新质生产力视域下生成式人工智能赋能高校思想政治教育育人路径研究

引言

新质生产力是创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。生成式人工智能作为新质生产力发展的前沿成果，如ChatGPT 等，能够根据用户输入的文本提示生成自然流畅、内容丰富的文本、图像、音频等多种形式的内容，在教育领域展现出巨大的应用潜力。高校思想政治教育作为培养时代新人的关键环节，需要紧跟时代步伐，积极引入生成式人工智能技术，探索新的育人路径，提高育人效果。

一、新质生产力视域下生成式人工智能赋能高校思想政治教育的重要意义

（一）丰富教学资源与形式

生成式人工智能可以快速生成大量与思想政治教育相关的文本、案例、视频等教学资源，涵盖历史事件、时事热点、理论解读等多个方面，为教师备课和学生学习提供了丰富的素材。同时，它还能以多样化的形式呈现教学内容，如制作生动有趣的动画、漫画等，使抽象的理论知识更加形象直观，激发学生的学习兴趣。

（二）实现个性化教育

每个学生都有独特的学习风格、兴趣爱好和知识基础。生成式人工智能能够根据学生的个体差异，为其提供个性化的学习方案和建议。通过分析学生的学习行为和反馈，生成式人工智能可以实时调整教学内容和难度，满足不同学生的学习需求，提高学生的学习效果和自主学习能力。

（三）增强师生互动与交流

生成式人工智能可以作为智能助手，为师生提供24 小时不间断的交流服务。学生可以随时向智能助手咨询问题、表达困惑，智能助手能够及时给予回应和解答。此外，生成式人工智能还可以模拟不同的角色与学生进行对话，如历史人物、社会名人等，让学生在互动中深入理解思想政治教育的内容，增强学习的趣味性和参与感。

（四）提升教育评价的科学性

传统的思想政治教育评价方式往往较为单一，主要以考试成绩为主。生成式人工智能可以通过对学生学习过程中的各种数据进行分析，如作业完成情况、课堂参与度、在线讨论表现等，全面、客观地评价学生的学习效果和综合素质。同时，它还能为教师提供详细的教学反馈，帮助教师改进教学方法和策略，提高教学质量。

二、新质生产力视域下生成式人工智能赋能高校思想政治教育面临的挑战

（一）技术应用的局限性

生成式人工智能在高校思想政治教育中的技术局限性主要体现在内容可靠性与情感理解两个方面。由于模型训练依赖于网络公开数据，其生成内容可能存在事实性偏差或意识形态风险，难以完全契合思想政治教育的严谨性要求。尤其在涉及马克思主义理论、党史国史等专业领域时，算法缺乏对语境和政策背景的深度把握，容易产生片面或错误的解读。此外，思想政治教育强调情感共鸣与价值观内化，而人工智能无法真正理解人类情感，其输出的互动内容往往停留在表层逻辑，难以实现价值引导所需的共情力和感染力。

（二）伦理与法律风险

生成式人工智能的伦理法律风险集中在数据安全、内容合规与权责界定三个维度。思想政治教育过程中产生的师生互动数据包含敏感信息，若技术供应商的数据管理存在漏洞，可能导致隐私泄露甚至意识形态安全风险。同时，模型生成的內容可能无意中复制训练数据中的版权素材，或受算法偏见影响输出不符合社会主义核心价值观的表述。现行法律对人工智能生成内容的归属、审核标准尚无明确界定，高校在应用时可能面临侵权纠纷或内容失控的潜在风险。

（三）教师数字素养的不足

教师群体的数字素养断层是制约技术赋能效果的关键瓶颈。部分思政课教师对人工智能的技术逻辑认知不足，难以有效设计提示词或鉴别生成内容的可靠性，导致技术应用流于形式化。更深层的问题在于，传统教学思维与技术工具之间存在适应性差距：教师可能将人工智能简单视为内容生产工具，而忽视其在个性化教学、学情分析等方面的潜能。

（四）学生过度依赖的风险

学生对生成式人工智能的依赖可能解构思想政治教育的主体性价值。技术的即时反馈特性容易强化功利性学习倾向，例如直接获取理论解读而跳过辩证思考过程，或依赖AI 完成本应自主探索的研究任务。这种工具理性膨胀会导致学生认知能力的浅表化，削弱对复杂意识形态问题的深度思辨。更隐蔽的风险在于，算法推荐的"信息茧房"可能窄化学生的理论视野，使其被动接受单一解释路径。

三、新质生产力视域下生成式人工智能赋能高校思想政治教育的育人路径

（一）加强技术研发与优化

高校思想政治教育与生成式人工智能的深度融合，离不开技术的持续研发与优化。当前，生成式人工智能在内容生成方面已展现出强大的能力，但在思想政治教育这一特殊领域，其应用仍面临诸多挑战。技术的研发与优化需要从多个维度展开，以确保生成内容的质量和适用性。在内容准确性方面，生成式人工智能的底层模型依赖于大规模数据训练，而思想政治教育涉及的理论知识、政策解读等内容具有高度的专业性和严谨性。因此，高校与科技企业合作时，需重点优化模型的语义理解和逻辑推理能力，确保生成的内容符合马克思主义基本原理、中国特色社会主义理论体系以及社会主义核心价值观。例如，可以通过引入领域知识图谱、强化模型的逻辑校验机制，减少因数据偏差或训练不足导致的事实性错误。在情感与价值观理解方面，思想政治教育不仅传递知识，更注重情感共鸣和价值引导。生成式人工智能需具备对复杂情感和价值观的识别能力，才能更好地辅助教师开展育人工作。这要求模型能够理解不同语境下的情感倾向，并基于正确的价值观生成回应。技术研发可结合情感计算、价值观对齐等方法，使人工智能在互动中既能保持中立客观，又能传递积极向上的价值导向。此外，生成式人工智能的应用场景也需要进一步拓展。例如，在思政课教学中，人工智能可以辅助生成个性化学习材料、模拟师生互动问答，甚至构建虚拟情境帮助学生理解抽象理论。但这些功能的实现依赖于技术的持续迭代，包括多模态生成能力（如结合文本、图像、视频）、动态适应性（根据学生反馈调整输出）等。高校与企业的合作应聚焦于这些具体需求，推动技术从通用性向教育专用性转变。

（二）完善伦理与法律规范

生成式人工智能在高校思想政治教育中的应用，必须建立在健全的伦理与法律框架之上。技术的快速发展往往先于制度规范，而思想政治教育涉及意识形态安全，因此伦理与法律规范的完善显得尤为重要。数据隐私保护是首要问题。生成式人工智能在互动过程中可能收集学生的提问、反馈等数据，这些信息既包含学习行为特征，也可能涉及个人观点表达。高校需与技术企业明确数据使用的边界，例如通过匿名化处理、最小化采集原则、本地化存储等方式保护学生隐私。同时，应建立数据泄露应急机制，确保一旦发生风险能够及时响应。知识产权归属同样需要规范。人工智能生成的内容可能包含引用、改编或整合现有理论成果，其版权归属如何界定？高校教师在利用人工智能辅助备课或教学时，其产出的教案、课件等资源是否属于原创？这些问题需通过法律条款明确，避免未来可能出现的纠纷。例如，可规定高校对教学场景下生成的内容享有使用权，而企业对底层模型保留技术所有权。信息真实性审核是另一关键环节。生成式人工智能可能因模型缺陷或恶意攻击输出错误信息，例如曲解政策文件、编造历史事件等。高校需建立人工审核与算法审核相结合的双重机制，对关键内容（如党史、时政分析）进行事实核查。此外，应明确责任主体：若人工智能生成的内容导致教学事故，责任由技术提供方还是使用方承担？法律规范需对此类情形作出预设。伦理层面则需关注技术的人文影响。例如，过度依赖人工智能可能削弱师生间的真实互动，或导致学生形成“技术万能”的认知偏差。

（三）提升教师数字素养

教师是高校思想政治教育的主导者，其数字素养直接决定生成式人工智能的应用效果。当前，许多思政课教师对新兴技术存在认知局限或使用障碍，系统的培训与能力提升计划必不可少。数字素养培训应覆盖技术认知与实践操作两个层面。在认知层面，教师需理解生成式人工智能的基本原理，例如大语言模型的工作机制、数据训练流程、生成内容的局限性等。这有助于教师形成理性判断，避免盲目信任或排斥技术。在操作层面，培训需聚焦具体工具的使用，例如如何输入有效提示词（Prompt）以获得高质量回复、如何筛选和验证生成内容、如何将输出整合到教学设计中。更深层次的素养体现在批判性思维与创新应用能力上。教师需学会评估人工智能生成内容的可靠性，例如通过交叉验证、逻辑分析发现潜在问题。同时，应鼓励教师探索技术与课程的融合创新，例如利用人工智能模拟历史人物对话、生成辩论赛题目、创设虚拟实践场景等。这种探索需要高校提供制度支持，如设立教学创新基金、组织跨学科研讨等。教师的角色转型也值得关注。在人工智能辅助下，教师可从重复性劳动中解放，转而专注于教学设计、情感互动和价值引领。数字素养的提升不仅是技术学习，更是教育理念的更新——从“知识传授者”变为“学习引导者”。

（四）引导学生正确使用

学生是生成式人工智能的直接使用者，但其认知水平与自律能力参差不齐，容易陷入滥用或依赖的误区。高校需通过系统化引导，帮助学生建立科学的使用观。认知教育是基础。学生需明确生成式人工智能的工具属性，理解其输出本质上是概率模型的结果，而非绝对真理。可通过对比实验让学生直观感受技术的局限性，例如同一问题多次提问可能得到不同答案，或故意输入误导性提示词观察错误生成。这种实践能破除学生对技术的迷信，培养批判意识。方法论指导同样重要。教师应教授学生如何高效利用人工智能，例如将宽泛问题拆解为具体子问题、通过追问细化生成内容、结合权威资料验证关键信息。此外，需强调学术规范，例如禁止直接提交AI 生成文本作为作业，引用时需标注来源等。这些规则可通过课程大纲、学术诚信协议等形式制度化。价值观引导是更高层次的目标。思想政治教育最终要培养学生的独立思考能力，而生成式人工智能的便捷性可能助长思维惰性。教师需通过案例讨论、反思写作等活动，引导学生将技术输出视为启发而非结论，最终形成自己的观点。例如，可要求学生先独立完成作业初稿，再使用AI 补充论据，最后对比分析两者的差异与优劣。

（五）构建人机协同育人模式

生成式人工智能与思想政治教育的结合，并非简单的工具叠加，而是需要重构育人模式，实现人机优势的深度协同。教师的不可替代性体现在情感联结与价值塑造上。人工智能缺乏真实的情感体验，无法替代教师对学生的共情与关怀。例如，在讨论社会热点时，教师可通过自身经历引发学生共鸣，而AI 仅能提供理性分析。此外，价值观教育需要教师的以身示范，其人格魅力、道德信念等是技术无法模拟的。因此，人机协同中教师应主导情感互动与价值引领环节。人工智能的优势则在于资源整合与个性化支持。例如，AI 可基于学生的学习记录生成定制化的复习提纲，或根据实时提问提供跨学科知识链接。教师可将此类功能融入教学流程，例如课前通过 AI 分析学生预习中的共性疑问，课中利用 AI 实时生成讨论摘要，课后推送个性化拓展阅读。这种分工能显著提升教学效率。协同模式的设计需遵循动态适应性原则。教师应根据课程目标灵活调整人机角色，例如理论讲授阶段以教师为主，案例研讨阶段引入 AI 模拟多方观点；对低年级学生侧重教师引导，对高年级学生鼓励自主探索结合 AI 辅助。高校可通过建立教学案例库、分享最佳实践等方式推广成熟经验。最终，人机协同的目标是服务“全人教育”。技术解决的是“效率问题”，而教师解决的是“育人问题”。二者的有机结合，才能实现思想政治教育知识传递、能力培养、价值塑造的三维统一。

结束语

综上所述，新质生产力视域下，生成式人工智能为高校思想政治教育育人工作带来了新的机遇和挑战。高校应充分认识到生成式人工智能赋能思想政治教育的重要意义，积极应对面临的挑战，探索有效的育人路径。通过加强技术研发与优化、完善伦理与法律规范、提升教师数字素养、引导学生正确使用以及构建人机协同育人模式等措施，推动生成式人工智能与高校思想政治教育的深度融合，提高思想政治教育的质量和水平，培养更多具有社会责任感、创新精神和实践能力的新时代人才。

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