AIGC技术在高校思想政治教育中的创新应用与风险防控研究

一、引言：智能技术革命与思想政治教育的历史交汇

当前，以生成式人工智能（AIGC）为代表的新一轮技术变革正在深刻重塑教育生态。其核心能力——理解、生成与创造多模态内容，不仅革新了知识生产与传播方式，更对以价值塑造与思想引领为核心任务的高校思想政治教育提出了系统性挑战与历史性机遇。作为落实立德树人根本任务的关键环节，思想政治教育如何主动适应这一变革，在把握技术红利的同时有效防控潜在风险，已成为亟待解决的重要课题。本文立足于高等教育创新发展的现实需求，结合长期教学实践中形成的系统性思维与风险防控意识，旨在构建一个涵盖创新应用、风险识别与协同治理的综合性分析框架，为推进AIGC技术与思想政治教育实现安全、有效、深度的融合提供理论参照与实践指引。

二、AIGC技术的教育特性及其与思想政治教育的契合性

生成式人工智能并非单纯的工具迭代，而是一种具有“创造性”与“交互性”的新型技术范式。其基于海量数据与复杂算法，能够模拟人类认知模式，进行逻辑推理、内容生成与情境建构。这一本质特性与思想政治教育的内在规律和发展需求，在多个维度上展现出深刻的战略契合性。其一，内容生成能力与教育资源创新的契合。传统思想政治教育教学资源存在更新周期长、呈现形式单一等局限，而AIGC技术能够基于实时社会动态生成具有时代特征的案例素材，将抽象理论转化为具象叙事，从而破解理论教学“滞后于”社会实践的难题，使教学内容始终葆有时代生命力与现实解释力。其二，情境模拟能力与实践教学需求的契合。该技术可构建高仿真的历史场景与价值抉择情境，使学生在虚拟实践中深化理论认知，实现从“知”到“信”再到“行”的升华，弥补传统实践教学在时空限制方面的不足。其三，个性化交互能力与因材施教原则的契合。通过分析学生学习轨迹与认知特点，AIGC能够提供差异化的学习路径与辅导方案，这为实现从“漫灌”到“滴灌”的精准育人，提供了前所未有的技术可能。

三、AIGC在思想政治教育中的创新应用模式

AIGC的创新价值，在于它能将抽象的思政理论转化为可感知、可交互、可个性化的新型教育资源与教学过程。

（一）教学内容体系的智能化重构

构建“基础理论库＋动态案例库”的双层资源体系。在确保马克思主义基本原理等核心内容准确性的前提下，利用AIGC技术建立实时更新的教学案例生成机制。例如，围绕“中国式现代化”理论框架，可自动整合经济社会发展最新数据，生成体现各领域实践成果的系列教学案例，使理论教学始终与时代发展同频共振。

（二）教学过程的沉浸式再造

开发“历史情境模拟＋价值抉择训练”的沉浸式教学模块。通过还原重要历史节点的决策环境，让学生在虚拟参与中理解历史发展的必然逻辑；同时设计当代社会发展中的典型伦理困境场景，引导学生在复杂情境中进行价值判断与行为选择，培养其应对现实挑战的思想能力。

（三）教学评价的个性化转型

建立“过程性数据采集＋发展性评估反馈”的智能评价系统。通过记录学生在各类学习活动中的认知发展轨迹，构建个性化的思想政治素养发展图谱，为教师提供精准的教学干预依据。同时，该系统能够识别学生群体中的共性认知偏差，为教学策略调整提供数据支持。

（四）教师发展的协同化赋能

打造“智能辅助备课＋人机协同教学”的教师发展平台。AIGC技术可协助教师完成资料搜集、案例设计等基础工作，使其能将更多精力投入教学设计与师生深度互动。在课堂教学中，智能系统可承担知识性答疑等标准化任务，教师则专注于价值引领与思想启迪。

四、AIGC应用的风险维度与生成机制

（一）意识形态安全风险

该风险主要源于技术本身的价值中立性与思想政治教育鲜明意识形态属性之间的矛盾。具体表现为：训练数据中潜在的价值偏差可能通过生成内容隐性传播；算法“黑箱”特性可能导致对主流价值观的片面解读；技术提供方的文化背景可能影响内容生成的价值导向。

（二）学术伦理与认知发展风险

过度依赖技术工具可能导致学生思维能力的退化：便捷的内容生成可能削弱自主探究意识；标准化的问题解答可能限制批判性思维发展；虚拟情境的过度使用可能弱化现实社会的情感体验与价值实践。

（三）数据隐私与算法公平风险

为实现个性化教学而进行的学习行为全方位数据采集，可能触及隐私保护边界。算法评估系统中若存在隐性偏见，可能导致对学生思想状况的不当评判，形成“算法歧视”，进而影响教育公平。

（四）技术依赖与教育异化风险

教学主体可能因过度追求技术形式而忽视教育本质，将思想政治教育的丰富内涵简化为技术展示，导致“为技术而技术”的工具理性膨胀，削弱教育的人文温度与价值深度，最终导致“技术繁荣背后的教育贫困”，背离立德树人的根本宗旨。

五、构建“技术向善”的AIGC教育应用治理框架

应对上述风险，必须构建一个前瞻性、系统性、多主体协同的治理框架，确保技术在安全、合规、合伦理的轨道上运行。

（一）确立基本原则体系

第一，政治正确原则：建立覆盖内容生成、审核、应用全流程的政治把关机制，确保技术应用始终服务于立德树人根本目标。第二，教育主体原则：明确教师在教学设计、价值引领等核心环节的主导地位，技术工具仅作为辅助手段。第三，有限使用原则：根据教学目标与技术特性的匹配度，审慎界定技术介入的边界与深度。

（二）建立全过程动态治理机制

在技术应用前，需对算法模型进行价值观校准，建立符合思想政治教育要求的专用语料库。在应用过程中，实行“人工审核前置”制度，所有生成内容须经专业教师审核后方可进入教学环节。同时建立教学督导机制，定期评估技术应用的实际成效与潜在影响。在应用后期，持续追踪技术对学生价值观形成的长期影响，及时调整应用策略。

（三）完善支撑保障体系

加强跨学科师资培养，提升教师队伍的技术理解力与价值鉴别力。推动校企合作研发符合思想政治教育规律的专业化工具，而非简单移植通用模型。建立多主体参与的伦理监督委员会，对技术应用中的争议性问题进行研判与指导。

六、结论与展望

生成式人工智能为思想政治教育创新发展提供了新的历史机遇。技术的有效应用能够显著增强教育教学的时代感与吸引力，为实现全员全程全方位育人开辟新的路径。同时必须清醒认识到，思想政治教育本质上是塑造灵魂、塑造生命的复杂系统工程，任何技术手段都只能服务于这一根本目的而非取代它。未来研究应当进一步关注：如何构建符合我国教育实际的AIGC技术标准体系；如何量化评估技术应用对学生价值观形成的实际影响；如何建立跨区域、跨学校的智能教育资源协同机制。只有坚持工具理性与价值理性的统一，技术赋能与人文关怀的平衡，才能真正驾驭智能技术浪潮，培养出担当民族复兴大任的时代新人。

基金项目：江西省职业早期青年科技人才培养专项项目（20244BCE52236），高层次人才科研启动项目（2023kyqd034）。

（作者简介：王晓艺，江西水利电力大学讲师，博士，主要研究方向：数智化赋能）

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