人工智能背景下高校网络思想政治教育的价值维度与实现路径

1 引言

作为培养高素质应用型人才的重要阵地，应用型本科高校的思想政治教育面临着技术变革带来的全新机遇与挑战。特别是在网络空间成为思想政治教育主阵地的当下，如何利用人工智能技术提升网络思想政治教育的针对性、实效性和吸引力，成为应用型本科高校亟待解决的关键问题。

应用型本科高校兼具高等教育和职业教育的双重属性，其人才培养目标强调“ 德技并修” 。与传统研究型大学相比，这类院校在推进AI 与思政教育融合时，往往面临技术基础薄弱、师资储备不足、资源投入有限等现实约束。然而，应用型高校同时也具有产教融合紧密、实践导向鲜明、响应社会需求迅速等独特优势，为探索 AI+思政的特色路径提供了可能。本研究以 G 学院等应用型本科高校为案例，系统考察其在人工智能背景下开展网络思政教育的创新实践，旨在为同类院校提供可借鉴的经验范式。

2 人工智能对应用型本科高校网络思政教育的赋能机制

（1）技术赋能：构建数据驱动的精准思政体系

人工智能技术为应用型本科高校网络思政教育提供了全新的技术支撑和方法论指导。G 学院通过构建“ 思政大数据中心” ，整合了学生在学习平台、校园 APP、社交媒体等渠道产生的多维度行为数据，建立了覆盖思想动态、学习行为、社交网络和心理状态的四大分析模型。基于机器学习算法开发的“ 学生思想动态预警系统” ，能够实时识别学生的思想倾向变化，对重大思想波动的预测准确率达到 82.3% ，使思政教育干预的时效性提升了 40% 以上。

（2）内容创新：打造产教融合的特色资源库

人工智能技术极大地拓展了思政教育内容的生成方式和呈现形式。应用型本科高校充分发挥与行业企业联系紧密的优势，联合开发了一批特色鲜明的思政教育资源。

在内容审核方面，应用型高校普遍面临资源有限的挑战，因而更加注重智能化解决方案的引入。G 学院部署了基于深度学习的“ 思政内容过滤系统” ，实现了对用户生成内容(UGC)的实时审核和智能分级，系统日均处理各类内容超过5000 条，准确识别不当信息的比例达到 95.6‰ 。这种技术赋能的内容治理模式，有效缓解了应用型高校专业审核人员不足的问题。

（3）形式变革：创设虚实融合的实践场景

人工智能推动了思政教育形式的革命性变革，为应用型高校强化实践育人提供了新路径。以“ AI 填报志愿” 为例，课程设置多项讨论和辩论议题，引导学生思考技术应用中的伦理问题，这种基于真实场景的研讨使学生的职业伦理意识显著提升。

（4）评价优化：建立能力导向的动态评估

人工智能技术使思政教育评价从单一的结果性评价转向多维的过程性评价，更加契合应用型人才的能力培养需求。G 学院构建了“ 思政素养成长画像系统” ，通过采集学生在专业实践、技能竞赛、企业实习等应用型教育特色场景中的表现数据，建立了个性化的思政素养评价模型。系统采用区块链技术确保评价数据的真实性和不可篡改性，形成了覆盖大学四年的能力发展档案。

3 人工智能背景下应用型本科高校网络思政教育的价值维度（1）政治引领价值：强化应用型人才的使命担当

在人工智能时代，网络思政教育的政治引领价值对应用型人才培养具有特殊意义。应用型本科高校通过智能算法优化，将国家战略、行业需求与个人发展有机结合，培养学生的家国情怀和职业使命感。G 学院研发的“ 正能量推荐算法” ，在尊重用户偏好的基础上，优先推送与学生专业相关的国家政策、行业动态和模范人物事迹，使主流意识形态内容的点击率提升了 65.3% 。这种专业导向的内容推送，有效解决了应用型高校学生中普遍存在的“ 重技能轻思政” 倾向。

针对应用型高校学生思想特点，智能化监测系统能够精准识别和引导思想动态。G 学院建立的“ 网络舆情监测系统” ，特别关注学生在实习、就业等关键节点的思想波动，通过分析其在职业类论坛和招聘平台的言论，及时发现并干预功利主义、躺平思想等不良倾向。2023 年该系统成功预警了12 起与就业焦虑相关的思想波动事件，为针对性开展职业观教育提供了数据支持。

（2）道德培育价值：塑造德技并修的职业品格

人工智能赋能的网络思政教育在应用型人才道德培育方面展现出独特优势。G 学院构建的“ 道德行为分析系统” ，特别关注学生在实习实训、技能竞赛等实践场景中的诚信表现，如实验数据真实性、竞赛作品原创性等，建立了面向职业伦理的道德素养评价模型。系统能够识别出抄袭、数据造假等学术不端行为，并及时推送工程伦理、职业操守等相关教育内容，实施以来学校学术不端事件下降了 72.3‰

（3）心理健康价值：提升应用型人才的抗压能力

人工智能大大提升了心理健康教育的精准性和及时性，对培养应用型人才的心理韧性和职业适应力尤为重要。G 学院构建的“ 心理健康预警系统” ，特别关注学生在实习就业、技能考证等关键节点的心理状态，通过分析消费行为、睡眠质量、社交活跃度等多源数据，建立了包含32 项指标的心理健康评估模型。系统能够提前 3-4 周预测潜在的心理危机，准确率达到 81.9% ，为及时干预提供了科学依据。

在心理干预方面，应用型高校开发了贴合学生特点的智能辅导工具。G学院的“ AI 心理辅导员” ，专门设置了“ 职场压力” “ 职业选择焦虑” 等应用型人才常见的心理问题模块，采用认知行为疗法等技术提供针对性辅导。数据显示， 73.6% 的使用者表示 AI 辅导有效缓解了就业焦虑，心理调适能力明显提升。

情感计算技术为应用型高校的课堂情绪管理提供了新手段。G 学院利用情感识别技术开发的“ 课堂情绪监测系统” ，特别关注实训课、项目制学习等应用型教学场景中的学生情绪变化。系统能够识别挫折感、畏难情绪等负面状态，及时提醒教师调整教学节奏，实施该系统的课堂，学生的积极情绪持续时间平均延长了15 分钟，学习效果显著改善。

（4）职业发展价值：衔接产业需求与个人成长

人工智能帮助应用型高校的思政教育更好地衔接职业发展需求，实现“ 思政引领、专业成才” 的育人目标。G 学院开发的“ 职业价值观分析系统” ，通过分析学生的课程选择、实习表现、职业测评等数据，预测其职业发展倾向，并匹配相应的思政教育内容。例如，对有志于基层工作的学生，系统会重点推送乡村振兴、社区治理等主题内容，强化服务基层的使命意识。

4 应用型本科高校网络思政教育的实现路径（1）平台建设：构建“ 云-边-端” 协同的智能基础设施

应用型本科高校需立足自身条件，构建经济高效、可持续演进的智能化思政教育平台。G 学院采用“ 混合云” 架构，将核心数据和服务部署在私有云确保安全，同时利用公有云的弹性计算资源应对访问峰值，这种架构使平台建设成本降低了 40‰ 。在边缘计算层，学校在实训中心、宿舍区等场所部署了边缘节点，实现数据的本地化处理和低延迟响应，特别适合VR/AR 等高带宽应用的开展。

数据中台是智能化建设的核心。G 学院遵循“ 最小够用” 原则，建立了聚焦思政教育关键指标的轻量化数据仓库，避免了盲目追求“ 大而全”导致的资源浪费。通过数据治理和资产化管理，形成了标准统一、质量可靠的数据服务体系，目前中心已积累结构化数据 15TB，非结构化数据40TB，为精准思政提供了坚实的数据基础。

在应用平台层，应用型高校应注重实用性和易用性。G 学院开发的“ XX思政” APP，针对应用型学生的学习特点，强化了碎片化学习、技能认证和社会实践等特色功能。APP 采用渐进式披露设计，根据用户使用熟练度逐步开放高级功能，降低了技术使用门槛，截至2023 年9 月，APP 注册用户达1.8 万人，日均活跃用户6500 余人。

终端适配是提升用户体验的关键。考虑到应用型高校学生设备配置差异大的特点，G 学院实现了多终端无缝衔接，包括PC 端、移动端、实训室终端等，确保各类设备都能获得良好的使用体验。特别是在 VR 体验馆部署了20 套高端设备，支持沉浸式思政教育体验，这种“ 重体验轻持有” 的模式，有效解决了学生个人设备性能不足的问题。

（2）内容供给：打造“ 专业 .+ 思政” 的特色资源体系

应用型本科高校的网络思政内容建设应紧密结合专业特色和职业需求。G 学院创新性地构建了“ 专业思政图谱” ，将各专业领域的知识点与思政元素有机融合。例如，在机械类专业中，将“ 工匠精神” 与课程内容关联；在商贸类专业中，突出“ 诚信经营” 的价值观教育。这种专业导向的内容设计，使思政教育更加贴近学生的学习需求，调查显示学生的内容认可度提升了 35.7‰

产教融合是应用型高校内容建设的独特优势。G 学院与合作企业共同开发了“ 行业先锋” 案例库，收录了 100 余位优秀校友和行业模范的成长故事。这些来自生产一线的真实案例，通过AI 技术转化为虚拟访谈、情景剧等多种形式，极大地增强了思政教育的说服力和感染力，企业参与开发的案例点击量达到平均水平的2.3 倍。

（3）队伍建设：培养“ 思政+技术 + 专业” 的复合型师资

应用型本科高校需着力打造既懂思政教育又熟悉专业领域的技术复合型教师队伍。G 学院实施了“ 双师双能” 培养计划，通过三种路径提升教师能力：一是定期举办“ AI⁺. 思政” 工作坊，邀请企业技术专家现场指导；二是组织教师到合作企业实践，了解行业前沿技术；三是开展跨专业教研活动，促进思政教师与专业教师的深度融合。

团队协作是弥补个体能力不足的有效方式。G 学院成立了“ 智能思政创新团队” ，采用“ 思政教师 + 专业教师+技术专家+学生助理” 的组成模式。团队每月举行“ 技术沙龙” 和“ 案例研讨会” ，共同解决教学中的实际问题，形成了良性的协同创新机制。

学生参与是应用型高校师资建设的重要特色。G 学院选拔培养了 200余名“ 学生数字委员” ，经过系统培训后协助教师开展智能化教学。这些学生委员既熟悉同龄人的学习特点，又掌握基本的技术应用能力，在内容测试、需求反馈等方面发挥了桥梁作用，有学生参与设计的教学应用满意度平均高出25.6 个百分点。

激励机制是保持队伍活力的关键。G 学院将AI 教学应用成果纳入教师考核体系，设立“ 智慧教学创新奖” ，并在职称评审中给予倾斜。同时，建立“ 技术积分” 制度，教师参与培训、开发教学资源等均可累积积分，用于兑换设备优先使用权等福利，这种柔性激励显著提高了教师的参与积极性。

5 实践成效、问题反思与未来展望

（1）实践成效的多维评估

有些应用型本科高校在人工智能赋能网络思政教育方面取得了显著成效。在教育效果方面，根据所开展的问卷调查，学生对思政教育的满意度达到 91.2% ，比传统模式提升 27.6 个百分点；学生的理论认知水平测试平均分提高了 18.3 分，实践能力评估优秀率上升至 76.5%_o 。特别值得注意的是，学生在“ 思政教育与专业发展相关性” 评价项上的得分提升了35.2 分，表明应用型高校的特色化路径得到了学生的广泛认可。

在品牌影响方面，应用型高校的创新实践获得了广泛认可。G 学院被评为“ 全国网络思政教育创新示范基地” ，其“ 专业 .+ 思政” 融合模式在20 余所同类院校推广应用。比如，北方工业大学的“ 计算思政智能体” 项目入选“ 人工智能+高等教育” 典型案例，这些成果标志着应用型高校在思政教育创新领域已形成独特优势。

（2）面临的问题与挑战

在取得成效的同时，应用型本科高校在推进 AI⁺ 思政过程中也面临诸多挑战。技术层面，存在“ 三重困境” ：一是数据孤岛现象严重，校内各系统间数据共享不畅，跨平台分析能力不足；二是算法透明度低，教育者难以理解和信任AI 的决策过程；三是技术更新迭代快，学校面临持续投入压力。

教育层面存在“ 三个不平衡” ：一是技术应用与教育本质的平衡难题，过度依赖技术可能导致教育温度缺失；二是师生数字素养差距大，部分教师面临技术适应困境；三是规模化教育与个性化需求的矛盾，资源有限难以满足多元需求。

伦理层面面临“ 双重风险” ：一是数据隐私保护与教育需求的冲突，学生行为数据的采集边界模糊；二是算法偏见可能导致的教育不公平，如对特定学生群体的刻板印象强化。

（3）未来发展的优化路径

针对当前问题，应用型本科高校可采取以下优化路径：在技术治理方面，建立“ 三层保障” 体系：制定《教育AI 应用伦理指南》，明确数据采集和使用的边界；组建跨学科技术伦理委员会，对算法进行伦理审查；开发可解释AI 工具，增强教育者的技术掌控能力。

在教育创新方面，探索“ 双向融合” 模式：一方面，将AI 作为赋能工具，提升教育效率；另一方面，保持教育者的主导地位，确保教育的温度和深度。

在资源建设方面，构建“ 共享生态” ：应用型高校可组建区域联盟，共建共享AI 思政资源池；与企业合作开发轻量化工具，降低技术使用门槛；培育学生技术志愿者，形成互助学习网络。

（4）未来趋势与战略展望

展望未来，应用型本科高校网络思政教育将呈现三大趋势：技术融合将向纵深发展，5G、元宇宙等技术将创造更丰富的教育场景，特别是虚拟仿真实训与思政教育的结合将更加紧密。教育模式将向“ 智能 +^′′ 演进，形成人机协同的新生态，教师的角色将更多转向价值引导和情感关怀。评价体系将更加多元，实现全过程、全方位的素养评估，特别注重职业伦理和实践能力的动态追踪。

为把握这些趋势，应用型高校应采取三项战略：制定 AI⁺ 思政中长期发展规划，明确阶段目标和实施路径；设立专项基金，支持关键技术研发和典型应用培育；建立校企联合实验室，促进技术创新与教育需求的精准对接。

6 结论

人工智能技术为应用型本科高校网络思想政治教育带来了前所未有的发展机遇。本研究通过系统分析 G 学院等院校的创新实践，揭示了 AI 技术在精准思政、智能评价和个性化教育中的赋能机制，构建了包含政治引领、道德培育、