超越機械思維：生成式人工智能如何改變高校“大思政課”

摘要： 作為基于算法、模型、規則自動化生成文本、圖片、聲音、視頻、代碼等多模態內容的新技術，生成式人工智能的突出特征就是高智能、自主性、全面性和學習能力。但由于技術的“雙刃劍”性質，生成式人工智能在重塑我國教育生態的同時，也因其即時交互、快速迭代和人機互動對課堂教學內容、教學方法與教育者提出更高要求，致使高校“大思政課”建設面臨著諸多挑戰。必須堅持問題導向，通過明確目標導向、強化技術賦能、聚焦核心要素、提升媒介素養，全面推動生成式人工智能與“大思政課”建設有機融合，進而促進高校思想政治教育數字化轉型。

關鍵詞：生成式人工智能；大思政課建設；教育數字化；媒介素養

中圖分類號：G640" " " " 文獻標識碼：A " 文章編號：1672-0717（2024）03-0047-08

加快推進教育數字化轉型是我國從教育大國到教育強國的必然選擇，也是我國開辟教育發展新賽道和塑造教育發展新優勢的重要突破口[1]。黨的二十大報告著眼于實現中華民族偉大復興的宏偉目標，對教育、科技、人才進行“三位一體”統籌安排，既明確了教育在全面建設社會主義現代化國家中的使命任務，也為教育數字化建設指明方向。以ChatGPT為代表的生成式人工智能在改變傳統媒體格局、輿論生態和育人方式的同時，也給高校“大思政課”建設帶來諸多挑戰。面對新技術引發的教育方式新變化，高校應及時跟進和把握好由此而生的技術紅利。本文以“守正創新”理念為指導，積極探索生成式人工智能與高校“大思政課”建設有機結合的實踐路徑，以加速推動高校思政教育改革與轉型升級，培養出更具時代競爭力的社會主義建設者和接班人。

一、生成式人工智能的基本內涵及潛在風險分析

2023年9月7日，聯合國教科文組織（UNESCO）發布了全球首份與生成式人工智能（Generative AI）相關的指南性文件——《教育和研究中的生成式人工智能指南》（Guidance for Generative AI in Education and Research）（以下簡稱《指南》），為教育和研究生成式人工智能提供了一份全面的指南。從技術演進角度看，生成式人工智能是由智能算法驅動的新一代自然語言處理工具，具有強大的語言理解和文本生成能力。只有系統掌握生成式人工智能技術內在邏輯和底層架構，才能深入探討其給高校“大思政課”建設帶來的變化和影響，并在此基礎上充分發揮生成式人工智能內在潛力。

（一）生成式人工智能的三重認識維度

從當前相關研究來看，生成式人工智能是一個引起廣泛關注和討論的主題。我們可以從技術、產品和倫理三重維度出發，全面理解和認識生成式人工智能。從技術手段來看，生成式人工智能是使用生成式模型進行機器學習，進而根據已學習內容創造性生成新的內容的人工智能技術。它可以利用網絡上易獲取的大規模無標記數據進行預訓練，并通過簡單適配和高效微調應用到大量的下游任務[2]。從產品角度來看，生成式人工智能的下游應用主要表現為可以較好地理解和處理人類語言、進行復雜的推理和決策的操作軟件和硬件系統。它可感知和理解周圍環境，并通過自主學習和探索來不斷提升自身能力。在倫理層面上，GPT類的生成式人工智能逐漸呈現“強擬人化”，展現出脫離人類干預的類人心智能力，從整體上包括表征形式與內在機制都在追求更加接近類人的經驗表達方式和感知能力，并且開始發展出心智化能力與共情能力。

總之，生成式人工智能是基于算法、模型、規則自動化生成文本、圖片、聲音、視頻、代碼等多模態內容的技術[3]。生成式人工智能隨著技術的迭代更新和廣泛普及，已廣泛應用于社會各領域，包括醫療、交通、金融等。通過使用深度學習、機器學習和大數據等技術，生成式人工智能能夠處理更為復雜問題和大規模數據，并產生準確預測和決策。

（二）生成式人工智能的典型特征

1.生成式人工智能的高智能

高智能是指生成式人工智系統能夠理解和解釋復雜信息，具備推理、學習和創新能力，擁有接近或超越人類智能的能力和潛力。相較于早期人工智能，生成式人工智能表現出更強大的靈活性和智能化，擁有更深入的數據和任務理解能力，呈現出與人類相似的學習、表達和感知能力。特別是在語言任務方面，大型語言模型已經在回答問題、提供建議、優化文本內容等多個語言訓練任務中達到或超越人類水平。它甚至能夠讀取文本中的隱含意義，處理需要準確理解意圖的新任務[4]。在細分應用領域，生成式人工智能還展現出個性、智力和社交屬性等特性。它發展出高度的同理心、心智水平和社交應答交互能力，使其在模擬人際關系、提供個性化服務和處理社交互動方面具有獨特優勢[5]。這種高智能的體現不僅表現在執行任務的效率上，還體現在對各種情境的靈活應對和創造性解決問題的能力上。

2.生成式人工智能的自主性

自主性是指生成式人工智能技術具有自主決策和行動的能力。生成式人工智能可根據自身程序和算法，獨立進行數據分析和學習，以便在面對不同場景和問題時作出適當的決策并采取相應行動。這種自主性使得生成式人工智能可不斷提升自我的能力和效率，并且能夠適應和應對各種復雜情況和環境。生成式人工智能的自主性是令其成為一種強大工具和有效解決方案的重要特征之一，其自主性還包括它對外部環境的感知和適應能力。生成式人工智能可通過感知和識別外部環境中的數據和信息，并將其運用到決策過程中；它能夠根據不同的環境和需求變化，調整自身學習和行為方式，以達到最佳效果。同時，生成式人工智能還具有自我監控和調整能力，可對自身決策和行動進行評估、優化。這種自主性使得生成式人工智能成為一種具備靈活性和適應性的技術，能夠在復雜的現實環境中發揮更大作用。生成式人工智能的自主性是其與早期人工智能相區別的重要特征。

3.生成式人工智能的全面性

全面性主要是指生成式人工智能應用領域的廣泛性，它可以應用在醫療、交通、金融、教育等各個行業，能夠解決復雜的問題和挑戰。首先，生成式人工智能具有全面的智能能力，包括自主學習、自我優化和自我發展，等等。一方面，它可以根據反饋和經驗不斷改進自身的性能和算法，提高執行任務的效率和準確性；另一方面，它可以根據不同的任務和環境自主學習與適應，不斷提升自身性能和能力。這種全面性使得生成式人工智能可在各種場景下發揮作用，并為人類社會帶來全新的發展和進步。其次，生成式人工智能的全面性還表現在其具有多樣化的特征和功能。生成式人工智能技術可以處理和分析大規模的數據，并從中提取有價值的信息和知識。它可以模擬人類感知和認知能力，具備圖像識別、語音識別、自然語言處理等功能，使得機器可以像人類一樣與環境進行交互和溝通。再次，生產式人工智能還具備推理和決策的能力。它可以通過對已有數據的分析和比較，進行邏輯推理和判斷，并作出相關決策。這種推理和決策的能力使得生成式人工智能可以在復雜和不確定的情境下快速做出反應，幫助人類解決問題和應對挑戰。總之，生成式人工智能的全面性主要表現在廣泛的應用范圍、多樣化的功能特征，以及自主學習和自我優化的能力方面，它既具備處理復雜問題和挑戰的能力，又能夠模擬人類的感知和認知能力。

4.生成式人工智能的自學性

首先，生成式人工智能能夠通過自主學習和適應來提高自身的能力和性能。這不僅表現為它能夠從大量的數據中提取模式和規律，并利用這些知識來解決新問題和應對新情境，更為重要的是，它還能夠通過自主采集數據、自主制定學習計劃和自主選擇學習方法，實現自主學習的能力。其次，生成式人工智能能夠根據反饋信息不斷優化自己的學習方法和策略，實現持續的自我改進。通過學習，生成式人工智能能夠不斷演化和發展，使其在各個領域中發揮更加出色的作用。這種自主學習能力使得生成式人工智能在沒有外界干預的情況下，能夠自主地進行學習和進化，從而進一步提高其智能水平和應對能力。再次，生成式人工智能的學習能力還包括對新知識的快速吸收和理解能力。它可以通過對大數據的分析和處理，自動從中提取出有用的信息和知識，并將其應用于解決具體問題。這種學習能力使得生成式人工智能能夠快速適應不同的環境和任務，并在不斷學習和探索中提高自身的性能，令其在解決復雜問題和應對新挑戰時具有較高的靈活性和效率，為人類社會帶來更多的改進。

（三）生成式人工智能的教育應用與潛在風險

與傳統AI相比，ChatGPT類生成式人工智能互動性、人性化更強，可幫助學生通過交互式提問解決概念理解等方面的問題，也可以作為輔助工具，提供寫作指導、思路擴展、創意生成等多種服務。然而，生成式人工智能的快速發展也給現代教育帶來諸多挑戰。因此，我們必須主動出擊、沉著應對，有效開展前瞻性研究和超前性治理。2023年7月13日，我國網信辦等七部門聯合發布《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，并于2023年8月15日起施行。目前在全球范圍內只有我國制定了關于生成式AI的官方監管條例，這意味著由中國主導的對生成式人工智能的規制正逐步展開。

1.生成式人工智能在教育領域的廣泛運用

伴隨著ChatGPT、通義大模型等通用人工智能迭代更新，生成式人工智能不只作為新工具、新方法被廣泛引入教育領域，而且還作為創新人才培養模式的重要抓手被廣泛應用于教學各環節，從而使之呈現出網絡化、數字化和智能化的新特征。在此過程中，生成式人工智能對于教育來說早已不再只是停留于工具層面的方式和手段，而直接成為重塑教學系統、推動教育領域發生結構性變革的現實力量。可視化三維學習空間的構建、線上線下混合式教學模式的探索、人機協作學習新形態的出現便是典型例證。特別是在可視化三維學習空間構建中，由于生成式人工智能對交往方式的深刻變革，這就從根本上決定了全息課堂的打造并非只是簡單地將大數據、云計算、物聯網和AI大模型簡單地置于教室空間，而且還包括重塑和調整師生、生生交往關系和教學流程。可以說，與早期人工智能相比，ChatGPT類生成式人工智能技術互動性、人性化更強，可幫助學生促進個性化學習、提升教學效果，并為教師提供更好的技術支持。

2.生成式人工智能的技術風險

鑒于技術本身所具有的“雙刃劍”屬性，現階段人工智能技術也存在著無法忽視的局限。生成式人工智能自主采集數據、自主學習迭代帶來高效率的同時，也帶來了內容安全風險，人工智能并不會判斷訓練數據的優劣，而是對自主采集數據進行無差別學習。如果生成式人工智能模型是通過有偏見的數據來訓練的，它們可能會反映和放大這些偏見，導致生成內容或決策存在歧視性。例如，微軟曾推出聊天機器人實驗，該機器人在上線后學習了大量不當言論和劣質對話，在短期內從一個友好的機器人變成了一個滿嘴臟話、充滿歧視和偏見的人工智能[5]。由于缺乏對我國社會主義核心價值觀的甄別，生成式人工智能可能意識不到所反饋學習內容的毒害。青年學生是容易受外部影響的群體，他們若接收到帶有偏見的信息可能導致其對特定群體產生負面看法，引發社交問題和群體分裂。

3.生成式人工智能的社會風險

就其社會屬性來說，生成式人工智能的社會風險主要體現為其本身所具有的意識形態性和引發的意識形態風險[6]。所謂生成式人工智能的意識形態性主要是指作為西方社會生產建構的產物，貌似中立、客觀的生成式人工智能并不是價值無涉的，而是不可避免地具有鮮明的政治取向和價值導向，反映著西方社會的思維方式和價值觀念。也正是在此意義上，哈貝馬斯在反思技術與意識形態關系時明確提出，技術與科學本身就是意識形態[7]。而生成式人工智能技術所引發的意識形態風險則主要是指其可能成為西方進行意識形態滲透的工具。例如，在人機對話過程中，當ChatGPT被問及有關中國和美國的問題時，它總是以美國為中心，將中國視為例外，并給出截然相反的“雙標”答案。此外，因其具有較強的論證能力，生成式人工智能極具迷惑性和誤導性，易給處于“拔節孕穗期”的青年學生帶來認知困惑和思想混亂[8]。

綜上，基于智能算法與先進程序的加持，生成式人工智能最大的優勢是具有對現有知識進行梳理和歸納的能力。在工具論的視角下，使用生成式人工智能最佳的方式是將其作為助手，人機互動的過程中必須要凸顯人的自主性和自我決策地位。

二、生成式人工智能對高校“大思政課”建設的現實挑戰

作為科學技術不斷發展的必然結果，生成式人工智能給高校“大思政課”建設帶來機遇的同時，其對輿論生態的變革和傳播格局的重塑也深刻改變著高校思想政治教育的生態環境，在某種程度上正在“倒逼”教育領域開啟更深層次的變革[9]。因此，我們不得不理性審視生成式人工智能對高校“大思政課”建設過程中的教育內容的供給、教育方法的選擇和教育者能力帶來的系列沖擊和挑戰。

（一）即時交互對高校思政課教學內容形成沖擊

從本質上來說，思政課就是師生、同學之間圍繞教學內容展開的交流互動。交往環境的塑造、交往方式的選擇和交往關系的構建不僅是確保師生之間交流互動順利開展的前提和基礎，更是確保教學內容有效傳播的重點和關鍵。當前，生成式人工智能所依托的數字化教育資源及其應用平臺為學生自主學習提供了強大技術支撐，其多資源開發、多情景展現、多形式交流所帶來的改變也不斷重塑著原有課堂教學內容的供給模式和呈現方式，從而影響了青年學生對思政課教學內容的接受與認同。相較于人與人之間的交往互動，生成式人工智能的及時性、自動性和智慧性早已超越人類自身，其不僅可以為學生提供個性化的問題解決方案，而且還能夠支持學生根據自身需求進行個性化和自助式學習，而這勢必導致學生產生依賴心理，減少其與班主任、輔導員、導師的交流時間和次數，引發師生關系異化[10]，從而阻滯思政教學內容有效傳播。此外，生成式人工智能雖能自動生成信息，但其質量和價值取向卻無法得到保證。尤其是在智能平臺語料庫各不相同的情況下，經常出現同一個問題在不同智能平臺得到截然相反的答案，再加之把關缺位、導向缺失的智能媒體中總是摻雜著大量良莠不齊的信息，極易使思政課教學內容被海量信息所淹沒，無形之中消解了思政課教學內容的影響力。所以，在生成式人工智能應用中，如何根據青年學生接受規律和認知特點，綜合運用圖像、文字、視頻、音頻等多種方法將思政內容及時、精準、高效地呈現在學生面前，如何確保教學內容的吸引力和感染力，始終考驗著思政教育者的智慧和能力。

（二）技術迭代對高校思政課組織開展帶來挑戰

作為一項具體實踐活動，高校“大思政課”從來都是在特定時空環境中進行的，時空環境是其現實展開的依托載體，更是影響和制約其育人效能的關鍵變量。當前，隨著生成式人工智能對教育生態的變革和沖擊，新科技不僅改變了高校思政教育的時空環境，更為重要的是，還對高校思政教育創新發展提出更高要求，這集中體現為課程思政改革和網絡思政建設兩個方面。

一方面，在課程安排上如何設計才能更好地適應時代發展需要？如何引導學生科學合理地使用人工智能技術提高學習效率、充分培養和激發學生的創造性思維？目前，高校思政課程改革和內容創新，關鍵是既要根據本碩博不同學段思政課教學特點設定課程目標，又要善用信息技術實現各學段思政課教學進階式銜接和整體性貫通。在教育教學觀上，教育者需要面對生成式人工智能的迅速發展給教育帶來的技術挑戰，思考應當如何把握機會，利用人工智能技術革新教學方式，提高教學體驗，改善教育質量。在教育評價觀上，ChatGPT等生成式人工智能的發展和應用已經對學習成果的評價造成了一定負面影響。因此，教育者需要對此進行理性反思，并對教學和評估的方式做出實質性、創新性改變。

另一方面，生成式人工智能也給網絡思政創新帶來難度。首先，由于生成式人工智能產品數據庫絕大多數源于西方，搜索結果中不可避免地摻雜著良莠不齊的信息。這些語料刻意歪曲理解國內中文社區語料，可能影響到學生正確世界觀、人生觀和價值觀的形成。其次，生成式人工智能在硬件上依賴于先進的處理器、網絡、終端等設備，在軟件上深度依靠數據庫數據以及對其數據訓練、篩選、抓取等運行規范和機制。因此，在一些地區可能由于軟硬件設施和技術條件欠缺，導致人工智能產品的運用和結果輸出存在偏差，無法提供客觀準確的信息，從而給出有偏差的、有誤導性的回答，進一步加劇“智能鴻溝”。最后，目前人工智能的算法推薦機制不健全，使得應當被傳播的教育內容被錯誤過濾，給具有規范性、制度性、系統性、計劃性等“剛性”特征的傳統思想政治教育模式帶來挑戰，導致教育效果極大弱化[11]。毋庸置疑，網絡信息中隱匿著大量享樂主義、利己主義、拜金主義等內容，可能造成青年學生主流價值群體性迷失。

（三）人機互動對高校思政課教師提出更高要求

在傳統思政課堂教學中，教育者處于權威地位。而生成式人工智能的出現助推了信息的整合和傳播，作為主力用戶群的青年學生也成為教育內容的生產者、傳播者和消費者，這就不可避免地削弱了思政課教師主導地位。同時，當前高校“大思政課”建設存在復合型人才數量相對缺乏、素質表現良莠不齊、隊伍協同不足等問題[12]。思政課教師、輔導員、班主任、黨務工作者由于分工限制，絕大多數都沒有接受過系統的人工智能技術培訓。隨著人工智能產品在青年學生中的廣泛使用，高校思政教育者需要及時跟進學習和了解新技術，及時掌握如何將新技術應用到教育教學中，以增強課堂教學的互動性和實效性。其一，生成式人工智能的應用要求高校教師不斷更新教學理念。現代青年大學生更注重實踐探索和自主學習，而非單純的知識講解、理論灌輸。因此，高校思政課教師需要高度重視學生個性特點和成長需要，積極探索如何通過革新教學方式來促進學生自主成長。其二，生成式人工智能可以快速生成大量文本，包括文章和短篇小說等，而不需要像人類一樣花費大量的時間和精力。在新技術加持下，學生可以輕松獲取各類信息，師生之間的“信息差”早已不復存在。因此，高校思政課教師需要確保教學內容是真正有意義和有價值的，能夠引起學生的興趣和好奇心。同時，這也要求教師在編寫教案和案例選取時，采用更加生動、豐富和多樣化的方式來表達內容。其三，生成式人工智能可以實時并準確回答歷史事件、數學問題等系列教育領域的問題，這就可能消解教師在教學活動中的知識權威地位。不過，教師也不僅僅是回答問題的機器，他們還有監督學生學習，研發教學計劃等職責，這些仍是現有人工智能產品所無法取代的。

三、生成式人工智能賦能高校“大思政課”建設的路徑選擇

習近平總書記強調，中國高度重視人工智能對教育的深刻影響，積極推動人工智能和教育深度融合，促進教育變革創新，充分發揮人工智能優勢，加快發展伴隨每個人一生的教育、平等面向每個人的教育、適合每個人的教育、更加開放靈活的教育。教育與人工智能的深度融合時代已經到來，恐懼和回避無法阻擋科技的浪潮。面對生成式人工智能對高校思政工作帶來的新挑戰，我們要在新媒體技術創新方面不斷探索和嘗試，盡力將其強大的技術功能為教育所用。

（一）明確目標導向，推動高校“大思政課” 建設守正創新

從根本上說，思想政治教育是做人的思想工作，“為了人、服務人、發展人”不僅是其目標指向，更是其創新發展的基本遵循。尤其是在推動思想政治工作傳統優勢同信息技術高度融合過程中[13]，為避免技術理性對價值理性的僭越，必須正確認識技術與“大思政課”建設之間的內在邏輯。一是要明確育人目標，強化價值引領，明確生成式人工智能的技術屬性及其在教育中的定位。教育首先是人的教育，重在立德樹人，其目標是培養具有獨立思考和價值判斷能力的人，而不只是知識傳授。在新事物層出不窮的現代社會，我們要保持教育定力，真正為青年學生提供適切、有意義的教育。高校要對教育內容進行前瞻性思考，在繼續強化人文、科技和數學知識的同時，繼續補充編程思維、模塊思維、批判思維的學習內容。在調整培養目標、設計教學內容時，高校要進一步明確生成式人工智能等新媒體技術的技術定位，深度調整思想政治教育方式，有效運用ChatGPT類生成式人工智能推動教育教學模式轉變[14]。

二是提升媒介應用能力，助推高校“大思政課”建設智能化轉型。對高校思想政治教育者而言，媒介應用能力是指他們在參與媒介過程中對媒介的駕馭、對媒介信息的甄別及利用媒介對學生進行教育的能力。其具體包括四個方面：首先是媒介適應能力。思想政治教育者應能靈活應用人工智能技術與學生進行交流、溝通，善用大數據對學生群體的特征進行分析，探索思政傳播規律，提升育人效果。其次是媒介批判能力。思想政治教育者在媒介傳播過程中應對各類信息保持清醒認識，利用自身專業優勢，能夠及時對媒介信息潛在的意識形態、商業訴求、情感訴求等進行正確辨別。再次是媒介信息再造能力。生成式人工智能的重要特征在于信息的快速復制與組合再造能力。教師不僅是學生思想觀念的塑造者，更是高校媒體環境的凈化者。在價值引領過程中，應將社會主義核心價值觀融入日常工作中，優化媒介信息內容，肩負起思想政治教育者應有的社會責任。最后是媒介素養教育能力。生成式人工智能的智能化、人性化、個性化特征，使得學生在大量信息互動中容易因為辨別能力與認知能力不足導致對媒體信息的困惑與盲從。高校思想政治教育者應主動承擔起學生媒介素養教育的任務，培養學生對媒介信息、媒介產品、媒介行為等媒介相關知識的整體認知，提升學生主動辨別、批判、反思和抵御各種媒介信息和媒介產品的能力，最終培養出具有責任意識、倫理價值和批判精神的新時代好青年。

（二）強化技術賦能，打造數字化高校“大思政課”建設新方式

當前，高校“大思政課”建設不只是為了將社會資源納入課堂增強課堂教學生命力，更是要積極利用網絡信息技術推動課堂教學模式重塑。鑒于現有人工智能產品數據大多來源于英文維基百科和Common Crawl數據集，我國高校在思政教育中引入生成式人工智能仍存在一定安全隱患。為此，我國必須全力打造具有自主知識產權的安全可靠的技術產品。首先須利用最新的AI技術，把數據庫和搜索引擎等涉及網絡和技術安全的核心環節牢牢掌握在自己手里，確保可信、可控、可用。其次，應建立健全包括規范信息安全政策、制定安全合規流程、建設安全技術架構等在內的信息安全管理體系，不間斷進行風險評估和漏洞掃描，并及時修復漏洞，提高系統可信性和可靠性。再次，需不斷完善和優化產品功能，采用模塊化架構和安全設計原則，提高產品的可維護性和升級迭代效率。最后，需投資和培養高素質科技人才和研發團隊，掌握關鍵技術和知識產權，幫助高校構建安全可靠的技術產品。只有實現技術自主可控和知識產權保護，才能確保將人工智能技術融入高校思政教育的安全性。

與此同時，高校應創新教育場景，推動人工智能全面融入高校“大思政課”建設全過程，以數字化為依托實現精準育人。教育信息化的配置和完善，可為我們提供可訪問性和連通性的教育資源，從而為構建“十大育人”體系創造數字化條件。在課程思政方面，教師可利用人工智能技術進行課程設計、協助備課、課堂助教、作業評測等。人工智能技術還可以參與到學生評估，生成作業測驗和考試，為師生提供實時分享平臺，成為教師的人工智能助教、課后導師或辯論陪練[15]。在科研方面，人工智能技術能夠為學生提供有關研究文獻和建議思路。AI算法提供豐富的解釋、方法、資訊、思路，不僅能幫助學生更深刻、更富有創意地理解知識，提高學習效率和興趣，還能高效地幫助學生完成內容翻譯、專屬指導、項目研究等工作，實現自主學習和個性化學習。在班主任和輔導員開展思政教育工作方面，人工智能夠很好地協助完成撰寫郵件、會議紀律、事務管理等日常性工作，進而減輕班主任和輔導員常態化事務內耗，將時間精力更好集中于“主責主業”。

（三）聚焦核心要素，提升“大思政課”核心 競爭力

人工智能背景下的高校思政教育應當彰顯其核心競爭力，找到其不可替代性，不斷增強其政治性、學理性、有效性。因此，圍繞傳統思政教育主體、對象、內容、載體、方法“五要素”理論，高校思想政治教育要進一步凝練并聚焦新時代高校“大思政課”建設的核心要素，提升思政教育核心競爭力。

一是強化高校“大思政課”獨特的思維方式和場景創設能力。教育者可運用最新的人工智能技術，將前人的經驗和知識進行融合，發掘高校思政工作內在規律，不斷創造出思政新要素、新產品、新技術、新場域，體現出人類獨有的創造力。二是強化高校“大思政課”的表達能力和情感共鳴。與人工智能機器人交流不同，人類的表達方式富有情感色彩，能夠切實地傳達出自己的感受和態度，人們之間的交流也更加貼近生活，更能夠建立起情感共鳴，從而增強彼此的信任和合作。因此，通過思政教育者和學生間“面對面、心與心”的交流，能更好地實現思政教育的獨特效果。三是增強高校“大思政課”的適應性和靈活性。相比于人工智能，人與生俱來就具有適應不同環境和場景的能力，這種能力無法通過固定的代碼和編程實現。面對復雜多變的內外部環境，高校思政教育者要根據自身的經驗和智慧及時調整思政教育的方法、內容和手段。四是強化高校“大思政課”建設的政治要求、道德觀念和社會責任。生成式人工智能雖相較于早期人工智能已獲得質的發展，但由于其運行總是依賴于事先設計的指令，還“無法取代教師在培養學生的創造力、批判性思維和解決問題技能等方面的作用”[16]。而思政教育者卻能通過自身的信仰、教育和經驗，關注并有效解決這類問題。面對復雜問題的處理和決策時，思政教育者能夠考慮到長遠的利益和社會責任，從而做出更加合理的策略和路徑選擇。因此，基于教育者所具有的獨特思維方式、創造力、表達能力、適應性以及道德觀念和社會責任感等核心競爭力，高校思政教育必將能夠依托技術紅利實現提質增效。

（四）提升媒介素養，將技術優勢轉化為育人效能

新媒體時代的商業化新聞模式、錯誤價值觀導向、低俗信息傳播和不實新聞報道等都威脅著智能媒體空間碎片化生存狀態。為在日常工作中有效應對人工智能技術帶來的挑戰，高校思想政治教育者亟需提升自身的媒介素養。

一是提升媒介認知素養。人工智能為高校師生提供了豐富信息資源，拓展了獲取信息、交流情感和娛樂消遣的途徑，為教育教學和思政工作開辟了全新領域。思想政治教育者的媒介認知素養首先體現在對智能媒體的認知和理解上，教師需要清楚掌握目前主流的智能媒體工具的種類、功能、特性，以及青年學生使用智能媒體的規律、智能媒體傳播信息的機制、傳播模式等。其中最為重要的是，思想政治教育者應當對人工智能在校內學生群體中的使用要有全面認識，對人工智能技術給思想政治教育帶來的機遇和挑戰要有理性認知，對智能媒體技術給思想政治教育的革命性變革要有清醒認知，從而及時發現思政教育風險并尋求應對策略。

二是提升媒介意識素養。高校思想政治教育者的媒介意識素養主要是指在日常工作和生活中形成主動學習人工智能技術的相關媒體知識的意識，善于對媒介信息予以甄別，能夠靈活運用新媒體開展工作并自覺進行媒介監督。首先是要樹立正確的媒介意識。生成式人工智能給高校思想政治工作帶來的網絡輿情、信息異化、個人隱私保護等問題層出不窮，教育者必須從意識層面修正對媒介的認識，關注媒介新形態，將各種媒體應用到工作方法中，形成經常性和常規性工作模式。其次是要加強媒介應用能力。高校思想政治教育者在初步具備媒介意識后，還應不斷提升新媒體環境適應能力，通過利用智能媒體和大數據創新思想政治教育方式方法。

三是提升媒介倫理法治素養，“完善約束生成式人工智能的法律與技術手段”[17]。媒介倫理法治素養包括媒介倫理素養和媒介法治素養，是高校思想政治教育者的媒介基本素養之一，也是大學生媒介參與活動中的重要約束和規范作用。兩者分別運用倫理的內在約束和法治的外在規范，引導和規范學生合理合法地使用各類人工智能產品，幫助青年學生形成新媒體平臺自覺和自律意識。在思想政治教育活動中，教育者應教育學生提高對剽竊、誹謗、詐騙、侵權等網絡犯罪的認識，利用人工智能技術更好地宣傳相關法治知識，鼓勵學生自覺抵制網絡違法行為，形成良好的校園媒介環境與法治氛圍。

四、結語

生成式人工智能技術的出現和快速迭代發展，為青年大學生提供了一種社交互動新生活，呈現出更加多元、多樣與多彩的現實圖景與社會形態。作為新一代的網絡技術手段與信息傳播載體，生成式人工智能技術和產品以其獨特的“開放性、互動性、前沿性、定制性”等傳播特性，正以前所未有的動能改變著青年學生的思想觀念、交流模式、行為方式與存在樣態，推動著高校思想政治教育創新發展。面對新一波的科技革命浪潮帶來的風險挑戰，新時代高校“大思政課”建設不應“談虎色變”或“視而不見”，而是要勇立潮頭、主動出擊、積極應變，針對“人工智能+”思政教育的核心要素和關鍵環節深入研究，堅持以學生為中心、以實踐為導向、以技術為推動，不斷探索新思路、新路徑與新方法，增強高校“大思政課”建設的時代性、針對性、實效性，在切實滿足學生成長成才需要的基礎上全面提升育人質量。

參考文獻

[1] 新華社.習近平在中共中央政治局第五次集體學習時強調加快建設教育強國 為中華民族偉大復興提供有力支撐[N].人民日報，2023-05-30（01）.

[2] 張熙，楊小汕，徐常勝.ChatGPT及生成式人工智能現狀及未來發展方向[J].中國科學基金，2023（05）：743-750.

[3] 生成式人工智能服務管理暫行辦法[EB/OL].（2023-07-

19）[2023-11-05].https：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202307/content_6891752.htm.

[4] 政光景，呂鵬.生成式人工智能與哲學社會科學新范式的涌現[J].江海學刊，2023（04）：132—142.

[5] 澎湃新聞.微軟聊天機器人上線24小時被教壞，變身滿嘴臟

話的不良少女[EB/OL].（2016-06-25）[2023-11-05].https：

//www.thepaper.cn/newsDetail_forward_1448368.

[6] 王少.ChatGPT介入思想政治教育的技術線路、安全風險及防范[J].深圳大學學報（人文社會科學版），2023（02）：

153-160.

[7] 俞吾金.從意識形態的科學性到科學技術的意識形態性[J].馬克思主義與現實，2007（03）：14-17.

[8] 張黎，周霖，趙磊磊.生成式人工智能教育應用風險及其規避：基于教育主體性視角[J].開放教育研究，2023（05）：47-53.

[9] 張波.生成式人工智能對新聞傳播教育的影響及因應[J].中國廣播電視學刊，2023（10）：22-25.

[10] 馮雨奐.ChatGPT在教育領域的應用價值、潛在倫理風險與治理路徑[J].思想理論教育，2023（04）：26-32.

[11] 郎捷，王軍.“信息繭房”對大學生思想政治教育的挑戰及應對分析[J].學校黨建與思想教育，2020（20）：13-15.

[12] 高新莉，劉芳.新時代高校思想政治工作人才隊伍建設的幾個著力點[J].思想理論教育導刊，2020（10）：152-155.

[13] 習近平.習近平談治國理政：第2卷[M].北京：外文出版社，2017：378.

[14] 楊宗凱，王俊，吳砥，等.ChatGPT/生成式人工智能對教育的影響探析及應對策略[J].華東師范大學學報（教育科學版），2023（07）：26-35.

[15] 楊曉哲，王晴晴，王若昕.生成式人工智能的有限能力與教育變革[J].全球教育展望，2023（06）：3-12.

[16] 荀淵.ChatGPT/生成式人工智能與高等教育的價值和使命[J]華東師范大學學報（教育科學版），2023（07）：56-63.

[17] 王兆軒.生成式人工智能浪潮下公民數字素養提升：基于ChatGPT的思考[J].圖書館理論與實踐，2023（05）：78-86.

Beyond Mechanical Thinking： How Generative Artificial Intelligence is Changing the Big Ideology Class in Higher Education Institutions

Zhang Yang" "XuYekun

Abstract： As a new technology that automatically generates multi-modal content such as texts， pictures， sounds， videos， and codes based on algorithms， models， and rules， the outstanding features of generative artificial intelligence are high intelligence， autonomy， comprehensiveness， and learning capabilities.However， due to the double-edged sword nature of technology， while reshaping China's educational ecology， it also puts higher requirements on classroom teaching contents， teaching methods， and educators due to its instant interaction， rapid iteration， and human-computer interaction. Because of this， the construction of big ideology and politics courses in higher education institutions faces many challenges. In this regard， we must adhere to the problem-oriented approach， promote the organic integration of generative artificial intelligence and the construction of big ideological and political course by clarifying the goal orientation， strengthening technological empowerment， focusing on the core elements， and improving media literacy， so as to promote the digital transformation of ideological and political education in higher education institutions.

Keywords： generative artificial intelligence; big ideological and political course construction; education digitalization; media literacy

（責任編輯" 陳劍光）

收稿日期：2023-10-19

基金項目：2023年度上海市哲學社會科學規劃課題項目“智能時代‘大思政課’建設新特點及對策研究”（2023BKS007）。

作者簡介：張陽，上海人，法學博士，華東政法大學刑事法學院副教授，主要從事思想政治教育、教育法學研究；徐業坤，華東政法大學馬克思主義學院師資博士后研究人員。上海，201620。