生成式人工智能賦能高校思政課教學的挑戰及路徑

思想政治教育作為高等教育體系的核心，肩負著立德樹人的根本任務。思想政治課程教學（簡稱“思政課\"教學）是理論闡釋與價值傳遞的統一過程，關鍵在于實現教學內容與教學方法的有機融合，從而達到啟迪學生思想、幫助學生樹立正確世界觀、人生觀、價值觀的目標。在新時代背景下，探索創新性教學模式已成為提升思政課教學實效性的必然要求。

黨的二十屆三中全會明確提出“推進教育數字化，賦能學習型社會建設”的戰略部署，為高等教育創新發展提供了根本遵循。“人工智能 + 思政課”的創新范式為高校思政教育注入了新的發展動能。特別是生成式人工智能，憑借其卓越的自然語言處理能力和深度學習技術，為思政課教學提供了多元化的教學資源支持與創新性的教學手段支撐。然而，技術融合并非簡單的工具性應用，其潛在風險不容忽視。因此，在推進技術應用的同時，高校必須堅持教育本質與技術理性的辯證統一，探索技術賦能思政教育的創新路徑，從而實現高校思政教育的提質增效。

一、變革機遇：生成式人工智能賦能高校思政課

生成式人工智能為高校思政課帶來了深刻變革和發展機遇。這一技術不僅重塑了思政育人環境，而且在教學內容、方法和效果上帶來了革命性提升。（一）時空延展：人工智能技術重塑思政育人環境技術力量不僅在于其高效的數據處理能力和精準的分析預判，更在于它為思政育人環境帶來了前所未有的延展性。這種延展性讓教學場景更加多元、教育資源更加豐富，從而為學生提供了更加廣闊的學習視野和更加深人的學習體驗。

1.跨越時空界限的虛擬教學場景構建

生成式人工智能憑借其卓越的數據處理與場景模擬能力，正在重構思政課教學范式。其核心在于突破傳統課堂的物理邊界，打造具有時空延展性的虛擬教學場景。2借助高保真度的虛擬環境構建，學生得以沉浸于歷史情境與社會場域之中，從而深化對思政課程價值內核的認知與理解。這一沉浸式教學模式顯著提升了學生的課堂參與度與獲得感，增強了思政教育的感染力與實效性。

從技術維度看，虛擬教學場景的構建整合了圖像處理、數據建模及交互設計等前沿技術，營造了高度擬真的學習環境。在此場景中，學生實現了從知識受體到認知主體的角色轉變，通過自主探索、虛擬交互與實踐驗證等多元路徑，深化了對理論知識的理解與內化，進而實現認知建構與價值認同的有機統一。

2.實時互動平臺拓展思政教育空間

生成式人工智能的發展推動了實時互動平臺在高校思政教育中的深度應用。這類平臺融合自然語言處理、語音識別及機器學習等技術，構建師生即時交互的新型教育空間。實時互動平臺實現了教育主客體間的無縫對接：學生可突破時空限制進行知識探討與觀點交流，并獲得即時性指導；教師則通過平臺數據分析，動態優化教學策略。這種雙向互動機制不僅強化了師生間的認知聯結，更確保了教學內容與學生需求的契合度。

教育信息化的配置和完善可提供開放性和連通性的教育資源。3]平臺通過聚合優質教育資源，構建多元化的學習矩陣。學生可根據個體需求靈活選擇在線課程、專題講座等學習資源，這種彈性學習模式在滿足學生差異化需求的同時，有效提升了學生的自主性與創新性，為思政教育注入了新動能。

（二）效能提升：智能算法助力優化教育內容供給

在智能算法驅動下，高校思政教育內容的供給模式正逐步實現個性化和高效化發展，不僅顯著增強了教學內容的靶向性與適配性，也有效保障學生能夠獲取契合個體發展需求與認知特征的優質教育資源，實現教育供給效率與質量的同步提升。

1.個性化教育資源的智能推薦與匹配

“生成式\"生成機理反映出強大而縝密的思維能力[4，能夠精準解析學生的學習行為與興趣特征，為個性化教育資源推薦提供了技術支持。智能算法通過多維度數據分析構建學生認知畫像，實現教育資源的精準匹配，顯著提升了思政教育的針對性與實效性。這種推薦機制不僅能夠滿足學生即時的學習需求，而且能預測其發展軌跡，體現了“因材施教\"理念的現代性詮釋。

個性化推薦系統突破了單一學科的資源供給模式，采用跨學科的知識整合策略。例如，針對歷史興趣濃厚的學生，系統會關聯推薦政治學、社會學等領域的拓展資源；對于關注現實問題的學生，系統則會結合社會熱點提供多學科視角的分析。這一精準的內容匹配機制不僅能夠拓展學生的知識邊界，還能培養其批判性思維與創新能力，為培養復合型人才提供了新的路徑。

2.教育內容質量與傳播效率的雙重增強

智能算法在思政教育內容優化與傳播效能提升方面展現了顯著優勢。通過自然語言處理與機器學習技術，算法實現了對教育內容的智能篩選與價值引領評估，有效過濾冗余信息，確保教育資源的高品質供給。這種價值引領體現在算法能夠識別并強化內容中的意識形態屬性，突出社會主義核心價值觀的導向作用。

在傳播維度，算法依托精準的用戶畫像與內容匹配機制，突破了傳統教育資源的時空壁壘，實現了優質資源的精準觸及與高效利用。這種智能化的傳播模式顯著提升了教育資源的覆蓋廣度與使用效率。更為重要的是，算法會通過持續學習機制不斷優化推薦策略。基于學習行為數據的動態分析，算法能夠實時調整內容供給策略，形成“評估一反饋一優化\"的閉環系統，使教育內容供給始終保持與學習者需求的動態契合，持續提升教育效能。

（三）評價革新：動態數據驅動評價體系完善

高校思政課目前主要采用“平時成績 + 實踐成績 + 期末成績”的綜合評價模式，難以全面反映大學生的思想觀念和價值取向。5而動態數據的應用則能夠為評價體系的革新提供有力支撐，使過程性評價與結果性評價有機融合，進而推動高校思政課程評價體系的全面升級。

1.過程性評價與結果性評價的有機融合

生成式人工智能通過實時追蹤學習軌跡，為過程性評價提供多維數據支撐。這種評價模式突破了傳統的以結果為導向的評價模式，轉而關注學習態度、方法策略及認知發展等動態過程。基于在線學習時長、路徑選擇與互動頻率等數據的深度分析，系統能夠精準識別學生的認知特征與行為模式，從而提供定制化的學習干預方案。

同時，技術賦能下的結果性評價實現了更精細化的學習成效診斷。通過對考試成績、作業質量等數據的智能分析，系統能夠準確評估學生的知識掌握程度與能力發展水平。過程性評價與結果性評價并非相互割裂，而是形成了有機的評價閉環：過程性數據為結果分析提供解釋依據，而結果反饋又指導過程性評價的持續優化，共同構建全面、動態的評價體系。

2.全方位、多層次評價體系的建立與實施

生成式人工智能推動了高校思政教育評價體系向多元化、立體化方向演進，它通過整合教師評價、學生自評、同伴互評、專家評價以及社會評價等多維視角，構建完整的評價生態。其中，同伴互評培養了批判性思維與協作能力，專家評價提升了專業性與實踐導向，社會評價則強化了思政教育的社會價值認同。這種立體化的評價模式不僅拓展了評價維度，更提升了評價效度。通過量化分析與綜合評估，教師能夠精準把握學生的認知發展軌跡，提供具有針對性的教學干預。同時，該模式有助于識別學生的潛在優勢與發展方向，為其成長提供科學依據，實現評價診斷功能與發展功能的有機結合。

二、問題審視：生成式人工智能在高校思政課中的應用挑戰

技術革新為高校思政教育帶來了新的發展機遇，同時也引發了多重挑戰。數據安全、技術依賴、倫理風險與教師角色重構等問題，構成了技術賦能思政教育必須面對的核心議題。對這些問題進行深入探討與有效應對，是確保技術賦能下思政教育高質量發展的關鍵。

（一）數據隱私與安全的潛在風險

生成式人工智能在思政課程應用中涉及大量敏感數據的處理，包括學生身份信息、學習行為特征及交互內容等核心數據。這些數據在采集、傳輸、存儲與分析的全生命周期中，面臨著多重安全風險：技術系統漏洞可能導致數據泄露，網絡攻擊會威脅數據完整性，內部管理疏忽則容易引發隱私風險。一旦發生數據安全事件，不僅會造成個人隱私泄露，還可能誘發詐騙、身份盜用等次生風險。

（二）技術依賴與誤差的不可避免性

教育應用技術依賴問題在思政教育中尤為突出，主要體現在教學主體對其功能的過度依賴。教師可能因系統生成內容的高效性而降低教學設計的原創性投入，學生則可能因便捷的學習支持而弱化自主思考與批判性認知能力的發展。這種依賴關系不僅制約了教學雙方的成長空間，還可能導致教育本質的“異化”。

同時，技術系統在處理思政課程內容時存在固有的誤差風險，這些偏差可能源于數據輸入的準確性、算法模型的局限性或系統更新的不穩定性。例如，文本生成可能偏離教學意圖，數據分析可能產生誤導性結論，這些誤差將直接影響教學質量與學習效果。值得注意的是，技術依賴與系統誤差之間存在相互強化的風險，教學主體對系統的依賴程度越高，對潛在誤差的識別與糾偏能力就越弱；而誤差的累積又會進一步加深依賴程度，最終形成難以打破的負向循環。

（三）教育倫理與人文關懷的缺失可能

生成式人工智能的廣泛應用可能弱化教育過程中的情感互動。傳統教學模式中師生間的情感交流具有不可替代性，它不僅是激發學生學習動機的關鍵要素，更是培養學生情感認知與社會交往能力的重要途徑。當人工智能系統主導教學過程時，機器語言的程式化特征可能會導致教育人文關懷的缺失。

此外，技術在處理思政課程內容時存在倫理考量不足的局限性。高校思想政治理論課程體系具有嚴密的內在邏輯關聯，這種關聯既體現在知識點的縱向銜接中，更存在于跨課程橫向融合形成的立體知識網絡中。而人工智能系統在歷史事件解讀、哲學思想闡釋等深度認知層面，難以替代教師基于經驗積累與價值判斷的專業化引導。同時，由于技術系統難以完全內化人類社會的倫理準則，教學內容生成與學習建議提供等方面也可能出現價值偏差，容易對學生正確價值觀的樹立產生潛在風險。

（四）教師角色與技能的新要求

生成式人工智能在高校思政課程中的深度應用對教師角色定位與專業能力提出了新的要求。傳統教學模式下教師兼具的知識傳授與價值引導功能正在發生重構，技術系統在知識呈現與個性化學習支持方面的優勢，部分替代了教師的知識傳遞職能。這一轉變要求教師不僅要具備數據輸入、模型訓練及結果解析等技術操作能力，還要實現專業知識與數字素養的深度融合。面對技術變革，教師亟須提升新型教學能力。教師應融合智能生成內容與人類認知判斷進行教學設計，引導學生深度思考并精準指導學生學習過程。同時，教師還須承擔技術應用的倫理審查責任，確保智能生成內容符合教育規范，在數據安全、隱私保護與信息準確性等方面發揮把關作用。這要求教師角色向教育引導者與技術監督者的復合型方向轉變。

三、實踐路徑：高校思政課與生成式人工智能的融合之道

生成式人工智能與高校思政課程的融合實踐，需要在技術創新與教育本質之間尋求平衡。技術賦能雖為思政教育開辟了新路徑，但其應用必須建立在堅守教育人文價值與倫理底線的基礎之上。因此，在推進技術融合過程中，教師應始終以教育核心價值為引領，確保技術應用與教育規律的同頻共振。

（一）建立健全數據安全與隱私保護機制

為確保數據在高校思政課中的安全應用，高校應構建系統化的數據治理體系，制定嚴格的操作規范與流程標準，確保數據活動的合規性。同時，高校應設立專業的監管部門，建立常態化的審查評估機制，實現對安全隱患的及時預警，通過構建內外協同的監管機制，為生成式人工智能在思政課程中的安全應用提供制度保障，實現技術創新與風險防控的平衡。

在加強數據監管的同時，提升師生自身的數據安全意識和技能也十分重要。高校應積極開展數據安全宣傳教育活動，通過舉辦講座、實務培訓等形式，普及數據安全知識與隱私保護技能，培養師生識別網絡風險、防范信息泄露的能力。教師要重點提升在人工智能教學場景中的數據治理能力，包括訪問權限設置、隱私數據保護等核心技能，保障生成式人工智能在思政教育中的合規應用與風險管控。

（二）提升技術的教育適用性與可靠性

在保障數據安全與隱私的前提下，提升智能技術在高校思政課程中的教育適配性與應用可靠性，是實現技術賦能的關鍵。這要求生成式人工智能技術提升從兩個維度著力。一是開發契合思政教育特性的智能算法與工具。針對思政課程特點，技術部門應不斷優化自然語言處理模型，提升對馬克思主義理論專業內容的識別與生成準確性并通過教學場景模擬與用戶行為分析，識別潛在技術缺陷并進行迭代優化。二是建立嚴格的技術測試與評估機制。高校應構建與科技企業、研究機構的協同育人機制，整合技術資源與教育經驗，共同推進智能教育工具的研發與優化，構建契合思政教育規律的技術支撐體系，實現智能技術與課程教學的深度融合。

（三）融合人文關懷，堅守教育倫理底線

生成式人工智能在高校思政教育中的有效應用要求高校構建以人文價值為導向的實踐路徑，確保技術成為鑄魂育人的有力工具。這一路徑的核心在于建立倫理審查機制，將社會主義核心價值觀嵌入算法模型，設置內容過濾與糾偏機制，從源頭上確保技術生成內容符合我國主流意識形態要求。

在教學實踐中，生成式人工智能須確保教師的主導地位，將智能技術定位于輔助工具角色，通過教學設計將技術生成內容轉化為有價值的教育資源，保證教學過程具有人文關懷。同時，高校要構建人機協同的教學模式，在提升教學效率的同時保留傳統互動優勢，培養學生的價值判斷能力與批判性思維。教師要在提升教學效能的同時堅守育人本質，實現工具理性與價值理性的辯證統一，確保技術賦能始終服務立德樹人這一根本任務。

（四）加強教師隊伍建設，提升其人工智能的應用能力

信息化時代背景下，技術素養已成為教師專業能力的重要組成部分。高校應通過構建系統化的培訓機制來提升教師的技術應用能力，使其能夠熟練使用智能工具開展教學設計、內容生成與學習評估；要以教學創新為目標，培養教師整合智能技術與專業教學的能力，推動傳統教學模式向智能化轉型；要以實踐創新為驅動，建立“教師一技術”協同創新機制，促進智能技術與思政教育的深度融合。

四、結語

生成式人工智能正引領“泛智能化”時代的到來，其在高校思政課程中的應用呈現機遇與挑戰并存的態勢。該技術雖為思政教育注入了創新活力，但其潛在風險也可能對教育體系與意識形態安全構成威脅。因此，高校必須在教育現代化視野下審視技術賦能，超越工具理性層面把握思政教育變革的內在邏輯。在推進技術應用時，高校應堅持核心價值引領，確保科技與教育的深度融合，同時嚴守技術倫理邊界，防止教育本質“異化”，實現技術賦能與育人目標的緊密結合，從而推動思政教育質量的持續提升。

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