人工智能赋能高校思想政治教育高质量发展

【摘要】当前人工智能技术已经广泛渗透到了各个领域，并发挥了突出的应用价值。在高校思想政治教育中，人工智能同样具有广阔的应用前景，探索人工智能技术的应用路径，对于推动高校思政教育高质量发展意义重大。文章首先结合人工智能技术特征分析了人工智能在高校思想政治教育中的应用价值，然后提出了教学平台建设、教学模式创新、教学评价体系、技术风险应对等人工智能赋能高校思想政治教育高质量发展的可行策略，旨在推动高校思政教育转型发展，切实提升教育实效。

【关键词】人工智能；高等院校；思想政治教育；课程改革

引言

人工智能的高速发展为高校思想政治教育带来了全新的发展机遇，人工智能能够在丰富教育资源、创新教学模式、优化教育评价等环节发挥重要作用。因此，高校要加强对人工智能技术应用优势和应用场景的探索和研究，将其有机融入到思政教育体系之中。本文以人工智能赋能高校思想政治教育高质量发展的价值意蕴为切入点，分析了人工智能应用的具体路径，以供参考。

一、人工智能赋能高校思想政治教育高质量发展的价值意蕴

（一）丰富教学资源，拓展教学场景

在教学资源方面，人工智能一方面能够帮助高校教师采集、整合和加工各类教学资源，促进高校与其他院校、机构的合作，构建校内外思想政治教育资源库；另一方面能够依托大数据形成学生的精准画像，全面把握学生的兴趣偏好、行为特征和知识盲区，针对化定制符合学生认知特点、学习策略的思政教育资源包，为学生提供丰富多样的教育资源内容，还能够整合马克思主义理论教育、法制教育等多样化教育内容中的知识节点，构建动态知识图谱，满足学生自主学习、知识体系构建的需求。

在教学场景方面，人工智能首先能够嵌入课堂教学中，例如依托VRAR技术搭建虚实结合的三维互动沉浸式教学场景，将过去抽象的知识灌输转变为具象的亲身体验，或者引入AI智慧助教，帮助师生开展课堂讨论、实时答疑等工作^[1]；其次能够借助智慧教学平台打通课前、课中和课后通路，形成泛在化的学习空间，依托PC端、移动端满足学生随时随地开展思政学习的需求；最后能够整合各方教育主体资源，共建“大思政”实践地图，将思政教育触角延伸到社会层面，支持高校师生开展思政校外实践。

（二）革新教学模式，实现因材施教

传统的高校思政教育模式采用的是标准化教学模式，人工智能的应用有效实现了教学模式的精准化、个性化革新，切实满足了“因材施教”教学要求。

人工智能能够对学生的实际学情进行精准诊断，通过全面采集和分析学生的学习数据，如课堂互动数据、作业和考试数据、在线学习数据等，准确评估学生的学习特征和学习需求，并动态更新，形成精准的学情画像，为教学活动的开展指明方向。例如通过自然语言处理分析学生在理论学习过程中存在的薄弱环节，指导教师合理调整课程教学中的重难点，或转变常规的教学策略。

人工智能能够准确把握学生的学习特征，实现教学流程的全链条重构。例如在当前的思政教学活动中，师生之间的情感交互相对较少，且主要局限在课堂之上，但学生在学习和生活中需要教师的情感支持和答疑解惑。对此，可在智慧教学平台上部署AI助教系统，提供24小时在线答疑和情感交互服务，满足学生的内在需求。此外，人工智能能够结合学生的实际学情制定个性化学习方案，为学生提供符合其学习需求和特征的学习策略，帮助学生更好地开展自学、课后巩固等活动。

（三）强化教学分析，提升教学质量

对教学效果的科学分析能够帮助教师更好地调整教学模式和策略，保障思政教学实效性。但在传统的教学模式中，教师的教学效果分析工作面临着分析材料匮乏的现实问题，教师往往只能够通过学生的作业或考试成绩，以及学生的反馈信息了解课堂成效，难免会出现片面化、主观化问题。

人工智能在整个教学链条中的部署能够为教师的教学分析工作提供丰富的分析材料。一方面，教师可以在技术的支持下采集和了解学生的学习数据，并依托智能算法、统计模型准确开展多维度的教学评价，了解学生的知识掌握度、价值观践行度等关键指标，为后续教学工作的开展提供优化参考。另一方面，教师可以开展课堂视频分析、课堂语音转写和语义分析，生成教学行为诊断报告；构建教学效果与教学策略的关联数据库，依托归因分析等手段评估不同教学策略的实际效能，形成契合学生学情的最佳教学方案。

（四）监测行为动态，筑牢安全防线

在全新的时代背景下，高校大学生思想政治教育工作中的一大难点在于互联网已经成为大学生生活的重要组成部分，但网络上存在不良价值观、意识形态渗透等现实问题，可能会给尚未完全成熟的大学生的心理和思想带来巨大的冲击，进而对思政教育实效产生负面影响。人工智能能够依托技术手段构建监测网络，动态追踪学生的网络言行轨迹，帮助高校构建意识形态安全防线。

具体而言，人工智能能够依托网络爬虫、API数据接口等技术手段获取学生在社交媒体、新媒体平台上的言论数据以及网络平台访问数据，并依托自然语言处理、机器学习等技术构建价值导向识别模型，了解学生的言行中是否存在价值观、情绪等方面的错误倾向。同时，人工智能依托海量多源数据和算法模型能够构建危机行为预测模型，一旦发现风险和异常，立刻开展智能预警和干预，例如触发辅导员介入机制、开展警示教育等，高效处理潜在风险，提高学生的思政理论水平和思想站位^[2]。

二、人工智能赋能高校思想政治教育高质量发展的实施路径

（一）搭建智能思政教学平台，形成跨域协同育人生态

在新一轮科技革命浪潮下，人工智能在教育教学中的融入已成为大势所趋。高校要加大技术投入，主动构建基于人工智能的思政教学平台，为构建跨域协同育人生态奠定良好基础。

智能思政教学平台建设的核心主要包括教学资源库和在线学习功能模块两部分。教学资源库建设路径主要有三：一是全渠道数据采集，整合网络资源、学术资源、校内资源等多类数据源，依托教学大纲完成数据标注和分类，形成教学资源内容；二是生成式资源开发，依托生成式人工智能自动产出文字、图像、音视频等教学素材，降低教师制作课件、微课视频工作负担^[3]；三是构建校际思政资源共享平台，调动其他高校、文化机构、红色基地教育资源，‌形成智能资源共享机制‌。在线学习功能模块建设需结合高校思政教育需求，形成“核心模块+辅助模块”的功能模块结构。其中核心模块主要包括资源管理模块、教学实施模块和智能评价模块三部分，而辅助模块则包括用户管理模块、数据分析模块、多维互动模块、智能助手模块等。通过教学资源库的完善和功能模块的开发设计，构建覆盖课前、课中、课后的全周期思政教学生态系统，实现从传统线下课堂到“线上课堂”“社会课堂”的有效延伸。

（二）数据驱动思政教学优化，推进教学模式智能创新

人工智能的应用有效推动了传统思政教学模式向个性化、泛在化方向的转型。高校教师要准确把握人工智能的应用优势，依托数据要素价值开展个性化思政教学和混合式思政教学。

个性化思政教学以“因材施教”为基本理念，旨在通过对学生学习数据的深度分析形成学生画像，智能推送个性化的学习方案和策略，达到精准针对学生优劣势，切实提升学习效能的目的。因此，个性化思政教学首先需要全面采集学生的学习数据，并动态开展学习跟踪，以实时、准确把握学生的最新学情。然后生成个性化学习路径，包括开展差异化内容推送以及设计自适应学习系统两方面。智能教学平台会根据学生的具体情况，智能推送符合学生认知规律和学习需求的教学资源，例如针对学习能力较弱的学生生成动画等可视化教学资源，增强学习趣味性。同时，平台会构建三级难度学习系统，结合学生的过往数据对学生进行分类和难度匹配。例如在在线答题时根据难度分类推送不同的题库。

混合式思政教学意在重塑整个思政教学链条，形成“课前—课中—课后”线上线下相结合的教学模式。在课前阶段，在智慧教学平台推送预习资料，引导学生开展课前预习，提前把握下一堂课的主要知识点，为课堂教学奠定良好基础。在课中阶段，依托机器视觉技术、情感分析技术监测学生在课堂上的反应力和专注度，帮助教师动态调整教学计划和教学策略。例如当学生专注度出现明显下降时，引导教师开展互动讨论、案例分析等教学活动。在课后阶段，根据学习行为数据智能推送巩固任务，如课后习题、校外实践等，形成完整的教育闭环。

（三）构建教学评价反馈系统，形成风险预警干预机制

依托数据驱动提升思政教育治理效能的核心主要体现在两个方面：第一，要加强对思政教育教学的科学评估和反馈，精准诊断思政教学实效性，分析现有教学模式中存在的问题和不足，为师生教学行为优化指明方向。第二，要加强对网络环境潜在意识形态风险的精准识别和预警干预，切实筑牢思想安全防线。

‌动态评估反馈系统的构建。‌动态评估反馈系统主要包含数据采集模块、智能分析模块和动态反馈模块三个部分。其中数据采集模块主要负责全域数据的采集和处理工作，需整合学生行为数据、作业考试数据、课堂教学视频、在线学习日志等各类数据信息，并给予意识形态特征标签体系对多源数据进行标准化处理，形成结构化数据以便后续开展分析评估。智能分析模块依托多维评价指标体系构建思政评估模型，对学生的实际学习效果开展深度分析，评估学生的知识掌握情况、实践应用情况以及价值观接受情况^[4]。动态反馈模块依据分析结果自动生成评价报告，评估学生的知识盲区和学习发展情况，为学生的学习优化提供改进建议，并结合课堂教学情况给教师的课程教学优化提供合理方案，例如增加实践活动比重，调整课堂节奏等。

‌风险预警与干预机制‌的构建。‌风险预警与干预机制‌同样包含三大模块：其一，数据感知模块。整合学生的线上行为数据，包括教学平台的学习数据、社交平台的言论数据等。构建意识形态风险标签体系，依托自然语言处理、深度学习对数据进行语义分析和预处理。其二，风险预警模块。依托风险量化算法和敏感内容识别机制进行风险预警。开发风险预警模型，动态评估学生的意识形态安全指数，监测网络舆情发展方向，预测潜在的舆情风险事件。依托对抗生成网络训练敏感内容识别机制，对AIGC教学内容、校园网络内容开展意识形态合规性检测，拦截风险内容。其三，干预策略模块。结合常见风险类型设计对应的干预策略，如人工介入、教学资源推送等，设置红橙黄三级响应机制，对应不同风险等级触发不同干预策略。构建动态反馈闭环，监测干预效果，优化干预机制。

（四）完善技术伦理保障体系，规避人工智能技术风险

人工智能尽管能够为高校思政教育工作的开展带来诸多便利，但同时也存在一定的风险隐患。人工智能的技术伦理风险主要包括三类：一是数据安全风险，在数据采集过程中可能会涉及一些隐私数据、敏感数据，如果突破学生知情同意边界，或出现数据泄露等风险，可能会对学生合法权益造成侵害；二是算法偏见风险，算法模型在设计过程中出现偏差，或训练数据集不够全面，可能会出现算法偏见、算法歧视问题，造成错误思潮的传播；三是主体性消解风险，人工智能在教学过程中的过度渗透可能会削弱教师的价值引导功能，或削弱学生的独立思考能力，降低主观能动性^[5]。

针对上述问题，高校要主动构建技术伦理保障体系，从协同模式、技术保障和监督治理三个层面强化技术的有效应用，切实规避潜在风险。

1.重塑人机协同模式

人工智能在思政教育中的应用需构建科学的人机协同模式，既要合理利用人工智能强化教学效能，也要切实避免教师主体性的消解。对此，一方面，要明确技术应用的范围，例如仅将人工智能应用在知识传递领域，而由教师主导价值观传递工作，同时强化人工介入机制，确保教师拥有审核权和裁定权。另一方面，提升教师技术素养，将技术伦理风险应对纳入到教师培训内容体系之中，依托教师力量规避潜在风险。

2.强化技术安全设计

针对数据安全风险，一是要做好学生的数据知情同意保护，向学生明确透露数据的采集范围和应用路径，在获取学生同意后方可采集和使用；二是要做好数据安全防护，利用数据加密技术、区块链技术、入侵检测系统等防护技术手段切实避免数据使用全过程的潜在隐患。针对算法偏见风险，要合理应用可信AI技术，开发可解释性算法模型，公布模型分析的原理，提升算法应用的可视化和透明度；要扩大训练数据集，提升数据的全面性，从源头规避算法的偏差。

3.完善监督治理机制

高校要构建技术伦理委员会，对技术应用全过程开展伦理风险评估；构建人工智能教学事故追溯机制，对已出现的风险事件实施追责。

三、结束语

人工智能技术能够在高校思想政治教育创新发展中提供强有力的支持，通过技术创新赋能教育资源、教学模式、教学方法的优化和创新，能够切实推动高校思政教育的高质量发展。但需要注意的是，人工智能是一柄“双刃剑”，在提升教学实效的同时也带来了诸如隐私侵犯、数据泄露、算法歧视等技术伦理风险，如应用不当反而会影响思政工作开展。加强风险应对，切实规避隐患因素，对于高校思政教育至关重要。

参考文献：

[1]程会广.人工智能融入高校思想政治教育：机遇、挑战及优化策略[J].中国军转民,2025,(05):184-186.

[2]何文波.人工智能背景下的高校精准思想政治教育路径研究[J].太原城市职业技术学院学报,2025,(03):162-165.

[3]韩秋妹,陈雨后.生成式人工智能赋能高校思想政治教育的价值、挑战与对策[J].现代商贸工业,2025,(10):46-48.

[4]王妍,孙擎.新质生产力视域下人工智能赋能高校思想政治教育工作路径研究[J].牡丹江大学学报,2025,34(03):71-76.

[5]颜佳华,王黎斌.人工智能技术在高校思想政治教育中的创新应用[J].中南林业科技大学学报(社会科学版),2025,19(01):13-23.