人工智能赋能思想政治教育的实践路径研究

［摘 要］人工智能深刻改变着教育方式，为高校思想政治教育带来了新的发展契机和实践场域。在人工智能背景下，实现人工智能与思想政治教育的深度融合是科学技术和时代发展的必然趋势。文章针对人工智能与思想政治教育深度融合过程中存在的现实困境，提出了构建专业知识图谱、优化大数据库以及建立完善的教育教学设计团队的建议，以期为高校思想政治教育高质量发展奠定基础，推动高校立德树人根本任务的实现。

［关键词］人工智能；思想政治教育；赋能路径

［中图分类号］G641 ［文献标识码］A ［文章编号］2095-3437（2024）17-0100-04

人工智能促进教育变革创新，深刻改变着教育方式。在人工智能背景下，人工智能赋能思想政治教育要基于深度学习变革教与学的模式，丰富思想政治教育教学方法，为思想政治教育提供多维学习系统。习近平总书记在2019年召开的国际人工智能与教育大会上指出，“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”[1]。推动高校思想政治教育高质量发展，要聚焦人工智能在高校思想政治教育中的精准应用，推动人工智能与思想政治教育深度融合，实现新时代高校思想政治教育的高质量发展。

一、人工智能赋能思想政治教育的价值功能

人工智能与思想政治教育深度融合，为思想政治教育实现智能化提供载体，有利于推进教育现代化，推进新时代思想政治教育高质量发展。

（一）拓展思想政治教学载体，促进思想政治教育智能化转型

马克思指出：“由于给所有的人腾出了时间和创造了手段，个人会在艺术、科学等方面得到发展。”[2]人工智能与思想政治教育深度融合，为思政课教师提供了更多教育载体，促进了思想政治教育智能化转型。一是人工智能为思政课教师教学提供了便捷条件。人工智能将思政课教师从教学资料搜集、学生全过程评价中解放出来，为思政课教师教学提供了便捷条件，丰富了思政课的教学内容，拓展了思政课教师的教学思路，增强了思政课的教学效果。二是以人工智能为技术支撑的翻转课堂、微课堂、学习通等智能学习平台，促进了思政课教学内容与智能学习载体的融合，调动了学习主体的主观能动性，增强了高校思政课的感染力与亲和力，增强了学习主体对主流意识形态的认同感。三是人工智能促进了思想政治教育工作智能化转型。在人工智能背景下，思政课教师请假、调课、实践活动申请、项目审批等都可以在教务系统在线完成，简化了审批程序，提高了办事效率。

（二）促进思想政治教育教学活动有计划、有目的地开展

思想政治教育过程是思想政治教育活动的运行流程和教育主体间双向互动的过程[3]。云计算、云存储、人机交互等功能，促使思想政治教育教学活动有计划、有针对性和目的性地开展。一是在教学准备阶段，合理利用课程资源。云存储可以整合分类思想政治教育课程资源，引导思政课教师合理利用课程资源。云计算还可以利用其强大的计算功能对思想政治教育对象进行综合分析，优化思想政治教育方案。二是在教学进行阶段，构建和谐共通的师生关系。人工智能背景下，利用智能监测设备可实现对学习主体学习状态的实时监测，达到思想政治教育贯通性与反馈性、针对性与有效性相互交织的教学要求。教师可以借助虚拟平台开展多样化的互通，构建和谐共通的师生关系。三是在教学巩固阶段，科学评估教学效果。智能系统有助于促进理论的内化与外化、教学效果的监测[4]。智能系统可以根据学习主体的学习习惯、学习状态以及教学目标、教学重难点生成学习主体的专属试题，对学习主体进行全方位检测，科学评估思政课教学效果，促进思政课教学活动的高质量开展。

（三）深入探究思想政治教育发展新规律

推动思想政治教育高质量发展，需要探究新时代思想政治教育的发展规律。思想政治教育要体现时代要求、与时俱进。人工智能背景下，人工智能与思想政治教育深度融合，有利于探究思政课教学新规律。人的思想品德形成发展是外部制约和内在转化的辩证统一。人工智能背景下，推动思想政治教育高质量发展，要积极探究如何推动人工智能在思想政治教育领域的应用，从而实现高校立德树人的根本任务。人工智能与思想政治教育深度融合具有现实挖掘和深度学习的特征。现实挖掘是通过对学习全过程行为的捕捉与分析，整合碎片化信息，在教学过程中挖掘学生的兴趣点。深度学习源于对人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器的学习结构，主要依靠低层特征的排列组合形成可表属性或类别的更高层特征，由此发现数据的分布式规律。人工智能与思想政治教育的融合发展，有利于深入研究教育客体认知规律，深刻总结思想政治学科的发展规律，增强学习主体的主流意识形态认同感，促进思想政治教育的高质量发展。

二、人工智能赋能思想政治教育的现实困境

人工智能赋能思想政治教育存在的现实困境和各类风险，制约了思想政治教育的高质量发展。

（一）人工智能赋能高校思想政治教育存在诸多技术局限

人工智能赋能思想政治教育是社会经济发展的必然结果。人工智能背景下，人工智能赋能思想政治教育面临着相关技术问题：一是人工智能技术具有局限性。智能系统工作流程主要分为“输入—算法—输出”三步，数据的完整性与计算方法的科学化是最重要的变项。就技术而言，高校思想政治教育不论是在数据输入抑或是在数据计算上，都存在一定的技术缺陷。人工智能数据识别有特定的数据算法结构，人们的感性态度会被数据算法结构忽视[5]。同时，人工智能赋能思想政治教育还存在诸如“数据洼地”和“数据缺失”等问题，思想政治教育主客体的思维方式不能完全被人工智能收录和分析，直接影响思想政治教育教学内容的提供和教学目标的精准配合。智能系统的自我意识与外界信息进行互动时，常常会产生一些运算偏差。同时，在人工智能支持下，精准辨识和精准发布也不具有全面系统性。二是人工智能应用具有局限性。人工智能是数字转型的重要驱动力，是对人的智力的“模拟、延伸和扩展”，在数据处理、精确识别和逻辑计算方面效果突出，但是计算机属于辅助性工具，计算机在思想政治教育过程中并不能将教育客体完全取代。思想政治教育是对人进行思想引领，人工智能无法将其纳入算法体系，因此，要辩证审视科技在思想政治教育中的作用。

（二）人工智能赋能高校思想政治教育打破了传统的伦理规制，在隐私保护及意识形态安全性方面存在问题

人工智能与思想政治教育深度融合将会出现不可规避的现实问题。一是伦理规制与隐私保护问题。人工智能与人最大的区别就在于其不具备自主意识。在大量信息和计算技术的帮助下，学生能够自主使用人工智能进行深度学习，打破了传统的伦理规制。在人工智能与思想政治教育深度融合的过程中，技术与数据占据主导地位，使大学生教育全过程暴露于“数字化全景”环境，因此个人隐私保护就成为人工智能与思想政治教育深度融合必须加以考量的先决条件。二是国家意识形态安全问题。人工智能技术以数据、算法为核心[6]，数据算法、AI等技术影响着青年大学生的价值体系，造成“算法壁垒”，致使高校大学生陷入“自我认知”的“蚕茧”中，一定程度上削弱了我国的意识形态安全。

（三）人工智能导致思想政治教育各要素之间的异动与重组

人工智能与思想政治教育深度融合会直接带来思想政治教育各要素之间的异动与重组，存在两大问题。一是跨领域、跨学科技术人才的整合问题。人工智能与思想政治教育深度融合的矛盾点在于思想政治教育工作者很难掌握数据分析和图像分析的方法与技术，且对思想政治教育教学体系、教学规律、教学过程缺乏系统性的了解。二是融入的技术标准问题。人工智能与思想政治教育深度融合所需的技术标准、数据体系、运算逻辑尚未形成，因此，根据人工智能与思想政治教育融合的发展目标及客观实际制定标准尤为迫切。人工智能与思想政治教育的深度融合应建立在客观教学规律基础之上，并根据思想政治教育规律构筑思想政治教育的算法系统和智能框架，科学研判人工智能L+mVV1Au9GEePF5NekG/9g==应用过程中的潜在风险及其化解对策，建立相应的技术标准、工作机制以及生态环境[7] 。

三、人工智能赋能思想政治教育的实践路径

人工智能背景下，高校要积极破解人工智能与思想政治教育深度融合过程中的现实困境，并依托大数据库对受教育者进行多模态学习分析，构建专业知识图谱以对思想政治教育内容进行适应性反馈，打造思想政治教育团队，全方位提升思政教育效果。

（一）依托大数据库精准掌握大学生的学习状态，精确增强大学生的学习效果

人工智能与思想政治教育深度融合要依托优质数据库对大学生进行多模式学习分析。一是运用传感器与脑机接口设备收集多种形态、结构的数据。多模式学习的核心在于利用媒介获取大学生的各种思维和行动信息，并通过高清摄像头、运动传感器、语音传感器等外部装置，集中采集大学生在线互动时的表情、动作、手势和语言表达等外部信息，并通过相关追踪软件捕捉大学生对知识的关注度、注意力集中度以及情绪状态，精准了解大学生的学习状态。二是运用机器学习算法对存储的数据进行精准分析。高校思想政治教育者要深入学习人工智能知识，掌握以深度学习为基础的机器学习算法，全面挖掘各种信息，并采用自然语言处理与图形分析法进行算法和数据分析，使大学生获得良好的学习效果。

（二）构建专业知识图谱，对思想政治教育内容进行适应性反馈

人工智能与思想政治教育深度融合要构建学科知识图谱，发挥学生主体性，及时对思想政治教育的整体功能进行适应性反馈[8]。一是在理解和把握社会需求的基础上，引导思想政治教育者构建静态的思想政治教育知识图谱。静态知识图谱是以知识点为实体节点、以知识点之间的逻辑联系为边界形成的语篇，是知识的实体链接与合并。针对主流意识形态所引导的观念系统，思想政治教育者要积极构建以概念、原理为节点的知识图谱，突出其价值观、话语和现实问题的价值，进而实现教学价值。二是构建动态的思想政治教育结构。动态性事理图是以事件为对象、以因果关系为边界的动态关系。在思想政治教育活动中，要充分发挥大学生的主观能动性，加强大学生与其他思想政治教育主体之间的沟通和交流，构建以观念知识、基础知识、通识知识为内容的思想政治教育动态知识体系，并通过思想政治教育主客体的交互，构建动态的思想政治教育结构。三是推进知识图谱的本体构建。人工智能与知识图谱的关系密切。知识本体在知识图谱技术架构中的地位至关重要，包含知识单元子图、学科知识子图和学习资源子图。知识本体图是知识资源的主要来源。实现图表实体属性和关系的搭建要借助人工编辑，以推进知识图谱的本体构建。教育主体应发挥自身的主观能动性，通过实践对思想政治教育内涵进行再认知，同时对所掌握知识进行复盘。通过上述方式，思想政治教育者可以有效引导学生的知识内容学习和价值追求，促进不同个体之间的沟通和互动，为受教育者设计丰富的、完备的内容。

（三）打造思想政治教育团队，推进思想政治教育的人机协同

人工智能与思想政治教育深度融合要打造思想政治教育团队，推进思想政治教育的人机协同。提高数字化流畅度、提升教育主体的教学能力与提升教育主体的专业素养相结合的人机协同是推动思想政治教育高质量发展的需要。一是思想政治教育者要学会批判性地使用智能教育设备。思想政治教育者要具有主动学习人机协同技术和设备的意识，要学会整合多模式学习分析和适应性反馈。在智慧教学与智慧管理相结合的基础上，思想政治教育者要系统设计教学内容[9]，精准选择教学方式，并实时监控教学实施，追踪和评估教学效果。同时，思想政治教育者要结合知识积累和实践经验，用批判的眼光辩证分析技术手段，并对潜在的错误加以防范，甚至利用人工智能纠正人工智能的缺陷。二是要实现思想政治教育工作智能化。思想政治教育者要关注新兴网络技术，了解技术机制，有效进行智能教学平台的设计与开发，利用桑斯坦提出的“开源软件”概念，在重要环节建立可谈判程序，让思想政治教育者在测试期间与程序设计者、算法工程师进行交流和讨论，并在启用智能系统后，针对思想政治教学中的新问题新状况，利用磋商程序改进教学方法，促进思想政治教育者的专业知识和顺应社会需求的价值观适时融入智能系统的运作[10]。同时，思想政治教育者要积极推动“人机接口”发展，优化智能体系后台，推动思想政治教育工作实现智能化管理，发挥思想政治教育的社会治理功能[9]。

四、结语

立德树人是高校的根本任务。人工智能深刻改变着教育方式，为高校思想政治教育带来了新的发展契机和实践场域。人工智能与思想政治教育深度融合，是科学技术和时代发展的必然趋势，可以为思想政治教育高质量发展奠定基础。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，能为高校思想政治教育提供大数据、云计算等技术，实现思想政治教育的精准化。在人工智能背景下，思想政治教育者要推动人工智能与思想政治教育深度融合，积极探究人工智能与思想政治教育深度融合的重难点，促进思想政治教育高质量发展。

［ 参 考 文 献 ］

[1] 习近平向国际人工智能与教育大会致贺信[N].人民日报，2019-05-17（1）.

[2] 马克思.1844年经济学哲学手稿[M].北京：人民出版社，1999．

[3] 陈万柏，张耀灿.思想政治教育学原理[M].3版.北京：高等教育出版社，2015.

[4] 樊子瑶，刘洋.人工智能在思想政治理论课教学中的应用思考[J].贵州师范学院学报，2020，36（1）：60-64.

[5] 蓝江.生命档案化、算法治理和流众：数字时代的生命政治[J].探索与争鸣，2020（9）：105-114.

[6] 李新仓.元宇宙赋能高校思想政治教育的实践进路[J].教育探索，2023（4）：48-50.

[7] 陈清.论人工智能融入高校思想政治教育的深层逻辑[J].江苏高教，2022（1）：114-120.

[8] 李振，周东岱，王勇.“人工智能+”视域下的教育知识图谱：内涵、技术框架与应用研究[J].远程教育杂志，2019，37（4）：42-53.

[9] 李新仓.重大疫情应对中思想教育的社会治理功能及实现方法[J].思想教育研究，2020（3）：33-37.

[10] 桑斯坦.信息乌托邦[M].毕竞悦，译.北京：法律出版社，2008.

［责任编辑：钟 岚］