1. 引言
伴随着新一代人工智能的发展应用，大数据分析、机器学习、智能推荐、学习行为监测等技术不断进入高校教育教学与治理实践中，并给传统的教育教学模式及育人方式带来了巨大冲击，在落实立德树人的根本任务上，高校思想政治教育居于重要位置，并且在数字化发展的时代背景之下迎来了新机遇。早在2019年5月，习近平总书记向国际人工智能与教育大会致贺信时强调：“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]。2024年9月，习近平总书记在全国教育大会讲话中提出“思政引领力”的概念，并将其作为建设中国特色社会主义教育强国的“六力”之首[2]。中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要(2024~2035年)》重点强调了要“推动思想政治工作和信息技术深度融合”，以及要“促进人工智能助力教育变革”来支撑教育高质量发展，表明人工智能逐渐成为了高校思想政治教育数智化转型的重要技术支持手段。
在实际运用中，人工智能通过对学生的学情、网情、舆情进行数据分析，在某种程度上提高了高校思政教育管理工作的精准化程度，为教学安排、教学监控以及资源分配提供了一定便利条件。部分高校利用智能平台实施思想政治教育，在课程管理、学生画像、内容推送等方面取得了一些成绩。不过，思政课教学不等于知识传授或者管理工作，而是以立德树人为核心的育人过程，并不是所有工作都能够量化评估。
人工智能技术内蕴的技术理性、算法逻辑、数据导向，赋能高校思政教育的同时也会对思政教育的价值属性和育人逻辑带来深刻影响。实践中的过度工具化和技术至上倾向，忽视价值引导和人的主体性，将会把思政教育简单地还原为一个可计算、可控制的过程，从而使其应有的思想引导作用被弱化，甚至出现育人的目的偏离现象。
因此，如何正确认识人工智能赋能高校思政教育的内在逻辑，如何正确对待技术理性和价值理性之间的问题，是当下高校思想政治教育理论研究和实践探索急需回答的问题。目前的研究更多是从技术的应用及模式的创新来阐述人工智能给思政教育带来的好处，比如生成式人工智能在人机协同[3]、资源整合[4]、情境模拟[5]与教学交互[6]方面带来的方法性革新，而对于技术赋能带来的价值风险、主体性消解及治理困境重视不够。与侧重技术功能或应用模式分析的既有研究不同，本研究立足思想政治教育的价值属性，从技术理性与价值理性的张力视角出发，系统分析人工智能赋能高校思想政治教育的现实困境，并在此基础上探讨其规范化实践路径。
2. 人工智能赋能高校思想政治教育的内涵与理论基础
2.1. 人工智能赋能高校思想政治教育的内涵界定
在本研究中，“人工智能赋能高校思想政治教育”是指把人工智能运用于高校思政教学与管理的辅助与支撑性实践，为教学流程、学习行为、学生管理以及教育资源配置等环节提供技术支持，但不包含以人工智能取代人类进行价值判断和思想引导的介入。人工智能在思政教育中的合理定位，应是服务育人目标的技术工具，而非主导教育过程的决策主体。
具体而言，在人工智能背景下对高校思想政治教育进行创新应用主要有三种形式：一是借助大数据分析提高教育治理科学化水平，为高校思想政治教育决策提供借鉴；二是借助智能化平台改善教学组织模式，帮助高校思政课教师完成课程教育教学以及学生的管理任务；三是借助信息技术扩大思想政治教育的传播途径，提升教育广度和及时性。上述应用在某种程度上扩展了思想政治教育活动场域，然而其有效运转仍需依赖价值引导及规范规约。
2.2. 人工智能赋能思政教育的理论基础
首先，在理论上，人工智能技术应用于高校思想政治教育需要坚持以马克思主义关于人的全面发展理论为指导。马克思主义认为，教育的根本目的是为了促进人自身的思想发展和价值建构，并不是简单的工具理性目的论。这就为人工智能介入高校思想政治教育指明了价值导向标尺，也就是工具的使用应该有利于促进人自身的发展，而不是相反地用机器来改造人的思维方式。
与此同时，教育的技术伦理也要求人们在运用技术手段的过程中，秉持一种价值理性的优先性，避免技术理性对于教育理性的消解，思想政治教育工作尤为重视价值引领，因此尤其要注意技术工具的应用边界；在有清晰的价值导向及责任承担意识的情况下，人工智能介入才有意义。
2.3. 人工智能赋能思政教育的内在逻辑与作用机制
就其内部机理而言，人工智能助力高校思想政治教育不是简单的信息技术叠加，而是在重构信息获取途径、教育治理体系和教学组织架构的过程中对思政教育的运行模式进行总体性的影响作用。人工智能主要是通过数据收集、过程反馈及决策参考等方式参与思政教育的组织和实施。
首先，在于人工智能通过对学生的日常学习情况以及心理变化进行长期的数据统计，可以更好地为高校思想政治教育工作提供精准的数据支持，使得思想政治教育管理工作可以更加迅速地适应学生的思想变化情况；其次，在于人工智能技术依托自身的平台优势，改变了思想政治教育信息传递的方式方法，变教育内容供给模式为单向式传播到多点式发送。
但是，这些功能实现的背后也增强了技术理性的思政教化场域的可见性。如果没有价值引领和制度规约作为保障，“赋能”有可能从服务于育人的角度转变为支配育人过程的角度，并进而反向作用于思政工作的价值定位以及主客体关系建构之中。
3. 人工智能推动高校思想政治教育所面对的现实难题
3.1. 技术理性扩张对思政教育价值引领功能的冲击
AI技术追求高效化、定量、可控，在某种程度上适应了当前高校教学管理精确化的客观要求；但思政工作育人功能是潜移默化的、持续性的，不能完全用简单数字来反映。现实情境中，一些高校在实施智慧思政过程中，习惯性采用学习时间、点击次数、任务完成率等量化数据作为关键评价标准，会导致将思政育人目标简单归结为可以被机器处理的行动数据，忽视学生的思想认同和价值内化。
此外，在将技术指标作为教育评价重要参照的同时，也改变了对思政教育目的的表述方式。价值目标随着制度运行过程中的不断转译而变成系统的参数以及管理的指标，很容易在实际操作中被弱化甚至忽视掉；如果长时间以来都是用技术的评价体系来指导思政教育实践，那么它的规范性和导向性就会被技术的标准代替，不能发挥思想政治理论课在价值引领上的特殊作用。
不仅如此，在某种程度上也改变了思想政治教育资源的内容提供模式。如果思想教育的内容是根据学生的过往行为来提供的，就会造成教育资源内容的重复和价值观认同的一致性，而基于用户偏好的数据分析所提供的内容也会丧失思想政治教育的思想引领功能和价值评判功能，导致其不能很好地起到指导学生思想成长的作用。
3.2. 人工智能介入背景下思政教师主体性面临弱化风险
首先，思想政治教育具有鲜明的价值导向性和情感感化性，教师是思想政治教育教学的主导力量和主要实施者。当前，随着人工智能广泛应用于高校思想政治教育中，一些学校过分夸大了人工智能系统的管理控制力和评价反馈能力，弱化了高校思想政治教育工作者的主动权。
具体到实践中，在教学行为上，由技术系统产生的分析结果会被赋予权威性地位，教师在进行教学内容的选择及教学方法的改变等方面更多的是听从于算法的建议，可能会弱化自身的专业判断力；在组织运行方面，如果过多地将教学决定交给技术系统，则会使得责任主体产生模糊化的趋势，若育人效果不佳，易将责任推卸给技术平台或者系统，弱化了教师开展思政育人的责任担当和职业使命感。
其次，教师主体性的削弱还有可能抑制思政教育工作者的创造性发挥。思政教育有效实施往往需要教师结合具体情况做出价值判断和随机引导，技术系统标准运作机制不能取代教师面对复杂的思想问题时所作出的价值判断。一旦教师实践过程中产生对技术工具的依赖心理，则是在一定程度上制约了思政教育的创新性开展。
3.3. 数据治理与伦理风险对思政教育规范运行的制约
人工智能助力高校思政工作需以大学生数据为支撑进行挖掘利用。而大学生的思想行为信息属于比较敏感的信息，在没有具体规定的情况下会产生侵犯个人隐私安全[7]以及伦理方面的问题。学生的数据一旦泄露，受影响的不仅是个人隐私，更会动摇学生对课堂的信任，动摇对人工智能教育模式的信任，阻碍思政教育顺利推进[8]。也存在部分高校在实际操作过程中会涉及收集利用信息不透明的情况发生，这可能会侵害大学生的权利与利益，从而导致其对思政课学习的态度和效果不佳。
其次，在应用过程中存在将学生的相关信息进行算法分析而造成标签化的现象，容易导致思想政治教育方法同质化，对学生的思想动态变化以及个性化特征缺乏足够的关注。目前针对利用人工智能辅助开展大学生思想政治教育的工作还处于探索阶段，并没有建立相对完善的管理制度来保障信息的安全、算法公开以及权责明确等相关问题。这也从某种程度上限制了人工智能助力高校思政教育的规范化发展。
4. 在人工智能支持下推进高校思想政治教育的实践途径
针对上述现实困境，有必要从价值导向、主体地位和制度保障等层面，系统推进人工智能赋能高校思想政治教育的实践优化。
4.1. 坚持价值主导原则，科学界定技术赋能边界
高校在开展人工智能技术支持下的思想政治教育实践中，始终要把立德树人作为中心环节，并且不能忘记技术只是手段这一基本理念，在建设及使用智慧思政的过程中把价值引领的要求融入到技术中去，在制度文本上规定人工智能在思想政治工作中的作用范围，避免让技术理性取代育人的目的。
4.2. 强化思政教师主导地位，优化技术赋能下的育人机制
在高校人工智能赋能思想政治教育中，还应在制度上进一步突出思政教师的主体地位。学校应将教师对于相关技术分析结果的解释权、决定权落实到位，并积极探索教师参与技术应用平台的设计及评价过程，开展类似于“人机协同教学能力培训”的具体课程模块，让技术赋能更好地服务育人工作。
4.3. 健全数据治理与伦理规范，保障技术应用规范运行
高校还要从顶层设计上建立人工智能助推思想政治教育的数据治理体系，明确数据收集、使用的边界以及管理规则，坚持数据最小化的原则；推动算法透明、问责机制建设，构建“思政数据伦理审查委员会”的具体职能架构，把伦理审查纳入智慧思政建设中，为人工智能在思想政治教育领域的合理使用保驾护航。
5. 结论与反思
人工智能技术虽然可以给高校思想政治教育教学方式方法改革带来新工具，但它对高校思政教育工作的赋能作用并不是一蹴而就的，而是需要我们根据思想政治教育所具有的价值属性来加以考量，并以实现思想政治教育育人的最终目的作为指导。基于此，笔者立足于当前人工智能赋能高校思想政治教育存在的主要困境进行了剖析，并且提出了解决的方法途径。
同时说明，本研究更多地偏重于理论性的逻辑梳理，在以后的研究中，应当基于高校智慧思政的现实推进情况，进一步对人工智能的使用效果及风险治理机制进行实证检验，不断丰富人工智能助推高校思想政治教育的理论和实践。