数智时代思想政治教育自主知识体系建构的推进路径

摘要：数智技术正在改变思想政治教育知识生产与传播范式，同时滋生出技术价值失衡、学科主体性弱化等现实矛盾。立足数智时代的突出问题，坚持问题导向、靶向精准施策，是推进思想政治教育自主知识体系高质量建构的核心路径。

　　关键词：数智时代；思想政治教育自主体系

　　一、以价值理性规约技术逻辑，筑牢学科价值根基

　　当前数智思政实践以算法主导、数据量化为主要模式，部分研究陷入“数据主义”认知误区，片面追求量化效率，将复杂的价值内化、人格培育过程简化为可量化的行为数据，忽视了思想政治教育的人文属性与精神内核。算法偏见、技术滥用等问题发生，造成知识生产价值偏移，弱化了立德树人导向。对此，必须以价值理性统领技术应用，实现技术赋能与价值引领有机统一。立足马克思主义基本立场，重构数智思政核心理论与概念体系，厘清教育者、受教育者与智能技术的三元互动关系，结合网络思潮传播新特征，创新阐释价值认同、意识形态引领等核心范畴，补齐数智思政理论短板。建立价值前置的全流程伦理评估机制，将伦理规范贯穿数据采集、模型设计、知识生产与成果应用全过程，规避算法偏差与功利化倾向，坚守学科政治底色与人文温度，确保数智技术始终服务于育人本质。

　　二、在开放融合中强化自身，实现跨学科与主体性的有机统一

　　数智时代学科交叉融合为思政知识创新提供了多元资源，但也伴随诸多发展隐患。当前部分研究生硬套用数据科学等分析模型，脱离思政学科核心逻辑，出现理论“移植化”、知识“拼盘化”等问题，导致学科问题意识模糊、知识体系松散、原创能力匮乏。对此，需要立足立德树人根本任务，构建适配思政学科的计算思想政治教育学研究范式，融合人文思辨与量化分析优势，依托文本挖掘、因果推断、仿真模拟等数智技术，优化思想动态研判、意识形态演化、价值观传播等研究场景，打造专属学科研究方法体系，降低对外源理论的依赖。规范跨学科融合与人机协同研究边界，批判性转化外部学术资源，杜绝机械拼接与生硬套用，明确人工智能应用范畴，坚守研究者在理论创新、价值判断、逻辑建构中的主体地位，在兼容并蓄中稳固学科自主性。

　　三、构建安全可控的数据治理机制，保障知识生产的可持续发展

　　数据是数智时代思政知识生产的核心支撑。知识生产深度不足、数据滥用等问题时有发生，配套监管机制不完善，制约了知识体系规范化建设。为破解这一结构性矛盾，需构建安全长效的数据治理体系。优化学科评价机制，摒弃唯量化、唯指标的固化评价模式，推行代表作评价、长周期评价与分类评价，重点激励基础性、原创性思政知识创新。搭建跨领域协同研究平台，整合各类科研资源，建设标准化思政专题数据库与算法模型库，打破数据孤岛，实现优质资源共建共享。健全全流程数据伦理审查与安全监管机制，平衡数据开放利用与隐私安全保护，有效规避风险与隐患。同步培育兼具数字素养与伦理素养的复合型人才，为自主知识体系迭代升级筑牢人才支撑。

　　数智时代思想政治教育自主知识体系建构必须坚持问题导向、靶向施策。通过以价值理性规约技术异化、以学科融合强化学科主体定力、以数据治理夯实发展保障，系统化解数智转型过程中的各类建构难题，持续提升思政学科的理论创新力、现实解释力与时代引领力，稳步构建植根中国实践、契合数智时代特征的思想政治教育自主知识体系。

文章来源：《新乡日报》https://www.zzqklm.com/w/qt/35715.html