人工智能背景下高校网络思政创新路径研究

近年来，以 ChatGPT 为代表的生成式人工智能技术引发了教育领域的深刻变革。据《光明日报》援引教育部官方消息，截至 2024 年 3 月，全国已有 80 余所高校开展 AI 赋能思政专项行动。在“ 生成式人工智能服务管理” 催化下，AI 大模型的自然语言处理、情感识别、沉浸交互等优势成为破解传统思政教育对症不准、资源错配、互动性弱等顽疾的新变量；而 AI 新技术带来的应用风险也亟待系统治理。本文通过探寻 AI 赋能思政的底层逻辑与实践路径，旨在寻求技术理性与教育本真之和鸣的辩证智慧，为构建中国特色思政教育新范式提供参考。

一、人工智能赋能高校网络思政的底层逻辑

人工智能技术推动思政教育从经验型向科学化精准化转型，其底层逻辑体现在三个维度：

（一）数据驱动与全息画像

整合学生行为、课堂数据、网络痕迹等多元行为数据，绘制集思想动向、认知水平、情感趋向于一体的多维立体数据图谱。例如，南开大学集成 27 亿条思政语料打造学生画像系统，并在素质评估雷达图中可视化呈现学生成长轨迹；北京邮电大学打通对接 12 个部门的 3896 万条数据，破除数据孤岛，实现教育评鉴从“ 经验判断” 到“ 科学决策” 的转变。

此外，数据驱动的思政教育还能够动态捕捉学生的思想波动。例如，通过分析学生在社交媒体上的发言内容，结合课堂表现数据，系统可以及时发现潜在的心理健康问题或价值观偏差，为辅导员提供精准干预依据。

（二）精准滴灌与动态适配

利用知识图谱推荐算法实现思政教育资源的精准推送。上海商学院打造的虚拟辅导员“ S·AI” 依托包含1000 多个知识点的知识库，围绕学业、就业、心理等十大类需求开展个性化服务，形成“ 数据收集—反馈分析—模型优化” 的闭环运行链；电子科技大学设立的“ 成电芯伙伴” 智能体则通过悬赏知识库和朋辈栏目，动态匹配个体需求与教育资源。

精准滴灌的核心在于"因材施教"。例如，针对理工科学生，系统可以推送科技伦理相关的案例；针对文科学生，则可以侧重文化自信和价值观引导。这种差异化供给显著提升了学生的学习兴趣和参与度。

(≡) 人机协同与场景重构

VR/AR 技术超越时空限制，创建情景交融的教学场景。长沙医学院的《红色文化虚拟展播厅》连接到新民学会旧址实景现场，带领学生沉浸式感受红色历史；西南交通大学通过“ 孪生数字人辅导员” 与 2000 多名学生对话交互，推动思政教育从单向灌输转向双向互动。

人机协同不仅丰富了教学形式，还拓展了教育边界。例如，通过虚拟仿真技术，学生可以“ 亲历” 长征路上的艰难险阻，或“ 参与” 改革开放的关键决策，从而深化对理论知识的理解和认同。

二、高校实践探索网络思政的创新模式

近年来，高校依托人工智能技术形成四类典型创新模式，如下所示：

表：人工智能赋能高校网络思政的典型应用案例

（一）虚拟辅导员：个性化陪伴式育人

上海商学院“ S·AI” 智能体集合学业引导、生涯规划与心理咨询三大功能，新生在拿到录取通知书后即可使用。升级后的 2.0 版本借助大语言模型提升上下文理解能力，实现“ 未入校门，先有知音” 的陪伴效果；西南交通大学“ 数字人辅导员” 专栏每年服务量超过 5 万人次，覆盖请销假、奖学金申请等日常事务。

虚拟辅导员的优势在于其无间断服务和即时响应能力。例如，在夜间或节假日，当学生面临心理压力时，系统可以提供即时疏导，并在必要时转接人工服务，形成“ 机器识情、人文暖心” 的互补机制。

(≡) AI 大模型：重塑教学与评价体系

南开大学自研的思政大模型 NK-GeniOS 支持师生共建智能体集群，其开发的《NK-know 数字辅导员》获全国赛一等奖；电子科技大学“ i 思政大模型” 具备教案生成、学情画像、沉浸学习三大功能，推动教学评价从“ 教师做了什么” 转向“ 学生收获了什么” 。AI 大模型的应用还体现在教学资源的动态优化上。例如，系统可以根据学生的实时反馈调整教学内容的难度和呈现方式，确保教育供给与学习需求的高度匹配。

（三）沉浸式教学：虚实融合的情感共鸣

湖南农业大学“ 禾声问稻” 智能体创新性地将“ 思政+三农+艺术” 特色相融合，构建了全国首个农业主题智慧思政中心。该中心通过虚拟现实技术再现了袁隆平院士的杂交水稻实验场景，让学生在沉浸式体验中深刻理解科学家精神。长沙医学院利用虚拟仿真的方式解决了一大批学生外出实践的安全难题，让红色资源“ 无限化” 。

这种沉浸式教学的创新价值在于：首先，它突破了传统课堂的时空限制，使抽象的理论具象化；其次，通过多感官刺激强化了学习记忆，研究表明 VR 教学的知识留存率比传统方式高出 40%；最后，它创造了情感共鸣场域。

三、人工智能赋能高校网络思政的风险挑战

人工智能赋能高校网络思政教育面临三重风险，需构建协同治理体系：

算法偏见与数据隐私风险

算法决策中潜在的价值观偏差可能对学生的思想塑造产生隐性影响。例如，某高校的推荐系统曾因过度依赖行为数据，将偏好娱乐内容的学生错误标记为“ 思想消极” ，忽略其主体性和发展性。更严重的是，数据采集过程中的隐私泄露风险不容忽视。北京邮电大学通过数据血缘可视化与匿名化处理破解此困境，建立“ 数据可溯源、责任可落实” 的治理机制。

工具理性与教育本真的平衡

教育效果被简化为量化指标，易导致价值观内生性被忽视；虚拟交互过度替代真实人际互动，可能弱化情感共鸣。上海商学院在“ S·AI” 设计中坚持价值先行原则，辅导员通过系统识别学生焦虑倾向后，立即转为线下面谈，实现“ 机器识情、人文暖心” 的互补。

师生数智素养的结构性落差

调查显示，目前 73%的辅导员对 AI 技术存在“ 使用焦虑” ，缺乏应用培训。电子科技大学的“ 四级赋能计划” 构建了系统的培训体系：初级培训确保教师掌握基础操作，中级培训侧重数据分析，高级培训培养算法优化能力，专家级则聚焦伦理审查能力。这种阶梯式培养使该校辅导员的 AI 应用能力在一年内提升了 40%。湖南农业大学则创新性地将“ 人机协作” 纳入教师考核，要求思政教师每月更新教学语料库，确保 AI 输出的内容“ 有学生气、有学校味” 。

四、人工智能赋能高校网络思政的创新路径与发展方向面向人工智能与教育深度融合的未来，高校网络思政需构建三大发展路径：

（一）构建跨学科协同创新平台

整合教育学、伦理学、计算机科学等多领域智慧，如湖南农业大学与 20 多家单位共同组建“ 禾声问稻创新中心” ，探索 AI+思政+农学交叉融合研究。未来须攻克情感计算算法、价值观对齐模型等关键难点，确保技术应用符合立德树人导向。

（二）完善“ 数字素养+思政能力” 教师培养体系

打造辅导员从“ 技术使用者” 到“ 价值设计师” 的成长机制。南通职业大学推出“ 量身定制” 的素养培育方案，以“ 化零为整” 的专题培训打破教师能力束缚。未来需将 AI 伦理、人机协作纳入思政教师准入考核体系。

（三）建立动态伦理评估机制

设置 AI 思政应用伦理审查委员会，对算法价值观、数据安全、情感交互频率进行动态检测。参照南开大学探索出的“ 思政引领力指数” ，选取 100 多个观测点，同时从学生发展实效上反推技术运用合理有效性。

五、结语

人工智能赋予了高校网络思政教育范式重构的历史性机遇，正深刻重塑高校思政教育生态。虚拟辅导员、智能体矩阵、沉浸式教学等新的形态让高校思政教育实现从“ 大水漫灌” 到“ 精准滴灌” 、“ 单向灌输” 到“ 双向互动” 的巨大转变。上海商学院、南开大学等等高校都在探索的过程中发现：只有坚持“ 技术为体、教育为魂” 的发展理念，在创新应用中保持清醒的风险意识，才能实现从“ 技术赋能” 到“ 价值共生” 的跃升。未来需要进一步完善政策体系、夯实技术基础、提升师生素养，构建具有中国特色的智能思政教育新范式，为落实立德树人根本任务提供强大支撑。

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