摘要: 随着人工智能技术的迅猛发展，思想政治理论课面临着新的契机。在对思政课教学进行全过程、全场景的数据收集与智能解析的基础上，人工智能在构建智慧教学场景、提供个性化学习资源、构建智慧学生评价系统等方面，充分利用其自身的优势，推动着高校思政课教学方式的创新性发展。但是人工智能赋能思政教育也存在着隐私泄露、资源滥用等风险。面对“人工智能”这把双刃剑要精准分析，合理使用，从而推动人工智能技术与思想政治理论课的深入结合，建立起一种新型的人机协作思想政治理论课教学生态。
Abstract: With the rapid development of artificial intelligence technology, ideological and political theory courses are facing new opportunities. Based on the data collection and intelligent analysis of ideological and political course teaching in the whole process and all scenarios, artificial intelligence makes full use of its own advantages in building smart teaching scenarios, providing personalized learning resources, and building a smart student evaluation system, and promotes the innovative development of ideological and political course teaching methods in colleges and universities. However, artificial intelligence empowers ideological and political education, and also poses risks such as privacy leakage and resource abuse. Faced with the double-edged sword of “artificial intelligence”, we must accurately analyze and use it reasonably, so as to promote the in-depth combination of artificial intelligence technology and ideological and political theory courses, and establish a new type of human-machine collaboration ideological and political theory course teaching ecosystem.
1. 引言
2019年，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于深化新时代学校思想政治理论课改革创新的若干意见》，提出要“大力推进思政课教学方法改革，推动人工智能等现代信息技术在思政课教学中应用”。这为推进“人工智能”与“思政教学”的深度结合、推进思政教学发展，指明了一个新的思路和新的需求。随着科技与高校思想政治理论课的融合，人工智能与高校思想政治理论课的融合，为高校思想政治理论课的发展提供了新的契机和新的挑战。高校思想政治理论课教学应把握这一变化的契机，与时俱进，才能真正地为思想政治教育注入新的活力。
2. 人工智能赋能思政教育之机遇
人工智能作为一种“助推器”，为思想政治教育领域带来了机遇与挑战并存的新篇章。人工智能突破以往沉闷严肃的教学模式，转而运用大数据分析、自然语言处理、机器学习等先进技术，精准识别学习者的兴趣偏好、认知特点以及教学者的教学困境、资源需求，定制化推送教育内容，实现个性化教学与辅导，极大地提升了思想政治教育的针对性和实效性。为思想政治教育优化提供了科学依据。
2.1. 思政教学场景情景化
场景构建是新时代思政教学改革创新的重要载体。人工智能技术赋能下形成的智能教学场景，有效突破了传统思想政治课程在时空维度上的限制，推动思政课教学环境向多元化、智能化方向纵深发展。人工智能“虚拟现实、混合现实等技术营造了沉浸式虚境、仿真性空间、立体的三维空间”[1]，创造了多种虚拟与现实相融合的智能场景，对思政课的理论传授方式进行了革新，使知识得以直观地展现出来，并由此建立起一种全新的人工智能辅助思政课的教育方式，在很大程度上解决了思政课教学中“教师唱独角戏”“学生只看手机”等现象[2]。通过这种身临其境的教学方法，使学生们真正来到课堂而不只是身体来到课堂，以此推动学生的主观能动性和积极性，最终，提高其价值认同。智能化、数字化的教学方式特点是对大量的信息进行统一的且高效的分析与管理，这改变了传统教学模式下各教育部门资源断连与教学资源混乱不连续的现象，引发了教学的供求双重改革。“思政课理论资源库、情境化教学资源库、等高校思政课教学资源”[3]的资源共享，使受教育者能够在任何时间、任何地点通过网上的虚拟教学环境开展独立的学习，从而使他们的学习积极性得到最大程度的释放，这有助于他们对马克思主义的立场、观点和方法的掌握，也有利于他们更好地认识世界、改造世界。
2.2. 思政教学评价智慧化
学生评价是思想政治教学中的关键环节，是教师精准把握学生学习状况、实现因材施教的重要依据。为此，要实现智能思政教学的精确化，就需要对评价方法进行改革，建立智能化评价系统。思政教学智慧评价系统依托于对大学生思想政治教育的整个过程的捕捉来提升智能评测的精确性，并通过对大学生的学业成绩动态数字评价，建立基于大数据的学生评价系统，减轻老师的工作量。具体来说，思政课教学评价，可以利用线上线下结合的课堂数据，智能分析学生的学习情况，包括知识掌握、思维发展和能力提升等，实现更精准的学习效果评估[4]。以此为契机促进高校思政教学评价向信息化方向发展。
利用大数据的整合评估来分析学生的学业状况，能够及时有效地将学生的真实需要反馈给他们自身。通过评估思政教学的教学方案、教学方法、教学过程、教学资源等各个因素与教学效果的关系，为思政教学提供可量化的学习指标，这有利于高校思政课老师了解学生的发展动态，并对其进行迅速的评估，发现其在教育过程中的特殊问题和不足之处，并对其进行相应的优化，再根据不同的专业和基础，为学生设计适合不同专业、不同基础的高校的思政课教学，以达到更好地提高教育的质量与效率的目的。
2.3. 思政教学资源个性化
依托大数据技术的智能分析能力，人工智能有效突破了传统思政教学资源供给的单一化局限，实现了从“千人一面”到“千人千面”的范式转变。以大数据为基础的人工智能能够打破以往思政课教学中扁平化、趋同化的教学方式，根据每位受教育者的特征，开展“数字画像”的个体化教学资源推送，从而使学习内容更加符合受教育者的能力水平，使受教育者的学习动机得到最大程度的发挥。思政教学老师可以将人工智能与思政教学知识体系相结合，运用大数据强大的搜集与整合能力了解受教育者的学习兴趣，收集受教育者的学习进度以此对教学内容进行设计与调整，对学习情况进行评价和反馈，对学习对象进行辅导和沟通，进而以数字化的方式对思政教学进行全过程追踪还原。或利用语言处理、语音识别、等多种方式，对学生的学习态度，学习行为、学习水平等进行深入的分析，从而更好地判定他们的学习状况以及他们对学习内容的把握程度。例如，在思想政治理论课中，学生们参加专题研讨、问题研讨，究竟对什么东西有兴趣；对哪种类型的问题关注度最高；有哪些类型的内容将日常的行为转化为可视的数据，为思政教学的内容供应提供科学的参考数据，为老师的教学方式提供合理的问题导向。
3. 人工智能赋能思政教学的挑战
3.1. 教育角色地位转变
“技术一旦生成并被广泛应用，就会依据其内在的结构和功能形成一种自主性力量”[5]。这种技术模式运用到思想政治教学中，原来传统的教师与学生的双向性互动转变为人工智能对学生的单向性分析，由人工智能来代替人类做出决策，必然会导致思想政治教学的主体丧失了独立性和判断能力。
首先，对教师主导地位和学生主体地位的削弱。思想政治教学活动双向互动活动，教育工作者和受教育者双方都是参加思想教学活动的主体。智能技术的深度应用将重塑传统教育格局，颠覆原有的教学与认知范式。在这种变革中，学习者的自主性得到提升，甚至可能会改变传统教学模式下教师主导的局面，导致教育教学中教师的权威性被削减。从受教育者角度分析，受教育者的主体性表现在参与教育过程与自主学习。尽管，智能算法可以帮助受教育者更好地把握所需要的知识，为他们量身定做教学任务，实现对知识的引导，从某种程度上来说，这对于凸显受教育者的主导地位是很有帮助的。但是，智能教学平台和搜索引擎的普及虽然带来了便利，但长期依赖系统推送的信息获取方式，正悄然改变着学生的学习习惯。这种被动接收模式不仅降低了他们主动探索信息的动力，更在无形中构筑起信息壁垒，导致学生逐渐丧失获取多元化信息的能力。过分依靠算法推荐还会造成思考与行动上的惯性，导致受教育者的主体性被不断瓦解。
其次，教师之间情感关系的淡漠与疏远。“所谓情感遮蔽，意味着教师的心情、感受都被教育技术所遮蔽，既感受不了教师自身的情感，又感受不了他人的情感。”[6]思政教学既是一种政治性实践，又是一种感情培养。由于虚拟与真实的深层融合，教师与学生在线上与线下之间持续转换，从而造成了人与人之间的交流与互动减少，教师与学生的关系不能在直接交流中得以维系。在智能化思政环境下，师生的互动必须借助数字媒介进行，形成“人—机—人”的虚拟互动方式。网络互动使师生交往越来越间接，削弱了教师与学生间的互动与情感沟通的积极性与效力，妨碍了情感交换与情感培养。另一方面，在智能思政体系中，教师和学生都是基于大数据的虚拟模拟对象，是算法视野下的“数字符号”，忽略了“现实的人”的感情需要，弱化了教师与学生的感情联系，使得其只是一种单纯的信息传递，而没有任何感情色彩。
3.2. 教育技术的缺乏
在人工智能与课程思政的融合实践中，教师群体的技术应用能力呈现显著的非均衡发展态势。多数教师仍面临三组核心矛盾：智能技术的快速迭代性与教师技术认知的滞后性形成发展时差，课程思政的价值引领诉求与人工智能的算法逻辑存在范式冲突，跨学科整合所需的复合型能力与传统教师专业发展路径产生结构性错位。以人工智能为手段的课程思政教育，对师资队伍建设提出了更高的需求，既要有扎实的意识形态理论基础，又要对现代信息科技有较高的认识。然而，对于那些不了解智能设备的教育者，特别是年龄稍长的老教师，人工智能本身就可能成为一个新的门槛，让他们必须花费更多的精力去掌握这门技术，让他们科技革新的浪潮与教育改革中分身乏术。其次，缺乏将现代人工智能与传统教育相结合的能力。人工智能与思政教学的融合，并非单纯地将原有的思政教学设计和教学内容搬入智能教学领域，而是按照新的科技手段，对教学进行改革，让智能技术为课程思政教学提供更好的服务。但是，目前大部分的课程思政教师还缺乏灵活运用智能教学设备的能力。
3.3. 资源滥用导致学习能力退步
作为一种运用规律改变事物的方法，人工智能有社会性也有自然性。在一定前提下，科学技术的固有功能必然要面临科技变异的后果。智能思政在重塑思想政治教育的形式、手段和表达方式的同时，也可能带来一系列潜在的社会问题，如“信息茧房”效应、技术依赖以及人文关怀缺失等。一是学生群体的“信息茧房”下的思维固化现象。在长时间的接收中，由于信息技术的屏蔽与过滤，使得学生的学习兴趣与关注被局限于某一特定的区域。这就导致了学生对异质的意见和想法的拒绝，固化了知识结构，滋生了非主流文化，加强了认识上的偏差，最终导致思想上的封闭，产生了一种群体极性。二是由于对技术的依靠，学生缺乏批判性思维的现象。人工智能时代“社会控制的现行形式在新的意义上是技术的形式”[7]，智能思政教学的数据采集、精准推送等特点，极易导致教师与学生“误入”算法营造的高效与合理假象之中，形成对技术的崇拜、思维的惯性与路径依赖。缺乏批判性与反思性，即导致教师与学生对人工智能产生过度依赖，又可能产生伦理风险，从而对思政教育风险防范造成不利的后果。三是对工具理性的推崇，而对人本主义的迷失。在技术理性的主导下，思政教育的人文价值维度未能得到充分观照，当教学实践被简化为算法逻辑与标准化操作时，其育人主体、教育内涵与实践方式均受到结构性约束，导致内蕴于思政教育中的人文精神被异化为程式化的技术规训。“很难在数据交易过程彰显其人文精神的社会关系向度”[8]。在这种背景下，人们难以从冷冰冰的数字与运算程式中感受到温暖与关怀。
4. 人工智能赋能下思政教育的实施路径
4.1. 树立“以人为本”的智能教学理念
为了促进人的全面发展，必须把技术价值同人的价值和文化价值相结合。智能思政教学必须从价值取向出发，重视其自身要深刻把握人工智能与思想政治领域的本质属性及演进逻辑，强化马克思主义理论指导地位，始终践行“以人为本”的价值理念，促进智能科技与思想政治教学的高品质、高层次的交互，实现“立德树人”的根本使命。第一，总是牢牢把握马克思主义的指导地位。“三个代表”是对大学生进行“三个代表”的重要任务。因此，在设计和开发智能思政教育的时候，必须把马克思主义的思想观念贯穿到算法的设计和使用中，夯实算法的主流价值观根基，要“聚焦立德树人根本任务，为学生的成长成才而服务，将积极正能量的核心价值观融入算法‘推荐池’”[9]，增加有关平台对大学生进行的宣传，让思政平台充满了正能量，让大学生的网络行为得到正面的、阳光的正面的积极的鼓励。第二，要从“科技中心”转向“人中心”。在智能思政视野中，思想政治工作是其重要内容，而智慧科技则是为思政教学提供了一种创新性的方法。要“坚持技术为‘用’，追求育人之‘本’”[10]。以人的发展为核心，注重人的发展，重视人的发展的未来性、生活性与社会性，是思政教学的中心任务。无论人工智能以何种形式融入思政教学，其核心目标始终是助力学生树立正确价值观并实现综合素质提升。推动智能思政教学，要以“人”为中心而不能以“技术为中心”，避免在科技潮流中失去对人的主体性发展的定位。第三，把握思政教育的内在逻辑。要有效规避智能化教学中的伦理隐患，既要符合人工智能技术的基本准则，更要立足思想政治教育学科的特殊性，彰显其育人规律。思政教学规律是“思想政治教育活动在其运动发展过程中内在的、本质的、必然的联系”[11]，人的思想和行为变化规律是思想政治教育的基本规律之一。在智能思政教学中，要持续探究大学生的思想习性与网络行为规则，指导其突破外在的、消极的、外在的、消极的、“信息茧房”的、过滤泡沫的、算法的歧视的算法的，从而构筑出一个心灵丰富的主观世界。
4.2. 加强理论与技术培养
现代信息技术的蓬勃发展为思想政治教育创新提供了前所未有的支持。要实现思想政治教育的高质量发展，必须构建“思政+科技”的协同创新机制，夯实智能化教育的底层基础。这一进程需要重点把握以下关键环节。首先，精准识别技术适配边界。人工智能作为涵盖多学科的复杂技术体系，其与思政教育的融合应用需要科学界定适用范围。必须通过教学实践分析，明确哪些教学环节具有技术赋能空间，进而开展定向研发，这是实现有效创新的前提条件。其次，加大科技投入力度。要按照人工智能对课程思政教育的要求，增加教育投入，更新教学设施，引入虚拟技术和数据分析技术，以解决目前思政教学“无技可施”的问题。同时，还要对软件体系进行更新，强化对资料的收集和管理，注意到资料的多元化和解释性，对帮助学生进行思维状态的强时效资料进行收集，对关联性较弱的资料进行清理。
提升课程思政教师的人工智能素养，是实现新时期高校思想政治理论课师资队伍建设的重要保证。加强思政教学组织的建设，加强对思政教学工作的指导。首先，要为每个老师构建一个“教学能力增长档案”，将其智慧素养情况记载下来，并实现“四清楚”，就是了解每个老师的智慧和技能的程度、存在的问题、明确的解决办法、明确的整改时限，然后再制订出一个提高自己的能力的方案。其次，应加强对机构的培养。要拓宽师资队伍的进修通道，按照不同的年龄段、不同的问题，对师资进行分期、阶段性的培养。开展教学技能竞赛，开展“一帮一”主题活动，开展示范课程观摩等活动，充分利用优秀老师的示范效应，通过比赛促进建设，促进学生的共同发展和提高。其次，要培养教师的自学能力。要加强奖励制度建设。建立“物质和精神”双方面的激励机制，把教师的选拔和聘用纳入其中，充分调动教师的创造力。设置教学改革项目。设置教育科研项目，通过科研项目的形式，通过科研活动，指导教师进行理论和实务的研究，提高自身的教育水平。
4.3. 学习数据合理使用
以大数据为基础的思想政治理论课教育资源的个性化供应中，通过对高校学生的“数字画像”，生成大量的学习大数据时应当重视对学生个人信息的隐私保护，对信息的安全性进行有效的管理，并对信息的采集范围进行有效的管控，并对其使用范围进行适当的限定，以保证人工智能技术在思政教学中的应用合理性。2019年6月《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》的发布，提出了“尊重隐私”“公平公正”“安全可控”等八大原则[12]。因此，在高校思政课教学资源的个性化供给中，应当遵循“有利无伤”的伦理准则，严格界定高校、思政课教师和企业等主体对大学生的教学行为的伦理权利，主动推动其在思政教学中的正当性与伦理性，进而为大学生的个人信息安全保障。在使用人工智能进行高校思政课教学资料的收集过程中，要考虑到数据的安全性，防止对不应该采集的数据进行采集，以保证所收集到的学习资料不会损害到学生的个人权利，进而保障他们的数据隐私不受到侵害。在数据采集、存储、管理等方面，应建立相应的数据安全保障制度。在收集数据的过程中，要对高校思想政治理论课学生的学习资料收集范围、收集方式和使用范围进行规范，确保这些资料不会侵犯到个人的私人信息。在对其进行数据储存与处理时，也应保证其稳定性，注重安全，强化防范。在人工智能辅助思政教学实践中，若过度依赖技术手段监测学生学习行为，可能会导致对学生个性发展和价值塑造的忽视，进而削弱师生间直接的情感互动、思想交流和价值观引导，最终影响思政教育立德树人根本目标的实现。所以，我们应该用一种理智的态度来看待人工智能与思政课的关系，无论人工智能如何发展壮大，思政课立德树人这个根本目的是不会改变的，思政教师为党育人、为国家育人的初心是永远不会改变的。要让学生的个性与价值得到充分的尊重，应注重师生间的感情，在学习生活中起到引导者的作用，从而使人工智能与思政课教育的相互交融、相互促进，构筑起“师生一体”和谐共存的新的思想政治课教育生态。
人工智能技术为思想政治教育注入了创新动能，通过智能推荐、学情分析和虚拟仿真等技术手段，显著提升了教学效率与个性化水平，为解决传统教育中资源同质化、互动性不足等问题提供了全新路径。然而，技术赋能的便利性背后潜藏着主体性消解与教育异化的风险：过度依赖人工智能可能导致师生情感联结弱化、价值引导表层化，甚至陷入“技术至上”的工具理性困境。人工智能与思想政治教育的融合需恪守“适度性”原则，即在承认技术辅助价值的同时，始终坚守“育人本位”的教育本质。教师应通过提升智能素养构建人机协同的新型教学模式，既善用技术增强教学精准度，又以教育者的主体自觉规避技术依赖，确保社会主义核心价值观的深度渗透。未来研究需进一步聚焦智能技术的教育适配边界，探索动态评估机制与伦理规范体系，在技术创新与教育规律的张力中寻求平衡，最终实现工具理性与价值理性的有机统一，为思想政治教育高质量发展提供可持续的智能化支持。