人工智能嵌入高校思想政治教育策略研究

摘  要：随着人工智能技术的发展，我国教育行业领域迎来了变革时代。人工智能对大学生的生活方式、学习方式、人生观、价值观等的形成有着极大的影响，更对高校思政课程教师的思想理念、教学改革的实施有着深远影响。文章主要对人工智能嵌入高校思想政治教育策略展开研究，主要是通过理论分析与实证调研相结合的方式，对人工智能嵌入的应用逻辑、技术风险方面进行了分析，并以此总结出人工智能嵌入高校思想政治教育的策略，旨在提升高校思想政治教育的有效性。

关键词：人工智能；高校思想政治教育；教育改革

中图分类号：G641    文献标识码：A    文章编号：1673-7164（2023）33-0056-05

作者简介：傅亮（1982—），男，硕士，宁德师范学院副教授，研究方向为大学生思想政治教育、心理学。

在现阶段，我国各地方高等院校积极创新与优化思政教育工作，而创新与优化的有效路径即为融合信息技术与思政教育工作。目前，党和国家已经针对高等院校思政教育工作制定了指导性方针，要求各地方高等院校在思政教育工作中积极引入各项信息技术，以提升思政教育工作的活力。同时，通过在高等院校思政教育工作中嵌入信息技术，以促使思政教育发挥出传统优势，进而使其时代感得到进一步体现。近几年，我国各地方高等院校都在积极应用人工智能技术，积极打造“智慧课堂”与“数字教室”，促进了高等教育与人工智能的融合发展。对于思政教育工作而言，考虑到其与我国高等教育工作方向息息相关，因此对在高等院校思政教育工作中融合人工智能技术的有效路径与内在逻辑进行研究意义重大，对二者融合过程中可能存在的教育风险进行探究至关重要，能够为我国高等院校思政教育工作发展奠定基础，最终使思政教育的应有教育价值得到全面彰显。

一、人工智能嵌入高校思想政治教育的应用逻辑

（一）大数据是基础

从二十世纪八九十年代至今，我国无线通讯技术发展较快，各项信息技术被逐步应用到了各行各业与人民群众的日常生活之中，无论是收集与利用信息能力，还是分析与处理信息能力，都得到了大幅度提升。如今，所有的人类活动信息皆能够通过数字化形式进行储存与整理。而伴随着人类活动或社会数据信息含量的指数级增长，人工智能也由此具备了数据信息资源。凭借大数据技术对数据信息资源分析与处理，人工智能即能够针对目标活动规律或者发展特性进行归纳和提炼，以此对目标活动态势与发展方向进行准确判断。而基于分析数据信息资源所做出的分析与预判也是人工智能高级算法的基本素材之一。综上所述，人工智能革新与应用的前提之一是数据信息，随着数据信息量的增加，人工智能价值也会相应增加。

通过前文中所做分析，可知思政教育数据信息即为我国高等院校在思政教育工作中融合人工智能技术的基本前提。高等院校学生生活与学习活动痕迹信息是重要的思政教育数据信息，且不仅仅局限于期间产生的视频或者音频，同时也包括HTML与各类报表等等。在对上述各项数据信息进行采集与处理的基础上，我国高等院校则能够通过学生信息了解并预测学生活动规律与思想状态。近几年，我国各地方高等院校积极构建智慧校园，通过管理服务等互联网平台对学生各项思政教育信息数据进行收集，并基于此凭借大数据技术分析与处理学生信息数据，以此完成“学生电子画像”的绘制工作。在这种背景下，我国高等院校传统思政教育中通过主观经验评估的弊端便能得到规避，并能基于此量化学生思想状态。如此，高等院校则能够实现更具针对性与准确性的思政教育工作，实现智慧化思政教育发展的目标。

（二）算法是核心

众所周知，人工智能技术革新的基本要素为高级算法。人工智能一方面能够借此自主分析决策，另一方面也能够据此解决实际问题。其通过对规律分析与模型构建等方式，对人类思维与认知能力进行模拟，最终对人类活动提供协助与支撑。

如今，在算法持续革新与发展，且应用范围越来越广泛的背景下，我国网络信息推送服务正日渐被算法所主导，以此满足信息获取者的特定需要。同时，伴随着信息推送服务的进一步精确，算法技术也在左右着我国人民群众的价值取向与意识形态。上述现象在我国高等院校的思政教育工作中也不例外。在互联网时代背景下，我国高等院校传递思政教育信息的基本路径即算法。通过传递思政教育信息，我国高等院校则可以帮助学生构建健康的价值体系，提升学生思想水平。由此可见，我国高等院校只有在有效应用算法的基础上，思政教育工作才能够在人工智能时代下有序进行。例如，辅导员想了解学生的成绩状态，还要询问专业课老师或者让教务人员帮忙查询，这不仅降低了工作效率，还不利于辅导员全面掌握和了解学生的情况，给思政工作造成极大困扰。而人工智能在物联网、数据处理、云计算方面的优势，能够有效地整合学生在校内外的学习、生活数据，建立一个开放共享的大数据系统，帮助高校创造一种动态化，网络化，集教学、科研、管理于一体化的大数据思政平台，为思政工作的高效、精准开展提供了必备条件。

除此之外，在算法技术的有效应用之下，我国高等院校也能够通过人工智能技术向学生准确传递特定的思政教育信息数据。在现阶段，我国部分高等院校通过算法对社会热点进行收集与分析，进而完成传播社会主流意识形态议题的设计工作。此外，也有部分高等院校通过算法，对校园舆论以及学生活动态势进行收集与分析，以此对校园舆论风险因子进行准确预判，从而全面了解学生意识形态。部分高等院校通过算法对学生思想状态进行分析处理，以此对学生实际需要予以掌握，从而为思政教育工作提供指引。在这种背景下，思政教育领域则能够实现智能化与个性化发展的目标。

二、人工智能嵌入高校思想政治教育的技术风险

我国高等院校凭借算法与大数据技术在思政教育工作中融入人工智能，可以为创新思政教育提供保障。然而，在二者的深度融合中，也往往存在着相关技術异化风险，对高等院校思政教育工作产生了负面影响，因此必须受到高等院校方面的高度重视。现针对各项风险展开具体阐述。

（一）技术至上导致人的主体性遮蔽风险

如果以技术哲学作为研究的切入点，可知技术产生于人类对自然改造与利用，反映了人的本质力量。然而，需要明确的是，技术的自主性力量也会在其产生与利用的过程中产生。如果人类无法规范与管控技术的自主性力量，技术则很可能会遮蔽人的主体性。通过分析马尔库塞的理念，可知在发达工业国家的发展过程中，人民群众社会生产与日常生活中已经逐步渗透技术理性，进而产生出了新型社会控制模式，而在这种背景下，人的批判性与超越性则由此被削弱。也就是说，人逐步作为“单向度人”而被技术支配与控制。与其他技术相异，延展与模拟人类智能的人工智能，是以超越人类智能为革新方向的，其一方面改变了人的社会生产与日常生活模式，另一方面也改变了社会组织结构，能够支配人的生产活动和行为。比如，在系统之下的外卖骑手成为智能社会的“奴隶”与“附庸”，而这种现象违背了高等院校思政教育工作的教育目标。

我国高等院校在进行思政教育工作時，作为智能系统下的数据主体的学生，无论是其学习、还是其生活，都是以数据包形式存在。而通过合理应用人工算法，则能够完成“学生电子画像”的绘制工作。以形式角度而言，上述行为是在准确定位学生的生活与思想，以本质角度而言，则是以平面化方式处理学生的信息。也就是说，学生成为“数据化的人”，而不再是“现实化的人”，继而失去了维度。在这种背景下，高等院校思政教育工作中则很可能产生包括“数据异化”或者“唯数据论”等风险。

（二）大数据滥用导致的隐私安全风险

我国高等院校在思政教育工作中融合人工智能的前提是学生数据收集与处理。然而，在包括图像识别与移动互联等各类智能技术不断发展的背景下，高等院校思政教育工作中也很可能出现学生信息泄露或者过度采集等风险。具体表现为以下几方面内容：第一，个人信息数据的过度采集会对学生隐私造成侵权。在人工智能之下，我国高等院校通过人机对话或者人脸识别等智能技术，能够获取和分析学生的网络与生活轨迹等信息，进而绘制“学生电子画像”。在这种背景下，高等院校方面可以获取学生的家庭信息与心理信息等隐私，导致侵犯学生个人隐私等问题。第二，数据泄露带来的安全风险。在现阶段，我国高等院校往往通过与第三方合作的方式构建思政教育信息系统，并且在云端存储与分析学生数据信息。在这种背景下，同样可能出现学生信息泄露与盗用等问题，继而对学生人身财产安全产生相应威胁。

（三）算法推荐导致的思想教育认同风险

在人工智能时代背景下，我国高等院校进行思政教育工作的基本路径即为算法推荐。在绘制“学生数据画像”的基础上，将特定信息推送给学生，以此实现个性化服务的目标。然而，在此过程中，“过滤气泡”与“信息茧房”效应也很可能由此被放大，继而对高校思政工作的引领作用产生负面影响，最终导致思政工作认同面临窄化。

考虑到受众往往没有获取全领域信息的实际需要，因此，在获取信息时往往会局限于所需的特定领域之内，在这种情况下，受众的周围则可能形成“蚕茧房”，这就是“信息茧房”效应。换言之，信息受众会由于算法推荐功能而仅仅对自身所需的同领域信息数据进行获取，从而造成自身所在信息环境的封闭窄化。长此以往，信息受众则往往会视偏见为真理，并且对异质化信息产生抗拒心理。如此，信息受众的意识将逐步与社会主流价值产生偏离，继而对思政工作产生较大阻碍。同理，信息受众的信息需求也能够为搜索引擎所掌握，后者基于此将特定信息数据传递于信息受众。在这种背景下，信息受众周围也会逐步形成“隔离墙”，继而隔离不同信息，导致信息受众置于“网络泡泡”之内，使得信息受众无法接收不同观点。而这就是“过滤气泡”效应。由此可见，有着过滤功能的算法推荐，很可能会对信息受众交流观念产生阻碍作用。除此之外，小圈子也在此背景下出现，继而造成了各类群体价值的区隔与分化，最终，降低了高等院校思政工作价值凝聚功能［1］。

三、人工智能嵌入高校思想政治教育的策略

在现阶段，我国高等院校凭借人工智能技术逻辑进一步创新思政工作，然而，在此过程中也产生了各类风险。为了对风险进行有效规避，高等院校则应该对思政工作的主导性予以明确，采用包括法治规划与价值引领等策略，促使思政工作嵌入人工智能的价值与工具理性得到全面体现。

（一）价值引领：以思想政治教育主流价值驾驭智能技术

我国社会变革在很大程度上受到着人工智能发展的左右，无法保障其“价值中立”。如果以其核心要素算法作为研究的切入点，可知在现阶段，互联网龙头公司主导着主流智能算法研发和应用工作。也就是说，资本逻辑指引着算法技术，以此获取相应的经济与社会效益。由此可见，作为价值取向的算法，在资本指引之下，以获取经济效益为目标，从而产生价值取向，最终导致工具理性大于价值理性。近几年，互联网“流量为王”则是这种弊端产生的典型现象。对于高等院校思政工作而言，则应该确保自身主流思想传递优势得到全面体现，继而将人工智能影响维持在可控范围内。在此过程中，必须对以下几方面内容予以高度关注：第一，以主流价值观引领人工智能技术创新。开发智能算法时，必须避免“流量为王”价值影响，对算法优先级内主流价值观赋值占比进行合理调整，以此丰富高等院校思政工作内容，进而促使学生接受主流价值。同时，必须以“以人为本”思想作为指引，站在民主与自由的立场上，防止技术控制人等问题。第二，强化对人工智能应用的治理，将主流价值观嵌入人工智能设计、开发、应用和监管的全过程。除此之外，必须对现有的透明与监管制度进行优化，完善审核流程，对资本力量进行约束，以此避免人工智能异化破坏社会的秩序［2］。

（二）人机协同：以思想政治教育工作者的智慧弥补智能缺陷

人的思想意识即算法是人工智能应用的假设条件，能够凭借大数据技术予以掌握。不过，考虑到高等院校思政工作复杂性相对较大，无法完全通过人工智能进行。因此，我国高等院校还应该凭借人机协同等路径，辅助思政工作。在此过程中，必须对以下几方面内容予以高度关注：第一，坚持人的主体地位，做好“把关人”的角色。如果以技术发展作为研究的切入点，可知在现阶段，我国人工智能技术依然不成熟，因此，算法并不具备人工智能的识别能力，无法辨识价值。也就是说，我国高等院校无法仅仅通过依靠算法审核各项思想政治信息数据，而必须通过人工方式进行，使人工审核话语权得到强化。唯有如此，高等院校思政工作价值才能够得到充分体现。第二，发挥智能技术优势，提升思想政治工作实效。我国高等院校不应该由于“过滤气泡”或者“茧房效应”而拒绝在思政工作中应用算法或者大数据技术。在开展思政工作时，我国高等院校应该通过算法对教育目标进行准确研究，使算法精确推送功能得到全面发挥，以此实现更具实效性与针对性的思政工作。第三，加强智能媒介素养教育，提升教育者辨识能力。众所周知，人的思想在很大程度上影响着人工智能下可能产生的风险。这就要求我国高等院校在进行思政工作过程中，对学生智能媒介素养进行有效培养，将算法原理与逻辑传递于学生，以此使学生能够准确识别信息。唯有如此，我国高等院校才能够做好更具效益的思政工作，避免技术控制学生等问题［3］。

（三）法治规范：以完善法律法规化解智能风险

如果站在信息技术应用的立场上，可知人工智能的应用必须受到法律约束。在现阶段，我国已经陆续颁布了互联网安全与互联网信息服务管理等相关法律。然而，还没有针对人工智能的法律。在这种背景下，如果想要对算法推荐带来的潜在风险进行有效规避，我国各地方政府则必须制定针对性的法律，以此吸纳与化解风险。也就是说，必须构建并持续优化人工智能时代背景下的社会规范与法律系统。具体而言，应该从以下几方面内容着手：第一，增强智能算法监管的法治意识和法治思维。我国各地方政府必须在法律层面约束算法与推送平台行为，进而为信息受众的合法权益提供保障。第二，强化人工智能法律制度的执行落实。同时，也应该通过法治化手段处理推送平台违规行为，并在此基础上实现法治化的人工智能应用。

（四）以构建优质大数据库为依托，实现对受教育者的多模态学习分析

在获取高等院校学生各项信息基础上，可以绘制学生画像，以此指引思政工作。为了实现上述目标，我国高等院校则应该积极构建数据库，基于此进行多模态学习。在此过程中，也必须对以下几方面内容予以高度关注：第一，广泛应用传感器及脑机接口等设备，对受教育者的信息进行完善性搜集。除此之外，也应该通过运动传感器对信息受众各项信息进行收集，以此对数据库予以更新。第二，合理应用机器学习算法，在处理、分析相关模块数据的过程中，不断完善人工智能技术。考虑到在数据架构与类型不同的情况下，算法也有所不同。因此，高等院校必须引入人工智能专业人员，以此协调教育与人工智能应用。除此之外，信息数据也往往会受到主观因素的影响，继而影响输出结果。这就要求高等院校必须引入既有专业能力又有丰富经验的思政教育人员，以此实现更具精确性的信息预处理工作［4］。

（五）注重专业知识图谱搭建，确保围绕思想政治教育内容适应性反馈得以实现

我国高等院校进行思政工作时，必须对适应性反馈给予高度关注，并基于此编制具有针对性的教育内容，为特定学生提供个性化的信息服务。然而，考虑到思政教育内容价值性与知识性并不完全统一，加之思政教育工作者主观因素的左右，往往会导致适应性反馈价值下降。高等院校应联合特定专业中的各项知识，以此确保系统能够基于具备较强可行性的方案，以类似人类的方式理解世界。这就要求高等院校思政教育工作者强化专业知识，以此为知识图谱设计工作提供指引。在现阶段，得到了普遍接受的知识谱图为静态知识图谱。特定专业知识即为知识图谱节点，通过不同节点内在逻辑，即能够构建专业完整知识图谱。不过，思政教育工作者也必须积极设计动态事理图谱。在该图谱之下，设计对象为教学行为，事理间逻辑即为其边界。高等院校信息受众或者学生则能够凭借图谱于交互行为过程中对所需思想信息进行掌握。专业图谱的构建基础是思政教育工作者和学生或者信息受众，三者发挥着至关重要的影响。无论是思政教育工作者、还是学生或者信息受众，在构建图谱时都必须了解特定编辑工具。对于高等院校学生而言，还应该归纳思政教育内容的逻辑，并且评估自身的思想动态。对于思政教育工作者而言，则应该通过人工智能对自身工作进行评估，并以此对教学活动进行优化，最终保障教学计划具备较强的差异性与针对性。由此可见，思政教育工作者一方面应该向学生讲解专业知识，另一方面，也应该帮助学生构建健康的价值体系，对实际问题进行分析，以此避免学生受到“虚拟串联”的约束。唯有如此，在进行思政教育工作时才能够构建起有效的图谱，进而为构建有效的思政教育内容奠定基础［5］。

四、结语

通过上述分析可知，过去十几年间，我国人工智能技术越来越成熟，并且正在被逐步引入不同行业与领域之中。通过嵌入人工智能技术，能够有效提升我国高等院校思政教育工作成效。然而，必须得到正视的是，在嵌入人工智能过程中产生了包括思政教育认同缺失以及主体性遮蔽风险等教育问题，需要得到思政教育工作者的高度重视。这就要求思政教育工作者对思政教育的主导性予以明确，采用包括法治与价值引领等积极策略引导高等院校思政教育工作，以此促進人工智能与高等院校思政教育的融合发展，平衡其价值理性与工具理性。

参考文献：

［1］ 秦蕾，朱进东. 人工智能：高校思想政治教育的时代趋向与应对策略——基于复杂性科学视阈［J］. 江苏高教，2020，7（02）：5-6.

［2］ 叶丹，李明进，宋元凤. 人工智能在高校思想政治教育工作中的创新应用研究［J］. 青年时代，2017，8（33）：2-6.

［3］ 陈启迪. 人工智能嵌入高校思想政治教育的技术风险及应对策略［J］. 学校党建与思想教育，2022，9（09）：4-5.

［4］ 马玉慧，柏茂林，周政. 智慧教育时代我国人工智能教育应用的发展路径探究——美国《规划未来，迎接人工智能时代》报告解读及启示［J］. 电化教育研究，2017，12（03）：123-128.

［5］ 李超. 新时代人工智能对远程教育的影响［J］. 广西广播电视大学学报，2018，9（03）：32-34.

（责任编辑：邹宇铭）