基于人工智能的网络思政教育内容生成与高校实践治理研究

摘要：本研究通过分析当前高校网络思政教育面临的现实困境，探讨了人工智能技术赋能思政教育创新的可行路径。基于人工智能的内容智能生成体系，通过学习者画像构建与动态数据采集，实现精准化、个性化教学支持。探讨智能化治理转型路径，结合网络思政教育中的潜在应用风险，提出敏捷治理框架与差异化策略，旨在推动高等教育思政教育工作质量的持续提升。

关键词：人工智能；高等教育；网络思政教育

一、网络思政教育的现状与挑战

习近平总书记明确强调，要运用新媒体新技术使工作活起来，推动思想政治工作传统优势同信息技术高度融合，增强时代感和吸引力。在深入推进高校大思政教育的当下，如何有效利用现代科技手段，创新思政教育形式，提高教育质量和效果已成为重要课题。

然而，在实际开展过程中，仍然面临着诸多挑战。首先，内容同质化现象严重，难以满足学生的个性化需求。许多高校的思政教育网站内容雷同，缺乏特色和创新，导致学生兴趣不高。其次，教育形式单一，互动性不足。传统的网络思政教育多以单向传播为主，缺乏有效的师生互动和学生参与，影响了教育效果。

此外，网络环境的复杂性和多样性也给思政教育带来了挑战。网络空间中存在大量良莠不齐的信息，容易对大学生的价值观形成产生负面影响。同时，大学生的信息获取方式和学习习惯也在不断变化，传统的教育模式难以适应这些变化。因此，如何利用新技术创新网络思政教育模式，提高教育的针对性和有效性，成为当前亟待解决的问题。

二、基于人工智能的思政教育内容智能生成

人工智能技术通过为教育本体赋能，推动数字化学习型社会的构建。具体而言，其作用机制体现在以下五个方面：首先，智能化技术为知识生产和内容生产提供技术支持，促进教育内容体系的系统性更新与优化，从而形成更具科学性和吸引力的数字化教育资源，为大规模个性化教学奠定内容基础。其次，智能化技术支持学习型社会中学习数据的采集与分析，在智能算法的辅助下实现教学过程的个性化适配，提升精准教学的实施水平。再次，智能化技术促进学习型社会相关教育数据的生成、存储与处理，有效提升教育治理效能。此外，智能化技术在学习型社会中的广泛应用推动了教学模式的创新，助力教育强国建设。最后，智能化学习型社会中的过程性数据采集为过程评价、增值评价和综合评价提供了数据支撑，从而增强教育评价的精准性。

本研究认为，智能化技术的核心价值在于构建与学习者能力相匹配的个性化教学体系。实现大规模个性化教学的关键在于全面获取学习者数据。其技术难点主要体现在三个方面：一是通过精准的前测实现学习者初始状态的评估；二是教学过程中的精准学习支持；三是教学结束后基于精准评价的差异化指导与学习支持服务。

研究表明，对学习基础、学习风格、学习潜力和学习需求的准确评估，构成了学习者画像的重要数据维度。这些维度的数据采集与分析，是实现个性化教学的重要依据。

（1）持续完善教育信息化基础设施建设，构建智能化学习支持环境

建设教育强国需要依托智能化学习型社会的支撑作用，其核心在于构建基于智能技术的基础能力体系。具体而言，应依据智能化技术引领的教学流程重构、模式创新、内容升级及评价体系转型的发展目标，系统推进包括高速教育信息网络、智能化服务平台、数字化教学资源库及虚拟校园等在内的新型教育基础设施体系建设。

建立共享共建机制，规避资源的低水平重复问题，尽快形成完整资源群落；同时丰富资源类型，从资源切入，按照学习者风格、学习者需求层次进行资源建设，形成与学习者个体适配的资源群落，提高学习者的自适应学习水平。

（2）推进高质量智能化学习资源建设，形成与学习者适配的资源体系

强化在线校园与实体校园的配合。“虚拟校园”可以强化校园群内身份的感知，强化学习组织体系，获取学习者数据，并与实体校园以数据、内容、配合等方式实现协同。

强化虚拟实训资源建设。结合虚拟现实技术和人工智能技术，有组织地推进综合性虚拟实训平台建设，支持学习者在该平台上开展情景化、虚拟化实训。

三、高校网络思政教育的实践与治理

人工智能应用风险的多元性与复杂性对现行治理体系提出了新的挑战。在此背景下，敏捷治理理论主张通过动态化规则制定与实时性调整机制，确保治理体系在技术快速迭代环境中的前瞻性与精准性。具体到高等教育领域，人工智能技术的深度应用已引发隐私安全、数据伦理及学术诚信等系统性风险，亟需构建基于风险等级划分的差异化治理框架。该框架应具备分类管理与弹性调节的双重特征，针对不同风险类型实施精准化治理策略。以风险等级评估为依据，信息安全与法律合规风险因其潜在危害程度较高，需优先建立多维防护体系，包括但不限于数据分类标准、隐私保护技术规范及算法透明度要求等制度设计。而在学术诚信治理方面，则应通过构建权责明确的问责机制与科学化的评估体系，确保学术活动的规范性与公正性。

进一步而言，人工智能技术对高校治理结构的转型提出了系统性要求。从治理效能提升的维度来看，人工智能在资源配置优化、战略决策支持及组织结构调整等方面具有显著的技术优势。但需要指出的是，当前人工智能技术在情感认知、价值判断及领导决策等涉及复杂人文因素的领域仍存在固有局限性。因此，高校治理现代化应遵循"人机协同"的基本原则：一方面充分整合人工智能的技术优势以提升管理效能，另一方面必须保持人类决策者在战略制定与价值判断中的主导地位。这种协同治理模式不仅能有效规避技术应用的潜在风险，更能实现高校治理体系的质量与效率双重提升。

智能化学习型社会的本质是一种数字化形态的学习型社会，其建构需厘清政府与学校等教育机构、市场之间的关系，并在此基础上设计各层级、各类别的教育平台，以保证多类主体在教育中协同。对此，政府需牵头围绕多教育主体协同开展标准制定、政策引导、监督问责等，防止平台建设过程中的价值异化和运行失灵问题。

四、结论

本研究探讨了人工智能技术赋能高校网络思想政治教育的创新路径与实践策略。针对当前网络思政教育面临的复杂性等问题，研究提出基于人工智能的内容智能生成体系与学习者画像技术，以实现精准化、个性化教学支持。

未来，随着人工智能技术的不断发展，网络思政教育将迎来更多创新机遇。进一步加强人工智能技术与思政教育的深度融合，开发更加智能化的教育平台和工具的同时，也需要注意防范技术应用可能带来的伦理风险，保持理性与前瞻性，探讨技术的可能性边界与限制，确保AI技术在思政教育中的应用始终服务于立德树人的根本目标。

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作者简介：李一鸣，女，广东河源人，汉族，硕士研究生，广东技术师范大学，助教，研究方向：学生思想政治教育、高校大学生就业创业和职业发展规划