摘要：生成式人工智能作为教育数字化转型的重要引擎，为民办高校思政课教学注入新动能。习近平总书记指出：“推进教育数字化，建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国。”在民办高校资源相对有限、学生多元化的办学环境中，生成式人工智能赋能思政课教学具有显著价值：从内容生成到个性化适配，推动教学从单向灌输向人机协同互动转型；深化话语创新，提升价值引领效能。然而，也面临算法依赖导致意识形态风险、教师主体性弱化、技术应用不均衡等挑战。本文从理论探索入手，剖析赋能机理与价值向度；诊断实践困境与风险；构建“技术支撑—价值治理—协同路径”的实践框架，旨在通过守正创新，实现民办高校思政课高质量发展，助力培养担当民族复兴大任的时代新人。

关键词：生成式人工智能；民办高校；思政课教学；理论探索；实践路径

引言

民办高校作为我国高等教育体系的重要组成部分，其思政课教学在落实立德树人根本任务中承担着独特使命。习近平总书记强调：“要把统筹推进大中小学思政课一体化建设作为一项重要工程。”在生成式人工智能迅猛发展的时代背景下，思政课教学正面临从传统模式向数智化转型的深刻变革。生成式人工智能以其强大的内容生成、个性化适配和互动优化能力，为民办高校思政课注入新活力，帮助破解师资薄弱、资源有限、学生参与度低等难题，推动教学从“经验驱动”向“智能赋能”跃迁。

然而，民办高校办学经费相对紧张、技术基础设施滞后，导致生成式人工智能应用存在“数字鸿沟”：一方面，技术可拓展教学内容广度、增强话语亲和力；另一方面，算法“黑箱”可能放大意识形态风险，弱化教师主体性。习近平总书记指出：“讲好思政课不容易，因为这个课要求高。”如何在守正创新中探索生成式人工智能赋能路径，确保价值引领与技术运用的有机统一，成为民办高校思政课教学亟待解决的理论与实践课题。

本文基于生成式人工智能时代思政课转型的现实需求，从理论探 索入手，剖析赋能机理与价值向度；诊断民办高校实践困境与风险； 构建多维实践路径。研究旨在为民办高校思政课提供可操作框架，推 动教学内涵式发展。

一、生成式人工智能赋能民办高校思政课教学的理论探索

生成式人工智能赋能思政课教学的理论基础源于马克思主义教育观与教育数字化战略的辩证统一。习近平总书记强调：“推动思想政治工作传统优势同信息技术高度融合。”在民办高校语境下，这一赋能体现为内容生产跃迁、主体关系重构与生态优化三维机理，具有内在价值向度。

（一）赋能机理：从知识生产到人机协同的逻辑跃迁

生成式人工智能通过数据驱动的语义聚合与多模态生成，重构思政课知识生产范式。传统思政课教学依赖教师独立输出，易受民办高校师资经验局限影响，导致内容凝练度高但亲和力不足。生成式人工智能介入后，形成“人机共创”循环：算法解析教材体系，生成图谱化结构（如“生产力与生产关系”网络），拓展内容广度；实时适配学生学情，实现个性化路径。在民办高校，这一机理尤为关键：资源共享平台可借助 DeepSeek 等国产模型，快速产出本土案例，如“民办企业助力乡村振兴”的短视频叙事，提升理论可感性。

理论上，这一跃迁契合“工具理性”与“价值理性”的统一：技术放大教师效能，同时嵌入意识形态把关，确保话语从“单向灌输”向“双向互动”转型。习近平总书记指出：“运用新媒体新技术使工作活起来。”由此，生成式人工智能不仅是工具，更是思政课话语生态的重塑者，推动民办高校从封闭教学向开放协同演进。

（二）价值向度：助推教育理念革新与生态重塑

生成式人工智能赋能的价值在于多维协同：一是理念革新，推动从结果导向向过程导向转变。民办高校学生来源多元，认知碎片化明显，生成式人工智能通过智能干预（如实时反馈），激发学生自主探究，实现“从知到信到行”的价值内化。二是评价变革，构建动态评估体系。传统评价重分数，轻过程；AI 可追踪学习轨迹，提供可视化数据，支持分层教学。三是生态重塑，驱动从孤立向合作转型。民办高校可校企联动，融合虚拟仿真与实地考察，拓展育人阵地。

这些向度服务于立德树人：增强话语情感温度，筑牢学生理想信念。习近平总书记强调：“不断提高思政课的针对性和吸引力。”在民办高校，这一价值放大应用型人才培养的思政效能，实现技术与人文的深度融合。

二、民办高校思政课生成式人工智能应用中的实践困境与风险

尽管赋能潜力巨大，民办高校思政课生成式人工智能应用仍面临结构性困境与伦理风险。习近平总书记指出：“高校思政课建设面临新形势新任务，必须有新气象新作为。”这些问题源于办学体制与技术成熟度的错位，需系统诊断。

（一）实践困境：技术嵌入的结构性障碍

民办高校资源禀赋相对薄弱，导致应用困境凸显：一是基础设 施滞后，算力不足限制多模态生成。如 DeepSeek 模型需高性能设备， 民办高校难以普惠覆盖。二是师资素养不均衡，教师“本领恐慌”加剧。 年轻教师依赖 AI 生成内容，却忽略把关，致使教学主线模糊。三是 学生适应性差，注意力碎片化。民办生源多为应用型学生，AI 互动 易流于浅层，难以激发深度共情。相关研究显示，民办高校思政课 AI应用率不足 40% ，这放大“知识鸿沟”：技术鸿沟导致城乡学生差异， 弱化公平性。困境本质是“技术异化”：从赋能工具异变为教学壁垒， 制约民办高校思政课的针对性。

（二）风险挑战：话语伦理与意识形态隐忧

风险主要表现为三重危机：一是主体性消解，教师话语权旁落。算法“黑箱”可能输出偏差内容，侵蚀主流意识形态。二是价值中立化，西方叙事潜入。生成式 AI 训练数据多元，易诱发“算法歧视”，弱化中国式现代化自信。三是隐私与安全隐患，数据泄露威胁育人底线。民办高校管理机制不完善，放大了风险。习近平总书记强调：“守正创新推动思政课建设内涵式发展。”这些风险若不治理，将从“机遇”转为“隐忧”，动摇民办高校思政课的铸魂育人根基。

三、生成式人工智能赋能民办高校思政课教学的实践路径

破解困境需构建“技术支撑—价值治理—协同创新”的框架路径。习近平总书记指出：“积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新。”路径注重可操作性，确保民办高校在有限资源下实现高效赋能。

（一）技术支撑：构建本土化平台与培训体系

一是开发“思政垂直大模型”[。民办高校可与企业合作，基于DeepSeek 定制平台，生成适配案例库，确保政治导向。二是强化师资培训。分层开展“ 思政”工作坊，提升教师把关能力，如模拟“算法审核”演练。三是基础设施优化。引入云服务，降低算力门槛，实现普惠应用。

（二）价值治理：强化伦理规范与风险防控

一是确立原则：育人为本，筑牢意识形态防线。制定“AI 内容审核指南”，教师终审把关。二是风险防控机制。建立数据隐私协议，引入第三方审计，防范“黑箱”偏差。三是伦理教育融入。课程中嵌入“科技伦理”模块，培养学生批判思维。治理路径服务价值引领：从“技术依赖”向“人文主导”转型，确保民办高校思政课的底线安全。

（三）协同创新：人机融合的多维教学模式

一是内容创新：人机共创多模态话语。如“DeepSeek+VR”情境教学，融合视频叙事，提升亲和力。二是互动优化：翻转课堂模式。学生 AI 辅助探究，教师引导讨论，实现“情境—共情—认同”。三是评价重构：智能循证体系。结合过程数据与情感反馈，动态调整。协同路径注重校际合作：民办高校联盟共享资源，推动从“孤岛”向“生态”演进。

（四）勇于改革创新，拓展“大思政课”与评价机制

一是拓展“大思政课”：融合线上线下，运用 VR 创设情境，实现理论与实践贯通。二是整合方法：创新“问题导向—案例解析—价值升华”三段式。三是改革评价：构建多维体系，引入 AI 过程数据与学生反思日志。创新路径强调协同，校企合作开发工具，保障意识形态安全。

结语

生成式人工智能赋能民办高校思政课教学的理论探索与实践路径，旨在响应习近平总书记“用新时代中国特色社会主义思想铸魂育人”的号召。通过机理剖析、困境诊断与路径构建，可实现技术与价值的辩证统一。民办高校应以此为契机，守正创新，推动思政课高质量发展，为教育强国建设贡献力量。未来研究可深化实证验证，探索跨校应用模式。

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作者简介：许俊杰（1991.1），男，汉族，浙江嵊州，上海视觉艺术学院，硕士，讲师，思想政治教育