，我国大学思想政治教育存在着供求两方面的结构性矛盾。一方面，由于传统的教学方式过于依赖于教材的规范化输出，很难满足现代学生的“圈层化”和“情景化”的认知特征；另一方面，在这个大数据时代教育资源的分配出现了时间和空间上的错位，思想信息变更迅速，而小数据时代耗时多、周期长的因果关系思维方式已经难以适应信息变更的速度[2]，使得教师很难及时地掌握群体思维的动态演化特性。供给与需求之间的不平衡，使高校思想政治教育的有效性受到了严重的挑战。
大数据技术通过构建“数据采集–特征分析–需求预测”的闭环系统，为供需适配提供科学支撑。基于校园行为数据、网络痕迹数据、课堂反馈数据的多源融合，可精准识别不同年级、专业、兴趣群体的认知偏好与接受能力。在此基础上，智能推荐引擎能够针对课程内容、教学方法、活动推送等方面，为学生提供个性化推荐。使学生更高效获取所需知识与机会，提升学习体验与成长效率。同时，教师得以借助数据分析结果精准调整教学策略，优化课程设计，实现教学资源高效利用。确保教学内容与学生需求紧密契合，推动教学效果迈向新高度。
解决供求矛盾也要建立动态调控机制。在此基础上，结合情感计算和语义分析等方法，实时监控学生在课堂上的情感变化和知识盲区，从而达到及时优化教学策略的目的。情感计算技术在教育领域的应用日益广泛，通过面部表情识别、语音分析等手段，能够有效捕捉学生在课堂上的情绪变化。当发现学生表现出困惑、焦虑等负面情绪时，教师可以迅速调整授课内容或方式，以确保学生能够跟上教学进度并保持积极的学习心态。同时，语义分析技术可以对学生的课堂反馈、作业、测试等文本数据进行分析，识别出学生在知识理解上的盲区和难点。通过分析学生对不同知识点的掌握情况，教师可以更有针对性地设计课程内容和教学活动，实现精准教学。
2.2. 增强高校思政教学针对性的核心抓手
精准思维是一种现代科学思维方法，它强调针对性、具体性和准确性，是对系统思维、抽象思维等的重要补充[3]。“精准思政”的实质就是以大数据为手段，对教学活动进行精细化管理。传统思想政治课常有“千人一面”的弊病，很难满足学生在各个发展阶段对学生的个性化要求。通过建立“个人–团体”的双维度分析模式，运用大数据技术，探索了分级教学的实现途径。
在群组层次上，利用聚类算法可以快速地发现具有类似特性的亚文化群组。在对社会网络进行分析的基础上，可深入探究这些亚文化群组的信息传播路径、成员互动模式以及群组间的关联。进而精准把握各亚文化群组的价值取向、兴趣偏好及行为特点。针对不同特性的亚文化群组，高校思政教学可量身定制教学内容与方法。比如，对于热衷二次元文化的群组，可将思政元素巧妙融入动漫作品赏析中，引导学生树立正确价值观；针对关注科技创新的群组，借助前沿科技案例开展思政教育，激发学生社会责任感。同时，依据社会网络分析中呈现的关键节点人物，发挥其在思政教育中的正向引领作用，通过他们将思政理念高效传递至整个亚文化群组，从而切实增强高校思政教学的针对性。
这一“精确性”的变革，也延伸到了教学评估制度上。将学生预习完成度、课堂交互次数、课后反思深度等18个过程指标纳入到学生的学习过程中，建立学生的多维能力评价模式。通过这些细化指标，能全面洞察学生在思政学习中的投入与成长。例如，从预习完成度可了解学生对新知识的主动探索程度，据此教师可在课堂上有针对性地答疑解惑；课堂交互次数反映学生参与讨论的积极性，教师能据此调整教学节奏与互动方式；课后反思深度则体现学生对思政知识的内化能力，有助于教师精准指导后续学习。这种多维评价模式，不再单纯以考试成绩论英雄，而是关注学生在思政学习全流程的表现，为教师精准掌握每个学生的学习状况提供依据，进而针对学生的不同短板与优势，优化教学内容与方法，进一步增强思政教学在个体层面的针对性，让思政教育更贴合学生需求，真正实现因材施教。
2.3. 支撑大学生个体发展需求的制度依托
新时代思政教育肩负着价值引领与成长服务的双重使命[4]。在价值引领方面，大数据对网络各类信息资源进行全面智能化采集追踪与整合处理，根据对受教育者性格特点与喜爱偏好进行数据推算，精准为受教育者提供优质服务内容，通过大数据的基础，可以随时随地发布培育内容并为高校与大学生之间提供实时互动交流的平台，有效提高了培育内容发布与传播的便利性与时效性，将社会主义核心价值观培育融于学生日常生活[5]。在成长服务方面，大数据技术通过构建“发展需求识别–成长路径规划–动态跟踪反馈”的支持体系，为青年学生的全面发展提供制度性保障。
比如在“文明”这个部分进行价值引领，根据剑桥大学《2023年碳中和路线图》的数据，通过BIM模型优化空调控制，建筑能耗数字孪生系统，年节电210万度；在实验室危废处理合规率方面，通过RFID标签追踪系统实现百分之百全流程监控。在需求识别环节，基于机器学习的需求预测模型可提前6~12个月预判学生的阶段性发展诉求。高校可依据这些预测结果，构建全方位、多层次的制度体系。针对学业发展需求，设立学业帮扶制度，为有升学、专业精进需求的学生提供导师一对一辅导、学术资源优先获取通道。当预测到学生有职业规划诉求时，及时启动实习推荐制度，与各大企业合作，为学生精准匹配实习岗位，助力积累实践经验。对于心理层面的需求，建立心理健康干预制度，在预测到学生可能面临心理压力阶段，主动安排心理咨询师介入，提供定期心理疏导。通过整合这些制度，形成紧密围绕学生需求的制度网络，让大学生在成长各阶段，都能依托完善的制度，顺利解决发展中的难题，全方位支撑个体发展，促进大学生身心健康、学业进步与职业成长。
这种技术支持下的个性化培养模式，有效破解了规模化教育与个性化成长的内在张力。通过建立覆盖四年的成长档案数据库，完整记录学生的思想发展轨迹与能力提升曲线，既为教师提供全周期育人依据，也帮助学生实现自我认知的迭代升级。教师依据成长档案，能精准定位学生在不同阶段的思政学习难点与兴趣点，在后续教学中灵活调整教学策略，提供更贴合学生需求的指导。对学生而言，清晰的发展轨迹展示，促使他们更主动地规划未来，挖掘自身潜力。同时，数据库的持续完善与分析，为高校优化思政教学体系提供数据支撑，不断强化个性化培养模式的实效，全方位助力学生成长。
3. 大数据赋能高校精准思政的问题困境
3.1. 主体调适困局：教育者的技术依附与能动性消解
教育主体的本质特征表现为积极的价值导向和反思的教育实践，然而，随着科技的介入，这一主体的主体性却受到了双重的解构。从其发展历程来看，智能系统对算法的决定权和教师的教学自主性构成了一种此消彼长的博弈关系。随着科技工具由辅助工具向决策中心转变，教育者由“价值引导者”向“技术执行者”的角色转变，其实质是“工具理性”对教育伦理的腐蚀。技术干预导致的主体能力断裂表现为三个层次：一是缺乏数据素质结构，大部分教师对算法逻辑的认识仅限于表面，很难透过技术黑箱，形成自主的判断。二是在人机协作过程中，当智能系统所推送的教学计划与学生的现实需要发生偏离时，其责任分配问题将会陷入道德两难的境地。三是情绪教育趋向于机械化，在资料收集过程中系统地忽视了非结构性的教学因素，造成了教师与学生之间的情感“降温”。这一现象反映了科技环境下教育主体性的破碎危机。
突破这一困境，需要建立“科技助力”的学科发展范式。注重培养教师的三个核心能力：数据道德判断，能识别算法偏差对教育公正造成的危害；对教育决策的诠释力，能清楚地说明资料结论和教学计划之间的转换逻辑；技术批评性的反思性力量，清楚地认识到工具的局限性。同时，在情报系统中建立“人为决策优先区域”，为价值观导向、重要理论解释等关键环节留出必要的参与空间，保证教育活动的主动权始终由教育者掌控。比如，将“理论分析”的强制性触发机制引入智能推演，一旦发现学生对核心价值观有了新的认识，就会被老师引导，保持教学的人性化。重构科技环境下的师生互动模式，是重构教师与学生互动关系的根本途径。因此需警惕将教育关系简化为数据交换过程的危险倾向，通过设计混合式交互场景，在数据支持系统中嵌入不可量化的情感连接模块。这种设计既需利用数据的动态感知优势，又需保留师生对话的开放性场域，使技术工具服务于而非支配教育主体间的精神相遇。
3.2. 方法适配壁垒：数据化范式的教育简化危机与复杂适应失灵
“精准思政”的方法论困境源自于“数据科学”化的逻辑和教育体制的复杂性。教育是一类具有复杂自适应特性的复杂自适应系统，其非线性、涌现性等特性使其在建模时面临表达危机。教育过程的非线性体现为，微小的教学调整可能引发学生巨大的学习转变，一次不经意的鼓励或许能让学生对学科产生浓厚兴趣，进而改变学习轨迹。而涌现性则表现在学生群体中，不同个体思维碰撞会产生新的学习方法与合作模式，这是个体行为单独无法达成的。这些特性要求教育者以动态、灵活视角应对，在教学中敏锐捕捉变化，及时调整策略，激发积极的教育成果涌现。目前的研究模式面临三种适配障碍：一是空间和时间维度上的数据采集受限，很难全面记录课堂之外的隐性生长轨迹。二是，形式维度上的结构性偏差，将观念转型的定性跳跃量化为线性指数；三是，在解释维度上存在着“因果关系”的危险，这种“关系”被错误地解读为“教育”的“因果关系”。这种简化主义倾向导致教育实践陷入“数据繁荣但育人贫困”的悖论。数据化方法在教育实践中的异化效应呈现典型症状：过程控制的过度标准化压缩了思想成长必需的试错空间，预测模型的自我实现效应抑制批判思维发展，评估体系的指标窄化将多维育人目标降维成可量化行为数据。更深层的危机在于，当数据指标成为核心考核依据时，可能引发目标置换现象——教师为提升数据表现进行策略性应对，反而偏离育人本质。这种现象在技术应用中形成恶性循环：越是追求精准量化，教育过程的丰富性流失越严重；越是依赖算法优化，教育本质的异化风险越高。
要打破方法论上的障碍，就必须建立一种“复杂度友好”的技术应用架构。在数据收集层次上，传统结构化数据虽具备一定规范性，但难以全面涵盖教育过程的丰富细节。因此，打破其垄断至关重要。增加无结构性指标，如课堂静默时间，可反映学生思考的深度与专注度，长时间的静默或许意味着学生沉浸于知识的深度加工，小组讨论深度则能通过分析讨论话题的拓展、观点的交锋与融合程度，洞察学生思维碰撞的激烈程度。通过多维度、无结构数据的采集，能更立体地还原教育现场；在解析建模过程中，引入“可验证”原理意义重大。教育系统的复杂性使得模型需具备高度可靠性。建立动态适应性的混杂智能模型，融合多种智能算法，如机器学习与专家系统相结合，依据不断更新的数据实时调整模型参数。如此一来，模型既能利用历史数据总结规律，又能对新出现的教育现象快速响应，精准解析教育过程中的复杂关系；在实际运用上，教育过程充满不确定性，保留必要的模糊容忍度不可或缺。这意味着不能过度追求精确的量化结果，而是要承认教育效果存在一定弹性区间。为不确定因素保留灵活性，如在教学评价中预留一定比例的主观评价空间，可根据学生的特殊表现、努力程度等进行综合考量，确保教育决策能适应多变的教育场景，让教育实践更贴合实际需求。这种框架要求技术研发者从工程思维转向教育思维，将复杂系统理论转化为可操作的技术方案。例如，采用“数据引导 + 人工研判”双轨决策机制，既利用数据洞察提升效率，又通过教育者的专业判断规避技术盲区。实现方法创新的核心是实现技术研发人员和教育从业者之间的合作模式。需要突破“技术供应–应用”单向传递的格局，构建双向互动的协同创新机制。教育者需要对技术团队进行系统性的解释，而技术开发人员需要把教育理念转换为算法的设计原理，并在不断地对话中形成既有技术上的可行性又有教育上的合理性。
3.3. 内容建构张力：智能推送的价值稀释风险与意识形态弱化隐忧
在大数据驱动下，教育内容面临着“工具理性”膨胀而导致的价值消解危机。高校思政课程建设中，以“内容匹配”为基础的“智能推送”机制，与高校思想政治工作的“价值导向”功能有根本矛盾。传统的技术中立型算法很难对其内容的价值维度进行准确定位，从而造成了“精确化”和“价值升华”之间的结构性冲突。在纯粹由“流量逻辑”主导的内容提供过程中，容易产生价值传递浅层化、理论阐释碎片化等异化现象，从而导致德育成为“技术包装”下的“知识投食”。内容异化现象呈现三个演进特征：价值传导碎片化，源于快节奏时代信息传播特性，系统性理论教育被拆分成孤立知识点，学生难以搭建知识体系，无法领会理论精髓；资源生产同质化，因部分高校借鉴多、创新少，导致思政资源大同小异，无法贴合各校特色与学生多样需求，陷入“千校一库”困局；话语表达机械化，多因教学方式陈旧，照本宣科式讲解削弱理论阐释感染力，难以触动学生内心，让思政教育枯燥难吸收。更深层的危机在于，个性化推送形成的“信息茧房”可能加剧价值认知分化，使学生在算法构筑的认知闭环中丧失批判反思能力。这种现象与思政教育“铸魂育人”的根本使命形成尖锐对立。
构建价值安全的内容生态需实施三维防御策略：在供给侧，建立智能内容生成的价值审查机制，将社会主义核心价值观细化为诸如正能量导向占比、道德理念体现频次等可操作的技术参数，从源头把控内容质量。在传播端，针对重大理论问题推送，于信息分发关键节点安排专业人员介入，依据主流价值观与最新政策进行内容校准，确保传播无误。在评估层，开发涵盖思想认知、情感共鸣、行为意向等多维度价值内化测量工具，克服仅依赖单一行为数据评价的片面性，全面衡量内容对受众价值观的影响。比如，在算法推荐系统中设定“价值强度”等指标，对涉及意识形态安全的内容进行优先推送，并构建专家型人工评审机制，构建人机协作的内容安全防御体系。解决这一问题的根本途径是从技术和教育两个层面进行创新转换。这需要从三个层面推进融合创新：首先，开发具有价值导向的智能算法框架，深度剖析马克思主义立场观点方法，将其凝练为算法设计的核心原则，如辩证唯物主义的全面性、矛盾分析法的精准性等，融入算法的架构逻辑与运行规则中。通过这样的设计，让智能技术在信息筛选、内容推荐时，始终以马克思主义为指引，确保呈现给学生的知识资源符合主流价值。其次，构建开放协同的内容生产生态，搭建线上线下结合的众创平台，鼓励教师、学生、教育研究者等多元教育主体参与。借助线上讨论、创意征集，线下工作坊、研讨活动，激发各方的内容创新活力。利用众创共享机制，让优质思政内容在交流中不断完善、广泛传播，丰富思政教育素材库。再次，培育人机协同的新型叙事能力，一方面对教育者开展智能技术培训，使其熟练掌握借助技术优化理论阐释的技巧；另一方面优化智能技术的交互功能，使其能根据教育者输入与学生反馈，智能生成辅助叙事的案例、图表等。通过人机默契配合，让智能技术成为深化理论阐释、提升教学效果的有力助手，而非干扰因素。唯有如此，才能在技术赋能中守住思政教育的意识形态主阵地，让思政教育在新时代科技浪潮中稳健前行。
除了上述三个方面以外，在大数据赋能高校精准思政的过程中，技术的广泛应用还可能带来一系列伦理风险和负面影响，进一步加剧教育实践中的困境。隐私保护问题，大数据技术需要收集和分析大量学生的行为数据、社交信息和学习记录，这些数据的存储、传输和使用过程中存在隐私泄露的风险。如，学生的心理状态、家庭背景等敏感信息可能被不当收集或滥用，导致学生个人隐私的暴露，甚至被用于非教育目的的商业开发或恶意攻击；算法偏见与不公平性，大数据算法的设计和训练往往基于现有数据集，而这些数据可能包含历史偏见或不平等现象。如，某些算法可能对特定群体(如少数族裔、低收入家庭学生)产生不公平的推荐或评估结果，从而加剧教育不平等；数据操纵与误导性决策，在数据驱动的决策过程中，数据可能被人为操纵或选择性呈现，导致错误的教育决策。如，为了追求数据指标的提升，教师或学校可能过度关注可量化的表现，而忽视了学生综合素质的培养。
4. 大数据赋能高校精准思政的实践路径
为验证大数据赋能高校精准思政的实践路径的有效性，本研究对两百名大学生进行了问卷调查。通过对问卷数据的分析，结果显示，教师在技术应用中能够保持主体性，大数据技术在教学方法论中的应用能够有效提升教学的精准性和个性化，智能推送内容在价值观引导和知识性、思想性上具有较高的有效性。这些结果为实践路径部分提供了有力的实证支撑，进一步验证了大数据技术在高校精准思政中的可行性和有效性。
4.1. 主体性重构：构建“技术增强型”教育主体发展范式
解决“技术异化”危机的关键命题是教育主体的现代化转换[6]。这一进程需要在“回归人的主体性”的价值取向下，通过能力重构、机制重构和道德约束等途径，建构新的科技时代教育主体生存形态。它的理论核心是：技术手段应当是对主体能力的扩展，而不是对其进行取代；教育主体的核心功能应该由“知识的传递者”提升到“价值引导者”和“技术反思者”。
在能力建构层面，需构建“数据素养–教育智慧–技术批判”三位一体的能力模型。数据素养涵盖数据采集、处理与分析的技术操作能力；教育智慧强调基于教育规律的数据解译与决策能力；技术批判能力则指向对算法黑箱、数据偏见的辨识与纠偏能力。三者之间的协调发展，使得教育工作者在充分利用科技手段提高教育有效性的同时，也能够清楚地认识到科技的局限性。在实施机理方面，需要构建“技术干预边界”的动态调控机制，明晰智能体系在教育政策制定中的辅助地位；例如，在教学设计中设置“人机决策权重比”，对涉及价值观引导的核心环节保留绝对人工决策权，确保教育过程始终由人类主体主导。除此之外，也需要培养教育者的数字素养与伦理意识，加强对教育者的数字素养培训，使其能够正确理解和使用大数据技术，同时，强化伦理意识教育，引导教育者在技术应用中坚守教育本质，避免技术对教育价值的异化。
主体性重构的深层逻辑在于重塑技术时代的师生交往范式。教育关系的本质是主体间的精神相遇，技术介入不应异化为交往关系的“数据化中介”。需构建“数据支持”与“人文交互”的共生机制：智能系统主要是为学生进行学情分析和资源推荐，而非定量的教学因素如师生对话、情感共鸣等还需要在传统的交流领域中得以实现。“人机分工”的模式在保持了教育的人性化温度的同时，也发挥了科技手段的增益效应，实现了工具理性和价值理性之间的动态均衡。问卷数据显示，超过69%的受访者认为教师能够有效结合大数据技术和自身教学经验调整教学策略，且70%的受访者认为教师在思政教育中保持主导地位。此外，54%的受访者表示教师能够清晰解释大数据分析结果与教学决策之间的逻辑关系，64.5%的受访者认为教师具备必要的技术批判能力。这些数据表明，教师在技术应用中能够保持主体性，具备数据素养和技术批判能力，验证了“技术增强型”教育主体发展范式的有效性。
4.2. 方法论革新：建构“教育复杂性适配”的技术应用框架
在传统“大水漫灌”的模式下，囿于技术和条件限制，教育者往往忽视了大学生的个体特征和需求，导致标准化和同一化的内容供给并不能对接每一位大学生的需求，思想政治教育投入与效果出现边际递减效应[7]。要实现精确化思想政治教育的方法创新，就必须正视教育体制的复杂性，并建立与之相适应的技术执行机制。其核心在于突破数据主义的简化逻辑，建立“全息数据采集–教育机理建模–发展性评估”三位一体的方法框架。这一框架的理论基础是复杂系统理论在教育领域的创造性转化，强调技术应用需尊重教育过程的非线性、涌现性与情境依赖性。
在数据治理层面，需构建“结构化–半结构化–非结构化”数据的互补采集体系。传统的数据收集侧重于可量化的行为记录，而忽略了情感体验和价值认知等定性特征。在此基础上，本项目拟融合多模态感知技术，融合课堂微表情、话题语义、社会网络关系等非显性信息，采用知识地图方法，建立多维度关联模型。这样的全息数据系统，可以更加全面地反映出学生的思维发展轨迹。模型构建阶段需遵循教育机理的特殊性，将马克思主义认识论、价值观形成理论等教育规律转化为算法设计原则。例如，在聚类分析中嵌入“认知发展阶段理论”参数，在推荐系统中设置“意识形态安全阈值”，使技术模型成为教育规律的技术化表达。
方法论革新的关键在于重构技术研发者与教育者的协同创新机制。需打破“技术供给–教育应用”的线性传导模式，建立“需求共研–模型共建–效果共评”的双向互动机制。教育者应向技术团队系统阐释教育过程的特殊性与价值敏感性，技术开发人员需要把教育理念转变成可操作的技术参数。通过这样的深度协同，可以保证技术手段在遵循工程和教育规律的前提下，获得教育理性的技术解答。问卷数据显示，68.5%的受访者认为学校采集的学生数据能够全面反映学习特点，69.5%的受访者表示大数据技术能够帮助教师提供个性化辅导，65%的受访者认为教学策略能够根据实时数据分析结果动态调整，74.5%的受访者认为当前教育评估方式比传统考试更能反映真实学习效果。这些数据表明，大数据技术在教学方法论中的应用能够有效提升教学的精准性和个性化，验证了“教育复杂性适配”技术应用框架的有效性。
4.3. 内容生态建设：打造“价值引领型”智能教育内容体系
教育内容生态的重构需实现从“算法主导”到“价值引领”的范式转换。其理论根基在于：思想政治教育内容生产的实质就是意识形态的再生产，而传播和升华的技术手段必然要为主流价值的传递和升华提供服务。这要求构建“智能生成–动态审查–精准传播”的全链条内容管理体系，确保技术赋能始终沿着正确的价值轨道运行。
在内容生产端，需建立“价值嵌入”的智能生成机制。通过将社会主义核心价值观分解为可量化的语义特征标签，构建马克思主义理论的本体知识库，使智能系统在内容生成时自动进行价值校准。例如，在案例自动生成过程中设置“理论深度系数”与“意识形态安全指数”，对涉及重大理论命题的内容触发人工审核机制。这种“机器初筛 + 人工精修”的协作模式，既能提升内容生产效率，又能保障政治安全性与理论深刻性。
内容传播环节需构建“精准推送与系统传导”的平衡机制。智能推荐算法需突破单一的用户画像逻辑，在个性化推送中嵌入“价值强化模块”。具体来说，当基于个人特性进行学习资源的匹配时，需要按预先设定的权重对其进行强制性地推送，以避免“信息茧房”效应削弱主流思想体系的系统性传递。同时也需要强化数据隐私保护机制，明确数据收集、存储、使用和共享的权限和流程。采用加密技术、匿名化处理等手段保护学生隐私，同时加强对数据访问和使用的审计，防止数据泄露和滥用。这样的设计，在保证学生个体差异的前提下，保证了系统和完整的价值导向，达到了“精准滴灌”和“全面渗透”的有机结合。问卷数据显示，68.5%的受访者认为智能推送的思政内容符合其兴趣或认知水平，69%的受访者认为推送内容在价值观引导上具有系统性，54%的受访者认为推送内容中的价值观冲突不严重或从未出现，68.5%的受访者注意到推送内容中融入了社会主义核心价值观，70%的受访者认为当前思政内容兼顾了知识性和思想性。这些数据表明，智能推送内容在价值观引导和知识性、思想性上具有较高的有效性，验证了“价值引领型”智能教育内容体系的有效性。
大数据赋能高校精准思政的实践路径探索，揭示了技术工具与教育价值深度融合的必要性与复杂性。研究通过主体性重构，提出构建“数据素养–教育智慧–技术批判”三位一体的能力模型，强调教育者需在技术应用中保持价值判断与决策主导权；在方法论层面，主张以“全息数据采集–教育机理建模–发展性评估”框架破解数据主义的简化逻辑，推动技术应用回归教育规律；在内容生态建设中，提出“价值嵌入”的智能生成机制与“精准推送–系统传导”平衡策略，确保主流意识形态的深度渗透。这些路径的提出为解决技术异化风险提供系统性解决方案，也将加深人们对“科技赋能”的认识，即“科技赋能要以人的全面发展”为主旨，在“工具理性”和“价值理性”之间的动态均衡中，促进教育创新。综合问卷数据显示，73.5%的受访者认为大数据技术对高校精准思政的促进作用“较强”或“非常强”，进一步验证了大数据技术在高校精准思政中的有效性和实践路径的可行性。高校精准思政在大数据的赋能下，进行育人理念、育人内容、育人方法和育人结果的全面变革，形成更加灵活、精准和科学的育人生态，推动高校思想政治教育更好地实现立德树人的重要使命[8]。