引言

在全球化、信息化以及社会转型的宏观背景下，思想政治教育（以下简称“思政教育”）正面临着前所未有的发展机遇与挑战。党的二十届三中全会审议通过的《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》明确指出，要“形成网上思想道德教育分众化、精准化实施机制”。在这一过程中，智能传播格局的深度演进不仅重构了社会主体的生存方式，还深刻影响了其认知模式。基于此，分众化思想政治教育作为一种应对教育对象数字化生存特征的结构性策略应运而生。网络空间的思想道德教育亟需突破传统的“大水漫灌”模式，转向“精准滴灌”的分众化实践路径。这种数字化转型中的教育策略调适，实质上是思想政治教育现代性重构的重要表征。

马克思在《资本论》第二卷中揭示：“空间构成劳动资料与劳动对象存在的物质条件，是生产过程中不可或缺的要素”，这一论断深刻揭示了空间在资本积累过程中的物质基础作用。恩格斯在《反杜林论》中进一步阐释时空的哲学本质：“时间和空间作为物质存在的基本形式，构成人类认知客观世界的先验框架”。两位马克思主义的奠基者都深刻揭示了空间在社会存在和社会生产生活中的价值意蕴。在教育领域，AIGC的出现为思政教育的创新发展提供了新的契机。在这一背景下，分众化、精准化的教育策略不仅是应对数字化生存特征的必要手段，更是推动思政教育现代性重构的重要路径。

一、分众化思政教育面临的困境阐释

分众化教育是一种基于学习者个体差异，采取针对性教学策略的教育理念。它强调尊重受教育者的主体地位，关注受教育者的个性化需求，通过差异化教学实现教育目标。在思政教育领域，分众化强调根据受教育者的个体差异，分众化教育模式强调基于受众群体的异质性特征进行差异化施策。AIGC技术，即通过人工智能算法，能够自动创作诸如文本、图像、音频、视频等各类内容的技术。它具有高效性、个性化和创新性等特征，能够快速生成大量高质量的教育内容，并根据用户需求进行个性化定制。在思政教育中，AIGC技术可以用于教学内容生成、学习路径规划、教学场景设计等多个方面，为教育创新提供技术支持。新一轮科学技术革命的发展引起了教育学界的探讨与争鸣。尤其是人工智能、云计算和脑科学等一系列新兴科学技术的发展，使教育界重新思考教育活动变革。

（一）受众差异难题：多维群体分化带来的教育适配困境

数字化推动社会群体呈现多维分化特征，年龄结构、职业分布、教育背景、媒介使用习惯差异显著，形成多重认知鸿沟与需求张力，给分众化实施带来现实阻碍。

1.群体分化加剧的认知鸿沟

在数字化转型进程中，社会群体呈现出多维分化的新特征。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）第54次调查报告，我国网民群体在年龄结构（青少年占19.2%）、职业分布（学生群体占比最高达21.9%）、教育程度（大专及以上学历占11.4%）等方面存在显著差异。这种分化导致不同群体对思政教育的认知基础形成“代际差”（如Z世代与银发群体）、“职业差”（如新业态从业者与传统产业工人）、“教育差”（如高知群体与基础教育群体）三重认知鸿沟。

2.需求差异引发的价值张力

马克思主义人学理论强调教育应遵循人的发展规律。当前不同群体的思政教育需求呈现“需求光谱”特征：党员干部聚焦党性修养提升，青年学生渴望价值观引导，产业工人侧重职业道德培育。这种需求差异导致教育供给的“标准化”与受众需求的“个性化”形成结构性矛盾，造成教育实效的边际递减。

（二）信息过载困境：注意力经济下的传播效能衰减

1.信息茧房效应的强化机制

桑斯坦的信息茧房理论在算法推荐时代得到强化。思政教育信息在商业平台的传播竞争中，面临娱乐化内容（占比38.6%）的流量挤压。目前，理论类内容平均完播率显著低于娱乐类内容，算法推送机制使不同群体陷入信息孤岛：青少年社交媒体中娱乐话题占比超60%，而政务类信息仅占3.8%。某高校调查发现，学生通过微博获取时政信息的比例从2018年的42%降至2023年的17%，代际信息获取渠道的割裂加剧认知偏差。

2.注意力稀缺的认知挑战

神经传播学研究显示，数字原住民的持续注意力时长已缩短至8秒。在“多任务处理”成为常态的传播环境中，思政教育面临“深度阅读危机”——某高校调查显示，仅12.7%的学生能完整阅读万字理论文章。某省级学习平台数据显示，娱乐类内容平均停留时长是理论类内容的3.2倍。大学生群体中，能完整观看20分钟思政慕课视频的比例不足8%，碎片化阅读习惯导致深度认知难以形成。

（三）教育形式固化：传统范式数字化转型迟滞

1.单向灌输模式的传播困境

基于拉斯韦尔5W模式的传统教育，在互动传播时代面临“传播逆差”。某地党校的调研数据显示，讲授式教学的知识留存率仅为28%，显著低于情景模拟教学（65%）和实践教学（72%）。教育主客体的“数字代差”进一步加剧传播隔阂，45岁以上的思政工作者中仅37.2%能熟练使用新媒体工具（教育部2022年数据）。

2.载体创新的技术滞后

元宇宙、AIGC等新技术重塑传播生态的背景下，思政教育的技术应用仍停留在“互联网+1.0”阶段。全国137所重点马院的调研显示，尽管虚拟现实（VR）、人工智能（AI）等技术快速发展，但思政教育的技术融合仍显薄弱。全国137所重点马院中，常态化使用虚拟仿真技术的不足20%；基层单位仍以“公众号+PPT”为主要载体，与Z世代偏好的“沉浸式体验”存在明显代差。

3.话语体系的时代脱节

网络空间的“圈层化”传播催生多元话语体系，青年群体中流行的“梗文化”（如“YYDS”“绝绝子”）形成特有的符号系统。而传统思政话语仍存在“话语悬浮”现象，话语体系的错位削弱传播共鸣。

这些困境的叠加效应导致分众化思政教育陷入“供给—需求”错位、“内容—渠道”失配、“形式—效果”失衡的三重悖论，亟需构建基于数字生态的新型教育范式。这为后续探讨教育理念革新、技术赋能路径、机制创新策略提供了现实依据和理论切口。

二、AIGC赋能分众化思政教育的内在逻辑

（一）技术优势支撑：智能时代教育工具革命

1.内容生产的转换

AIGC技术突破了传统思政教育资源的线性生产模式，构建起“数据驱动—算法生成—动态迭代”的新型知识创造体系。这种转变不仅体现在教学素材的数量级增长，更在于其实现了从“人找知识”到“知识适人”的质变。通过语义网络与认知逻辑的深度耦合，AIGC能够将抽象意识理论转化为具象化的认知图式，在保持理论内核的同时创新表达形态，形成适应数字原住民思维特征的“理论界面”。

2.教育关系的结构重塑

智能技术的介入重构了教育主客体间的互动范式，将单向度的知识传递升级为双向建构的意义生产。AIGC支持的智能助教系统通过持续追踪学习者的认知轨迹，建立起动态的“数字镜像”，使教育者能够透视群体认知领域。这种穿透性分析能力打破了传统思政教育中“群体画像模糊”的困境，为精准把握思想动态提供了技术支撑。

（二）分众化需求契合：教育供给侧智能化演进

1.群体认知的智能解构

AIGC通过解构不同群体的认知惯习与接受偏好，实现了教育供给的精准细分。针对青年群体的“视觉化叙事”、面向党员干部的“问题导向型解析”、适应产业工人的“场景嵌入式教学”，本质上是对马克思主义大众化传播规律的智能践行。这种分众适配不仅停留在内容表层，更深入到认知心理层面，通过算法模拟实现教育供给与接受预期的同频共振。

2.教育效能的动态平衡

智能系统构建的“需求—供给”反馈闭环，形成了思政教育的自适应调节机制。传统分众化教育受限于人力成本的刚性约束，往往陷入全面和精准的二元对立。AIGC通过算法实现了教育资源的智能调配，在保证群体覆盖广度的同时提升了个体适配精度，破解了规模化教育与个性化需求的固有矛盾。

（三）教育创新驱动：意识形态传播数字化转型

1.传播范式的代际跃迁

AIGC推动思政教育从“话语传播”向“意义建构”全方位转型，创造了虚实交融的新型教育场域。智能技术生成的沉浸式体验空间，将思想政治教育从理论阐释升维至情感共鸣层面，实现了认知接受与价值认同的有机统一。这种转变本质上是对马克思主义“灌输论”的智能化诠释，在保持理论彻底性的同时增强了传播穿透力。

2.教育生态的系统重构

智能技术的深度应用催生了思政教育新生态。教育主体从单一施教者扩展为“人类教师+智能系统”的共生体，教育过程从阶段式传授进化为持续性伴学，教育评价从结果测量转向过程诊断。这种生态变革不仅改变了教育实施方式，更重新定义了信息化时代思想政治教育的本质特征。

AIGC赋能分众化思政教育，本质上是马克思主义教育思想在智能时代的方法论创新。这种创新既遵循“因事而化、因时而进、因势而新”的教育规律，又彰显了技术变革背景下思想政治教育的实践智慧。未来发展的关键，在于持续深化对“人机协同”教育机理的规律性认识，在坚守育人初心的前提下，构建具有弹性和张力的智能思政生态系统。

三、AIGC赋能分众化思政教育的多维路径

在数字化转型背景下，人工智能生成内容技术为分众化思想政治教育创新提供了新的技术路径。本研究基于马克思主义认识论和教育方法论，构建AIGC技术支持下的个性化思政教育模型。通过内容生产、信息甄别以及教育应用三种维度，在“技术敏锐度”和“政治判断力”之间找到平衡点，有效提升新时代思想政治教育的针对性和实效性。

（一）内容生产维度：重构思想政治表达数字范式

AIGC不是简单的课件生成器，而是思政话语体系的“翻译中枢”。它能将《共产党宣言》的经典论述转化为Z世代的“弹幕体”解读，把脱贫攻坚成就拆解成快递小哥的“送货路线图”叙事。在基层调研时发现，某高校用AI将“新发展理念”生成快递柜互动视频，学生扫码取件时就能完成理论学习。这种“生活场景植入”的创作思维，正在突破“教室—课本”的传统内容边界。AIGC还可以创建模拟社会场景，让学生在其中扮演不同的角色，生成式人工智能介入教育场域形成了“人—机—人”节点平等的关系网络。

（二）信息甄别维度：构建数字空间思想安全滤网

在校园论坛舆情监测中发现，AIGC能比人工提前3-5小时识别出隐蔽的历史虚无主义话术。某系统通过语义关联分析，将“改革开放前后对比”类讨论自动关联到权威文献库，当偏激观点出现时即时弹出理论溯源卡片。这种及时更正比事后封堵更具教育意义。

在某市青少年网络行为调研中，发现AI推荐系统存在“泛娱乐化”倾向。当学生搜索“马克思主义”时，推送列表中混入大量娱乐八卦内容。建议构建“价值权重模型”，在算法底层植入红色知识图谱，使思政教育内容获得流量加权。不能放任商业算法逻辑侵蚀思想政治教育阵地。又如，人工智能批阅系统利用核心算法能够快速对学生论文给出最终分数和总评，并且习作批阅客观、准确且权威。这类系统更重视语法表达，侧重作业的知识性，但是思政课融政治性、知识性和价值性于一体，人工智能无法掌握这类判分标准，如果使用不当，一个文笔不佳的学生很可能会判定低分。

（三）教育应用维度：重塑人机协同教学生态

参与某国企党员培训系统设计时，让AI根据学员“学习轨迹热力图”动态调整教学策略：对常驻理论模块的学员推送实践案例，对偏好视频学习的干部生成互动测试。三个月后，80后学员的理论应用能力提升显著，60后学员的数字素养同步提高。这种“双向适应”打破了传统教学的年龄壁垒。

在某社区试点中发现，老年党员更接受AI语音助手“晨间播报+晚间问答”模式，而大学生群体偏好虚拟形象“闯关学习”。建议开发“AI学习画像”系统，不仅记录答题正确率，更要分析观点表达中的价值取向变化。我在指导毕业论文时，已尝试用AI分析学生理论运用能力的成长曲线，这比传统考核更能揭示思想内化过程。以“新质生产力”概念教学为例，当系统检测到学习者存在“技术决定论”认知偏差时，可自动生成恩格斯《自然辩证法》中“劳动创造了人本身”的经典论述，并结合当代技术哲学前沿研究成果进行阐释矫正。

技术赋能不能止步于工具革新，更要着眼于认知范式的转换。AIGC与思政教育的深度融合，本质上是在数字文明时代重构思想政治教育传播的“毛细血管”。让AIGC既成为教育创新的加速器，又不沦为消解理论深度的粉碎机。

四、结论与展望

以ChatGPT为代表的人工智能内容生产（AIGC）的迅猛发展，为新时代思想政治教育数字化转型创造了新契机。这既是技术逻辑与教育规律碰撞的产物，也是思想价值观传播数字化转型的必然选择。当前实践中，技术红利与潜在风险并存：一方面，AIGC通过内容生产革新、信息精准触达、教学关系重构，为解决教育分众化难题提供了新工具；另一方面，技术依赖导致的主体性弱化、算法偏见引发的信息茧房、数据滥用造成的伦理失序等问题，正成为制约发展的现实困境。这种矛盾本质上是工具理性与价值理性在思想政治教育领域的投射，要求我们既要拥抱技术创新，又要警惕技术异化，在“用得好”与“守得住”之间把握平衡。

数字思政空间扩展了思想政治教育空间分布。思想政治教育空间总是随着自身的发展而不断扩充并更加广阔。AIGC赋能分众化思政教育的理想形态，应是兼具技术锐度与理论厚度的“智慧教育体”。它不仅实现“千人千面”的内容供给，更能通过深度学习捕捉群体思想演变的细枝末节，为教育决策提供预见性支持。当技术工具真正成为马克思主义大众化的“毛细血管”，当算法逻辑与育人规律达成深度默契，我们或将在数字文明时代见证思想政治教育从“精准滴灌”到“生态涵养”的范式跃迁。

未来，AIGC在思政教育领域的研究还需要进一步深入。一方面我们还需要继续加强对AIGC技术与思政教育深度融合的理论研究，探索并把握AIGC技术在思政教育中的应用规律和发展趋势，为实践打下更坚实的理论基础。突破点在于：如何让人工智能的“算”与思政工作者的“育”产生化学反应，最终催生出具有中国特色的数字时代思想政治教育新形态。另一方面，我们还需要加强实证研究，通过大规模的教育实验和数据分析验证AIGC技术在思政教育中的有效性和可行性，为AIGC技术的优化和推广提供科学的行动依据。同时，思想政治教育也要紧密结合AIGC时代的现实境遇，牢牢把握创新实践的辩证性、能动性、对象性特征，抢抓技术发展浪潮中的新机遇。这一进程既需要技术迭代的勇气，更考验坚守初心的定力——唯有让技术服务于“培养什么人”的根本之问，AIGC才能真正成为照亮时代新人成长道路的“数字火炬”。

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