基于生成式 AI 的大学生思想动态识别与引导策略研究

1.引言

在高校人才培育的过程中，思政教育肩负着重大的“立德树人”的任务，新生代大学生接收信息来源多样，表达想法方式自由，在这样的背景下，传统的依靠人工访谈、问卷调查的方式已很难有效率、准确地得到学生真实的内心想法；生成式 AI 技术的蓬勃发展尤其是自然语言处理、对话生成上的突破，使得高校思政工作迎来全新的可能。本论文尝试应用生成式 AI 工具，去尝试探究它是否可以帮助高校更快速有效地识别出大学生思想转变的趋势、分析情绪表达的特点，并创造智能交互场景等[2]，希望能够为高校创建更具智能化，个性化的人才培育体系给予一定理论支撑和实践借鉴。

2.基于生成式 AI 的大学生思想动态识别与引导概述

伴随生成式人工智能技术迅速进步，高校思政教育迎来了智能化转变的新契机，如今的大学生思想活跃，表达方式多变，传统的思政教育在动态识别和精确引导方面有些慢半拍。本研究就提出利用生成式 AI 技术，像 ChatGPT 之类的东西，针对大学生的思想变动做智能识别并加以引导，去寻找它在自然语言领悟，情绪分析以及意义创造等方面的运用方法[4]。

3.基于生成式 AI 的大学生思想动态识别与引导方式

3.1 构建学生思想画像

生成式 AI 有很强的理解自然语言的能力，它可以靠分析学生所写文字，课堂上说的，网上发的评论，对课给出的感受等等，找到他们的想法倾向，价值评判，关心的东西，它靠关键词找出来，再看语义感情之类的办法，给每个学生做好独一无二的思想画像，这种画像里面包含着他们接受现在社会主要看法的情况，对社会上热门话题的看法，心情状态等等，这样的话学校就能准确地认出学生，再分等级引导，这种方法跟以往的问卷调查比较，它有自动做，随时变，不打搅学生这些好处，在不麻烦学生的状态下，一直得到学生思想改变的趋势。建造思想数据库之后，学校可以借助这个工具把学生群体思想动向进行数据分析，变成可视化的形式，供学校做决定时参考[3]。

3.2 预警学生心理波动

生成式 AI 能够通过文本、语音这些载体来分析学生的情绪状况，辨别学生是不是处在焦虑、抑郁或者愤怒、迷茫这类情绪阶段。一旦察觉到学生频频运用诸如“失望”“无意义”之类的消极用语，AI 就能立刻判定学生存在的心理危险级别。借助于时间序列分析，系统还能够找出情绪波动所对应的周期以及激发因素，像考试压力、社会事件之类的事情。高校可以凭借这个方式形成情绪预估机制，进而达到从“事后处理”转向“事前预估”的情形转变，尤其是依托大数据，AI 能够找到情绪爆发特别突出的学生群体，给予班主任、辅导员一份被关注的重点人员名单，做到对不同学生情况实施分类引导、精准施治，增进思政教育工作的情味与功效。

3.3 实现精准化价值引导

生成式 AI 可识别学生的思想状态，还可根据学生的语言风格、兴趣爱好、情绪特征生成个性化内容。如针对未来迷茫的学生推送“青年担当”相关案例故事；针对没有价值观认同感的学生推送带有情感共鸣的红色记忆或者榜样人物语录。与以往思政素材“千篇一律”的做法不同，AI可以为每一个学生匹配他们最容易接纳的语言风格、情感语气和表达形式。利用语义生成与强化学习，AI 可不断优化其推送内容，实现“内容为一人定制”的育人目标，增强思政的亲和力、传播力[1]。

3.4 打造可信赖的交流渠道

生成式 AI 的对话能力可以搭建起“虚拟辅导员”“数字朋辈”，给大学生赋予一个全天候、定制化的“思想聊天室”。AI 在跟学生的多个回合对话里，可以模仿人的语言逻辑，回应人的情绪转变，给出价值解读，引导合理表达。像学生讲到有个社会问题自己很犯嘀咕的时候，AI 就会从很多方面入手，给予权威解释，从而帮学生解决一些认知偏差和价值疑惑。相比传统面对面谈话，AI 对话是匿名的，不带有评判的，这容易让学生放松下来敞开心扉，也便于思政老师在重要时刻借助这种形式进行人文干预，达成“人机共育”的新教育目标。

4.基于生成式 AI 的大学生思想动态识别与引导的发展趋势

生成式人工智能技术发展起来后，大学生的思想动态被识别、引导进入智能化、个性化并趋向系统化的崭新阶段，原先的思政工作大多依靠教师的经验，问卷调查，个别谈话，信息总是落后，识别较为粗略，反应缺乏双向性，生成式 AI 拥有强大的语义理解和情感分辨能力，能够借助大数据找出学生在课程讨论，社交平台，作业表达等多渠道的语言内容，对学生的价值取向，情绪波动以及思想关注点做到动态把握，从而塑造起更为细致的学生思想肖像。

接下来会朝着“数据驱动 + 智能生成”的道路发展。一方面，建立语义知识图谱以及个体思想画像库，让 AI 可以做到实时把握大学生思想状况转变的情况，从而从群体画像跳转到针对每个学生个体的精确掌握上；另一方面是 AI 对话系统的完善与个性内容推送的功能强化，做到能够依照学生自身需要生成具有教育意义引导作用的话语信息，使得思想政治教育更具代入感及共鸣度。

同时，随着“人机协同”概念的推广，“人机协同”的“智能引导、情感疏导、风险预判”成为 AI 的重要作用方向，实现“智能识别——自动推送——教师介入”的三层结构，推进思政工作由经验驱动向智能决策转变。这也是高校思想政治教育向数字化、精准化、全过程育人的重要切入点[5]。

5.结论

本研究围绕着生成式 AI 在大学生思想动态识别与引导中的应用展开了思考，提出要借助语义分析，情绪识别，个性化推送和智能对话等形式，搭建起一种智能化，数据驱动的思政教育新路径，通过对生成式 AI 的研究显示，生成式 AI 可以实现非干扰状态之下动态捕捉学生的思想变化，给予个体化的引导内容，这有助于加强高校思政工作的效率和亲和力，往后还要推动“人机协同”的打造，“人”即教师，“机”指生成式 AI，要营造出一种“AI 识别－智能回应－教师介入”三位一体的育人环境，给高校做好立德树人这个根本任务给予强力支援。

参考文献

[1]朱铭.AI 赋能下红色文化在高校思想政治教育模式的传承与创新路径分析[J].中国军转民,2025,(09):204-206.

[2]胡金兰.AI 时代背景下高校思想政治教育“智能化”开发与应用[J].福建教育学院学报,2025,26(04):15-18.

[3]谭多宁,彭茂辉,谭绍华.三分三度：基于 AI 技术的职业教育课堂革命模式建构[J].教育科学论坛,2025,(03):59-63.

[4]王子丹.生成式AI 赋能高校思想政治教育的现实风险和路径优化策略[J].漯河职业技术学院学报,2025,24(01):98-104.

[5]梁海娜,岳爱武.新质生产力赋能高校思想政治教育创新：内在逻辑、现实挑战与实现策略[J].南京邮电大学学报(社会科学版),2024,26(06):61-69.

作者信息：

孙凡茜（1997 年），女，汉族，江苏连云港人，硕士研究生，助教，大学生思政教育。