生成式人工智能賦能思政課教師教育的機理、隱憂與實現路徑

[中圖分類號]G641［文獻標識碼]A [文章編號]1005-5843（2025）03-0081-08

[DO1] 10. 13980/j. cnki. xdjykx. 2025.03.012

生成式人工智能（ArtificialIntelligenceGenera-tedContent，AIGC），亦稱大語言模型（LargeLan-guageModels，LLM），是人工智能的子集。它指利用機器學習模型和自然語言處理技術（NaturalLan-guageProcessing，NLP），讓機器自動創造出全新的、與人類創作相似的圖像、音頻、視頻、文本等智能回答與反饋。與傳統人工智能相比，生成式人工智能具備強大的生成、遷移和交互能力[1]，智能性、擴展性更強，對文字的敏感度更高。它在知識表征、語義解構與重構以及基于邏輯的推理等方面具有顯著優勢。其依賴大規模語料庫、生成性對抗網絡、大型預訓練模型等技術可在人機對話中實時且類人化的生成用戶需要的信息并通過不斷增加大規模預訓練數據和模型層數來提升性能以解決更多問題。

思想政治理論課（以下簡稱“思政課”）教師是黨的創新理論的傳播者，肩負立德樹人的重任，是辦好思政課的關鍵。《教育強國建設規劃綱要（2024—2035年）》中明確提出：“制定完善師生數字素養標準，深化人工智能助推教師隊伍建設。”2]生成式人工智能賦能思政課教師教育，契合數智時代思政課智能化、數字化轉型發展的需要。作為一種強大、有效的自然語言處理工具，生成式人工智能憑借其高智能交互、創造性生成和復雜數據處理等能力，為思政課教師教育開辟了新的實踐場域。著力推進生成式人工智能賦能思政課教師教育，既是落實習近平總書記對思政課教師提出的“政治要強、情懷要深、思維要新、視野要廣、自律要嚴、人格要正”的要求[3]，實現“經師”和“人師”的統一，也是建設高素質思政課教師隊伍的題中應有之義[4]；同時，它有助于提升思政課教師綜合素養，推動思政課建設內涵式發展，助力新時代思政課教學改革與創新

一、生成式人工智能賦能思政課教師教育的機理

生成式人工智能賦能的核心在于通過與教師教育系統內各要素間的深層次互動，實現思政課教師教育在目標環境、教學范式、課程設置、教學組織、評價方式等方面的系統性變革與重塑。具體來看，其賦能的內在機理主要體現在以下3個層面。

（一）智能教育應用推動思政課教師從教學的主導者轉變為協助者、支持者

生成式人工智能的深度介人改變了思政課教師教育實踐主體結構和教師教育實踐樣態，促使思政課教師的身份發生轉變與再定位。生成式人工智能通過整合學生生物信息等多種數據源，能夠深入洞察學生的學習過程，幫助教師更好地了解學生的學習需求、學習動機、學習風格及學習參與度，從而為教師提供個性化的支持及有針對性的干預方案，促進學生批判性思維和創造力的發展。同時，它還助力教師專業發展，幫助教師從傳統的知識傳授者角色中解脫出來，彌補知識儲備的有限性，減少教學投入的時間成本，提升教學效率，促進有效教學的實現。在這一過程中，教師不再僅僅是課堂權威與知識的傳播者，還需要設計課堂、管理學習資源、調控學習進程等。特別是智能導師系統、AI育人助理、教育機器人等智能教育應用的出現，為教師提供了豐富的教育資源和便捷的教學方式，也為學生提供了強大的知識探究和分析工具。這些工具直接推動了思政課教師角色的變革與重塑，使教師從知識傳授者轉變為個性化學習的支持者、人文價值觀的引導者，從教學資源的開發和提供者轉變為組織者和設計者[5]。相應地，教師教育也更加重視如何利用智能工具促進學生的學習和學生關鍵技能的培養。這也意味著，思政課教師如何主動適應和接納生成式人工智能技術將成為未來教師教育發展的一大挑戰。

（二）基于數據和算法的內容生成重塑思政課教師教育的知識體系與素養要求

一方面，生成式人工智能以其精確的理解力和強大的創造力拓展了思政課教師教育知識生產的邊界，改變了傳統的知識生產模式和教學運行邏輯，使教學情境增加了“人一機”高層次交互的內容[6]推動了教師教育知識體系的重構，賦予了思政課教師教育內容新的內涵。特別是通過智能挖掘教師互動內容，生成式人工智能可以識別教學實踐中的共性問題和優秀案例，并形成系統化的知識庫。這不僅推動“虛擬教研室”的建立，重構了教師交流與協作空間，還自動組織和管理教研活動，提供主題討論、問題解答和資源共享等服務，提高了思政課教師教研活動的效能，有效解決了以往教研不聚焦、研修效率低等問題，助力教研模式的變革。

另一方面，生成式人工智能可以助力思政課教師創造性地整合技術、教學法和學科內容3種關鍵知識，形成超越原有知識體系的新興知識形態，即整合技術的學科教學知識，促使教師教育在理念上更加關注多元素養的培育，并推動思政課教師專業發展體系的不斷更新。在智能場域下，思政課教師不僅要具備跨學科的知識儲備，還要深刻理解并評估智能應用在思政課教學中的倫理風險，降低向學生傳遞有偏見或錯誤信息的可能。此外，教師還要提升自身的智能素養、媒體素養和可持續發展能力，熟練使用智能工具并適應不斷變化的數字化教學環境。相應地，教師教育課程及相關培訓項目也要融入更多關于人工智能倫理、數據隱私和算法推薦等內容，為思政課教師提供具象化的真實體驗，這無疑會引發思政課教師教育在課程設計、課程建設等方面的系統性變革。

（三）多模態數據支持與融合分析促進思政課教師教育實現智慧管理、智能評價

一方面，生成式人工智能依托其強大的算力和可解釋力，可實時、精準、動態地捕捉教師學員在教師教育過程中的數據。特別是基于多模態數據支持的認知規律分析、人機交互分析以及情境感知分析等，可以有效揭示思政課教師學習行為的狀態與機理，形成“知識圖譜”，實現對教師知識結構、教學風格與專業能力的智能監測與精準診斷[8]。而其具備的深度學習能力則可依據教師學員個人的實際表現，設計兼具技術理性與人文關懷的個性化教培與研修方案。這不僅為教師學員提供了最佳的學習資源和最適合的教培模式，還提升了思政課教師的學習積極性和滿意度。此外，生成式人工智能解決了傳統教師教育中管理無序、教培研修低效以及職前培養與職后培訓相分離等問題，推動了教師教育治理由經驗走向循證9]，真正實現教師教育的智慧決策和智慧管理

另一方面，依托物聯感知、智能平臺采集、圖像識別等技術，生成式人工智能可全時段、全方位地采集思政課教師在各個時空的數據，并進行融合分析，產生多維度評價結果。這改變了傳統的以課堂觀察為主的評價方式，引領思政課教師教育評價從經驗主義邁向數據主義，從模糊邁向精確，從片段式評價邁向系統性評價。這不僅有助于解決傳統評價方式的單向度和低效問題，使思政課教師教育評價走向個性化、定制化、精準化，促進教師教育評價主體的深度交互以及職前、職后一體化發展[10]；還豐富和拓展了教師教育評價的形式與內涵，推動思政課教師教育引入與智能技術應用相匹配的基于能力體系建構的評價方式

二、生成式人工智能賦能思政課教師教育的隱憂

教師教育作為實現人類教育記憶代際傳遞的重要手段，本身具有明顯的技術屬性。生成式人工智能賦能思政課教師教育的根本目的在于有效彌補教師教育的傳統缺陷有效解決技術場域加持下的各類教學問題，促進思政課教師心智的成長，實現教師自身的專業發展以及對未來智慧教師的培養[11]然而，在賦能過程中，也存在諸多隱憂且主要體現在以下3個方面。

（一）“人一機”共生邏輯易產生主體性危機，阻滯個性化知識的生成

思政課教師并非完全可以通過計算來定義的存在。生成式人工智能以其高度類人化的特性打破了教師教育以人為存在基礎的固有思維模式，對傳統的人機關系的理解形成了挑戰。智能機器獲得了和人一樣的教師教育主體資格，“人一機”共生教育逐漸成為思政課教師教育體系的重要組成部分[12]教師教育主客體間的交互行為不再局限于現實場域，智能技術搭建的虛擬數字空間成為重要的交互介質。思政課教師與教育者之間具有生活意義的直接交往，逐步讓位于虛擬空間中的間接交往。精神碰撞以及基于現實交往所形成的教育經驗被“人一機”“虛擬一現實”的共在關系所遮蔽，教師教育模式也從“教師教育者一教師”轉變為“教師教育者—人工智能一教師”的新形態。這無疑會解構教師教育者的主體職責，引發思政課教師教育的主體性危機[13]

另一方面，生成式人工智能的賦能打破了教師教育者對知識生產的控制，對教師教育體系形成技術裹挾，降低了傳統教師教育體系的公信力，導致教師教育者“教”的弱化以及知識權威、感召權威的消解。同時，計算革命和分工型學術模式的興起，使得思政課教師教育體系內很難形成普遍性、集體性的理論知識，而是更加依賴通過數據分析與模型推算生成的知識[14]。智能技術的賦能（智能算法可以基于思政課教師的“數據足跡”捕捉其偏好與需求）及其對教師教育者部分智能的替代或接管會使思政課教師尋求知識的過程被簡化為智能的“投喂”。這一過程不僅遮蔽了傳統教師教育中知識傳遞、獲取的過程，淡化了其中的話語價值、情感建構和人文關懷，還會帶來思政課教師部分智能的退化，阻滯教師教育過程中個性化知識的生成，使思政課教師極易產生拿來主義的惰性思維和規訓化的教育思維，限制其思考力、想象力、創造力以及自我提升的欲望，導致思政課教師教育理念、思維的同一性以及教師教育評價的同質性[15] 。

（二）融合創新不足，“技術陪伴”易演化成“技術控制”“技術依賴'

一方面，生成式人工智能依靠超強算力，能夠持續學習大量數據并模仿人類的創造過程，有助于思政課教師生產、創造出新的學科知識，完善思想政治教育知識體系。但囿于學科差異及學術思維定勢，多數思政課教師對生成式人工智能的了解和掌握并不系統，甚至存在技術焦慮與技術抵觸情緒。不少一線的思政課教師將智能技術的應用視為顯性負擔，對生成式人工智能技術的采納、使用意愿以及價值認同偏低[16]。這導致現有的思政課教師教育更多的是一種“銀行儲蓄式”的模式[17]，思政課教師所接受的是人工智能研發者基于普遍性視角所打造的可應用于課堂的智能技術。在教師教育者開展的智能技術訓練和應用過程中，教師獲得的更多的是知識的復制和傳遞，很難將生成式人工智能與思想政治教育學科知識及思政課教學進行創造性地融合。因此，生成式人工智能所蘊含的教育力量并未得到有效發揮。

另一方面，在智能技術極為嚴密、精準的話語體系的影響下，打破時空限制的“泛在”教師教育和多元教師教育主體實踐成為思政課教師教育的主要取向。但受教學條件和教育資源等因素的限制，思政課教師對智能技術的學習、掌握及應用多是通過教師培訓進行單向度的知識傳授和簡單訓練。一些思政課教師秉持工具主義立場，對生成式人工智能高度認同，不加批判地、機械地套用智能技術，極易忽視智能技術在教師教育中的應用限度與倫理風險。特別是面對以“智能算法”為核心的機器理性，教師教育對象會更加傾向于選擇由智能體、智能物來承擔教師教育中“教”的職責。這不僅會削弱思政課教師與現實世界的聯結，導致教育者與思政課教師之間情感距離的疏遠，帶來教師教育者“功能隱退”的隱憂；還會使思政課教師過分依賴智能技術，淪為機器意志的承擔者與執行者。最終，思政課教師個體的價值判斷被冰冷的算法邏輯所規訓，教師教育陷入“技術主義”的支配陷阱和“無技術不發展”的困境之中[18]，影響教師專業能力的“生長”。

（三）引領與規制欠缺，易導致教師教育網絡不穩定

思政課教師教育是一個動態的、多維度、多層次的網絡，具有系統性、專業性、連續性與終身性等特點。生成式人工智能的賦能增強了智能體的感知、決策和行動能力[19]，使得教師教育的非線性學習方式更加可行，教師培訓更具針對性。它有助于思政課教師建立“以解決問題為中心”的自主學習體系，建構滿足教師教學實踐、專業發展與終身學習的教師教育生態。尤其是在教師教育質量評估中的應用，生成式人工智能有力地推進了職前職后教師教育一體化進程。但由于缺乏對自身“能力邊界”的判斷以及算法偏見的存在，生成式人工智能賦能過程中也可能產生大量無意義且帶有誤導性的內容，侵蝕思政課教師教育的本質及原有生態，導致兩者關系的異化，使“賦能”變成“負能”，偏離思政課教師教育的既定目標[20]

一方面，由于思政課教師教育與智能技術深度耦合的理論研究匱乏，以及支撐思政課教師教育發展的非結構性數據不易采集，智能場域下的思政課教師教育課程建設相對滯后。目前缺乏較為明確、統一的標準，圍繞思政課教師智能素養培育的師資力量薄弱，教師教育課程體系與智能技術知識的融合不足，包含人工智能元素的特色課程缺乏有效供給。同時，基于證據的教師教育質量評價指導標準和價值準則尚未確立，生成式人工智能尚未全方位融入循證式教師教育質量評價體系。另一方面，在教師教育管理與決策的過程中，生成式人工智能的應用仍面臨合理性與規范性問題。例如，算法和預測模型的使用是否契合思政課教師教育的內在邏輯，教師教育過程中的計量與分析數據、改進建議是否能反映教師教育的本真等。特別是受思政課教師技術使用與整合能力的限制，生成式人工智能在教師教育中的應用范圍有限，基于數據驅動的智能技術會將非數據化或難以數據化的教師教育問題排除在決策過程之外，產生決策盲區。算法黑箱和算法偏見的存在也會給教師教育的決策帶來誤導與偏差，影響甚至削弱智能決策的可信度與公信力。

三、生成式人工智能賦能思政課教師教育的實現路徑

習近平總書記強調“辦好思想政治理論課關鍵在教師，關鍵在發揮教師的積極性、主動性、創造性。”[21]生成式人工智能賦能的本質并非智能技術的簡單應用或對現有教師教育模式的替代，而是傳統教育場域的解構和新的智能教育場域的建構，是通過智能技術與教師教育的深度融合，提升知識和技能的傳授效能，實現教師的全面發展[22]。具體來看，其賦能的實現路徑主要體現在以下4個方面。

（一）深化“人一機”共存共生場域下教師教育的理念變革，強化思政課教師具身認知

一方面，生命關照與生命價值的維護與實現是數智時代思政課教師教育變革的底線與基準，也是生成式人工智能賦能的目標與歸宿。規避生成式人工智能賦能的現實隱憂，不能單純依賴技術消滅，而應著重推動教師教育理念的變革。思政課教師教育要堅守人文性追求，理性把握智能機器介入教師教育的發展態勢，跳出工具主義和人類中心主義的思考范式，重新審視生成式人工智能技術的本質與內涵。通過推動智能場域下思政課教師教育進程中多元主體的秩序建構，促進多元主體共建共享[23]同時，要著眼于技術存在物智能進化的趨勢，超越個體知識和技能視角的局限，破除人與技術的“對立思維”，避免將教師教育簡化為技術、方法層面的提升。應樹立“人一機”融合共生的理念，持續深化教師教育理論研究，注重思政課教師教育理論的未來式建構，形成新的學科思維。從個體系統、人際系統和人機系統等多層面構筑教師教育智能化變革、創新的體制和機制，引領教師教育共同體走向教師教育共生體。

另一方面，思政課教師教育反映的是思政課教師個體的生命成長歷程，這種生長只有在真實的社會環境中才能實現，具有倫理和生長意義上的不可替代性。作為功能性存在的類人機器，生成式人工智能更多的是具有計算意義上的道德、審美和行為能力，其與思政課教師間的交互是功能意義上的交流，而非生活意義上的交流，并不能通達思政課教師教育的全部“意義”[24]。數智時代的思政課教師應成為學科知識、數字資源智能傳播與呈現的引領者，開展個性化教學的決策者與支持者，以及學生思想、情感的補位者。教師要深刻理解教師教育的“人本”屬性和教師自我創生的深刻意蘊，客觀審視智能技術賦能所建構的虛擬場景，警惕“視聽在場”取代“身體在場”。切實回歸教師教育的本源，在注重知識傳授及數字資源建設人文滲透的同時，著力強化思政課教師在智能場域中的具身認知和具身體驗。利用生成式人工智能技術持續推進一體化、多樣化的教師教育實踐，創設更多類型的能夠引致思政課教師思想、情感、行為等全身心投人的教育實踐活動和教育場景，不斷增強思政課教師的實體性教育體悟與文化體驗，引導教師教育由知行分離走向知行合一，推動形成智能場域下思政課教師教育新生態。

（二）提升思政課教師數智素養，改進思政課教師教育的知識生成路徑

一方面，數智素養是人機共存共生場域下思政課教師綜合教育素養的核心，也是實現思政課教師教育內涵式發展的關鍵。它主要包括基礎層的基本數智知識與技能、核心層的高階數智思維能力、引領層的數智信念與倫理3個方面[25]。思政課教師數智素養的培育與發展是一個不斷迭代、提升的過程。為此，要聚焦數智時代必備的生存性、專業性及終身發展的技能與素養，構建更為全面的思政課教師能力框架，包括基于多模態數據的決策能力、技術甄辨能力以及人機協同能力等內容。同時，將批判性思維能力、反思創新能力與情感交互能力等納入思政課教師數智素養培育指標，積極開展數智教研與培訓活動，著力增進對人機角色和數智融合的理解。要正視生成式人工智能技術的“能”與“不能”，加強對生成對抗網絡、大模型、大型語言模型等元理論以及數字倫理規范等知識的學習，深化對生成式人工智能應用界限的認知。進一步激發思政課教師的主體性自覺，提升思政課教師的數據信息甄別與糾偏能力、創新且符合倫理的智能技術使用能力以及智能教學與教育證據的整合能力，以破除生成式人工智能賦能思政課教師教育過程中的“信息繭房”。

另一方面，積極開展“對話式”教師教育，著力推動教師教育者、思政課教師、人工智能設計與研發者、智能體等多元主體以平等的身份進行廣泛有效的互動交流與協商，建構以師生對話為基礎的具有生命靈性、情感意識的教師教育課堂。教師教育者、思政課教師應積極融人智能技術的研發環節，使機器語言、機器理性更加契合思政課教師教育的現實需要。這不僅有助于教師教育者確定智能技術轉化課程內容的表征形式，還將智能技術有效映射到教師教育的內容表達和教學實踐中，從而調整和改進教師教育過程中的教學策略。要重建對教師教育知識的普遍信任，在把握思政課教學特點及教師教育現狀的基礎上，持續推進教師專業學習共同體建設。構建思政課教師教育個性化知識生成機制，改變傳統教師教育模式下思政課教師對于專業知識的被動接受狀態，引導、支持思政課教師積極參與專業知識生產。通過不斷循環的對話與交互，建構更加精細的整合人工智能技術的學科內容知識、教學法知識和學科教學法知識。克服智能技術賦能思政課教師教育過程中的“拿來主義”傾向，避免對智能技術的盲目順從和過度依賴，推動思政課教師實現可持續的專業發展。

（三）優化生成式人工智能的技術生態，完善思政課教師教育課程體系

一方面，在加強智慧校園等教育新型基礎設施建設、推動數字基座創新發展的基礎上，持續推進思政課教師培訓課程、研修資料、“四有”“六要”標準以及話語體系等各類教師教育資源的數字化表征。及時梳理思政課教師教育進程中具有生命意蘊與變革意義的數據，強化底層數據的系統化、規模化嵌人，有效助推訓練數據（語料庫）的持續更新與迭代升級。注重引入和研發操作簡便、安全可靠且專門面向思政課教師教育的專有大模型，并以人機對話的形式對大模型進行價值引導與規訓，確保大模型的價值導向與教師教育的目標、理念保持一致，使其更好地勝任思政課教師教育的職責。精準把握智能語境的特點及變革趨勢，與時俱進地改善思政課教師教育的話語表達，增加教師教育內容供給。著手建設滿足思政課教師專業學習和專業發展的數據庫，并在做好風險評估的基礎上大力開發“因境制宜”、契合倫理準則的智能化教師教育平臺，進一步增強思政課教師對智能化教育情境的代人感和體驗感，實現智能技術與教師智慧的共融共生。

另一方面，堅持預成性思維與生成性思維、學科知識化與教師生活化邏輯的統一，明晰生成式人工智能的賦能對教師知識結構的擴展，重新思考和設計智能場域下思政課教師教育課程。密切關注生成式人工智能的變革、演化趨勢及其在教師教育中的應用，重視基于思想政治教育學科邏輯的教師教育課程內容的研發，積極拓展思政課教師教育課程邊界。將技術哲學、人工智能技術倫理規范、人工智能編程與實操、數智融合原理等學術、學理性內容納入思政課教師教育課程板塊，持續推進教師教育傳統課程與人工智能學科知識的有效銜接，幫助思政課教師掌握系統的人工智能理論知識，促進自身專業素養的生成。重視思政課教師個體生命意義的生長，培養一批具備較強的創新思維能力、良好的智能素養且能夠實施思政課教師教育的“數智教師”。以思政課教師實踐能力（尤其是運用智能技術自主設計、開發并生成學科教學資源的能力）培養為導向，著力建設交互性強、能喚起理解和反思并需要進行生活意義建構和價值建構的思政課教師教育課程資源。創設與之相匹配的監管機制和智能推送與共享機制，以進一步更新思政課教師教育課程內容、優化課程設置與課程結構，推動思政課教師教育形成更加系統、開放且能夠有效滿足思政課教師個性化培養需求的課程體系。

（四）革新教師教育智能管理模式，著力建構教師教育決策糾偏機制

一方面，要持續、高效地采集教師教育過程中反映不同主體教育行為和教育質量的數據，探索建立“大數據 + 個性化”的分層、分類的教師發展綜合分析（測評）系統。依托基于機器學習和統計分析的數據挖掘，對思政課教師進行精準的數字畫像，客觀描繪其情感需求與學習偏好，并有針對性地推送教師教育資源與學習方案，最大限度地滿足思政課教師個性化學習的需求。著力激活和優化基于證據可視化的教師教育質量分析機制，系統研判思政課教師的成長數據和成長軌跡，有效規避教師教育評價過程中的同質化傾向。不斷建構和完善新的思政課教師教育評價指標以及基于證據的教師教育評價體系，為持續改進思政課教師的教培實踐，為促進思政課教師的專業學習與專業發展提供指導。著手建立智能化的教師研修專區，組建思政課教師智能研修共同體，創設基于分層、分類的精準化教師培訓體系。探索建立集數據層、算法層、感知層、應用層于一體且能提供融合多種教學資源云端服務的智能教師教育生態系統，構建和諧的教師教育智能生態圈，實現智能環境與思政課教師培養的深度融合。

另一方面，要持續關注生成式人工智能技術的整合應用，錨定正確的價值導向，主動思考生成式人工智能與思政課教師教育實踐的復雜關系，深刻省思生成內容所嵌套的價值觀念和認知圖景。在生成內容的預訓練階段，重視教師教育數據的隱私保護和規范使用，對已收集的信息數據進行更加深入的預處理（減少負面信息數據，對不符合主流價值觀念的信息內容進行自動過濾和智能攔截）。加強智能技術道德化的倫理討論和倫理規約，優化算法機制設計，強化對大模型的技術審查和生成內容的有效監管，以有效規避賦能過程中非主流意識形態思維的侵入和各類誤導性信息、錯誤內容的輸出[26]。聚焦數智融合，秉持基于證據的科學主義態度，健全和完善涉及教師研修、教培、實踐、協作等環節的全鏈條思政課教師成長和發展大數據檔案。進一步優化教師教育智能決策、服務機制，搭建有助于實現科學決策的信息共享通道，持續、動態地匯聚智能場域下教師教育不同決策主體的建議與反饋意見，著力建構、設計契合思政課教師培養要求的教育方案和教育模式，幫助思政課教師有效改進職業發展計劃，提升教師研修項目管理服務水平，促進思政課教師教育決策的科學化、民主化和規范化。

四、結束語

新時代思政課教師隊伍建設已發展至提質增效階段（2019年至今）[27]。如何促進教師教育實踐中智能技術的合理運用，是數智時代思政課教師教育亟待解決的重要議題。生成式人工智能的賦能引致了思政課教師教育環境、教師學習、研修方式以及教師專業發展路向的系統性變革。它改變了教師教育實踐主體結構和教師教育實踐樣態，推動思政課教師教育從單一泛化走向全面精準，教師素養結構從傳統素養走向數智素養，教師教育場域從物理封閉走向多元交互[28]但也會導致思政課教師教育出現異化，產生諸如增加思政課教師的無效認知負荷（認知負荷超載），消解思政課教師在教師教育中的主體地位，使“技術陪伴\"演化成“技術控制\"或“技術依賴”，以及帶來教師教育網絡的不穩定等問題。

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（責任編輯：姜佳宏）

Mechanisms， Pitfalls and Realization Paths of Generative Artificial Intelligence Enabling Teacher Education in Civics Courses

TAN Xiao （Shandong Youth University of Political Science， Jinan，Shandong 25O1O3，China）

Abstract：Generativeartificial intelligence is the key force for intellgenttransformation and change of Civics and Political Science teacher education in theera of digital intelligence.The mechanism of generative AI empowering

Civics teacher education is mainly reflected in the inteligent education application to promote Civics teachers to change fromthe leader of teaching tothe facilitator and supporter，the content generation based ondata and algorithms to reshape the Civics teacher education knowledge system and literacy requirements，and the multi-modal data support and fusion analysis to promote Civics teacher education to realize the intelligent management and intelligent evaluation.However，it also exists the logic of“human-machine”symbiosis is prone toa crisis of subjectivity，blocking the generation of personalized knowledge；insuficient integrationand innovation，and“technological accompaniment”is prone to“technological control”and“technological dependence”.Insufficient integration and innovation，“technological accompaniment”is prone to evolve into“technological control”and“technological dependence”；the lack of leadershipand regulation is prone to lead tothe instabilityof the teacher education network and other practical worries.We should deepen the conceptual change of teacher education in the field of“humanmachine”coexistence and symbiosis，strengthen the embodied cognition of teachers of Civics and Political Science; enhance the digital literacyof teachersof Civicsand Political Science to improve the knowledge generation pathof Civics and Political Science；optimize the technological ecologyof generative artificial intelligence to improve the curriculum system of Civics and Political Science ; innovate the inteligent management mode of teacher education， and build a corrective mechanism for teacher education decision-making.

Keywords： GenerativeArtificialIntellgence；civicsteacher education；mechanisms；pitfals; realization paths