引言

高校思政课是落实立德树人根本任务的关键课程，其教学质量直接关系到青年学生世界观、人生观、价值观的养成，对社会发展与国家长远建设具有基础性、战略性意义。当前，数字化转型不断深入，新一代信息技术发展迅速，人工智能正全面渗透到社会生产生活的各个领域。教育作为重要的社会实践场域，也迎来与人工智能深度融合的关键阶段。人工智能在教育场景中的广泛应用，正在深刻重塑教育理念、教学形态与育人方式。习近平总书记指出：“中国高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新。”将人工智能合理、有效地融入思政课教学中，既是顺应教育信息化发展的时代要求，也是破解传统思政课吸引力不足、针对性不强、感染力不够等现实难题的重要路径。在此背景下，系统把握人工智能为思政课带来的发展机遇，理性审视技术应用中存在的风险与困境，并探索科学可行的优化策略，已成为新时代高校思政教育创新发展亟待解决的重要课题。

一、人工智能为高校思政课带来的发展机遇

人工智能的快速普及与深度应用，突破了传统思政课在资源、方法、空间上的多重限制，从教学资源供给、教学方式变革、教学环境升级三个核心层面，为思政课高质量发展打开了新空间，也为落实立德树人根本任务注入了新的技术动能。

（一）实现教学资源高效扩容

教学资源是开展思政课的基础条件，其丰富程度、时效水平与适配能力，直接影响育人效果的实现。当前，传统思政课资源主要依赖教材及配套课件，存在更新速度滞后、呈现形式单一等突出问题，难以满足当代大学生多样化、个性化的学习需求，这在一定程度上削弱了思政教育的吸引力与说服力。人工智能技术的引入，为破解上述困境提供了技术支撑。其一，大数据技术能够有效推动思政教学资源的系统整合与动态更新。通过对海量思政素材进行合理筛选与深度处理，可将分散的信息重构为结构化的资源体系，提升师生的检索效率与使用便捷度。同时，该体系可对党的创新理论成果、重大时政议题及先进典型事迹作出快速响应与动态更新，有效扭转传统资源更新迟缓、理论衔接滞后的被动局面，确保教学内容始终与时俱进，切实增强其时代性与感召力。其二，生成式人工智能的应用，有助于推动教学资源供给向精准化方向转变。新时代大学生精神诉求日趋多样化，客观上要求思政教学资源具备更强的针对性与适配性。基于对学生学习行为与认知水平的动态分析，生成式人工智能能够自动生成适配不同学生知识基础的课件、习题和拓展材料，实现学生需求与教学内容的精准对接。这一机制推动了思政课教学模式从“大水漫灌”向“因材施教”的转变，落实了“精准思政”的教育理念。其三，人工智能拓宽了思政课教育资源的共享边界。人工智能以万物互联的开放性优势，可汇聚整合分散于各校域、区域间的思政课教学资源，转化为可广泛共享的数字化公共资产，拓宽流通渠道。同时，便捷高效的接入方式降低了师生获取优质资源的经济与时间成本，对于缩小区域及校际间的资源配置差距具有积极意义。

（二）推动教学方法创新变革

教学方法是落实思政课育人目标的关键载体，其灵活性与针对性，直接影响理论入脑入心的效果。当前，传统思政课堂多以教师单向讲授为主，互动有限、反馈滞后，难以激发学生的深度思考。借助智能分析、实时交互与个性化推荐，人工智能可构建趣味性、精准性与即时反馈兼备的教学新形态，提升育人针对性，推动思政课从“被动灌输”向“主动赋能”转型。第一，AI技术推动精准化教学模式落地。通过智能终端与课堂互动设备，系统可采集学生课堂表现、答题情况、专注程度及学习时长等数据，经算法分析生成学情画像，帮助教师把握学生的共性困惑与个性短板，进而调整教学重点与节奏，实现因材施教，破解传统课堂“一刀切”“满堂灌”的局限。第二，AI技术催生沉浸式、互动式教学新形态。借助VR/AR等技术，可重现革命历史现场、重大时政事件、时代楷模工作一线等场景。例如，VR还原长征关键战役或遵义会议等历史现场，让学生得以“进入”其中，亲历关键抉择的复杂情境，在身临其境中深化情感与价值认同，消解传统课堂的枯燥感。第三，AI技术助力学生开展自主化深度学习。智能学习平台可依据学情定制学习方案，推送适配资源，跟踪进度并反馈效果，形成线上线下融合的混合式学习体系。这一模式突破课堂时空限制，引导学生从被动接受转向主动建构认知，思政教育的覆盖面与影响力随之拓展，课上讲授与课下研习的育人链条更加完整。

（三）促进教学环境智慧升级

传统高校思政教学以线下固定课堂为核心，场地条件有限、教学形式单一，难以适配新时代大学生个性化的学习需求，也无法满足高校高质量育人的发展要求。人工智能与思政教育的深度融合，有效打破了传统课堂的固有局限，推动教学场景迭代升级，构建起线上线下协同、人机辅助互补、管理精准高效的智慧育人环境，助力思政教学提质增效。物理课堂的智能化改造是教学环境升级的核心基础。高校智慧教室搭载智能交互白板、课堂录播、学情行为分析等设备，可全程记录课堂授课与师生互动情况，实时完成学情统计与教学反馈。教师可依托智能监测功能掌握学生听课状态与课堂参与情况，动态调整授课节奏与教学方式，有效活跃课堂氛围，切实提升线下思政课堂的教学质量。线上智慧平台则有效延伸了思政教学的边界。学习通、雨课堂等教学工具覆盖签到、作业、测验、答疑、评价等全教学流程，契合大学生碎片化自主学习的特点。平台依托学生学习数据建立个性化学情档案，精准推送适配的学习资料与巩固内容，有效解决传统课后学习松散、针对性不足的问题，提升线上自主学习的实效性。生成式人工智能进一步拓展了思政教学的时空边界。凭借内容生成与虚拟场景模拟能力，AI可搭建虚实相融、线上线下贯通的立体化育人场域，弥补传统课堂封闭性与线上教学场景单一化的短板。同时，人工智能亦深度融入教学管理环节，通过对教学全流程数据的采集与分析，为方案制定、资源配置、质量监控提供数据支撑，推动教学管理从经验驱动向数据驱动转型。

二、人工智能视域下高校思政课面临的现实困境

人工智能在为思政课带来显著机遇的同时，也因技术应用不成熟、教师能力不匹配、价值导向不清晰、制度规范不完善等问题，引发了教学主体、育人方式、伦理安全等多方面困境。

（一）教师数字素养滞后与人机协同主体性危机

思政课数字化转型的深度与广度，取决于技术与思政课的深度融合，而教师作为这一过程的主要施教者，其数字素养的滞后与人机协同中的主体性失衡，已成为制约数字化范式转型的关键瓶颈。从现实教学场景来看，这种滞后具体表现在：面对智能教学平台推送的学情分析报告，部分教师因缺乏系统训练而忽略其中关于学生认知偏差的关键数据；在使用智慧教室录制功能时，多数留在课堂实录回放，而非用来调整教学策略。有的教师坦言因不熟悉数据可视化工具，不得不将原本可由系统自动完成的学情画像退回到人工手动统计的粗放模式，这并非个别现象，而是教师数字素养断层在思政课堂中的真实投射。当思政课教师数字素养不足时，技术与教学之间便极易陷入“工具嫁接”而非“深度融合”的困境，学情数据的精准捕捉、个性化教学方案的动态生成等数字化转型的核心价值，往往难以在课堂中真正落地。

与此同时，教师数字素养不达标，还在无形中加剧了技术过度应用所引发的主体性弱化危机。部分高校在推进数字化转型过程中，过度依靠智能教学系统的自动化功能，将教学设计、课堂互动方案乃至价值引导的策略框架交由技术逻辑主导，教师的角色由此被窄化为流程的执行者 and 设备的操作者。这种角色错位不仅弱化了教师在教学设计、情感引导、价值塑造等方面的核心能力，更消解了思政教育本应具备的情感温度与价值引领内核，与思政课立德树人的根本初心相悖。更深层次的问题在于，数字素养不足所伴生的技术焦虑，会使部分教师选择回避智能工具的使用，而这种回避又被管理考核体系误读为教学倾向，进而强化了外部力量对教师主体地位的替代倾向。素养滞后、技术焦虑、应用回避与主体弱化之间，由此形成相互牵制、层层传导的负面循环，使思政课数字化转型在推进过程中面临“技术进、育人退”的结构性风险，与立德树人的根本目标渐行渐远。

（二）技术理性过度扩张导致情感共鸣弱化与思政属性偏离

思政课的本质就在于思想性、政治性与情感性的有机统一。人工智能本质上属于工具理性范畴，如果在思政教学场域中过度强调“工具理性”并导致“数据崇拜”，则可能削弱思政课的价值理性，从而引发思政属性偏离的风险。这一困境，集中反映在以下两个维度。其一，技术理性的过度介入，压缩了情感传递的空间，师生之间的情感共鸣随之弱化。当技术逻辑逐步主导教学流程，思政课堂加速向虚拟场景迁移，师生互动越来越多地依赖电子屏幕与线上平台，传统课堂中面对面交流所带来的即时情绪反馈，正被逐步削弱。算法与大数据擅长抓取可量化的学习行为，却难以触及学生内在的情绪波动与心理变化，更无法替代教师以人格魅力和人文关怀所承载的感召力量。VR、AR等技术虽能营造感官层面的沉浸氛围，但体验往往止步于场景复现，难以真正抵达思政课“以情动人、以理服人”的深层要求。其二，技术至上的倾向若不加以节制，还会影响思政教育的核心属性，引发育人方向的偏差。情感共鸣的弱化只是表层，更深层的问题在于，技术逻辑正在从评价机制、学习方式、信息环境等多个环节渗透并重塑思政教学全过程。就教学评价而言，一些院校简单将线上学习时长、习题正确率等指标作为主要考评依据，陷入“数据至上”的误区，忽视了思政课在思想引领与价值塑造上的根本任务；就学生学习层面来看，学生在教学中高度依赖生成式人工智能，可能会弱化其主动思考和批判性思维，不利于自身思想认知的提升。就认知环境而言，算法推荐持续推送同类内容，会强化信息茧房，窄化学生的信息接触面，影响其形成宽广的视野与健全的价值判断。上述三者交互作用，使人工智能赋能思政课的效果逐渐偏离预期，思政育人的价值导向趋于模糊。

（三）数据伦理与安全风险凸显，师生隐私面临泄露滥用威胁

人工智能与思政课的深度融合离不开数据的支撑。在教学过程中，学情数据与个人信息的收集为精准教学提供了便利，但也会产生隐私泄露与滥用的风险。这些风险与当前数据伦理规范、安全技术与管理机制的相对滞后密切相关。具体而言，主要体现在以下三个环节。就数据收集环节而言，一部分平台过度采集问题，超出教学必要范围，违规获取师生的出行、消费等隐私信息。第三方企业主导的智能系统内置数据攫取模块与行为追踪算法，可跨平台捕获学生数字足迹，实质上将教育空间异化为“数据生产车间”，背离了教育数字化初衷。同样需要引起注意的是，知情同意机制存在着比较明显的不足，授权流程往往被简化成默认勾选或者格式条款的形式，师生双方对于数据收集范围以及实际用途缺乏清晰的认知，知情权和选择权难以得到切实的保障。就数据存储与管理环节而言，隐患也同样不能忽视。部分高校还未建立起安全可靠的存储系统，也缺少专业的防护技术，这就容易遭到黑客攻击或者病毒入侵，进而面临数据被泄露或者被篡改的风险。更棘手的是，内部管理权责划分不够清晰，权限管控也不够严格，合作第三方企业的安全水平参差不齐、统一标准缺位，这些因素相互叠加，进一步加大了数据泄露的可能性。最后，在数据使用环节，不合规的操作时有发生。部分数据被挪用于商业推广、广告投放等非教学目的，背离了教育数据服务教学的本职；对学生思想与行为数据的过度标签化甚至片面解读，可能扭曲教学评价的公正性；算法偏见若未能及时纠正，还可能直接引发教学决策层面的偏差，侵害师生合法权益。上述伦理与安全风险，涉及师生个人隐私的保护底线，也直接关系师生对思政课数字化教学的信任程度，进而在更深层次上制约思政课数字化转型的有序推进。

三、人工智能视域下高校思政课的优化路径

面对人工智能与思政课融合进程中的现实困境，需立足立德树人根本任务，坚持价值引领与技术赋能相统一，从主体能力、价值导向、制度保障三个维度协同推进，推动二者从“浅层结合”向“深度融合”迈进，切实提升思政课育人质量。

（一）提升思政课教师数字素养，明确人机协同定位

破解教师能力不足与主体性失衡问题，是实现人工智能与思政课良性融合的关键。核心路径在于双向发力：一方面提升教师的数字素养与育人能力；另一方面明确“教师主导、AI辅助”的人机协同定位，强化教师主体地位，打破“素养滞后—技术焦虑—应用回避—主体弱化”的恶性循环。

第一，重构常态化、精准化的培训体系。将人工智能应用能力正式纳入思政课教师的职业发展通道，从理论灌输转向“边学边练”的实操导向。培训内容应涵盖智能工具的高效使用、学情数据的深度分析以及融合式教学设计等核心模块。借助专题研讨、案例剖析、名师示范与实战演练等多样化形式，确保教师不仅“懂”技术，更能“用”技术。同时，将技术应用水平与教学融合成效纳入年度考核，形成“培训—应用—评估—反馈”的持续改进的循环，激发教师的内生动力。

第二，搭建教研共同体平台，鼓励创新探索。学校可设立专项科研基金，支持教师开展思政课数字化教学相关研究，同时建设跨校、跨区域的教学交流社区，为一线教师提供分享实践经验、交流创新案例的渠道。针对教学中遇到的共性难题，可由人工智能专家与骨干教师组成跨学科攻关小组，共同研发适配思政教学实际需求的专用工具和资源，使科研成果切实转化为教学改进的动力，教师也能在参与中不断提升教研能力。

第三，清晰界定教师与人工智能的功能边界。教师应将工作重心放在价值引领、情感沟通、个性化教学设计等人工智能尚无法替代的核心环节，坚守思政课立德树人的育人初心；人工智能则主要承担资源智能推送、习题自动批改、学习数据统计分析等重复性工作，其定位在于为教师减轻事务性负担、提升教学效率。通过上述分工，教师的主体性与技术的辅助性得以有效结合，从而能够在一定程度上缓解教师能力不足和主体性失衡所带来的现实问题。

（二）坚守立德树人价值理性，防范技术理性消解思政属性

在数智技术日益深入教育领域的今天，如何在借助技术力量增强思政教育实效的同时，守住人的主体性不被技术侵蚀，已成为亟待回应的时代命题，而这一问题的核心，就在于能不能始终坚持立德树人这一价值理性。当前，技术理性过度扩张所引发的情感共鸣弱化、信息茧房窄化认知、唯数据论侵蚀育人本质三重困境，要求我们需要坚持价值理性优先，从教学把关、情感育人、认知破茧和评价纠偏这四个层面入手，系统地采取措施来应对。

第一，建立严格的教学内容价值审查机制，把控好技术入口。对于人工智能生成的教学资源，不能直接采纳使用，而是应该由思政方面的专家和骨干教师组成一个专门的团队，从政治导向是否正确、价值立场是否端正、内容是否真实可靠这几个方面去严格把关，保证进入课堂的教学内容符合主流意识形态的要求。教师在具体使用 these 资源的时候，也不能完全照搬，而是要根据自己所带班级的实际情况、课程的具体进度来做二次加工，还应把自己的理解、思考和情感温度融入进去，不能只是机械地套用或者照搬照抄。

第二，强化线下课堂的情感育人功能，回归教育本真。线下课堂作为教学主阵地，其作用是无法被替代的，因为在真实的课堂场景中，师生之间面对面的眼神交流、言语之间的互动以及情感的传递，都是智能技术很难复制得出来的，而这些东西恰恰是教育最本质、最有温度的部分。教师在课堂教学中，应该用自己的真情实感去感染、引导学生。学生只有感受到老师的真诚和投入，才会真正打开心扉、参与到学习中来。在此基础上，思政课教师也可以合理地借助智能技术来拓展情感沟通的渠道和方式，比如，通过线上答疑、心理疏导延伸育人链条，实现线上线下情感育人的互补联动，弥补人工智能在情感感知与人文关怀方面的短板。

第三，着力破解“信息茧房”困境，拓宽学生认知视野。在思政教育实践中，算法会对学生“标签化”，并通过定向推送强化既有倾向，形成“马太效应”与“回音室”效应，催生信息茧房。这种状况带来的影响是多方面的，不但会限制学生的思想视野，还可能导致其学习兴趣和注意力被锁定在算法的预设范围之内，阻碍健康全面的思想发展。针对这种情况应采取主动干预措施。一方面，智能学习平台应在算法推荐之外，增设“多元观点推送”模块，有意识地引入不同视角、不同维度的学习内容，打破同质化信息循环；另一方面，思政课教学中应增设“算法素养”教育内容，引导学生认识信息茧房的存在及其影响，培养主动搜索、交叉验证、批判性获取信息的能力，帮助学生突破算法束缚，形成全面开阔的认知视野。

第四，改革教学评价体系，纠偏“唯数据论”倾向。传统的思政课评价主要看线上学习时长、习题正确率等量化数据，这种做法虽然便于操作，但难以真实反映学生在思想层面的成长。现在应将学生的情感体验、价值认同、思想提升纳入评价体系，让评价内容更加全面，不能只盯着那些冷冰冰的数字。具体操作上，可尝试建立“量化数据+质性评价”相结合的综合评价模式。量化数据用于记录学习行为，质性评价则通过课堂观察、学生自评、同伴互评、教师综合判断等方式，捕捉数据反映不出的深层次变化。通过这种组合式评价，思政课的评价才能真正指向育人实效，而非技术使用强度。

（三）构建数据伦理安全体系，完善技术应用的风险规制与监督

保障数据安全与伦理规范，是人工智能与思政课深度融合的重要底线。针对数据收集、存储、使用各环节的风险点，必须构建多方参与、权责清晰、全程可控的协同治理体系，为技术应用提供安全可靠的制度环境与技术保障。

其一，构建多方协同治理格局，凝聚治理合力。形成政府监管、高校主体负责、企业规范参与、师生有效监督的多元协同治理模式。政府应完善数据安全相关法律法规与伦理准则，强化执法监督；高校需切实履行数据安全主体责任，健全内部管理制度，规范与第三方企业的合作流程；第三方企业应强化社会责任，加强技术安全与伦理自律；同时畅通师生反馈渠道，保障师生的数据知情权、参与权与监督权。

其二，完善数据全生命周期伦理规范，筑牢流程防线。在数据收集环节，应当严格遵循“最小必要”和“知情同意”这两项基本原则，规范采集的具体范围，避免过度获取师生出行记录、消费信息等敏感隐私内容。在数据存储环节，则需要采用加密存储、数据备份、容灾恢复等相关安全技术，同时严格管控内部的访问权限，并对合作第三方企业的安全标准进行统一规范。在数据使用环节，应当明确所收集数据仅限用于思政课教学与管理相关工作，不得挪作他用，尤其要严禁将其用于商业推广活动，还要避免对学生进行不当标签化解读以及算法歧视。在数据传输与销毁环节，也要实行严格的流程管理和责任追溯机制，确保每一个环节都有迹可循、有人负责，从而实现全生命周期可监管、可追责。

其三，加强安全技术研发与人才支撑，强化保障能力。高校可以和第三方企业开展深度合作，共同推进数据加密、数据脱敏、区块链、安全预警这些核心技术的研发和应用工作，通过这些技术手段来提升数据安全的主动防御能力和遇到问题时的应急处置能力。与此同时，还要重视复合型人才队伍的建设，重点培养一批既懂思政教育、又具备数据安全知识，还掌握人工智能技术的专门人才，只有有了这样的人才储备，才能为人工智能和思政课之间安全、有序、健康的融合提供比较坚实的支撑。

四、结论

人工智能与高校思政课的融合，是技术变革赋予我们的时代课题，更是思政教育守正创新的必由之路。技术本身是中性的，但它的应用场景、运行逻辑以及实践导向，必须始终置于“立德树人”的根本任务之下加以规范和引领。面对智能化转型的必然趋势，只有坚持教育初心不动摇、坚守价值引领不偏移、坚持人本立场不松懈，才能真正让技术赋能而非替代育人，让工具理性服务于价值理性。未来，随着技术迭代与教学实践的不断深化，人工智能与思政课的融合必将在更规范、更均衡、更富人文关怀的轨道上持续推进，为新时代高校思政教育高质量发展注入持久而深沉的动力。

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