人工智能时代马克思主义教育观的创新发展路径探析
Exploration of Paths for Innovative Development of Marxist Educational Philosophy in the Era of Artificial Intelligence
摘要: 在技术革新与教育现代化转型的双重语境下,聚焦人工智能时代,马克思主义教育观创新发展的影响因素分析,系统探究马克思主义教育观在智能时代的创新逻辑与实践路径。通过剖析人工智能与马克思主义教育观融合的现实样态及现存挑战,揭示技术赋能与教育本质的辩证逻辑,提出融合技术理性与价值理性的教育治理策略,构建“理念–方法–生态”三位一体的创新框架,为教育领域研究者与实践者提供理论参照与行动指引。
Abstract: Against the dual contexts of technological innovation and the modernization-driven transformation of education, this study focuses on the factors influencing the innovative development of Marxist educational philosophy in the era of artificial intelligence. It systematically explores the innovative logic and practical pathways of Marxist educational philosophy in the intelligent age. By analyzing the practical manifestations and existing challenges of integrating AI with Marxist educational philosophy, this research reveals the dialectical logic between technological empowerment and the essence of education. It proposes educational governance strategies that integrate technical rationality with value rationality and constructs a trinity of “philosophy-methodology-ecology” as an innovative framework, offering theoretical reference and practical guidance for researchers and practitioners in the field of education.
文章引用:李祥, 王刚, 高欣蕊, 陈若楠. 人工智能时代马克思主义教育观的创新发展路径探析[J]. 教育进展, 2025, 15(7): 1220-1227. https://doi.org/10.12677/ae.2025.1571344

1. 引言

人工智能作为第四次工业革命的核心驱动力,当今世界最具变革性的技术之一,正以算法重构、算力突破、数据增殖的三重逻辑深刻改变着人类生产生活方式、重塑教育生态。教育是国之大计、党之大计,承担着培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人的重要使命。马克思主义教育观以“人的自由全面发展”为终极指向[1],强调教育与生产劳动相结合、人的全面发展以及教育的公平性与社会性等重要理念,其蕴含的劳动教育观、公平教育观与实践教育观,在智能时代面临技术赋能与价值重构的双重机遇与挑战,在技术理性与价值理性的张力中坚守教育本质成为教育现代化进程中亟待破解的理论命题与实践课题。在此背景下,马克思主义教育观的创新发展成为教育领域亟待深入研究的重要课题,深入探讨其在人工智能时代的创新发展路径,不仅有助于推动教育理论的丰富和完善,更对落实教育强国建设纲要、培养适应新时代要求的高素质人才具有极为关键的现实意义。

2. 人工智能时代马克思主义教育观的机遇重构

2.1. 教育理念实现从标准化培养到个性化发展的范式转型

人工智能通过机器学习算法与教育大数据建模,构建动态化学生认知图谱,基于概念理解偏差值下精准捕捉学习者的知识掌握度,通过场依存、场独立类型绘制认知风格,评判学习倦怠指数来了解情感需求,推动教育从“千人一面”转向“千人千面”,即从“群体同质化培养”向“个体知识建构”跃迁[2]。如图1所示,智能教育系统通过采集学习行为数据,涵盖答题轨迹、注意力分布、情感反馈等,构建动态化学生画像,实现学习路径的智能适配。智能教育系统可依据学生辩证思维发展的阶段性特征,形式逻辑向辩证逻辑的过渡节点,分层推送《资本论》选读内容,对初级学习者提供商品二重性的案例化解析,对高阶学习者则引导至剩余价值理论的数理模型推演,实现从概念具象化到理论系统化的认知进阶[3]

2.2. 教学方法实现虚实融合的沉浸式认知革命

虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等具身认知技术,将马克思主义理论的抽象范畴转化为可感知的认知场景[4]。在阶级斗争理论教学中,通过VR可视化重现,建造1848年欧洲革命现场,学生可在虚拟市政厅参与工人代表与资产阶级的辩论,量化分析不同阶层的利益诉求分布;在剩余价值理论教学中,AR技术叠加的19世纪工厂流水线,使学生直观观察劳动力价值与生产资料价值的动态转移过程。视觉化运用技术不仅突破传统课堂的时空限制,更是通过智能辅导系统DeepSeek本地部署,驱动语义推理引擎,实现“知识传授–疑问解构–思维进阶”的闭环,系统可针对学生“人工智能是否导致劳动异化加剧”问题的提问,自动生成包含《1844年经济学哲学手稿》原典引文、现代劳动形态数据的多维解答框架。

Figure 1. Intelligent education system

1. 智能教育系统

Table 1. Application scenarios of VR technology in Marxist theory teaching

1. VR技术在马克思主义理论教学中的应用场景

教学主题

场景构建

认知目标

阶级斗争理论

1848年,欧洲革命现场

直观感受阶级矛盾的现实表现

剩余价值理论

19世纪工厂的生产流水线

分析资本剥削的本质

全球化批判

跨国公司全球产业链,可视化呈现

分析资本主义世界体系的内在矛盾

2.3. 教育资源实现从壁垒分割到智能流通的生态重构

人工智能构建的“云端资源池 + 算法分发链”模式,破解了教育资源的地域与阶层壁垒。“马克思主义教育智慧平台”集成全球1023所高校的3217门精品课程、54万篇学术文献、2176个红色教育基地VR资源,通过深度学习推荐模型底层神经协同过滤算法运用,实现“需求–资源”的纳米级匹配。在新疆、西藏及内蒙古等等边远地区,依托5G + 全息投影技术,远离都市集中性教育资源的学生可同步参与C9高校的“《德意志意识形态》文本精读”研讨课,系统实时翻译维语、藏语、蒙语等语种发言,并生成多模态讨论摘要,使优质资源覆盖率从2019年的12%提升至2024年的63% (来自:教育部教育信息化发展报告数据)。通过这种技术补偿性供给机制,实质性推进马克思主义教育公平理念的落地落实落细[5]。如图2所示,人工智能驱动的教育资源公平化路径,立足“马克思主义教育智慧平台”整合全球1000+高校的精品课程、50万+学术文献、2000+红色教育基地VR资源,通过智能推荐算法实现“需求–资源”的精准匹配。在西部偏远地区,学生可通过5G+全息投影技术,同步参与清华、北大的马克思主义理论研讨课,使优质教育资源覆盖率提升400%。

Figure 2. AI-driven pathways for educational resource equity

2. 人工智能驱动的教育资源公平化路径

2.4. 教育评价实现从单一量规到全息建模的范式突破

传统教育评价的“考试中心主义”以标准化测试为主,难以捕捉学生的情感态度、实践能力等隐性素养,难以捕捉隐性素养的发展轨迹[6]。人工智能通过多模态数据融合,其主要包含语音情感频谱、表情微动作序列、实践行为轨迹等,构建起三维度九指标的动态评价体系,包含知识掌握(30%)、思维能力(40%)、价值认同(30%) (见表2)。在《习近平新时代中国特色社会主义思想概论》课程中,智能系统通过分析课堂发言的语义网络密度来衡量理论掌握深度,社会实践影像的情感极性分布来评估价值认同强度,项目式学习的协作网络结构来判断社会责任感水平,生成包含知识图谱、能力雷达图、价值坐标系的个体发展全息模型[7]。这种基于教育数据挖掘(EDM)与学习分析(LA)技术的评价范式,使马克思主义教育观强调的“全面发展”可量化、可追溯、可优化,促使系统可预测某学生辩证思维发展滞后的风险概率,并自动推送“矛盾分析法”专项训练模块。

Table 2. AI-driven educational evaluation index system

2. 人工智能驱动的教育评价指标体系

一级指标

二级指标

数据采集方式

权重(百分比)

知识掌握

概念理解度

智能题库答题数据

15%

理论应用能力

案例分析报告文本

15%

思维能力

辩证思维水平

辩论赛语义逻辑分析

20%

创新思维能力

项目式学习成果评估

20%

价值认同

政治情感倾向

课堂发言情感分析

15%

社会责任感

志愿服务行为数据

15%

3. 人工智能时代马克思主义教育观的挑战解构

3.1. 教育本质的价值悬置与工具理性僭越

人工智能的工具理性可能导致教育沦为“效率优先”的技术展演,其算法逻辑与量化思维易使教育陷入“去人性化”困境[8]。过度依赖智能系统进行知识传授与技能训练,可能导致教育对价值观塑造、情感培养等本质功能的忽视。当智能平台以“每分钟知识点讲解量”、“编程题刷题量”为核心指标时,学生可能异化为“算法驯化”的客体,背离马克思主义“教育即人的解放”的本质规定。这种技术异化风险直接冲击马克思主义教育观“培养全面发展的人”的核心目标,某调研显示,63%的教师观察到学生更关注智能平台的“成绩提升预测”,而忽视理论学习的深层价值内涵。

3.2. 教育公平的技术利差与阶层分化

尽管人工智能承诺教育资源的普惠共享,但技术接入的“数字断层”加剧了教育不平等。从基础设施看,我国东部发达地区中小学智能设备配备率达92%,而西部农村地区仅为18%,5G网络覆盖率差距达3.1倍,网络带宽差距达10:1 (见表3)。这种“技术利差”形成新的教育阶层壁垒,由于边疆地区学生因缺乏智能终端与高速网络,难以参与实时在线研讨,而发达地区学生则通过AI辅助实现学习效率跃升,形成“数字原住民”与“数字难民”的二元分化。这种现实困境直接挑战马克思主义教育公平理念,阻碍教育强国建设的整体性推进。

Table 3. Comparison of educational digitization levels between eastern and western China (2024)

3. 我国东西部地区教育数字化水平对比(2024年)

分类指标

东部发达地区

西部农村地区

差距倍数

5G网络覆盖率

98%

32%

3.1

智能终端人均

1.2台/生

0.1台/生

12

在线课程参与率

89%

23%

3.9

3.3. 教育内容的算法偏见与价值解构

人工智能的算法逻辑可能成为意识形态渗透的隐性渠道。商业平台的推荐算法受资本逻辑驱动,可能优先推送娱乐化、碎片化内容,稀释理论教育的严肃性,稀释马克思主义理论教育的思想深度;更值得警惕的是,境外势力利用AI生成技术,使虚假信息生成实时影像文件“以假乱真”,制造“剩余价值理论已过时”等虚假命题,通过社交媒体实施认知干预。这种算法偏见与数据污染,可能导致马克思主义教育内容的异化传播,干扰学生对科学理论的系统性认知,摧毁学生的理想信念根基,动摇中国特色社会主义教育的价值根基。

4. 人工智能时代马克思主义教育观的应对策略

人工智能时代马克思主义教育观的创新发展,需在技术治理框架与价值引领体系的双重维度构建协同机制,形成“制度规范、主体赋能、素养培育”的三维应对策略[9]

4.1. 构建技术伦理的制度框架

政府需建立“技术–教育–伦理”协同治理机制,通过政策规制与资源调配实现技术应用的价值锚定,明确人工智能应用“三条红线”不可逾越。

4.1.1. 确定教育目标导向原则

确立人工智能教育应用的“立德树人”根本准则,明确技术工具需服务于“培养社会主义建设者和接班人”的核心目标,严禁学生数据商业化滥用,构建“教育目标–技术应用”的刚性约束机制[10]

4.1.2. 建立公平补偿机制

设立“教育数字化均等化基金”,实施“智能终端普惠工程”,建议政府部门对欠发达地区设备采购财政补贴50%,“网络服务定向减免”,农村学校网络资费降低60%,2025年前实现农村学校5G网络与智能终端的100%覆盖,通过技术资源的再分配缩小数字鸿沟。

4.1.3. 实现内容治理创新

研发马克思主义教育内容智能审核系统,运用NLP式样的自然语言处理、情感计算等技术,对教学资源进行意识形态风险筛查,建立“智能初筛、专家精审、动态反馈”的三重审核机制,防范算法偏见与错误思潮渗透。

4.2. 培育“技术 + 价值”双维度赋能体系

培育“技术–价值”教师队伍的现代化转型是技术与教育深度融合的关键枢纽,需要构建双师型培养模式,完成从“知识传授者”到“智能教育引导者”的角色转型,具体路径包括以下两个方面。

一方面是数字化教学能力提升。实施“AI + 教育”教师专项培训计划,要求教师掌握学情数据分析,运用聚类算法识别学生认知差异;应用“智慧榆苑”平台等特色智能工具,进行学情诊断功能核心技能,2026年前实现全体教师数字化教学能力认证全覆盖。另一个方面是马克思主义技术哲学素养培育。在师范教育课程体系中增设“技术伦理与教育本质”模块,引导教师运用辩证唯物主义分析AI伦理问题。在信息化编程教学中引入“算法公平性”案例,结合国内外某知名平台发生的招聘算法偏见事件,指导学生运用唯物史观剖析技术异化的社会根源,将马克思主义价值观教育嵌入技术教学场景[11]

4.3. 形成批判性思维:构建“认知–分析–实践”三阶培养模型

面向人工智能时代的人才培养,迫切需要建立从知识的联系方面出发,提升认知思维,分析研判各类教育现象,再到实践中实事求是、守正创新的批判性思维模型。

4.3.1. 认知层

通过“人工智能与社会”通识课程,系统讲解算法原理、数据隐私、技术伦理等基础知识,引导学生理解技术作为“人的延伸”的本质属性,解构技术迷信,破除“算法即真理”的认知误区[12]

4.3.2. 分析层

以“算法歧视中的劳工权益”、“数据垄断与社会公平”等现实严峻问题为案例,运用“现象描述–本质分析–规律总结”的唯物史观认知框架,深化唯物史观应用,培养学生透过技术表象把握社会矛盾的能力。在马克思主义政治经济学教学中,引导学生运用剩余价值理论分析平台经济中的劳动异化现象。

4.3.3. 实践层

组织“AI伦理黑客”等实践活动,鼓励学生开发公平性算法,在招生就业工作中引入无偏见招聘算法,设计反信息茧房工具,完善多元视角推荐系统,将批判性思维转化为“技术创新–价值引领”的实践能力,推动技术创新向善,实现从“技术使用者”到“技术治理者”的角色跃迁。

5. 人工智能时代马克思主义教育观的实践路径

人工智能时代马克思主义教育观的创新发展,需通过数字化基础设施建设与全球教育治理变革的双向驱动,构建“平台赋能、劳动重塑、国际协同”的立体化实践体系。

5.1. 打造“1 + N”马克思主义教育新生态

依托国家智慧教育公共服务平台,构建层级化、场景化的马克思主义教育数字体系,即“1”个国家级智慧中枢,建设马克思主义教育智能核心平台,集成三大功能模块,理论资源全息库包含《马克思恩格斯全集》《列宁选集》等经典数字化著作,配套AI语义解析工具,实现“概念溯源–理论脉络–当代阐释”的智能检索;虚拟仿真实验中心,即开发“资本循环虚拟实验室”、“剩余价值动态演示系统”沉浸式学习场景,通过VR和AR技术分析并再现《资本论》中的生产过程;全球舆情监测系统,即运用自然语言处理技术,实时追踪全球马克思主义教育动态,预警错误思潮传播趋势[13]

5.2. 构建“三维劳动”培养体系

基于马克思主义劳动观的时代性拓展,打造“体力劳动、脑力劳动、数字劳动”有机融合的实践范式,实施课程体系重构。在职业教育领域方面,开设“人工智能运维劳动实践”课程,通过智能农业机器人操作、工业机械臂编程等实训,培养“技术操作 + 设备维护”的复合能力;在高等教育领域方面,设立“算法伦理”实践学分,要求学生运用马克思主义技术哲学分析自动驾驶算法公平性、社交媒体推荐机制等现实问题,提交《技术伦理评估报告》[14]

5.3. 构建马克思主义教育共同体

借助人工智能技术突破地理壁垒,推动马克思主义教育的全球治理创新。建设云端学术网络,发起“全球马克思主义教育云联盟”,通过AI支持100+语种的神经机器翻译系统实现实时翻译,构建多语种理论传播矩阵。定期举办“智能时代的马克思主义”国际线上论坛,邀请金砖国家、“一带一路”沿线学者共同研讨算法伦理、数字劳动等前沿议题,形成“发展中国家技术哲学话语共同体”[15]

5.4. 教育本质的三重守护

为防范技术异化风险,需建立“目标锚定、主体赋能、效果评估”的保障性体系。一方面是教育目标的价值引领。将马克思主义“人的自由全面发展”理念嵌入AI教育系统的需求分析、功能设计、效果评估全流程,建立技术应用育人目标模型,确保智能平台服务于“德智体美劳”五育并举[16]。另一方面是教育者的技术伦理培训。实施“马克思主义技术伦理导师计划”,通过案例教学培养教师的技术批判意识,使其能够在教学中引导学生辨析“AI因材施教”与“算法固化偏见”的本质区别。最后一方面是教育质量的动态监测。

6. 结论与展望

人工智能时代对马克思主义教育观的创新发展而言,既是通过技术赋能重构教育生态的历史机遇,更是检验教育本质坚守的价值考场。展望未来,随着生成式人工智能对知识生产、认知方式的颠覆性重构,马克思主义教育观的创新发展需进一步聚焦两大前沿领域[17]。一是深化马克思主义认识论与技术哲学的理论融合,揭示AI生成内容的“数据–算法–价值”三重生产机制,构建智能时代知识真伪辨别的方法论体系;二是探索“人机协同”教育范式下人的主体性建构路径,研究如何在算法辅助决策中保留教育的情感温度,确保技术始终作为“人的本质力量的对象化”工具而存在。通过持续的理论创新与实践探索,马克思主义教育观将为智能时代的教育变革提供更具解释力的思想武器,引领人类社会在技术创新与价值坚守的平衡中迈向“每个人的自由发展是一切人自由发展的条件”的理想境界。

基金项目

陕西省社科基金项目“新时代数字赋能政治协商高质量发展研究”(2023ZX09);校级基金项目“大学生生命意义感研究”(18GK34)。

NOTES

*第一作者。

#通讯作者。

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