生成式人工智能與高校思想政治教育深度融合的路徑探究

隨著信息技術的迅猛發展，生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence）已成為推動教育領域變革的重要力量。習近平總書記在黨的二十大報告中明確提出，“推進教育數字化，建設全民終身學習的學習型社會、學習型大國\"。在教育數字化背景下，生成式人工智能與思想政治教育的深度融合不僅是技術發展的必然趨勢，更是實現教育高質量發展的內在要求。作為立德樹人的重要陣地，高校思想政治教育需緊跟數字化轉型步伐，積極探索與生成式人工智能深度融合的有效路徑。

一、生成式人工智能開辟思想政治教育數字化轉型新賽道

在《教育強國建設規劃綱要（2024一2035年）》等國家教育數字化戰略推動下，生成式人工智能正重構高校思想政治教育生態，推動教育數字化戰略向“精準思政\"深化演進。

（一）理念升級：從技術工具論到重構教育生態

新時代背景下，思想政治教育的理念正在經歷一場深刻升級，從單純將技術視為工具的\"技術工具論”，邁向以智能技術為核心驅動力的教育生態重構。一是技術匹配。從符號主義到聯結主義再到行為主義，人工智能經歷了三次理論更迭，突破工具屬性，驅動教育生態重構。其智能生產系統與思想政治教育實踐深度耦合，不僅體現在技術邏輯與教育規律的有機統一，而且表現在思想政治教育的智能化、科學化，通過人機協同機制提升育人精準度，實現從“網絡思政\"到“智能思政\"的躍遷。二是教育變革需要。習近平總書記指出，“積極推動人工智能和教育深度融合，促進教育變革創新”3]。生成式人工智能以其強大的數據處理、智能分析和內容生成能力，突破傳統思想政治教育模式的單向性與低效性，通過精準構建場景化教學模式，促進傳統單向傳授向雙向互動、多維協同模式轉型。三是價值觀塑造。生成式人工智能與高校思想政治教育深度融合，核心在于實現技術優化和育人目標的和諧統一。4作為一種技術變革，生成式人工智能通過數據流動與算法演進，同步培養教育主客體的批判性思維與價值判斷能力。這種技術與人性的深度共鳴，為數字時代高校落實立德樹人根本任務開辟了新的實踐路徑。

（二）場景創新：打造“智能 + ”思政育人新模態

在高校思想政治教育教學實踐中，生成式人工智能正以其強大的數據處理、內容生成和智能交互能力，從精準畫像、內容生產和效果評估三個方面推動大學生思想政治教育理念與方法的革新，打造“智能 + \"思政育人新模態。一是精準畫像，滿足學生個性化學習需求。生成式人工智能能夠基于數據挖掘技術分析學生個性化需求，為實現精準思政提供技術支撐。5以當前思想政治教育平臺“學習強國”為例，其內容推薦系統通過解析用戶瀏覽時長、欄目偏好、互動頻次等隱式反饋數據，運用知識圖譜技術構建個性化學習路徑，既滿足了學生圈層化、碎片化的學習偏好，又實現了主流價值觀的精準傳播。二是內容生產，豐富課程多模態教學資源。一方面，生成式人工智能為高校思想政治教育提供了新手段、新平臺。智能技術突破傳統課堂邊界，憑借虛擬現實技術將抽象理論具象為沉浸式場景，同時通過在線學習助手輔助課堂教學。另一方面，生成式人工智能為思政教師提供海量教學資源。通過整合跨學科資源，拓展了教學深度，提升了學生的跨學科學習能力和批判性思維。三是效果評估，實現育人智能化指導反饋。借助大數據分析和算法模型，生成式人工智能通過全過程動態監測實時生成學生學習報告，幫助教師優化教學策略。同時，從在線討論觀點分析、行為追蹤等維度綜合評價學生學習動機、情感態度等非認知因素，形成全周期、全流程、智能化的高校思想政治教育工作格局，為新時代人才培養提供技術支持。[8]

二、生成式人工智能融合思想政治教育風險治理新挑戰

生成式人工智能的深度應用為高校思想政治教育工作注入了新動能，但在實踐過程中也面臨著多重風險。

（一）意識形態安全風險

當前我國生成式人工智能仍處于成長期，“發育不完全\"的算法推薦受到政治因素、資本力量和技術限制三重因素影響，在主流價值的傳播和教育客體的價值觀塑造過程中存在偏差，容易產生意識形態安全風險。9一方面，“算法黑箱\"帶來的技術不透明性，使教育主體難以解析內容生成邏輯，意識形態話語權面臨結構性風險。更為嚴峻的是，生成式人工智能的核心技術仍被西方國家壟斷，某些跨國企業以“算法優化\"之名，在涉及中國政治制度等議題時刻意降低正面敘事權重，在歷史爭議話題中強化片面內容輸出。這種技術霸權不僅威脅我國關鍵領域的自主性，更可能通過海量傾向性信息潛移默化地解構社會主義核心價值觀，使意識形態面臨“軟性侵蝕”風險。

另一方面，生成式人工智能通過用戶畫像實現的精準內容投送，雖然提升了信息傳播效率，但也導致教育客體陷入與自身認知體系和社會熱點趨同的“信息繭房”。作為商業產品，生成式人工智能的技術開發者在算法運作中往往追求“利益最大化”，將用戶交互數據轉化為“流量密碼”，使社會主義核心價值觀在思政智能化傳播生態中遭遇“數據冷暴力”。算法推薦系統推送用戶既有偏好內容，導致教育客體錯過系統化、辯證化的學習內容。此外，算法系統將用戶停留時長、點擊率等商業指標作為核心優化目標，導致主流思想傳播異化，時政內容多淪為“標題黨”，缺乏實質性思想內涵。

（二）人的主體性缺失風險

思想政治教育是構建在“人\"基礎之上的一項社會實踐活動，人的本質決定了人在思想政治工作中的主體地位。生成式人工智能在給思想政治教育工作帶來巨大便利的同時，也伴隨著“技術依賴\"甚至人的工具化。一是教師話語權的技術讓渡。當教育者為提升教學效率直接采用智能系統生成的教案時，算法設計的價值立場與育人目標的適配性、個性化方案與學生發展需求的匹配度等關鍵問題常被技術工具性遮蔽，導致思想政治教育主體從具有辯證思維能力的“引導者”退化為執行技術指令的“操作員”。[12]二是學生批判性思維的算法依賴。傳統學習需要經歷信息檢索、篩選、整合和驗證的完整認知鏈條，而人工智能技術生成的答案跳過了分析、推理和判斷等關鍵環節，形成“工具依賴—能力退化一更深度依賴\"的惡性循環。從教育目標層面看，這種工具理性的單向知識傳遞模式與思想政治教育實現人的全面發展理念背道而馳。三是教育主客體的人際交往淡化。“思想政治教育主客體以及關系問題是思想政治教育學科發展中的一個基礎且關鍵的問題。\"[13]當學生更傾向通過生成式人工智能獲取反饋，師生間的溝通和情感交流就大大減少，教師無法根據個體差異對學生進行認知糾偏和情感激勵。教育本身應有的人文關懷和價值引導“無處可施”，弱化了思想政治教育的育人功能。

（三）隱私泄露與學術倫理風險

生成式人工智能在高校思想政治教育中的應用依賴學生數據采集，但技術應用與隱私保護的失衡催生多重風險[14]一方面，為了訓練出精準、高效的模型，人工智能技術開發者往往盡可能多地收集數據。在教育場景中，學生的個人信息涵蓋基本身份信息、學習情況、社交關系、興趣愛好、心理狀態等，如果不加以嚴格保護，將嚴重侵犯學生隱私。另一方面，由于高校引用的智能思政平臺大多由第三方公司開發運營，學生數據儲存于商業云端，存在雙重隱患：一是企業的營利性易引發數據濫用，干擾學生正常生活；二是技術外包導致數據管理權旁落，高校既難防范第三方違規使用，也缺乏應對泄露事件的技術處理能力，威脅學生人身財產安全。

此外，生成式人工智能對學術倫理的沖擊也形成了系統性挑戰。頻繁利用人工智能寫作的背后，是虛假研究數據和學術觀點的“集體無意識剽竊”。同時，生成式人工智能帶來的更深層次的倫理困境在于知識產權的解構。2023年Nature（《自然》）期刊撤稿的人工智能生成論文事件顯示，算法將多位學者的核心觀點進行混合重組，導致傳統引證規范失效。這種技術性知識縫合既侵犯原作者權益，又制造出無法界定責任主體的學術成果。

三、生成式人工智能賦能思想政治教育多維協同新路徑

在數字化轉型浪潮重塑教育生態的當下，生成式人工智能作為顛覆性技術，為高校思想政治教育工作帶來了機遇和挑戰。基于此，高校要在守住意識形態底線的前提下，主動運用生成式人工智能技術拓展思想政治教育場景，構建人機協同的育人新范式。

（一）堅持價值引領

構建生成式人工智能與思想政治教育的融合新格局，關鍵要堅持正確的價值導向。思想政治教育理論研究需要始終堅持馬克思主義基本方法論，既要聚焦學科核心命題的學理深耕，又要破解學科話語體系構建的關鍵問題，在研究導向層面堅持價值引領，立足育人本質。5因此，在思政數字化轉型新時期，高校更要強化馬克思主義理論學科的引領作用，堅持以人為本。

一是搶占技術前沿，推動“中國式\"智慧思政平臺建設。人工智能基礎理論研究是其應用發展的前提，也是技術進步的關鍵。推動生成式人工智能與高校思想政治教育融合必須以馬克思主義理論為框架，推進\"人工智能十思想政治教育\"跨學科研究，打好理論基礎。同時，“堅決打贏關鍵核心技術攻堅戰”，“以國家戰略需求為導向，集聚力量進行原創性引領性科技攻關”。基于此，生成式人工智能與高校思想政治教育的深度融合要加強基礎算法研發，提升我國人工智能技術的自主創新能力，落實立德樹人根本任務，筑牢意識形態的安全防線。二是強化審核機制，形成“技術 + 制度 + 人才”的閉環體系。在技術識別層面，教育部聯合頭部科技企業研發融合語義分析與情感計算的多模態監測模型，對文本、圖像、視頻等內容進行立體化價值取向篩選，實現風險精準定位與分級響應。在制度建設上，教育部聯合國家網信辦完善數據治理規則，通過對正能量內容實施流量加權、對存在價值偏差的內容智能糾偏、對風險內容傳播全面留痕，確保主流價值導向貫穿信息傳播全過程。在人才培養方面，高校應培養精通人工智能技術的馬克思主義理論專家和掌握意識形態規律的算法工程師，雙重保障智能思政的意識形態安全。

（二）推動人機協同

推動生成式人工智能與思想政治教育深度融合要抓住人機協作的核心，發揮教師在思想政治教育中的主體作用，著力提升思政教師數字素養和人文關懷。[18]

首先，打造思政教師“數字領導力\"培養體系，提升教學主體數字素養。高校應將數字技能作為思政教師職業發展的重要組成部分，通過構建多層次、多形式的培訓體系，如開設人工智能技術培訓班、組織專題研討會、引入人工智能應用實踐項目等，幫助教師掌握生成式人工智能的基本原理和技術應用。高校還應設立專項基金，資助教師開展與生成式人工智能相關的科研項目，幫助其解決資金和技術上的困難。同時，將“數字領導力\"納入教師發展評價體系，激發思政教師主動擁抱智能技術的熱情，實現思想政治教育智能化高質量發展。其次，在技術應用中堅守育人本質，彰顯思想政治教育人文關懷。在生成式人工智能與思想政治教育深度融合的過程中，教師必須回歸教育本質，關注學生需求、情感和個體差異，培養全面發展的人。一方面，教師應向學生介紹生成式人工智能可能引發的隱私泄露、數據偏見、虛假信息傳播等問題，強調技術使用的道德底線，培養學生獨立判斷能力和批判性思維。另一方面，教師應注重學生的情感發展動態，關注個體需求。教師應通過線上線下相結合的方式更好地關注學生成長需求，在人工智能時代傳遞思想政治教育的人文關懷。

（三）完善制度生態

習近平總書記指出，“要加強人工智能發展的潛在風險研判和防范”，“建立健全保障人工智能健康發展的法律法規、制度體系、倫理道德”[19生成式人工智能的應用涉及諸多倫理和法律問題，如數據隱私保護、算法偏見、虛假信息傳播等。因此，完善相關法律法規和倫理規范是構建制度生態的基礎。

2023年7月，國家網信辦、國家發展改革委等七部門聯合發布并實施的《生成式人工智能服務管理暫行辦法》明確了生成式人工智能的規范應用。基于此，針對教育領域，尤其是涉及生成式人工智能在思想政治教育的融合應用，相關部門還應出臺專門的法律法規，明確技術使用的邊界和責任主體，如規定人工智能生成內容的版權歸屬、禁止利用人工智能工具進行學術造假或傳播違法信息等。同時，相關部門應加強對生成式人工智能在教育領域的監管，定期開展合規性檢查，并對違規行為依法懲處，完善制度生態，實現技術賦能與價值引領的有機統一。

在倫理治理方面，高校應成立專門的倫理審查部門，負責評估生成式人工智能在教學中的應用是否符合倫理規范。高校倫理審查委員會可以由馬克思主義理論、計算機科學、法學等跨學科領域專家及學生代表共同組成，形成“技術合規性審查 + 意識形態安全性評估”雙軌制運作機制。同時，高校應結合優秀經驗和各地高校實際，制定適用于生成式人工智能教育應用的倫理準則，并針對教師和學生群體，定期舉辦倫理知識培訓，幫助他們理解技術背后的倫理問題，并在實際應用中自覺遵守相關規范。

四、結語

生成式人工智能與高校思想政治教育的深度融合，既是教育數字化轉型的必然要求，也是新時代落實立德樹人根本任務的創新實踐。立足中國式教育現代化的發展坐標，高校思想政治教育的高質量發展需要在工具理性與價值理性的辯證統一中堅守育人本質，在數字化轉型中實現技術潛力向教育效能的創造性轉化，為培養擔當民族復興大任的時代新人開辟具有中國特色的思想政治教育現代化路徑。

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