人工智能赋能大学生思想政治教育实践的思考与研究
Reflections and Research on the Practice of Artificial Intelligence Empowering Ideological and Political Education for College Students
DOI: 10.12677/ces.2026.141058, PDF, HTML, XML,    科研立项经费支持
作者: 何志阳:广东石油化工学院电子信息工程学院,广东 茂名
关键词: 人工智能赋能思想政治实践Artificial Intelligence Empowerment Ideological and Political Education Practice
摘要: 随着经济社会的发展和科学技术的进步,人工智能的发展已经成为新的趋势。以往的大学生思想政治教育工作已经取得了很多成功的经验,但是进入大数据时代,人工智能的多方面应用与大学生思想政治教育还在探索前进。从“大水漫灌”的传统大学生思想政治教育到“精准滴灌”的大学生思想政治教育新方式,在人工智能与大学生思想政治教育融合的过程中,我们仍需在实践中不断发现存在的问题和思考探索解决问题的方案,以期在人工智能的辅助下更好地开展大学生思想政治教育,实现思政育人目标。
Abstract: With the development of the economy and society and advancements in science and technology, the advancement of artificial intelligence has become a new trend. While previous efforts in ideological and political education for college students have yielded many successful experiences, the era of big data has introduced multifaceted applications of AI, which are still being explored in the context of college student ideological and political education. Transitioning from the traditional “mass irrigation” approach to the new “precision drip irrigation” method, we must continue to identify existing issues and explore solutions during the integration of AI and ideological and political education for college students. This aims to better implement ideological and political education with AI assistance and achieve the goals of ideological and political education.
文章引用:何志阳. 人工智能赋能大学生思想政治教育实践的思考与研究[J]. 创新教育研究, 2026, 14(1): 468-473. https://doi.org/10.12677/ces.2026.141058

1. 引言

进入新时代,科学技术日新月异,人工智能迅猛发展,网络技术更新迭代,大数据越来越多地运用到了生活中的各个领域,对人们的生活、工作和学习行为产生影响。因此要做好高校思想政治教育工作就必须要不断结合时代发展的最新要求,紧握新时代大学生思想政治教育的脉搏,在做到“为党育人,为国育才”的同时,更加精准和更加真切地感受大学生的需求,通过在大学生思想政治工作中融入人工智能技术,可以更好地提高思想政治教育的精准度和工作效率。

2. 人工智能与大学生思想政治教育

随着人工智能技术在全球掀起快速发展的浪潮,部分技术相对成熟的人工智能产品已经初步进入了商业化运作阶段,正在悄无声息地改变人们的生活。人工智能技术的图像、语言的识别和处理等功能已经实现实际应用。人们可以通过二维码识别、人脸识别、物体识别等功能让人工智能在网络的支持下实现使用。在高校教学方式和学生教育管理方面也可以采用这些人工智能的技术元素,这些不仅是一些常规人工智能技术的应用,高校大学生思政工作也会因为人工智能技术发展和应用而变得更加智能和便捷。

人工智能的发展不仅体现在发展潮流和趋势,更是国家战略的一部分。传统的讲授的教学方式对于现在学生活跃的思维已经相对难适应。也有一些学校通过翻转课堂或者是其他的创新形式来调动学生的积极性,但是效果一般。以人工智能为代表的新质生产力技术优势能够充分调动思想政治教育的创新因素,“并基于算法对思想政治教育各要素进行结构优化与功能升级”[1]。通过使用人工智能技术等手段可以提高教学的互动性,激发学生的兴趣,从而达到更好的课堂教学的效果。同样在大学生思想政治教育方面,通过使用人工智能技术应用可以创新思想政治教育的形式,同时也可以提高工作的效率和精准度。

3. 人工智能背景下大学生思想政治教育的现状

大学生思想政治教育历来是国家非常重视的内容之一,特别是在进入新时代以来,面对风云变幻的国际形势,大学生作为最有活力的年轻一代,在心智还未完全成熟的情况下极易被不良思想误导,因此加强大学生思想政治教育显得尤为重要。特别是在新技术不断革新的现代,人工智能技术的发展与应用给了大学生思想政治教育带来了更大的挑战,同时也带给了思想政治教育更广阔的舞台和更多的机遇。

3.1. 网络思想政治教育广泛应用的大趋势

进入21世纪以来,网络技术迅猛发展,移动通讯技术也是日新月异。电脑、手机、平板、智能手环等电子产品使用非常普遍,从最初的仅有通话功能的直板手机到触屏智能化产品再到现在的折叠屏产品,在不断更新换代的同时也见证了产品技术的发展。网络技术和科技产品的发展和成熟给网络思想政治教育提供了肥沃的土壤,那些触手可及的信息和方便快捷获取的资源让现在的大学生有了更多选择的余地和自主选择的权利,同时也给网络思想政治教育搭建了一个广阔的平台。人工智能技术的应用助力了思想政治教育的智能化构建,特别是媒体信息的共享和思政资源的共建,让新媒体发展有了新的突破。

3.2. 互联网技术飞速发展的社会大环境

随着互联网的普及和智能产品的应用,网络的存在显得特别的重要。离开了网络对于现代人来说似乎就是回到了“原始社会”,成为无法了解外界信息的“原始人”。因此在网络技术腾飞的新时代,教育信息化建设也在逐步发展,校园网络成为师生课堂教学和课后沟通交流的重要线上渠道。网络逐渐成为大学里必不可少的一部分,移动网络的方便快捷为智慧校园建设提供了更多的可能,在网络技术的支持下,人工智能的应用随着人工智能技术的发展越来越深入到各个领域和行业,大学生思政政治教育的工作也深深的受到了影响。

3.3. 数据技术为人工智能管理提供数据支持

大数据技术的发展和应用给人工智能管理的实现提供了数据支持。在教育领域,我们要面对的学生是非常的多的,通过人工智能对学生的信息进行收集和分析,为学生的行为和思想动态提供商数据上直观的信息,通过网络大数据平台对学生相关信息的收集、处理、分析,进一步通过智能科学预测和实时追踪,可以对高校思想政治工作的开展提供数据参考和科学的方案。

4. 人工智能在大学生思想政治教育存在问题与思考

科学技术在进步,大学生思想政治教育的途径也要与时俱进,在人工智能的帮助下,更好地开展大学生思想政治教育已经逐步成为现实,例如:一些高校把VR + AI的马克思主义课堂建立了起来,通过人工智能的手段和VR虚拟技术,让学生在课堂上就能感受到文字感受不到的氛围感。借助人工智能技术手段,利用VR技术,将红色资源予以数字化呈现,建设VR红色资源库,实现历史情景再现,通过提供一个接近真实的学习环境,引导学生高度参与和互动交流,切实增强学生现场体验感,达到提升思想政治教育有效性的目的[2]。一些高校打造智能人脸识别系统,考勤、门禁等都可以通过人工智能的图片识别功能实现;还有一些高校建立学生信息库,打造智慧学生管理系统,方便调取学生信息资料。通过人工智能技术的应用与大学生思想政治教育紧密联系让大学生思想政治教育有了新的形式,除此之外还有很多的其他的尝试。但是针对目前人工智能与大学生思想政治教育结合的技术基础和实际情况,也存在一定的问题值得我们思考。

4.1. 新媒体准入门槛对人工智能信息甄别增加了难度

在网络技术的支持下,各类新媒体、自媒体如雨后春笋,只要有网络的地方就有媒体的阵地。因此也诞生了很多的各式各样的网红和主播。由于自媒体的准入门槛较低,可以增大参与度和调动积极性,特别是大学生作为网络信息受众中最活跃的群体之一,他们思想活跃,接受新知识速度快,同时也热衷于随时随地在社交平台上发布、分享自己的生活,或是对新闻事件进行加工创作,在大学校园里几乎“无人不微信,无人不微博”[3]。这也给信息的甄别增大了难度,特别是在思想政治教育领域,不比得娱乐或者其他领域,一旦有错误信息传播,有可能将会造成非常不良的影响。因此在考虑人工智能通过网络可以带来便利的同时也要看到在纷繁信息中可能存在的不良因素。

4.2. 人工智能广泛应用对网络技术产生的依赖

人工智能的应用为学生管理和思想政治教育提供了大量的素材,但是这样的人工智能往往要通过网络的手段才能实现,一旦出现网络信号不良或者没有网络的情况将会严重影响到工作的开展。大学生作为在网络中非常活跃的一部分青年群体,他们的相关数据和行为痕迹在通过刷脸、刷卡或者打卡等形式在实际的生活中不断地积累,一旦有发生特殊情况调取相关数据就可以看到他们做了什么?吃饭了没有?什么时候出门?什么时候回来?但是一旦失去了网络或者系统出现故障将无法提取到相关信息,从而失去对学生的信息掌握,这对学生的思想政治教育工作开展是非常不利的,特别是发生紧急情况急需要相关信息的时候,因此我们可以看到在人工智能的实际运用过程中也会受到限制。

4.3. 人工智能大数据对信息安全维护带来的挑战

大数据在人工智能技术应用的过程中发挥不可忽视的作用,正是要有大量的数据积累的分析才可以通过人工智能的方式精准无误地开展大学生思想政治教育工作。由于要实现人工智能需要有大数据作为支撑,那么从学生的基本信息建档到个人信息更新,每时每刻的数据都记录在案。人工智能技术无孔不入,可以在客体不知情的情况下收集个人信息,侵犯个人隐私,甚至是人身权利、财产权利等,埋下安全隐患,既可能给个体带来信息骚扰和权利侵害,也可能诱发群体性事件[4]。这对数据安全、数据隐私的保护技术要求就会越来越严格,如果学生的个人信息数据没有保护好,就会产生数据泄露的事件。因此,大数据的网络安全威胁也同样会给人工智能管理带来挑战。

4.4. 人工智能技术实现基础和实际操作的难点

在大学生思想政治教育的过程中,要想成功地将人工智能技术融入进来就必然要打造好一个可靠的技术平台。随着技术的快速发展,人工智能极大地推动了教育的创新,很多高校也开始在大学生思政教育中运用人工智能技术[5]。很多高校建立了学生工作平台为基础,但是在考虑到学生信息安全的情况下,有一些部门的信息又不能实现数据共享,或者因为网络原因导致的信息更新延迟等情况。让本身简单的操作流程变得更为复杂。同时在学校管理部门与各学院数据更新并及时或者不能共享的情况也时有发生。由于信息共享不及时或者数据更新不及时可能会导致沟通上的一些问题从而导致管理效率不高。另外从学生的角度出发,学生更倾向于通过更便捷的方式去解决实际存在的一些急需解决的问题,例如有急事想请假,线上平台可以做到快速审批,但是如果审批人未及时审批就会导致审批滞后等情况;又如:学生考勤打卡通过智能系统操作,有学生数据更新不及时,无法正常使用智能平台,这就导致可能学生已经实际在上课而无法通过智能系统考勤,而作为任课老师和管理老师也无能为力,因为这个是系统上的原因导致。所以类似这样的情况没有从实际的情况出发去完善智能平台也会影响到学生的感受,他们可能会认为是老师没有认真处理这个事情或者是对系统的设置存在不满。做好学生的思想政治教育就是要从解决学生的实际问题处着手,因此我们也要看到人工智能带来的便利的同时所隐藏的难点和需要解决的实际问题。

5. 人工智能与大学生思想政治教育融合的实践探索

在开展大学生思想政治教育的过程中,不管是课堂教学还是学生的日常管理,我们应当积极发挥人工智能的技术作用,同时也要发挥教育者的育人主体的作用,结合实际情况,不断地去思考和探索将人工智能与大学生思想政治教育融合的路径,通过人工智能的手段提高育人成效。

5.1. 加强教育者的主导作用,摆脱对人工智能的依赖

教师是开展教书育人工作起主导作用,是实施教育教学管理的主要力量。不管是专任教师还是负责学生日常事务管理的管理教师,都是学生教育管理的教育者。因此,要想通过人工智能的手段更好的开展大学生思想政治教育的育人工作,教育者就必须要摆正位置,教师可以通过人工智能的手段帮助我们更好地了解学生情况,但是不能完全依赖于人工智能系统,不管是通过网络思政育人还是通过智慧学工平台,最终的目的都是为了学生更好的发展和更健康的成长。例如:通过人工智能考勤系统可以了解到学生的日常考勤情况,但是对于学生为什么缺勤和缺勤后的教育和管理就需要发挥教师的中心,而通过智能的考勤系统可以减少教师事务性的工作从而提高教师的工作效率和工作目标的精准度。

5.2. 打通人工智能壁垒,提高协调办事效率

通过人工智能管理系统进行实际运行的过程中,要整合平台资源,充分发挥大数据技术的作用,打造学生管理的一站式平台,能够从实际出发,减轻学生和老师的负担,促进各级之间的数据交流和共享,实现数据融通,打破信息孤岛的情况,建设智慧平台,对学生需要和常用的一些功能简化流程,优化方案,简化审批,确保在核实学生或者教师身份的前提下尽可能简便的完成工作的流程,提高工作效率。如:清华大学通过打通人工智能应用壁垒,依托“清小搭”学生AI成长助手构建一站式学生管理平台。平台深度整合教务、学工、图书馆等多部门资源,充分发挥大数据技术优势,整合超500个学校官网资源与2万余份各类文档,打破各层级信息孤岛。针对学生选课咨询、奖助申请、学籍证明等高频事项,系统在精准核实师生身份基础上,大幅简化审批流程,取消冗余材料提交环节。通过数据融通实现跨部门协同办事,原本需多部门奔走咨询的学业相关事项,有效减轻了师生办事负担,显著提升了学生管理工作效率,让智慧校园建设落到实处。众所周知,目前在高校有很多的教学辅助和功能性的部门,以学生联系最密切的教学管理和日常管理模块来说,通常学校会通过人工智能技术打造学生学习和教学相关的教育系统,而对于学生的日常管理和教育则在学生管理系统,也就是一部分学校常说的“智慧学工”系统。系统的设置可以让老师和管理者以及学生通过网络和智能技术减少跑动而耽误时间,但是不同部门之间的数据没有打通就会造成一个学生或者一个老师需要登入好几个系统,反而增加了工作流程。所以可以通过打造部门之间互联互通的信息平台,融合多个平台的数据,最大限度地发挥人工智能的作用。一些高校开始采用了类似的“一站式服务平台”。

5.3. 强化人工智能管理,确保平台数据安全

在大数据支持下的人工智能管理必须要通过信息安全技术多方面的保护数据安全。通过严格管理和设置用户账号和平台准入,确保平台上的个体数据信息安全,建构安全可靠的数据管理体制,全方位监控数据安全,增强信息安全防护能力。一旦发现异常情况,及时发出警告和提醒。定期对数据平台进行安全检测,有效保护数据安全。加强管理人员的培训和管理,防止数据泄露。

5.4. 发挥人工智能优势,精准推送育人信息

人工智能技术的应用在很大程度上对学生的教育管理工作是具有促进作用的。西安交通大学构建“思政云宝”垂类大模型、近现代史知识图谱,打造AI辅导员等智能育人体系;辽宁大学建设思政课AI数字化教学资源库,通过数字人技术实现与历史人物跨时空对话。在持续的数据动态更新中通过数据分析和算力支撑,建立具备全面精准的模型。例如:老师不可能每一餐都盯着学生吃了多少钱,但是饭堂刷卡记录可以知道,老师不可能每天跟着学生进出校门,但是门禁刷脸可以知道,老师不可能都带着学生去爬雪山过草地,但是可以通过人工智能让学生感受身临其境的感觉。所以我们要充分发挥人工智能在大学生思想政治教育过程中的优势,还可以通过大数据和人工智能在大学生心理健康问题、困难学生资助、学业困难帮扶和毕业生学生就业信息推荐等方面精准育人,为有实际需求和困难的学生提供应有的帮助。通过人工智能平台推送适合学生学习的网络学习资源等,真正让人工智能与大学生思想政治教育紧密结合,从而更好的发挥人工智能的科技作用,实现精准育人。

5.5. 深化技术伦理与思政教育理论的结合

AI融入思政教育需严守伦理边界,在运用好人工智能的同时,要注意其潜在风险与理论适配性。从伦理维度看,核心风险可能会具象化于诸多实践场景如:重庆大学“润欣”、北京交通大学智慧思政平台等AI辅导员系统,需整合学生学业、消费、借阅等多类数据构建画像,若数据加密与匿名化处理不到位,易引发隐私泄露风险;部分系统的推荐算法若未严格审核,也有可能固化单一价值导向,形成“信息茧房”。而伦理边界的坚守,正体现为这些高校通过专业审核团队、学生监督通道等“多重保险”把控内容导向。结合理论审视,建构主义学习理论在AI辅导员实践中尤为凸显,如北京交通大学系统通过精准推送西部就业调研与差异化引导信息,让学生在个性化互动中主动建构国家需求与个人成长的关联认知。AI作为新型媒介重构了育人场域,但其局限性也显而易见——南昌工程学院的实践表明,学生在涉及个人发展的深度困惑时,仍更依赖辅导员的情感对话,印证了技术无法替代人文关怀。因此只有将伦理规制与教育理论深度融入技术实践,才能实现AI赋能思政教育的良性发展。

尽管人工智能发展已经取得了很多成果,但是作为新时代的教育者,我们必须要以“时时放心不下”的心态去对待大学生的思想政治教育工作。我们要理性的看待人工智能发展给大学生网络思想政治教育带来的影响,也要结合具体的工作实际情况,根据新时代学生的特点,合理的利用好人工智能技术与传统的大学生思想政治教育工作相结合的新时代大学生思想政治教育的创新方式,让人工智能与大学生思想政治教育融合的过程中更好的服务师生,最终实现高校育人目标。

基金项目

此论文为广东石油化工学院辅导员工作室建设项目成果,立项编号:FDYGZS202504。

参考文献

[1] 卢岚. 人工智能与思想政治教育的关系维度论析[J]. 思想理论教育, 2022(6): 59-64.
[2] 魏华. 人工智能深度融合思想政治教育的实现路径[J]. 理论视野, 2021(12): 70-75.
[3] 陈盼盼. 大数据背景下高校思想政治教育精准化研究[D]: [硕士学位论文]. 西安: 西安电子科技大学, 2023.
[4] 陈联俊. 论人工智能对思想政治教育系统要素的影响[J]. 马克思主义理论学科研究, 2024, 10(5): 118-127.
[5] 丁汉文, 聂栾懿. 人工智能赋能大学生思想政治教育探析[J]. 学校党建与思想教育, 2024(8): 72-74.