一、算法推荐对大学生意识形态认知结构的解构机制

（一）个性化推送强化信息茧房效应

根据用户的过去行为来构建用户画像，结合用户画像持续优化的内容分发策略，并将大学生长期暴露在同质化、立场一致的信息之中，从而形成了“回音室”，使得大学生的既有的认知偏好被锁定，而又逐渐远离多元的观点和主流意识形态的话语体系，认知视野的狭窄化以及价值判断的狭隘化不断加深。不仅如此，在触及政治、历史和社会制度之类的敏感话题时，还会有意地去传递一些带有情绪化的、极端化或者说是被娱乐化解构的内容，大学生缺乏可以批判的参照系，在算法逻辑的影响之下开始接受非主流甚至是反主流的价值预设。部分短视频平台频繁使用标签化推荐机制，将“躺平”“反内卷”的亚文化符号标签以高频次推送给大学生群体，容易让大学生认为自身所处的各种困难是因为制度的原因，从而削弱他们对于我国发展道路的认可程度^[1]。

（二）情感化内容弱化理性思辨能力

目前大多数主流算法平台均采用“情感优先”的内容排序方法，极力在信息流中推送能够引发强大情绪化的热点话题信息以获取高黏度高互动性的流量效益。在此机制下，大量“情感优先”，“情感优先”的信息很容易占据大学生信息流的前排位置，以极简原因链和对立面的构建为特征，并伴有强烈的道德指责，虽然能够迎合青年群体的情绪喜好但却损耗了思想深度，长此以往会使大学生习惯用情绪代入的方式做判断，所以思考比较单调，无法做到直面现实问题做出相应的分析和辨别，最后只是流于表面的向一边倒地论事和抒情。

（三）碎片化传播消解主流话语权威

算法主导的信息生态下的信息以短为美、断链为上，缺少情景语境、分散传播，缺乏逻辑关系及中心指向。这会导致学生产生思维片面化、认知碎片化、认识零散化，不利于学生形成完整的知识图谱结构，也缺乏对主流意识形态的认识、理解与内化。由于算法是以“注意力经济”为基础的，所以，对于人民群众受阅的一系列思想政治教育材料而言，这一方面需要着力保证具有严谨准确、完整性、全方位、多维度的时代背景和理论阐述的通史叙事、系统阐述、价值引导等方面；另一方面也会出现长期以来的疏离人们价值观构建的一些“第一性的部分”，从而使主流话语失去了原本应该具有“稀罕性”的地位和重要性。例如，“共同富裕”“全过程人民民主”等相关理论概念在短视频平台上就会被简单地表现为“花言巧语”“个人经验总结”等形式而脱离本质内涵；官方主流媒体经过精准加工提炼精心打磨出的大体量“成品”在实际转发和传播中反而会被无人问津——这是因为在筛选出的内容之中本身就存在“高完播率”“强情绪刺激”等标签性质的信息内容。

二、算法驱动下主流意识形态教育面临的现实困境

（一）教育内容供给与算法偏好错位

主流高校意识形态教育内容侧重于系统化、理论化和规范化，以逻辑严密、价值导向与历史纵深为重心；算法推荐机制倾向于优先选取热点度高、情绪饱满度高、注意力吸引时长高、有较强话题性且容易形成情绪引爆点的内容。这种结构上的错配导致了主流高校优质的思政资源被边缘化。比如：各校思想政治理论课程精心制作的“四史”教育微课、理论宣讲视频及政策讲解类等内容，因为节奏慢、信息密度大、缺乏即时的情绪引爆点等原因，在平台推流方面无法获得较好的表现。但是如戏谑化、标签化甚至篡改为主流话语等片面歪曲解构的短视频，符合算法“用户停留—互动—再推荐”闭环逻辑从而爆火出圈。根本原因还在于教育内容生产端还未嵌入算法逻辑，没有主动应用到关键词优化、用户画像匹配以及利用情感触发机制等技术要素上，出现“有理说不出、说了传不开”。

（二）教育主体话语权被平台算法稀释

传统思想政治教育中，教师、辅导员、党团组织作为权威教育主体，依托制度化渠道掌握话语主导权。然而，在算法主导的信息分发格局下，平台通过隐性的推荐权重、流量分配和界面排序，实质上重构了话语权结构^[2]。大学生日常接触的思想观点更多来自未经认证的自媒体、网红KOL或境外账号，其话语风格更具亲和力、娱乐性和“去中心化”特征，反而更容易获得青年群体的情感认同。教育主体即便入驻社交平台，也常因不熟悉算法规则、缺乏运营团队支持而陷入“自说自话”的传播孤岛。

（三）价值引导滞后于舆情演化节奏

算法加成下，网络舆情的爆发与发酵、破裂和变异都在加快，在热点事件产生后的几个小时内就能看到双方的立场出现完全撕裂，而常规的主流意识形态的价值引导运行模式依然运用的是研判——部署——反应的旧式流程，存在严重的时间差，在诸如涉及社会公平、民族情感以及国别问题等敏感点方面，算法很容易快速凝结情绪化的、片面化的甚至是在于在事实基础上虚构了部分事实的问题的发声体，成为巨大的能量场。同时，因为学校的思想政治工作的繁琐性，导致其无暇顾及“黄金4小时”这个时间节点内，做出最贴合学生的语言形式，做出最精准有力的回应。

三、算法推荐视域下大学生意识形态安全教育的重构路径

（一）构建算法素养教育融入思政课程体系

对于被算法深刻影响到的认知结构，在高校思政课中应当强化以算法素养为支撑的新时代意识形态安全教育，使大学生能够把握算法背后的本质内容，从而在相关的话语场域中形成对现实世界全方位的准确判断，并注重培养大学生对算法背后的价值负载性、平台资本逻辑以及由此导致的意识形态后果等作出正确判断的能力。为此可以在《思想道德与法治》《毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论》等课程增设“数字时代的意识形态风险”“算法与青年价值观塑造”等专题模块，结合诸如短视频平台利用情绪标签进行价值观引导、社交机器人制造虚假共识等等典型案例，在情境化的情境下开展专题教学；还可以在计算机、新闻传播学、社会学等专业基础上设立跨学科融合课程“算法伦理与公民素养”，围绕辨别信息茧房、破除情感操纵、辨析信源真伪等内容对学生进行相关知识教育。

（二）推动主流意识形态内容的算法适配与精准触达

主流意识形态教育需要主动顺应算法逻辑，从内容生产机制和分发机制两方面进行创新，一方面要建设基于大数据分析用户的感知系统，依据大学生成长成才各时期的行为轨迹、兴趣标签、互动偏好对平台大学生信息需求进行建模，发现大学生理想信念、国家认同、制度理解等方面的认知盲区及情感痛点，按照不同层级和维度为不同用户提供定制化的场景化内容。如对于“Z世代”群体偏好视觉化、故事化的表达特点，可以将“中国式现代化”“国家安全观”等宏大命题通过“微纪录片”“互动H5”“AI虚拟主播”等方式加以呈现，并穿插嵌入算法算法规则设定的关键词、封面图、前3秒勾子等内容元素，从而获得更高的被推送概率；另一方面要建立“中央厨房+分布式传播”的内容生态，发挥高校马院、校宣部门牵头组织组建的专业化的新媒体队伍的优势，和各大主流平台之间结成内容合作的共同体，优先推荐思政类题材的作品^[3]。

（三）健全平台责任、教育协同与监管治理联动机制

破除算法的意识形态风险，不能仅靠教育系统孤军奋战，应多方形成政府监管、平台履责、学校协同、社会参与的多元共治，一方面推动平台履责，在有关法规基础上进一步压实平台责任，具体包括要求平台落实《网络信息内容生态治理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》关于算法推荐系统的义务，在服从国家意识形态领导的前提下建立平台主流价值的内容加权，限制负面信息如歪曲党史国史，污蔑党的领导，捣毁政治秩序，鼓吹极端思潮的传播空间，及时向国家主管部门反馈相关情况，并定期开展算法影响评估向社会公布，发挥教育与网信、工信部门的联动协同作用，以高校意识形态风险预警快速响应机制为基础，通过API接口将舆情热点、算法动向和学生反馈融入高校教育与网信、工信部门联手管网、护网行动中，与校园净化工作相向而行。

结语

综上所述，算法推荐技术正在重塑大学生的信息生态，从深层次上也面临着意识形态的安全问题，而从这些方面出发，应该做到通过系统思维把技术认知、教育创新、制度规制相结合，才能使青少年思想政治基础坚固，在数字时代下牢牢抓住青年的思想认同，正确引导主流意识形态的传播与价值引领。

参考文献：

[1]张圣婷.高校思想政治教育数字化转型的空间逻辑[J].科教文汇,2025,(22):54-59.

[2]臧诗宇,管桂翠.算法推荐视域下大学生总体国家安全观教育的问题审视与应对策略[J].文教资料,2025,(22):60-63.

[3]祖孟媛,汤定豪.算法推荐赋能社会主义核心价值观培育：风险研判与纾解之策[J].重庆第二师范学院学报,2025,38(05):121-126.