引言

就业是最基本的民生。高校毕业生是宝贵的人才资源，实现千万青年的高质量充分就业，事关经济社会发展大局。习近平总书记在高校毕业生就业政策举措落实工作推进会中强调，要坚持把高校毕业生等青年群体就业作为重中之重。有关部门和各地各高校要提高政治站位，深刻认识做好高校毕业生就业工作的极端重要性，把思想和行动统一到党中央决策部署上来。习近平总书记指出：“人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，深刻改变人类生产生活方式。”当前，以ChatGPT、DeepSeek等为代表的开源大模型正逐渐渗透到诸多行业，引领人工智能技术发展迈入新阶段。在思想政治教育现代化转型进程中，生成式人工智能既是重要机遇，也是全新挑战。高校是铸魂育人的主阵地，如何推动生成式人工智能与高校精准思政的深度融合，是提升思政引领力、回答“智能时代思想政治教育何为”这一时代命题的关键所在。高校应依托生成式人工智能技术，将人工智能赋能思想政治教育有机嵌入大学生就业指导工作体系，强化价值引领，立足于“立德树人”的根本任务进行顶层设计，构建“就业—育人”协同并进的新格局，最终实现毕业生高质量充分就业的目标。

一、生成式人工智能赋能高校毕业生思政教育的价值

生成式人工智能作为引领新一轮科技革命的战略性技术，其与高校毕业生思政教育的深度融合，不仅是教育数字化转型的必然要求，更是应对毕业生思想动态复杂、就业需求多元、育人场景局限等挑战的创新路径。从价值维度看，其赋能效应可从社会价值、个人价值与价值目标三个层面加以把握。

（一）社会价值：优化资源供给与拓展教育空间

在社会价值层面，生成式人工智能通过技术赋能推动思政教育资源的优化配置与教育空间的有效拓展。一方面，依托人工智能的多模态生成与资源整合能力，可将抽象思政理论转化为贴合毕业生求职、就业及职业规划场景的具象化资源，如职场价值观案例库、基层就业典型人物纪录片、职业伦理VR实训场景等，弥补传统思政资源与毕业生现实需求脱节的不足。通过全国性思政资源库建设，整合不同高校、地方的特色资源，打破资源地域壁垒，让毕业生便捷获取适配自身发展方向的思政内容。另一方面，针对高校毕业生实习、求职分散各地的特点，人工智能可通过线上思政平台、移动终端等，将教育场景延伸至毕业生所在的实习单位、求职场所乃至家庭空间。例如，开发思政学习APP，推送碎片化的职业价值观微课、就业政策解读短视频，支持毕业生利用碎片化时间开展学习，确保思想引导贯穿毕业生从校园到社会的过渡全过程。依托人工智能的人机交互与社群运营技术，搭建毕业生思政互动社群，支持毕业生围绕职业发展、社会热点等话题开展线上讨论，人工智能实时筛选优质内容、纠正错误观点、推送相关思政资源，模拟“朋辈导师”角色互动，营造积极思想交流氛围。这种教育空间的拓展，有助于实现思政教育从“表层接入”向“全时段反馈”的系统跃升。

（二）个人价值：创新教育模式与疏导心理困惑

在个人价值层面，生成式人工智能通过数据驱动和沉浸式技术手段，助力毕业生职业核心素养的培育与心理健康的保障。利用人工智能的数据采集与分析能力，实时收集毕业生在求职过程中的思想波动、就业焦虑、价值观倾向等数据，构建毕业生“思想动态画像”。通过算法模型分析其在职业选择、社会责任认知、理想信念树立等方面的潜在困惑，为教育者制定针对性引导方案提供数据支撑，避免“一刀切”的教育模式，助力解决毕业生群体的个性化思想问题。依托人工智能的VR/AR、虚拟仿真技术，构建贴近毕业生职业场景的思政实践环境，如模拟基层岗位工作场景、重大项目攻坚场景等，让毕业生在“亲历式”体验中感悟职业精神与社会责任。同时，人工智能可将思政教育与就业指导深度融合，通过自然语言处理技术分析招聘信息中的职业伦理要求，生成适配不同行业的职业价值观培训内容；借助智能问答系统，实时解答毕业生关于职场道德、权益维护、职业理想等方面的疑问。凭借人工智能的多维度评估能力，构建覆盖毕业生思想认知、职业行为、价值践行的动态评价体系，如通过文本情感分析评估毕业生求职简历、实习总结中的价值观倾向，结合其在虚拟实践场景中的行为数据，量化其社会责任意识、团队协作精神等素养。针对毕业季毕业生面临的多重压力，利用人工智能技术辅助开展“一对一谈心谈话”“心理专题班会”等活动，结合人文关怀引导毕业生正确认知挫折与成长的关系，保障毕业生心理健康，为顺利就业奠定良好心理基础。

（三）价值目标：引导科学就业观与强化社会使命感

在价值目标层面，生成式人工智能赋能的核心指向在于引导毕业生树立科学的就业观、择业观与成才观，强化服务社会的使命感。借助人工智能的大数据分析与用户画像技术，捕捉毕业生关注的就业政策、职业发展、社会热点等信息偏好，构建个性化资源推荐机制。例如，针对意向考公的毕业生推送政务工作者职业道德案例，针对计划创业的毕业生推送青年创业者践行社会责任的实例，实现思政资源与毕业生个人发展需求的精准匹配。在此基础上，以马克思主义职业价值观为引领，帮助毕业生厘清个人发展与国家需要的关系，打破单一评价标准；通过解读国家就业政策，结合党史、新中国史中的奋斗案例，引导毕业生将个人职业理想融入民族复兴事业，理性看待就业竞争与职业发展，纠正功利化、片面化的就业认知。围绕毕业生从“学生”到“社会人”的身份转变，通过职场礼仪培训、职业规划工作坊等形式，融入社会主义核心价值观，帮助毕业生理解职场责任与社会角色关联。以理想信念教育为核心，借助中华优秀传统文化与新时代实践成果，引导毕业生认识个人价值与国家发展的联系，鼓励其投身重点领域或基层服务，通过仪式性活动强化“使命传承”与“社会担当”意识，促使毕业生在职业生涯中服务社会、奉献国家。这种价值目标的实现，正是思想政治教育从“经验驱动”转向“数据驱动”、从“现象解释”转向“机理验证”的有益探索。

二、生成式人工智能赋能高校毕业生思政教育的困境

生成式人工智能在赋能高校毕业生思政教育的过程中，并非单向度的技术加持，而是伴随着复杂的伦理风险与结构性挑战。总体而言，其困境主要体现在技术应用层面、内容生成层面与教育主体层面三个维度。

（一）技术应用层面：算法偏见与数据化规训侵蚀价值理性

生成式人工智能的核心技术——算法与大数据——在提升教育效率的同时，也构成了对思政教育价值理性的潜在侵蚀。首先，算法偏见可能导致内容价值偏移。算法在训练过程中所依托的数据集若包含社会偏见或功利化倾向，其生成的内容与推荐结果便难以避免地携带这些偏差。汪金英等学者指出，技术赋能过程中伴随着算法偏见导致的内容价值偏移、技术依赖引发的主体性危机、数据僭越造成的评价反馈伦理失范等风险。在毕业生思政教育场景中，AI推荐系统常带有功利化倾向，在岗位推荐中优先展示高薪企业信息，而非符合国家战略需求的基层岗位或重点领域岗位；思想政治教育内容推送也可能因算法偏好出现同质化问题，甚至为不良思潮渗透提供可乘之机。更为深层的是数据化规训引发的价值主体性消解。闫瑞峰在研究中指出，在生成式人工智能深度介入思想政治教育的情境下，数据化规训通过重塑教育对象的价值结构，逐渐形成一种新型权力运作模式，利用数据分析、算法推荐、行为建模、数字画像等技术装置，对个体认知与行为进行精细调控，从而将教育对象的行为轨迹转化为可量化、可预测、可控制的数据流。具体而言，其一，价值认知框架的数据化锁定——当信息推送、知识获取、自主学习均受算法支配时，个体的价值认知广度被“信息茧房”限定，主体批判性思维被即时反馈机制消解；其二，价值反思的时间性消逝——人工智能系统的实时数据矫正功能催生“微粒化生存”，个体在持续的行为调适中失去价值沉淀所需的时间纵深，内在价值尺度让渡于外部数据指标。这种技术逻辑对教育过程的深度介入，可能导致思想政治教育面临价值稀释的人文困境。

（二）内容生成层面：数据精准性缺陷与内容供给失范

生成式人工智能赋能思政教育的核心逻辑在于“精准”——精准定位、精准供给、精准触达。然而，数据精准性缺陷与内容供给失范成为制约这一逻辑实现的关键瓶颈。一方面，数据获取与画像构建的精准性偏差。当前多数高校的大数据画像仅依据毕业生的网络浏览记录、学业成绩等浅层数据构建，难以深入挖掘毕业生内在的价值困惑与思想矛盾。祖孟媛等学者指出，现有技术主要依赖大学生网络浏览痕迹、社交媒体言论、课程学习行为等浅层行为数据进行智能分析，这些数据能够反映大学生的兴趣偏好，却难以穿透表象，触及其内在的价值困惑、思想矛盾与信仰难题。这种基于行为数据的“伪精准”画像，容易导致思想政治教育的“靶向失焦”——算法可以识别毕业生对某一就业方向的兴趣，却无法判断其选择背后是价值认同还是功利驱使。另一方面，AI生成内容的失范与价值导向偏差同样不容忽视。有研究指出，生成式人工智能嵌入高校思想政治教育存在“算法幻觉”阻滞主流思想观念传导、“数据陷阱”解构学生认知体系、“算力依附”钝化主体思维能力等现实问题。在毕业生就业思政教育场景中，AI生成的内容可能因语料库的局限性而缺乏对基层就业、新兴就业形态的价值引导深度，甚至在不经意间传递与主流价值观相悖的信息。例如，在解答毕业生关于职业选择的伦理困惑时，AI的回答若仅基于数据统计的最优解而忽略价值维度，便可能强化功利主义倾向而非引导学生思考职业的社会贡献。

（三）教育主体层面：教育主体人工智能素养不足与技术依赖风险

生成式人工智能的有效应用，有赖于教育主体具备相应的人工智能素养与价值判断能力，而当前这一方面存在明显短板。其一，教育工作者人工智能素养参差不齐。高校辅导员与思政教师普遍面临“人数少、事务杂、压力大”的现实困境，日常工作被大量事务性咨询填满，虽然AI辅导员作为“电子同事”可提供标准化服务以减轻负担，但部分教师对AI技术的认知与运用能力仍有待提升。若教育者缺乏对算法逻辑的基本理解，便难以识别和纠正AI生成内容中的价值偏差，也难以将技术工具真正服务于育人目标。其二，技术依赖风险可能导致主体性弱化。汪金英等学者指出，技术依赖会引发主体性危机——过度依赖AI技术可能导致学生陷入被动学习模式，削弱自主思考能力；教师角色也可能因技术工具替代基础教学功能而面临“去专业化”危机。在毕业生思政教育中，若教育者过度依赖AI生成的标准化内容而放弃个性化思想引导，将育人工作简化为数据运维，便可能丧失“精准思政”的敏锐感知力，导致人文关怀的缺位和教育温度的流失。正如宋小洪所警示的，生成式人工智能可能带来智能依赖下的异化危机，需要坚持超越机械思维回归德性主体。此外，学生还可能因长期与AI交互而造成人际互动降低、道德情感淡漠，进一步加剧思政教育中情感共鸣的缺失。

三、生成式人工智能赋能高校毕业生思政教育的路径

面对技术应用、内容生成与教育主体三个层面的困境，需要从技术优化、主体赋能、机制协同与内容创新四个维度系统发力，构建生成式人工智能赋能高校毕业生思政教育的实践路径。

（一）优化技术应用：破解算法偏见与数据化规训风险

技术层面的优化是化解困境的基础。首先，需深化算法技术创新研发，规范教育内容生产。通过改进算法模型的训练数据集，在数据源层面注入符合主流价值观的思政素材，确保AI生成内容的价值导向正确性。汪金英等学者提出，应从深化算法技术创新研发、规范教育内容生产入手，探寻生成式人工智能赋能高校思想政治教育模式创新的实践进路。具体而言，可组建思政教师、伦理专家与行业代表构成的审核团队，对AI推荐的思政内容与就业信息进行把关，确保优先推荐国家重点领域岗位，排查不良导向内容。其次，需完善毕业生画像系统，突破浅层行为数据局限。祖孟媛等学者建议，应以涵养主体素养与优化制度框架助推教育对象的定位校准，以改进语料数据库与强化价值导向推动教育内容的供给优化。实践中，可增加深度访谈、心理测评等数据来源，构建“行为+思想+心理”多维度画像，将毕业生关注特定话题的行为细分为不同需求类型，避免标签化判定与价值判断偏差。同时，建立AI内容审核机制，定期对AI推荐系统的输出进行价值评估，确保技术应用始终服务于育人目标。此外，明确AI“辅助”而非“替代”的原则。对存在价值观冲突、严重心理问题等复杂思想困惑的毕业生，必须由思政教师与心理导师开展人工干预。向毕业生公开AI画像与推荐逻辑，设置画像查询功能，允许毕业生查看判定依据并对不合理标签、推荐提出异议，提升对AI技术的信任度，从而在技术效率与人文关怀之间实现有机平衡。

（二）提升主体素养：增强教育者与受教育者的人机协同能力

教育主体素养的提升是化解困境的关键环节。一方面，需提高教育主体人工智能素养，增强人机协同效能。针对辅导员与思政教师，围绕就业政策解读能力、心理疏导技巧、AI工具使用能力三大核心模块开展专项培训。邀请教育部门专家解读基层就业补贴政策、新职业扶持措施；邀请心理专家教授毕业季焦虑疏导、挫折心理干预方法；邀请AI技术专家指导毕业生画像系统操作与AI内容审核流程。通过培训使教育者能够识别和纠正AI生成内容中的价值偏差，将技术工具真正服务于育人目标。

另一方面，需强化受教育者的主体性与批判性思维。应引导学生掌握算法运作的基本原理及技术局限性，培养其对AI生成内容的辨识能力与批判性思维。创设“算法偏见辨析”“技术伦理辩论”等开放性议题，引导学生运用辩证唯物主义分析人工智能的社会影响，避免陷入被动学习模式与“信息茧房”困境。同时，应重视师生面对面的情感交流在思政教育中的不可替代性，将人工智能处理的标准化信息与个性化的线下交流相结合，强化师生之间的情感联结，防止因过度依赖AI而弱化人际互动与道德情感的培养。

（三）构建协同机制：打破教育孤岛化格局

生成式人工智能赋能思政教育的有效落地，有赖于多元主体的协同联动。在高校内部，需由学校党委牵头，整合思政教师、就业指导教师与专业教师三类主体，共享毕业生求职状态、思想动态、学业进展等数据，制定“一人一策”帮扶方案。例如，针对考研失利且情绪低落的毕业生，思政教师通过心理思政课程开展思想疏导，就业指导教师结合AI就业画像推荐适配岗位，专业教师提供调剂信息与职业技能提升建议；针对灵活就业迷茫的毕业生，思政教师解读新职业目录，就业指导教师对接企业资源，专业教师提供专业技能适配建议。

在外部协同层面，需强化家校社联动。定期召开毕业生家长线上座谈会，解读多元就业观与国家就业政策，引导家长调整对编制、公务员岗位的单一期待，化解家庭期待与学校教育之间的理念冲突。同时，与企业、基层单位共建思想政治教育实践基地，让毕业生在实习、入职前提前感受职场思政氛围，减少入职后价值观冲突。通过校内协同与家校社联动，形成育人合力，避免教育碎片化。

（四）创新内容体系：以毕业生现实需求为导向重塑教育供给

内容创新是提升生成式人工智能赋能效能的根本保障。一方面，需以毕业生现实需求为导向，将思政教育与就业指导深度融合。在内容层面，应围绕“卡脖子”领域人才需求、乡村振兴岗位机会等主题，采用政策宣讲与典型案例相结合的方式，帮助毕业生直观认识个人理想与国家需要的一致性。例如，宣传基层就业典型人物的事迹，让毕业生理解职业选择的价值维度，打破对高薪企业、体制内岗位的单一追求。另一方面，需适配Z世代特征优化教育内容的呈现方式。运用VR、AR等技术还原脱贫攻坚、科技报国等场景，将抽象理论转化为具象体验；针对毕业生碎片化时间较多的特点，在就业APP、校友社群等平台推送1分钟思政微课，内容涵盖奋斗案例、职场伦理知识。同时，开设毕业季心理思政专题课程，组建思政教师与心理专家构成的双师团队，在传递奋斗精神的同时教授焦虑调节方法，构建“挫折认知—心理调适—重拾信心”的能力闭环。通过内容创新实现思想政治教育与毕业生需求的深度契合，破解理论空洞化与教育疏离感难题。

四、结语

生成式人工智能为高校毕业生思政教育带来了“精准化、场景化、实效化”的新机遇，但其技术应用中的算法偏见、思想政治教育问题、主体关系异化等困境，也对思政教育的本质与目标提出挑战。推进生成式人工智能与高校毕业生思政教育的深度融合，不能简单追求“技术叠加”，而需坚守“立德树人”根本任务，以“价值引领”驾驭“技术工具”，通过技术治理防范风险、素养提升强化能力、机制创新保障长效。唯有如此，才能充分释放生成式人工智能的技术红利，构建“人机协同、育人为本”的智能思政生态，引导高校毕业生在数字化时代树立正确的就业观、价值观，将个人职业理想融入国家发展大局，成长为堪当民族复兴大任的时代新人。

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