摘要：思政教育精准化是新时代高校思想政治教育研究的重要命题。“AI+思政教育”是结合AI技术的多重优势赋能精准思政的一种模式。当前，AI助力精准思政实践探索，仍面临教育者认知不足、“信息茧房”效应、价值观教育上的局限及信息安全等现实困境。高校应鼓励思政教师转变观念，加强AI技术与教学内容的融合，运用AI技术创新教学方法手段和优化评价反馈机制，并不断完善大数据处理过程中的隐私保护与安全机制。

关键词：AI技术；思想政治教育；思政教育精准化

"AI+ideological and political education"： the development trend， pain points and practical strategies of technology-driven Precise ideological and political education in Colleges and universities

Abstract： In the contemporary era， the nuanced study of ideological and political education in higher education institutions places a premium on precise approaches. The "AI-enhanced ideological and political education" model harnesses the multifaceted strengths of artificial intelligence （AI） to fortify such precision. However， the pursuit of AI-assisted precision in this domain is currently hindered by practical obstacles， including educators' lack of awareness， the "echo chamber" phenomenon， constraints in value-oriented instruction， and concerns over data security. To address these challenges， universities are encouraged to foster a mindset shift among ideological and political educators， bolster the integration of AI with educational content， leverage AI to revolutionize pedagogical strategies and refine feedback mechanisms， and enhance privacy and security measures throughout the big data lifecycle.

Key words： Artificial Intelligence; Ideological and political education; Precise ideological and political education

作者简介：李新铭（1985-），男，温州理工学院马克思主义学院，博士，讲师；黄姣（1994-），女，温州大学教育学院，硕士，助教。

基金项目：2023年浙江省教育科学规划课题：《个性化教育视角下的“00后”大学生思政教育精准供给研究》（立项编号：2023SCG200）。

在当今信息化、数字化的时代背景下，人工智能技术（Artificial Intelligence，AI）的广泛应用正改变着我们的生活方式、工作方式和思维方式。在高校思想政治教育领域，AI技术的应用为提升教育质量、实现精准思政带来了新的发展思路和解决方案。

思政教育精准化是指在精准思维引导下，借助大数据、云计算、人工智能等数字技术，实施精准化的思政育人活动，并对实施效果进行精准评估的教育实践活动。[1]“AI+思政教育”，即AI技术在思政教育中的广泛应用，是AI技术和传统教育深入结合的一种教育模式。AI技术作为教学辅助工具，能够帮助思政教师更加全面、快速地了解学生的兴趣、需求和困惑，进而平衡学生思想的多元化与思政教育资源的有限性之间的矛盾，提高课堂的互动性和学生参与感，使思政课堂更加生动有趣、易于接受。本文将从AI技术广泛应用与发展的背景出发，分析其在高校思政教育中的应用价值，探讨如何实现思政教育精准化的路径与方法，以期为新时代高校思想政治教育工作的创新与发展提供一些有益参考。

一、AI技术驱动思政教育精准化发展转向的可行性与优势

“AI+思政教育”的可行性与优势，源自技术成熟、政策推动和教育需求变化等多方面因素的结合。AI技术强大的数据处理、学习能力为思政教育注入了新活力。

（一）可行性

一是AI技术的快速发展。AI技术的迅猛发展是支撑条件，包括大数据分析（Big Data Analytics）、自然语言处理NLP（Natural language processing）、机器学习（Machine Learning）、计算机视觉CV（Computer vision）等技术的应用，实现对大量数据的快速处理、深度挖掘和精准分析。将AI技术应用在高校思政教育的不同场景，有助于思政教师更准确地把握学生的思想动态、学习习惯和个性特点，从而为思政教育提供更加精准、个性化的教学方案。

二是高校信息化建设稳步推进。近年来，高校在信息化建设方面已取得显著进展，稳定、高速的校园网络畅通于校园各个角落，延伸到了学生宿舍、食堂等生活区域。多媒体教室、电子阅览室、实验室等已普遍配备，交互式白板、高清投影仪等设备为师生提供了更加直观、生动的教学环境。在教务、学生信息管理、图书管理等方面，高校已广泛采用各类信息化管理系统，同时也积累了丰富的数字化教学资源，如电子图书、在线课程、学术数据库等，为“AI+思政教育”的实施推进打下硬件基础。

三是明确的政策导向和支持。党的二十大首次将“教育数字化”写进报告，提出“推进教育数字化”。[2]2024年3月，教育部发布4项行动助推人工智能赋能教育：人工智能通识教育、国家智慧教育平台智能升级、教育专用大模型应用示范和数字教育出海。[3]相关部门已经认识到AI在教育领域的巨大潜力，并通过政策层面的推动为“AI+思政教育”提供有力支持，更多的专项资金、科研项目将投入到AI应用在精准思政建设中的探索和实践。

四是新的教育需求和学习习惯。新一代大学生成长于数字化大发展的时代，他们对于新技术、新应用有着天然的亲近感和接受度，智能手机、互联网、社交媒体等是学习生活中不可或缺部分，海量信息触手可及，也使高校学生群体的思想更加多元化、复杂化，固有的课堂教学和管理方法显得力不从心。由此，新的教育需求和学习习惯呼唤着新的解决手段，AI技术因而进入思政教育领域，为思政教师更深入地了解学生提供了技术支撑。

（二）优势

一是提高思政教育的针对性。现今高校学生群体多数是被称为Z世代的“00”后，学生的个体特点和需求丰富多样。AI技术的引入，能够较好解决个性化、差异化的识别问题，大数据分析、机器学习算法等技术应用能够较为全面地掌握学生的学习习惯、兴趣点、知识储备和思想动态。基于此类数据，思政教师“量体裁衣”，为不同学生提定制差异化的学习内容和教学策略，确保思政信息与学生的学习生活紧密相连，更有效传递思政教育的要素与价值导向。

二是拓宽思政教育的场域。“人工智能等新技术成功连接了现实空间与虚拟空间”，[4]是突破思政教育时间和空间限制的有效辅助手段。在学生端，通过智能在线教学平台和移动应用，实现在任何时间、任何地点接受思政教育，通过观看教育视频、参与在线讨论，或通过虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等技术体验红色教育、家国情怀教育等，让学习者在更广阔的时空中感受思政教育的内涵。而在教师端，AI技术的引入能够进一步优化传统的讲授法，并为各类教学方式方法拓展出更广阔的成长空间。

三是促进师生的互动交流。互动交流是提升思政教育效果的关键环节。AI技术通过构建智能在线交流平台，为思政教师和学生提供了一个畅通的沟通环境。AI构建一个在线交流的平台，学生可以借此发表观点、提问和讨论，教师则可以及时回应和解答，形成良好的师生互动。师生之间常态化的互动交流激发学生的学习兴趣和积极性，同时有助于教师更好了解学生的需求和困惑，进而提升教学过程的完整性、关联性与生动性。

二、“AI+思政教育”对高校精准思政的技术赋能

AI技术与思政教育相结合，可以提供更加个性化、生动和高效的学习方式，将推进高校思政教育“由原本的‘现实环境’向‘虚拟环境+现实环境’进行转变”。[5]

（一）教学数据信息采集和处理的智能化

1.实时数据采集与反馈

“AI+思政教育”动态化、实时化采集教育数据信息，将数据采集贯穿教育教学全过程和各环节。在传统思政教育方法中，思政教师一般通过定期问卷调查、课堂观察和考试评估来获得学生的学习和行为数据，这需要手动整理和分析大量学生数据，在时效性上的短板难以补足。而AI技术的引入，使得数据采集更加高效和精准。

高效性：AI系统长期追踪学生的学习时长、课程内容的阅读、作业和测验的完成情况等，不再依赖学生提交的自我报告或其他过时信息，这为思政教师减少了很多机械的重复劳动。

即时反馈：AI系统能够不知疲惫地长期监测数据，实时观察学生的学习进度和能力变化，并根据检测要求动态地、即时地调整反馈信息。借助即时快速的学情反馈，学生得以及时了解自己的学习情况，思政教师也能根据反馈调整教学内容和方式，形成一种动态的教学环境。

2.数据处理的智能化与自动化

数据处理的智能化与自动化是AI技术在思政教育中的重要应用。在传统数据处理流程中，人工整理、分析和解读数据是一项繁琐且易出错的任务。而通过AI技术支持，数据转化过程可交由系统完成，教师工作简化，主要责任为AI给出的反馈结果作好相应筛选判定。

智能化分析：面对海量的教育数据，人类因时间精力局限而难以及时提取数据背后反映的关键信息。AI技术能够帮助思政教师从多个维度对学生的学习数据进行整合，如作业完成情况、在线测试成绩、课堂互动频率等，以提供一个关于学生学习情况的全景式概貌，并通过智能化分析大数据，从海量信息中抓取学生的学习习惯、兴趣偏好和潜在问题等关键信息。由于观察视角和运作机制的特殊性，AI技术提供的智能分析结果甚至能为教师提供一些独特视角，揭示传统教学方法中难以发现的数据模式和关联。

自动化报告生成：AI技术能够对学情数据进行预处理和分析，自动生成数据报告同时利用图表、图形等可视化手段来展示数据，如柱状图展示成绩分布，折线图展示学习进步趋势等，为思政教师提供直观的可视化解读，进而挖掘数据背后的规律和趋势，为教学决策提供科学依据。

（二）精准绘制学习者个体数字画像

高校精准思政的推进要关注学生个体差异。AI技术在思政教育的各类应用场景中，主要通过存储、收集、解析学生学习行为的多层面数据，构建学生特征的表达，进而从学生的背景、能力、心理、思想和行为等方面描绘某一群体画像，甚至描绘单一个体学习者画像。“AI+思政教育”以技术手段强化教师分辨学生个体差异的能力，进而提升大数据画像技术的精准度：

首先是精准分析学习行为与习惯分析。AI通过各平台多源、多维数据信息的收集、抓取、汇聚作为数据支撑，对学生在线上线下的学习行为进行全方位、多维度的追踪和分析。[6]AI技术能够关注到学生的学习时间、频率和进度，并深入挖掘学生在学习过程中的偏好和习惯。例如，超星学习通平台借助AI人工智能技术，得以更准确分析学生喜欢的学习资源类型，是音频、视频或文字；还能识别学生在解决问题时常用的方法和策略，是逻辑推理、案例分析或实践操作等。上述数据能为思政教学提供重要参考，帮助教师更好地理解学生的学习风格和需求。

其次是精准的情感与态度识别。AI通过自然语言处理（Natural Language Processing）和情感计算技术（Affective Computing），能够更有效地识别学生在不同学习场景中的情感表达和态度倾向。无论是课堂上的即兴发言、小组讨论中的互动或在线平台上的留言评论，都能及时捕捉并分析。例如，学生在讨论某个思政主题时表现出消极情绪或疑惑态度，AI能够及时提醒老师关注并跟进，或者作为教学反思数据，以便教师事后总结和改进工作方式方法。

再者是精准的学习水平评估。精准的学习水平评估需要考虑到学生的个体差异，但在思政教师的经验分析和教学观察中，对于学生的知识掌握程度评估常偏于宏观，对于个别学生，尤其是对于学习水平中间段的学生往往缺少足够关注。AI智能评估系统能够实时监测课程中的作业批改、在线测试或课堂互动等数据，及时给出不同学生不同学习阶段的知识理解和应用能力，为思政教师提供个性化的教学建议，提升教学指导水平和针对性。

最后是社交与人际关系分析。AI通过社交网络分析（Social Network Analysis）和关系挖掘技术（Relationship Mining），观察学生在校园社交网络中的互动模式和关系状态。通过对学生社交与人际关系的分析，能够帮助思政教师及时发现学生在社交方面的存在的问题。借助AI技术，我们还能够分析学生在社交网络中的影响力和参与度，进而优化思政课小组合作作业、互动式教学及团队协作展示等工作内容。

（三）提高教学内容与育人目标的匹配度

1.个性化教学内容推荐

AI系统能够通过分析学习者的学习历史、兴趣、能力等因素，更为精准地推送契合育人目标的学习内容，满足差异个体的不同需求。

首先，个性化推荐不仅是基于学习者的静态信息，也通过动态地追踪学习者的学习行为和进步情况，不断调整推荐内容，确保教学内容与学习者的实际需求紧密关联。

其次，个性化教学内容推荐还体现在对学习资源的优化选择上，面对海量的学习资源，AI技术可以帮助学生筛选出最相关、最有价值的资料，提升教学内容对接的精准度，让学生在学习的过程中更易获得匹配到个人的教学资源。

最后，个性化推荐有助于培养学生的自主学习能力，使教学内容的供给不再是“大水漫灌”式，而是为不同个体提供差异化内容，符合学生的学习进度和掌握程度，进而调动学生学习的积极性、主动性。

2.增强教学内容的趣味性

就思政教师而言，通过AI技术能够实时搜集和分析多种类型的思政教育资源，为教学提供最新、最热门的素材，确保课堂中呈现丰富的、喜闻乐见的教学内容。运用AICG自动生成内容制作更丰富、更生动的教学内容，对文字、图片、视频、音频等多种媒体进行融合二次创作，用自动生成“二创”的作品（如视频+自动配音解说）来解释抽象的政治概念或历史事件。

就学生而言，通过AI平台创作自己的多媒体作品，如制作关于思政主题的短视频或互动演示文稿，能够提高育人过程的参与感和创造性。同时，利用AI技术引入游戏化教学元素，如积分、排名、奖励等，将思政教学内容融入游戏中，以寓教于乐的形式激发学习兴趣和主动探索精神。

3.扩大内容支持的广度

一方面，AI能够延展思政教育资源获取场域，打破学科壁垒，实现学科交叉互动，为学生推送与其兴趣、需求和能力相匹配的思政教育内容，使思政课教学过程更富生动性和趣味性。另一方面，AI技术通过深度学习、自然语言处理等，获取政治理论、历史事件、历史人物、文化传统等方面的海量教育信息，为思政教师提供多样化的教学内容选择，并提升教学内容的时效性和前沿性。

（四）优化教学评价

1.过程考核更加精细

在当前评价体系中，考核标准还是相对单一的，笔试成绩和课堂参与度在评判学生学习效果中的仍占很大权重。AI技术运用，能够从多个更细微的方面对学习过程进行考核，如课堂参与度、学习时长、作业完成情况等，并对数据作深度分析和挖掘。通过对学习数据的持续追踪，教师可以更好地了解学生的学习进度和掌握情况，并及时调整教学策略和方法。

2.评价方式更加多元

传统的思政教学评价更侧重于知识点的掌握程度，而AI技术能够辅助实现更多元化的评价方式。例如，利用AI技术对学生的学习过程、学习态度、学习成果、实践能力等进行全面评估。基于AI技术的智能分析，教师可以为每名学生提供个性化的评价反馈，生成个性化的学习报告和进步曲线，让学生更清楚地了解自己的学习情况，进而提出更有针对性的学习建议和指导。

3.进行多维度综合评价

采用AI技术辅助实现多源数据的综合分析和处理，能够帮助思政教师从多个维度考察学生的学习态度、团队合作能力、批判性思维与创新能力等方面的成长情况。学习态度维度反映学生的学习积极性和自我管理能力；团队合作能力维度展现学生在集体中的协作精神和能力；批判性思维与创新能力维度体现学生的高级思维能力和创新精神；道德与价值观维度则揭示学生在面对道德困境时的选择和价值取向；实践能力维度则凸显学生将理论知识转化为实际行动的能力。由此，我们能够以更加全面的、多种维度的评价方式来综合考量学生的学习成效和各个方面表现。

4.客观性和准确性增强

AI技术可以减少人为因素在评价过程中的影响。借助自然语言处理和文本挖掘（Text Mining）等技术，自动分析学生的学习文本和作业，给出更为客观、准确的评价。同时，AI技术能够对评价数据进行深度挖掘，从多个维度对学生的学习情况进行评价，包括知识储备、学习态度、参与度等，进而揭示隐藏在数据背后的规律和趋势，为教师提供更全面和深入的教学反思和改进建议。

三、“AI+思政教育”实施存在的痛点和现实困境

当前AI赋能高校思政教育的具体思路和策略尚不清晰，缺乏可操作性的指导规范。[7]AI技术推进高校思政教育变革的同时，也带来了诸多新挑战。

（一）教育者对AI技术的认知局限

其一，对于AI核心原理的理解不足会限制思政教师的教学创新。AI技术的核心原理包括数据驱动、模型训练、算法优化等方面。如果思政教师对这些原理一无所知，他们就很难根据教学需求选择合适的AI工具和方法，也无法有效地调整和优化AI模型以提升教学效果。例如，当教育者试图利用AI进行学生思想动态分析时，若其技术能力不足以支撑这一操作，那么分析结果可能不准确，进而影响教学策略的制定，技术上的短板无疑会成为AI在思政教育中的应用障碍。

其二，由于缺乏对AI技术的足够了解，个别思政教师可能对AI存在误解和担忧，陷入技术恐惧。一方面，部分思政教师担心学生可能会过度依赖AI助手、智能辅导等工具来完成学习任务，进而影响其知识掌握程度和学习能力发展；另一方面，AI技术本身具有一定的复杂性和不确定性，导致思政教师在面对技术挑战时缺乏信心和有效应对策略。

（二）“信息茧房”效应带来的风险

1.信息视野受限

在信息爆炸时代，AI技术通过算法为学生推送感兴趣的内容，提高了信息获取效率和针对性。然而，当学生只接触到算法推荐的信息时，其信息视野可能会受到严重限制。例如，学生学习的过程中往往发生偏科现象，中国近现代史纲要的掌握程度较好，如果学习者长时间浏览中国近现代史相关内容，那么该生可能会被持续推送与该领域相关的内容，这对于中国近现代史纲要的课程有直接推动作用，但容易忽视马原、毛概、思修等课程或其他领域的内容推介。

2.认知偏见强化

“信息茧房”是在选择性心理机制、智能信息服务、圈层传播结构等多种因素综合作用下形成的。在AI技术运用过程中，个性化推荐算法使学生更易接触到符合自己观点和兴趣的信息，致其陷入一种信息封闭状态，并长期、被动地接触到与自己观点一致的信息，进而不断强化偏见或对某些事物的刻板印象。例如，对于部分有争议性社会问题的看法，如果学生一开始持有某种观点，而AI并不顾及观点的正误，就持续推送支持这种观点的信息。在此情况下，无论所持观点是否正确，学生都可能会陷入固有观点不断循环强化的过程，并对其他观点产生排斥和抵触。

3.群体极化现象

群体极化，亦称“冒险转移”，指在群体决策中表现出一种极端化倾向，即或转向冒险一极，或转向保守一极。在“信息茧房”环境下，具有相似观点的学生群体更易聚集在一起，形成一个相对封闭的信息和观点圈子。例如，在网络社交平台上，不同观点的学生群体聚集在各自的圈子里，圈内话题讨论多集中于某一特定观点上，并排斥或忽视其他观点，致使其他观点进不来，圈子内的交流和讨论仅围绕特定范围和单一观点之中，交流和讨论显得单一和片面，导致不同群体或个体间因此观点不同而割裂开来，彼此形成隔阂。

（三）AI技术在情感和价值观教育上的不足

1. 情感理解的局限性

AI技术发展的逻辑起点就缺少对人类情感和价值观问题的关注。据一项调查发现，相关领域的算法工程师对“回音室效应”“算法侵权”“算法歧视”等问题缺乏足够的认知。[8]AI在情感理解上的局限性，不仅源于其技术原理的限制，还与人类情感的复杂性和多变性有关。

AI主要依赖数据分析和模式识别来解读情感，但人类情感是动态变化的，受到环境、心境、经历等多重因素影响。例如，在微信、QQ等社交软件中常用的“微笑”表情，在不同情境下可能代表着满足、礼貌，或是截然相反的愤怒、嫌弃或某种掩饰。AI很难捕捉到上述微妙差别。再者，情感表达是多样化的，包括语言、面部表情、肢体动作等，而AI在处理此类多元化的信息时往往显得力不从心，而且年龄、文化背景等因素对情感表达和理解也有深远影响，这增加了AI准确理解情感的难度。

2.人文关怀的缺乏

思想政治教育是做人的工作，工作性质具有丰富的情感色彩和人文关怀，这是教育者自身具备的重要优势和价值，但AI因其非生物性和非情感性，很难提供真正的人文关怀。人文关怀强调对学生的尊重、理解和支持，关注学生的内心世界和成长需求，AI虽然可以模拟某些人类的情感反应，但无法真正理解和体验学生的感受和需求，引发共鸣和思考。显然，AI尚无法替代人类教师有温度的人文关怀。

3.“三观”教育的机械性

思政课在马克思主义世界观、人生观、价值观教育中发挥主阵地作用。世界观、人生观和价值观教育是要引发学生的共鸣和思考，然而AI在进行价值观教育时，是按照预设的程序和逻辑进行的，缺乏对学生个体差异和内心需求的直接关注，在互动中显得机械和刻板。机械化的交流方式容易偏离“育人本真”，令人感到枯燥并产生抵触心理，难以进一步激发学生对思政教学内容的学习兴趣和动力。思政课培养正确的世界观、人生观和价值观，不能只局限于知识的灌输，更重要的是引导学生在实践中不断探索和反思，AI在这方面显然无法替代人类教师的作用。

4.教育引导的深度不足

AI在教育引导的深度上存在明显不足。面对学生的疑惑、困惑或深层次的思想问题，AI往往只能提供表面的解答或建议，而无法像人类教师那样提供深入的、有人情味的引导和支持。AI机械性的回应方式容易使人感到枯燥，也难以激发足够的学习兴趣和动力。AI缺乏对人类深层次思维方式和情感状态的理解与把握能力，无法像人类般通过直觉和经验来综合判断学生的需求，也无法提供具有深度和广度的引导。

（四）隐私和伦理问题

1.数据隐私泄露风险

数据是驱动AI算法的核心。然而，随着大数据技术的广泛应用，个人隐私泄露的风险也相应增加。在以往案例中，个别高校因管理不当，导致学生个人信息、学习行为、成绩记录等敏感数据泄露，甚至发生了相关学习软件数据库信息被公开售卖的恶性案件，侵害了学生的隐私权，也可能导致身份盗窃、网络欺诈等严重后果。

2.教师角色转变与人际互动减少

在“AI+思政教育”模式下，AI系统承担了部分知识传授的任务，教师作为知识传授者角色会被削弱，指导者和辅助者身份凸显出来。学生可能更加依赖AI系统而忽视与教师的互动和交流。学生更多地通过在线平台学习，在一定程度上挤占了与教师面对面交流的机会和时间，传统的课堂讨论和互动环节可能会过多地各类网络在线平台，导致实时的、面对面的人际互动不断减少。

3.算法决策的不透明性与歧视问题

AI算法在做出决策时，其内部的计算过程和逻辑往往对用户是不透明的。这导致技术运用过程中，当学生或教师收到AI系统的决策结果时，他们很难了解这个决策是如何得出的，哪些因素影响了最终判断。

此外，算法在设计和开发时，开发者的价值观、经验和知识背景可能会无意识地引入某些偏见，并在算法决策中体现出来，导致对某一类人群产生偏见。同时，AI算法的训练数据往往来源于现实社会，如果这些数据中存在偏见或歧视，算法可能会学习并放大这些偏见。例如，训练数据中某一群体的评价被系统性地低估，那么AI算法在对该群体进行评价时也可能存在歧视。

四、“AI+思政教育”赋能思政教育精准化的实践策略

（一）转变观念，从技术恐惧向技术接纳转变

据相关调研表明，在影响学生学业成就的家庭、学生、学校、教师、教学、课程等六大影响因素中，最大的影响因素是教师。[9]当今AI技术日新月异，思政教师面对这一变革，应保持开放心态，积极转变观念，充分运用AI技术作为激发创新意识和探索精神的重要工具：

一是以开放的心态面对新技术带来的挑战和变革。一些思政教师可能对新技术感到陌生和恐惧，担心难以掌握和运用，但AI技术在教育领域的广泛应用已是趋势，作为思政教师要积极接纳和学习新技术，要充分认识到AI技术的巨大潜力和应用价值，时刻关注新技术的发展和应用前景。另一方面，思政教师了解AI新技术并非要作为专业人士参与具体工作，而是以思政教师身份，从自身学科角度出发，理解如何把AI技术运用到思政育人过程中。

二是积极了解和学习AI的基本概念、原理和应用领域，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术，及其在各个领域，尤其是在思政教育领域中的应用或各类学科交叉形成的新事物、新领域。同时，思政教师了解和学习AI技术是个进行时，要不断更新认知，通过培训课程、研讨会等多种途径来学习和掌握AI技术的运用，及时了解AI发展和应用的新技术、新理念和新动态，不断更新知识储备和拓宽自身视野。

三是引导学生认知AI，共同探索AI的前沿技术和应用。从什么是AI开始让学生对人工智能产生兴趣，让他们了解AI及其在日常生活中的应用，要将AI的基本概念、发展历程、技术原理等知识点与思政课程中的相关内容进行有效对接。结合具体的AI技术应用案例进行教学，使学生更加直观地理解AI技术的实际运用及其带来的社会变革，如通过分析智能推荐系统的工作原理，讨论其如何改变我们的消费习惯和信息获取方式，进而引导学生思考背后的商业逻辑、伦理道德问题。同时，教师还可进一步举例汽车自动驾驶和AI相结合的技术原理、发展现状及面临的挑战，让学生认识到AI技术在推动社会进步的同时，也需要我们关注其安全性和可靠性等问题。

（二）优化资源整合，加强AI技术与思政教育内容的融合

一是明确融合目标与方向。AI技术与思政教育内容的融合，首先要清晰、明确地界定AI技术在思政教育中的具体作用和价值。“AI+思政教育”的模式不是为了追求技术的新颖性，而是强调AI技术的工具性，以其强大功能服务思政教育工作，使思政育人工作更加切合当代高校学生的学习习惯和兴趣点。同时，我们也要提前做好应对预案，解决好融合过程中可能遇到的挑战和问题，如学生对AI技术过度依赖问题，AI情感理解的局限性和人文关怀的缺乏等，做到未雨绸缪、积极应对。

二是跨学科融合与拓展。在整合与拓展思政教学内容过程中，AI技术发展将更加强调不同学科的融合创新，推动思政课堂的教材体系向教学体系转化。例如，可以组织学生探讨AI技术在环境保护、医疗健康、智能交通等领域的应用前景，以及伴随而来的伦理道德挑战。学生在动手操作过程中深化了对思政教学内容的理解，不同学科的碰撞培养学生的跨学科思维，也增强不同专业学生的社会责任感和使命感。

三是结合实例与案例分析。为了使思政教育内容更加生动和具体，我们可以结合AI技术的实际应用案例来分析和讲解。利用AI技术从海量资源中筛选出与思政教学内容相关的案例，或借助AICG自动生成的视频编辑、语音合成等，对筛选出的案例进行加工处理，制作成适合课堂教学的多媒体教材，如视频、PPT等，并根据学生的学习进度和兴趣，为不同学生推荐合适的案例教学资源。

（三）关注学生个性化需求，创新教学方法和手段

1.精准化的数据收集与分析

在“AI+思政教育”的背景下，数据收集与分析成为AI技术与思政教育精准化融合的基础。这一环节涉及到对学生全方位信息的捕捉与解读，以构建完整的学生画像。

多维度数据收集：除了学生的基本信息，如性别、年龄、专业背景等，还应收集学生的学习行为数据（如在线学习时间、频率、完成度）、社交数据（如论坛讨论参与度、社交网络分析等）以及情绪数据（通过文本挖掘、情感分析等技术获取）。这些数据能够为我们提供关于学生兴趣、偏好、学习习惯、社交特点和心理健康状况的丰富信息。

深度数据分析：通过先进的机器学习算法，对这些多维度数据进行深度挖掘。例如，通过聚类分析（Cluster Analysis）识别学生群体中的不同子群及其特征；通过关联规则学习发现学生行为与成绩之间的潜在联系；利用时间序列分析（Time-Series Analysis）预测学生的学习轨迹和可能遇到的问题。

2.制定个性化的教学方案

运用AI技术精准把握学生的学习特点和需求，制定个性化、针对性思政方案：

定制化学习路径：学生群体在学习能力、知识水平和兴趣爱好等方面是多元化的。在AI技术的支持下，通过诊断性测试、学生自我评估、以及教师对学生的观察等方式对学生的各项水平进行全面评估，分别识别不同学生的优势和弱点，再量身定制学习路径。如对于理论学习型的学生，思政教师可以推荐更多的文献阅读和案例分析；而对于实践操作型的学生，则可以设计参观红色旧址、志愿者服务工作等各类实践活动。

动态调整策略：学生的学习进度、理解能力和认知水平是个动态变化的过程，因此教学方案是不能一成不变的，而应在定期测试、作业反馈以及各类学习活动中获取数据，并进行动态调整。AI系统能够实时分析这些数据，识别出学生的学习进步情况和遇到的问题。例如，如果发现学生在某个思政主题上存在理解困难，AI系统可以自动推荐额外的辅导材料或在线课程。

3. 智能推荐学习资源

智能推荐学习资源是满足学生个性化需求的重要手段，灵活多样的MOOC、短小精悍的微课、方便快捷的移动思政学习视频将成为授课形式的新常态。[10]利用AI技术识别学生的学习历史、成绩表现和兴趣偏好，为其推荐最合适的在线学习平台。

以AI技术实现思政资源更精准的推荐，可以利用协同过滤、内容推荐等算法，结合学生的学习行为和成绩数据，构建一个智能推荐系统推送学习资源，同时根据学生的反馈和学习效果动态调整推荐内容，以确保资源的针对性和有效性。智能推荐系统还可以与思政教育平台相结合，为学生提供个性化的学习路径和进度建议。例如，对于基础薄弱的学生，系统可以推荐一些基础性的思政课程和资料，帮助他们打好基础；而对于基础扎实的学生，则可以推荐更有难度的问题，帮助他们的学习层次更上一层楼。

（四）推动人机协同，优化评价与反馈机制

1.结合AI技术完善评价体系

数据驱动个性化评价：借助AI技术，我们可以更深入、细致地收集和分析每名学生的学习数据，包括学习时间分配、知识点掌握程度、学习频率等。此类数据是为每名学生提供个性化评价的基础，并帮助思政教师识别学生的学习模式和偏好。通过算法分析，可以更精确评估学生的知识掌握情况，并为他们提供定制化的学习建议。

优化学生自评与互评：以AI平台为支撑优化学生自评和互评。在自评方面，人工智能批改工具可以即时提供作业批改结果和反馈，帮助学生更清晰了解学习进展，自主发现学习中的问题，及时进行纠正和提升。在互评环节，AI平台提供一个标准化的评估框架，确保每位学生在互评时有明确的参考标准，同时AI平台记录并分析学生在互评过程中的表现和反馈，为教师提供更全面的学生学习情况数据。

形成性与终结性评价相结合：除了传统的终结性评价（如期末考试），利用AI辅助和优化形成性评价，即在学习过程中不断给予学生反馈。AI技术的介入，在于充分发挥其在过程评价中的优势，即通过不停歇的算法跟进各个阶段的学习进度，实现过程评价的精准化，进而帮助学生及时调整学习策略和方法。

2.确保评价的公正性与有效性

AI技术介入教学评价，是在对个人数据收集分析的基础上及时反馈评价，贯穿在学生学习的各个阶段，其依据、方式和结果等皆清晰可见，尽可能减少了不确定的因素干扰。

一方面，要减少人为因素带来的干扰，将数据的处理过程交给计算机程序完成。AI算法在处理大量数据时具有更高的客观性和准确性，可以有效避免人为偏见和主观臆断，可以增加评价过程的公正程度。

另一方面，在发挥AI系统长处的同时，也不能缺少人这一核心因素。在充分运用AI技术优势前提下，我们要采取多种评价方式相结合的方法，将AI评价与传统的教师评价、学生自评和互评等有机结合起来，扬长避短优化教学评价。由此，通过新式与传统相结合的方式，及时发现并纠正可能存在的偏差或错误，从而提高评价的精准度。

3.利用AI提升反馈效率与质量

思政教育既要在纵向上实现协调一致，以保障思想政治教育的阶段性和连续性；又要在横向上保持现实空间和虚拟空间，单向反馈和双向沟通的一致性。[11]利用AI技术优化反馈的效率与质量，这对于增强学生的学习效果、及时发现学习问题并调整教学策略至关重要。

首先，利用AI技术构建一套即时反馈系统，通过自动化的数据处理和分析，AI系统可以实时为学生提供个性化的学习反馈和建议，帮助学生及时了解自己的学习进度和问题所在。其次，利用AI技术提高反馈的个性化程度，根据学生学习情况和需求，智能推荐相关的学习资源和解决方案，从而使学生能够更高效地解决学习中遇到的问题。第三，利用AI自动化和智能化地分析处理学习数据，减轻教师的工作负担，提高反馈的效率。教师可以利用AI系统自动生成的反馈报告，快速了解学生的整体表现和个别问题，从而更有针对性地进行辅导和指导，进而提升工作效率和育人成效。

（五）完善数据收集与处理，保障信息安全与隐私

1.加强数据加密技术和存储安全策略

数据加密技术是保护数据安全的重要手段。高校应采用受业界认可的加密算法，如AES或RSA等对称和非对称加密方法，对学生个人信息、学习成绩、课堂互动数据等敏感信息进行加密处理。这样，即使数据在传输过程中被截获，也无法被轻易解密，从而有效保护数据的机密性。

此外，存储安全也是关键一环。高校应提供足够经费预算，选择有信誉的云服务商进行合作，利用其提供的多重安全防护措施来存储数据。同时，高校还应建立本地备份系统，以防云服务出现故障或数据丢失。定期的数据备份和恢复演练也是必不可少的，以确保在紧急情况下能够迅速恢复数据。

2.建立严格的数据访问控制和使用权限管理体系

数字技术赋能高校精准思政的关键环节是强化数据治理。[12]为了防止未经授权的访问和数据泄露，高校要不断完善数据访问控制和使用权限管理体系，对于不同人员设定不同的数据访问权限。教师访问与其所教授课程相关的数据，相关管理人员因需参与决策制定和资源分配，则可以授权接触到更全面的数据。同时也要引入双因素认证或多因素认证机制，增加动态验证码、指纹识别或面部识别等额外验证信息。

3.加强数据安全意识和隐私保护的培训教育

根据笔者所用“浙政钉”平台APP提供的“‘浙政钉’失泄密警示”呈现的案例，相当多失泄密行为是使用者安全意识淡薄造成的。因此，加强安全意识教育、预防数据泄露的工作刻不容缓，提高师生的数据安全意识和隐私保护意识是必不可少的措施。

高校应常态化推送各类警示案例，并定期对教师、学生和行政人员进行数据安全基本知识、隐私保护重要性、如何识别和防范网络钓鱼等内容的培训和教育，并且可以通过模拟演练等方式来检验相关人员的应对能力和处理效果，熟悉应急响应流程。

4.建立全方位的数据安全和隐私保护监督机制

数据安全必须贯穿数字化业务全过程：首先要设立专门岗位，聘用具备专业技能的监督人员，负责实时监测数据安全和隐私政策的执行情况，并配合处理相关投诉、举报等的技术甄别工作。

其次是定期邀请第三方机构作数据安全和隐私保护评估，帮助高校发现和改进数据安全和隐私保护机制中的不足之处，并进一步优化高校数据的收集、使用、共享和删除等流程，确保流程符合法律法规要求。

五、结语

高校思政教育发展处在数字化转型的关键期，AI技术的应用至关重要。AI技术以其强大的数据处理、分析和学习能力，渗透到教育各个领域，为思政教育的创新发展带来了新机遇。“AI+思政教育”作为一种新的尝试，成为学界和教育界共同关注的重要议题。通过深度融合AI技术与思政教育，高校能够实现教育资源的优化配置，为学生提供更加个性化、精准化的学习体验，进而提升思政教育的针对性和实效性。

首先，AI技术的应用显著提高了思政教育的个性化程度，为每一位学生带来了定制化的学习体验。借助大数据分析和机器学习算法，教育者能够深入挖掘学生的学习数据，更精确地了解学生的需求、偏好、学习习惯以及知识掌握情况，为不同学生设计独特的学习路径，提供符合其兴趣和能力发展阶段的教学内容。

其次，AI技术为思政教育构建了高效、即时的反馈机制，加强了教与学的互动。通过智能分析系统，教育者可以实时监控学生的学习进度和表现，迅速获取学生的反馈意见，进而及时调整教学策略，以满足学生的学习需求。快速即时的反馈机制让教学更加灵活和有针对性，也帮助学生更好地了解自身学习情况，形成良性的教学互动。

第三，AI技术在思政教育中的应用还大大丰富了教学手段和资源。利用AI技术，思政教师能够更便捷地获取和整合各种多媒体教学资源，如视频、音频、图像等，为学生提供更加生动、形象的学习材料，进而提升思政教育的趣味性和吸引力，也有效提高学生的学习效果和积极性。

第四，“AI+思政教育”模式以技术驱动改革，使得思政教育更加高效化和现代化，紧密贴合了当前以“00”后为主体的大学生群体的学习需求和兴趣特点，也大力推动了思政教育的创新发展，为高校立德树人这一根本任务注入了新的活力。

展望未来，随着AI技术的不断进步和普及，“AI+思政教育”模式将为推进高校思政教育精准化提供技术支撑和融合样板，在培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人方面发挥更加独特的作用。因此，高校应积极拥抱这一变革，深化AI技术与思政教育的融合，通过深入挖掘AI技术在思政教育中的潜力，更好地培养出既有坚定理想信念，又具备创新精神和实践能力的新时代青年。

参考文献

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