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Research on the Dual Effects and Educational Practice Paths of Value Shaping for College Students from the Perspective of Algorithmic Recommendation

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Abstract

As the dominant information distribution method in the digital era, algorithmic recommendation has profoundly transformed college students’ modes of information acquisition and perception of the world, emerging as a crucial latent factor shaping youth values. Adolescence and young adulthood constitute a critical stage for the formation of one’s outlook on life and values. The personalized digital environment constructed by algorithms exerts both empowering and restrictive dual impacts on the value formation of college students. From the dual theoretical perspectives of philosophy of technology and media ecology, this study takes university students as research subjects and adopts empirical research methods combining questionnaires, in-depth interviews and experimental interventions to explore the dual effects of algorithmic recommendation on college students’ value cultivation as well as corresponding educational practice paths. The research finds that algorithmic recommendation delivers positive outcomes including optimizing young people’s knowledge acquisition, boosting their interest development and building positive online communities. Nevertheless, it also tends to trigger such problems as information cocoons, radicalized values and the attenuation of individual subjectivity.Accordingly, grounded in the realities of university ideological and political education and student management, this paper explores value cultivation paths tailored to the algorithmic age from four dimensions: algorithm literacy training, optimization of campus algorithmic ecosystem, construction of human-machine collaborative education mechanisms, and guidance of mainstream values. It aims to effectively address educational risks brought by algorithmic technology and unlock the potential of digital intelligent education, thereby providing theoretical support and practical references for the development of digital ideological and political education and the improvement of youth value cultivation systems in colleges and universities of the new era.

Full Text

一、引言

大数据与人工智能普及后,算法推荐深度介入当代大学生学习生活与精神成长全过程,重塑了大学生价值观塑造的外部场域。算法推荐能拓宽思政教育传播渠道,赋能大学生正向价值观塑造,但算法逻辑也存在诸多传播弊端,易干扰大学生尚未成熟的价值观体系。高校作为青年价值观培育核心场域,必须直面算法带来的育人变革,破解传统思政与数字生态适配不足的难题。高校教师需把握算法规律,辩证看待算法双重属性,将技术优势转化为育人效能,助力大学生塑造正向价值观,这也是新时代“三全育人”与意识形态防控的必然要求。

当前学界相关研究多聚焦算法伦理批判、负面效应剖析或技术赋能的宏观展望,针对大学生价值观塑造的系统性研究较为匮乏,缺少立足思政育人、结合一线工作的系统性成果,存在研究短板。基于此,本文以技术哲学、媒介环境学为支撑,结合实证调研,阐释算法推荐对大学生价值观塑造的双重效应与作用机制,探索算法时代青年价值观培育的创新路径,弥补现有研究不足,为高校数智思政建设与青年价值观培育提供实践参考。

二、理论基础与作用逻辑

(一)工具理性与价值理性:基于技术哲学的理论阐释

技术哲学为分析算法技术与大学生价值观塑造的内在关联、辨析算法双重效应本质根源提供学理支撑。海德格尔技术“座架”理论提出,现代技术是支配性存在范式,可框定人的认知、思维与行为,使人被技术逻辑规训。马尔库塞“技术理性”理论指出,现代技术工具理性过度膨胀会形成技术霸权,消解人的批判性思维与能动性,使人成为技术与资本附属。埃吕尔强调技术自主性,他认为现代技术有独立运行逻辑,能自主作用于社会与个体精神,重塑人的认知与价值取向。其他技术批判理论提出技术具备可塑性,通过人文价值介入、规则约束、场景适配可实现技术向善转型,为算法赋能青年正向价值观塑造提供理论可能。

算法视域下大学生价值观塑造,本质是技术工具理性与人文价值理性博弈的过程。算法凭借精准匹配、高效分发特征实现信息传播效率最大化,是工具理性的体现,可为价值观塑造提供丰富信息与便捷渠道。但脱离价值理性规约的算法易形成“算法霸权”,取代人的独立判断,弱化大学生思辨、甄别能力与主体意识,干扰价值观塑造。因此,新时代高校思政育人需以人文价值理性规训工具理性,构建向善算法生态,让算法服务大学生正向价值观塑造。

(二)媒介环境建构:算法影响大学生价值观的理论逻辑

媒介环境学突破传统研究模式,为解读算法干预青年价值建构的深层逻辑提供新维度。麦克卢汉“媒介即讯息”提出,媒介的变革价值不在传递内容,而在重构传播方式、认知生态与生存逻辑。波兹曼深化该理论,提出“媒介即环境”,认为媒介构建的生存生态会潜移默化塑造人的感知、思维、社交与价值取向,作用远胜单一内容传播。算法依托大数据、人工智能为大学生构建了专属沉浸式数字媒介生态,具有即时性、隐匿性、圈层化、高黏性特征,是塑造青年价值观的核心虚拟场域。该生态渗透性强,大学生在日常网络活动中无意识接受算法浸润,持续影响自身价值认知、判断与选择,已是大学生积累知识、塑造认知、开展社交的核心场景。

从媒介环境视角看,算法对大学生价值观的影响本质是数字生态下潜移默化的系统性塑造过程。算法依托内置规则筛选信息,为不同内容赋予差异化传播权重,反复推送判定重要的内容,限制甚至屏蔽异质内容,不断强化特定导向信息,压缩大学生接触多元信息的机会,长期为个体构建认知圈层,划定认知边界,固化的认知边界深刻影响价值观形成方向。与课堂明确的正向引导不同,算法生态的塑造具有隐性、持续性特征,渗透于日常浏览点击行为中,本研究因此从算法生态切入,剖析其对大学生价值观塑造的双重效应。

三、算法推荐视域下大学生价值观塑造的双重效应实证分析

为精准探析算法推荐对大学生价值观塑造的具体影响,本文采用定量调研与定性分析相结合的实证研究方法,以某综合性高校大一至大四本科生为调研对象,开展分层随机抽样调研。本次研究累计发放调查问卷1000份,回收有效问卷968份,问卷维度涵盖学生算法平台使用习惯、信息获取偏好、认知思维特征、价值认知倾向、思想行为选择等核心内容。同时从调研样本中抽取80名学生,分为实验组与对照组开展为期两周的实验干预与深度访谈,实验组使用优化后的向善型算法推荐系统,对照组使用常规算法系统,通过前后测数据对比,系统剖析算法推荐对大学生价值观塑造的双重效应与内在作用机理。

(一)积极增益效应:筑牢大学生价值观塑造的认知根基与实践支撑

实证数据表明,规范运行、正向引导的算法推荐系统,可从知识积累、兴趣涵养、社群互动三个维度为大学生价值观塑造提供多元支撑,具备育人赋能价值。问卷数据显示,82.3%的受访大学生认为算法推荐能高效挖掘个性化专业学习资源,提升知识获取效率;70.3%的学生表示算法推送的多元化优质内容拓宽了自身知识视野,打破传统学习的信息壁垒。实验结果证实,使用优化后知识类算法系统的实验组学生,知识获取满意度、自主学习意愿、多元认知能力均显著高于对照组,为正向价值观塑造筑牢认知基础。

通过实证分析,算法可以通过三个方面进行正向价值观塑造:其一,算法系统依托海量用户行为数据与智能分析模型,能够精准匹配大学生具体的学习需求与个性化的成长目标,大幅降低信息搜寻与过滤的时间成本,有效帮助学生养成自主探索与持续学习的良好习惯。其二,算法通过持续学习与深度分析,能够精准识别并动态追踪学生的兴趣偏好与能力特长,进而推送高度匹配的优质内容资源,这不仅助力学生深入挖掘自身潜在优势、清晰树立阶段性成长目标,还有助于培育其积极进取、乐观向上的人生态度,不断丰富价值观塑造过程中的精神内核与情感体验。其三,算法的智能圈层匹配与社群推荐功能,可有效打破物理空间与社交壁垒,高效联结兴趣相投、理念相近的大学生群体,构建活跃、互助的线上成长社群与支持网络。社群内部持续进行的经验分享、知识互助与深度思想交流,能够积极引导学生树立牢固的集体意识、协作精神与健康正向的竞争观,使青年一代在持续、良性的同辈互动与社会化过程中,不断反思、调整并完善个人的价值取向与行为准则。

总体而言,设计向善、运行规范的算法推荐机制,能够深度适配大学生多元化、动态化的成长需求,从认知赋能、精神培育到社群建构等多个层面,系统性地为当代青年的正向价值观塑造提供全方位、可持续的赋能支持。

(二)消极阻滞效应:诱发大学生价值观塑造的多重风险困境

商业流量主导下,常规算法推荐存在育人弊端,会从多维度干扰大学生价值观塑造,引发多重风险。调研显示,60.6%的受访学生表示长期使用算法平台后接收信息高度同质化,认知逐渐固化;58.4%的学生表示算法圈层化传播导致自身与异见同学交流减少,缺失跨圈层良性认知互动。对照实验与访谈验证,长期沉浸常规算法推送的学生,对公共议题与人生价值的认知逐渐单一绝对,思辨包容能力下降,价值观塑造陷入固化、极化困境。

结合深度访谈与分析,算法主要通过三个方面干扰大学生正向价值观塑造:第一,算法基于用户历史偏好与行为数据,持续推送高度同质化的内容,这种机制不断强化用户原有的认知框架,逐渐丧失对复杂议题进行辩证思考与多角度审视的能力。第二,在流量逻辑驱动下,算法往往优先推荐具有高热度、高互动性的内容,而这些内容常伴有强烈的情绪色彩或偏激观点。学生长期浸润于此种信息环境,其情绪感知容易被持续刺激乃至失衡,潜移默化中更倾向于形成非黑即白的极端化价值判断,这严重干扰了基于事实与逻辑的理性价值观的稳步塑造。第三,算法通过精准的用户画像与兴趣标签,将偏好相近的个体聚集起来,形成内部高度同质、外部相对封闭的认知圈层或“信息茧房”。在这些圈层内部,相似的观点被不断重复、分享和强化,个体之间的价值认知在共振中逐渐趋同并固化。与此同时,圈层对外部的、多元的、尤其是与主流共识相悖的正向理念会产生排斥心理,这种机制最终可能引发价值观极端化现象。

实验证实,大学生价值观体系具备较强可塑性,经算法优化干预的实验组学生,信息包容度、认知能力、思辨能力均显著提升。这表明通过外部正向干预与科学算法引导,可摆脱算法带来的价值观塑造困境,帮助学生构建理性价值体系,也为思政教育相关培育工作提供了实践突破口。

(三)算法影响大学生价值观塑造的三维内在机制

算法推荐通过数据处理与内容分发能力,从认知、情感和行为三个维度协同作用,构建起一个紧密相连的完整链条,从而对大学生的价值观塑造过程进行全方位的渗透与塑造。

1.认知维度塑造机制

第一,算法基于兴趣偏好进行内容推送,信息获取范围将逐渐收窄并固化,形成认知上的局限;第二,算法对特定内容的反复推送,会显著增加此类信息的曝光频次,导致过度关注这些内容,使其主观上认为这些信息具有重要性,从而忽视其他可能更具价值的信息;第三,算法推送的内容可能隐含特定立场与倾向,长期接触此类内容,会逐渐形成与算法推送逻辑相符的固定思维模式,难以从多元视角审视问题。

2.情感维度影响机制

第一,算法偏好推送情绪饱满甚至偏激的内容,容易引发情绪共鸣,压制理性思考,影响价值判断;第二,反复推送同类情感内容会强化特定情绪记忆,形成固定情感偏好,长期影响价值取向;第三,算法将特定价值观与情绪深度绑定,容易引导用户因情绪好恶认同或排斥相应价值观,不利于正向价值观接受。

3.行为维度引导机制

第一,算法推送的行为范本会成为用户模仿对象,塑造行为习惯与处事态度;第二,点赞热门等算法正面反馈会鼓励用户重复原有行为选择,形成价值观固化循环;第三,算法构建的同好圈子会强化相似观念,使用户更难跳出圈子理性塑造价值观。

基于此,高校教师应主动把握网络信息传播主动权,将主流价值观渗透至学生的算法生态圈,达成“以智驭技”的育人实效。算法推荐不具备天然的善恶属性,是技术、资本、平台规则与个体能动性共同作用的复合型产物。其正向价值体现在适配大学生求知需求、助力个性化兴趣发展;但平台追逐流量与用户黏性的底层逻辑,会催生信息茧房、内容泛娱乐化等问题,对青年价值养成形成潜在负面影响。大学生拥有主体能动性,媒介素养良好者可自主掌控算法工具,摆脱技术规训;素养不足的学生则易被动接收同质化信息,偏离正向价值导向的信息圈层。

四、算法视域下大学生价值观塑造的育人实践路径

面对算法推荐对大学生价值观塑造的双重影响,高校思政教师应具备辩证思维,以数字智能化育人新环境推动工作模式从传统管理服务型向赋能成长与价值塑造型转变。

(一)全方位培养算法素养,打牢大学生塑造价值观的自身根基

算法素养是数字时代大学生掌握技术、自主塑造正向价值观的基础。高校应将算法素养教育全面融入思政育人及人才培养体系,通过多样化、实践性、贴近青年的方式,使学生自主完成正向价值观塑造。

高校教师可创新育人载体,搭建沉浸式算法素养培养体系。其一,联合计算机专业教师解析算法运行机制、推送逻辑及流量规则,帮助学生认知算法的工具属性与商业本质,破除算法依赖与信息盲从,建立独立的信息判断与价值甄别能力。其二,组织自查活动,引导学生定期梳理网络浏览记录与信息接收类型,直观认知信息同质化困境,主动发现认知盲区与思维短板,有意识突破舒适信息圈层。其三,发起实践挑战赛,鼓励学生主动接触跨领域、多视角的优质内容及异质观点,培养多元认知与辩证思维,从主体层面规避信息茧房与价值极化风险,为正向价值观塑造奠定能力基础。

(二)优化校园算法生态,营造向善的价值观塑造环境

破解算法对大学生价值观塑造的消极影响,需构建全校协同治理格局,主动优化校园数字算法生态,从技术源头遏制算法育人风险,打造适宜青年正向价值观塑造的校园数字环境。

一方面,搭建主流价值算法推送资源库。高校教师需立足大学生价值观塑造核心需求,筛选整合红色文化、社会主义核心价值观、时代精神、青年担当、心理健康、学业成长等优质思政育人资源,协同学校信息部门将其纳入校园平台算法推荐资源库,通过调整推送权重提升优质内容的曝光度。同时,建立校园算法内容质量评价体系,摒弃流量优先的商业逻辑,杜绝低俗、极端、过度娱乐化内容传播,筑牢校园数字阵地的价值育人防线。另一方面,构建校园向善算法推荐机制。在校内学习平台、校园APP等数字场景中,增设算法“反固化、破圈层”干预机制,按科学比例推送跨界、多元的优质异质内容,主动打破同质化信息闭环,实现个性化需求满足与认知边界拓展的有机统一。

(三)构建人机协同的新模式,坚守价值观塑造的育人底色

在数字时代背景下开展大学生价值观塑造工作,应始终坚持以“人”为核心。在实践过程中,需注重技术应用与人文关怀的有机结合,避免单纯依赖技术手段。通过构建人机协同模式,赋予技术以人文温度,方可实现技术优势与育人过程中情感传递、精神培育的深度融合。

一是依托算法大数据实现价值引领。高校教师可借助校园算法平台的大数据分析功能,研判学生的网络行为特征、信息偏好、思想动态及价值认知偏差,及时捕捉其在价值观塑造过程中出现的迷茫、偏差与困惑,实现问题的早发现、早干预、早疏导。针对学生群体的共性价值问题,可通过专题班会、思政讲座等形式开展教育;针对个体价值困惑,则进行谈心谈话,实施精准施策与靶向育人,纠正价值认知偏差,保障大学生价值观塑造工作稳步推进。二是深化现实人文浸润。算法虽能提供便捷的信息服务,却无法替代人际真实的情感交流与思想共鸣。高校教师通过加强线下育人场景搭建,如开展社团实践、谈心交流、户外研学等活动,使学生在现实交往、实践体验与真诚沟通中获得情感滋养、思想提升与价值认同,形成算法难以替代的人文育人优势。

(四)占领数字网络阵地,锚定价值观塑造正确方向

算法数字生态中信息繁杂、价值多元,易对大学生价值观塑造的正确方向产生干扰。高校教师需主动占领数字舆论阵地,从话语创新、矩阵传播、内容提质三个维度持续发力,深化主流价值引领,为大学生价值观塑造锚定正确方向。

首先,创新主流价值话语体系,提升价值引领亲和力。摒弃传统说教灌输模式,立足青年话语体系,结合大学生身边案例、时代热点等,将社会主义核心价值观转化为贴近青年的通俗表达,同时挖掘学生榜样,以同龄视角传播正向价值,提升价值观塑造成效。其次,构建全域传播矩阵,拓宽价值培育覆盖面。适应不同网络平台算法传播规律,构建多平台主流价值传播矩阵:在传统平台深耕深度思政内容,开展思想引领;在青年聚集平台打造轻量化思政作品,贴合算法精准投放,全方位正向引导学生价值取向。最后,深耕优质内容供给,精准回应成长需求。坚持问题导向,聚焦大学生成长中的急难愁盼问题,将价值观塑造融入成长服务全过程,创编优质思政内容,通过精准服务化解思想困惑,对冲算法推送的不良信息,引导学生树立正确三观,夯实价值观塑造的思想基础。

五、结论与展望

算法推荐作为数字时代核心技术,对大学生价值观塑造存在双刃剑效应,是新时代高校思政教育必须直面的课题。算法技术可为大学生价值观正向养成提供全新支撑,但其固有弊端也会引发育人风险,冲击高校立德树人成效。高校思政教育工作者需秉持辩证思维,探索“与算法共存、驭算法育人”的实践路径。

高校教师需顺应教育数字化趋势,提升数字素养与算法育人能力,通过培育学生算法素养、优化校园算法生态等方式化解算法育人风险,实现技术与人文价值理性的良性适配,推动算法技术赋能青年价值观塑造。高校需完善算法育人治理体系,深化算法伦理研究,健全校园算法监管规范,为数智思政提供制度保障。

未来高校青年价值观培育需推进交叉学科融合,构建“数智思政”育人范式,将算法、大数据从单一工具升级为重构育人生态的核心要素,打造思政工作新形态。高校教师需持续深耕创新,探索技术赋能立德树人的新路径,守住青年思想引领主阵地,为培养时代新人提供保障。