人工智能时代大学生思想政治教育面临的机遇、挑战与路径
Opportunities, Challenges and Paths of Ideological and Political Education for College Students in the Era of Artificial Intelligence
DOI: 10.12677/ass.2025.148712, PDF, HTML, XML,   
作者: 候亚琴:新疆师范大学马克思主义学院,新疆 乌鲁木齐
关键词: 人工智能大学生思想政治教育Artificial Intelligence Ideological and Political Education for College Students
摘要: 人工智能时代大学生思想政治教育面临深层变革。技术赋能带来数据驱动的精准育人、虚实融合的场景创新等机遇的同时,也带来了教育主体异化、数据伦理治理困境、教育内容碎片化等挑战。需从价值引领、主体能力、数据治理和教育内容等维度创新路径,构建技术伦理与主流意识形态双重防护体系,打造人机协同教育者素养提升体系,建立数据全生命周期管理与协同共治机制,创新虚实融合与精准滴灌教学模式。如此才能在技术与人文的张力中坚守育人本质,为智能社会培养兼具技术能力与价值信仰的时代新人。
Abstract: The ideological and political education for college students is undergoing profound transformation in the era of artificial intelligence. While technological empowerment brings opportunities such as data-driven precision education and innovative virtual-real integrated scenarios, it also poses challenges, including the alienation of educational subjects, dilemmas in data ethics governance, and the fragmentation of educational content. It is necessary to innovate pathways from the perspectives of value guidance, subject competence, data governance, and educational content, constructing a dual protection system of technological ethics and mainstream ideology, fostering a human-machine collaborative system for educator competency enhancement, establishing a whole-lifecycle data management and collaborative governance mechanism, and innovating virtual-real integrated and precision-drip teaching models. Only in this way can we uphold the essence of education amid the tension between technology and humanism, cultivating a new generation with both technical capabilities and value convictions for an intelligent society.
文章引用:候亚琴. 人工智能时代大学生思想政治教育面临的机遇、挑战与路径[J]. 社会科学前沿, 2025, 14(8): 253-258. https://doi.org/10.12677/ass.2025.148712

1. 引言

当生成式人工智能以颠覆性力量重塑知识生产与价值传播模式时,大学生思想政治教育正经历着从工具应用到范式革新的深层变革。习近平总书记强调,“中国高度重视人工智能对教育的深刻影响,积极推动人工智能和教育深度融合,促进教育变革创新”[1],这一论断揭示了人工智能与教育深度融合的历史必然性。从技术属性看,人工智能通过大数据分析、算法推荐、虚拟仿真等技术,重构了意识形态传播的生态格局;从社会属性看,其引发的主体关系嬗变、伦理风险与教育范式转型,已成为思想政治教育学科必须回应的时代命题。这一现实迫使思想政治教育必须突破传统范式,在技术赋能中寻找创新突破口。从机遇、挑战与路径三个维度,系统探讨人工智能时代大学生思想政治教育的变革逻辑,有利于为构建适应智能社会的育人体系提供理论参考与实践指引。

2. 人工智能赋能大学生思想政治教育的时代机遇

2.1. 数据驱动的精准育人:从经验判断到智能决策的范式转型

人工智能的核心优势在于通过多源数据采集与深度分析,推动思想政治教育从“模糊定性”向“精准定量”转型。大数据技术通过整合学生在线学习行为、社交互动轨迹、舆情参与模式等动态数据,构建起多维“数字画像”,使教育者能够精准识别学生的认知偏好、价值困惑与情感需求。强人工智能依托算力优势,可实现对教育对象“动态规律的精准把握”[2],这种把握不仅体现在知识掌握程度的量化分析,更延伸至思想动态的预判预警,通过情感分析技术解析网络文本的情绪倾向,借助关联规则挖掘发现思想问题与行为表现的内在联系。而算法推荐技术通过构建“用户–内容”相关性模型,可实现教育资源的“分层供给”,例如根据学生专业背景与认知水平,动态匹配马克思主义理论与科技前沿的结合案例,增强理论阐释的适配性。

这种数据驱动模式重构了思想政治教育的决策逻辑:一方面,智能系统通过机器学习持续优化预测模型,使“思想问题识别–干预方案生成”形成闭环;另一方面,知识图谱技术将碎片化的思政内容转化为结构化知识网络,学生通过节点交互获取理论溯源与现实案例,突破传统教材的线性叙事局限。人工智能对教育资源的智能分类与检索,能够解决传统模式中“资源冗余与供给不足并存”[3]的矛盾,使优质内容在恰当场景中实现精准触达。

2.2. 虚实融合的场景创新:具身认知视域下的育人场域重构

虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等技术的应用,打破了思想政治教育的时空边界,构建了“具身认知”的新型育人场景。人工智能通过虚拟时间逻辑与多模态感知,将历史事件、社会场景转化为可交互的教育情境,使学生在沉浸式体验中完成价值认同的情感建构。这种场景创新具有三重教育价值:一是通过数字孪生技术还原红色教育基地,解决传统实地参观的时空限制问题,如虚拟重现场景使“长征精神”从文本描述转化为体感体验。二是借助情感计算技术,捕捉学生在虚拟场景中的生理反应,动态调整叙事策略,增强情感共鸣的深度。三是支持场景定制化,根据不同专业学生的认知特点设计差异化体验,为理工科学生构建“科技伦理”虚拟辩论场景,将抽象理论转化为具体情境中的价值抉择。这种场景超越了传统课堂的单向灌输,使思想政治教育从“知识传递”升维为“意义建构”,符合新生代学生“在体验中认知”的学习特征。

2.3. 人机协同的主体重构:教育关系的三元互动与职能重置

人工智能的介入催生了“教师-AI-学生”的三元互动模式,重塑了教育主体的权责边界与职能定位。智能系统承担信息检索、数据统计等程序性工作,使教师得以聚焦价值引领与情感沟通等核心职能,形成“机器辅助–教师主导”的协同机制。这种分工具有双重优化效应:对教师而言,智能备课系统可根据教学目标自动生成教案框架与案例素材,教师只需深化理论阐释与设计互动环节,提升教学准备的效率与针对性;对学生而言,AI伴学工具可实时解答基础理论疑问,同时将复杂问题转接给教师,实现“即时响应”与“深度引导”的结合。人工智能的“推理能力”可辅助教师进行学情分析,例如通过知识漏洞诊断生成个性化辅导方案,但价值判断与情感联结等“不可编码”的教育环节,仍需教师发挥不可替代的作用。这种人机协同不是简单的技术叠加,而是教育职能的结构性重组,AI作为“认知延伸工具”拓展教师的信息处理边界,教师作为“价值锚点”确保技术应用的育人方向。

2.4. 生态整合的资源创新:跨域协同的思政教育网络建构

人工智能的跨模态处理能力打破了思政教育资源的壁垒,推动形成“大思政”的资源生态网络。大数据技术可整合分散在不同平台的理论文献、红色资源与社会舆情,构建动态更新的“思政知识图谱”,使抽象理论与现实问题形成语义关联。例如,系统可根据“共同富裕”这一关键词,自动关联马克思主义经典论述、乡村振兴案例与网民讨论热点,为学生提供多维度的认知视角。生成式人工智能的内容生成能力,可将静态教材转化为交互式资源,如通过自然语言交互,使学生获取理论要点的“多版本阐释”,满足不同认知水平的学习需求。这种资源整合具有三个维度的创新价值。时间维度上,智能系统实时抓取时政热点,将最新政策解读与社会事件融入教学,解决传统教材更新滞后的问题;空间维度上,区块链技术可溯源红色文化资源的历史脉络,链接博物馆、革命纪念馆等线下场景的数字资产,形成“线上–线下”的资源闭环;形式维度上,多模态生成技术将文字、图像、音频转化为沉浸式叙事,将经典著作关键论述制作成可交互的时间轴,学生通过节点点击获取理论背景、现实影响等拓展信息。这种资源生态的智能整合,使思想政治教育突破“课堂中心”的局限,形成全域覆盖的育人网络。

3. 人工智能时代大学生思想政治教育的现实挑战

3.1. 教育主体异化危机:技术依赖下的主体性消解与情感疏离

人工智能的高效性可能诱使教育主体产生技术依赖,导致育人本质的偏离与主体能力的退化。对教师而言,生成式人工智能能够快速生成教案、课件甚至试题,教师如果过度依赖标准化模板,其个性化教学设计的能力将会被削弱,丧失因材施教的创造力[4];对学生而言,过度依赖AI解答问题会弱化自主思考能力,表现为搜索替代思考的认知惰性,在面对理论难题时,会优先寻求AI答案而非自主推理。这种依赖则会形成技术异化闭环,学生认知能力退化导致对AI的进一步依赖,进而丧失批判性思维与价值判断的核心素养。更深层的危机在于情感联结的断裂,AI虽能模拟对话形式,却无法实现教师的情感共鸣与价值感召。比如虚拟辅导员在处理学生心理困惑时,只能提供标准化建议,难以捕捉语言背后的情感需求,导致学生产生“被工具化”的疏离感。而人工智能的“类人交互”则可能使学生混淆虚拟关系与现实关系,将AI的程序化关怀等同于教师的人文关怀,削弱对真实教育关系的情感认同。

3.2. 数据伦理治理困境:隐私泄露与算法歧视的制度缺失

人工智能对学生数据的大规模采集与分析,引发了严峻的数据伦理挑战。在数据采集环节,“知情同意”原则常被模糊化处理,如学习类APP在用户协议中以格式条款获取麦克风、摄像头权限,实则监听课堂发言与日常社交;在数据使用环节,“算法歧视”现象频发,部分高校基于AI评估学生思想进步性时,因算法将网络娱乐偏好错误关联到政治态度,导致评估结果失真;在数据安全环节,黑客攻击与内部滥用事件屡见不鲜,学生的思想动态记录、心理测评结果等敏感信息一旦泄露,可能造成长期负面影响。更深层的伦理困境在于“数据主权”的模糊性,学生作为数据生产者,却缺乏对数据使用的决策权与收益权。当前校企合作中的“数据共享”常以学生权益让渡为代价,企业利用高校数据进行商业建模,而学生对此缺乏知情权与异议权。这种伦理治理的滞后性,导致人工智能应用与学生权益保护之间形成制度鸿沟。

3.3. 教育内容碎片化危机:技术逻辑对理论体系的解构效应

人工智能的“即时响应”特性可能导致思政教育内容的浅表化与体系化缺失。生成式人工智能为追求响应速度,常将系统理论拆解为碎片化知识点,导致马克思主义理论的整体性逻辑被概率模型的知识重组割裂,形成认知框架的断裂与价值传导的浅表化困境。此外,算法推荐机制优先推送“高点击量”的娱乐化内容,导致思政案例呈现“去理论化”倾向,例如将革命历史改编为剧情短视频时,过度强调戏剧性而弱化历史深度与精神内涵。

这种碎片化通过三重机制影响教育效果。一是“理论降维”,复杂的马克思主义理论被转化为“关键词匹配”的快餐式内容,学生难以把握理论的完整逻辑链条;二是“价值稀释”,AI生成的案例为迎合流量偏好,常回避敏感问题与深度分析,使主流价值传播停留在表面说教;三是“认知窄化”,个性化推荐导致学生接收信息的同质化,缺乏对多元观点的批判性认知。技术逻辑主导的内容生产,可能使思想政治教育从“价值引领”异化为“信息服务”,最终背离育人本质。

4. 人工智能时代大学生思想政治教育的创新路径

4.1. 价值引领维度:构建技术伦理与主流意识形态的双重防护体系

应对人工智能的意识形态风险,需从技术底层与教育顶层同步发力。在技术层面,建立红色语料库与价值观校准算法,教育部牵头建设包含马克思主义经典文献、中国特色社会主义理论体系、红色文化资源的专用数据集,确保AI训练数据的意识形态纯度;开发意识形态安全监测模型,对生成内容进行实时语义分析,当检测到脱离社会主义核心价值观的内容时,自动触发内容修正程序。在教育层面,实施AI思政素养培育计划,将人工智能伦理纳入大学生必修课,通过“算法拆解”实践,让学生理解技术的价值负载性;开展虚拟舆情应对训练,学生在模拟环境中识别AI生成的错误观点并进行批判回应,提升意识形态鉴别能力。还应构建“政产学研用”协同的意识形态安全联盟,政府制定审核标准,高校提供理论支撑,企业研发技术工具,形成全链条的风险防控机制。

4.2. 主体能力维度:打造人机协同的教育者素养提升体系

提升教师的智能教育素养是破解主体异化的核心路径。高校应构建“三维能力模型”,技术操作维度,开展自然语言处理、数据可视化等基础技能培训,确保教师能熟练运用智能备课系统与学习分析平台;价值判断维度,强化马克思主义理论素养与意识形态辨析能力,通过“AI生成内容辩证会”,提升教师对技术输出的价值校准能力;伦理治理维度,开展数据安全、隐私保护等合规培训,明确AI应用的边界与责任。实施“智能思政导师认证制度”,教师需完成AI技术与思政教育融合的专项考核,方可获得智能教学工具的使用权限。

在师生互动层面,应重构“AI辅助–教师主导”的分工机制,AI负责学情数据采集与基础问题解答,教师聚焦价值引导与深度对话。建立人机协同教学反思日志制度,教师定期分析AI辅助教学的效果,识别技术应用中的情感缺失环节,通过面对面交流弥补智能系统的局限性。还可通过教师数字孪生技术,将优秀教师的教学风格与价值引导策略转化为AI模型的学习样本,使智能系统在模拟中提升人文关怀能力,形成人机优势互补的良性循环。

4.3. 数据治理维度:建立全生命周期管理与协同共治机制

构建安全可控的思政数据生态,需落实数据治理四原则,在采集环节,推行“知情–选择–追溯”制度,学生可通过隐私控制面板自主选择数据共享范围,区块链技术记录数据使用轨迹;在存储环节,采用联邦学习与同态加密技术,实现数据不动模型动,避免原始数据泄露;在使用环节,建立“价值敏感算法”框架,确保数据分析与应用符合育人目标;在共享环节,构建“数据安全沙箱”,不同主体在隔离环境中使用脱敏数据,防止核心信息外流。

针对“数据主权”问题,应确立“学生数据主体地位”,通过立法明确学生对个人思想行为数据的所有权、使用权与收益权;开发“数据权益管理平台”,学生可自主决定数据是否用于科研或商业建模,并获得相应权益回报。需建立“跨境数据流动白名单”,对涉及意识形态的学生数据跨境传输实施严格审批,防止境外势力利用数据进行价值渗透。这种全生命周期的数据治理,将人工智能应用纳入法治与伦理的双重轨道。

4.4. 教育内容维度:创新虚实融合与精准滴灌的教学模式

推动人工智能与思政内容深度融合,需构建“三层内容生产体系”。基础层,利用知识图谱技术构建马克思主义理论的结构化知识库,明确概念间的逻辑关联;中间层,通过自然语言生成技术,将理论要点转化为适应不同场景的叙事版本;应用层,根据学生认知特征与场景需求,动态匹配最佳内容形态。

在教学模式创新方面,推行“场景化–个性化–社会化”三维教学。场景化教学通过VR技术还原历史事件现场,学生在交互中理解理论的实践基础;个性化教学利用AI学习分析,为不同专业学生定制“理论–专业–现实”的结合案例;社会化教学通过数字孪生技术构建虚拟社会治理场景,学生在模拟公共事务中践行价值观。通过情感分析、眼动追踪等技术,实时评估学生对智能内容的接受度,动态优化叙事策略。这种内容与模式的创新,使思想政治教育从“单向传播”升维为“交互建构”,从而适应智能时代学生的认知特征。

5. 结论

人工智能时代的大学生思想政治教育变革,本质上是技术工具理性与教育价值理性的辩证统一过程。当生成式人工智能以“类人思维”处理思政数据时,当虚拟仿真技术重构育人场景时,我们既要拥抱技术创新带来的效率提升与模式突破,更要警惕“技术决定论”对育人本质的消解。正如马克思所警示的,“技术的胜利,似乎是以道德的败坏为代价换来的”[5],在这场教育范式转型中,唯有将社会主义核心价值观嵌入AI算法的底层逻辑,将人文关怀贯穿技术应用的全过程,才能构建兼具时代活力与思想深度的育人体系。

未来的思想政治教育创新,应聚焦“人的全面发展”这一根本目标,让人工智能成为拓展育人场域的“望远镜”、深化价值认知的“显微镜”,而非替代教师情感联结的“替代品”。这要求教育者以系统思维把握技术与教育的融合尺度,在技术应用中坚守价值底线,在价值引领中善用技术优势。唯有如此,才能在智能浪潮中坚守立德树人的初心,培养出既掌握技术工具又坚守理想信念的时代新人,为中国式现代化建设提供坚实的人才支撑与思想保障。

参考文献

[1] 新华社. 习近平向国际人工智能与教育大会致贺信[EB/OL].
http://www.qstheory.cn/yaowen/2019-05/16/c_1124502535.htm, 2024-05-18.
[2] 周晔, 李云燕, 严书倜. 强人工智能赋能高校“精准思政”的路径探索[J]. 北京邮电大学学报(社会科学版), 2025, 27(1): 61-68.
[3] 张英杰, 张然. 人工智能时代高校思想政治教育精准实施的路径探索[J]. 经济师, 2025(5): 201-202+259.
[4] 韦琼略. 生成式人工智能应用于高校思想政治教育的现实困境及优化路径[J]. 南宁职业技术大学学报, 2025, 33(3): 116-122.
[5] 中共中央马克思恩格斯列宁斯大林著作编译局. 马克思恩格斯选集: 第1卷[M]. 北京: 人民出版社, 2012: 776.