1. 引言
随着人工智能的不断发展，当今世界正掀起新一轮的科技革命，这一变革正深刻重塑着教育生态和意识形态传播格局。2024年9月，习近平在全国教育大会上指出，“我们要建成的教育强国，是中国特色社会主义教育强国，应当具有强大的思政引领力、人才竞争力、科技支撑力、民生保障力、社会协同力、国际影响力”。[1]“思政引领力”这一概念首次提出便被置于教育强国建设的首要位置，恰恰凸显了新时代思想政治教育的战略意义。教育智能化的蓝图正在徐徐展开，传统思想政治教育也面临从“经验育人”向“智能赋能”的转型。人工智能在数据分析、语义理解和情感判断等方面具有显著优势，将大幅提升思想政治教育的针对性和感染力。但是在提升效率的同时，智能赋能也面临着严峻的挑战：教师主体性弱化动摇育人根本，算法偏见则导致价值导向偏离，而在智能传播环境中话语权的稀释会削弱意识形态引领效能。
因此人工智能赋能思政引领力面临路径重构的迫切需求。技术理性与价值理性之间的矛盾要求我们必须审慎思考如何驾驭人工智能这一“利器”，确保其始终服务于育人本质。深入研究人工智能赋能思政引领力所面临的挑战以及其重构路径，既是应对教育数字化变革的必然选择，也是维护意识形态安全的战略需要。本文坚持马克思主义理论指导，并依照“理论逻辑–现实挑战–重构路径”这一思路进行论述。论文先是从概念内涵与技术特性出发，厘清人工智能赋能思政引领力的理论逻辑。接着本文深入地分析了人工智能在赋能过程中所面临的来自主体、算法与传播三方面的现实挑战，从而进一步深化对技术应用复杂性的认识。最后研究的落脚点则是针对性地从主体强化、算法可信与传播创新三个维度，系统构建了思政引领力的重构路径，从而为推动新时代思想政治教育实现从“技术赋能”到“价值引领”的深层跃迁，提供一种兼具学理性与操作性的理论框架。
2. 人工智能赋能思政引领力的理论逻辑
2.1. 思政引领力的概念
思政引领力是思想政治教育在社会意识形态领域中所体现出的主导力、影响力与凝聚力，是高校立德树人根本任务的集中体现，也是推动学生思想政治成长、形成主流价值认同的重要机制。它不仅是一种教育影响力，更是一种政治领导力和文化感召力，体现了思想政治教育系统在价值引导、精神塑造和社会认同生成中的综合作用。新时代思想政治教育的根本目标，就是让科学的理论和正确的价值通过传播、认同与实践转化为社会发展的精神动力。
与一般意义上的思想政治教育功能不同，“思政引领力”并非仅指教育活动对学生思想行为的影响程度，而是一种在多元思想竞争格局中，对价值方向、意义框架与意识形态立场进行优先排序与总体统摄的能力。相较于思想政治教育所强调的“育人功能”“教育效能”或“影响效果”，思政引领力更突出其方向性、主导性与排他性特征：它不仅回答“教什么、如何教”的问题，更回答“在价值多元甚至冲突的情境中，应当坚持什么、否定什么、引导走向何处”的根本问题。因此，思政引领力并非一般教育能力的自然延伸，而是思想政治教育在意识形态竞争结构中所具有的战略性能力形态。
思政引领力作为一个多维度的概念，涵盖了思想引领力、政治引领力、价值引领力、文化引领力、道德引领力、信仰引领力等六个方面[2]。在新时代智能社会的背景下，思政引领力的内涵发生了拓展，其结构可从四个方面理解：一是理论说服力，以科学的理论体系赢得思想认同。思想政治教育的根基在于理论的真理性和逻辑力量。思想政治教育要以习近平新时代中国特色社会主义思想为核心内容，通过系统化、生活化、故事化的理论表达增强学生的理论信服度。二是价值导向力，通过传播和践行社会主义核心价值观，凝聚社会思想共识。思政引领力的强弱，决定于主流价值是否能够在多元舆论环境中占据主导地位。三是情感凝聚力，在教育过程中注重情感共鸣与心理认同，使思想教育既有深度又有温度。思想政治教育要坚持“以理服人”与“以情动人”的统一，通过真挚交流、情感关怀实现价值认同的内化。四是舆论影响力，在新媒体与智能媒介环境中，主动占领思想舆论阵地，借助人工智能等现代技术，强化主流思想的传播力与辐射面。
综上所述，思政引领力是一种以“理论为魂、价值为核、情感为媒、传播为翼”的综合力量。它的本质在于以科学的理论内容、鲜明的价值立场和多样化的传播方式，引导学生形成政治认同和道德共识。目前人工智能正在不断融入社会生活，思政引领力必须努力实现从“课堂讲授”向“智能共育”、从“单向灌教育”向“双向互动”、从“外在引导”向“内生认同”的转型，使思想政治教育在智能环境下焕发新的生命力。在人工智能深度介入知识生产、信息分发与价值表达的背景下，思想政治教育所面临的已不再是“教育资源不足”或“传播手段落后”的问题，而是价值判断权正在被算法逻辑重新分配的问题。当技术系统开始在无须价值自觉的情况下，持续塑造学生的认知结构、情感取向与意义理解框架时，如果思想政治教育仅停留在“内容供给”或“形式创新”层面，而缺乏对价值方向的总体引领能力，就可能在效率提升的同时，丧失意识形态主导权。正是在这一意义上，“思政引领力”成为人工智能时代思想政治教育不可替代的核心能力，而非附加性的修辞概念。
2.2. 人工智能的技术理性与教育功能
人工智能的本质在于以算法为基础、以数据为支撑，并通过持续学习实现智能化的信息处理与交互，具有高效率、精准性和逻辑性等优势，是当代技术理性的集中体现。同时人工智能的逻辑则以可量化、可预测、可复制为特征，能在教育领域中提供极强的辅助功能，其通过智能分析、学习追踪与个性化推荐，精准识别学生的学习需求与认知规律，为教育者提供科学的决策依据。将人工智能融入思想政治教育不仅推动了教学模式的变革，使教育教学方式更加灵活、反馈更加及时，同时使教学内容更加符合学生的心理状态和认知特点。
然而，技术理性在带来效率提升的同时，也可能引发教育人文关怀弱化的风险。算法以效率和精确性为导向，而思想政治教育的目的在于价值塑造与人格培养，重在情感、伦理与信仰的生成。如果过度依赖人工智能而忽视教育主体的情感温度，就会造成“技术替代人文”“算法冷漠化”等问题，使思想政治教育失去思想引领的深度和温度。马克思指出，科学有时也“表现为异己的、敌对的和统治的权力”[3]。人工智能必须以服务人的全面发展为目标，才能避免教育异化。
2.3. 人工智能与思政引领力的内在联系
人工智能与思政引领力之间具有内在的契合性。教育技术的变革推动了人工智能的出现和发展，而人工智能则推动思想政治教育迈入新台阶。二者的结合主要体现在传播方式的智能化、认知机制的精准化与价值认同的情感化共建，这些维度共同构成了人工智能赋能思政引领力的核心机制。
在传播层面，人工智能具有跨模态生成、实时交互与情感表达等优势，这为思想政治教育注入了新活力。特别是其语音识别、自然语言处理与情感分析等技术，不仅能帮助教师实时了解学生的思想动态与心理状态，更能通过扮演“智能学伴”角色，借助多元载体和全息环境构建人机协同的教学场景，增加师生课堂互动，引起学生的思想共鸣[4]。人工智能背景下的人机交互改变了传统静态、单一的教学模式，让思想传播更加生动、高效与立体化，从而促进思政教学从过去的被动接受转向深度共情交流，最终形成动态、开放的思想共育新格局。
在认知层面，教育者借助人工智能分析多维数据生成学生的思想认知画像，及时了解学生的思想困惑与兴趣领域，实现思想政治教育的精准化与个性化[5]。大数据分析揭示群体舆论趋势，为主流思想传播提供依据，使教育内容与方法更契合学生的认知规律与思想需求。
在价值生成层面，思想政治教育利用人工智能的情感计算与虚拟交互技术，强化体验性与感染力。借助虚拟现实和情境模拟，学生能够在沉浸式体验中深化对理想信念的理解与认同，在情感共鸣中实现价值内化与信仰升华。
人工智能与思政引领力的融合可概括为“技术支撑–话语优化–认同生成”的协同模式。技术为思想政治教育提供智能化支撑，语义理解优化思想表达的亲和度，情感交互促进价值认同的内生共鸣。人工智能赋能思想政治教育，不仅是教学工具的革新，更是教育理念与模式的深度重构。它推动思想传播走向精准化、认知分析走向智能化、价值认同走向情感化，使思想政治教育实现从“经验育人”向“智能育人”的跨越。在此过程中，必须以价值理性统摄技术理性，确保人工智能始终服务于社会主义核心价值体系与学生思想成长的正确方向。
3. 人工智能赋能思政引领力面临的现实挑战
人工智能的快速发展正在重塑教育生态和意识形态传播格局。它一方面极大提升了思想政治教育的效率与创新性，另一方面又对思政引领力的价值内核和运行机制提出了严峻挑战。在人工智能深度融入教育的背景下，思想政治教育面临的不仅仅是简单的教学方式的变革，更涉及教育主体、价值逻辑与传播生态的系统性重构等方面。当前人工智能赋能思政引领力的主要挑战体现在主体弱化、价值偏移与话语权稀释三个方面。
3.1. 主体层面：教师主体性弱化与人文关怀遮蔽
人工智能的深度融入在提升思想政治教育效率的同时，也正在悄然改变教师在教育过程中的角色定位。思想政治教育的本质在于“以人育人”，教师通过价值引导、思想感召和情感交流影响学生的精神世界。然而，在以数据和算法为核心的智能教育生态中，教师的主体性正面临结构性弱化的风险。
在部分高校构建的智慧思政平台中，教学过程被高度流程化与技术化，教师的教学行为被分解为可量化的数据指标，如学习时长、互动频次、任务完成率等。这类平台在实践中往往以算法生成的分析结果作为教学决策的重要依据，使教师对学生思想状态的判断逐渐依赖系统反馈，而非基于教育情境的综合把握。
从更深层次看，教师主体性弱化并非单纯源于技术使用频率的提升，而是源于判断权与意义建构权在不知不觉中向算法系统的结构性转移。在智能教学环境中，教师逐渐习惯于依据系统生成的数据画像、风险预警与教学建议进行决策，这种“思维外包”机制在提高效率的同时，也弱化了教师对教育情境的整体理解与价值判断能力。久而久之，教师不再是思想意义的主动建构者，而是算法流程的执行者，其角色由“价值引领者”向“系统操作者”滑移。已有高校教学实践调查显示，在引入智能教学与分析系统后，教师备课与作业批改时间虽明显缩短，但师生面对面交流与课堂即时引导的时间也随之减少。部分教师在教学访谈中明确指出，课堂节奏与教学重点越来越受系统预设流程影响。智能系统在一定程度上承担了教学设计与过程评价职能，使教师由原本的“价值引领者”转向“技术协作者”，其专业判断与教学创造性空间被压缩[6]。
同时，过度依赖技术工具还可能遮蔽思想政治教育中不可替代的人文关怀维度。当学生的思想成长被简化为一系列可计算的数据指标时，教师难以及时捕捉学生的情感波动、价值困惑与心理需求，思想政治教育中“以情感人”“以理启人”的功能被弱化。相关课堂观察表明，部分智能平台生成的标准化教案虽然在形式上结构清晰，但往往忽略具体教学情境差异，削弱教师对教材进行深度阐释与情境化解读的空间。教师在执行系统推荐方案时，教学行为趋于同质化，思想政治教育的个性化引导功能受到影响。
由此可见，若缺乏对教师主体地位的制度性保障，人工智能极易在不知不觉中削弱教师的思想引领功能，动摇思想政治教育“立德树人”的根本。
3.2. 算法层面：价值非中立本性与隐性意识形态风险
算法作为人工智能运行的核心机制，其作用并不仅限于信息处理和内容分发，更深刻地重构着价值判断的生成方式。当算法以“客观推荐”“智能生成”的技术形式介入思想政治教育时，本应由教育主体承担的价值判断与意义阐释过程，逐渐被转化为看似中立的技术选择过程，价值判断被“自然化”“客观化”，从而掩盖其内在的意识形态取向与价值冲突。这种将价值判断交由技术系统完成的过程，并非单纯的技术风险，而是一种典型的价值判断异化机制，是人工智能时代思想政治教育面临的深层结构性问题。
这种矛盾在实践中首先表现为算法推荐机制对思政教学流程与内容生态的干扰，从而影响思政引领力。当前多数智能平台以点击率、停留时长等指标作为核心优化目标，致使算法倾向于优先推送娱乐化、碎片化的“高流量”内容，而体系性强、理论深度高的思想政治教育资源则在推荐序列中边缘化。这加剧了学生的“信息茧房”与“回音室”效应，使其难以接触多元、辩证的思想观点。
更深层的风险在于算法的不可解释性与潜在的导向偏差，即所谓“算法黑箱”问题。人工智能的决策过程高度复杂，其从输入到输出的内在逻辑难以追溯与审视，这导致两大隐患：一是在内容生成环节，若训练数据中包含未被有效清洗的偏见信息或片面价值倾向，算法可能在其输出中系统性复制并放大这些偏差，却以“客观知识”的形式呈现，形成“欺骗性价值对齐”——表面上符合问答要求，实则偏离主流价值导向。二是在多模态内容识别与监管环节，现有技术对图像、视频、音频中隐含的价值倾向与语义理解仍存在盲区，难以实现有效的内容安全过滤，为不当观点的传播预留了空间。
在某些智能学习系统中，由于算法训练数据主要来源于通用语料，而非经过价值审查的本土化内容，系统在生成关于伦理、历史、社会议题的解释时，出现了显著偏差。有案例显示，在分析特定文化背景下的经典文本如《论语》或古代政治哲学时，AI系统往往将深刻的思想内容压缩为简化的道德箴言，忽略其历史语境与文化意涵，导致学生难以形成对经典著作的全面认知，削弱了思政教育中文化传承与价值引领的效果[7]。
3.3. 传播层面：思政话语权的稀释与价值认同的分化
人工智能推动信息传播进入“算法主导”的时代，思想政治教育的传播场域和受众生态随之发生深刻变化。传统的思政传播依托现实课堂，通过教师灌输理论，强调自上而下的思想引领，更注重教师的权威性。而在智能媒介环境下，信息传播呈现碎片化以及多中心化特征，思想政治教育的话语权面临被稀释的风险。
一是算法推荐机制限制主流思想内容传播。学生作为“数字原住民”，主要通过社交媒体、短视频平台等渠道获取信息，这些平台的推荐算法以流量和停留时长为导向，优先推送用户偏好内容而非主流价值内容，思想政治教育类内容难以获得“优先曝光权”。主流意识形态在信息洪流中处于弱势地位，思政引领的传播面和影响力被大大压缩。
二是人工智能进一步模糊了信息的真实性与价值边界。人工智能生成的内容具有“去作者化”特征，容易产生大量思想模糊、立场不明的内容并且广泛传播。“信息泛滥”稀释了主流话语的权威性，使广大学生在真假难辨的环境中产生思想迷茫与价值混乱。如果缺乏有效的引导与辨析能力，学生群体将被算法塑造的“拟态现实”影响，削弱对主流价值的认同。
三是人工智能时代的信息传播强化了个体化与情绪化趋势。学生依赖算法推送形成的“个性化信息流”接触形形色色的思想，更多依靠情感共鸣而非理性思考形成价值判断。思想政治教育原有的集体学习、理性讨论在数字时代逐渐弱化，学生的思想认同呈现碎片化以及浅表化特征[8]。
在算法主导的信息环境中，学生形成的价值认同呈现出“拟态化”特征，即认同并非源于理性反思与现实实践，而是对算法塑造的信息环境的被动适应。这种认同表面上表现为态度一致，实则缺乏稳固的价值根基，一旦算法环境发生变化，认同结构便迅速瓦解。
4. 人工智能赋能思政引领力的重构路径
上述分析表明，人工智能对思想政治教育的影响并非停留在工具层面的效率提升或技术风险，而是通过重塑判断权、话语权与认同机制，引发了价值判断被技术“自然化”“客观化”的系统性异化问题。正是在这一背景下，思政引领力的重构不能停留于技术优化或手段修补，而必须围绕“价值判断权的再确认与再掌控”，从主体、算法与传播三个层面进行系统回应。基于此，本文从强化教师引领、构建可信算法以及重塑智能传播体系三个维度，提出人工智能赋能思政引领力的重构路径。人工智能的出现，不仅是一场技术革命，更是一场关于“人–技术–价值”关系的深刻变革。思想政治教育作为塑造人思想与信仰的核心环节，必须积极回应这一变革，充分发挥思政引领力，以创新姿态实现理论体系与教育模式的重构。在应对人工智能带来的伦理、算法与传播三重挑战基础上，构建科学合理的重构路径，是提升思政引领力、实现“技术赋能与价值引领协同共生”的关键。人工智能赋能思政引领力的重构路径应遵循“以人为本、技术向善、价值优先”的基本原则，从教育主体、算法机制、传播体系三个维度协同推进。
4.1. 主体维度：强化教师引领与人机共育
在人工智能深刻嵌入教育领域的过程中，思想政治教育的人文本质决定了教师始终是价值传递与思想塑造的核心力量，其主体地位不会被技术所让渡。面对生成式人工智能带来的算法替代、数据依赖与技术理性压迫，思政引领力亟需通过强化教师引领与人机共育重构，在技术赋能中实现教师主体性的重塑与升华。马克思主义认为人的能动性、创造性与自主性是辩证统一的，这决定了思政课的主体依然是教师。教师在价值引导、情感沟通与思想启迪中发挥着独特作用，这是生成式人工智能无法取代的。生成式人工智能作为辅助工具，可以提供丰富的教学资源与精准的学情分析。构建以教师为核心、人工智能为辅助的育人模式，是重构思政引领力的必然选择。
教师的技术素养与思政智慧需实现双向提升。教师既要掌握人工智能的基本运行逻辑与功能边界，更要具备批判性使用技术的能力。通过智能课堂分析系统捕捉学生的认知状态，借助情感计算技术识别心理波动，教师能够在数据支持下开展更具针对性的价值引导[9]。然而，技术始终是手段而非目的，教师的思政智慧体现在对技术生成内容的审辨、筛选与重构之中，体现在将算法输出的“信息流”转化为具有思想深度的“意义网”的过程中。
思政教育需要平衡算法理性与情感理性，突出思政教师的“育人”底色。人工智能可以模拟人的语言与逻辑，却无法真正理解人的情感、价值以及信仰。思政课教师以身体力行、情感投入与人格魅力，构筑了教育中不可替代的“人文画面”。通过共情交流、情境设立与榜样示范，教师将抽象理论转化为具身体验，将外在要求内化为自觉追求。此外思政教师还应善于将人工智能的计算优势融入教学实践，在关键环节保持人的判断与干预，防止教学沦为技术的附庸。
建立“教师–人工智能–学生”三位一体的共育机制，是构建人机协同育人新范式的制度保障。人工智能负责数据采集、分析与内容生成，教师负责价值判断、引导与关系建构，学生则在互动中完成知识接受、思想碰撞与价值内化。教师作为系统主导者，既要善用技术扩大教育影响半径，也要警惕技术对教育本真的异化。在运用人工智能时，教师需对其潜在的文化偏见、历史虚无主义等风险保持警觉，避免陷入“唯数据论”的陷阱。只有这样才能实现技术理性与价值理性的动态平衡。
总之，在人工智能视域下重构思政引领力，必须坚持以教师为主体、以技术为赋能、以育人为根本的基本立场。思政课教师应在技术融入的复杂教育场域中，不断提升政治自觉、理论自信与情感温度，以价值理性驾驭工具理性，以人文精神引领技术逻辑，真正成为学生思想成长的“领头雁”和价值选择的“定盘星”。
4.2. 算法维度：构建可解释与可信任的人工智能系统
人工智能的算法决定了信息推荐、知识传播与价值引领的方向，这深刻影响着思想政治教育的效果。在新时代的思想政治教育中，推动人工智能技术的合理运用，尤其是推荐算法的有效赋能至关重要。而要实现人工智能对思政引领力的有效赋能，不仅需要利用算法的技术优势，还要在此过程中融入价值理性，推动算法从“价值中立”转变为“价值嵌入”，具有明确的思想导向。推进算法的透明化与可解释化，将社会主义核心价值观融入算法设计，并建立健全伦理监管机制是实现算法赋能的有效途径。
推动算法透明化与可解释化是实现人工智能赋能思想政治教育的基础。算法透明化使管理者、教师和学生等主体能够理解算法决策的依据，这不仅增强信任，还能防止推荐过程中产生的偏见。推荐算法通过分析用户历史行为、兴趣偏好和社会网络等数据做出决策，但中间过程不透明，“黑箱”特性让教师难以理解背后的决策逻辑，导致在开展思想政治教育时内容不具有针对性。推动算法的透明化和可解释性，让教师明晰算法的决策框架，识别潜在的误导性推荐，及时对算法推荐内容进行干预与调整，确保思想政治教育的正确性与全面性。
将社会主义核心价值观嵌入算法设计，确保人工智能在思想政治教育中发挥正向作用。应从推荐算法源头融入社会主义核心价值观，确保推荐的内容符合主流意识形态。在算法训练阶段引入价值标签，将“思想正确性”“政治导向性”和“社会效益”作为评价标准，确保推荐内容的合规性。在思想政治教育课中，利用推荐算法为学生提供个性化、精准化的思政学习资源，通过嵌入价值导向，引导学生树立正确的世界观、人生观和价值观，从而增强思政教育的有效性。
建立健全算法伦理监管机制，防止算法滥用，构建可信任的智能系统。在人工智能赋能思政引领力的实践中，必须重视算法的伦理问题。过度依赖算法，将导致技术滥用、信息失真和意识形态错位等问题。必须建立完善的伦理监管机制，明确算法在思政教育中的伦理责任。完善算法审查机制、内容追踪机制和责任追究机制，及时发现并纠正算法的偏差，防止错误思想的传播，确保算法在思政教育中始终发挥正向作用。而算法伦理审查不仅是技术层面的问题，还涉及政治、文化和社会层面，需要各方共同参与监督。
4.3. 传播维度：打造智能化话语体系与情感传播机制
在人工智能深度介入信息传播的背景下，只有在传播维度进行深刻重构，构建一种智能化的新型话语体系与情感化的深度情感传播机制，才能应对思政话语权稀释与价值认同分化的挑战。
构建智能化话语体系，首要任务是对主流理论话语进行现代性转译。这需要充分运用自然语言处理与语义分析技术，对思想政治理论的核心概念和逻辑框架进行深度解剖，将体系化的理论阐述转化为符合网络传播规律、贴近学生认知心理的多元符号，实现内容的精准适配。这种转译不是简单的语言转换，而是在坚持理论内核、保持政治严肃性的前提下，增强表达方式的亲和力，使主流话语在算法推荐中重新获得竞争力。
在话语创新的基础上，构建基于情感计算与沉浸式体验的情感传播机制。思想政治教育取得良好成效高度依赖于理性认知与情感共鸣的协同作用。教育者可以利用人工智能的情感计算技术对文本、语音及微表情进行分析，动态感知学生的情感变化。虚拟现实与增强现实技术则可以帮助构建高度仿真的历史情境、道德困境和社会实践场景，让学生跳出抽象的理论学习，在具身化的体验中获得更深层次的情感共鸣和价值体验。技术赋能下的情感传播机制可以减少纯算法推送带来的情感疏离，重新搭建起教育过程中的共情纽带，推动价值认同从外在认知向内生信念转化。
为确保智能化传播的精准与安全，需要建立一套由人工智能驱动的动态舆情监测与反馈系统。该系统能实时追踪和分析学生群体在网络平台上的舆论热点、思想动态和情感倾向，通过大数据精准识别主流价值传播的效果与风险，辅助教育主体从宏观上把握思想舆情的整体态势，同时在微观上了解学生个体的思想情况。这不仅能促进思想政治教育实现从静态传授到动态引导、从统一施教到精准施策的转型，还能破除算法带来的信息茧房与认同分化问题，重塑思想政治教育在智能传播生态中的主动引领地位。
4.4. 原则升华：以人为本、技术向善、价值优先
综上所述，人工智能赋能思政引领力，是一项涉及技术应用与育人本质深度融合的系统工程。从主体强化、算法可信到传播创新的路径探索，并非彼此割裂的技术性修补，而是在统一的价值原则下协同推进的有机整体。重构过程的关键在于实现从“工具理性”的被动适应到“价值理性”的主动驾驭，其核心遵循以下三大基本原则[10]。
第一，必须坚持“以人为本”。这是所有技术赋能行为的出发点和落脚点。人工智能的应用绝非为了替代或削弱教育者的主体地位，恰恰相反，其终极目标是强化教师的价值引导作用、激发学生的思想创造力。在“教师–人工智能–学生”的三元关系中，人的全面发展、情感共鸣和价值生成始终是最高追求，技术扮演着赋能与辅助的角色，确保教育保持应有的“人文温度”与“思想深度”。
第二，必须坚持“技术向善”。针对算法的潜在风险和可能导致的伦理困境，人工智能的设计与应用不能奉行“价值中立”或“效率至上”的原则，必须受到伦理的约束，以教育公平与正义为正确导向。通过构建可解释、可审查、可信任的算法机制，从源头上将社会主义核心价值观融入技术设计，才能有效防范数据偏见、信息茧房和意识形态渗透，引导技术力量服务于立德树人的根本任务。
第三，必须坚持“价值优先”。在智能时代多元思潮交织的复杂背景下，任何形式的技术创新都不能偏离思想政治教育的政治方向和意识形态属性。主流价值引领是思想政治教育的灵魂，也是统摄技术应用的“定盘星”。无论是智能化话语转译还是情感化传播，都必须以巩固马克思主义在意识形态领域的指导地位、强化社会主义核心价值观的内在认同为根本遵循，确保技术赋能最终强化思政引领力的价值内核。
唯有将“以人为本”作为价值基点，以“技术向善”约束工具理性，以“价值优先”锚定前进方向，方能真正实现技术理性与价值理性的有机统一，推动新时代思想政治教育超越单纯的“智能赋能”，迈向“人机协同、价值共生”的育人新境界。
5. 结论与展望
本研究通过对人工智能赋能思政引领力的系统剖析，论证了一个核心命题：技术赋能的有效性根本上取决于能否成功驾驭思想政治教育的价值理性。研究不仅揭示了智能技术与传统思政教育在传播、认知与情感维度的契合机理，更关键地是指出了二者融合过程中的内在矛盾——技术工具的“效率逻辑”与育人事业的“价值逻辑”之间的冲突。本文构建了一个以“价值优先”为统摄，贯通主体、算法、传播三个操作维度的重构框架，其理论贡献在于揭示了思政引领力在AI时代的独特性——它不仅是教育功能的延伸，更是抵抗技术理性对价值领域殖民的“防御性能力”。研究强调，重构的终极目标并非实现技术效用最大化，而是在人机协同中守护人对价值判断的终审权，防止思维异化与权力关系的不可逆转变。这为解决“智能赋能”与“价值引领”的辩证统一问题提供了系统化的理论参考与实践路径。
展望未来，人工智能赋能思政引领力的探索仍处于动态发展的初级阶段，以下方向有待进一步深化：其一，在技术伦理层面，需加强对生成式人工智能多模态内容的意识形态语义识别与纠偏技术研究，从源头筑牢“技术向善”的防护网。其二，在实践层面，亟待构建一套可操作、可评估的“人机协同”思政教学范式与效果评价体系，推动理论路径向实践探索转化。其三，在理论深化层面，需要在马克思主义理论指导下，进一步厘清人机互动中的价值传导与思想认同机制，关注智能环境下学生价值观生成与演变的新规律。只有持续推动技术应用、教育实践与理论反思的良性互动，才能在人工智能时代牢牢掌握意识形态主导权，使思政引领力在人机共育的新格局中焕发持久而深厚的生命力。