算法推荐时代的中学德育：风险叠变与理路调适

[摘 要]随着算法推荐技术的广泛应用，它为德育教学提供了个性化内容推送，丰富了教育资源，同时也带来了诸如信息同质化、价值观分化等风险。文章分析了网络舆情泛化、AI技术滥用、资本逐利性以及技术依赖对中学生批判性思维的影响。为应对这些挑战，提出了政策引导、教育实践革新和技术优化三个维度的调适策略。建议明确指导原则，强化监管评估，鼓励技术创新，并在教育实践中提升教师与学生的数字素养，创新德育教学模式。技术层面上，提出多元化内容推荐、教育实践与算法深度融合、个性化德育路径规划以及增强系统互动性和适应性。

[关键词]算法推荐；中学德育；网络意识形态；风险管理；教育策略

随着人工智能技术的飞速发展，算法推荐系统已经深入互联网的方方面面，不仅深刻影响和改变着人们的生活习惯，也正在重塑中学德育的环境、内容和方式，为中学德育工作带来了前所未有的机遇与挑战。在算法推荐系统的介入下，教育内容的个性化推送更加精准，这不仅极大地丰富了教育资源的获取渠道，也为德育教学的创新提供了新的路径。然而，技术的双刃剑特性也使我们必须审视其在德育领域的应用可能带来的风险与挑战。算法推荐的强渗透性、高精准度及快反馈性特点，与中学生群体的弱识别力、高依赖性及低专注度特性，呈现出相互交织、彼此强化的趋势。中学阶段是个体世界观、人生观、价值观形成的关键节点，也是极其容易被外界影响的阶段。因此，深入研究和探讨算法推荐背景下的中学德育风险叠变与调适理路，对于打破“信息茧房”效应，防止外部势力影响中学德育环境，构建适应算法推荐环境的教育策略和政策具有重要意义。

一、研究综述

（一）关于中学德育所面临的风险的研究

学者普遍认为，中学德育正面临多重挑战。其中，德育和监管体制的不完善，以及不良家庭环境、朋辈群体的疏离、网络色情暴力的渗透和法律惩戒制度的不足，共同构成了校园欺凌等传统风险的根源。与此同时，随着网络舆情的泛化、资本与人工智能对意识形态建设的复杂影响，以及西方意识形态的数字化渗透，中学德育也需应对网络意识形态等新兴风险。此外，中学与大学思想政治教学的衔接问题亦不容忽视。

（二）关于中学德育所面临风险的应对的研究

为应对上述挑战，学者们建议家庭、学校、社会应构建协同合作的中学生德育培养体系，形成三位一体的德育模式，共同预防和治理中学校园欺凌现象。同时，应强化师资队伍建设和课程配置，引导学生实现自我管理、自我教育和自我约束。在网络意识形态建设方面，需从提升主体效能、坚持科技向善、强化基础支撑等多方面综合施策，以有效应对风险。

（三）关于信息技术对中学德育影响的研究

随着信息化时代的到来，现代教育技术、人工智能与思政学科教学的融合研究亟待加强。尽管目前相关研究尚显不足，但数字化实验、智慧课堂、可视化教学、智能化课程等新型教学模式值得深入探索。应创新德育方法，适应网络信息时代的发展趋势，引入新媒体技术、数字技术、网络信息技术等现代科技手段，将德育理论知识以生动、直观的形式呈现，降低学生的学习难度，提升学生的学习主动性和效果。

现有文献为本研究奠定了坚实基础，但是已有文献对于其在德育领域的深入应用，研究仍然不足，比如，大多数现有文献集中于技术层面的讨论，但对算法推荐技术在德育教学中的具体应用和潜在影响缺乏深入分析。后续研究应当聚焦算法推荐给中学德育带来的多重风险，并探讨应对之策。本研究针对当前研究空白，深入剖析算法推荐技术在德育教学中的实际应用状况、所取得的成效以及可能面临的潜在风险，以期为德育教学提供更加全面、深入的见解，并探寻切实可行的调适策略。

二、算法推荐技术在中学德育中的实际应用

（一）算法推荐技术在德育资源分配中的功能性角色

在中学德育资源分配的过程中，算法推荐技术逐渐占据显著地位。算法推荐系统依托对中学生的行为模式、偏好以及反馈数据的分析，能够精准地把握每名学生的个性化需求，并据此提供定制化的德育资源。这一技术的应用，不仅极大地丰富了教育资源的多样性，同时也显著提升了资源分配的效率和针对性。例如，系统能够智能推荐与中学生兴趣相契合的道德教育视频、文章及讨论话题，从而有效激发学生的学习热情和参与度。此外，算法推荐还能根据中学生在德育课程中的实时互动和表现，动态调整推荐内容，以实现德育教学效果的最优化。

然而，算法推荐在德育资源分配中的应用也面临着一些挑战。由于算法主要依赖于用户的历史数据进行推荐，这可能导致资源分配的同质化现象，限制了中学生接触不同德育内容的机会。

（二）算法推荐技术与中学德育目标的融合与冲突

个性化学习作为算法推荐技术应用于教育领域的重要优势，与德育目标的实现在诸多层面展现出一致性。德育的核心目标是培养中学生的道德判断力、责任感和公民意识，而个性化学习则能够基于每名学生的发展阶段和个性特点，提供与之相适应的教育内容，进而更有效地促进这些品质的形成。例如，通过算法推荐，教师可以为中学生提供与其生活经验和道德困惑紧密相关的案例分析，使中学生在具体情境中学习和实践道德原则。

然而，个性化学习与德育目标之间也存在潜在的冲突。德育强调共同价值观的培养和社会规范的内化，而过度的个性化学习可能削弱学生对集体价值和社会责任感的认识。同时，个性化推荐还可能导致学生倾向于只接触与自身现有观点相符的信息，从而加剧价值观的分化与极化，这与中学德育的初衷相悖。此外，算法推荐系统过度强调学生的即时兴趣，从而忽视了德育的长远目标和深层次价值。

三、算法推荐时代中学德育的风险叠变分析

（一）网络舆情泛化对德育的干扰

在算法推荐时代，网络舆情泛化现象对中学德育构成了一系列挑战。在流量推送机制的作用下，普通个案或偶发极端个案被算法系统大范围推荐给包括中学生在内的受众，使个案被泛化成为“代表性案例”或“普遍性问题”。然而，面对其中的非理性、非客观因素，中学生既不能够准确识别个案的真伪，也不能对个案做出正确的道德判断，极易受到信息发布者、评论者的引导和利用。这无疑增大了中学德育工作的难度。

（二）AI技术滥用强化了算法推荐的负面效应

近年来，生成式人工智能技术（AIGC）迅猛发展，文生文、文生图、文生视频、文生语音，包括反过来的语音生文、图生文、视频生文等应用以前所未有的速度进化、成熟。但由技术滥用带来的舆论场的混乱也是前所未有的，例如，AI换脸引发的诈骗等。利用AI技术生产的“逼真”文章、图片、视频，在算法推荐机制下，混入中学德育场景中，其对中学生道德观念的伤害性更强。

（三）资本逐利性对中学德育的数字化侵袭

随着社会商业化程度的不断提高，资本逻辑在算法推荐时代对中学德育的影响不容忽视。一方面，大量企业进入教育领域，在为中学德育提供更多技术支持和资源选择的同时，也使得诸多教育环节成为“生意的一部分”。教育的事业属性存在着被产业属性侵蚀的可能性，对中学德育也是潜在风险。另一方面，伴随着算法推荐技术等新兴技术的发展，商业资本的深入也使得外部势力渗透的风险增加。

（四）技术依赖对批判性思维的束缚

培养学生独立思考和批判性分析问题的能力是中学德育的重要目标，但是中学生对算法推荐系统的依赖，可能导致学生在道德和价值判断上的被动接受，而不是主动探索和质疑。同时，算法推荐系统通过不断优化用户偏好，可能导致学生只接触到同质化的信息，从而限制了学生接触多元价值观和观点的机会。这都将削弱中学生的批判性思维能力。

四、算法推荐时代中学德育的调适理路探索

为有效应对算法推荐时代带来的风险叠变，并探索其积极调适理路，应当从政策引导、教育实践革新以及技术优化等三个维度调试，以促进中学德育工作的现代化转型与高质量发展。

（一）政策建议：构建算法推荐技术的德育应用生态

1. 明确指导原则与政策框架

政策制定者应制定一套既前瞻又具有操作性的指导原则和政策框架，为算法推荐技术在德育领域的应用提供清晰指引。这些原则应包括但不限于保护学生隐私、确保数据安全、促进算法透明度与可解释性，以及防止算法偏见与歧视。政策框架则需细化到具体应用场景，如课程设置、评价体系、家校互动等方面，确保技术服务于德育目标而非背离。

2. 强化监管与评估机制

建立多部门协同监管机制，对算法推荐系统在德育中的应用进行全程监督，及时发现并纠正潜在问题。同时，设立独立的第三方评估机构，定期对算法推荐技术的德育效果进行科学评估，包括内容质量、学生满意度、德育成效等多个维度，确保技术应用的有效性和适当性。

3. 鼓励创新与研发

政府应加大对德育算法推荐技术研发的支持力度，通过设立专项基金、税收优惠、科研奖励等措施，激励企业、高校和研究机构积极参与相关技术研发与创新。特别是鼓励开发针对不同年龄段、认知水平和德育需求的个性化推荐系统，以更好地满足学生的多元化发展需求。

（二）教育实践：塑造适应算法推荐时代的德育主体

1. 教师角色转型与能力提升

教师作为中学德育工作的关键力量，必须积极适应算法推荐时代的新要求。通过定期举办新媒体素养、信息筛选与评估、算法推荐技术应用等专题培训，提升中学教师的专业素养和技术能力。鼓励教师成为中学学生学习过程中的引导者、合作者和评价者，帮助学生培养批判性思维，学会从海量信息中筛选出有价值的内容。

2. 学生数字素养与自主学习能力培养

将数字素养教育纳入中学德育课程体系，通过开设相关课程、组织实践活动等方式，提升学生的信息素养、网络安全意识和自主学习能力。引导学生学会利用算法推荐系统进行自我学习规划、资源筛选和效果评估，同时培养他们的批判性思维能力和创新思维能力，使其在面对复杂信息环境时能够做出明智的选择和判断。

3. 德育教学模式创新

积极探索基于算法推荐的德育教学模式创新，如利用大数据分析学生的学习行为和兴趣偏好，为每名学生量身定制个性化的德育学习路径；通过项目式学习、翻转课堂等新型教学方式，强化学生的学习兴趣和参与度；运用虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等先进技术，为学生提供沉浸式、交互式的德育学习体验。

（三）技术优化：提升算法推荐的德育智慧与精准度

1. 多元化内容推荐策略

算法设计应充分考虑学生的全面发展需求，构建多元化、平衡化的德育内容库。在推荐过程中，既要关注学生的兴趣点，又要引导学生接触不同领域、不同观点的德育资源，促进其形成开放包容的价值观。同时，通过智能分析学生的学习轨迹和反馈数据，动态调整推荐内容，确保推荐内容的时效性和针对性。

2. 教育实践与算法深度融合

加强算法推荐系统与学校教育实践的深度融合，确保推荐内容与教学目标、课程标准和学生评估体系相衔接。通过构建基于大数据的德育评价体系，对学生的学习成效进行精准评估，为算法推荐提供数据支持。同时，鼓励教师将算法推荐系统作为教学辅助工具，提升德育教学的效率和效果。

3. 个性化德育路径规划

基于学生的道德发展阶段和个体差异，设计个性化的德育路径规划算法。通过对学生行为数据、心理测评结果等多维度信息的综合分析，为每名学生量身定制符合其成长规律的德育方案。同时，加强对学生学习过程的动态监测和反馈调整，确保德育路径的针对性和有效性。

4. 增强互动性与适应性

优化算法推荐系统的互动性和适应性功能，使其能够根据学生的反馈和学习成果进行动态调整。通过引入自然语言处理、情感分析等技术手段，提升系统与学生之间的交互体验；利用机器学习算法不断优化推荐模型，提高推荐的准确性和个性化程度。此外，开发具有教育意义的游戏化学习平台、虚拟现实体验等新型学习工具，进一步激发学生的学习兴趣和参与度。

本文深入探讨了算法推荐时代中学德育面临的风险与挑战，并提出了相应的调适策略。通过分析当前中学德育的实际情况和相关研究，我们认识到算法推荐技术在提升教育资源分配效率和个性化学习体验方面具有显著优势，但同时也可能带来资源同质化、价值观分化、技术依赖等风险。通过政策引导、教育实践革新和技术优化，我们可以积极应对这些挑战，促进中学德育工作的现代化转型与高质量发展。未来的研究应继续关注算法推荐技术在德育领域的应用效果，不断探索和完善调适策略，以实现教育的长远目标。

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（责任编辑：朱福昌）