引言

数字技术与教育领域的深度融合，已成为推动高等教育变革的重要力量。生成式人工智能凭借文本生成、内容创作、智能交互、数据分析等能力，快速渗透课堂教学、实践育人、管理服务、学术研究等环节，重塑教育形态与育人模式。高校思想政治教育作为落实立德树人根本任务的核心环节，承担着价值引领、思想塑造、精神培育的关键使命，具有鲜明的思想属性、价值导向属性与人文情感属性。

生成式人工智能的普及应用，在丰富思政教育资源、提升教学效率、拓展育人空间的同时，也因其算法黑箱、内容不可控、价值中立性等技术特征，与思政教育的本质要求形成内在张力，引发一系列复合型风险。当前，高校对生成式人工智能的应用仍处于探索阶段，风险识别不全面、防控机制不健全、应对策略不系统等问题较为突出，如何科学认识风险、有效化解风险、实现技术赋能与价值引领协同发展，已成为高校思政教育必须回应的时代课题。

一、生成式人工智能在高校思政教育中的应用现状

生成式人工智能凭借自然语言处理、内容自动生成、智能交互、数据分析等核心能力，正快速融入高校思想政治教育的课堂教学、实践育人、日常管理与思想引领全过程，逐步从“辅助工具”转变为“重要支撑”。

（一）主要应用场景

当前生成式人工智能在高校思政教育中的应用已形成教学资源生产、智能互动服务、教学管理评价三大核心场景，覆盖思政课教学、日常思政教育、学生成长指导等全流程。

教学资源智能生成与创作：依托大模型快速完成思政课件制作、典型案例整理、理论讲稿撰写、主题教育文案、党课团课材料、时事热点解读等内容生成，大幅降低教师备课与素材整理的时间成本，成为思政教育内容供给的重要辅助手段。

智能交互与个性化辅导：通过 AI 聊天机器人、智能助教等工具，为学生提供思政知识点答疑、学习计划制定、心理状态疏导、价值困惑回应等在线服务，实现全天候、无障碍、个性化陪伴式指导，有效延伸思政教育的时间与空间边界。

教学管理与数据化评价辅助：运用于作业自动批改、答题情况统计、学习行为分析、课堂效果反馈、思想动态监测等管理环节，借助数据画像实现对学生学习状态、思想倾向、参与程度的量化分析，推动思政教育从经验判断走向数据支撑。

整体来看，生成式人工智能的应用主体已覆盖思政课教师、专职辅导员、学生工作管理者及全体在校学生，应用场景从零星尝试走向常态化使用，成为高校思政教育数字化转型的重要标志。

（二）应用成效

生成式人工智能为高校思政教育提质增效提供了重要技术支撑，呈现出多方面积极成效：

显著提升教育资源供给效率：快速生成多样化、标准化思政素材，缩短内容创作周期，丰富案例、视频、文本等教育载体，让教师从重复性劳动中解放，把更多精力投入价值引领与思想引导。

增强思政教育的吸引力与参与度：以智能对话、互动问答、个性化推送等形式，改变传统单向灌输模式，提升学习趣味性与互动性，有效激发学生的学习主动性与接受度。

打破时空限制实现泛在化学习：摆脱课堂、教室、课时的物理约束，支持学生随时随地开展自主学习，满足不同基础、不同需求学生的个性化学习诉求，提升教育覆盖面与可达性。

推动育人方式向精准化转型：借助数据分析把握学生学习短板、思想困惑与关注热点，为因材施教、精准施策、靶向育人提供依据，推动思政教育从 “大水漫灌” 转向 “精准滴灌”。

（三）存在的突出问题

在快速应用的同时，生成式人工智能与思政教育的融合也暴露出四方面突出问题，制约育人质量与安全保障：

理念认知存在偏差，技术本位倾向明显：部分师生过度放大技术工具效用，将生成式人工智能等同于 “高效替代品”，忽视思政教育价值引领、思想塑造、情感浸润的本质，出现重技术轻内涵、重形式轻内容、重效率轻深度的认知偏差。

技术与教育融合层次较浅，浅层应用居多：多数应用仍停留在工具替代、内容搬运、流程简化的表层阶段，未能与思政教育的理论逻辑、价值逻辑、实践逻辑深度结合，缺乏围绕思想引领、理想信念教育、价值观念塑造的系统性创新。

风险防范意识普遍薄弱：师生对生成式人工智能可能带来的思想风险、信息失真风险、学术诚信风险、伦理失范风险认知不足，缺乏信息辨别能力、风险警惕意识与技术使用自律性，容易在无意识中陷入风险情境。

制度规范与监管体系严重缺失：高校层面尚未形成统一、明确、可执行的生成式人工智能使用规范，在内容审核、伦理审查、使用边界、责任认定、风险预警、违规处理等方面缺乏制度安排，存在明显的监管空白与管理滞后。

二、生成式人工智能与高校思政教育的风险耦合分析

（一）风险耦合的内涵与机理

风险耦合是指生成式人工智能的技术特性与思政教育的教育属性相互作用、相互放大，导致单一风险演化成复合风险、局部风险扩散为系统风险的动态过程。生成式人工智能具有内容自动生成、算法不透明、传播高效化、应用泛在化等特征，与思政教育的思想性、价值导向性、情感交流性、主体教育性要求形成冲突，在教育目标、内容、方法、主体、环境等层面形成风险耦合，直接冲击立德树人根本目标。

（二）风险耦合的主要表现

在生成式人工智能快速融入高校思政教育的过程中，受技术特性、应用理念、监管机制等多重因素制约，技术风险、教育教学风险、伦理道德风险、学生心理风险等逐步显现，四类风险相互交织、叠加放大，严重制约思政教育育人质量与思想领域安全保障能力。

技术风险凸显，监管与防控能力严重不足：生成式人工智能存在算法黑箱、内容不可控、数据安全隐患、信息溯源困难等固有技术缺陷，易产生虚假信息、错误观点、不良内容。高校普遍缺乏针对性技术筛查、内容审核与风险预警工具，对技术滥用、内容篡改、隐私泄露等风险防控能力薄弱，技术应用处于“裸奔”状态，为思政教育安全埋下重大隐患。

教育教学风险突出，育人本质与教学深度被弱化：技术应用普遍停留在工具替代、流程简化的浅层阶段，与思政教育理论逻辑、价值逻辑、实践逻辑融合不足。部分课堂过度依赖 AI生成内容，导致教学碎片化、形式化、同质化，师生面对面交流减少、思想互动弱化、价值引领虚化，出现教学目标偏离、教育深度不足、育人效果下降等问题，背离思政教育立德树人的核心要求。

伦理道德风险蔓延，价值导向与学术诚信受到冲击：生成式人工智能价值中立、无立场判断的特性，易引发错误思潮渗透等伦理风险。同时，AI 辅助写作、自动生成作业等功能被滥用，导致学术不端行为增多，学生诚信意识淡化、责任观念弱化。校园伦理审查机制缺失，进一步加剧价值误导、伦理失范、学术失序等风险蔓延。

学生心理风险加剧，自主思考与情感发展受到抑制：学生长期依赖AI完成学习、思考、表达任务，易形成思维惰性与技术依赖，丧失独立判断、自主探究、深度思考能力。过度人机交互替代人际互动，还会导致学生情感表达弱化、共情能力下降、心理疏离感增强，出现注意力分散、价值困惑、心理惰性、人文素养缺失等问题，不利于青年学生健全人格与健康心理的培育。

三、生成式人工智能与高校思政教育风险的解耦策略

（一）政策规制解耦：健全制度规范体系

建立健全适配高校教育场景的生成式人工智能应用法律法规与政策制度体系，明确技术应用的准入标准、使用边界、责任主体与监管流程。教育主管部门与高校应加快出台校园生成式人工智能使用管理办法，将技术应用纳入教育法治框架，强化顶层设计与刚性约束，通过制度化、规范化手段实现对生成式人工智能在思政教育领域应用的全流程监管，从制度源头防范价值偏差、内容失实、伦理失范等风险，确保技术应用始终服务于立德树人根本方向。

（二）技术监管解耦：构建智能防控平台

强化对生成式人工智能的全链条技术监管与常态化伦理审查，建立内容真实性、价值导向、信息安全三位一体审核机制。依托大数据、语义分析、智能筛查等技术手段，搭建适配思政教育的内容风控平台，对 AI生成文本、素材、观点进行自动检测、实时校验与溯源追踪，严格过滤错误信息、虚假内容、不良导向，确保生成内容权威可靠、立场正确、价值合规，以技术手段守住思政教育内容安全与思想领域安全底线。

（三）教育优化解耦：创新思政育人模式

坚守思政教育价值引领本质，推动教育理念、教学方式与育人模式系统性创新。坚持以学生成长为中心，合理运用生成式人工智能丰富教学形式、拓展教育场景，同时强化思想引领与价值引导，将自主思考、理论辨析、实践体悟置于核心位置，避免技术替代深度思考、弱化人文交流。通过课堂改革、实践育人、文化浸润相结合，不断增强思政教育的思想性、理论性与亲和力，实现技术赋能与育人目标有机统一。

（四）能力提升解耦：强化师生数字素养

全面提升思政教育工作者的数字素养、技术应用能力与风险应对能力，通过专题培训、教学研讨、实践演练等方式，帮助教师熟练掌握生成式人工智能使用规范、内容甄别方法与应急处置技能，使其能够主动应对技术带来的新挑战。同时面向学生开设信息素养、批判性思维、学术诚信等相关课程，强化信息辨别、理性判断、自主思考能力训练，提高学生对 AI生成内容的甄别、筛选与反思能力，从主体层面筑牢风险防控根基。

（五）协同共治解耦：形成全员防控格局

构建政府、学校、院系、师生、技术企业多方参与的协同治理体系，整合宣传、网信、教务、学工、二级学院等校内力量，形成跨部门、全流程、常态化风险防控机制。强化校内外协同联动，完善技术供给、内容审核、伦理监督、教育引导、风险处置闭环，推动形成全员参与、全程管控、全面覆盖的风险治理格局。在协同治理中持续强化价值引领，引导师生树立正确技术观，提升自主思考与理性运用技术的能力，实现风险有效化解与育人质量同步提升。

随着生成式人工智能持续迭代升级，新风险、新挑战将不断出现。未来研究应持续跟踪技术发展动态，深化风险耦合机理研究；加强实证调研与实践检验，提升解耦策略的适用性与实效性；推进跨学科协同创新，为人工智能时代高校思政教育创新发展、培养担当民族复兴大任的时代新人提供更加坚实的理论与实践支撑。

参考文献：

1. [1] 任聪.人工智能时代大学生思想政治教育的创新发展研究[J].世纪桥,2025(14):100-102.
2. [2] 张宇.基于人工智能技术的高校思想政治教育创新研究[D].兰州交通大学,2025.
3. [3] 梁琪,杨果.人工智能大模型时代思想政治教育创新发展的实践样态与推进路径[J].科教文汇,2025(07):1-5.
4. [4] 牛媛媛.基于生成式人工智能的高校思政教育工作研究[J].淮南职业技术学院学报,2024,24(03):1-3.
5. [5] 潘建红,祝玲玲.生成式人工智能赋能高校思政课的风险生成及规避[J].思想政治教育研究,2024,40(03):94-100.
6. [6] 罗忠锐.生成式人工智能赋能高校思政教育高质量发展的实施策略[J].哈尔滨师范大学社会科学学报,2025,16(03):171-178.
7. [7] 沈壮海.论思想政治教育的本质与规律[M].北京:人民出版社,2020.