1. 引言
党的二十大报告明确指出，“推进教育数字化，建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国”[1]。2020年，《关于加快构建高校思想政治工作体系的意见》指出，要“把新媒体技术引入高校思想政治理论课教学”[2]。在数字化浪潮席卷全球的当下，思政教育数字化转型已成为不可逆转的趋势。在此背景下，生成式人工智能作为数字技术的前沿成果，为高校思政课的创新发展带来新机遇的同时，在融入过程中也不可避免会触发教育主体异化与人工智能的越位、教育主体间情感联结弱化等潜在伦理风险。深入研究生成式人工智能融入高校思政课过程中的价值意蕴以及可能出现的伦理风险，并针对这些风险提出相应的应对策略，有助于丰富思政教育数字化转型的理论体系，构建人工智能时代思政教育的伦理规范框架，进而为高校思政课在数字化实践中规避伦理风险、实现健康发展提供实践层面的参考，为推动思政教育在技术赋能下提高“立德树人”成效提供理论参考和现实镜鉴。
2. 生成式人工智能赋能高校思政课的价值意蕴
“要运用新媒体新技术使工作活起来，推动思想政治工作传统优势同信息技术高度融合，增强时代感和吸引力”[3]。生成式人工智能通过智能技术重塑思政时空场域、创新思政内容精准供给、优化思政评价体系，实现了思政课理论认知与情感体验的深度融合、价值引领与知识传授的有机统一、评价模式的科学转向，为高校思政课数字化转型提供重要价值。
(一) 重塑思政时空场域
生成式人工智能通过打破传统课时限制构建全周期实践学习链、融合虚实场景打造生活化育人空间，精准回应高校思政课对实践性与亲和力的本质要求，为理论价值引领与情感共鸣的深度融合提供创新路径。
重塑思政时空场域打破了传统教学的时空桎梏，使思政课从封闭的课堂讲授转变为开放的价值浸润过程。在时间维度上，生成式人工智能突破传统课时的线性限制，构建起“理论认知–实践转化–反思升华”的全周期学习链。思政课的实践性特质要求理论需在持续的情境训练中内化为行为自觉，而生成式智能技术通过动态生成与社会现实衔接的实践课题，推动学生从被动接受知识转向主动探究社会议题，并依托实时反馈的智能分析系统，精准识别学生认知偏差及生成个性化改进方案，形成“学习–实践–修正”的闭环体系。这种时间维度的重构，让思政教育从45分钟的课堂教学延伸为贯穿日常的价值养成过程，使理论认知在持续的实践验证中转化为学生的行动自觉。在空间维度上，生成式人工智能通过虚实融合的技术架构，将抽象的思政理论转化为可感知的生活化场景，显著增强教学亲和力。思政课的亲和力本质上要求理论话语需贴近学生认知习惯，智能技术通过自然语言处理将政治术语转化为青年群体熟悉的表达范式，消解理论与生活的疏离感。生成式人工智能借助与VR和AR技术的协同，构建沉浸式虚拟实践场域，让学生在交互体验中直观感悟抽象概念的实践内涵。这种空间维度的拓展，使思政课突破物理教室的边界，在虚拟情境与现实生活的交织中，让理论话语既有思想高度又充满情感温度，促进教育效果从认知层面的接受提升至情感层面的认同。
(二) 创新思政内容精准供给
生成式人工智能依托深度学习、自然语言处理等技术特性，针对思政课“政治性与学理性相统一、价值性和知识性相统一”[4]的特性，从学生学习与教师教学双重维度突破传统“标准化灌输”局限，创新思政内容精准供给。
思政课内容与其他课程的区别，在于其兼具知识传授与价值引领的双重属性。思政课既要传递马克思主义理论体系的知识内核，更需通过意识形态教育、理想信念教育等内容，实现“立德树人”的根本任务。高校思政课的特质决定了思政内容供给必须兼顾理论深度与价值高度，而生成式人工智能的嵌入正从学生学习与教师教学双重维度，突破传统思政课“标准化内容灌输”的局限，构建起契合思政课特殊性的创新精准供给模式。在学生学习层面，生成式人工智能通过构建价值导向的智能推荐机制，实现了知识传授与价值引导的有机统一。传统思政课“一刀切”的内容输出，难以兼顾学生差异化的价值认知基础，而智能技术通过深度学习算法，不仅能分析学生的知识掌握程度，更能识别其价值倾向，从而生成知识传授与价值引导的双轨化内容。这种基于价值维度的个性化供给，使思政内容从“普适性知识体系”转化为“定制化价值引导方案”，精准回应了思政课“因事而化、因时而进、因势而新”[5]的要求。在教师教学层面，生成式人工智能助力实现思政内容的“政治性创新转化”。区别于其他课程对知识创新性的单一追求，思政课内容创新必须坚守马克思主义指导地位，在坚持政治方向的前提下实现表达创新。智能技术通过分析海量思政教学数据，能提取核心价值要素并转化为符合时代语境的表达形态，将抽象理论转化为结合校园实践的解读方案。这种“政治引领 + 创新表达”的内容生成模式，既避免了传统教学中教材内容滞后于时代的问题，又确保创新内容不偏离思政教育的价值轨道，实现了“守正”与“创新”的有机统一。
(三) 优化思政评价体系
当下思政评价体系面临评价目标与育人本质的脱节、评价过程的断裂与滞后性、评价维度的单一化的局限。“要深化教育体制改革，健全立德树人落实机制，扭转不科学的教育评价导向”[6]。生成式人工智能在评价模式上实现从“结果量化”到“过程导向”的转变，在评价功能上完成从“滞后诊断”到“前摄干预”的升级，在评价维度上达成从“单一指标”向“多元融合”的重构，为破解当前思政评价体系困境提供了系统性解决方案。
思想政治理论课作为塑造学生价值观、培养思想品德的核心课程，其育人效果往往体现在学生思想认知、政治素养和道德品质等内在维度的渐进式提升，这种素质养成的特殊性决定了传统“分数至上”的量化考评难以全面、准确地反映其育人成效。当“理想信念坚定性”“政治认同深度”等核心素养无法通过标准化试卷客观衡量时，生成式人工智能为破解思政课评价难题提供了技术可能。生成式人工智能凭借动态数据追踪技术，构建起“数据采集–实时分析–干预引导”的闭环评价体系，推动思政教育评价实现从“结果量化”到“过程导向”的根本性范式转型。生成式人工智能将非结构化的价值成长数据转化为可视化的“思政素养发展图谱”，使评价不再局限于期末考试等离散节点对知识记忆的量化考评，而是升级为全链条的动态追踪。同时，生成式人工智能通过情感分析算法与行为数据建模技术的协同作用，推动评价功能实现从“滞后诊断”到“前摄干预”的效能跃升，将评价环节融入价值引领全过程，真正实现“以评促教、以评育人”的目标。此外，生成式人工智能借助多模态数据分析技术，推动高校思政课教育评价由“单一指标”向“多元融合”转变，构建起涵盖知识掌握、能力培养与价值认同的综合评价框架。传统评价方式多局限于知识层面的考核，对能力培养与价值塑造的评价相对薄弱。生成式人工智能则通过多模态数据分析，构建了包含知识、能力、价值在内的综合评价体系，分析学生在课堂讨论中展现的逻辑推理能力、在团队合作活动中体现的协作精神，以及在案例分析中显示的价值判断能力等，提升学生的综合素养，从而全面覆盖思政育人目标维度。
3. 生成式人工智能融入高校思政课的潜在伦理风险
马克思指出，“科学技术有时表现为异己的、敌对的和统治的权力”[7]。生成式人工智能的强势介入，也可能为高校思政课带来诸多伦理风险。这些伦理风险贯穿技术应用的全过程，涉及算法、数据、关系、情感、价值等多个维度，对高校思政课稳健前行构成了不容忽视的潜在阻碍。
(一) 智能算法技术缺陷的困境
生成式人工智能本质上是数据驱动的算法应用，其核心在于智能算法的设计与运行。在其融入高校思政课的过程中，智能算法的技术缺陷可能引发价值窄化以及技术认知幻觉等伦理风险，对高校思政课构成潜在威胁。
生成式人工智能训练数据来源广泛且难以完全把控，其中混杂的西方意识形态、历史虚无主义等错误价值观导向内容，以及算法设计因受西方技术主导而形成的话语体系，极易与我国产生冲突。高校思政课的教学目标是向学生传递社会主流意识形态，培养能够担当民族复兴大任的新时代人才。学生若长期接触此类算法输出内容，对主流意识形态的认同感将被削弱，进而动摇思政教育的意识形态根基。
智能算法基于用户行为数据进行精准内容推送，这种“投其所好”的机制易使学生陷入“信息茧房”。在思政课学习过程中，学生持续接收单一价值取向的信息，缺乏多元价值观念的碰撞与交流，导致思维逐渐固化，价值判断能力弱化。并且，群体内的价值窄化还会引发“群体极化”效应，使得极端价值观在小范围内不断被强化，与高校思政课所倡导的主流价值取向渐行渐远，严重阻碍学生正确价值观的塑造。
生成式人工智能生成的内容虽逻辑严密，但并非基于真实理解与思考，仅是算法和数据运算的结果。教师和学生一旦过度依赖这些内容，就容易产生技术幻觉，将算法输出的观点当作真理，从而放弃对复杂思政问题的深度思考与辩证分析。这种依赖不仅会削弱教师和学生的创新思维能力，更会影响其对思政课知识体系的深入理解和掌握，最终制约思政素养的有效提升。
(二) 数据质量与安全隐患的双重挑战
生成式人工智能融入高校思政课的过程中，数据伦理风险主要凸显于数据质量隐患与数据安全漏洞两大层面，这对教学的公正性、可信度以及师生隐私保护构成了深远的影响。
数据质量风险具体体现在偏见渗透与时效性滞后。生成式人工智能性能依赖于大规模精细标注的数据集，而标注精准度关乎模型输出的公正性。生成式人工智能基于人类反馈的强化学习框架(RLHF)，以引导模型优化。然而，标注员在文化素养、能力及地域上的差异，易将无意识偏见引入模型，致使输出内容偏离主流价值，干扰学生对社会主义核心价值观的认知，影响教学公正性。此外，生成式人工智能知识范畴受限于训练数据时效性，难以及时更新。思政课教学常涉及最新政策、时事热点与理论创新，模型因缺乏新数据支撑，生成过时或失真内容，使学生对理论理解滞后，降低教学可信度，严重挑战思政课的权威性与实效性。
数据安全问题在生成式人工智能融入高校思政课的过程中尤为突出，主要表现为师生隐私泄露的风险。生成式人工智能在与师生互动时，需要收集和处理大量敏感信息。这些信息在传输、存储和使用过程中，一旦被恶意利用，将引发严重的隐私侵犯事件。尽管生成式人工智能在高校思政课中的应用越来越广泛，模型规模也在不断扩大，但其防御数据攻击的能力并没有同步提升。这种技术上的不足，使得师生隐私泄露的风险变得愈发严峻且普遍。
(三) 教育主体异化与人工智能的越位危机
生成式人工智能与高校思政课的深度融合过程中，可能引发教师、学生、生成式人工智能三者之间关系的失衡，具体表现为师生主体异化危机以及生成式人工智能的越位风险。
首先，生成式人工智能的广泛应用使教师从教学主导者转变为技术执行者，教师主体地位被弱化。在教学实践中，教师教学主导权被技术逐步取代，转变为技术的附属执行者。这种转变不仅降低了教师的教学热情，还可能引发其对智能技术的恐惧，担忧被技术淘汰，进而自我否定价值与地位。此外，生成式人工智能的智能化功能使教师的专业能力被边缘化。教师形成智能工具依赖，难以根据情境灵活教学，专业敏感度和人文感知能力逐渐减弱，主体性被消解。
其次，生成式人工智能通过个性化推荐和自动化反馈使学生从学习的主动参与者转变为数据的被动接受者，致使学生学习惰化。“要坚持灌输性和启发性相统一，注重启发性教育引导学生发现问题、分析问题、思考问题，在不断启发中让学生水到渠成得出结论”[8]。高校思政课的培养目标之一在于激发学生自主学习和独立思考的能力。然而，在学习过程中，生成式人工智能根据学生的需求推送定制化内容，学生只需按部就班地完成任务，缺乏独立思考和创新能力的培养，这种被动学习模式与高校思政课培养目标相悖，不利于学生学习主体性的发挥。
最后，生成式人工智能在高校思政课中的应用可能导致其从辅助工具转变为教育过程的支配者，形成主体层面越位风险。在教育过程中，生成式人工智能主导师生“自我建构”，弱化人的主体地位。相较于传统人工智能，生成式人工智能具备基于算法、模型和规则的学习与创造能力，在“类人性”方面尤为突出。高校思政课旨在培养学生综合素质和思想道德，是人在实践活动中建构自我、发展自我、实现自我的过程。但生成式人工智能的滥用正压缩人性潜力，取代削弱人的主体地位。
(四) 教育主体间情感联结弱化的隐患
“教育是一门‘仁而爱人’的事业，爱是教育的灵魂，没有爱就没有教育”[9]。思政课不仅是知识传播的载体，更是情感交流与价值观塑造的重要平台。生成式人工智能其冰冷的机器逻辑难以替代教师的情感温度，导致教育过程中师生情感联结的弱化。
人机交互的普及减少了师生之间的直接互动，削弱师生之间的情感联结。在技术理性主导下，原本富含师生互动的教学过程逐渐简化为单一的知识传递，缺乏教师的全面引导与创造性启发。人机交互在一定程度上消解了师生人际交往的核心要素，如思想碰撞、情感共鸣和心灵沟通等富含人类生命特征的交往要领。师生之间本该存在的思维与价值观的碰撞被简化为程序化、单一化的算法运行，充满智慧与温度的师生关系逐渐演变为冰冷、机械的信息符号交换。师生之间情感联结的弱化必然导致个体共情能力的下降和体验感的降低。
生成式人工智能的机械性特征无法取代教师在情感引导中的独特作用。尽管生成式人工智能在人机互动中能通过仿真技术接收学生信号并产生一定的类情感信息，但其交互功能根植于智能算法、逻辑框架与程序代码的运行，本质上仍属于数据归纳统计的范畴，难以真正实现与学生的心灵共鸣或为学生提供精准的情感反馈。生成式人工智能在复杂多维情感体验的精确计算上存在局限，其情感盲区会在一定程度上制约学生的社会情感学习过程，进而阻碍其情感认知、情感调控、情感关系构建与情感责任担当等社会情感能力的深度发展。
(五) 技术理性僭越价值理性的失衡
生成式人工智能以其独特的算法驱动内容生成、个性化学习路径推荐以及即时互动反馈等先进技术，正逐步引领高校思政课步入一个创新发展的崭新阶段。这一技术浪潮为传统教育模式带来了前所未有的变革，极大地丰富了思政课堂的教学手段和表现形式。但当技术效率至上的理念开始在教育领域占据主导地位时，一系列深层次的价值伦理风险也随之浮现，形成了技术理性与价值理性之间的显著失衡。
生成式人工智能驱动的教育技术，其底层逻辑建立在工具理性之上，追求教学过程的标准化、可量化与效率最优化。这种技术理性导向的运作机制与高校思政课“立德树人”的根本任务构成深层冲突。具体来说，生成式人工智能通过数据分析实现的精准知识推送，虽能提升信息传递速率，却缺乏对学生思想动态的深度关照，固化了学生认知思维；智能评测系统提供的即时反馈，虽强化了学习闭环，却忽视学生在价值观内化过程中需要的深度思考和情感体验，压缩了价值观内化所需的反思沉淀空间。这种效率优先的技术逻辑实质上构成了对教育价值的消解。因此，在推动高校思政课创新发展的过程中，我们必须警惕技术理性的过度扩张，坚守价值理性的底线，确保教育技术与思政课程的根本任务相协调、相促进。
4. 生成式人工智能融入高校思政课的伦理风险对策分析
“建立教育与人工智能‘交往’的秩序，由技术控制走向人机共生，实现教育人工智能的可持续发展是教育人工智能伦理研究的最终旨归”[10]。针对生成式人工智能融入高校思政课过程中涌现的算法、数据、关系、情感及价值伦理挑战，提出相对应的伦理消解策略，引导生成式人工智能促进高校思政课的健康发展。
(一) 构建生成式人工智能算法伦理风险全过程监管体系
为有效规避算法伦理风险，从法律规制、风险评估和安全保障三个层面入手，构建算法伦理风险全过程监管体系，确保智能算法的有序运行。
强化法律规制，界定权责边界。政府应加快完善相关法律法规，明确算法应用的法律框架，强化监管职责，将法律价值融入算法设计，以约束算法权力。同时，建立算法审查与备案机制，完善问责体系。“生成式人工智能服务提供者应当依法承担网络信息内容生产者责任，履行网络信息安全义务，确保生成内容合法合规”[11]。
深化风险评估，建立应急响应机制。在算法设计与运行阶段，应纳入风险评估考量，做到“预防为主，响应为辅”。预防机制重点在于加强算法伦理审查与安全设计，从技术源头植入主流意识形态代码，防止敌对势力渗透。响应机制则在于建立算法运行中的风险处理机制，提升算法安全性。具体来说，当算法出现偏差、错误或潜在风险时，高校和智能技术平台能够快速识别并采取干预措施，如调整参数、暂停运行或切换备用算法，确保算法稳定与准确。
构建基于区块链的安全保障体系，打破信息壁垒。利用区块链的分布式账本技术，记录算法的设计、运行和决策过程，确保每一步操作都能被追溯和验证。构建基于区块链的算法安全保障体系，可以有效降低算法被恶意篡改或滥用的风险。同时，高校和智能技术平台能够打破信息壁垒，促进算法设计者、开发者和使用者之间的信息共享与互信，为生成式人工智能在高校思政课中的规范应用提供坚实的技术支持。
(二) 构建高质量数据与全方位安全保障体系
生成式人工智能在高校思政课中的应用，面临数据质量与安全隐患的双重挑战。高校和智能技术平台通过规范数据采集与使用、加强数据安全保护以及建立数据伦理审查机制，确保数据的高质量和安全性，有效规避生成式人工智能在高校思政课中的数据伦理风险。
首先，规范数据采集与使用流程，保障数据质量。鉴于生成式人工智能高度依赖数据进行训练与运行，高校和智能技术平台必须确立严格的数据采集与使用标准，包括明确数据采集的范围、方式与目的，确保数据源的合法性及伦理性。同时，技术开发团队应加强数据预处理环节，通过优化清洗与标注流程，剔除错误、重复及低质数据，确保训练数据的精准性与代表性。此外，高校和智能技术平台的数据集应定期更新，以适应教学需求及社会变迁，避免数据过时或偏差影响生成内容的准确性。其次，强化数据安全保护，维护师生隐私权益。鉴于生成式人工智能涉及大量敏感数据，数据安全保护至关重要。高校及相关技术平台对存储与传输的数据实施加密处理，建立严格的访问权限管理机制，确保仅授权人员可访问和使用相关数据，严格遵守《个人信息保护法》等法律法规，保障学生和教师的隐私权益不受侵害。最后，构建数据伦理审查机制，防范数据滥用风险。建立专业数据伦理委员会，负责数据采集、使用及共享的伦理审查，制定数据使用规范，明确数据使用的边界与限制，严禁将数据用于商业或非教育目的，及时发现并纠正潜在的伦理风险。
(三) 强化教育主体与人工智能的协同共生
保证教育主体与人工智能的协同共生，需从教师主导地位强化、学生主体性提升以及技术角色规范三个方面采取措施，确保生成式人工智能回归教育本质，重塑教育主体地位。
强化教师主导地位，避免技术越位。在教学设计、内容生成和教学评价等环节，教师应始终处于主导地位，将生成式人工智能仅作为辅助工具，避免技术替代教师的教学决策和价值引导。高校通过技术培训提升教师技术素养，增强其与技术协同教学的能力，鼓励教师结合具体情境，灵活应用生成式人工智能，发挥专业判断力与人文情怀，融合传统思政情感与智慧思政，达成教育目标。
提升学生主体性，培养独立思考能力。“把育人为本作为教育工作的根本要求，以学生为主体，充分发挥学生的主动性”[12]。生成式人工智能的应用应以激发学生自主学习和独立思考为目标，避免学生成为算法附庸。教师应采用启发式教学，通过生成式人工智能提供多元观点与案例，引导学生探索问题，培养其批判性思维与创新能力。学生也需增强主体性意识，积极接受多元化的新知识与新理念，有意识地破除“信息茧房”困境，实现从知识接受者向知识创造者的转变。
规范技术角色，防止教育关系异化。在生成式人工智能融入思政课的过程中，学校和技术平台应坚持“育人为本，技术为辅”的原则，明确其功能界限，避免技术过度干预教学过程。学校和技术平台通过明确技术的角色与责任，确保技术服务于教育目标，维护师生的主体地位，防止教育关系被技术主导而偏离正轨。
(四) 重建教育主体间的情感联结
生成式人工智能在高校思政课中的应用弱化了师生之间的情感联结，导致教育过程中人文关怀的缺失。为应对这一风险，需从师生情感互动强化、技术人文融合两个方面采取措施，加强情感智能与人文关怀融合。
强化师生情感互动，避免技术割裂。在利用生成式人工智能带来便捷与高效的同时，教师应坚持传统面对面教学的优势，确保师生之间能够保持直接、深入的沟通与情感交流。在生成式人工智能融入思政课教学过程中，不仅要求教师在课堂上灵活使用技术，更需要教师在交流中给予学生充分的情感关怀，通过倾听、理解和支持，逐步建立起学生对教师的信任与认同。这种基于情感纽带的信任与认同，不仅能弥补生成式人工智能在情感体验上的不足，更能体现思政课立德树人、培养全面发展人才的核心价值。
推动技术与人文融合，增强教育温度。在生成式人工智能的设计与应用阶段，技术开发者和教师应融入人文关怀的理念，确保技术不仅用于知识传授，更致力于强化师生间的心灵沟通与情感互动。适用于理论课程的“AI预习 + 线下共情”教学模式，课前由AI生成预习资料、学生自主预习并由AI反馈疑点，课中教师通过案例教学、面对面交流回应疑点并组织小组讨论，课后学生提交“情感反思日记”、AI负责校对、教师逐一批阅并一对一回应。适用于实践课程的“AI案例生成 + 线下实践”教学模式，前期由AI辅助生成案例与调研提纲、师生协作确定方案，线下实践环节禁用AI，教师带领学生开展实地调研与志愿服务，成果复盘阶段AI负责数据统计与文献整理、师生共同撰写报告并开展分享会。适用于课后情感辅导的“AI情感树洞 + 线上沙龙”教学模式，高校搭建专属AI情感树洞，学生匿名提交情感诉求、AI负责分类整理并生成分析报告，教师根据报告每月组织线上沙龙，邀请嘉宾与学生互动，给予专业指导与情感关怀，让教育过程充满温度与人文关怀，真正实现技术与人文的和谐共生。
(五) 坚守价值理性，防止技术理性僭越
生成式人工智能在高校思政课中的应用过程中，技术理性的过度膨胀正悄然侵蚀着价值理性的领地。为有效应对这一伦理挑战，应从以下几个方面制定路径措施，确保技术能够服务于价值理性的教育目标。
生成式人工智能应作为辅助工具，而非教学过程中的主导力量。它应始终围绕思政课的价值教育目标展开，避免削弱教师的核心引领作用。为避免技术理性对价值理性的僭越，高校和技术平台必须明确界定生成式人工智能在教学中的使用范围、方式及限度，警惕对生成式人工智能的过度依赖，保持教学过程中的人文关怀与情感交流，防止技术理性凌驾于价值理性之上。同时，将技术伦理的讨论融入日常教学，引导教师和学生反思技术发展与人类价值观之间的关系，培养正确的技术认知与价值判断。
此外，为防范技术理性对价值理性的侵蚀，必须建立完善的价值伦理审查机制。由教育专家、技术专家和伦理学者组成价值伦理委员会，对生成式人工智能在思政课中的应用进行价值伦理审查，明确生成式人工智能生成内容的价值审查标准，确保其符合思政课的价值导向和教育目标。价值伦理委员会对教学过程进行全程监督，及时发现并纠正技术理性对价值理性的潜在威胁，确保教学始终以价值理性为核心。