1. 引言
习近平总书记指出：“人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，将对全球经济社会发展和人类文明进步产生深远影响”[1]。在当下，人工智能技术正以前所未有的速度融入社会各领域，深刻改变着人们的生产生活方式与思维模式，也深刻重构了思想政治教育的传播生态与话语秩序。在这一时代浪潮下，思想政治教育面临着技术赋能与价值风险并存的复杂局面。一方面，人工智能为思想政治教育话语的创新表达、精准传播、高效交互提供了新的可能；另一方面，算法权力扩张、技术价值失衡、主体性异化等问题也给思想政治教育话语建构带来严峻挑战。在此背景下，深入探究人工智能时代思想政治教育话语建构面临的挑战并探寻有效应对策略，对于强化思想引领、提升思想政治教育实效性具有重大的理论与现实意义。
2. 人工智能时代思想政治教育话语建构的核心概念界定
思想政治教育话语的建构始终与时代语境紧密相连。在人工智能技术深度介入社会传播的当下，准确把握思想政治教育话语的本质内涵、人工智能时代的技术特征及其引发的范式转型，是科学审视话语建构挑战与应对策略的逻辑起点。
2.1. 思想政治教育话语的本质内涵
思想政治教育话语是旨在实现特定教育目标，进行价值引导与思想塑造的符号实践系统，其本质特征体现为三重规定性：其一，明确的价值导向性。作为承载和传递社会核心价值观念的重要载体，思想政治教育话语始终服务于社会价值体系的构建与传承。正如有学者所指出的，话语背后反映着特定的价值观念与思想体系，价值导向性是思想政治教育话语的本质属性[2]。这种价值导向性决定了话语建构必须坚持教育目标与学术规范的辩证统一。其二，强烈的实践导向特征。话语是一种语言实践，并在一定的语境中形成。思想政治教育话语产生于思想政治教育实践活动，不同于一般教育话语的知识传递功能，思想政治教育话语始终指向价值观的建构与认同。其根本价值在于通过话语交往实践，将社会要求转化为个体自觉，这种实践性要求话语建构必须遵循“理论掌握群众”的马克思主义原则，在主体互动中实现价值内化[3]。其三，动态的历史发展逻辑。思想政治教育话语形态始终伴随技术革命与社会变迁而演进。从口头宣讲到全媒体传播，从文本阐释到虚拟实践，话语载体的革新本质上反映着思想传播与价值引导规律的适应性调整。技术变革推动话语系统不断打破原有稳态，在解构与重构中实现螺旋式发展[4]。
2.2. 人工智能时代的技术特征
人工智能技术对思想政治教育话语的深度介入，本质上是技术逻辑对思想传播规律的重构，这种重构通过三个核心特征显现：首先，算法权力的崛起。算法通过数据采集、行为分析与信息推荐，形成新型权力运作机制。在思想政治教育领域，这种权力表现为对注意力的算法化分配、对认知路径的技术化规训。智能推荐系统通过用户画像构建的“认知图谱”，正在重塑思想传播的时空结构。其次，人机关系的重构。智能技术催生出“人类主体–智能体–受教育者”的新型交往结构。哈贝马斯的交往行为理论在此遭遇挑战，当算法作为“准主体”介入话语实践时，传统的主客体关系发生根本性异变[5]。这种异变在教育领域表现为“人类教师–智能系统–学生”的三元互动模式，其中智能系统既非纯粹工具，亦非完全主体，形成独特的“技术间性”特征。最后，技术黑箱的挑战。深度学习系统的不可解释性，导致话语传播过程出现“决策盲区”。这种技术特性使得传统的话语监管模式面临失效风险，亟需建立新的治理范式。
2.3. 话语建构的范式转型
人工智能时代的话语建构已突破传统范式，呈现出三重根本性转向：其一，从单向灌输到双向交互的结构转型。智能技术消解了传统教育者的信息垄断地位，建构起多中心、网络化的话语传播结构。算法推荐技术凭借其大数据基础和精准化能力，逐渐成为信息传播的核心决策工具，取代了传统单向度的“中心–边缘”传播模式[6]。这种转型要求重构话语主体的权力关系，建立基于技术赋权与价值引导的新型主客体互动模式[7]。其二，从文本中心到多模态融合的形态转型。XR技术、数字孪生等智能媒介，推动思想政治教育话语突破文字符号的单一形态。陈万柏指出，多模态话语通过“视觉–听觉–触觉”的协同刺激，可提升价值观传播的情感共鸣度与记忆留存率[8]。这种形态革新不仅改变话语的表现形式，更深刻影响着价值观念的接受机制与内化路径。其三，从实体空间到虚实共生的场域转型。元宇宙等虚拟空间的出现，催生出价值传导的“数字孪生场域”。倪国良、冯琳等学者研究表明，数字孪生技术通过现状孪生、学习孪生、模拟孪生构建出个性化育人场景和沉浸式体验空间，推动思想政治教育话语实践从现实维度向虚实融合维度跃迁，形成“数字身份–现实主体”的双重价值认同机制[9]。这种场域融合要求思想政治教育话语建构必须突破物理空间限制，建立虚实协同的传播体系。
3. 人工智能时代思想政治教育话语建构的现状分析
综合来看，人工智能时代思想政治教育话语建构呈现出鲜明的二重性特征：在学术层面，理论探索已突破传统经验范式，形成智能算法与马克思主义技术观的对话框架，但技术应用的“双刃剑”效应使精准化供给与主体性弱化并存；在实践层面，个性化学习路径与情感识别技术显著提升教育效率，却同时面临“信息茧房”导致的话语空间割裂和算法操控引发的价值认同危机。这种理论与实践的双重张力，既体现了智能技术重塑教育生态的必然趋势，也暴露了因技术理性过度扩张而导致的教育效能弱化风险。
3.1. 学术研究现状：理论探索与技术应用的张力
其一，理论探索的深化。人工智能技术的快速发展为思想政治教育提供了新的理论视角和研究路径。学者们从马克思主义技术观、知识图谱、智能算法等角度对人工智能与思想政治教育的关系进行了深入探讨。例如，有研究指出，人工智能通过知识挖掘、知识图谱与知识推理等技术，推动思想政治教育从“经验型”向“智能型”发展，重塑了教育内容生产方式、传播渠道和评价模式。此外，人工智能技术的应用还促进了思想政治教育话语体系的多元化和个性化发展，使其从单一的理论灌输转向多维度的叙事实践。
其二，技术应用的挑战与机遇。学术界普遍认为，人工智能技术在思想政治教育中的应用既是机遇也是挑战。一方面，人工智能能够通过精准分析学生需求，提供个性化的教育内容，提升教育的时效性和精准性；另一方面，技术的介入也可能引发教育者话语主导权以及师生关系的弱化等问题。因此，如何在技术赋能与教育本真之间找到平衡点，成为学术研究的重要课题。
其三，理论与实践的融合。当前的研究还关注如何将理论探索转化为实践路径。例如，有学者提出，应通过构建开放教育平台、优化教育资源共享等方式，推动人工智能与思想政治教育的深度融合。同时，也有研究强调，人工智能技术的应用需要结合高校思想政治教育的特殊性，注重教育内容与技术应用的结合，避免技术对教育过程中价值传导的本质规律的侵蚀。
3.2. 实践应用现状：技术介入与教育本真的博弈
其一，技术介入的实践探索。在实践中，人工智能技术已被广泛应用于思想政治教育的多个环节。例如，基于人工智能的个性化学习路径设计、智能教学助手的应用以及在线教育平台的开发，都显著提升了教育的效率和覆盖面。此外，人工智能还通过数据分析和情感识别技术，帮助教育者更好地理解学生的思想动态，从而实现精准教育。
其二，技术与教育本真的博弈。尽管人工智能技术在思想政治教育中展现出巨大潜力，但其介入也引发了诸多争议。例如，有研究指出，人工智能技术的应用可能导致教育者与学生之间的互动减少，削弱师生关系。此外，技术的过度依赖可能使思想政治教育失去其人文性和道德性。因此，在实践中需要警惕技术对教育本质的侵蚀，确保技术服务于教育目标，而非取代教育者的角色。
4. 人工智能时代思想政治教育话语建构面临的挑战
人工智能时代的思想政治教育话语建构在学术研究和实践应用中均展现出积极的发展态势，但也存在不少问题和挑战。算法推荐机制导致话语传播失序；技术理性膨胀引发教育内容生态失衡；人机协同困境加剧教育主体关系异化。这些挑战深刻影响着思想政治教育的话语效力、育人环境与教育本质，亟需深入剖析与系统应对。
4.1. 算法推荐机制导致话语传播失序
算法推荐系统通过数据采集、用户画像与内容分发的技术闭环，重构了传统的话语传播秩序，导致教育话语在智能传播环境中面临被边缘化的风险。
这种传播失序具体表现在三个层面：首先，算法权力对传播主导权的消解。智能平台基于用户行为数据构建的个性化推荐模型，本质上将内容分发权让渡给了以“流量逻辑”和“商业利益”为导向的算法系统。例如，当前智能社交媒体中(抖音、B站)广泛出现的“头部”效应，由于资本利益的驱动，人们在并不清楚目标和意图，也无从获悉实际控制者以及内容责任归属的情况下，所谓的“强烈推荐”和“热点关注”就被置顶于每个人的信息浏览界面，所有公众关注的焦点因此被“集体绑架”，不明真相的人处于从众心理也会心甘情愿地为这些内容贡献“点赞”与“好评”，公众的舆论环境因此被“建构”。同时，“大家都在看的就是好的”这一媒介观念被植入公众印象之中，极易产生“回音室”效应，引发群体极化现象。由此看来，传统的教育话语引导机制在此过程中逐渐失效，严重冲击了思想政治教育话语权威，加大了思想政治教育话语引领难度。
其次，算法筛选机制对教育内容的系统性排斥。卡斯特的“流动空间”理论在智能时代表现为算法对信息秩序的重新编码[10]，承载主流价值观的教育内容因不符合“流量至上”的算法规则，在推荐排序中被系统性边缘化。这种基于流量逻辑的隐性筛选机制，使得严肃的教育议题被标注为“低兴趣内容”，导致价值传播遭遇算法过滤。
4.2. 技术理性膨胀引发教育内容生态失衡
机器学习系统的技术理性与思想政治教育的价值理性之间存在结构性矛盾，导致智能时代的教育内容生态面临失衡风险。
教育内容生态的失衡主要体现在以下方面：从内容生产角度看，算法训练数据中潜藏的历史与社会偏见，通过技术系统的“自我强化”特性，在迭代过程中被持续放大，形成“偏见固化”效应。这种技术特性使得算法在价值判断上存在先天“盲区”，难以识别教育话语的深层意涵，为错误思潮的传播提供了技术漏洞。从内容分发机制看，商业平台的流量导向与算法的效率追求，共同塑造了“流量即正义”的内容评价标准。在这一标准下，承载教育意义的严肃内容往往因缺乏传播特性而被系统性地降权处理，而娱乐化、碎片化的信息则获得优先推荐，导致教育内容在算法生态中的能见度持续走低。从内容消费环境看，算法基于用户偏好构建的“信息茧房”效应，进一步加剧了教育内容生态的恶化。学习者被禁锢在由算法构筑的“舒适区”内，不仅接触多元化教育内容的机会减少，其批判性思维和价值判断能力也在这一过程中逐渐弱化。
4.3. 人机协同困境加剧教育主体关系异化
人工智能技术改变了传统思想政治教育的主体间性结构，引发教育者与受教育者的双重异化。哈贝马斯的交往理性理论强调，真正的教育对话建立在主体间的平等互动基础上[11]，然而智能技术的介入打破了这种平衡。
在算法权力重构的教育场域中，教育者的主体地位发生根本性位移。福柯的权力谱系学揭示，传统教育权威源于制度性知识权力，而智能时代的话语权则依附于对算法规则的掌握程度。这种权力转移导致教育者陷入“技术附庸”困境：其核心职能从价值引导退化为数据标注，从思想启迪窄化为参数调试。当教师不得不依赖智能系统完成学情分析、内容推送等基础工作时，其主体性逐渐被工具理性所遮蔽。这种沉沦并非简单的技术替代，而是海德格尔所批判的“技术座架”在教育领域的具象化——教育者从“存在之牧者”降格为“系统维护者”，价值创造力被简化为算法优化能力。
算法推荐系统通过用户画像构建的认知闭环，正在重塑受教育者的主体性形态。拉图尔的行动者网络理论指出，智能算法作为“非人类行动者”深度嵌入教育过程，通过数据采集、偏好分析、内容过滤等技术手段，将鲜活的受教育者抽象为可计算、可预测、可操控的数据集合。这种数据化进程导致双重异化：其一，认知过程的中介化，价值内化从主体间对话异化为“人–机–人”的间接传导，情感共鸣被点击率、完播率等量化指标取代；其二，反思能力的退化，算法推送的“舒适区”效应使批判性思维让位于信息被动接受，吉登斯所谓的“结构二重性”在此异化为“认知茧房”的自我强化机制。
5. 人工智能时代思想政治教育话语建构的实践路径
人工智能时代的思想政治教育话语建构需立足技术变革与教育规律的内在统一，以价值引领为根本、以伦理规制为核心、以主体重塑为关键、以话语表达创新为抓手、以可持续发展的教育生态建设为目标，构建具有时代适应性的话语创新体系。这一实践路径的本质在于实现技术工具性与教育目的性的辩证统一，既要驾驭智能技术赋能教育创新，更要坚守思想政治教育的育人本质。
5.1. 规范算法推荐机制，重塑教育话语传播秩序
以价值引领重构算法权力生态，破解传播失序困局。针对算法权力垄断导致的思想政治教育话语能见度下降问题，需构建多方协同、价值导向的算法权力治理体系，打破资本与技术垄断对主流话语传播的钳制，确保思想政治教育话语在智能传播场域中的主导地位。
其一，构建多元主体协同共治的算法权力格局。打破科技企业与技术精英对算法权力的垄断，建立政府、教育机构、公众代表等多元主体参与的协同治理机制。政府部门发挥政策引导与监管职能，制定算法权力规范标准，明确算法研发、应用与传播的价值安全底线；教育机构依托专业优势，为算法价值导向提供理论支撑与内容审核；公众代表通过参与算法治理听证会、用户反馈等渠道，表达价值诉求，监督算法运行[12]。例如，在教育类智能平台算法设计中，组建由教育主管部门、思政专家、教师代表、学生代表构成的联合审查小组，对算法推荐规则、用户画像构建等核心环节进行全程监督，避免算法权力被资本逻辑或单一主体操控，确保主流价值观念的传播权重与优先性；在抖音、B站等平台可以设立“思想政治教育内容推荐专区”，通过算法加权确保优质内容的有效触达。
其二，建立算法透明度与可解释性提升机制。针对算法黑箱导致的话语权失控问题，制定算法透明度强制性标准，要求智能平台公开算法运行的核心逻辑、数据来源与价值筛选规则。同时，开发面向教育场景的算法解释工具，将复杂的技术参数转化为教育工作者与受教育者能够理解的可视化表达，如通过动态图表展示算法如何依据价值观关键词进行内容推荐排序。此外，建立算法运行日志留存与回溯制度，对算法决策过程进行全流程记录，当出现价值传导偏差时，可及时追溯算法运行轨迹，明确责任主体，增强算法权力运行的公开性与问责性，重塑思想政治教育话语在算法传播中的权威性。
其三，创新算法价值传播激励机制。改变以流量为核心的算法排序规则，构建融入教育价值评估的多维算法推荐体系。设立教育内容传播质量评价指标，以“领导权、管理权、话语权”三重维度重构算法价值观，将思想性、价值导向、社会效益等指标纳入推荐权重，对优质思政内容实施算法加权[13]。例如，对于传播马克思主义理论、社会主义核心价值观的优质思政教育内容，通过算法加权推荐、优先置顶等方式，提高其曝光度与传播范围；同时，建立算法价值传播效果奖励制度，对积极传播主流价值话语且成效显著的平台、创作者给予政策扶持与资源倾斜，引导算法权力从流量导向转向价值导向，强化主流价值话语在智能传播中的引领力。
5.2. 构建价值引导的算法伦理，优化教育内容生态
以伦理规制与价值校准为核心，破解技术理性与价值理性的冲突困局。针对机器学习系统与思想政治教育价值导向的结构性矛盾，需构建技术理性与价值理性相统一的算法治理框架，消除算法价值失序风险，确保智能技术服务于思想政治教育的本质目标。
其一，构建算法价值理性嵌入与校准机制。在算法研发阶段，将马克思主义理论、社会主义核心价值观等核心价值理念转化为可操作的算法规则与参数，建立价值理性的技术化表达体系。同时，建立算法价值校准常态化机制，定期组织思政专家、技术专家对算法进行价值评估，及时调整算法的价值判断标准与运行逻辑，确保算法始终符合教育规律与价值导向。
其二，完善算法伦理规范与监督体系。制定专门的思想政治教育算法伦理准则，明确算法研发、应用过程中的价值底线与伦理要求，如禁止基于商业利益进行低质、误导性内容推荐、保障用户的价值选择权等。建立多部门联合的算法伦理监督委员会，对算法运行的全生命周期进行伦理审查与监督[14]，包括数据采集的合法性、算法训练的公正性、内容推荐的价值导向性等。引入第三方伦理评估机构，定期对智能平台的算法进行伦理审计，并向社会公开评估结果，对违反伦理规范的平台与企业进行严厉问责[15]，通过外部监督约束机制，抑制算法技术理性的过度扩张，以“数字人权”对抗“算法暴政”，保障价值理性在算法运行中的核心地位。
其三，建立内容生态动态评估与预警机制。可以参照网信部门的内容生态评估标准，建立思想政治教育内容传播效果监测体系，定期评估各平台思想政治教育内容的数量占比、传播效果、用户反馈等指标。对于B站、知乎等内容平台，应当要求其建立内容多样性保护机制，防止算法过度优化导致的思想政治教育内容被边缘化。
5.3. 提升主体素养能力，化解人机协同困境
当DeepSeek、ChatGPT等生成式人工智能以惊人的速度重构知识传播的路径时，传统课堂边界正在消融。教师不再是单一的知识传递者，而应转型为数字生态中的导航者，既要驾驭技术浪潮，又需守护教育本质；受教育者则需从被动接收者升级为“数字公民”，在算法交互中培养价值批判能力与技术反思意识。
教育者的智能教育素养需从工具操作能力升为价值驾驭能力，具体包括：首先，算法干预能力。教师应掌握智能系统的参数调适技术，能够根据教育目标调整推荐算法的价值权重[16]。其次，数据批判能力。如教师将人工智能生成的关于价值冲突和选择的文本，作为一个案例，引导学生辨析文本中的价值取向及可能存在的隐患，形成对人工智能生成内容正确的态度和判断。再次，价值策展能力。在信息过载的智能环境中，教育者应成为价值信息的“策展人”，通过人工筛选、算法优化与情境再造，构建具有思想深度的内容矩阵。这种素养重构的本质是将技术工具转化为教育智慧的生成媒介，而非被动适应的外在约束。
受教育者的智能媒介素养培育则需聚焦数字公民核心能力，实现从被动接收者向主动建构者的跨越：其一，价值批判能力。面对算法推送的海量信息，学习者需建立“信息滤网”，运用辩证思维解构人工智能生成内容的价值预设。如在阅读AI创作的文学作品时，分析其中隐含的情感导向与价值倾向，在批判性对话中形成独立的价值判断体系。其二，技术反思能力。通过参与算法黑箱的拆解实验，理解推荐系统的运作逻辑，培养“技术祛魅”意识。其三，数字伦理践行能力。结合元宇宙、虚拟现实等技术场景，开展伦理两难问题的模拟演练，在人机交互实践中内化数字伦理准则。
5.4. 创新智能话语体系，提升价值导向传播效能
以话语表达创新为抓手，提升价值导向传播效能，需实现三重突破：
其一，话语形态的多模态转化。借助虚拟现实、增强现实等技术，将抽象理论转化为可感知的具身经验。其二，话语传播的圈层化渗透。针对算法形成的兴趣社群，开发分众化、差异化的传播策略。在圈层化传播背景下，思想政治教育话语需要打破传统的单向传播模式，通过构建全方位的内容矩阵，实现不同圈层之间的有效联动。其三，话语生产的参与式互动。构建UGC (用户生成内容)与PGC (专业生成内容)的融合机制，将受教育者从信息接收者转变为话语共建者。
5.5. 培育智慧教育生态，筑牢持续发展根基
以可持续发展的教育生态建设为目标，应对系统性风险，这要求：
首先，确立技术应用的人文向度。智能技术的教育应用必须遵循“以人为本”的价值准则，任何技术方案都应以增强而非削弱人的主体性为边界，正如《教育研究》指出：“技术工具理性若脱离价值理性引导，将导致教育主体性消解与人的物化。”其次，构建开放协同的治理网络。建立政府主导、高校参与、企业协同、公众监督的多元治理体系，通过协商民主机制平衡技术创新与教育规律的关系。再次，发展批判反思的技术文化。在教育实践中培养对智能技术的批判性认知，既肯定其工具价值，又警惕其异化风险，这种文化自觉是避免技术乌托邦陷阱的思想保障。
6. 结语
人工智能技术的迅猛发展重构了思想政治教育的传播生态，既带来话语创新的时代机遇，更形成思想引领有效性的现实挑战。本文系统揭示了算法权力对主流话语的解构效应、技术理性与价值理性的深层冲突以及人机协同中的主体性危机，通过重塑算法治理机制、构建算法伦理规范、提升主体素养能力、创新智能话语体系、培育智慧教育生态等实践路径，推动思想政治教育在技术赋能中实现价值引领的本质回归。
需要指出的是，本研究主要从风险应对的视角审视人工智能的影响，存在一定的局限性。首先，研究主要基于理论推演和现象观察，缺乏对算法推荐如何具体影响大学生价值观形成过程的长期追踪研究和量化数据支撑；其次，对算法推荐机制的批判性分析可能相对弱化了其在提升教育效率、实现个性化学习、拓展教育资源覆盖面等方面的积极作用；最后，研究视角主要聚焦教育系统内部，对产业技术发展与社会文化环境等外部因素的联动机制探讨有待深化。
同时应当承认，智能算法在提升教育效率、实现个性化学习、拓展教育资源覆盖面等方面具有显著优势。算法推荐机制若能善加引导，不仅可以成为知识传播的有效工具，更能够通过精准对接学生需求，增强思想政治教育的吸引力与感染力。技术理性与价值理性也并非必然对立，通过建立有效的调适机制，二者完全可能形成互补共生的良性关系。
这些探索表明，智能时代的话语建构必须坚守教育的内在规律与价值追求，在驾驭技术工具与培育人文精神的辩证统一中，构建具有中国特色、时代特征的思想政治教育话语体系。未来研究需加强对不同类型人工智能技术教育应用的差异化研究，探索建立技术发展与教育创新的协同演进机制。唯有在动态调适中不断优化完善，才能有效巩固思想引领阵地，为落实立德树人根本任务提供坚实保障。