在数字化、智能化逐渐普及的背景下，思想政治教育工作面临着前所未有的机遇与挑战。传统“漫灌式”的教育模式难以精准把握差异化、个性化的思想动态，一定程度上影响了工作的实效性，如何利用数智赋能精准思政成为重要时代课题。

    一、数智赋能精准思政的内在机理

    数智赋能精准思政并非技术与教育的简单叠加，而是一场深层次的、由内在机理驱动的范式革命。其核心运行逻辑体现在以下三个层面：

    数据驱动：从“模糊感知”到“精准识别”的认知机理。传统“大水漫灌”式的思想政治教育模式，其主要弊端在于忽视了学生的个体差异，往往以同质化的内容进行单向的理论灌输。相比之下，依托强大智能算法的“滴灌式”精准教育，能够基于数据驱动精准研判学生的真实需求，构建个性化数字画像。这套画像不再依赖于主观印象，而是通过算法模型精准识别出个体的思想倾向、兴趣偏好、情感情绪等，实现了对思想动态的实时、全景、精细化把握。

    算法适配：从“统一供给”到“个性推送”的传递机理。在精准识别的基础上，数智赋能改变了教育内容的传递逻辑。依托推荐算法、知识图谱等技术，系统能够实现教育资源的统一供给与个性化推送。这种“千人千面”的算法适配机制，实现了从“人找资源”到“资源找人”的转变，极大地增强了吸引力和渗透力。

    反馈闭环：从“效果难评”到“量化评估”的优化机理。成效评估一直是思政工作的难点。数智技术通过建立多维度、可量化的评估模型，构建了“实施-评估-反馈-优化”的完整闭环。通过分析论坛发言的情感倾向、正能量内容的传播效率、实践活动参与率等动态数据，可以对某一专题教育或某项活动的短期反响和长期成效进行量化评估。这种基于数据的持续反馈和迭代优化机制，使得思政工作不再是“一次性”活动，而成为一个能够自我进化、不断趋近最优效果的智能系统。

    二、数智赋能精准思政的实践进路

    厘清内在机理后，关键在于探索行之有效的实践路径，将理论优势转化为治理效能，其实践进路体现在以下三个方面：

    构建一体化智慧平台，打通数据壁垒。实践的首要任务是建设集数据采集、分析、管理、应用于一体的校级或区域级智慧思政云平台。必须打破各部门间的“数据孤岛”，在确保数据安全和严格保护隐私的前提下，实现教学、管理、服务等各系统数据的互联互通，为精准分析提供全面的数据材料。

    强化数智素养培训，推动人机协同。加强对思政工作队伍的数智技能培训，提升其数据解读能力、人机协作能力和基于数据决策的能力。要明确技术是“赋能”而非“替代”，教师的同理心、洞察力和价值引领是任何算法都无法取代的。最终目标是形成“机器擅长的事交给机器，人擅长的事留给人”的人机协同新格局，使教师能专注于创造性沟通和启发性引导。

    筑牢伦理与安全防线，确保数智赋能健康发展。在实践中，要建立健全数据伦理规范，明确数据使用边界，采用匿名化、加密等技术保护学生隐私，真正把隐私保护工作落到实处。要对算法模型进行定期审查和修正，防止其固化甚至放大现实偏见，确保教育公平，推动数智技术成为思政教育的重要抓手。

    三、结语

    数智赋能精准思政是新时代思想政治教育现代化发展的重要路径。它通过数据驱动、算法适配和反馈闭环的内在机理，深刻重塑了思政工作的形态。未来，我们应积极构建智慧平台、深化应用场景、提升人的素养并筑牢安全底线，稳步推进这一创新实践。最终目的是让思政工作更好地遵循规律、贴近个体，真正实现“因事而化、因时而进、因势而新”，为培养担当民族复兴大任的时代新人提供强大助力。

    （作者单位：山西农业大学马克思主义学院）