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。