生成式人工智能赋能大学生思想政治教育的路径- 大数跨境

中国人工智能产教融合研究院

2026-10-21

导读：生成式人工智能(AIGC)飞速发展，给知识生产、传播方式带来了深刻影响，也给大学生思想政治教育增添了新的技术变

生成式人工智能(AIGC)飞速发展，给知识生产、传播方式带来了深刻影响，也给大学生思想政治教育增添了新的技术变量。将其纳入思政教育全过程中，既有利于提高内容供给的精准性，也有利于拓宽互动场景与评价方式。但是技术赋能并不意味着价值会自动实现，如果缺乏正确的导向以及有效的监管，思政教育的价值引领作用会被削弱。因此，研究AIGC赋能大学生思想政治教育的路径，应面对现实困境，提出行之有效的实践方案。

　　一、生成式人工智能赋能大学生思想政治教育的现实困境

　　（一）人机关系失衡导致价值引领弱化

　　目前部分高校在引入AIGC时存在"技术优先"倾向，将其视作思政内容生产的主要力量，使教师处于辅助地位。大学生面对海量即时生成的文本、图像、视频，容易产生算法依赖，降低对主流价值的主动认同。思政教育的核心在于价值引领，教师要依靠人格魅力、情感共鸣来影响学生，但是人机关系失衡造成价值引领被技术中介所稀释。具体表现为，课堂讨论被AIGC问答取代，教师难以掌握学生的实际思想动态；个性化推荐加大了信息茧房效应，学生接触到各种各样的观点但是缺少必要的辨别；AIGC生成的"中立"表达掩盖了价值立场，使思想政治教育变得模糊不清。久而久之，大学生对思政内容的接受模式由深度"内化"转变为浅层"浏览"，思征教育的价值引领效果大打折扣。

　　（二）内容生成泛化导致精准供给不足

　　AIGC依靠大量语料进行概率化输出，内容往往为追求"通用性"而牺牲"精准度"。大学生群体内部中，不同年级、专业、成长背景的学生存在差异化的思想困惑，而现阶段AIGC生成的思政内容同质化问题突出，缺乏针对性和层次性。例如，以理工科学生为对象的思政案例与以文科生为对象的思政案例趋同，大一新生理想信念教育和毕业生职业价值观引导所用的表述高度相似。主流价值语料在训练数据中的占比太低，造成AIGC很容易生成看似正确但实际空洞的表述，甚至存在违背社会主义核心价值观的隐性偏差。精准供给不足还体现在反馈机制缺失，即AIGC无法识别学生思想困惑的个体差异，难以动态调整内容难易程度和呈现方式，造成思政教育陷入"大水漫灌"，无法实现"精准滴灌"。

　　（三）数据伦理滞后导致风险防控乏力

　　AIGC运行过程中需要大量的数据采集和互动，在互动的过程中会涉及到学生的个人隐私、思想动向、行为轨迹等敏感的信息。目前数据伦理规范滞后，风险防控体系不健全：数据采集界限不清，部分平台大量收集学生隐私信息，存在信息泄露、滥用的安全隐患，另一方面算法上的偏见会加剧社会矛盾，深度伪造技术能制造出虚假的思政素材，干扰大学生的价值判断。AIGC生成内容的版权归属、学术诚信、责任认定等制度空白一旦出现错误导向或者侵权事件，很难找到责任人进行追责。风险防控能力欠缺还表现在高校没有建立专门的AIGC伦理审查制度，技术应用和思政教育管理出现两张皮现象，各种风险不能被及时发现并加以处置。

　　二、生成式人工智能赋能大学生思想政治教育的实践路径

　　（一）以人机协同重塑教学关系，提升价值引领力

　　解决人机关系失衡问题，关键是创建"教师主导、AI辅助"的人机协同育人体系。高校要明确教师在思政教育中第一责任人的身份，AIGC只起资料检索、初步答疑、数据统计等辅助作用，不能取代教师作出价值判断。具体而言，可以建立"双师课堂"，教师负责议题设定、情感引导、价值观澄清，AIGC负责即时产生案例、模拟对话场景、多角度素材，防止算法推送而造成的信息窄化问题，引导学生接触并辨别不同的观点。在此过程中，学生不再只是被动地接受AIGC所生成的内容，而是在教师引领下参与讨论、发表意见、完成价值判断，实现对主流价值由被动接受向主动认同的转变。以爱国主义专题教育为例，教师提出核心问题，AIGC即时输出各个时期爱国人物的事迹，教师带领学生分析事迹背后所包含的民族精神和时代价值。同时，教师要熟悉技术工具，做到驾驭技术而非被技术所控制，从而更好地履行价值引领职责。人机协同模式把教师从重复性的劳动中解放出来，使教师把更多的精力投入到思想引领、心灵沟通上，及时捕捉到学生真实的思想动向。这条路径在发挥AIGC效率优势的基础上，坚持思政教育政治灵魂不动摇，把技术真正用到立德树人的根本任务上。

　　（二）以主流语料优化内容生成，增强精准供给力

　　解决内容泛化问题，核心在于创建高质量主流语料库，以语料库为根基改良AIGC内容生成。高校要依托马克思主义学院，整合校内思政教育力量和技术力量，创建包含社会主义核心价值观、中华优秀传统文化、革命文化、社会主义先进文化的专属语料库，并对语料实施分级分类标注，标注维度覆盖年级、专业、思想困惑类型等。例如，面向大一新生，开展理想信念、适应性培养；面向毕业生，开展职业伦理、家国情怀教育；面向理工科学生，加入科技报国、工程伦理等案例；面向文科学生，增加文化传承、社会担当等素材，使思政内容与学生专业背景相衔接。在内容生成上采用"主流语料+个性化参数"模式，即AIGC根据学生的画像生成有针对性的教育内容。同时，创建内容审核与反馈闭环，对AIGC生成的内容进行政治性、准确性、适切性的审查，教师终审环节主要核验重大理论判断和历史评价，防止出现隐性价值偏差；根据学生阅读时长、互动频率、思想改变等数据调整内容的供给方案。经过主流语料优化后，AIGC生成的内容从原先"泛泛而谈"变为现在的"精准滴灌"，既提高了思政教育的针对性，又提高了主流价值的渗透力，使大学生在个性化体验中接受思想熏陶。

　　（三）以伦理规制筑牢安全底线，强化风险防控力

　　对于数据伦理滞后问题，应创建包含数据采集、算法运行、内容生产、责任追究等各个环节的数据伦理规制体系。高校应当建立AIGC生成内容在思想政治教育领域里的伦理规范，明确数据最小必要原则，收集学生个人信息必须取得知情同意，不能对采集的信息进行过度采集和二次使用。另外,创建算法审查制度，对推荐算法、生成模型进行定时评估，防止算法偏见的扩大或者输出错误导向。从内容安全角度来说，需要对AIGC生成的内容做出明确的标识，区分人工创作与机器生成的内容来源，并利用技术手段检测深度伪造所引发的各种风险。同时理清各方责任主体，高校、技术提供方、教师各自承担相应的责任，出现错误导向或者侵权行为时可追溯追责。此外，规定AIGC生成内容的版权归属以及学术使用规范，防止出现抄袭、AI代写等学术不端行为。在此基础上，应推进伦理规制和思政教育管理深度融合，创建常态化风险研判和动态监测体系，将伦理审查嵌入平台准入、内容生成、教学应用各环节，塑造发现、预警、处置、反馈的闭环管理，真正破解技术应用与思政教育管理相互脱节的困境。依靠伦理规制把风险防控融入技术应用的全过程中，既保证大学生数据安全、思想安全，又给AIGC赋能思政教育提供可持续的制度支持。这条路径以规范促发展、安全保赋能为原则，使技术进步一直朝着正确的方向前进。

　　三、结语

　　AIGC促进大学生思想政治教育，既是技术发展的一种必然趋势，也是提高思政育人效果的一种客观要求。就人机关系失衡、内容生成泛化、数据伦理滞后等现实问题，高校可以从人机协同重塑教学关系、依靠主流语料优化内容生成、依靠伦理规制筑牢安全底线三个方面入手。其中，人机协同、主流语料、伦理规制各有侧重，三者协同推进，有助于减少技术应用和思政教育管理相脱离的现象，使技术效率和价值引领相协调。只有坚持教师主导、价值引领、安全控制，才能使AIGC真正成为提高思想政治教育实效的有效工具，使大学生在技术的潮流中树立正确的理想信念、增强家国情怀、明辨是非善恶，自觉把个人发展融入到国家发展之中，培养担当民族复兴大任的时代新人，该探索对思政教育守正创新、更好适应数智时代有积极作用。

来源：央视网

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