□ 季春红

《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》中指出，要全面实施“人工智能+”行动，加强和改进思想政治工作，推进校园文化建设。切实提升高校思政教育的针对性、时效性与吸引力，必须主动把握人工智能时代的新特征、新趋势，系统推动教育理念、内容、方法与载体的数字化转型。

从全球视野看，学界对生成式人工智能教育应用的分析多集中于学生、教师及教育系统这三个层面。反观国内研究，其视角更为多元：学者们既探讨了具体的应用模式与策略，也评估了其宏观教育影响，并前瞻了学习范式的转型趋势，乃至深入到教育提示语设计等微观环节；同时，以ChatGPT为对象的探索性实践研究也已初步展开，这些都为理解人机协同教学机制积累了初步经验。在党的二十届四中全会“全面实施‘人工智能+’行动”的战略指引下，推动人工智能与思政教育深度融合，已不仅是一项技术应用课题，更是贯彻落实国家战略、发展教育领域新质生产力的实践要求。因此，系统推进生成式人工智能赋能高校思政教育的理论建构与实践创新，既具有时代必然性，也彰显出深远的战略意义。

生成式人工智能的特点在于通过深度学习和大规模预训练模型，实现内容的创造性生成与人机交互，超越了传统思政教育多依赖于教材和教师预先准备的局限性。对于教师而言，这一资源库显著提升了思政课的备课效率与课程设计深度。教师可以针对某一理论要点或社会热点，指令人工智能一键生成多视角阐释、教学案例和配套研讨题目，使抽象理论具象化、情境化。例如，在讲授“网络空间命运共同体”时，教师可以利用人工智能实时抓取并分析近期关于“网络文明治理”或“人工智能伦理”的媒体报道与公众评论，自动生成涵盖事件背景、多元观点、深度评析与理论链接的集成资料包，极大增强了教学内容的时效性和丰富性。同时，嵌入人工智能的云端教研平台，可以汇聚跨区域、跨院校的优秀教学案例和研究成果，促进思政课教师队伍整体能力的提升。该资源库也面向学生开放，支持其进行个性化、探索式的自主学习。学生在课后可以就未充分理解的理论概念，或自身关心的社会现象，向人工智能资源库发起询问，即时获取由AI生成的、与其知识水平相匹配的释义解析和延伸阅读材料，不仅能满足学生的个性化求知需求，更有助于培养其独立思考与价值探究的能力。

在教学过程中，人工智能可以扮演“智慧助教”的角色，成为“类教学主体”。课堂教学环节，人工智能能够实时分析课堂氛围、学生参与度及反馈，生成精准的学生画像，为教师及时调整后续教学内容的难度、侧重点和呈现方式提供数据支持，推动课堂从“经验驱动”向“数据驱动”转变。学情洞察层面，人工智能能基于学生长期多模态的行为数据，构建动态的、精细化的学生学情档案，辅助教师进行个性化指导，丰富教学评价维度，将传统的“教师—学生”二元主体结构，转型为“教师—AI—学生”三元协同的育人新架构。

人工智能的发展还为构建沉浸泛在的思政教育新场域提供了可能。思政教育作为文化传承与价值引领的主阵地，其教育教学场域在人工智能赋能下，逐步拓展为虚实融合、无处不在的新空间。以马克思主义新闻观的培养教育为例，人工智能与虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）技术相融合，能够实现依托本地化红色资源，构建具有高度真实感与叙事深度的虚拟教学场景，让学生得以“走进”延安时期的红色新闻现场，或“参与”《新华日报》在武汉创刊的历史情境，在具身参与中理解“坚持党性原则”的新闻立场，实现从理论认知到价值认同的升华。这种沉浸式、交互性的场域体验，能增强思政教学的思想穿透力和情感感染力。此外，嵌入了人工智能的云端平台能让思政教育空间拓展为融通家庭、学校等场域的线上线下一体的复合型生态，实现了从“定时定点”的课程学习向“无处不在”泛在学习的转变，真正落实“课堂无处不在”的现代教育理念。

当然，在积极推进人工智能与思政教育融合的过程中，也需警惕伴随的多重风险。过度依赖人工智能可能导致教育过程中情感互动与心灵关怀的弱化，使思政教育陷入“工具理性优先”的误区。数据采集与分析过程中的隐私保护问题、算法设计中可能隐含的偏见，以及个性化推荐机制可能造成的“信息茧房”，都对学生认知的全面性以及主流价值观的有效传播构成潜在挑战。此外，人工智能的深度应用也对教师角色与教育伦理提出了新要求，若缺乏有效的规制与引导，不仅难以真正赋能教学，反而可能削弱教师在价值引领与情感关怀等方面的作用。因此，必须始终坚持以人为本、立德树人的根本立场，不断完善人工智能在思政课教育应用层面的相关规定，建立健全数据安全与算法审查机制，强化教师的主体地位与育人能力，确保让人工智能真正服务于思政教育高质量发展。

《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》明确提出，要推动思想政治工作和信息技术深度融合，打造网络思想政治教育特色品牌。在此背景下，探讨人工智能如何赋能思政教育提质增效，不仅具有理论价值，更是应对数智时代教育变革的现实必需。当前，人工智能仍面临诸如数据隐私、算法偏见、情感弱化等伦理与实践挑战。我们必须以高度的历史自觉和使命担当，秉持积极审慎、守正创新的态度，准确把握“赋能”而非“替代”、“融合”而非“嫁接”的原则，不断探索人工智能与立德树人根本任务深度融合的理论、路径与方法。

（作者单位：南京师范大学新闻与传播学院）