随着人工智能、大数据、物联网等技术的快速发展，高校德育工作迎来了前所未有的变革机遇。校园一卡通记录着学生的行为轨迹，学习平台留存着学生的学习习惯，社交数据反映着学生的思想动态——这些海量的“冷数据”为德育工作者描摹学生画像、预判思想动态、实施精准干预提供了技术支撑。然而，德育的本质是“育人”而非“制器”，是心灵的唤醒而非行为的管控。当数据算法试图量化一切时，德育中最宝贵的情感交流、价值引领、人格感召等“暖温度”因素，面临着被边缘化的风险。如何在发挥数据技术优势的同时，坚守德育的人文底色，实现“冷数据”与“暖温度”的有机融合，成为智能时代高校德育必须回应的核心命题。
　　一、“冷数据”与“暖温度”的内涵与价值
　　“冷数据”是指通过智能技术采集、存储、分析的学生行为信息和量化指标。它具有客观性、可测性、规模性等特征，能够突破传统德育依赖经验判断的局限，帮助教育者发现隐性规律、识别风险群体、评估教育效果。例如，通过分析学生图书馆借阅记录、课堂出勤率、网络言论倾向等数据，可以及时发现学业困难、心理困扰或思想偏差的学生，为精准干预提供依据。
　　“暖温度”则指向德育过程中的人文关怀、情感互动和价值共鸣。它体现为辅导员的一次深夜谈心、思政课上的一次思想碰撞、校园文化活动中的一次心灵触动。这些难以量化的教育瞬间，恰恰是德育最核心的育人力量。正如雅斯贝尔斯所言：“教育的本质意味着：一棵树摇动另一棵树，一朵云推动另一朵云，一个灵魂唤醒另一个灵魂。”这份“唤醒”的力量，无法被算法替代，也难以被数据穷尽。
　　“冷数据”与“暖温度”并非对立关系，而是相辅相成的统一体。数据为温度提供精准导航，避免情感投入的盲目性；温度则为数据赋予育人灵魂，防止技术应用的价值迷失。二者的融合，本质上是工具理性与价值理性的统一，是科学精神与人文关怀的共融。
　　二、当前高校德育融合的现实困境
　　尽管“冷热融合”的理念已获广泛认同，但在实践中仍面临诸多困境。
　　（一）数据崇拜遮蔽人文关怀。部分高校将德育工作简化为数据指标，过分强调“打卡率”“参与率”“点击量”等量化考核，导致德育活动异化为“刷数据”的形式主义。辅导员忙于填写系统表格，学生被动完成数据任务，真正的师生对话和心灵交流反而被挤占。这种“唯数据论”的倾向，使德育的温度在冰冷的指标面前逐渐流失。
　　（二）技术壁垒加剧情感疏离。智能平台的应用本应提升德育效率，但在实践中，技术门槛反而成为师生互动的障碍。年长教师面对复杂系统力不从心，年轻学生则更习惯线上交流而非面对面沟通。当通知发布、谈心谈话、活动组织全部迁移至线上平台后，屏幕背后的情感温度正在消减。
　　（三）数据孤岛阻碍价值挖掘。教务系统、学工系统、后勤系统、网络平台之间缺乏有效的数据共享机制，形成一个个“数据孤岛”。学生行为数据虽然体量庞大，但分散在不同部门手中，难以形成完整的育人画像。数据的“冷”因为没有整合而失去了精准度，温度的“暖”因为没有数据支撑而停留在经验层面。
　　（四）伦理风险消解信任基础。过度采集学生数据、未经允许的数据分析、算法偏见导致的误判等问题，引发了学生对德育工作的戒备心理。当学生感到自己时刻处于“被监控”状态时，信任关系便难以建立，德育的温度也就无从谈起。
　　三、“冷数据”与“暖温度”融合的实践路径
　　实现“冷数据”与“暖温度”的有机融合，需要从理念、机制、场景、评价等多维度协同推进。
　　（一）理念融合：确立“以人为本”的数据观
　　融合的前提是树立正确的数据价值观。高校德育工作者应清醒认识到：数据是手段而非目的，技术是工具而非主宰。在采集数据时，要恪守“最小必要”原则，尊重学生隐私权和知情权；在分析数据时，要警惕算法偏见，保留人工复核环节；在应用数据时，要将数据发现转化为精准关怀的行动，而非简单的标签化处理。德育工作者应当成为“有温度的数据使用者”，用数据发现问题，用温度解决问题。
　　（二）治理融合：构建育人导向的数据体系
　　打破数据孤岛，建立统一的“德育数据中台”，整合教务、学工、后勤、图书馆、网络等多源数据，形成学生成长的“全息画像”。同时，在数据治理中嵌入育人思维：数据采集要伴随知情同意，数据分析要融入价值判断，数据应用要指向成长促进。例如，系统发现某学生近两周食堂消费异常偏低、图书馆访问频率骤降时，不应直接推送“贫困生预警”或“学业警示”标签，而应提醒辅导员主动约谈，以关怀的姿态了解真实情况，避免数据误读伤害学生自尊。
　　（三）场景融合：设计“数据+温度”的德育场景
　　在具体德育场景中实现技术与人文的协同增效。在思想引导方面，利用数据追踪学生的理论兴趣点和思想困惑点，推送个性化学习资源，但关键的理论阐释和价值辨析仍需通过线下读书会、主题班会等形式，在对话中深化认识；在心理预警方面，通过行为数据识别心理危机风险，但干预过程必须由咨询师以温暖、专业的方式进行；在行为养成方面，借助数据记录和反馈机制激励学生形成良好习惯，但习惯内化为价值认同，离不开榜样的示范和集体的氛围。线上数据发现与线下人文关怀形成闭环，让技术为温度赋能，让温度赋予技术意义。
　　（四）评价融合：建立兼顾冷热的德育评估机制
　　改革德育评价体系，避免单一的数据考核导向。对学生的评价，既要参考可量化的行为指标，更要关注思想成长、道德进步等质性变化；对辅导员的评价，既要考察系统使用和数据填报情况，更要评估谈心谈话的质量、师生关系的亲密度；对德育工作的整体评估，既要有数据层面的效率分析，也要有人文层面的满意度、信任度调查。可以尝试引入“德育温度指数”，通过师生互评、叙事报告、典型案例等方式，捕捉那些难以量化的育人成效。
　　总而言之，智能时代的高校德育，既不能因噎废食地拒绝技术红利，也不能盲目崇拜地陷入数据迷思。真正的智慧德育，应当是“冷数据”与“暖温度”的交响——用数据的理性之眼发现真实需求，用人文的温暖之心回应成长期待。这需要高校德育工作者在技术应用中始终保持清醒的价值自觉，在冰冷的数据背后看见活生生的人，在算法的逻辑之外坚守教育的初心。唯有如此，智能时代的德育才能真正实现“既精准又温暖”的育人愿景，培养出既有数据素养又有人文情怀的时代新人。
　　（作者单位：沧州交通学院）