AI 赋能高校思想政治教育的路径研究

党的二十届三中全会深刻认知AI 技术发展前景，对深化教育综合改革作出前瞻性部署, 强调“推进教育数字化, 赋能学习型社会建设, 加强终身教育保障”。加快推进教育数字化转型是我国从教育大国到教育强国的必然选择，也是我国开辟教育发展新赛道和塑造教育发展新优势的重要突破口 [1]。当前，AI（Artificial Intelligence）迅猛发展，裹挟着人们的生产生活方式和思维方式，对高校思政课教育形式的发展也带来深刻变革。高校思想政治教育作为落实立德树人根本任务的关键课程，是培养社会主义建设者和接班人的“主阵地”[2]，承担着引导学生树立正确世界观、人生观、价值观的神圣使命。AI 技术的引入，为高校思政教育提供了新的工具和方法，对提升思政教育的针对性和实效性带来巨大推动。同样，AI 赋能高校思政教育也面临着诸多挑战，如算法偏见、数据隐私安全、教育主体性消解等问题。因而，探索 AI 赋能高校思政教育的有效路径具有重要的理论意义和现实意义。

一、革新教育观念，提升教师的AI 应用素养

技术的进步从不以人们的意志为转移，深刻地影响着社会各方面的改革与进步，人们只有适应它的变化，而没有其他途径可走。

（一） 树立数字化教育理念，转变传统教师思维

在高校思想政治教育实践中，面对 AI 技术的快速发展，不少教师表现出陌生感与焦虑情绪。受传统教育模式影响，教师长期依赖“你听我讲”的板书教学与面对面互动模式，而智能工具的应用则存在一定技术壁垒。这种背景下，教师既担忧被技术替代，又对自身能否有效运用AI 心存疑虑。这种矛盾心理既反映出教师对技术变革的不适应，也暴露出传统教育理念与数字化发展之间的鸿沟。要化解这一矛盾，关键在于突破“技术对立”的思维定式，引导教师将 AI 视为提升育人效能的协作伙伴而非竞争对象。

思维转型的首要任务是构建对 AI 的理性认知：AI 本质上是辅助性工具，而非教学主导者。以“市场经济与社会主义核心价值观”模块教学为例，AI 可高效完成文献整理与素材生成，但内容筛选、时政热点结合、学生思维引导等核心环节仍有赖于教师的专业能力。AI 虽能解答知识性问题，却难以实现情感共鸣与价值观引领，这种“技术处理基础事务、教师聚焦高阶育人”的分工模式，既提升了教学效率，又凸显了教师不可替代的人文价值。因此，教师应从知识传授者转型为学习活动设计者、技术应用引导者与价值对话发起者。思维转型需要实践支撑，可通过解决教学难点痛点引导教师主动学习AI 技术，逐步消除技术恐惧。未来的思政课堂不应是“人机对抗”，而应是教师驾驭思维、师生共用AI 技术、AI 助力下的智慧育人舞台。

（二）构建AI 培训体系，强化技术应用能力

当前，人工智能作为前沿科技领域的重要分支，其理论体系与实践应用仍处于持续演进与创新之中。该领域知识迭代迅速且技术架构复杂，广大一线教育工作者在知识储备与技能掌握层面普遍面临认知壁垒，对 AI 技术原理、应用场景及教学融合路径尤感陌生。鉴于此，高等教育机构亟需构建具有系统化、模块化特征的AI 技术能力培育体系。

针对不同教师群体，高校及相关机构应设计分层分类的培训课程以满足多样化需求。基础层培训应聚焦于新手教师，侧重提升其技术认知和工具操作能力，如 AI 理论学习、教学平台使用及数据分析工具操作等；进阶层培训则针对有一定基础的教师，加强其人机协同教学设计能力，如教学工具开发及数据分析在教学评价中的应用；创新层培训则面向骨干教师，鼓励其参与前沿技术研讨和实践项目，如 VR 和 AR 教学场景设计等。通过构建分层分类的培训架构、提供前沿动态的课程资源以及搭建产学研协同的实践平台，可实现教师群体AI 素养的阶梯式提升与教学创新能力的实质性突破。此外，可通过设立奖励机制进一步激发教师应用 AI 技术的积极性，包括提供智能设备补贴、发放AI 工具会员账号；以及设立“AI 教育创新奖”、评优评先中给予专项加分与优先推荐权等机制。同时，还可采取灵活多样的培训方法，如开设“技术茶座”促进青年教师与老教授结对学习、定期举办“AI+ 思政”教学案例分享会等，以可见的成果消解教师对技术的陌生感，推动 AI 技术与教育教学的深度融合。

（三）坚守马克思主义意识形态主导权

“当代科技并不是价值中立的 , 因为它已经变成实施全面控制的意识形态 , 变成统治体系的一部分。”[3] 在社会主义制度下，AI 赋能高校思政教育的理论框架需要以马克思主义理论为指导，坚持立德树人的根本任务。思想政治教育肩负着塑造学生“三观”的核心使命，面对 AI可能带来的信息茧房、价值混淆等风险，教师必须以高度的政治敏锐性和历史责任感，引导学生在技术赋能中坚定信仰，在算法推送中坚守价

值底线。

守住主导权，首先要解决“AI 用不好反被 AI 带偏”的风险。AI工具本身没有价值立场，但它的数据来源、算法逻辑可能隐含西方意识形态的渗透。例如，某些国际通用的大语言模型在回答“如何评价中国特色社会主义”时，可能套用西方政治学框架进行解析。教师在使用这类工具时，必须严格把关，人工核验其输出内容的主要观点。在日常教学中，教师的马克思主义理论功底就是“校准器”，当 AI 生成的教学案例出现偏差时，教师应第一时间识别并修正。例如在“全过程人民民主”专题教学中，有教师用 AI 模拟不同国家的民主模式对比，结果发现 AI自动套用了“选举中心论”的分析框架。教师当即引导学生回归马克思主义政治学原理，用鲜活案例揭示西方民主理论的局限性。这种“用技术而不唯技术”的清醒，正是主导权的生动体现。实践证明，当教师真正掌握马克思主义理论武器，AI 技术就能成为讲透道理的“扩音器”。

二、整合教学资源，优化思政教学供给

在教学大市场中，AI 技术对教学资源的整合自然是有力的、有效的。但社会的教育大市场是分散无序且层层设障的，我们不能翻墙，也不知道向何方向越墙才能获得有用信息，但在局域范围内是可以统一的组织起有效的资源整合。

（一） 构建智能化教学资源库，实现资源精准供给

构建智能化教学资源库以实现精准供给，是高校思政教育数字化升级的重要方向。具体可分两步：先由各高校自主建设，再由高教部统筹整合，借鉴教材模式构建一体化资源库，形成基础资源池，保障教学质量底线。

在教学资源库建设方面，一是构建数据收集与分析平台。各高校应联合搭建全面数据收集平台，整合学生学习行为、课程内容及教师教学反馈等数据，运用 AI 算法分析挖掘学生学习需求与兴趣点。如通过机器学习算法预测学生对教学内容的接受度，精准推荐学习资源与模式。二是推进资源分类与标签化。依据学科、难度、形式等维度对教学资源分类，添加相应标签，便于学生检索。例如利用OCR 技术数字化纸质教材，结合知识图谱建立知识点关联。目前，多所高校在“AI + 知识图谱”智慧课程建设上已取得进展。三是动态调整资源供给。根据学生学习进度与反馈，实时优化推荐内容，确保资源供给契合学生需求 [4]。四是建立多维度评价体系。涵盖学生学习效果、资源质量及教学方法反馈等方面，综合评价数据调整优化资源供给策略。在资源共享方面，部分院校已成立区域性思政教育资源联盟，开发标准化数字教案，搭建在线教研交流平台。在此基础上，教育部可整合更多高校思政教学平台，进行规模化运营维护，借助国家级专家力量，打造国家级优质平台。

（二）开发多样化教学资源，创新思政教育内容

在数字化与智能化浪潮奔涌向前的当下，AI 技术的飞速发展为思想政治教育带来了前所未有的机遇，通过开发多样化教学资源，极大地丰富和创新了思政教育的内容体系。

在素材编排方面，AI 凭借强大的数据处理与分析能力，可深度挖掘并精准筛选历史文献、红色故事等各类素材。例如，AI 能梳理红色文化资料，生成生动的图片和视频，让革命先辈的英勇事迹更具感染力地呈现给学生，使抽象的历史知识鲜活可感，增强学生对思政内容的理解。在教学模式上，通过融合虚拟现实、增强现实与生成式智能技术，构建起多维互动的新型教学模式。浙江大学在马克思主义理论课程中引入数字建模技术，动态还原 19 世纪欧洲社会变革场景，帮助学生理解科学社会主义诞生的历史逻辑，增强理论教育的说服力。此外，教师可依据学生特点和学情生成个性化教学案例。如利用 KimiPPT 助手生成教学课件，借助 AI 助教自动生成教学设计、教案等，还能自动出题、验证答案。同时，AI 文本转语音技术结合数字人和全息渲染技术，可将传统课程转化为生动的虚拟课程。AI 所开发的多样化教学资源，丰富了思政教育的内容形式，提升了思政教育的实效性，为培养具有坚定理想信念和强烈社会责任感的新时代青年注入新活力。

（三）优化资源共享机制，提高教育资源利用效率

当前，我国教育资源存在分布不均、利用率低、重复建设等问题，而 AI 技术的蓬勃发展，有助于实现教育资源的智能匹配、动态分配、高效利用，从而进一步缩小城乡、区域、校际差距，助力实现教育公平。

结合《中国教育现代化 2035》的基本内容指导，遵循“建立数字教育资源共建共享机制”的具体要求 [5]。针对当前教育资源分散、供需错配等痛点，需构建“建设—认证—流通—再生”全链条共享体系。首先，建立标准化资源元数据框架，统一设置学科标签，以解决跨平台整合难题；同时，实施“学科专家＋技术团队＋一线教师”三方协同的质量认证机制，对资源进行分级管理。在流通环节，借助智能匹配系统实现精准推送，如为乡村学校适配低带宽优化的思政微课，为实验课程配置虚拟仿真组件，并通过动态评估模型追踪使用效果，淘汰低效资源。其次，开发跨校协同编辑平台，支持教师在线协作更新教案、试题库，自动生成贡献度图谱并纳入教研考核。再者，将资源贡献量转化为“教育信用分”，可兑换设备使用权、学术会议名额等，同时建立知识产权确权体系，明确二次开发收益分配，消除共享顾虑。通过标准化建设、智能匹配、协同共创与制度保障，最终形成“全域资源一张图、质量流通一条链”的格局，促进教育公平与效能提升。

三、突出个性教学，提升思政育人成效

世界是丰富多彩的，社会才能充满活力。思政教育是思想的碰撞，更不应千篇一律，只有个性化教学，才能激发出思想的火花。

（一）开创个性化学习路径，满足学生多元需求

当前教育领域中，学生群体多元化特征愈发显著，学习需求也丰富多样。实现个性化学习路径，是满足学生多元需求、提升教育质量、引领思政教育方向的关键举措。随着教育教学与信息技术深度融合，各高校思想政治教育正积极探索个性化培养新模式。

AI 技术为个性化学习模式的发展开辟了新路径。它促使教师以学生个体差异为出发点，借助科学的教育评估手段，全面了解学生的学习特质、知识基础、技能水平及学习目标，精准洞察学生在各知识点的掌握状况，从而为其量身定制学习计划。在资源配置上，借助虚拟现实与增强现实技术，可营造多维度、强互动的学习环境，提供丰富的图像与互动体验，让学生在沉浸式场景中自主学习，实现教学个性化体验与全景展现，拓展认知渠道，满足多元化知识传播需求[6]。教学方法上，个性化生成式学习框架与动态知识图谱能助力学生构建理论认知与现实认知的逻辑联系，提升教学的精准性和学生参与度。时间维度上，引入24 小时 AI 智能助手，能为学生提供全天候一对一学习支持。学生可根据自身兴趣和需求从丰富资源库中灵活选取学习材料，并通过自主、小组或在线等多种方式展开学习。实践表明，“借助现代信息技术手段 ,思政教育工作正在向更加精准化、个性化的方向发展”[7]，为提升育人实效开辟了新路径。

（二）动态调整教学内容，增强教育针对性

思政课往往是大课堂教学，教学内容往往是预设的、固定的。AI技术的更迭，使思政教学内容能够根据学生的学习情况、兴趣爱好、认知水平等多方面因素进行动态调整，从而极大地增强了教育的针对性。

“基于大数据分析的学生思想动态监测模型，能够实时捕捉学习行为特征，帮助教育者动态优化教学内容”[8]。具体而言，该模型通过AI 算法解析学生在在线课程中的点击行为、停留时长及重复观看频次等数据，精准识别学生对各知识点的掌握程度。例如，若多数学生在某一知识点上停留时间不足或重复观看次数过多，系统将判定该知识点难度较高。据此，教师可结合学生实时反馈，灵活调整教学策略与学习计划，把握教学节奏。此外，部分高校研发的智能教学系统，运用自然语言处理技术实时分析课堂讨论关键词云与认知焦点，自动更新教学案例库与研讨主题，使理论教育更贴合学生实际需求，成效显著。同时，部分地区试点的学分管理系统，依据学生职业发展规划，智能推荐思政课程模块，如为理工科学生增设科技伦理专题，为文科生强化社会治理案例分析。这种动态调整机制，依托AI 技术对学生长期学习数据的深度分析，构建了覆盖大学生学业全周期的教育方案，实现了从知识传授到价值引领的转变。据全国高校思政课建设质量监测数据，采用智能推荐技术的课程，学生参与度显著提升，课后讨论活跃度较传统模式提高近四成，充分验证了技术赋能精准施教的可行性与有效性。

（三）强化师生互动与反馈，提升学生参与度

师生互动与反馈是提升学生参与度的核心环节，在AI 教学平台中，通过优化技术设计、创新互动模式、完善反馈机制，可有效增强教学活力，实现“以学生为中心”的教育目标。

借助语音识别与自然语言处理技术，高校课堂逐步实现了实时问答互动功能。教师可据此及时识别学生理论认知的薄弱点，动态调整教学策略，提升课堂效率。例如，清华大学开发的课堂辅助系统，通过分析学生提问的共性特征，辅助教师优化教学重点，显著增强了课堂教学的针对性与实效性。在革命历史教育领域，虚拟