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走出“技术陷阱”：从国际教训看思政课数字化转型
文章字数：2081
当技术逻辑僭越育人逻辑，无论媒介如何翻新，都可能在价值传导上走向僵化、空转甚至失信。从国际教训来看，在生成式AI快速渗透的当下，高校思政课数字化转型已不仅是方法优化问题，而是关乎教育政治属性、关乎育人方向底色的时代命题。
一、苏联教训：媒介技术的宣教异化与意识形态空心化危机
二十世纪中后期，苏联有计划地把广播、报纸、宣传画等媒介纳入马克思主义理论传播的总体布局，因而初期做到了全民覆盖、有效动员，但后来运行机制僵化、技术指标固化，这些媒介从思想沟通的载体退化为机械完成宣传任务的工具。例如，在谈到社会现实问题时，本应该运用马克思主义关于社会矛盾等理论进行分析，却被压缩为对《联共（布）党史简明教程》等文本的教条式重复，与当时苏联人民经济停滞、物资短缺的生活实际严重脱节。技术操作的目标从“入脑入心”滑向“应发尽发”“应看尽看”的量化完成度，因此宣传画、广播稿件、学习简报的产出数量成了衡量宣传成效的唯一尺度。
由于“技术工具化”不断加剧，不可避免地导致意识形态的“空心化”：高层理论文本多为写作班子代笔撰写，公开发言多为照稿宣读且漏洞百出，理论与现实的断裂没有被修补，反而被制度化地忽视。戈尔巴乔夫时期的“公开性”改革以否定马克思主义指导地位为明确突破口，这是长期内容失实、脱离群众的结构性崩塌的总爆发。以史为鉴，技术一旦与鲜活的价值关怀、现实问题脱钩，再完备的体系、再大的覆盖面，都不足以维系信仰的韧性及理论的正当性。因此，我国思政课数字化转型必须警惕“技术至上”的误区，即不能单纯追求生成式AI等新技术铺开的速度及表层效应，最后导致工具理性吞没价值理性。
二、东欧教训：量化考核驱动下的形式主义与社会信任流失
东欧社会主义阵营在技术化初期对意识形态教育的安排也照搬苏联模式，即将广播、印刷品、集中学习、政治会议等进行统一部署，但由于当时高度集权的政治体制及相对落后的经济现实，教育过程很快被形塑为“指标管理”的行政流程。学习成效被拆解为可计件的“学习小时数”“材料发放量”“会议出席率”，价值认同的复杂性被粗暴地压缩为数据填报的完成度。因此课堂、报告厅、学习小组都变成了“政治打卡点”，强制参与、语录复诵、统一表态成为日常规训，技术媒介也配合此种行政化节奏沦为形式化展演的工具。
由于该技术配合下所推行的形式主义与当时普遍存在的商品短缺、特权、官僚化等现象形成尖锐的对照，官方所宣扬的“公平”“集体主义”等宣示在民众眼中早已失去可信度。教育内容既不能解释现实困境，又不能回应转型时期民众的种种焦虑，因此技术赋能的每一步都反向加剧公众的政治冷漠及认同疏离。东欧剧变前夜的信任危机，实质上就是“为技术而技术”的空转积累到临界点后的直接结果。以史为鉴，高校思政课的数字化若掉入“唯数据论”的泥淖，以VR访问量、平台登录频次、互动条数等表层指标替代对学生真实问题的回应及对价值内化的检验，那么再先进的生成式AI也只是数字形式主义的放大器，必然与铸魂育人的初衷背道而驰。
三、西方警示：技术中立面具下的价值渗透与算法操控
与苏东显性的宣教方式不同，西方国家在意识形态教育中更习惯于以“技术中立”和“价值无涉”自我标榜，把技术化传播包装成自由、开放、多元的表象，但其数字化教育实践从设计之初就内嵌了明确的价值输出目标。例如，算法根据用户行为数据持续向用户推荐个人主义、消费主义、享乐型成功学的内容，对非主流或批判性观点予以降权、隔离，由此制造出“兴趣满足”的假象，实则让受众自然滑入信息茧房。这类算法绝不是简单的内容匹配工具，实质上是在精细地塑造认知框架及欲望结构。
在线教育平台上所见的“普世价值”课程以探究式、讨论式形式呈现，但是其问题设置、案例选取、阅读材料编排等安排都带有明确的立场预设及结论导向。其中还隐含了西方技术霸权的双重标准：高调批评他国的“数字威权”，同时默许本国科技巨头及情报机构在全球范围内输出监控工具、预留数据后门、实施跨境监听，把技术链条直接转化为他国内部事务的干预杠杆。技术从研发、部署到推广的每一步都深嵌着权力与资本共构的价值排序。所谓的“技术中立”，实质上是掩盖全球话语争夺的修辞面纱。因此，在生成式AI深度嵌入高校思政课的进程中，必须彻底摒弃对算法、算据、平台逻辑“无价值”的迷思，主动将主流价值植入技术结构及运行规则之中，方能在数字空间真正掌握意识形态的主导权。
总而言之，从苏联的“技术工具化”、东欧的“考核形式化”以及西方的“技术中立幻象”等做法中可以看出，技术逻辑压倒育人逻辑，形式效率置换价值效能之后，意识形态教育无论外衣多么现代，实质都必然走向空心化、失信化乃至被反向价值渗透。因此技术若没有“为谁育人、育什么人”的明确锚定，就会从赋能之器滑落为失效之具，也极有可能异化为思想侵蚀的桥梁。因此，数字化转型进程中的“技术点缀”必须及时向“育人融合”范式跃迁。
作者单位：1.北京化工大学马克思主义学院；2.北京化工大学马克思主义学院
课题项目：2025年度北京化工大学党建和思想政治工作专题研究课题“北京化工大学思政课AI应用的风险防控与效能提升研究”（课题编号：25SZKT1051）。
一、苏联教训：媒介技术的宣教异化与意识形态空心化危机
二十世纪中后期，苏联有计划地把广播、报纸、宣传画等媒介纳入马克思主义理论传播的总体布局，因而初期做到了全民覆盖、有效动员，但后来运行机制僵化、技术指标固化，这些媒介从思想沟通的载体退化为机械完成宣传任务的工具。例如，在谈到社会现实问题时，本应该运用马克思主义关于社会矛盾等理论进行分析，却被压缩为对《联共（布）党史简明教程》等文本的教条式重复，与当时苏联人民经济停滞、物资短缺的生活实际严重脱节。技术操作的目标从“入脑入心”滑向“应发尽发”“应看尽看”的量化完成度，因此宣传画、广播稿件、学习简报的产出数量成了衡量宣传成效的唯一尺度。
由于“技术工具化”不断加剧，不可避免地导致意识形态的“空心化”：高层理论文本多为写作班子代笔撰写，公开发言多为照稿宣读且漏洞百出，理论与现实的断裂没有被修补，反而被制度化地忽视。戈尔巴乔夫时期的“公开性”改革以否定马克思主义指导地位为明确突破口，这是长期内容失实、脱离群众的结构性崩塌的总爆发。以史为鉴，技术一旦与鲜活的价值关怀、现实问题脱钩，再完备的体系、再大的覆盖面，都不足以维系信仰的韧性及理论的正当性。因此，我国思政课数字化转型必须警惕“技术至上”的误区，即不能单纯追求生成式AI等新技术铺开的速度及表层效应，最后导致工具理性吞没价值理性。
二、东欧教训：量化考核驱动下的形式主义与社会信任流失
东欧社会主义阵营在技术化初期对意识形态教育的安排也照搬苏联模式，即将广播、印刷品、集中学习、政治会议等进行统一部署，但由于当时高度集权的政治体制及相对落后的经济现实，教育过程很快被形塑为“指标管理”的行政流程。学习成效被拆解为可计件的“学习小时数”“材料发放量”“会议出席率”，价值认同的复杂性被粗暴地压缩为数据填报的完成度。因此课堂、报告厅、学习小组都变成了“政治打卡点”，强制参与、语录复诵、统一表态成为日常规训，技术媒介也配合此种行政化节奏沦为形式化展演的工具。
由于该技术配合下所推行的形式主义与当时普遍存在的商品短缺、特权、官僚化等现象形成尖锐的对照，官方所宣扬的“公平”“集体主义”等宣示在民众眼中早已失去可信度。教育内容既不能解释现实困境，又不能回应转型时期民众的种种焦虑，因此技术赋能的每一步都反向加剧公众的政治冷漠及认同疏离。东欧剧变前夜的信任危机，实质上就是“为技术而技术”的空转积累到临界点后的直接结果。以史为鉴，高校思政课的数字化若掉入“唯数据论”的泥淖，以VR访问量、平台登录频次、互动条数等表层指标替代对学生真实问题的回应及对价值内化的检验，那么再先进的生成式AI也只是数字形式主义的放大器，必然与铸魂育人的初衷背道而驰。
三、西方警示：技术中立面具下的价值渗透与算法操控
与苏东显性的宣教方式不同，西方国家在意识形态教育中更习惯于以“技术中立”和“价值无涉”自我标榜，把技术化传播包装成自由、开放、多元的表象，但其数字化教育实践从设计之初就内嵌了明确的价值输出目标。例如，算法根据用户行为数据持续向用户推荐个人主义、消费主义、享乐型成功学的内容，对非主流或批判性观点予以降权、隔离，由此制造出“兴趣满足”的假象，实则让受众自然滑入信息茧房。这类算法绝不是简单的内容匹配工具，实质上是在精细地塑造认知框架及欲望结构。
在线教育平台上所见的“普世价值”课程以探究式、讨论式形式呈现，但是其问题设置、案例选取、阅读材料编排等安排都带有明确的立场预设及结论导向。其中还隐含了西方技术霸权的双重标准：高调批评他国的“数字威权”，同时默许本国科技巨头及情报机构在全球范围内输出监控工具、预留数据后门、实施跨境监听，把技术链条直接转化为他国内部事务的干预杠杆。技术从研发、部署到推广的每一步都深嵌着权力与资本共构的价值排序。所谓的“技术中立”，实质上是掩盖全球话语争夺的修辞面纱。因此，在生成式AI深度嵌入高校思政课的进程中，必须彻底摒弃对算法、算据、平台逻辑“无价值”的迷思，主动将主流价值植入技术结构及运行规则之中，方能在数字空间真正掌握意识形态的主导权。
总而言之，从苏联的“技术工具化”、东欧的“考核形式化”以及西方的“技术中立幻象”等做法中可以看出，技术逻辑压倒育人逻辑，形式效率置换价值效能之后，意识形态教育无论外衣多么现代，实质都必然走向空心化、失信化乃至被反向价值渗透。因此技术若没有“为谁育人、育什么人”的明确锚定，就会从赋能之器滑落为失效之具，也极有可能异化为思想侵蚀的桥梁。因此，数字化转型进程中的“技术点缀”必须及时向“育人融合”范式跃迁。
作者单位：1.北京化工大学马克思主义学院；2.北京化工大学马克思主义学院
课题项目：2025年度北京化工大学党建和思想政治工作专题研究课题“北京化工大学思政课AI应用的风险防控与效能提升研究”（课题编号：25SZKT1051）。