数智引领·协同育人 | 张红:人工智能驱动高校思政教育创新发展的场景构建与实施策略
摘要：人工智能正深度重塑大学生思想政治教育的生态格局、运行逻辑与育人效果。在全面推进教育数字化战略的时代背景下，推动人工智能赋能思政教育创新发展，亟需正视算法价值偏差、数据壁垒阻隔、教师数字素养短板、伦理规范缺位等现实挑战，深入挖掘人工智能赋能思政教育的多元应用场景，持续强化正向价值导向、数据互联共享、师生数字素养、伦理制度建设，不断健全赋能融合机制、增强数智驱动效能、优化人机协同育人模式，从而为大学生思想政治教育高质量发展注入崭新活力。
关键词：人工智能；大学生；思想政治教育；实践路径
主要内容
一、人工智能赋能大学生思想政治教育提质增效的价值意蕴
1. 从广泛覆盖到精准引领的育人导向
2. 从经验判断到数据驱动的育人决策
3. 从单向灌输到双向互动的育人方式
二、人工智能赋能大学生思想政治教育提质增效的应用场景
1. 智能价值引领场景：主流价值精准传播与舆情风险预警
2. 个性化成长教育陪伴场景：AI 赋能全周期育人服务
3. 智慧课堂互动场景：AI 重构教学相长的全过程
4. 多维协同育人的生态场景：数据互通与一体化评价
三、人工智能赋能大学生思想政治教育提质增效的实践路径
1. 驱动技术融合创新，强化核心价值引领
2. 强化数据共享，构建互联互通的资源平台
3. 优化人机协同，提升数字智能素养
2021 年，中共中央、国务院印发的《关于新时代加强和改进思想政治工作的意见》指出，思想政治工作是一切工作的生命线，要“推动思想政治工作传统优势与信息技术深度融合”。在深入实施教育数字化战略的背景下，以大模型、大数据、算法推荐、情感计算为核心的人工智能技术，正从辅助工具逐渐转变为育人要素，为破解传统大学生思想政治教育的“大水漫灌”、单向灌输、经验主导等痛点提供了技术可能。因此，推动大学生思想政治教育与信息技术的深度融合是思想政治教育提质增效的重要途径。
一、人工智能赋能大学生思想政治教育提质增效的价值意蕴
人工智能依托强算力和优算法等优势，为大学生思想政治教育提供了重大契机，促使其从广泛覆盖到精准引领、从经验判断到数据驱动、从单向灌输到双向互动，进而推动大学生思想政治教育提质增效。
1. 从广泛覆盖到精准引领的育人导向
伴随人工智能技术在高校各领域的深度渗透，大学生思想政治教育领域正经历广泛而深刻的变革，其中最为显著的是从“大面积覆盖”向“精准化干预”的战略升级。人工智能技术凭借其卓越的数据采集与处理能力，能够细致挖掘并整合大学生的学习轨迹、兴趣倾向、心理特征等多维度信息，进而勾勒出大学生专属的个性化画像。这些画像既精准刻画了大学生的个体特质，也为大学生思想政治教育的精准施教提供了重要支撑，推动“按需推送优质资源”和“依学习能力差异化推送资源”变为现实。与此同时，人工智能技术驱动大学生思想政治教育依据学情变化进行动态调适和持续优化。通过即时剖析大学生与学习资源之间的交互数据，人工智能能够迅速捕捉大学生学习过程中的瓶颈，并提示教师对教学设计与教学方法进行调适，从而保障教育活动的顺畅推进。这种数据驱动的即时反馈和调整机制不仅提升了大学生思想政治教育的灵活性与适应性，也为教育工作者提供了更为立体、更为精准的教育评估依据。
2. 从经验判断到数据驱动的育人决策。
人工智能凭借大数据的深度挖掘功能、算法的精准预测能力和算力的高效分析优势，正全面革新大学生思想政治教育的决策范式。传统大学生思想政治教育通常依赖教育工作者的个人经验与直觉判断，虽能够在一定程度上维系教育活动的连续性和稳定性，但易受主观因素左右，难以全面精准地把握大学生的学习诉求与变化规律，也难以规避个体经验的盲点与认知偏差。而在人工智能的有力驱动下，大学生思想政治教育工作者通过采集并分析涵盖大学生的学习行为、学业表现、心理状态等多元数据，揭示潜藏于数据背后的学习规律与发展趋势。这些数据不仅为教育工作者勾勒出全面客观的学生群像，也为教育决策构筑了科学基石。此外，在数据驱动下，大学生思想政治教育工作者可以更为精准地把握大学生的学习需求与症结所在，进而制定更具科学性、合理性的教育方案，实现教育决策从“经验主导”向“数据引领”的根本转型，全面提升思想政治教育的针对性、科学性及实效性。
3. 从单向灌输到双向互动的育人方式。
人工智能凭借其出色的自然语言处理能力，为大学生思想政治教育注入了崭新动力，推动其从“单向灌输”迈向“双向互动”。在传统的大学生思想政治教育格局中，“单向灌输”长期占据主导地位。大学生思想政治教育工作者往往偏重于单方面的理论宣讲，导致大学生处于被动吸纳的状态，缺乏主动探究与对话的机会。这一教育模式漠视了大学生作为学习主体的地位，在长期“填鸭式”的知识获取模式下，大学生学习的内生动力与求知热情将在潜移默化中被消磨，势必造成思想政治教育效果不尽人意。在人工智能平台的有力支撑下，大学生不再单纯是被动的知识受体，而是能够与人工智能展开实时交互与深度对话。这种双向互动模式极大激发了大学生深度融入学习过程的积极性，显著提升了其学习体验。这种互动不仅助力大学生更深入地理解和掌握思想政治理论知识，还能激活其思维潜能与创新活力。
二、人工智能赋能大学生思想政治教育提质增效的应用场景
人工智能以“场景化、具象化、可感知”的方式重塑大学生思想政治教育新形态，重构着教学场景、学习模式、协同互动的全域性场景，以实现更精准、更高质量的大学生思想政治教育新发展。
1. 智能价值引领场景：主流价值精准传播与舆情风险预警。
一是智能推荐与主流价值传播。通过精确解析学生的学习需求与兴趣偏好，算法可以
为学生提供高度个性化的思想政治教育内容，显著提升教育的针对性与实效性。例如，在校园 App、学习平台中优化推荐算法，即提高主流媒体内容、理论文章、优秀学生作品的被关注度，同时对低质、猎奇、极端化内容进行降权或标注提示。二是网络文明素养培育。数字技术的迅猛发展与迭代升级，正在深度改写个体的认知范式与学习方式，对大学生的网络文明素养提出了新的时代要求。人工智能赋能大学生思想政治教育可基于个性化需求着力构建“技术为用、育人为本”的网络育人新生态。三是网络舆情监测与风险预警。人工智能技术在语境理解、意图研判、算法驱动等方面具有突出优势，能够对网络信息进行精准监测与超前预警。高校借助人工智能对校园贴吧、微博、短视频等媒体平台进行主题聚类与热点追踪，对苗头性、倾向性问题生成预警，将事后处置前移至事前发现、事中引导，及时化解舆情隐患。
2. 个性化成长教育陪伴场景：AI 赋能全周期育人服务。
一是 AI 辅导员 24 小时在线陪伴。人工智能赋能大学生思想政治教育日常事务工作的处理，对党的理论知识、时事政策解读、入党流程、评奖评优规则等常见问题进行自动回复，提供全天候在线服务。二是主题教育精准推送。人工智能结合重要时间节点，自动生成主题推文、微视频、互动问答。基于大学生参与历史兴趣标签，个性化推送学习内容，提升主题教育的触达率与转化率。三是生涯规划与价值引领融合。在生涯规划中显性融入“个人理想与国家需要相结合”的价值取向。人工智能对每位大学生入校以来的综合学业成绩、兴趣测评、实践活动等进行记录，推荐与之匹配的榜样人物事迹、志愿服务和社会实践项目，提升大学生就业竞争力。
3. 智慧课堂互动场景：AI 重构教学相长的全过程。
一是智能备课与教学设计优化。借助大语言模型自动生成多版本教案、课件大纲、案例素材和课堂讨论题。根据课程目标、学生专业背景和热点时事，智能推荐“思政元素 + 专业案例”组合方案，如工科课程嵌入“大国工匠”“科技自立自强”案例；医科课程融入“抗疫精神”“医者仁心”专题。二是学情分析与分层教学。收集课堂出勤、互动频次、作业质量、在线学习轨迹等数据，按理论基础、兴趣偏好、接受方式等维度分组施策，如基础薄弱组：推送更多基础知识微课与练习；兴趣浓厚组：布置延伸阅读、研讨任务和项目实践。三是 AI 辅助学习与写作训练。大学生在确立选题后，利用 AI 生成理论梳理、案例清单及框架建议，并通过对生成内容的甄别、筛选与重构，有效提升其理论写作与逻辑表达能力。模拟“辩论对手”或“面试官”，对大学生论述进行追问和反驳，训练思辨能力与理论运用能力。
4. 多维协同育人的生态场景：数据互通与一体化评价。
一是多部门数据联动与业务协同。在保护隐私前提下，打通学工、教务、团委、心理中心、招就等部门数据，实现大学生思想表现、学习状况、生活行为、心理状态等信息的关联分析；推优入团入党、评奖评优、困难帮扶等业务的智能提醒与流程优化。二是家校社网联动。通过相关应用平台，向家长推送大学生在校思想、学习、活动情况，提供家庭教育的建议话术。引入地方红色研学基地、企业、社区等社会资源，由平台进行项目匹配、过程记录与效果评估，形成育人共同体。三是智能化评价与持续改进。构建涵盖覆盖面、精准度、价值观变化等维度的评价指标体系，如在价值引领效果上：价值观量表前后测变化、正面网络言行占比等。基于数据进行年度或学期评估，持续优化算法策略和教学设计。
三、人工智能赋能大学生思想政治教育提质增效的实践路径
人工智能赋能大学生思想政治教育应着力驱动思想政治教育实现从“数据感知”到“智能决策”再到“智慧行动”的智能化跃升，构建人机协同育人新模式，切实为大学生思想政治教育提质增效激发新动能。
1. 驱动技术融合创新，强化核心价值引领。
伴随算法推荐机制在思想政治教育中的广泛运用，可能面临价值“偏移”的现实挑战。因此，在运用人工智能技术的过程中，大学生思想政治工作者有必要强化价值观的正向引领，通过智能筛选机制确保推荐内容契合社会主义核心价值观，为大学生的成长成才提供正确指引。首先，构建面向价值观的算法设计原则体系。在算法设计研发过程中，应明确以社会主义核心价值观为根本遵循，确保算法在内容推荐时能够坚守正确的价值导向。其次，优化数据源并提升数据质量。在算法推荐过程中，应严格筛选数据