人工智能时代高校思想政治教育的守正创新思考

王立洁，云南保山人，1993年1月生，研究方向为新媒体时代高校思想政治教育，云南经济管理学院，硕士研究生，助教。

摘要： 在人工智能时代的背景下，高校思想政治教育面临着技术变革与教育创新的双重挑战。研究表明，随着人工智能技术（Artificial Intelligence， AI）的迅猛发展，其在教育领域的渗透不仅改变了传统的教育理念，也为思想政治教育的创新带来了新的机遇和思路。本文通过分析人工智能在高校思想政治教育中的应用模式，探讨其在课堂教学、在线学习及个性化教育方案设计中的实际效用，发现其能够有效提升学生的参与度与思政素养。同时，当前高校思想政治教育在课程设置、教师素质及教育评价体系方面亟需创新机制，以更好地适应人工智能时代的发展需求。未来，高校思想政治教育应与人工智能实现深度融合，通过研讨AI时代对教育者的新素质要求，促使教师在教学过程中的角色转变以及对技术应用能力的提升。由此，本文提出在这场教育与科技的变革中，高校必须坚持守正创新，以培养更加全面发展的新时代人才，进而实现思想政治教育的科学化和现代化目标。

关键词：人工智能；高校思想政治教育；个性化学习；智能课堂；教育创新；伦理问题

一、人工智能时代高校思想政治教育的背景与意义

（一）人工智能技术的发展及其对教育的影响

在分析人工智能技术的发展历程及其对教育领域的影响时，需将重点置于人工智能（AI）技术如何由最初的计算模型演变为现代教育和学习中的重要工具。自20世纪50年代以降，人工智能技术通过不断的算法优化和数据挖掘，成功构建起深度学习（Deep Learning）和自然语言处理（Natural Language Processing）等多项核心功能[1]。这些技术的演进不仅推动了信息处理效率的提升，也逐步改变了传统教学方法，进而影响了学习模式。

人工智能系统的引入使得个性化教育（Personalized Learning）成为可能。传统的教学模式通常以班级为单位，难以满足每位学生的特定需求，而人工智能的算法可以通过分析学生的学习数据，识别其优缺点，从而制定个性化的学习计划。这一过程不仅提高了学生的学习积极性，同时也增强了其自主学习能力。例如，通过使用智能学习平台，学生可以根据自身掌握水平选择相应的课程和练习，使得学习过程更为灵活与自主。

人工智能还在教师的教学策略中扮演了重要角色。借助智能评估系统，教师能够及时获取学生的学习反馈，从而调整教学内容和方法，此举不仅提升了教学的针对性，也促使教师角色的转变，从知识的传播者向学习的引导者过渡。这种变化在很大程度上促使教师与学生之间建立起更为互动的关系，使得课堂氛围更加积极与开放。

（二）当前高校思想政治教育的现状与挑战

在人工智能（Artificial Intelligence， AI）时代，高校思想政治教育的现状面临诸多挑战，这些挑战不仅源于新兴科技的迅猛发展，也体现在学生思想观念日益多元化与复杂化的趋势之中[2]。随着信息技术的飞速进步，尤其是社交媒体与网络平台的广泛应用，学生获取信息的渠道多样化，导致其思想观念的形成与价值认同呈现出分散化与碎片化的特征。这与传统的思想政治教育模式之间产生了显著的矛盾：传统教育往往以单向灌输的方式进行知识传播，未能有效适应新兴文化和思想潮流的变化[3]。正如一些调研数据显示，超过70%的学生表示，他们倾向于从自己信赖的网络资源中获取价值观与人生观，而非通过课堂教学[4]。

伴随社会文化环境的多元化变化，高校思想政治教育面临着理念更新与内容创新的双重压力[5]。针对这一现象，SWOT分析法为我们提供了一种清晰的框架来探讨当前教育的优势、劣势、机会与威胁（Strengths， Weaknesses， Opportunities， Threats）。高校思想政治教育所具备的理论深度与历史文化积淀可以看作是一项重要的优势，它为教育实践提供了扎实的学术基础[6]。然而，面对迅速变化的社会环境与学生需求，此优势却在快速的时代发展中显得相对滞后，成为其劣势之一。

二、人工智能助力高校思想政治教育的路径探索

（一）人工智能在思想政治教育中的应用模式

在人工智能（Artificial Intelligence， AI）蓬勃发展的背景下，高校思想政治教育逐渐面临转型与创新的机遇[7]。针对思想政治教育的特点，AI技术的应用模式可广泛归纳为智能课堂和个性化学习等[8]。这些模式不仅提升了教育质量，也为解决传统思想政治教育中存在的问题提供了新的思路[9]。

智能课堂作为AI技术在教学中的应用模式，能够通过数据挖掘（Data Mining）技术实时分析学生的学习状态，进而调整教学策略。例如，通过实施增强现实（Augmented Reality， AR）或虚拟现实（Virtual Reality， VR）技术的互动教学，教师能够在动态环境中引导学生参与思想政治讨论[10]。这种沉浸式学习体验有助于学生更深刻理解社会主义核心价值观和民族文化，进而增强其思想政治意识。智能课堂还可以进行学习效果评估，通过机器学习算法（Machine Learning）来分析学生的课后反馈与测试结果，从而制定更有针对性的教学方案。

个性化学习模式强调教育的差异化和针对性。借助智能推荐算法（Recommendation System），高校能够根据学生的兴趣特点和知识掌握情况，向其推送相应的思想政治教材和案例研究[11]。这一策略不仅能够提高学生的学习动力和参与感，还能够促使其在思想政治教育中实现自主学习[12]。例如，某高校通过构建基于AI的学习平台，为学生提供个性化的学习路径，结果表明，参与该平台学习的学生在思想政治教育的认知与态度上相较于传统教学模式的学生显著提升，显示出个性化学习模式在教育目标达成中的有效性。

（二）思想政治教育创新机制的建立

在人工智能（Artificial Intelligence， AI）迅速发展的时代背景下，高校思想政治教育体系亟需重构，以适应新时代的要求与挑战[13]。在此过程中，创新机制的建立显得尤为重要，既是对传统教育模式的反思，也是对其固有缺陷的有效应对[14]。当前机制中的不足体现在多方面，例如教育内容的单一性、教学方式的陈旧性以及对学生个体差异的忽视等。这些因素妨碍了思想政治教育在培养学生批判性思维和社会责任感等方面的有效实施，因此，急需通过机制创新来提升教育效果[15]。

构建适应人工智能技术特征的思想政治教育创新机制，首先应当关注其理论框架的建立[16]。通过创新管理模型（Innovation Management Model），可以有效整合传统教育与现代技术的优势。在这一框架下，应围绕内容创造、教学方式变化与学习反馈机制三个核心要素展开。通过结合大数据分析（Big Data Analysis）技术和个性化学习（Personalized Learning）策略，教育者可以根据学生的学习行为与情感反馈，动态调整教育策略，从而实现教育过程的灵活性与针对性。

三、人工智能时代高校思想政治教育的未来方向

（一）高校思想政治教育与人工智能的深度融合

在人工智能（AI）迅猛发展的背景下，高校思想政治教育的革新势在必行，其核心在于与人工智能的深度融合[17]。然而，这一融合并非仅仅是技术的应用，更是教育理念、内容及方法的全面变革。通过分析人工智能在教学实践中的应用，可以更好地理解这一融合的必要性。

人工智能技术如机器学习（machine learning）和自然语言处理（natural language processing）能够为高校思想政治教育提供强有力的支持，推动教育内容的个性化、精准化。例如，基于大数据分析的个性化学习平台，能够根据学生的学习表现和心理倾向，制定相应的教育方案。这种教育方式不仅提高了学习的效率，还能够更好地培养学生的批判性思维能力，这与思想政治教育的目标高度契合[18]。

人工智能的应用还能够推动教学方法的创新。在传统的思想政治教育中，教师与学生的互动模式往往比较单一，而引入智能化系统后，学生可以通过智能问答（intelligent tutoring systems）获取实时反馈，促进主动学习和自主探索。更进一步，教育者可以借助人工智能分析学生在学习过程中的行为数据，优化教学策略，以提升教学的有效性[19]。这种以数据驱动的教学方法，能够实现教育目标的更高层次的对接。

（二）人工智能时代对思想政治教育者素质的要求

在人工智能（Artificial Intelligence， AI）时代，思想政治教育者的素质要求正面临前所未有的挑战与机遇[20]。为了适应科技迅猛发展的需求，教育者必须具备多维度的能力与素质。这些素质不仅涉及教育者的学科知识和教学能力，还包括信息技术（Information Technology， IT）素养、情感智能（Emotional Intelligence， EI）、跨学科整合能力及终身学习意识等关键能力。

在信息技术素养方面，思想政治教育者需要掌握各类现代信息技术工具，例如在线教育平台（Online Education Platforms）和数据分析软件（Data Analysis Software），以便有效地利用大数据（Big Data）分析教育需求与效果。例如，通过学习管理系统（Learning Management System， LMS），教育者可以精确跟踪学生的学习进度，并进行个性化的课程调整。教育者还应能进行简单的编程，理解人工智能的基本原理，以便向学生解释AI在社会、政治及道德层面的影响，从而提升学生的批判性思维（Critical Thinking）的能力。

四、结语

人工智能技术的发展对高校思想政治教育的影响是深远而复杂的。从人工智能的基本概念入手，我们探讨了该技术如何逐渐演变成现代教育系统中不可或缺的重要工具。通过分析其在教育领域的应用，尤其是在个性化教育和智能课堂方面，可以看出人工智能不仅提高了教育效率，也在一定程度上促进了师生关系的互动与积极性。这种转变不仅有助于满足学生个体差异化的学习需求，更为思想政治课程的创新提供了全新的机遇。随着社会文化的多元化和学生思想观念的变化，传统的教育模式面临着重大的挑战。因而，我们需要借助SWOT分析法来审视高校思想政治教育的优势、劣势、机会与威胁，以便从中找到应对策略。

在面对教育公平性、技术依赖和数据隐私等挑战时，我们强调了必须兼顾教育技术的伦理问题，确保新兴技术在实践中的有效应用。同时，我们通过深入探讨新技术如大数据分析和虚拟现实在思想政治教育中的潜在应用，指明了未来教育创新的方向。个性化学习的推进，能够使学生在学习过程中保持高度的参与感和主动性，而智能评估机制则为教师的教学决策提供了有力支持。

本文还进一步强调了高校思想政治教育者应具备多元能力的必要性，包括信息技术素养、情感智能、跨学科整合能力和终身学习意识。教育者应通过不断学习和专业发展来提升自身素质，以便更好地适应快速变化的科技环境和学生需求，培养出具备批判性思维和社会责任感的青年人才。对于教育者而言，不仅要深入理解人工智能的应用，更需关注教育的根本使命，以实现教育目标的可持续发展。

在总结本研究的启示时，未来的研究与实践应继续探索如何有效融合人工智能与思想政治教育，推动教育内容、方式和评价机制的创新，助力教育质量的提升。希望各界在推动此过程时，能以问题为导向，围绕学生学习与发展需求，结合技术发展，积极探索新的教育模式。这样的努力将确保高校思想政治教育在人工智能时代的有效性与适应性，从而在日益变化的社会环境中继续发挥引导学生健康成长的重要作用。

感谢所有参与、关注和支持这一研究的人们，希望未来能够在思想政治教育领域继续探讨，迎接更多的挑战与机遇，共同为推动教育的持续创新与发展贡献我们的力量。我们必须把握住人工智能带来的新机遇，以开放的心态迎接挑战，为高校思想政治教育的高质量发展奠定更坚实的基础。

参考文献：

[1]周桂清.守正创新不负时代[N].东莞日报，2022-10-19（A06）.

[2]卢文忠，殷鑫，于娣.新时代公安院校思想政治教育守正创新路径探析[J].山西警察学院学报，2022，30（04）：90-94.

[3]王家洲.牢记守正创新：思想政治教育的生命线[J].新教育，2023，（13）：9-11.

[4]孙君芳.人工智能时代“形势与政策”课的创新与守正[J].高校辅导员，2023，（04）：64-67.

[5]殷睿.大数据时代高校思想政治教育守正创新研究[D].导师：叶本乾.电子科技大学，2023.

[6]宁晓菊.新时代高校思想政治工作守正创新发展研究[J].河南教育（高等教育），2022，（03）：41-43.

[7]佘远富，许思宇.新时代高校思想政治理论课的“守正”与“创新”[J].现代教育管理，2021，（07）：32-38.

[8]陈蓉蓉.微时代思想政治教育话语的守正与创新[J].安徽广播电视大学学报，2021，（03）：49-54.

[9]姜楠.关于宣传思想工作守正创新的思考[J].中国有色金属，2021，（23）：64-65.

[10]冯刚.推动新时代思想政治工作守正创新[J].旗帜，2021，（10）：47-48.

[11]苏文静.新时代高校思想政治工作守正创新的价值、内容与路径研究[D].导师：何晓雷.兰州财经大学，2023.

[12]于波，于子舰.以伟大建党精神促进新时代高校思想政治教育守正创新研究[J].辽宁师范大学学报（社会科学版），2022，45（06）：80-83.

[13]孟发兵.大数据时代高校思想政治教育创新思考[J].科教导刊，2021，（05）：81-83.

[14]薛可，李思晨.守正创新：新时代中国对外传播再思考[J].对外传播，2023，（06）：58-62.

[15]冯刚.论新时代高校思想政治工作守正创新[J].上海交通大学学报（哲学社会科学版），2021，29（05）：31-40.

[16]柯祥德.推进高校思想政治理论课守正创新的思考[J].闽西职业技术学院学报，2021，23（04）：91-94.

[17]王小萱，任佳伟.人工智能快速发展背景下高校思想政治教育的守正创新[J].高校学生工作研究，2022，（01）：68-79.

[18]李芳，陈道发，胡中波.新时代高校思想政治理论课建设的“守正”与“创新”[J].黑龙江教育（高教研究与评估），2021，（11）：69-73.

[19]江南，章征科.人工智能时代高校思想政治教育创新的原则与策略探究[J].四川民族学院学报，2023，32（04）：46-52.

[20]秦睿杰.新时代高校思想政治理论课守正创新论析[J].决策探索（中），2021，（12）：62-63.