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生成式AI赋能高校思政教育高质量发展
文章字数：2643
当前，高校思政教育正面临从“经验驱动”向“数智赋能”的深刻转型。国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出推动AI与经济社会各领域深度融合，培育新质生产力。这一政策导向为智能社会建设划定了方向，为高校思政教育突破传统育人范式、实现育人效能跃迁提供了遵循。当前，传统思政教育在学情诊断、教学方法、育人模式等方面存在诸多挑战，生成式AI凭借多模态数据处理、智能内容生成、动态场景构建等优势，为破解挑战提供全新可能。深入阐释生成式AI赋能思政教育的理论逻辑并构建实践框架与保障机制，既是落实立德树人根本任务的重要举措，更是推动思政教育创新发展、打通理论阐释“最后一公里”的核心议题。
一、生成式AI赋能思政教育理论根基
生成式AI与思政教育融合，绝非技术与教育的简单叠加，而是教育规律与技术特性的内在耦合，在数据驱动、场景重构、价值引领三个维度形成闭环理论体系，筑牢思政教育认知基石。
一是数据驱动逻辑：破解学情诊断经验依赖。传统思政教育学情分析大多基于课堂互动、考试成绩等单一数据，在全面刻画课堂认知与价值倾向方面能力不足，易陷入经验主义误区。生成式AI通过算法优化，多维度全周期采集学生学习数据：既涵盖课堂到课率、作业完成时效等行为数据，也包括课堂发言、话题评论等文本数据，还采集课堂微表情、语音情感波动等情感数据。通过自然语言处理、知识图谱等手段，将碎片化数据转为结构化学情画像。数据驱动的逻辑，本质是通过技术手段实现教育供给与学生需求精准匹配，契合“以生为本”的教育理念，让思政教育从“大水漫灌”转向“精准滴灌”，有效支撑教学策略优化。
二是场景重构逻辑：打破理论传播局限。传统思政教育大多以“课堂讲授”单向灌输，理论知识抽象晦涩，不利于学生情感共鸣与价值认同。生成式AI与AR、VR技术深度融合，可构建“感知、互动、沉浸”式思政教育场景，如通过AR还原“中共一大”“红军长征”等历史场景，让学生“穿越”时空与革命先辈对话；通过VR模拟“乡村振兴政策宣讲”“社区志愿服务”等现实场景，让学生以“参与者”身份沉浸式实践。场景重构的逻辑，根植于建构主义学习理论中“情境性学习”核心主张，将思政教育价值内核与体验形式有机结合，在互动中深化理解，让思政教育“活”起来。
三是价值引领逻辑：锚定立德树人根本任务。思政教育的核心使命是立德树人，不能因生成式AI应用而偏离。从智能内容生成中融入社会主义核心价值观，到算法优化中规避“信息茧房”与价值偏差，再到人机协同中聚焦价值引领核心环节，生成式AI始终是辅助载体而非主导力量。价值引领的逻辑，既是对思政教育本质的坚守，也是技术赋能的根本遵循，确保生成式AI始终服务于学生世界观、人生观、价值观培育。
二、生成式AI赋能思政教育实践路径
推动生成式AI与思政教育深度融合，需以内容、过程、评价为抓手，构建全链条、智能化育人体系，将理论优势转化为实践效能。
一是推动教学内容供给侧改革。生成式AI推动思政内容供给从同质化转向个性化。一方面，基于结构化学情画像精准适配：对理论基础薄弱的学生，生成通俗化理论解读文本与可视化图谱；对认知水平较高的学生，推送思辨性学术动态与实践案例，让内容适配不同学生认知需求。另一方面，开启实时数据捕捉迭代，深度解读党的二十大精神、中国式现代化实践成果等时政热点，并转化为文本及音视频等多模态教学资源。同时，搭建全国思政资源共享平台，整合各地思政文化资源，通过算法优化实现跨区跨校资源互补。
二是实现教学过程智能化监测。生成式AI贯穿教学全流程，实现“课前-课中-课后”闭环教学管理。课前基于学情画像生成个性化预习方案，帮助学生提前搭建知识框架；课中依托虚拟助教实时参与教学互动，通过语义分析捕捉学生课堂反馈，及时提醒教师优化课程内容；课后结合课堂表现与作业情况，推送针对性复习资源与实践任务，引导学生灵活思辨。依托专属线上教学智能体，打破时空限制，形成“线上互动+线下体验”互补融合格局。
三是促进教学评价体系动态化升级。传统思政教育实施依赖期末考核，不便动态反映学生思想价值内化过程。生成式AI辅助构建了知识、情感、行为三维评价体系：在知识维度，跟踪课程参与度、作业正确率，生成动态知识图谱；在情感维度，情感分析捕捉学生思政情感倾向；在行为维度，记录志愿服务、红色实践等活动参与情况，评估理论转化为实践行动的能力。建立认知预警机制，动态监测学生错误认知，向教师发送干预提示，并及时推送纠正性学习资源，实现评价-反馈-优化闭环管理。
三、生成式AI赋能思政教育支撑保障机制
为确保生成式AI安全有效应用于思政教育，需构建“技术-协同-伦理”三位一体保障机制，防范风险、夯实基础。
一是技术适配机制：推动技术需求与教育场景精准对接。校企联合成立“AI+思政”研发团队，围绕思政教育核心需求开展技术攻关：针对理论教学开发智能解读系统，针对红色教育开发沉浸式场景系统，针对教学评价开发多维数据采集系统，确保评价数据准确全面。建立适配评估标准，从数据、内容、场景等维度定期评估应用效果，实时反馈优化技术方案，让技术适配思政教育场景需求。
二是协同推进机制：构建高质量协同育人格局。生成式AI赋能思政教育要求多方协同：高校将其纳入思政教育发展规划，统筹教务、信息技术等部门及学院力量；思政教师以研促教提升AI应用能力，常态化开展国内外技术交流，深度参与教学创新实践；科研机构提供技术支持与资源保障，破解技术瓶颈。通过整合各方优势，形成高校主导、教师主体、多方参与工作机制。
三是伦理规范机制：筑牢技术应用与安全合规防线。技术应用需守住安全与价值底线，一方面，加强数据安全管理，明确数据采集范围，采用区块链、数据加密等技术保护隐私；另一方面，规范算法伦理，在AI应用中嵌入价值观引导机制，定期审核算法公平性，防范价值偏差。同时，强化教师主导责任，AI生成的教学资源，需及时审核并优化调整，剔除错误信息、精简冗余内容，杜绝技术替代教师，坚守“思政姓党”原则，确保技术创新服务于立德树人根本任务。
生成式AI为高校思政教育高质量发展注入了活力，但技术绝非育人主角，在技术赋能过程中需坚持以生为本，既发挥生成式AI的数据优势、场景优势，又坚守思政教育的政治立场与人文关怀，推动思政教育质量变革、效率变革、动力变革，培养更多具有坚定理想信念、深厚家国情怀的社会主义建设者和接班人。
基金项目：本文系西北工业大学2025年研究生教育综合改革发展创新重点项目（KCJG202557）阶段性研究成果。
作者系西北工业大学科学技术研究院助理研究员
一、生成式AI赋能思政教育理论根基
生成式AI与思政教育融合，绝非技术与教育的简单叠加，而是教育规律与技术特性的内在耦合，在数据驱动、场景重构、价值引领三个维度形成闭环理论体系，筑牢思政教育认知基石。
一是数据驱动逻辑：破解学情诊断经验依赖。传统思政教育学情分析大多基于课堂互动、考试成绩等单一数据，在全面刻画课堂认知与价值倾向方面能力不足，易陷入经验主义误区。生成式AI通过算法优化，多维度全周期采集学生学习数据：既涵盖课堂到课率、作业完成时效等行为数据，也包括课堂发言、话题评论等文本数据，还采集课堂微表情、语音情感波动等情感数据。通过自然语言处理、知识图谱等手段，将碎片化数据转为结构化学情画像。数据驱动的逻辑，本质是通过技术手段实现教育供给与学生需求精准匹配，契合“以生为本”的教育理念，让思政教育从“大水漫灌”转向“精准滴灌”，有效支撑教学策略优化。
二是场景重构逻辑：打破理论传播局限。传统思政教育大多以“课堂讲授”单向灌输，理论知识抽象晦涩，不利于学生情感共鸣与价值认同。生成式AI与AR、VR技术深度融合，可构建“感知、互动、沉浸”式思政教育场景，如通过AR还原“中共一大”“红军长征”等历史场景，让学生“穿越”时空与革命先辈对话；通过VR模拟“乡村振兴政策宣讲”“社区志愿服务”等现实场景，让学生以“参与者”身份沉浸式实践。场景重构的逻辑，根植于建构主义学习理论中“情境性学习”核心主张，将思政教育价值内核与体验形式有机结合，在互动中深化理解，让思政教育“活”起来。
三是价值引领逻辑：锚定立德树人根本任务。思政教育的核心使命是立德树人，不能因生成式AI应用而偏离。从智能内容生成中融入社会主义核心价值观，到算法优化中规避“信息茧房”与价值偏差，再到人机协同中聚焦价值引领核心环节，生成式AI始终是辅助载体而非主导力量。价值引领的逻辑，既是对思政教育本质的坚守，也是技术赋能的根本遵循，确保生成式AI始终服务于学生世界观、人生观、价值观培育。
二、生成式AI赋能思政教育实践路径
推动生成式AI与思政教育深度融合，需以内容、过程、评价为抓手，构建全链条、智能化育人体系，将理论优势转化为实践效能。
一是推动教学内容供给侧改革。生成式AI推动思政内容供给从同质化转向个性化。一方面，基于结构化学情画像精准适配：对理论基础薄弱的学生，生成通俗化理论解读文本与可视化图谱；对认知水平较高的学生，推送思辨性学术动态与实践案例，让内容适配不同学生认知需求。另一方面，开启实时数据捕捉迭代，深度解读党的二十大精神、中国式现代化实践成果等时政热点，并转化为文本及音视频等多模态教学资源。同时，搭建全国思政资源共享平台，整合各地思政文化资源，通过算法优化实现跨区跨校资源互补。
二是实现教学过程智能化监测。生成式AI贯穿教学全流程，实现“课前-课中-课后”闭环教学管理。课前基于学情画像生成个性化预习方案，帮助学生提前搭建知识框架；课中依托虚拟助教实时参与教学互动，通过语义分析捕捉学生课堂反馈，及时提醒教师优化课程内容；课后结合课堂表现与作业情况，推送针对性复习资源与实践任务，引导学生灵活思辨。依托专属线上教学智能体，打破时空限制，形成“线上互动+线下体验”互补融合格局。
三是促进教学评价体系动态化升级。传统思政教育实施依赖期末考核，不便动态反映学生思想价值内化过程。生成式AI辅助构建了知识、情感、行为三维评价体系：在知识维度，跟踪课程参与度、作业正确率，生成动态知识图谱；在情感维度，情感分析捕捉学生思政情感倾向；在行为维度，记录志愿服务、红色实践等活动参与情况，评估理论转化为实践行动的能力。建立认知预警机制，动态监测学生错误认知，向教师发送干预提示，并及时推送纠正性学习资源，实现评价-反馈-优化闭环管理。
三、生成式AI赋能思政教育支撑保障机制
为确保生成式AI安全有效应用于思政教育，需构建“技术-协同-伦理”三位一体保障机制，防范风险、夯实基础。
一是技术适配机制：推动技术需求与教育场景精准对接。校企联合成立“AI+思政”研发团队，围绕思政教育核心需求开展技术攻关：针对理论教学开发智能解读系统，针对红色教育开发沉浸式场景系统，针对教学评价开发多维数据采集系统，确保评价数据准确全面。建立适配评估标准，从数据、内容、场景等维度定期评估应用效果，实时反馈优化技术方案，让技术适配思政教育场景需求。
二是协同推进机制：构建高质量协同育人格局。生成式AI赋能思政教育要求多方协同：高校将其纳入思政教育发展规划，统筹教务、信息技术等部门及学院力量；思政教师以研促教提升AI应用能力，常态化开展国内外技术交流，深度参与教学创新实践；科研机构提供技术支持与资源保障，破解技术瓶颈。通过整合各方优势，形成高校主导、教师主体、多方参与工作机制。
三是伦理规范机制：筑牢技术应用与安全合规防线。技术应用需守住安全与价值底线，一方面，加强数据安全管理，明确数据采集范围，采用区块链、数据加密等技术保护隐私；另一方面，规范算法伦理，在AI应用中嵌入价值观引导机制，定期审核算法公平性，防范价值偏差。同时，强化教师主导责任，AI生成的教学资源，需及时审核并优化调整，剔除错误信息、精简冗余内容，杜绝技术替代教师，坚守“思政姓党”原则，确保技术创新服务于立德树人根本任务。
生成式AI为高校思政教育高质量发展注入了活力，但技术绝非育人主角，在技术赋能过程中需坚持以生为本，既发挥生成式AI的数据优势、场景优势，又坚守思政教育的政治立场与人文关怀，推动思政教育质量变革、效率变革、动力变革，培养更多具有坚定理想信念、深厚家国情怀的社会主义建设者和接班人。
基金项目：本文系西北工业大学2025年研究生教育综合改革发展创新重点项目（KCJG202557）阶段性研究成果。
作者系西北工业大学科学技术研究院助理研究员