摘要：本文基于联通主义理论框架，系统审视人工智能技术嵌入高校思政课教学的内在逻辑、潜在风险与实践路径。研究发现，人工智能赋能契合联通主义的知识观、学习观与生态观，为思政课的资源集成、交互场域构建与个性化路径生成提供了技术支撑。然而，算法黑箱引发的“信息茧房”效应、数据霸权导致的主体性消解以及“价值中立幻象”对意识形态安全的威胁，构成了技术应用的风险边界。基于此，本文提出评价体系重构、混合式联通模式搭建与教师角色转型三条实践路径，旨在确保人工智能技术在服务思政教育目标的同时，不损害其政治引领功能与价值塑造使命。

关键词：人工智能；联通主义；教学赋能；风险防控

随着人工智能技术的发展，教育领域的知识传播与教学组织形式发生了深刻的变革。习近平总书记强调：“要运用新媒体新技术使工作活起来，推动思想政治工作传统优势同信息技术高度融合，增强时代感和吸引力”。在新一代人工智能技术加速渗透的背景下，高校思政课作为落实立德树人根本任务的关键课程，亟须从传统教学范式向智能教学范式转型。教育部《高等学校人工智能创新行动计划》明确支持人工智能在教育领域的创新应用，为思政课数字化转型提供了政策支撑。

在教学实践中，人工智能的使用为思政课教学带来诸多助力，但也存在技术异化、知识碎片化等潜在风险。加拿大学者乔治·西蒙斯提出的联通主义，强调知识分布于网络节点，学习的本质是建立和更新节点连接，这一视角与人工智能赋能思政课的逻辑有着高度的契合。

基于此，本文从联通主义的视角探讨人工智能赋能思政课的现实价值，揭示技术赋能中的张力与风险，最终提出优化路径，为理解人工智能赋能思政课的作用机理与治理边界提供理论支撑。

一、联通主义视阈下人工智能赋能思政课教学的逻辑理路

联通主义是数字时代诞生的学习理论，打破了传统教育学中“知识可直接传递”的固有认知。在联通主义看来，知识并非静止存在于个体头脑中的信息，而是依托网络连接而存在，通过各个节点之间的持续互动、协商意义，实现生成、变化与重构的过程。这一理论为探讨人工智能与思政课教学的关系提供了新视角：人工智能应用于思政课，不应只是对传统教学模式的简单技术升级，而是对教学网络结构及连接方式的根本性变革。

（一）知识观重构：从封闭传递到开放生成

传统思政课的教学中，教师作为知识的持有者，通过讲授将预设的理论内容“注入”学生的认知容器。然而，联通主义对知识本体论的重新审视表明，任何理论体系都处于与现实世界的持续对话之中，其生命力恰恰来源于在具体情境中的灵活运用与创造性阐释。

人工智能的运用，为知识的开放生成提供了现实可能。借助智能推荐等技术，教学可以结合课程进度与学生关注点，动态整合学术研究、时事案例、实践素材等资源，让理论学习更贴近现实。更关键的是，通过智能交互手段，能够及时捕捉学生在交流中提出的观点、疑问与思考，并将其转化为新的教学内容，使课堂从单向讲授转向师生共同探讨、共同建构意义的过程。这与联通主义所强调的“知识在连接与互动中生成”的理念高度一致，也为思政课克服教条化、提升理论活力提供了可行路径。

（二）学习观转换：从被动接受到主动连接

联通主义把学习看作“在分布式网络中构建联系的能力”，这一理念把学习主体从被动接受知识的对象，转变为主动搭建认知网络的建构者。认为高质量的思政教育，不再以学生是否记住标准答案为评价依据，而是看其面对复杂社会现象时，能否自觉运用马克思主义立场观点方法，在理论与现实、历史与当下、个人经历与社会共识之间建立起有效联系。

搭建智能化个性化学习平台，为培育这种联系能力提供了技术支撑。通过对学生学习过程的跟踪分析，平台可以识别其知识薄弱点与关注方向，针对性推送学习资源和研讨主题。比如，发现学生对环境问题较为关注，便可将生态文明思想与其专业背景结合，设计相应的案例分析任务，引导其在具体问题中深化对相关理论的理解。这种精准化的引导，能够弥补传统思政课“一刀切”教学的不足，让不同学生都能结合自身兴趣，找到理解和认同马克思主义理论的有效路径。

（三）生态观拓展：从单向灌输到多元协同

联通主义所倡导的学习生态，突出学习网络的开放性与多样性。真正有效的学习，应当容纳不同的声音、观点与实践经验，在观点碰撞、平等对话和相互理解中，推动整个学习体系不断完善。这一理念也对传统思政课的教学生态提出了新的要求：如果教学环境相对封闭、观点单一，就会降低思想交流的质量，削弱学生的创新思维与思辨能力。

人工智能技术的运用，为打造多元协同、开放互动的思政教学生态提供了有力支持。借助线上智能研讨平台，可以实现跨班级、跨专业乃至跨学校的学生交流，突破物理课堂的空间限制；虚拟现实技术能够创设真实可感的历史场景与社会情境，让学生在沉浸式体验中深化理解；大数据分析则可以实时把握课堂互动状态与交流效果，帮助教师及时调整和优化教学安排。

当然，强调多元交流并不等于走向价值相对主义。在思政课的教学体系中，马克思主义的指导地位和社会主义核心价值观是必须坚守的根本方向。倡导多元协同、丰富教学路径，最终是为了以更生动、更贴近学生的方式，引导学生坚定理想信念，自觉认同和践行主流价值。

二、人工智能赋能思政课教学的实践表现

基于联通主义理论，人工智能对思政课教学的赋能主要体现在智能资源集成、交互场域拓展和个性化学习路径三个方面，三者相互关联、协同作用，共同优化思政教学网络结构、提升教学功能。

（一）资源集成的智能化：破解信息孤岛与认知碎片

智能资源集成有效破解了思政课教学资源整合的难题。思政课所需的理论文献、时事素材和多媒体内容繁杂多样，教师个人精力有限，难以系统筛选整合，导致教学内容同质化、陈旧化。依托智能教学资源平台，借助自然语言处理与知识图谱技术，可自动梳理、归类各类信息，并结合课程进度精准匹配需求，还能挖掘不同资源的内在关联，弥补人工整理的不足。例如讲解“人类命运共同体”时，平台可整合政策文本、实践案例、海外观点等素材，构建全方位资源体系，同时结合学生认知水平拆解理论、推送适配素材，并根据课堂反馈实时优化，提升资源供给效率。

（二）交互场域的拓展化：从单一课堂到网络化学习空间

人工智能还推动思政课交互场域从单一课堂拓展为网络化学习空间。传统课堂中，师生交流受时空、座位和心理距离限制，教师难以兼顾所有学生。借助线上研讨平台，可突破时空限制实现随时交流；匿名发言功能降低学生表达顾虑，实时翻译、语音识别技术为特殊学生提供便利，人工智能还可承担基础助教工作，及时解答学生疑问。此外，还能邀请校外专家参与研讨，借助虚拟现实技术还原历史场景，促成跨专业、跨年级学习小组，让思政课成为开放的交流空间。

（三）学习路径的个性化：从标准化流水线到精准化定制

个性化学习路径则破解了传统思政课“一刀切”的局限。传统教学采用统一大纲和评价模式，忽视学生个体差异，导致教学效果两极分化。人工智能通过分析学生学习记录、发言、作业等情况，建立多维认知档案，精准掌握其理论水平、兴趣特点，推送差异化内容与任务。针对基础薄弱学生补充基础材料和阶梯式练习，针对理论扎实学生推送前沿文献和争议话题，既尊重个体差异、践行因材施教，又坚守正确价值导向，确保技术服务于立德树人根本目标。

三、人工智能赋能思政课教学的潜在风险

技术的应用从来都是一把双刃剑，人工智能在为思政课教学注入新活力的同时，也潜藏着不容忽视的风险。这些风险不仅源于技术层面的功能缺陷，更深入触及认知结构构建、教学权力关系及主流价值引领等核心领域。结合联通主义的分析视角，我们可将这些潜在风险概括为三个主要方面：连接质量的异化、学生主体性的消解，以及意识形态安全的威胁。

（一）算法茧房与连接窄化：知识体系的认知偏航

联通主义认为，有效的学习需在多元知识节点间建立丰富连接，这是避免认知僵化、激发创新的关键。但人工智能推荐算法的“信息茧房”效应，会导致连接质量异化，算法虽能提升信息匹配效率，却容易将学习者困在同质化环境中，造成知识连接窄化。这种风险在思政课中尤为突出，若系统识别学生偏好经济议题，会持续推送相关内容，减少其他视角素材，长期下来会导致学生知识偏科，难以形成马克思主义理论要求的整体性认知，算法隐含的意识形态偏向还可能误导学生价值判断。此外，算法茧房会强化“确认偏误”，形成推送与点击的循环，使教学工具异为固化观念的加速器，背离思政课启发理性、破除迷思的目标。

（二）数据霸权与主体消解：学习自主性的让渡

联通主义将学习主体视为网络中具备自主连接能力的能动节点，强调学习者应能自主选择连接对象、判断价值并调整策略。然而，人工智能系统的深度介入，正可能导致学习者主体性的悄然流失。当算法比学习者本人更精准地捕捉其需求与偏好时，个体的自主选择空间正被技术理性不断挤压。

这种主体性消解首先体现为学生对算法的决策依赖。人工智能的高效便捷，使学生习惯于被动接受推荐，不再主动搜寻筛选信息。面对复杂理论与现实议题，他们更倾向于等待“标准答案”，而非独立思考探索。这削弱了认知自主权，也可能导致批判性思维退化，而批判性思维正是马克思主义方法论的核心要素。

更深层的风险在于算法对人的“数据化”处理。人工智能将学习者复杂的性格、经历与价值追求，简化为可计算的数据标签，据此预测行为、推送内容。这种简化虽便于系统处理，却可能导致对人的异化理解——人被视为一组特征向量，而非具有独特性、创造性与情感温度的个体。在技术逻辑支配下，思政教育本应有的人文关怀与情感温度，可能被冰冷的算法计算所替代，教育的本质价值受到侵蚀。

（三）价值中立幻象与意识形态渗透：价值引领的隐忧

技术往往被冠上“价值中立”的标签，人工智能更常被视为客观理性的工具。但实际上，任何技术都内嵌着特定的价值与权力逻辑，从算法设计、数据选取到指标设定，都凝结着设计者的价值判断。在思政课教学中，这种“价值中立幻象”暗藏意识形态安全风险。

若训练数据多源自西方学术或媒体，教学素材可能不自觉夹带西方中心主义话语，西方的政治理念、经济模式与文化价值会潜移默化渗透，冲击马克思主义的指导地位。更隐蔽的是，算法可能重新定义“真理”——传统以马克思主义为指导、结合中国实际的判断标准，被替换为“数据支持度最高”或“传播最广”的观点，易引发相对主义，消解思政课的价值引领功能。同时，算法“黑箱”导致决策不透明，师生难以质疑推荐合理性，也为外部价值渗透提供了通道，威胁思政课的意识形态安全与育人目标。

四、联通主义视阈下AI 赋能高校思政课的实践路径

联通主义认为，学习是分布式网络中持续的连接、重构与意义协商过程，这为实践路径设计指明了方向，也划定了边界：所有路径都应聚焦提升连接质量，而非单纯追求连接数量。基于此，本文从评价体系重构、混合式联通模式搭建与教师角色转型三个维度，提出具体实践路径，并对未来发展作出展望。

（一）评价体系重构：从终结性量化转向过程性生态化评价

传统思政课评价多依赖期末考试和标准化测验，假设知识可被精准测量，这与联通主义的知识观相悖——知识依托网络连接动态变化，终结性考核只能捕捉静态片段，无法反映学生的网络建构能力。人工智能为评价转型提供了支撑，学习分析系统可追踪学生讨论发言、观点迭代等情况，生成动态学习网络图谱，将评价重点从“记住多少”转向“如何建立有价值的连接”。生态化评价并非否定量化数据，而是结合教师专业判断，避免将高频连接等同于高质量连接。同时，需纳入学生自评与互评，人工智能可提供互评框架，但评价标准需锚定课程目标与价值导向。

（二）混合式联通模式：打破物理边界的教学空间再造

联通主义认为，有效学习不仅发生在课堂，还存在于课后讨论、社会实践等场景中，传统封闭的教学形态难以满足这一需求。人工智能赋能的混合式模式，可实现线上线下协同：线上平台课前推送预习资源、课后延续课堂议题，形成完整学习回路；线下借助虚拟仿真平台，让学生在具体情境中深化理论认知。关键在于实现线上线下语义贯通，通过将线上典型观点引入课堂、课堂争议延伸至线上等方式，避免二者割裂。同时，还应拓展课程边界，引入校友、行业导师及社会机构，人工智能辅助维护长期学习社群，筑牢价值内核。

（三）教师角色转型：从知识垄断者到“首席联通者”与伦理把关人

在联通主义的教学生态中，教师不再是知识传递链条上的唯一源头。当学生可以通过 AI 随时获取海量信息时，教师的不可替代性不再建立在信息占有优势之上，而在于其对知识网络的导航能力、对价值问题的判断力以及对学习共同体的组织力。换言之，教师的角色从“知识垄断者”转向“首席联通者”——其核心任务是帮助学生在纷繁的信息节点之间建立有意义的连接，同时过滤掉那些可能导致认知偏误或价值迷失的有害连接。

这要求教师具备工具性、批判性和伦理性三种数字胜任力，熟练运用技术工具、鉴别智能内容偏差、坚守价值导向。教师还应作为连接的发起者与维护者，借助人工智能完成常规工作，核心的价值引导的情感回应仍需亲自承担。高校需建立制度化支撑，通过研训、考核等方式，推动教师群体从“技术旁观者”转变为“技术共治者”。

人工智能融入高校思政课教学，绝非简单的工具更新，而是联结知识图谱与交互场域的结构性变革。人工智能的赋能让思政教育实现资源聚合与个性化教学成为可能。但技术介入可能产生威胁意识形态安全与学生批判性思维培养的隐忧。

破解技术与安全的矛盾，不能仅靠技术修补，而需教学体系系统性调整：通过过程性、生态化评价还原学习的动态连接本质，依托跨场域混合式联通模式打破认知边界，推动教师转型为“首席联通者”与伦理把关人，核心是在智能算法环境中巩固人的价值主体地位。

未来，高校思政课人机协同将进入深度融通阶段，人工智能将从外部辅助内化为教学网络的底层支撑。但思政课“立德树人”的属性，决定其教育场域不能被技术逻辑主导。未来需重点探索两大命题：一是在生成式人工智能数据重组中，构建稳固的主流意识形态安全屏障；二是通过精细化制度设计，保障学生依赖智能工具时不丧失独立思考与价值辨识能力。归根结底，联通主义揭示了教育的本质，唯有坚守价值引领、审慎对待技术，才能让思政课在智能化浪潮中行稳致远。归根结底，联通主义不仅描绘了知识流变的客观网络图景，更澄明了教育的归宿：在海量异构的数据节点中，最具生命力的连接永远是人与马克思主义真理、人与时代使命之间基于理性自觉的深度联结。保持对技术理性的审慎克制，坚守价值引领的绝对锚点，方能确保思政课在智能化浪潮中守正创新、行稳致远。

作者：李薇，副教授

本文为 2024 年度广西高等教育本科教学改革工程项目基于联通主义的《中国近现代史纲要》课程数字化教学策略研究（编号：2024JGB486）的阶段性研究成果。