生成式人工智能賦能紅色文化融入高校思政教育的路徑探究

中圖分類號：G641

文獻標識碼：A 文章編號：1004-9436（2025）19-0198-03

習近平總書記在全國高校思想政治工作會議上指出，要“運用新媒體新技術使工作活起來，推動思想政治工作傳統優勢同信息技術高度融合，增強時代感和吸引力”[1]。該指示深刻闡明了生成式人工智能在思想政治教育中發揮重要作用的必要性。紅色文化是中國共產黨領導人民在長期奮斗中孕育的先進文化，將其融入高校思政教育，對于培養擔當民族復興大任的時代新人具有不可替代的價值[2]。

1人工智能賦能紅色文化融入高校思政教育的價值意蘊

1.1意識形態建構與政治認同塑造

紅色文化作為中國共產黨領導人民在革命、建設、改革中形成的偉大精神成果，是承載中國特色社會主義意識形態的核心敘事。將其融人高校思政教育，是引導青年學生完成政治社會化的關鍵環節。通過對紅色歷史的學習，學生得以理解中國特色社會主義道路的歷史必然性與現實合理性，從而在紛繁復雜的社會思潮中建立穩固的政治認同與國家認同。生成式人工智能為紅色文化的精準傳播提供了技術路徑。其一，紅色內容的場景化轉化。依托自然語言處理、多模態生成技術，將抽象的紅色理論、碎片化的紅色故事轉化為青年喜聞樂見的敘事形式。例如，將“半條棉被”“軍需處長”“焦裕祿治沙”等經典紅色事跡改編為互動劇本、動畫短片或有聲書，契合青年場景化認知、沉浸式體驗的偏好，將紅色精神從文字符號變為可感可觸的情感載體。其二，紅色資源的精準化適配。通過分析學生的專業背景、提問關鍵詞，構建個性化推薦模型。對不同類型的學生提供不同的適配性內容：為社科類學生推送“紅色文獻解讀”與“革命理論辨析”類內容；為理工類學生匹配“科技報國”主題素材，如“兩彈一星”元勛的紅色事跡、當代航天人踐行“航天精神”的實踐案例；為藝術類學生提供“紅色主題創作”靈感，如紅色經典畫作的時代解讀、革命歌曲的旋律分析，實現“千人千面”的紅色內容供給。其三，紅色話語的時代化轉譯。通過生成式人工智能強大的信息處理能力，自動抓取“黨的二十大報告”“習近平總書記關于紅色文化的重要論述”等權威文本，生成適配的短視頻，用大學生喜聞樂見的語言進行知識傳遞，打破“理論話語”與“青年話語”的代際隔閡，使紅色文化在動態傳播中“活起來”，提升其思政育人的效果。

1.2道德人格涵養與價值引領功能

價值觀的形成離不開具體、可感的道德楷模。紅色文化為當代青年提供了一個由無數英雄模范構成的“德性典范庫”。從張思德的“為人民服務”到焦裕祿的“心中裝著全體人民”，這些典范所彰顯的集體主義、奉獻精神與堅韌品格為學生提供了具體的行為參照。生成式人工智能與VR（虛擬現實）AR（增強現實）技術的融合，構建了“教師價值引領 +AI 工具輔助”的雙螺旋教學模式，推動紅色文化的育人模式從“被動接受”轉向“主動建構”。學生能在具身化體驗中形成對紅色文化的政治認同與情感歸屬。在市場經濟與個人主義并存的社會背景下，紅色文化所倡導的崇高品格能夠在人工智能的賦能下有效對沖精致利己主義等消極價值觀的影響，引導學生樹立正確的世界觀、人生觀和價值觀，塑造健全人格。

2潛在風險：技術賦能的雙重挑戰

2.1技術適配風險：數據質量與算法邏輯的內生性缺陷

生成式人工智能就像一個黑盒子，裝滿開發者填入的數據，通過特定的算法將內容不斷產出并呈現給使用者，數據質量與算法邏輯直接影響著內容產出的質量，主要體現為內容失真與認知偏見。

數據偏差導致內容失真。生成式人工智能的學習需要經歷三個階段：首先是對大量數據進行訓練學習，其次利用深度學習訓練人工智能模型，最后通過模型的不斷調整生成更加優質的內容［3]。訓練數據來源若未加以篩選，且用于訓練的數據中缺乏完整的紅色文化語料庫，則可能生成不正確的內容。師生向生成式人工智能詢問紅色文化的相關問題時，基于訓練數據的不完善、未篩選，可能輸出片面、不完整的回答，師生在接收這樣的解答后，會動搖其認知，為歷史虛無主義提供隱性傳播渠道。

算法“信息繭房”強化認知偏見。生成式人工智能的底層邏輯是通過分析使用者的歷史行為數據，不斷優化輸出內容以貼合其偏好，看似提升了信息獲取效率，實則在思政教育場景中筑起了一道道無形的認知壁壘。對教師而言，“信息繭房”的負面影響具有隱蔽性和累積性。若教師長期依賴生成教學素材，且初始提問偏向某一理論視角，生成式人工智能就會持續強化這一傾向，推送更多同類觀點的文獻、案例甚至教學設計，久而久之，教師的知識視野可能被收窄。此外，當教師面對學生提出的復雜問題時，可能因生成式人工智能未推送過相關深度解讀，陷入“理論儲備不足”的被動局面，削弱價值引領的權威性。對學生來說，“信息繭房”的危害直接體現在思維的片面化發展與批判性思維的缺失上。青年學生正處于價值觀形成的關鍵期，若其初始提問帶有個人興趣偏向，生成式人工智能就會推送符合其偏好的信息，這種偏好推送會直接影響學生的價值觀。

2.2教育主體風險：師生角色異化與育人關系解體

技術的發展能夠提高教學的效率與質量，但終究是為人類服務的，生成式人工智能的使用最終也只是輔助的工具與手段，不能完全替代人類。然而隨著人工智能的發展，教學主體對此工具的依賴不斷增加，導致教育的主體從教師與學生異化為人工智能，育人關系也面臨解體的風險。

教師從“紅色的引領者”到“技術的附庸者”的角色危機。部分教師過度依賴生成式人工智能生成紅色教案、講稿，忽視對紅色精神的原創性解讀與個性化闡釋[4]，如照本宣科生成式人工智能生成的“延安精神解讀”，缺乏結合本地紅色資源（如福建“船政精神”與“谷文昌精神”）的延伸。在面對學生基于生成式人工智能生成的復雜提問時，教師若缺乏獨立思考，僅依賴生成式人工智能提供的標準化答案，可能陷入“解釋失語”，削弱其作為“紅色精神傳播者”的權威性。

學生從“主動思考者”到“技術依賴者”的認知退化。在紅色文化學習中，部分學生習慣直接套用生成式人工智能生成的“標準答案”，面對需要深度思辨的問題，既不質疑答案的理論依據，也不結合自身實踐反思，導致紅色認知停留在表層記憶，難以內化為行動自覺，脫離思政教育培養批判性思維與政治判斷力的根本目標。

3創新路徑：構建“技術一教育一制度”協同賦能體系

面對生成式人工智能的不斷發展，高校思政教育要堅守為黨和國家培養人才的根本使命，落實立德樹人根本任務，發揮紅色文化的育人優勢，通過技術層面、教育層面、制度層面的創新，積極應對生成式人工智能對思政教育的挑戰。

3.1技術地基層：打造紅色文化導向的智能賦能底座

生成式人工智能的多模態話語產出直接影響全鏈條育人目標實現，通過多維度數據校準流程，即建立“輸入校準一生成校準一反饋校準”的全鏈條紅色內容校準機制，確保人工智能的技術邏輯與紅色文化的價值邏輯相統一。

輸入校準：建立人工審核團隊，對生成式人工智能抓取的網絡數據進行意識形態過濾，確保黨史、時政等核心內容的權威性，如優先選擇《習近平談治國理政》中央黨史和文獻研究院編撰的“四史”資料、《人民日報》和《求是》等官方媒體的紅色報道等官方信源，同步納入地方紅色資源，如福建船政文化、古田會議精神相關文獻，嚴格剔除碎片化、娛樂化甚至錯誤的紅色內容，從源頭保障訓練數據的權威性與準確性。

生成校準：嵌入紅色價值校驗模塊，在人工智能模型中設置“政治術語一致性校驗”“紅色精神內涵校準”“歷史事實準確性核查”三大模塊，針對“中國特色社會主義”“紅色基因”“革命英雄”等核心概念，自動匹配官方定論，若生成內容存在概念割裂或表述偏差等情況，立即觸發預警并修正，對黨史事件、英雄事跡等內容，自動對比語料庫中的權威記錄，杜絕時間錯誤或細節失真等問題。

反饋校準：動態優化紅色內容質量，建立“師生反饋—模型迭代”閉環機制。通過問卷、課堂互動、線上留言等渠道，收集師生對人工智能生成的紅色內容的評價，重點關注內容的準確性、情感的溫度與學理的深度這三個維度，通過定期更新語料庫、調整算法參數，優化教學內容，避免內容的機械化與同質化。

3.2教育提升層：重構“人一機—思政”協同育人范式

隨著生成式人工智能在教學中應用場景的不斷豐富，思政教育工作者的主體地位將受到沖擊，因此要注重技能培訓，提高思政教育工作者的信息素養和紅色文化傳播力。圍繞教師的技術批判、價值錨定、情感聯結三維能力構建能力矩陣，使教師實現從“技術使用者”到“價值領航者”的角色轉變。

技術批判維度：開設“人工智能生成紅色內容的意識形態辨析”必修培訓課程，要求教師能識別算法偏見，識別“紅色內容娛樂化”“歷史事實歪曲”“理論邏輯斷裂”等風險，掌握提問引導技術，將生成式人工智能生成的片面觀點轉化為課堂辯論議題。

價值錨定維度：確立“生成式人工智能輔助和教師主導”的教學流程，生成式人工智能負責生成紅色內容的基礎框架，如脫貧攻堅歷程時間軸，教師聚焦價值升華，補充“脫貧攻堅精神”的理論內核、本地脫貧案例，引導學生理解紅色精神與時代發展的內在關聯。

情感聯結維度：利用生成式人工智能節省的備課時間，將教學的內容聚焦于設計師生的思辨對話，強化師生情感共鳴與價值觀碰撞。同時，要針對高校思政工作者進行思想引導，強化政治導向和引領作用，筑好思想政治教育的第一線，并建立教師支持團隊，協助其應對角色轉變帶來的挑戰，強化師生對紅色文化的情感共鳴。

3.3制度保障層：建立分層治理的風險防控與長效機制

3.3.1國家層面：頂層設計與政策規制

2023年7月，國家網信辦等七部門聯合發布了《生成式人工智能服務管理暫行辦法》[5］，該辦法明確指明人工智能的產出應當準確并能夠體現社會主義核心價值觀，然而該辦法的規定范圍有限且強制力不足。政府機關部門應加強監管，構建跨部門協同監管機制，調整立法，針對生成式人工智能展開全面治理，建立技術與思政融合的政策體系，將生成式人工智能在思政教育中的應用納入人工智能思政應用技術規范配套細則，禁止生成式人工智能替代教師進行價值判斷，明確技術供應商需通過“思政教育適配性認證”，禁止未通過審查的模型進入高校教學場景。建設共享平臺，依托中央黨校、教育部高校思想政治工作創新發展中心，搭建國家紅色文化思政數據共享平臺，整合全國權威紅色語料、優質教學資源、人工智能應用案例，向高校免費開放，實現紅色資源的全國聯動共享。

3.3.2高校層面：實施機制與動態評估

建立課前審查、課后評估的“雙軌審查”校本實施體系。課前審查AI生成的紅色教案、虛擬場景是否符合“四史”學習要求、是否存在歷史虛無主義傾向。課后通過三維度評估指標監測效果：其一，內容準確性，考核紅色史實、理論表述與官方定論的吻合度；其二，價值引導力，通過紅色基因認同量表、革命精神踐行意愿問卷等量化學生價值認知提升效果；其三，技術依存度，通過大數據手段監測學生獨立完成教學任務的比例與AI工具使用的合理性，對過度依賴行為進行干預。完善激勵機制，將紅色文化的人工智能應用創新納入教師考核、評優指標，鼓勵教師探索“技術紅色”的教學新模式。通過多樣的活動，如舉辦紅色文化AI創作大賽，激發學生利用AI開展紅色主題創作的積極性。

4結語

生成式人工智能為紅色文化融入高校思政教育提供了技術杠桿，但其價值實現的核心在于技術為體、紅色為魂、育人為本。本文構建的“技術校準一教育重構一制度保障”三維路徑，既通過技術打破紅色文化傳播的形式壁壘，又通過教育與制度堅守思政教育的價值本質，旨在實現技術效率與價值引領的統一。

參考文獻：

[1」習近平在全國高校思想政治工作會議上強調：把思想政治工作貫穿教育教學全過程開創我國高等教育事業發展新局面［N］.人民日報，2016-12-09（1）.

[2]姜麗偉，洪艷，宋賢明，等.數字化背景下山西紅色文化資源融入農林院校大學生思想政治教育研究［J］.智慧農業導刊，2025，5（17）：189-192.

[3]杜靈敏，周鳴.生成式人工智能賦能高校思想政治教育的創新機遇及問題研究［J」.廣東交通職業技術學院學報，2025，24（1）：110-114.

[4」劉璐.生成式人工智能與高校思政教育：機遇、挑戰及融入路徑思考[J].行政科學論壇，2025，12（3）：37-39.

[5」生成式人工智能服務管理暫行辦法［J」.中華人民共和國國務院公報，2023（24）：39-42.