摘要：人工智能技术的迅猛发展为高校思想政治教育的创新发展提供了可能。本文立足高校思想政治教育的根本任务，结合 DeepSeek等开源大模型，系统阐述人工智能在创新教育模式、丰富教育形式、提高育人成效等方面的价值，剖析应用中面临的意识形态安全、伦理隐私、主体能力等风险；并从价值引领、素养提升、生态构建、风险防控等四个维度提出针对性的实践路径，为推动人工智能与高校思想政治教育的深度融合、提升育人质效提供理论与实践参考。

关键词：人工智能；高校思想政治教育；教育模式创新；风险防控；融合路径

习近平总书记指出：“人工智能带来前所未有发展机遇，也带来前所未遇风险挑战”[1]。近年来，以大语言模型为代表的人工智能技术呈现爆发式发展态势，2025 年 1 月国产大模型 DeepSeek凭借开源模式和成本优势引发广泛关注，其 API 服务定价远低于OpenAI 的 o1 模型，为人工智能进入高校思想政治教育领域提供了坚实的技术基础。

高校思想政治教育肩负着“培养什么人、怎样培养人、为谁培养人”的根本任务，“事关党对高校的领导，事关中国特色社会主义事业后继有人”[2]。在人工智能技术快速迭代的背景下，传统思想政治教育模式面临内容供给单一、互动性不足、评价体系滞后等问题，亟需借助智能技术实现转型升级。然而，人工智能在赋能过程中也伴随着意识形态渗透、数据隐私泄露等风险。因此，深入探讨人工智能与高校思想政治教育的融合逻辑，对于提升思政教育实效性具有重要意义。

一、人工智能赋能高校思想政治教育的价值意蕴

人工智能以数据为核心驱动力，通过精准分析学生需求、创新教育教学形式（如 VR 沉浸式课堂）、优化教育流程（如自动化事务处理），推动思政教育向精准化、个性化、高效化转型。

（一）革新教育模式，提升教育精准性

传统思想政治教育以“单向灌输”为主，难以满足学生个性化需求，而人工智能技术凭借数据驱动优势，实现了教育从“大水漫灌”向“精准滴灌”的转变。具体体现在以下三个方面：

1. 个性化画像构建。借助大数据分析技术，AI 整合学生学习数据、消费偏好、社交动态等多维度信息，构建全面的思想动态画像，如通过分析图书馆借阅记录、课堂互动数据等，精准识别理论认知短板，为“一生一册”的定制化教育提供科学依据[3]。

2. 智能内容推荐。基于学生画像，AI 系统能推送针对性内容，如为理论基础薄弱者推荐入门资料，为关注社会热点者推送政策解读，量身定制学习路径与内容推送方案，激发学习主动性，提升思政教育针对性与实效性[4]。

3. 过程性评价完善。AI 技术实时追踪学生学习行为、参与度等过程性数据，弥补传统结果导向评价的不足，如利用自然语言处理技术分析课程论文、讨论发言，动态评估理论理解程度，为“全过程育人”提供技术支撑，便于思政工作者及时发现问题并引导[5]。

（二）丰富教育形式，增强教育吸引力

传统思政教育形式单一，易使学生倦怠，人工智能技术突破课堂时空限制，借助沉浸式体验、多模态交互等新型形式，大幅提升其吸引力与感染力。

1. 沉浸式教学场景构建。虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）等技术的应用，为学生构建了可感知、可互动的沉浸式思政教学场景。学生借助 VR 设备可“穿越”到历史场景，如参与虚拟“重走长征路”，以第一人称视角感受重大历史事件，与虚拟角色互动，直观感受革命先辈的坚定信念，从情感层面理解党的光辉历史与革命精神，将抽象理论转化为生动体验，增强思政教育的吸引力与感染力[6]。

2.智能交互体验升级。自然语言处理技术的发展使得AI辅导员、智能问答系统等应用成为现实，实现了师生之间的全天候、无障碍互动。部分高校已推出的虚拟导师，其内嵌情绪感知功能，可实时回应学生的心理困惑、学业疑问，有效缓解传统思政工作中“师生互动即时性不足”的问题。

3. 第二课堂智能化延伸。AI 技术推动思政教育从课堂延伸到社会实践场景，实现了“虚拟情境—现实实践”的有机衔接。通过分析学生的志愿服务记录、社会实践报告，智能推荐匹配其兴趣的实践项目，促进学生将理论知识向实践能力转化。

（三）提高教育效率，释放教育者效能

人工智能承担事务性工作、辅助决策，为思政工作者减负赋能，使其能将更多精力投入核心育人环节。

1. 事务性工作自动化。AI 在信息统计、通知发布、档案管理等方面的应用，显著降低思政工作者的事务性负担。如多所高校部署的AI 辅导员系统，可自动完成奖学金评定初审、考勤统计等工作，使辅导员专注于深度谈心谈话、危机干预等核心育人环节，提升育人工作的深度和质量。

2. 舆情研判前瞻性。基于多模态情感分析技术，AI 能实时监控社交媒体、学生匿名交流平台中的敏感信息和舆论动向，快速识别可能引发意识形态风险的苗头性、倾向性问题。其全天候工作能力为高校舆情监测提供支持，有助于思政工作从传统的“事后处置”模式转向“事前预警、事中干预”的主动防控模式，将潜在的思想波动和矛盾冲突化解在萌芽状态。

3. 教育资源共享化。通过构建思政教育大数据库，AI 实现跨校、跨区域优质教育资源的整合与共享。如国家智慧教育公共服务平台整合了全国优质思政资源，借助 AI 推荐算法使偏远地区学生也能接触前沿教育内容，促进教育公平。同时，这种资源共享也为思政教师提供了丰富的教学素材，有助于提升整体教学水平。

二、人工智能赋能高校思想政治教育的风险挑战

人工智能在为高校思想政治教育带来诸多机遇的同时，也因其技术特性、数据来源、应用场景等因素，引发了一系列风险挑战，需要我们审慎对待并有效应对。

（一）意识形态安全风险

人工智能技术的“算法黑箱”“数据偏见”及信息传播方式变革，可能冲击主流意识形态的传播与认同。

1. 算法偏见与价值偏差。AI 模型训练数据若含西方意识形态内容，可能导致输出信息价值倾斜，如DeepSeek 等国产大模型虽以中文语料为主，但少量英文语料及翻译内容可能渗透西方价值观，影响学生对社会主义核心价值观的认同 [7]；算法设计偏差也可能降低主流意识形态内容推送优先级或导致解读偏差。

2. 信息茧房与认知窄化。个性化推荐算法核心逻辑是“投其所好”，持续推送用户感兴趣或认同的内容，易使学生陷入“信息茧房”，长期接触同质化信息观点，失去对多元观点的包容力和辨别力，甚至固化错误认知，不利于形成全面、客观、辩证的思维方式。

3. 深度伪造与谣言传播。AI 的深度伪造技术可生成虚假图文、音频和视频，若被别有用心者利用，可能传播错误思潮。同时，AI模型存在的“幻觉问题”，即可能输出看似合理但无事实依据的信息，也会对思政教育的真实性和严肃性造成挑战。

（二）伦理与隐私困境

人工智能在数据采集、处理和人机交互中，凸显伦理问题和隐私泄露风险。

1. 数据隐私泄露风险。思政教育中，AI 系统需收集大量学生的个人信息，如学生的心理测评、消费记录等敏感信息，若管理不当易引发泄露。例如，第三方开发的思政 AI 系统可能违规使用学生数据，侵犯隐私权等，还可能对学生的个人发展造成潜在危害。

2. 情感疏离与人文缺失。思政教育本质是“做人的工作”，需要师生情感共鸣、人格示范和人文关怀，过度依赖 AI 会削弱师生情感互动，降低教育“温度”，导致学生情感表达能力退化，难以形成健康人际关系，也使思政教育失去人文关怀，变得冰冷机械。

3. 主体地位弱化风险。教师若过度依赖 AI 备课、批改作业，可能丧失教学自主性；学生若习惯 AI 生成答案，会弱化独立思考能力，陷入“技术依赖”的困境，违背思政教育培养学生独立人格和自主意识的初衷。

（三）教育质量与能力短板

人工智能的应用对教育主体的技术素养、教育内容与技术的适配性以及评价体系的科学性都提出了新的挑战：

1. 技术素养鸿沟。部分思政工作者缺乏人工智能知识，难以有效运用智能工具。调查显示，仅 46.8% 的高校思政教师较高频率使用智能技术授课 [8]，“数字难民”现象制约技术赋能效果。

2. 技术与教育适配不足。AI 系统难以完全理解思政内容的复杂性。例如，马克思主义理论中的许多抽象概念、价值内涵需要结合历史语境解读，而AI 可能仅作字面处理，导致教育肤浅化和碎片化。

3. 评价体系异化风险。过度依赖 AI 量化评价可能忽视学生的思想深度、情感态度等质性指标。如仅以在线时长、答题正确率评估学习效果，忽视了对理论的深入思考和价值内化，会偏离思政教育“铸魂育人”的本质。

三、人工智能赋能高校思想政治教育的实践路径

针对人工智能在高校思想政治教育应用中的风险，需从价值引领、能力建设、生态优化和风险防控四维度构建协同机制，推动技术与教育良性融合。

（一）强化价值引领与顶层设计

价值引领是思政教育的核心，人工智能应用需坚守此方向，将育人目标嵌入技术应用顶层设计。

1. 主流价值观深度融入。需将社会主义核心价值观、党的创新理论纳入 AI 模型的预训练数据库，通过算法调整确保这些内容在输出信息中的核心地位。例如，在模型调试中设置“红色关键词”权重，优先推送革命文化、先进典型等内容 [5]；在虚拟仿真场景设计中突出红色文化基因，引导学生树立正确的历史观、民族观[7]。

2. 制度规范刚性约束。高校应结合自身实际，制定人工智能思政应用准则，明确 AI 使用的范围、数据采集边界等。建立健全算法审查机制，对思政 AI 系统进行常态化伦理评估，对存在意识形态偏差、伦理风险的应用实行“一票否决”，从制度层面筑牢风险防线。

3. 教育目标优先原则。坚持“技术服务于育人”的原则，避免技术逻辑凌驾于教育逻辑之上。例如，AI 课程设计需以“立德树人”为核心，而非单纯追求技术的先进性和形式的炫酷，确保技术应用始终服务于育人目标的实现。

（二）提升教育主体的人工智能素养

破解技术应用瓶颈，关键是增强思政工作者的 AI 应用能力，实现“人与技术”协同育人。

1. 系统化培训。高校应针对性地开设“ AI+ 思政”系列培训课程，内容涵盖智能工具操作、数据安全、伦理规范等。邀请人工智能专家与思政教师共同开发案例库，提升培训的针对性。

2. 实践能力培育。鼓励教师参与思政 AI 系统的开发与应用，如设计智能题库、虚拟仿真场景等。建立“AI 教学创新工作室”，为教师提供技术支持与实践平台，推广优秀经验和典型案例，激发教师的创新动力。

3. 思维转型引导。推动教师从“知识传授者”向“学习引导者、价值塑造者”转变，重点培养其价值判断、情感沟通等 AI 难以替代的能力。例如，在 AI 完成基础知识讲解后，教师聚焦理论深度解读、价值观辨析等环节，充分发挥教师的人格魅力和思想引领作用。

（三）优化智能教育生态系统建设

构建协同高效的智能教育生态系统是人工智能赋能思政教育的基础工程，需实现技术、内容、平台与场景的有机融合及协同发展。

1. 思政知识库构建。整合马克思主义经典著作、党史文献、政策解读等资源，建立结构化思政知识库。借助生成式人工智能根据教学需求动态生成案例分析、专题解读等内容，增强资源的时效性与针对性。利用RAG（检索增强生成）技术提升AI 回答的准确性，减少“幻觉问题”。

2. 应用场景创新。拓展智能教育应用场景，开发集课程学习、互动讨论、实践管理于一体的智能终端，为学生提供一站式思政教育服务。将虚拟仿真技术与思政实践教学结合，开发符合思政规律的 AI 应用，如构建“乡村振兴实践虚拟基地”，让学生在模拟场景中体验基层工作，深化对理论的理解与应用，打破传统教育时空限制，提升实践性和互动性。

3. 数据协同共享。推动大数据、云计算、虚拟现实等技术的集成应用，构建一体化的思政教育智能平台，打破校内部门数据壁垒，实现学工、教务、团委等系统的数据互通。建立“思政数据中台”，通过AI 分析挖掘数据关联，为育人决策提供支撑[3]。

（四）健全风险防控与伦理规范

人工智能赋能思政教育时，也带来数据安全、算法偏见、价值失范等潜在风险，需建立健全风险防控与伦理规范体系。

1. 数据安全管理。应严格遵守国家《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，对学生的个人信息、学习数据进行加密存储与分级管理，明确数据采集、使用、共享的边界，防止信息泄露与滥用。采用区块链技术保障数据不可篡改，定期开展安全审计与漏洞排查，确保学生数据的安全性和完整性。

2. 伦理审查机制。要建立算法审核机制，由思政专家、技术专家与伦理学者组成审核委员会，对智能系统的算法模型进行定期评估与优化，消除性别、地域等因素带来的歧视性推送 [9]。此外，应制定人工智能赋能思政教育的伦理准则，明确技术应用的伦理底线，确保技术应用始终符合教育伦理与人文关怀要求。

3. 学生素养培育。开设“人工智能伦理”“批判性思维”等通识课，提升学生对AI 信息的辨别能力。引导学生合理使用AI 工具，避免过度依赖并自觉抵制错误思潮的影响。

四、结论

人工智能技术为高校思想政治教育带来精准化、个性化、高效化机遇，但其应用中的风险挑战不容忽视。实现技术与教育深度融合，需坚持“价值引领、技术赋能、伦理护航”原则，强化主流价值观引领，提升教育主体AI 素养，构建安全可控的智能教育生态。

未来，高校应把握人工智能普惠浪潮，推动思政教育从“经验驱动”向“数据驱动”转变，从“单向传播”向“互动共鸣”升级，培养出既具备扎实专业素养，又拥有坚定理想信念的时代新人，为中国特色社会主义事业培养合格建设者和可靠接班人。

参考文献：

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cn/xinwen/2017-02/27/content_5182502.htm.

[3] 何文波 . 人工智能背景下的高校精准思想政治教育路径研究[J]. 太原城市职业技术学院学报，2025（3）：162-165.

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[6] 柯萌 . 以数智技术赋能高校思政课教学创新 [EB/OL]. 求是网，（2025-05-16）[2025-07-23].http：//www.qstheory.cn/20250516/1abd574015894947ba7347cc9bb5318a/c.html.

[7] 谢慧，周建华 .DeepSeek 与高校思想政治教育：影响机理、运用风险及应对策略 [J]. 湖南科技大学学报 （ 社会科学版 ），2025，28（2）：104-111.

[8] 吴玫蓉 . 人工智能背景下高校思想政治教育智能化研究 [D].景德镇：景德镇陶瓷大学，2025.

[9] 沈壮海，刘文嘉 . 人工智能时代思想政治教育的伦理挑战与应对 [J]. 教育研究，2024（6）：45-53.