数字教育时代“AI+思政”育人价值、实践困境与改进策略

数字教育时代“AI+思政”育人价值、实践困境与改进策略

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依托移动互联网、大数据、超级计算、传感网络、脑科学等技术的共同推动，人工智能展现出“深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控”等全新特点。库兹韦尔曾预言，随着人工智能的高速演进，“奇点将代表生物思想与现有技术的融合巅峰，人类将由此突破自身的生物束缚。”当前，人工智能借助大规模数据训练大模型，已可生成与原始数据相似却别具一格的文字、图像、音频、视频等多元内容，体现出数据体量庞大、创作形态多样、跨模态衔接自然、认知交互智能的鲜明特征，在教育领域呈现出广阔的应用前景。中共中央、国务院发布的《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》指出，要以教育数字化开辟发展新赛道、塑造发展新优势，实施教育数字化进程中尤为关键的环节便是推动人工智能赋能教育变革。《教育部等九部门关于加快推进教育数字化的意见》强调，要探索“人工智能+教育”应用新场景，促进大模型与教育教学的深度融合，推动思政等领域专题大模型的垂直化应用，培育良性应用生态。《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确，要把人工智能融入教育教学全要素、全过程，打造智能学伴、智能教师等人机协同教学新模式。党的二十届四中全会进一步指出，“十五五”时期要全面实施“人工智能+”行动，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能包括教育在内的千行百业。教育部等五部门印发的《“人工智能+教育”行动计划》通知强调，要研发思政大模型，丰富智能思政应用。上述政策文件为“人工智能+思政”提供了坚实的政策支撑与实践指引，在教育数字化战略下，教育界、学术界亟须围绕该议题展开系统深入的研究。

从演进脉络看，在人工智能赋能思想政治教育的进程中，自2022年ChatGPT问世，到2023年谷歌大模型Gemini亮相、2024年OpenAI文生视频大模型Sora推出，再到2025年聚焦高级推理任务的DeepSeek-R1发布、2026年具备百万级上下文、Agentic智能体编程及世界知识推理能力的DeepSeek-V4问世，人工智能技术的每一次迭代跃升与广泛渗透都在深刻影响着思想政治教育的面貌。在人工智能的驱动下，思想政治教育正逐步突破“自上而下”与“大水漫灌”的固有范式，日益形成“人工智能+思政”即智能思政的新模式。关于该模式的内涵，学术界具代表性的观点指出，智能思政主要指思想政治教育与智能技术有机融合后形成的新型教育形态。这种新形态能够推动思想政治教育的过程、环节、要素等实现智能化演进。智能思政是思想政治教育与大数据、算法推荐、深度学习等技术全面交融的新型教育方式。智能思政是人工智能技术与思想政治教育深度融合所催生的创新性思想政治教育模式。总体而言，“人工智能+思政”模式是指依托数据驱动、算法推荐、智教协同等技术路径，对思想政治教育的内容、方式与评价体系进行智能化升级，以提升思想政治教育实效性为旨归的新型思想政治教育形态。

现阶段，人工智能对教育底层逻辑与形态的重塑带来系统性冲击，对教育培育创新人才、供给科技创新成果提出迫切要求，对教育助力人口高质量发展带来崭新机遇，对教育强化学生价值观引领与应对伦理挑战提出全新课题。在教育数字化加速推进的时代背景下，进一步深入探究“人工智能+思政”的育人效能、现实瓶颈与改进策略，对于推动思想政治教育智能化转型、促进其不断走向成熟与完善，具有重要的理论价值与实践意义。

一、“人工智能+思政”的育人效能

科学技术是“一个伟大的历史杠杆”，是推动社会变革的强大动力。习近平总书记强调：“人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，深刻改变人类生产生活方式。”要充分重视人工智能对教育的深远影响，“积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新”。人工智能的兴起，特别是“人工智能+思政”的形成，为思想政治教育方式的转型、教育内容的升级、教育成效的提升带来重大契机。

（一）“人工智能+思政”推动了思想政治教育方式的交互化转型

以人工智能为代表的新兴科技迅猛发展，极大拓展了时间、空间与人们的认知疆界，人类正迈入“一个‘人机物’三元融合的万物智能互联时代”。“人工智能+思政”正在重塑传统思想政治教育的单向知识输出模式，逐步构建起涵盖认知、交往、传导等多维度的互动生态。借助认知图谱和情感计算系统，人工智能能够捕捉学生在语言表达和行为模式中流露的信号，全面分析学生的思维特征与思想状态。通过数字孪生技术对学生的心理变化进行动态模拟，可依据学生实际情况实时优化与调整思想政治教育方案。尤其是以CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）为代表的跨模态深度学习模型，有效整合了文本、图像、视频等多元信息，能够营造虚实融合的交互式学习场景。置身其中，学生可通过语音对话、手势识别等方式全方位参与案例讨论与情境模拟，推动思想政治教育从被动接受向主动建构跃升。

同时，依托多模态数据的实时采集、整合与比对，智能分析系统得以较为连续地描摹学生认知演进的内在脉络，并借助算法模型对其发展状态作出动态研判，进而以可视化方式呈现学生思想成长的阶段性特征与整体趋势。尤为值得关注的是，随着人工智能技术与生物科技领域的深度耦合，原本长期被视为人类主体所独有的逻辑运思、情感感知以及创造性生成能力，正被智能系统以不同程度加以模拟、承接，甚至在某些具体场景中展现出替代性趋向。库兹韦尔曾指出：“生物智能势必将与我们正在创造的非生物智能紧密结合。”可以说，在技术融合持续深化的背景下，“纯人类”“纯人工智能”与“人类-人工智能”三者之间已不再是彼此分立、界限分明的静态关系，而是呈现出动态生成、相互塑造的结构性关联，三者之间的边界也必然趋于模糊。借助智能分析系统，教育者能够更精准地洞察学生在不同学习阶段的思想变化与情绪状态，从而有针对性地调整教育策略与方法。同时，智能分析系统也有助于促进教育者与学生之间的互动与交流。教育者可依据系统所提供的信息，与学生展开更深入的沟通。可以说，智能分析系统的应用为思想政治教育方式的交互化转型提供了有力支撑，使思想政治教育更加贴近学生的实际需求。

此外，人工智能技术通过教育目标隐喻化设计、虚拟现实情境构建等创新方式，能够让学生在人机协同中深化对思想政治教育内容的学习、理解与体验。在大数据、大算力、强算法的耦合下，人工智能大模型可“大力出奇迹”地实现“没教过的也会”。截至目前，我国陆续推出各类大语言模型项目300余个，“百模大战”热度空前，已备案的生成式人工智能服务产品达117个。在智能社会化快速演进的背景下，社会意识已从“人-物”的二元结构演进为“人-物-人工智能”的三元结构。人工智能不仅拓展了“生物智能”的既有疆域，而且革新了人类对智能、智慧与意识的认知。借助人工智能的模拟与交互功能，学生可身临其境地感受思想政治教育内容在不同历史时期和现实场景中的具体应用。人工智能还可依据学生的学习进度与反馈，实时调整教学策略与内容。当学生在某个知识点上遇到困难时，智能系统能够及时提供针对性的辅导与阐释，帮助学生更好地掌握知识。同时，人工智能可实现24小时不间断的学习陪伴，学生能够随时与人工智能系统进行互动交流。

（二）“人工智能+思政”加速了思想政治教育内容的数智化转变

人工智能依靠数据与知识双轮驱动，数据越丰富，智能水平越高。在追寻“类人智能”的进程中，人工智能高度依赖庞大的语料库开展数据训练。研究报告显示，ChatGPT模型用45TB数据训练，相当于《人民日报》45万年的文字量；LaMDA模型捕获了1.56万亿个网络词汇进行训练；CLIP模型则汇集了超4亿对“文本-图像”数据进行训练。DeepSeek的训练语料总计高达2万亿词元（Tokens），为模型赋予了广泛的知识覆盖与强大的语言理解能力。相较于传统思想政治教育内容常受教材体系与教师知识结构掣肘，将人工智能应用于思想政治教育过程，可针对全球范围内有助于开展思想政治教育的各类信息进行采集与分析，从而为思想政治教育提供更丰富、更全面的教育内容，推动教育资源实现从滞后到领先、从匮乏到充盈的跃升。

当前，“人工智能+思政”的渐次成型正推动思想政治教育内容在多个层面发生深刻变革。在内容组织方式方面，借助自然语言处理、文本挖掘和语义关联等先进技术，原本分散、碎片化的理论观点能够被智能系统深度识别、提取与整合，从而形成结构层次分明、逻辑推理严密、内在联系清晰的知识网络体系，大幅提升理论内容的系统性与整体性。在内容呈现形式方面，通过引入知识图谱、信息可视化与交互式动态认知树图等技术手段，让抽象复杂的思想政治教育内容得以转化为直观、生动、形象的视觉表达，有助于增强学生的认知广度与理解深度，使理论知识的传递更为高效。在内容动态更新机制方面，依托机器学习、自然语言和大数据语义分析算法，智能系统可对实时发生的时政新闻、学术前沿成果和社会热点事件进行自动抓取、智能解析与动态建模，从而有效解决传统思想政治教育内容更新迟缓、可能与实际脱节的难题，增强思想政治教育内容的时效性。

从发展实际看，依托大数据分析、算法推荐和深度学习等人工智能技术，智能系统已能够根据用户提出的复杂指令，自动生成具有连贯语义、接近人类语言水平的文本内容。从Web1.0时代机构主导的教育内容生产，到Web2.0时代用户广泛参与的教育内容创新，再到人工智能时代智能系统引领的教育内容生成，清晰勾勒出教育内容创作模式从纯粹依赖人工，逐步转向智能辅助，最终迈向人机协同的演进轨迹。借助智能技术手段，智能系统能够对学生的学习轨迹、兴趣爱好、网络行为数据以及互动反馈等信息进行多维度采集与深度分析，从而构建一个全面、动态、可扩展的“思政数据库”。这种新型数据库不仅能持续积累并动态更新学生的个性化信息，还能为教育工作者提供科学的数据依据与决策支撑，最终生成真正契合学生个体特征与发展需求的数智化教育内容。

（三）“人工智能+思政”推动了思想政治教育成效的精准化提升

客观而言，传统思想政治教育仍面临着内容与现实可能脱节、单向灌输模式可能难以引发学生情感共鸣等多重困扰，思想政治教育共同体尚未真正形成。然而，个体思想政治素养的养成是一个动态的、社会化的过程。这一过程并非简单的知识灌输与孤立的自我修炼，而是在社会环境的浸润中完成的价值建构。在马克思主义看来，“只有在共同体中，个人才能获得全面发展其才能的手段”。人工智能的兴起推动“自然王国”和“人工王国”融合形成新的共同体，在拓展人的认识边界的同时，也重塑着社会运行的逻辑。人工智能的应用为构建思想政治教育共同体提供了新的可能。利用深度学习的挖掘功能，智能系统能够整合社会存在和社会意识，使其再现为“现实的智能力量”，从而准确把握每个学生的认知特点，为其提供有针对性的思政成长方案。

从根本上讲，人工智能不仅是人类基于对主体认知、客体规律和智能本质的深刻理解所建构的、兼具物质驱动和智能实现功能的社会存在本体，更是人类通过“贝叶斯推断”的概率认知范式、“因果证成”的逻辑推理机制，以及递归有限的“超限自举”等方法论，实现经验知识向先验框架转化的社会意识变革载体。人工智能与人类智能形成更紧密的联合是智能社会发展的必然趋势。或许，我们正站在迈入后人类时代的门槛上。随着人工智能的快速发展，智能机器不再仅仅是工具，而是成为人类的合作伙伴，甚至能够承担部分决策任务。在思想政治教育中，利用人工智能技术识别学生的认知图谱，能够深入了解每个学生的思想动态、学习需求和价值取向，从而在设计学习路径与提供教育资源时做到有的放矢。对学生而言，这种个性化的学习体验让他们能够更高效地理解思想政治教育的内容。他们不再需要在大量可能并不适合自己的信息中筛选，而是能够直接接触到与自身认知水平和兴趣点相匹配的知识，从而提升学习的积极性和主动性。对教育者而言，从内容传授者向思想引导者的转型，使其能够投入更多精力关注学生的内心世界与思想成长，并给予更为全面、动态的评价。

更为关键的是，人工智能技术的应用可通过多模态数据采集与机器学习分析，持续追踪学生在学业表现中的价值表达、网络互动中的倾向选择及社会实践中的行为特征，从而构建更为科学合理的学生思想政治评价体系，推动形成智能化、过程化的评价新范式。基于“人工智能+思政”评价体系的建立有利于促进结果评价向过程评价转变，推动群体画像向个性描摹跨越，支持经验判断向数据支撑升级。当然，人工智能赋能思想政治教育并非要替代教育者的育人功能，而是要通过人机协同，在充分发挥人工智能作用的情况下，让思想政治教育既保持理论高度，又富有人文温度，最终实现技术理性与教育初心在“人工智能+思政”中的辩证统一。

二、“人工智能+思政”的现实瓶颈

世间万物皆具两面性，辩证地看，“古往今来，许多技术都是‘双刃剑’”。“人工智能+思政”虽拓展了育人路径，但由于人机协同体系尚处于萌芽阶段，实际应用效能尚未完全匹配思想政治教育的深层目标，也暴露出多方面的适配性难题。

（一）“人工智能+思政”中的价值传递困境

当生物技术革命与智能技术革命融合之后，“大数据算法有可能比我更能监测和理解我的感受，而掌控一切的权威也可能从人类手中转移到计算机手中”。人工智能在信息处理过程中依赖的大数据和算法，可能无意识地强化特定观点或偏见，对主流价值观念和伦理关系造成冲击，并持续对人类道德权威构成挑战。在此情形下，若教育者未能及时介入，由人工智能生成的文本很可能充斥着事实谬误、概念误用和文化偏见等问题，甚至在内容生成上出现方向性偏差，导致学生难以辨识真实有效的信息。一旦算法推荐内容过度偏重工具理性，而忽略主流意识形态中的价值理性，便可能导致学生价值观形成出现偏差。另外，感官刺激与意义建构的失调，也极易让学生接触到大量碎片化、模式化的信息，进而阻碍其形成正向、连贯且稳定的价值观。

不仅如此，反思意识是形成独立、正确价值观的前提条件和核心能力，其养成需要经历发现问题、分析问题和解决问题的完整链条，而学生对人工智能的过度依赖可能会延缓这一进程。其中的原因在于，当学生在学习过程中将决策权完全交给智能机器时，要么会对系统的错误视而不见，要么会机械地执行指令，进而逐渐丧失自主判断能力。在此基础上，人工智能带来的信息便利非但未能助力成长，反而因唾手可得的“标准答案”催生了学生的“智能崇拜”。其结果便是，学生的深度思考能力被智能工具的便捷性所替代，价值观建构也因此陷入片面化与空心化的困境，在时代性、社会性与创造性方面出现明显断层。

在推进“人工智能+思政”过程中，还有一种现象必须引起重视：当学生被包裹在由算法推荐编织的“信息气泡”中时，其知识获取就会呈现出明显的“偏食性”特征。进一步而言，人工智能技术的介入虽然提升了思想政治教育内容投送的精度，却也在无形中使学生的认知视野呈现出令人忧虑的窄化趋势。当算法推荐持续强化学生的个性化偏好时，学生的价值判断就会呈现出圈层化形态，导致主流价值观的传递通道被算法黑箱所阻隔。此外，更深层次的隐忧在于，迄今为止，人工智能技术仍在不同程度上受开发者偏好的影响。人工智能的价值塑造机理是历史偏见、文化习惯和资本逻辑共同促成的“数字辩证法”，而非价值中立的算法演绎。受利益驱动，那些关于物质消费、个人享乐的内容很容易被技术性地凸显，而艰苦奋斗、无私奉献精神等传统美德却可能面临“能见度衰减”的困境。

（二）“人工智能+思政”中的内容优化不足

从时间效度看，思想政治教育内容需要与时代同频共振，与理论创新同步拓展。无论是变幻莫测的国际局势，还是党的创新理论成果，都要及时、快速地反映在思想政治教育内容当中。智能系统虽拥有强大的数据处理能力，但在面对思想政治教育内容及时更新的要求时，却难以像人类智能那样灵活应对。其知识生成的滞后性导致在解读重大理论和实践问题时，常常容易陷入“用旧瓶装新酒”的窘境；在剖析全球重大变化时，往往难以跳出刻板化的表述模式，无法开展深入的批判、辩证的分析，并实施有效的思想引导。更需要警惕的是，人工智能基于历史数据生成的所谓权威解读，还可能造成理论供给与思想需求之间的结构性错位，将学生的思想引向偏离时空条件的理论误区。

从内容深度看，思想政治教育内容既要有理论厚度，又要有现实温度，必须全面、准确反映马克思主义的基本立场、基本观点和基本方法，特别是要准确体现习近平新时代中国特色社会主义思想的世界观和方法论。在这方面，人工智能尽管能够快速整合海量文本数据，但其基于概率模型的生成机制却无法科学完整反映马克思主义理论的科学性、革命性、人民性和开放性等特征。特别是在阐释唯物史观、剩余价值等范畴时，人工智能容易陷入机械拼贴专业术语的误区，缺乏对资本主义生产方式的历史性分析与现实性批判，更不可能做到对新时代中国特色社会主义的伟大成就、成功经验和未来前景进行深度阐释。其中很重要的一个原因在于，人工智能虽可根据原本的知识产品机械化仿造出大量副本，但是，随着特定历史情境规定性的消解，原本的知识产品所具有的灵韵也会随之消逝。更为严峻的是，人工智能的“幻觉”可能产生违背辩证唯物主义和历史唯物主义基本原理的表述，将社会形态演进规律简化为线性发展模式。

从思想高度看，思想政治教育内容既要像“广角镜”一样，全面覆盖经济、政治、文化、社会、生态等多个领域，又要如“显微镜”一样，对蕴含其中的思想精髓和理论要义进行细致、深入的剖析。然而，人工智能在重构知识生产方式并自动生成思想政治教育内容时，常常会引发“无意义知识的泛滥”。究其缘由，当前人工智能进行深度学习的基础虽然仍是人类创作的文本，但随着技术的不断发展和迭代，大量由机器生成的文本将会涌现并迅速泛滥，人类的原始文本反而被稀释在“机器文本海洋”之中，导致知识的浅表化蔓延。譬如，在讨论重大理论命题时，人工智能虽可快速检索相关文献，但很难通过生动的历史叙事和辩证的理论推演，让学生既理解其时代背景，又领会其精神内核、价值意蕴和实践要求。

（三）“人工智能+思政”中的主体交往局限

思想政治教育并非单纯的知识传递，其核心在于通过“主体间性”的深度交往，对学生进行价值观的培育和健全人格的塑造。习近平总书记指出，在促进人工智能赋能教育教学的过程中，“不能忽视对学生启智、心灵的培养，不能丢掉对认知能力和解决问题能力的培养”。这要求教育者必须具备深厚的专业素养和丰富的人生经验，在师生互动中针对学生的内心变化和思想困惑展开引导。人工智能对人类“类本质”的丰富，标志着人类社会关系将朝着更加多样、更加丰富、更加深刻的方向发展。这一趋势要求个体具备更强的交互能力及“互组织性”。人工智能在思想政治教育中的应用，虽有助于促进教育方式的交互化转型，却难以依据学生实际情况展开有深度的价值对话。追根溯源，人工智能的算法和程序遵循的是数理逻辑，其底层架构是计算机特有的“0/1”思维、程序思维和递归思维。由于底层架构缺乏对“动态语义交互”的原生支持，目前存在的智能系统仍难以真正实现双向对话所需的语境理解、情感反馈和逻辑回转。其交互模式更类似于“指令接收—规则处理—结果输出”的单向流程，而非人类对话中基于共识和情感的双向沟通。

在思想政治教育场域中，师生间的人际交往和情感共鸣是构筑信任纽带、传递价值理念、塑造健全人格的重要因素。马克思主义认为，“人的本质不是单个人所固有的抽象物，在其现实性上，它是一切社会关系的总和。”反映在教育中则是人与人精神的契合，“而人与人的交往是双方（我与你）的对话和敞亮”。人工智能虽能够模拟人类语言，甚至在特定场景下生成高度逼真的对话内容，但其本质上仍不具备真正意义上的情感交流能力。在思想政治教育过程中，人工智能能够借助自我注意力机制捕捉学生的思想状态和心理变化。然而，因其缺乏人类独有的感觉、直觉和情感体验，故而难以完全重现人类复杂多变的情绪状态与个性差异。不仅如此，智能系统也无法借助细微的面部表情、语调起伏和肢体语言等非语言符号传递情感信息，更难以真切感知学生的情感需求并提供富有人情温度的反馈。换言之，人机互动难以升华为真诚的“双主体性”人际交流。在实践中，过于倚重人工智能，思想政治教育可能会陷入冰冷的技术程序中，使师生之间的直接互动大幅减少。

从深层意蕴看，人的自我实现与超越是思想政治教育的终极目标，因此思想政治教育在知识传授和价值观塑造过程中必须蕴含深厚的人文关怀。然而，由于人工智能不具备真实的认知能力、情感体验和自主意志，既不能充分理解并回应学生的精神需求，也无法通过面对面的深度互动，真正关注到每个学生的内在成长与全面发展。它所提供的“类人文关怀”仅停留在理性层面，而缺乏人与人之间真诚的、体现人文价值的精神交往。造成这一困境的原因在于，随着技术至上观念的泛滥，原本旨在促进人的全面发展的技术，反而“使人也工具化了”。当学生面对复杂社会问题和人生困惑而产生焦虑、迷茫等问题时，智能系统无法敏锐捕捉学生的心理变化，也不能给出具有同理心、同情心的积极反馈，导致“人工智能+思政”不能全面赢得学生的认可和信赖。

三、“人工智能+思政”的优化路径

任何事物都具有两面性，关键在于取其精华、去其糟粕，“着急去肯定或否定这一事物或那一事物是蠢举”。人工智能会带来什么样的影响，能够实现什么样的目标，并非由自身属性所决定，而是取决于人用技术来做什么。面对人工智能给思想政治教育带来的机遇和挑战，应当辩证分析，综合施策，在不断完善工作体系、优化技术环境、健全运行机制的过程中提升人机协同水平，从而促进“人工智能+思政”更加健康、持续地发展。

（一）在价值引领中重塑“人工智能+思政”的工作体系

第一，强化技术应用与价值取向的深度对齐。伴随人工智能持续发展并不断走向普及，“它已经变得越来越不人工（也就是不依赖人类来设计），而变得越来越高深莫测，难以看透”。人工智能赋能思想政治教育必须以社会主义核心价值观为根本遵循与精神内核。要清醒认识到，技术效率始终无法取代价值引领的核心地位。算法介入越深，立德树人的根本导向就越发关键，这是确保技术回归教育本质、防范工具理性泛滥的坚实屏障。为实现技术发展与价值追求的辩证统一，必须将社会主义核心价值观深度嵌入到数据训练、算法架构及系统运行的全过程。具体而言，就是要在信息筛选与内容生成环节，建立起严密的伦理规则和动态纠偏机制，从而让智能算法真正读懂并遵循社会主义核心价值观的要求。此外，面对应用场景的不断延展，系统的价值校准应当是动态且持续的，以确保输出内容在政治立场和话语表达上的绝对稳固。

第二，健全生成内容的审核与动态反馈系统。完善的审核与反馈系统应当包含自动审核和人工复审两个环节。自动审核环节应借助自然语言处理、深度学习技术等对智能工具生成的内容进行初步筛查，过滤掉与思想政治教育原则明显相悖的信息。同时，应注意人工智能算法的意识形态属性，体现在设计和应用人工智能过程中可能隐含着人类开发者的价值观预设。因此，人工复审环节应充分发挥教育者的“价值把关”作用，保证算法推荐的内容契合培育和践行社会主义核心价值观的要求。对于涉及历史、政治、文化等关键领域的内容，要仔细甄别其中的观点是否正确，是否存在错误解读或误导性信息，使人工智能生成的内容既具有思想高度和专业水准，又能贴合学生的实际情况。此外，还应支持教育者针对生成内容提出建议和修改意见，以此来优化人工智能的思想政治教育功能，保障社会主义核心价值观在人机对话中实现持续输入和连续输出，防止出现“伦理投毒”和“数据污染”的情况。

第三，构建多个主体协同参与的预警网络。为确保人工智能生成内容始终契合思想政治教育的要求，必须构建由教育者、学生、技术开发者以及相关机构共同参与的预警网络。教育者应发挥自身在思想政治教育方面的专业优势，立足马克思主义理论，对人工智能生成的内容进行审慎甄别和全面把关。学生作为直接受众，应通过线上问卷、线下座谈等方式，真实反馈自己在使用智能技术过程中的感受与体验，并结合自身成长经历和思想实际，为“人工智能+思政”的优化提供更加贴近现实的建议。技术开发者应及时关注并研判来自教育者和学生的反馈，将其作为识别风险、优化模型的重要依据，不断提升人工智能在思想政治教育中的适配性和有效性。相关机构应进一步强化统筹协调和监督管理职能，常态化组织专家团队对人工智能生成的内容开展多维评估和动态审核，切实做到对潜在偏差和风险早发现、早预警、早处置，确保人工智能应用始终沿着思想政治教育的正确方向推进，持续增强育人实效。

（二）在创新驱动中完善“人工智能+思政”的现实环境

第一，提升“人工智能+思政”的应用环境。学校应进一步加大信息化、智能化建设投入力度，重点完善校园网络基础设施，提升云计算和大数据存储处理能力，加快建设智慧教室和虚拟仿真实验室，不断推动学校教育中心的智能化升级，建立健全网络安全防护体系，为人工智能在思想政治教育中的应用提供强大的硬件支持。应通过构建数智化思政教育资源库，扩充“思政数据中心”，为师生提供丰富、多样的教育内容和学习资料。

第二，共建“人工智能+思政”的技术环境。当前，人工智能已经突破了从“不能用”“不好用”到“可以用”“如何用”的技术拐点，进入了爆发式增长的时期。在文字创作、交互对话、影音制作、虚拟现实等多种应用场景中，智能产品已经展现出“类人”乃至“超人类”的能力水平。模型即服务的理念正引领人工智能应用向更加高效的“工厂模式”转型。“人工智能+思政”的展开过程，是基于人机协同，在思想政治教育中利用人工智能传播育人知识、内化育人精神、彰显价值理性、展现育人使命的过程。学校应与科研院所、科技企业合作，共同研发适合思想政治教育的智能产品和系统平台。应通过建立产学研用一体化的合作模式，促进人工智能在思想政治教育中的实际应用和更新升级。在技术研发过程中，各方应更加注重智能系统的社会属性和教育属性，着力构建真实、降噪的拟态环境，增强思想政治教育内容的传播效果，为不断提高“人工智能+思政”的水平和质量提供技术支撑。

第三，夯实“人工智能+思政”的法治环境。为促进人工智能在思想政治教育中得到安全、可靠、可控的应用，要进一步加强人工智能治理，从完善相关法律法规、政策制度、应用规范等多方面入手，强化高校内外多方联动协作，形成共治格局。为此，一是应深化“AI for教育治理”，整合各方力量，筑牢智能思政中技术应用的法治保障。二是应督促人工智能行业企业严格遵守相关法律法规，加强管理，加大对数据滥用、侵犯个人隐私、违背伦理道德等行为的惩戒力度。三是应通过法律法规设定技术应用边界，同时利用技术手段预防有害信息渗透到人机对话中，尽量防止算法歧视、数据滥用等问题的发生。四是应树立法治思维和运用法治方式明确数据权属边界，设立专门监管机构，建立数据分级保护制度，实施最小必要采集原则，全面保障师生在“人工智能+思政”中的隐私安全。

（三）在系统集成中健全“人工智能+思政”的运行机制

第一，构建常态化的智能素养培训教育机制。人类与机器之间的互动关系对未来发展具有重要影响，“我们超越机器的能力取决于我们同化机器的能力”。只有真正领会智能机器的本质特性，才能进一步领悟更加复杂多元的有机世界。在“人工智能+思政”的实践中，实现智能系统“他律”的前提是教育者必须掌握相关智能知识，提升智能素养，形成高水平人机协同模式。学校应将教育者智能素养培训摆在更加重要的位置，把相关内容有机纳入思想政治教育工作者的培训规划体系。定期组织智能思政专项培训，帮助教育者掌握人工智能的基本原理和应用场景，逐步提升其在思想政治教育中驾驭智能技术的能力。同时，注重培养教育者的数字意识、智能思维与技术操作水平，增强其在人机协同过程中的判断能力和创新水平。针对学生群体，应开设相关选修课程或实践工作坊，引导其树立正确的智能伦理观与智能学习观，了解并掌握思想政治教育中人机协同的基本技能，使其在合理运用智能技术的过程中不断提升自身思想政治素养。

第二，打造便利化的智能思政场景融合机制。“人工智能+思政”将思想政治教育定位为一种基于存在感的积极体验，强调学习者通过虚拟环境与内容的互动，获得更为深刻的理解、记忆和思想升华。为推动“人工智能+思政”落地见效，学校可以从3个维度协同发力。一是活化课堂体验。利用虚拟现实等前沿技术还原历史现场或布展数字红色场馆，用具象的感官体验打破抽象理论的壁垒，从而增强思想政治教育的吸引力。二是做实实践项目。学校可整合校内外资源，开发涵盖公共政策推演、大数据分析等内容的实操平台，让学生在拆解现实问题的磨砺中提升独立思考能力和价值辨析能力。三是营造共创生态。通过支持师生深度参与智能场景的设计和优化，让教育者与受教育者在互动体验中凝聚共识。

第三，创建立体化的“人工智能+思政”评价激励机制。评价激励机制堪称推动“人工智能+思政”向纵深发展的“指挥棒”。要使这一机制真正落地，学校需要先打破部门间的数据壁垒，构建覆盖课堂互动、网络行为与社会实践的全景数据集。在此基础上，依托自然语言处理与深度学习算法，系统可从静态的数据统计转向动态的语义分析，通过对行为轨迹的关联挖掘与模式识别，实现对学生思想动态的实时感知与精准研判。与此同时，应推动评价范式向过程性考核转型。依托智能平台，对学生的在线学习投入度与理论掌握度进行伴随式数据采集，并建立基于大数据的动态增值评价模型，从而实现评价重心由结果判定向过程监测的实质性转移。当这些伴随性生成的积分，真正与学生的综合素质测评、奖学金评定等现实诉求挂钩时，一条从数据评价到自我激励的转化通道便会有效打通。此外，要想全面激发创新活力，必须打破传统的考核框架，将智能技术的融合应用成效纳入到教育者的绩效评价之中。在评价端同时撬动学生与教育者的内驱力，才能为数智化语境下的思想政治教育注入源头活水。

四、结语

随着教育数字化战略持续纵深推进，“人工智能+思政”已成为思想政治教育改革创新的重要着力点。二者融合绝非为传统思想政治教育简单披上技术外衣，而是紧扣教育数字化部署、直面当下育人现实难题、伴随智能算法持续演进所催生的系统性变革。本文系统梳理了“人工智能+思政”的育人价值，剖析其在实践运行中的现实瓶颈，并针对性提出改进策略。相关结论既可为思想政治教育的数字化转型与智能育人体系建设提供实践参考，也能为这一领域的理论研究提供一定借鉴。受研究周期、调研条件与分析视角等因素制约，本文仍存在一定研究局限。一是对算法偏见、数据安全等风险的溯源分析不够深入；二是对多主体协同联动机制的实施对策缺乏长效跟踪研究；三是未能结合更多典型案例开展对比分析。未来将以此为基础，持续开展跟踪调研与跨案例对比分析，深入探索技术伦理规范、数据治理体系与协同育人模式的共建路径，着力破解算法逻辑与育人初心之间的结构性矛盾。无论技术形态如何发展演变，技术理性都必须服从服务于思想政治教育的育人目标。坚持以社会主义核心价值观为引领，统筹推进技术应用与制度建设，方可推动“人工智能+思政”这一新型育人范式稳步发展，为培育担当中华民族伟大复兴大任的时代新人、助力中华民族伟大复兴贡献力量。

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张永奇+教育数字化背景下“人工智能+思政”的育人效能、现实瓶颈和优化路径.pdf

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[1]张永奇.教育数字化背景下“人工智能+思政”的育人效能、现实瓶颈和优化路径[J].长安大学学报(社会科学版),2026,28(3):64-78.

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主编动态 | 余淼杰获评英国皇家经济学会终身院士，并授予专属终身勋衔FREcon

喜报 | 《长安大学学报（社会科学版）》荣获2025年度陕西省高校期刊建设示范案例库“精品期刊”及“特色栏目”

双突破 |《长安大学学报（社会科学版）》首次入选中国学术期刊影响力指数Q1区

学报简介

《长安大学学报（社会科学版）》创刊于1999年，双月刊，大16开，96页，国际标准刊号：ISSN 1671-6248，国内统一刊号：CN61-1391/C，每期定价50元，全年共300元，国内邮发代号：52-272，国外发行代号：BM2291。

学报是由教育部主管，长安大学（教育部和交通运输部、自然资源部、住房和城乡建设部、陕西省人民政府共建的国家首批“211工程”重点建设大学、国家“985优势学科创新平台”建设高校、国家“双一流”建设高校）主办，面向国内外公开发行的学术刊物。

学报以“服务国家战略，紧跟学术前沿，研究现实问题，引领社会发展”为宗旨，主要有马克思主义理论研究、思政课建设、国际经济与贸易、数字经济、交通运输、教育学、管理学、社会学、法学、哲学、历史学、新闻与传播等栏目。

编委会名誉主任委员：张岂之

主任委员：陈志坚

副主任委员：彪晓红黎开谊

主编：陈志坚

执行主编：余淼杰

副主编：钱学锋任保平王雨辰王庆丰魏浩

余振芮海田欧阳日辉

编委(以姓氏汉语拼音为序)：

青年编委(以姓氏汉语拼音为序)：

哲学/马克思主义理论

经济学

管理学

教育学

历史学

法学/社会学

文学/新闻传播学

官方网站：https://skxb.chd.edu.cn/

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