人工智能已火热来袭，成为现代信息技术发展的前沿。各行各业致力在此浪潮中寻找转型之路，高校思政教育也不例外。然而，转型并非易事，既要抓住人工智能带来的机遇，又要洞悉所面对的现实困境，为构建行之有效的突破路径打下坚实基础。

一、人工智能视域下高校思政教育机遇分析

（一）创新呈现方式

利用人工智能技术可塑造思政教育内容多维形态，改变传统枯燥乏味的刻板印象，使抽象政治理论转化为可感知的具象形态，助力知识传递从单向灌输转向多感官协同认知。例如，可依托虚拟仿真技术构建沉浸式历史场景，使思政教育内容突破时空限制，在虚拟空间中实现情境再现；也可根据智能系统对教学素材的自动化重组，将教案静态文本形态转变为融合文字、影像、声效的复合资源包。该实践可显著增强理论知识可接受性，在价值观引导层面形成潜移默化的渗透效应，将意识形态教育转化为可交互的认知体验，让学生在自主探索中完成理论认知与价值认同的双重构建。

（二）精准定制策略

"以学生为中心"理念得到了广泛认可，为提升教育精准性提供了有力支持，而人工智能的引入可"锦上添花"，通过对学生认知特征数字化解析，助力思政教学策略更加精准。例如，依托学习行为分析可系统采集课堂互动、在线测试、讨论文本等数据，动态生成学生认知图谱，揭示学生知识盲区与思维倾向，同时也可自动生成包含重点强化模块、拓展阅读资料、分层训练题库的个性化学习方案。在教学实施环节，自适应系统可根据实时反馈提示教师调整内容密度与讲解节奏，确保学生有效理解知识内容，避免出现认知断层，为理论基础巩固与思维能力提升协同并进打下良好基础。在教育评价中，人工智能系统可追踪知识内化轨迹，输出发展性诊断报告，帮助教师优化教学策略。

（三）拓宽教学边界

人工智能可打破传统思政教育物理空间限制，构建虚实融合教育空间。例如，云端资源共享平台可整合跨地域优质课程资源，并依托智能匹配算法精准推动教育资源；区块链技术可保障知识产权确权机制，激励更多教师参与数字教学资源共建共享；跨学科知识图谱智能关联，可引导学生从哲学、社会学、科技伦理等多维视角下审视理论问题，潜移默化提升辩证思维能力；智能终端设备可延伸教育场域，与社会实境对接，让学生高效地将课堂理论应用于社会热点事件观察分析中，实现知识学习向实践应用过渡；教学管理系统智能化升级后，可优化资源配置与过程监控，构建覆盖全员、贯穿全程、统筹全域的大思政育人体系，为思想政治教育注入持续发展动能。

二、人工智能视域下高校思政教育现实困境

（一）多元主体协同联动困境

人工智能与思政教育的深度融合涉及教育机构、技术企业、科研团队等多方主体，但各方在价值取向与运行逻辑层面的差异导致协同机制存在结构性矛盾。技术研发部门追求算法优化与产品迭代的商业逻辑，容易与教育机构强调意识形态属性的特殊要求产生冲突，使智能产品的教育适配性难以得到根本保障。跨领域人才的匮乏加剧了协同障碍，尚未形成既精通马克思主义理论又掌握人工智能技术的复合型规模化师资队伍，导致技术应用易出现价值导向偏差或教育规律误判。资源共享平台的标准化建设滞后，对教育数据的所有权归属、技术接口的兼容性、知识产权的保护等关键问题缺乏制度性安排，使优质教育资源在跨机构流动时面临多重壁垒。

（二）智能产品开发应用困境

技术工具与教育需求的适配性矛盾在智能产品研发过程中持续显现，同时商业化技术方案移植到思政教育场域时往往面临深层冲突。算法模型的训练数据多源于通用语料库，难以准确捕捉思政教育特有的政治性、思想性与理论性，导致生成的教学内容易出现价值稀释或表述偏差。智能产品的功能设计偏重知识传递效率优化，容易忽视价值观引导所需的渐进性与浸润性，简单地将政治理论切割为标准化知识点组织强化训练，而这种机械式学习模式可能削弱理论体系的整体性认知。教育主体与技术工具的互动关系尚未明确。部分教师过度依赖智能系统开展学情分析，弱化了教育过程中必要的人文洞察与情感判断，而技术供应商对教学规律的理解局限又使产品更新滞后于教育实践需求。

（三）智能社会风险应对困境

智能技术嵌入教育场域带来的衍生风险正在形成新的治理挑战，如算法推荐机制可能导致价值认知窄化。信息过滤气泡效应在思政教育场景中被技术性放大，导致学生群体在个性化内容推送中易固守既有认知框架，这种思维定势的强化与思想政治教育追求的视野拓展目标形成了内在冲突。人机交互过程中潜藏的意识形态风险更具隐蔽性，如自然语言生成技术若缺乏严格的价值审核机制，可能会通过对话交互悄然传播错误价值观念，而现有技术手段尚难以实现复杂语境下的实时思想动态监测，加剧了风险识别难度。技术依赖导致的主体性消解问题逐渐显现，导致部分学生在智能系统提供的现成答案中丧失深度思考动力，这种思维惰性与思政教育着力培养的辩证思维能力背道而驰。

三、人工智能视域下高校思政教育突破路径

（一）培育高校思政教育适应赋能"新主体"

人工智能技术的深度应用对教育主体提出了双重变革要求，既需要传统教师角色进行数字化转型，又鼓励新型教育主体协同参与。教师队伍的能力重构成为首要任务，强调通过系统化培训提升数字素养，使其掌握智能工具的操作逻辑与教育伦理的平衡艺术，在技术辅助下强化价值引导的核心职能。跨学科人才梯队的建设亟待加强，要求培育既深谙马克思主义理论精髓，又能理解算法运行机理的复合型师资力量。该类跨界人才将在智能教案设计、人机协作教学等环节发挥关键作用。学生主体性的技术性激活同样不可忽视，亟需借助自适应学习系统赋予其多元知识探索路径，在智能导航中培养自主构建理论认知框架的能力。这种主体地位的强化与技术赋能的结合，可将传统受教育者转化为能动的认知建构者。

（二）拓展高校思政教育精准实施"新渠道"

技术赋能下的教育渠道创新呈多维渗透特征。智能诊断系统通过实时采集学习行为数据，可构建动态更新的认知发展模型，并据此生成千人千面的教学方案，使理论知识的传递突破传统课堂的时空刚性约束。虚拟教研室的建设开辟了跨校协同新路径，可借助云端共享平台实现优质师资与教学资源的智能匹配，形成理论研讨、集体备课、示范教学的立体化协作网络。增强现实（AR）技术的深度应用可创设虚实融合的教学场景，实现历史事件的数字还原与理论观点的空间可视化，使抽象意识形态教育转化为可交互的具身体验。智能对话系统的持续进化拓展了课外辅导边界，通过语义理解与知识图谱的联动，为学生提供了全天候的理论答疑与思想疏导服务，这种伴随式学习支持有效延展了教育的作用链条。社会实境与课堂教育的连接通道被技术性打通，可借助大数据分析实时捕捉社会热点，并将其转化为鲜活教学案例，引导学生运用理论工具进行批判性解析，实现知识学习向实践应用的自然过渡。

（三）搭建高校思政教育协同育人"新平台"

智能化教育生态的构建需要突破单一系统局限，通过平台化整合形成育人合力。资源聚合平台的建设成为基础工程，可借助区块链技术建立分布式资源库，实现跨地域、跨院校优质思政教育资源的可信共享与智能检索，破解资源分布不均的长期难题。产学研协同平台的搭建可促进教育链与创新链的深度融合，推动高校理论研究优势与技术企业的开发能力形成互补，在智能教具研发、教育大数据分析等领域催生创新成果。校际协同平台可通过智能管理系统实现教学要素的优化配置，在技术支撑下高效运转课程互选、师资共享、学分互认等机制，构建起开放互通的教育共同体。家校社联动平台的智能化升级则能拓展育人空间，通过应用数据中台实现学校教育、家庭教育、社会教育的信息互通与策略协同，形成覆盖学生成长全场景的育人网络。

（四）探索高校思政教育生态治理"新机制"

将智能技术应用于教育领域后，教育生态会更为复杂，需要建立与之匹配治理框架以实现有效梳理和引导。具体到高校思政教育中，首先，应建立算法审计机制，依托可解释性技术完成对智能教学系统的透明化审查，确保决策逻辑、价值导向等与教育目标精准契合。例如，审查数据治理标准体系时，采集、存储、应用全流程均要纳入审查范围，切实保障教学分析精度，同时为严守隐私保护底线创造良好环境，支撑教育数据开发利用形成科学严谨的伦理规范。其次，应升级风险预警机制，实时监测教学系统中的异常数据波动，及早干预可能出现的认知偏差或价值冲突，防止风险因素集聚，做到防患于未然。最后，应建立并完善多元主体共治机制，将教育机构、技术企业、监管部门等囊括在内，既要明确权责边界，又要通过技术标准制定、质量评估认证、纠纷处置调解等环节优化设计，形成协同治理格局。（ 文/陈智伟 福州大学至诚学院讲师）

央视网：https://jingji.cctv.com/2025/04/11/ARTIcjKvDJdhI2UA6EOuUakS250411.shtml