生成式人工智能赋能高校思政引领力的逻辑基础、风险样态与实践进路

习近平总书记在全国教育大会上深刻指出，‚我们要建成的教育强国，是中国特色社会主义教育强国，应当具有强大的思政引领力、人才竞争力、科技支撑力、民生保障力、社会协同力、国际影响力‛。[1]习近平总书记将‚强大的思政引领力‛列为中国特色社会主义教育强国的核心特质，凸显了思政引领力在培养担当民族复兴大任时代新人中的战略地位。当前，以 DeepSeek 为代表的生成式人工智能技术正引发教育领域的深刻变革，其‚数据活化、算法升维、算力适配‛的技术逻辑与思政教育‚因事而化、因时而进、因势而新‛的内在要求形成深层共振，为破解传统思政教育中资源供给滞后、主体互动不足、场景融合度低等问题提供了创新路径。然而，技术赋能过程中伴随的伦理风险、技术异化及意识形态挑战，也对思政教育的政治方向、价值导向和育人实效提出了严峻考验。在此背景下，系统探究生成式人工智能赋能高校思政引领力的逻辑基础、风险样态与实践进路，成为深化教育数字化改革、落实立德树人根本任务的重要课题。

一、生成式人工智能赋能思政引领力的逻辑基础

生成式人工智能赋能高校思政引领力并非偶然的技术叠加，而是马克思主义理论逻辑与现代技术逻辑双向驱动、深度耦合的必然结果。这一赋能过程既遵循马克思主义关于技术与人、社会关系的基本原理，又依托数据、算法、算力构成的技术生态系统，形成了坚实的理论根基与技术支撑体系。

（一）理论逻辑：马克思主义技术观的价值指引

马克思主义技术观作为辩证唯物主义和历史唯物主义在技术领域的理论延伸，深刻揭示了技术与社会、人之间的本质关系，为生成式人工智能赋能高校思政引领力提供了根本性的价值指引与理论遵循。技术是作为人的本质力量的对象化。生成式人工智能作为当代技术发展的前沿成果，本质上是人类智能在数字空间的延伸与拓展，是人的认知能力、计算能力和创新能力对象化的产物。在高校思政教育领域，这一技术特性赋予其独特的赋能价值：它不仅是教学工具的革新，更是师生认知能力与价值创造能力的拓展载体。通过构建虚拟仿真思政教学场景、生成个性化学习资源，生成式人工智能将抽象的理论转化为具象化、可交互的认知对象，实现了思政教育从单向灌输到多维体验的转变。

（二）技术逻辑：数据、算法与算力的协同赋能

生成式人工智能赋能高校思政引领力的实现，依赖于数据、算法与算力三大核心要素的协同作用，它们共同构成了技术赋能的内在逻辑。

数据是生成式人工智能的基础，在高校思政教育中发挥着关键作用。DeepSeek 等大模型具有强大的数据感知能力，能够广泛收集马克思主义经典著作、党和国家政策文件、社会热点事件以及教育资源库等多源数据。这些数据为思政引领力提供了丰富的素材，通过对海量数据的分析和挖掘，可以提取有价值的信息，帮助学生更好地理解理论与现实的联系。

算法是生成式人工智能的核心驱动力，决定了其内容生成和应用的质量。在思政教育领域，算法经历了从基础模型训练到精准适配优化，再到人机协同反馈的过程。在基础模型训练阶段，通过自监督学习，模型获得强大的语言理解和生成能力；在精准适配优化阶段，针对思政教育特定语料库进行微调，使生成的内容符合思政教育的政治要求和理论深度；在人机协同反馈阶段，师生的交互反馈促使模型不断优化，生成更符合学生认知需求和语言习惯的内容，增强思政教育的亲和力和感染力。

算力是生成式人工智能运行的硬件保障，对其在高校思政教育中的广泛应用至关重要。我国大力推进以数据中心为代表的新型基础设施建设，全国一体化算力网络逐步完善，为 DeepSeek 等大模型提供了坚实的算力支持。强大的算力确保模型能够快速处理数据，实现高效的训练和推理，满足高校思政教育多样化的应用场景需求。

二、生成式人工智能赋能高校思政引领力的风险样态

生成式人工智能凭借强大的数据处理与内容生成能力，为高校思政引领力带来创新发展机遇，但技术的快速发展与应用也带来诸多潜在风险。为确保生成式人工智能在高校思政引领力中实现正向赋能，必须构建科学有效的风险规制体系，化解技术应用过程中的各类风险，维护思政引领力的正确方向与育人实效。

（一）意识形态安全风险：隐性渗透与认知解构的双重挑战

生成式人工智能在高校思政教育中的应用，使意识形态安全面临前所未有的复杂样态。技术赋能带来的信息传播模式变革，为错误价值观的隐性渗透提供了新渠道。错误价值观的技术化包装与隐性植入。生成式人工智能通过数据训练与内容生成的技术特性，可能将历史虚无主义、新自由主义等错误思潮伪装成‚学术探讨‚多元视角‛，以看似中立的表述渗透到思政教育场景中。

意识形态传导的技术中介风险与架构漏洞。境外生成式人工智能产品的底层技术架构可能预设意识形态渗透机制，成为西方价值观输出的隐蔽载体。部分未经本土化改造的大模型，其训练数据包含大量西方意识形态内容，在涉及‚民主‛‚人权‛‚自由‛等核心概念时，自动生成符合西方话语体系的阐释，与我国思政教育的价值导向形成冲突。

舆论生态的智能污染与政治认同消解。生成式人工智能的高效内容生产能力可能被用于制造意识形态相关的虚假信息，扰乱高校思政教育的舆论场域。更隐蔽的风险在于，AI 可能利用情感计算技术，针对学生的认知弱点与情绪偏好，生成极具煽动性的内容、放大负面情绪、激化群体对立，削弱学生对中国特色社会主义制度优势的理性认知。这种基于技术理性的舆论操纵，本质上是对意识形态安全防线的‚精准打击‛，可能导致学生政治认同的碎片化与空心化，动摇高校思政引领力的根基。

（二）伦理风险：技术应用的价值僭越与主体关系异化

生成式人工智能在高校思政教育场域的伦理风险，本质上是技术理性对教育伦理原则的潜在僭越，集中表现为数据伦理的边界消解、人机交互的主体异化以及责任伦理的归因困境，深层挑战思政教育的人文本质与价值根基。

数据伦理层面存在隐私侵犯与人格量化的双重悖论现象。生成式人工智能对教育数据的深度采集与聚合处理，引发数据伦理的双重矛盾：其一，数据采集的‚必要性‛与‚过度性‛边界模糊化。技术应用以‚精准化育人‛为导向，可能突破教育数据采集的合理范畴，将学生的价值判断、政治倾向、情感偏好等主体性特征转化为可计算的结构化数据，形成包含思想动态、道德选择等维度的‚数字人格画像‛。

人机关系层面存在交互异化与主体间性的技术消解现象。生成式人工智能构建的虚拟交互场景，对思政教育中‚主体—主体‛的人文互动模式形成冲击，导致主体间性的技术化消解。一方面，虚拟思政主体的‚拟真化‛交互可能替代真实的师生对话。具备情感计算能力的 AI 通过语义分析、表情识别等技术模拟教育者的情感反馈与价值引导，形成‚技术中介化‛的互动形态。另一方面，学生认知主体性的技术依附风险加剧。当生成式 AI 提供‚一站式‛学习支持，学生可能形成对技术的认知依赖，其独立思考、批判建构与价值反思能力的发展受到抑制，导致‚思想成长‛被‚技术输出‛所规训，违背了马克思主义关于‚人的自由全面发展‛的教育目标。

（三）技术偏差风险：技术特性与教育需求的适配性裂痕

生成式人工智能的技术偏差风险，本质上是技术系统的内生性缺陷与高校思政教育专业性需求之间的结构性矛盾，集中表现为算法机制的局限性以及技术应用的适配性缺失，对思政教育的科学性、准确性与实效性构成技术层面的根本挑战。

算法机制偏差主要表现为模型内生缺陷与功能实现的逻辑断裂。生成式人工智能的算法机制存在天然局限性，与思政教育对内容正确性、逻辑严密性的高要求形成冲突。其一，‚内容幻觉‛问题导致理论阐释失真。模型在处理复杂思政概念时，可能因训练数据关联度不足或推理逻辑不完整，生成缺乏事实依据的虚构内容，或对经典理论进行碎片化重构，破坏马克思主义理论体系的完整性与科学性。其二，算法偏见传导引发价值导向偏移。若训练数据隐含社会偏见，算法可能将其转化为系统性偏差，在生成思政案例、政策解读时强化刻板印象或输出非中立观点，违背思政教育的公平性与客观性原则。

技术应用偏差主要表现为教育场景适配性不足与动态调节能力缺失。生成式人工智能的技术特性与高校思政教育的实践性需求存在适配鸿沟，导致赋能过程中出现功能异化。在理论阐释层面，技术的‚形式化处理‛可能剥离思政内容的深层价值内涵；在实践导向层面，模型对复杂现实问题的分析可能停留在现象描述，缺乏历史唯物主义与辩证唯物主义的深度观照，无法提供具有实践指导意义的解决方案。

三、生成式人工智能赋能高校思政引领力的实践进路

生成式人工智能在高校思政领域的深度应用，需突破技术风险与教育本质的张力，构建以算力基建为技术底座、场景创新为实践载体、师资培养为核心动能的立体化赋能体系，实现技术特性与思政教育规律的有机耦合，有效应对意识形态安全、伦理失范、技术偏差等多重挑战。

（一）夯实算力基建：构建安全可控的技术赋能底座

生成式人工智能的高效运行依赖于稳定、安全且适配思政教育需求的算力基础设施。强化算力基础设施的顶层规划与合规性建设，一是建立‚国家—区域—高校‛三级算力协同体系，确保高校思政教育的意识形态安全与数据安全要求。

优化算力资源的场景化分配与动态调度机制。针对高校思政教育的多元应用场景，构建‚基础算力+弹性算力‛的分级供给模式。基础算力保障日常教学场景的稳定运行，弹性算力通过云计算技术实现动态扩容，应对突发峰值需求。在资源分配上，建立基于教育需求的算力调度算法，优先保障意识形态安全监测、红色文化资源数字化加工等核心业务的算力供给，避免因资源错配导致的技术赋能效能损耗。

提升算力技术的自主创新与安全可控能力。高校需联合科技企业、科研机构，聚焦思政教育领域的专属算力需求，开展关键技术攻关。重点突破轻量化模型训练技术，在保障生成式人工智能性能的前提下降低算力消耗，解决高校现有算力设施与大模型运行之间的资源矛盾；研发多模态算力协同技术，实现文本、图像、视频等思政教育内容的高效处理与跨模态生成，增强算力对多元育人场景的支持能力。

（二）推进场景创新：构建虚实融合的思政育人新生态

生成式人工智能驱动的场景创新，本质是通过技术赋能重构思政教育的时空维度与交互范式。需聚焦教学空间再造、实践模式升级与文化生态重构，构建技术赋能与教育本质深度契合的虚实融合新生态。

教学场景需从单向传输到具身认知的范式转型。生成式人工智能通过创设沉浸式、交互式教学场景，推动思政教育从‚知识传递‛向‚意义建构‛转化。在理论教学中，基于历史事件、经典著作构建虚拟仿真空间，使学生在具身认知中感受理论的实践根基与价值张力。针对抽象概念利用多模态生成技术将文本理论转化为可交互的数字叙事，增强学生对马克思主义理论体系的立体化理解。在个性化学习层面，生成式人工智能根据学生的认知特征生成差异化教学方案，使理论阐释与个体认知结构形成共振，实现独特的价值引导，破解传统教学中‚大水漫灌‛的低效困境。

实践场景需从物理局限到全域赋能的空间拓展。生成式人工智能突破实践育人的时空限制，在线上，开发‚思政虚拟实训平台‛，形成‚认知—决策—反馈‛的闭环训练。在线下，AI 辅助实践活动的精准化设计，通过分析社会热点数据、区域文化资源，为红色基地研学、社会调研等提供智能路线规划与问题导向指引，使实践主题更贴近时代需求。

（三）强化师资培养：重塑技术时代的思政教育主体能力

生成式人工智能的深度应用对高校思政教师的主体能力提出了范式转型要求，其核心在于突破传统教育能力框架，使教师从‚知识传授者‛升级为‚技术时代的价值引领共同体核心‛。

建立‚思政专业素养+数字技术胜任力‛的复合能力框架。生成式人工智能时代的思政教师能力建构，需打破学科壁垒，实现马克思主义理论素养与数字技术能力的深度融合。在专业维度，教师需深化对马克思主义基本原理、中国特色社会主义理论体系的整体性把握，尤其是理解技术革命背景下人类解放理论的时代内涵，形成能够回应‚人工智能与人类发展‛等前沿问题的理论储备。在技术维度，教师需掌握生成式人工智能的基础原理，具备运用 AI 工具进行教学资源开发、学情分析、互动场景设计的核心技能。更重要的是，教师需形成‚技术—教育‛共生认知， 真正将技术能力转化为拓展育人空间的认知赋能。

构建‚人机协同教学‛的新型教育范式。教师主体能力的提升需通过教学实践场域的持续迭代得以实现，核心是形成‚教师主导—技术辅助—学生主体‛的三元协同机制。在教学设计环节，教师需运用生成式人工智能进行学情诊断与教学方案优化；在课堂实施中，教师应主导价值引导的核心环节；在课后延伸阶段，教师需借助 AI 构建持续的价值引导链条。

生成式人工智能与高校思政引领力的融合是数字时代落实立德树人根本任务的必然选择，其理论根基源于马克思主义技术观对技术与人辩证关系的科学阐释，实践支撑在于数据、算法、算力协同的技术逻辑创新，而应对意识形态安全、伦理失范、技术偏差等风险挑战则需要构建‚算力基建筑牢安全底座—场景创新拓展育人空间—师资培养强化主体能力‛的系统化赋能体系。这一过程本质上是技术工具理性与思政价值理性的深度调适，需始终以马克思主义为根本指引，在坚守育人初心的前提下推进技术创新与风险规制，实现从技术赋能到价值引领的转化升级。

参考文献：

[1]吴潜涛. 正确理解思政引领力的科学内涵[N]. 光明日报, 2024-10-08(13).

[2 佘双好. 正确理解和把