人工智能賦能高校輔導員精準思政的多維探析

中圖分類號：G64 文獻標識碼：A 文章編號：0450-9889（2025）21-0070-05

在數字化時代，人工智能的迅猛發展催生了智能問答系統、個性化學習與職業規劃平臺、情緒分析與心理支持系統、大數據分析與精準教學系統、生成式人工智能工具、智能評估與反饋系統等多種類型的智能工具。這些工具通過智能問答與咨詢服務、個性化成長指導與精準思政、心理健康監測與危機干預、課程思政與教學輔助途徑，深度賦能輔導員思政教育工作。例如，電子科技大學推出了“i思政大模型”，重慶大學上線了“潤欣老師”，上海工程技術大學推出了“虛擬輔導員”。這些應用場景覆蓋了學業、事務、心理、職業等多個領域，呈現出“多點開花、逐步深化”的特點，加速推動了人工智能在高校輔導員思政教育中的應用和推廣。然而，在利用人工智能助力高校輔導員進行精準思政的過程中，學校仍有許多問題亟待深入研究和解決。例如，生成式人工智能在思想政治教育話語層面可能帶來話語意義消解、話語內容離散、話語管理低效以及話語認同弱化等風險1，這些風險可能會影響到高校精準思政的實施。針對人工智能在教育領域的應用問題，2025年全國兩會指出，一方面隨著智聯網、人工智能的發展，教育的工具和方法正在發生變化，學生能力的培養也將隨之改變，這些都需要我們與時俱進地進行改革；另一方面，對學生的啟智、心靈的培養以及基本的認知能力和解決問題能力的培養絕不能放松。因此，深入探討人工智能如何賦能高校輔導員進行精準思政，具有重要的理論和實踐意義。

一、人工智能賦能高校輔導員精準思政的優勢

人工智能的迅猛發展，為高校輔導員實施精準思政提供了新的契機。

（一）有助于提升高校輔導員精準思政效率

技術賦能對提升高校輔導員精準思政效率具有至關重要的意義。通過智能化技術手段，高校輔導員能夠更高效地收集、整理和分析學生的各類信息。例如，利用大數據技術，可以迅速整合學生的學習表現、社交活動、心理健康等多方面的數據，有助于輔導員全面了解學生的狀況，為精準思政提供堅實的數據基礎。此外，智能技術還使得信息的快速傳遞和反饋成為可能。借助人工智能支持的在線平臺、移動應用等工具，輔導員可以實時與學生交流，及時解答問題，第一時間提供指導和幫助。例如，當前迅速發展的生成式人工智能的“人機交互技術”，為教育者與教育對象之間搭建了溝通的橋梁。技術賦能還使得思想政治教育資源的整合與共享變得更加便捷。面對各類優質的思想政治教育素材，如視頻、文獻、案例等，輔導員可以通過智能化平臺進行分類和推送，也可以根據學生的特點和需求，有針對性地選取和利用這些資源，以提高思想政治教育的針對性和實效性。

（二）有助于高校輔導員提高育人的精準性

在數字化時代背景下，人工智能的數據邏輯推動了大學生思政教育從經驗驅動向數據驅動的轉變[2]。可以肯定的是，數據驅動已成為促進高校思想政治教育發展的關鍵動力之一，高校輔導員的精準思政工作亦不例外。數據驅動顯著提升了高校輔導員育人的精準性，并為高校思想政治教育帶來了新的機遇和突破。一方面，高校輔導員能夠利用數據驅動對學生進行全方位的洞察。通過搜集和分析學生在學習、生活、社交等多個維度產生的大量數據，可以構建出學生的多維畫像，為精準育人提供堅實的數據支撐。另一方面，高校輔導員可以借助數據驅動精準識別學生的需求和問題。例如，通過分析學生的學習成績波動、參與社團活動的積極性變化等，可以及時發現學生可能面臨的學業壓力、人際關系困擾等問題，進而制訂個性化的教育引導方案。

（三）有助于優化高校思想政治教育生態

人工智能應用于教育領域，不僅引發了技術和數據層面的革新，更在模式創新方面為提升高校思想政治教育質量提供了新的機遇。首先，模式創新能夠突破傳統教育模式的局限，構建更加多樣化和個性化的教育模式。例如，利用虛擬現實技術創造沉浸式的思政教育環境，從而提升教育的吸引力。其次，模式創新有助于實現高校教育資源的高效配置。例如，根據學生的學習特點和需求，智能推薦相應的學習資料和課程內容，確保教育資源得到更高效的利用，減少資源的浪費和閑置。再次，模式創新能夠增進高校教育主體間的互動與合作，為師生互動提供便捷的溝通途徑，營造積極的教育氛圍和合作關系。最后，模式創新能夠促進高校教育評價體系的完善，為教育決策提供科學的依據，進而不斷改善教育生態。

二、人工智能賦能高校輔導員精準思政所面臨的挑戰

技術的賦能確實為提升高校輔導員精準思政效率、育人精準性以及優化高校思想政治教育生態帶來了新的可能，但由于人工智能技術本身不成熟以及應用環境不完善，要想實現真正的融入和高質量的賦能仍面臨以下風險挑戰。

（一）技術應用與思政需求的適配性不足

人工智能技術的應用為高校輔導員精準思政開辟了新的可能性，但技術與思政需求之間適配性不足的問題也日益顯現。具體而言，高校思想政治教育注重思想引領、價值塑造和情感交流，具有顯著的人文特質和復雜性。然而，目前的人工智能技術主要集中在數據處理和模式識別上，對思想政治教育中深層次的情感和價值元素的理解和把握存在局限。這導致技術在某些情況下難以精確滿足思想政治教育的核心需求。例如，在處理學生的個性化思想問題時，可能會出現機械性的判斷和應對，無法提供更具針對性和人文關懷的解決方案，這便引出了如何處理人工智能的自我意識缺失與思政教育的意識需求之間的關系這一挑戰。另外，人工智能技術的更新迭代速度較快，而高校思想政治教育的改革步伐相對緩慢，這導致在技術應用過程中，新的技術功能可能無法及時融入思想政治教育實踐中。例如，一些先進的智能分析工具可能無法與現有的思政教育體系和方法有效結合，限制了其優勢的發揮，無法真正滿足提升思政教育效果的需求。此外，不同高校的思想政治教育目標和重點存在差異，而通用的人工智能技術在應用時缺乏足夠的靈活性和定制化。這可能導致技術在某些高校能夠發揮較好的作用，而在其他高校卻難以適應其獨特的思想政治教育需求，因而無法實現精準賦能。

（二）數據安全與倫理風險凸顯

在人工智能助力高校輔導員進行精準思政的進程中，數據安全和倫理風險問題逐漸受到廣泛關注，尤其是主體與客體之間的關系、數據隱私泄露以及意識形態安全等方面的風險[21。隨著人工智能在高校思想政治教育領域的廣泛應用，大量學生的個人信息數據被搜集和分析，這些數據中包含了諸如學習成績、思想動態、社交行為等敏感信息。但是，目前的技術應用和管理機制尚不成熟，數據泄露的風險持續上升。一旦這些數據遭到盜用和濫用，不僅會嚴重侵害學生的個人權益，還可能對其未來發展產生負面影響。另外，人工智能技術的應用不可避免地引發了倫理關系失衡、倫理價值扭曲、倫理規范缺失、倫理失控和倫理行為不當等問題[3]。例如，利用智能設備對學生日常行為進行實時監控，這種過度監控可能會侵犯學生的隱私權。此外，算法偏見也是一個潛在的倫理問題。由于數據偏差、算法設計及其開發過程中的偏差，可能導致偏見的產生，進而導致教育結果的不公正和不準確。同時，在數據使用和分析過程中，確保符合倫理原則也是一個重大挑戰。例如，高校輔導員在利用學生的心理健康數據進行精準思政的同時，如何保護學生的隱私和尊嚴，避免造成二次傷害，需要仔細權衡和處理。

（三）主體能力與技術發展脫節

人工智能助力高校輔導員精準思政的實踐中引發了一個關鍵問題：輔導員的主體能力與技術進步之間存在脫節。這種脫節現象極大地限制了人工智能在高校輔導員工作中的有效應用。首先，在新技術迅猛發展的背景下，輔導員可能難以迅速掌握和熟練運用人工智能工具和技術。對數據分析、智能算法等關鍵技術，部分輔導員的認知有限，這限制了他們在實際工作中充分利用人工智能的潛力。其次，技術的快速發展導致技術更新迭代的速度遠遠超過了輔導員能力提升的步伐。新技術層出不窮，而輔導員的培訓體系和學習機制未能及時更新，導致他們在面對新技術時往往感到力不從心。這種脫節還表現在輔導員的教育理念與技術應用的不協調。一些輔導員可能仍然傾向于傳統的思想政治教育方法，對將人工智能融入教育過程的創新理念接受度不高，難以有效結合技術優勢與教育實踐。此外，高校在推動輔導員提升技術應用能力方面的支持也需要加強。由于缺乏系統的培訓課程、實踐機會和有效的激勵機制，輔導員在提升技術能力方面既缺乏動力也缺少資源。

三、人工智能賦能高校輔導員精準思政的優化路徑

積極推動人工智能和教育深度融合，促進教育改革創新，既是時代發展趨勢，也是建設教育強國的內在需要。因此，面對上述風險挑戰，我們必須精準發力，優化賦能路徑，充分發揮人工智能的技術優勢，提升高校輔導員精準思政的效果。

（一）積極開發適配性強的智能工具

人工智能輔助高校輔導員實現精準思政，技術層面的改進尤為關鍵，特別是開發與輔導員需求高度契合的智能工具。開發適配性強的智能工具，必須基于以下兩個核心要素做好相關工作。

第一，高校作為資源整合者，必須強化頂層設計，構建能支撐精準思政的技術生態系統，這構成了輔導員精準思政的數字基礎。該系統不僅要解決數據分散、響應遲緩等問題，還要通過數據信息的融合、算法的優化以及平臺的集成，為輔導員的精準思政提供堅實的技術支持。具體來說，高校需要加強數據整合與治理，大力消除信息孤島，建立一個全域融合的數據中臺，實現多源數據的標準化采集、治理和應用。例如，北京郵電大學在構建數智思政新格局的過程中，關鍵策略之一就是聚焦于數據基礎的一體化驅動，通過建立高質量的數據基礎、深化全鏈路的數據治理和開展多維度的數據分析，打造了全新的全域數據融合生態。另外，高校應致力于構建智能知識庫，并開發精準應答引擎，以增強服務的精確度和專業性。例如，西南交通大學希望學院推出的AI（人工智能）輔導員“小信鴿”，它能實現24小時快速回應學生問題，值得借鑒。為了滿足不同學院和學生的個性化需求，高校還應開發具有模塊化和可配置特性的技術平臺，使二級學院能夠根據各自的專業特點定制智能工具。杭州電子科技大學基于GraphRAG構建的“低代碼平臺”就是一個很好的例子，它允許各個學院部署具有自身專業特色的AI輔導員系統，值得學習和借鑒。

第二，作為直接使用者，輔導員的需求直接決定了智能工具的適應性和有效性。因此，面向輔導員的智能工具必須專注于操作的便捷性、情感的聯結和場景的深化這三個關鍵維度，以便讓輔導員更專注高質量的育人活動。針對簡化操作的需求，應盡量降低技術門檻，設計出即開即用、界面友好、功能集中的輕量級、低門檻工具，使輔導員無需專業技術背景也能高效使用。例如，杭州電子科技大學經濟學院基于學工部的“低代碼平臺”開發的“經靈”AI輔導員，不僅功能全面，而且使用方便。針對人工智能遭人詬病的“缺乏溫度”問題，可以通過情感計算技術與擬人化設計的結合，增強思政工作的溫度傳遞。例如，上海商學院開發的虛擬輔導員“s·ai\"智能思政平臺，在注重智慧和效率的同時也注重“溫度”，讓學生在享受便利的同時，也能感受到人文關懷。對如何識別個體差異并提供定制化成長支持的需求，可以通過智能工具進行學生畫像分析、需求預測和資源匹配，從而實現從“群體覆蓋”到“個體關懷”的轉變。例如，北京郵電大學依托學生成長智能體平臺，積極打造學生個性發展“賦能系統”（如“AI職業導師” 7×24 小時咨詢服務）。

開發適配性智能工具是一項復雜的系統工程，不僅需要做好頂層設計和關注輔導員的需求，還要綜合考慮技術、需求、使用體驗和持續優化等多方面因素，才能有效地提升高校輔導員精準思政的效果。

（二）完善數據治理與確保算法透明

在人工智能輔助下，高校輔導員開展精準思政教育時，倫理規范的構建顯得至關重要。特別是增加數據治理和確保算法的透明度，這不僅關乎思政教育的效率和公正性，還深刻影響學生的個人權益以及教育的可持續發展。因此，高校要致力于完善數據治理和提升算法透明度。

第一，數據治理是確保數據質量、可用性和安全性的關鍵環節，必須構建一個安全、可控且可追溯的治理框架。首先，在數據采集方面，應堅持最小必要原則和知情同意原則，僅收集與輔導員思政教育直接相關的信息（如學業表現、社會實踐記錄），并避免收集不必要的敏感信息（如家庭經濟狀況、健康數據）。例如，自2025年1月1日起實施的《網絡數據安全管理條例》為輔導員如何進行學生數據采集及其相關責任提供了明確的合規標準。其次，應建立校級數據中控臺，對數據的采集、存儲、共享等環節實施分級分類管理，確保數據的安全規范使用。例如，陜西省在2020年修訂的《陜西省教育數據管理辦法》中明確指出，需要建立分級分類的管理制度，重點保護個人信息，并嚴格規范個人生物信息的采集和應用，這為數據治理提供了良好的實踐案例。此外，應大力推廣數據知情同意書，允許學生自定義數據使用范圍，例如學生可以自行選擇關閉位置信息、消費記錄等模塊。

第二，確保算法透明是實現公平與正義的核心所在，必須努力解決“黑箱問題”并消除偏見，以保證算法的邏輯清晰可解釋。包括明確闡述如何利用學生的學習數據進行思政教育內容的個性化推送以及學習效果的評估3，并及時向相關人士提供解釋和說明。以湖南科技大學的“隱形資助”系統為例，該系統通過食堂大數據分析初步確定資助名單，并與經濟困難學生數據庫進行比對，以形成最終的資助名單，從而避免偏見，確保資助的高效性、精確性和公正性。此外，提升數據治理和算法透明度需要各方的共同努力。高校應制訂明確的數據管理政策和算法審查機制，加強對數據和算法的監管。例如，廣西農業職業技術大學成立了校網絡安全和信息化領導小組，并制定了《廣西農業職業技術大學數據管理辦法》等八項管理制度，以確保數據管理的科學性和規范性。高校輔導員自身應提高數據意識和倫理素養，合理運用數據和算法，并對可能出現的問題保持警覺。同時，輔導員要加強與學生的溝通和互動，確保學生充分理解數據的使用目的和方式，保障他們的知情權和選擇權。

只有通過完善數據治理和提高算法透明度，并強化多方協作，才能充分發揮人工智能在高校輔導員精準思政教育中的積極作用，避免潛在的風險和問題，開展更優質、公平和有效的思政教育。

（三）不斷強化高校輔導員數字素養培養

高校輔導員的數字素養水平直接影響精準思政工作的成效。因此，必須提升輔導員的數字素養，使其適應生成式人工智能環境下所承擔的新角色、新任務和新使命。提升高校輔導員的數字素養是一項復雜工程，必須構建系統化的培訓體系，即“基礎操作能力—數據分析能力一智能工具能力”的分層培訓體系。

首先，著力提升輔導員的基礎操作能力?；A操作能力是輔導員數字素養的基石，其核心目標在于解決輔導員在日常工作中遇到的平臺操作障礙和基礎技術應用難題。因此，這一層級的培訓應聚焦智慧思政平臺的操作流程、數據采集規范以及基礎功能應用，尤其是場景化演練與即時反饋。例如，陽光學院學工處在“數字賦能輔導員日常事務管理\"培訓中，培訓導師采用“解剖麻雀”法，針對輔導員日常管理中常用的表格工具和公式等場景進行演示，使輔導員在模擬環境中掌握基本操作要點。這種基于真實工作場景的培訓模式，能有效解決輔導員面對新技術時“不敢用、不會用”的問題，為后續的數據分析與智能工具的應用奠定堅實的基礎。

其次，重點提升輔導員的數據分析能力。數據分析能力是輔導員在掌握基礎操作技能之后需進一步提升的能力。在大數據時代，輔導員只有掌握數據分析技術，才能深入挖掘學生的行為和學習數據，精準分析學生的思想動態和需求，從而實施有針對性的思想政治教育工作。因此，這一階段的培訓主要聚焦于數據價值挖掘和決策支持，使輔導員能夠從海量數據中發現規律、識別問題和預測趨勢，實現從經驗驅動向數據驅動的育人模式轉變。為此，高?？梢圆扇±碚撆c實踐相結合的方式，在理論學習方面，通過開設相關課程，如教育大數據分析與應用課程，教授輔導員Python編程基礎和SPSS等數據分析工具的使用方法；在實踐訓練方面，可以借鑒青海大學學工處的經驗，以日常工作中的典型案例為切入點，通過“工作經驗 + 智能研判”的雙輪驅動模式，讓輔導員在直觀感受AI優勢的過程中提高認識和技能。

最后，著力提升輔導員的智能工具應用能力。智能工具應用能力作為一種高階能力，其核心在于人機協同。因此，這一層級的培訓應聚焦于人工智能技術的前沿應用，具體可以從輔導員日常業務中的痛點出發，通過深度參與校本智能工具的設計、開發和反饋，實現技術能力與育人智慧的雙向提升。例如，長沙學院法學院AI輔導員以學生日常學習生活問題為切入點，特別是讓輔導員深度參與設計開發，即以學院熟悉度較高的輔導員為原型設計AI輔導員，并積極支持原型教師以個人網文作品（20萬字原創內容）為載體訓練AI，將原創網文轉化為短視頻的做法，為我們提供了生動的樣本。此外，高校還應重視提升輔導員在數字內容創作方面的能力?？梢酝ㄟ^舉辦短視頻制作、直播互動、H5設計等培訓和實踐活動，尤其是打造具有學校特色的“網紅輔導員”形象，從而有效提高輔導員的數字內容創作水平。

通過全面分析人工智能賦能優勢與風險挑戰，尤其是探索提升賦能效果的優化路徑，我們深刻認識到技術賦能確實開辟了更多的可能性，具有顯著的價值和意義。然而，我們也應清醒地意識到，要想真正發揮人工智能的優勢，仍然面臨諸多挑戰。未來，高校和輔導員需要不斷深化對人工智能與高校思政教育融合的理解，充分發揮人工智能的優勢，推動高校輔導員的思政工作不斷創新發展。

參考文獻

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[2]丁漢文、聶欒懿.人工智能賦能大學生思想政治教育探析[J].學校黨建與思想教育，2024（8）：72-74.

[3]張娟、鄧卓明.生成式人工智能賦能思想政治教育的倫理風險與防范[J].教學與管理，2025（18）：80-89.

注：本文系2024年柳州市教育科學規劃課題“高職輔導員職業能力評價與提升策略研究”（2024ZJC055）、產教融合政策有效性對高職院校學生職業認知的影響研究（2024ZJC056）的研究成果。

（責編蔣海蘭）