高校思想政治教育高质量发展新样态
本文立足数字化浪潮，探讨生成式人工智能赋能高校思政教育高质量发展的新路径。围绕精准化、数据化、延展化、情境化四大新样态，分析其从 “大水漫灌” 到 “靶向滴灌”、从经验驱动到数据驱动等变革，提出把握科技契机、守正创新、防范风险，以掌握思政工作主动权。
思想政治工作是党的生命线，高校思想政治教育是党的思想政治工作的重要组成部分，也是落实立德树人根本任务的关键途径。在数字化浪潮席卷世界的趋势下，生成式人工智能正引发教育领域的深刻变革，高校思想政治教育也随之呈现出新样态、新图景。习近平总书记强调，要“积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新”，为高校思想政治教育高质量发展指明了方向。面对科技革命新形势，我们要积极把握生成式人工智能发展新契机，科学认识生成式人工智能赋能高校思想政治教育高质量发展的新样态，积极推动高校思想政治教育智能化转变。
精准化：从“大水漫灌”到“靶向滴灌”的范式转变。生成式人工智能的发展特别是算法推荐技术的日臻成熟，带来了信息传播模式的变革，传统的统一化、大众化、单向化的“大水漫灌”式教育方式难以满足教育对象多样化、个性化的需求，迫切要求高校思想政治教育向“靶向滴灌”范式转变。一是对教育对象的需求和思想动态进行精准化识别。通过整合教务、学工、后勤等数据，构建学生学习、生活、行为等领域的动态数据库，形成高校教育大数据，并与学生数字交往大数据有效贯通起来。在此基础上，对学生思想动态、心理变化、价值取向等进行数字画像，不仅可以精准把握大学生的特征，还可以精准掌握大学生的需求，为精准化、分众化的高校思想政治教育提供大数据支撑。二是为教育对象提供个性化的教育内容。为具有不同个性特征、不同需求的学生提供针对性强的教育方案，推动高校思想政治教育从“标准化供给”向“精准化分众”跃迁，实现意识形态传播从“广覆盖”到“深穿透”的范式升级，从而切实增强高校思想政治教育的实效性。三是对高校思想政治教育成效进行精准评估。通过数字技术的深度嵌入，将评估贯穿思想政治教育全过程、全环节，实现从“结果评价”向“过程评价”的转变，从“静态评估”向“动态监测”的跃升，及时识别学生思想认识波动、发展轨迹偏差等风险信号，为教育主体精准施策提供有力支撑，不断增强高校思想政治教育的针对性。
数据化：从“经验驱动”到“数据驱动”的方法转型。传统高校思想政治教育以经验积累为重要依据，面对新时代教育对象的复杂性与教育环境的动态性，经验驱动的局限性日益凸显。一方面，经验判断易受个体主观性偏差影响，难以把握学生思想动态的差异化、碎片化特征。另一方面，经验驱动的决策周期相对长、反馈相对滞后，难以实现思想政治教育过程的实时调控。生成式人工智能建立在大数据的基础上，通过分析和挖掘学生学习、生活、行为等领域的数据，可以实现对学生思想状况及其共鸣点、兴趣点、困惑点、敏感点、交锋点的精准捕捉，为开展针对性的思想政治教育提供依据。大数据的相关性思维可以全面捕捉现象并分析和把握规律，无需进行线性的因果性判断，从而极大地提高了分析决策的效率。这不仅避免了因样本偏差带来的决策失误，还能通过对海量数据的关联分析实现预测功能，提高思想政治教育的预见性。基于此，高校思想政治教育的决策过程不再单纯依赖于教育者的直接经验判断，而是主要依靠大数据和算法，借助其可量化、可视化的特点，实现“数据驱动”的高校思想政治教育方法转型。
延展化：从“有限时空”到“开放空间”的时空重构。传统高校思想政治教育的时空是相对固定的。随着互联网的发展，网络与现实生活深度互嵌，数字化生存成为大学生的新样态，其学习、生活、交往都在无限的数字化空间中。面对网络时代教育对象的个性化与教育环境的多样化，高校思想政治教育在时空上的局限性日益凸显。生成式人工智能的发展，为高校思想政治教育从“有限时空”向“开放空间”的生态重构提供了现实可能。一方面，生成式人工智能推动高校思想政治教育突破时间限制。通过AR等数字技术实现教育内容、教育资源、教育力量的跨时间整合，不仅提高了高校思想政治教育主体的工作效率，还为思想政治教育资源的跨区域配置提供了有效方案。另一方面，生成式人工智能推动虚拟数字人的发展。AI教师、AI辅导员等智能体进入实践运用阶段，推动实现教育对象问题和困惑的即时接收、即时反馈、即时解答，强化了教育者和教育对象的互动性，提升了高校思想政治教育过程的连续性，形成全天候育人的生态。就空间维度而言，高校思想政治教育要打破空间壁垒和地域限制，通过数字赋能、人机互动等措施，促进网上空间与网下空间、现实空间与虚拟空间深度融合，拓展高校思想政治教育的空间，实现教育内容、教育资源、教育力量的跨空间整合，在开放化、智能化的空间中促进高校思想政治教育环境的生态重构。
情境化：从“理论灌输”到“沉浸式体验”的场景拓展。理论灌输是传统高校思想政治教育的主要方式，尽管实践锻炼受到高校思想政治教育的重视，但在实际运用中存在诸多时空限制，其价值未能充分显现。交互性技术通过建构高度仿真、深度沉浸、智能反馈的教育情境，弥合了理论认知与情感认同、价值信念之间的鸿沟，使思想政治教育得以在一种“虚实共生”的新型场域中展开，从而达成“体认共鸣”的育人目标。通过人工智能的模拟情境，思想政治教育对象可以在角色扮演和交互决策中进行价值协商与自我建构，这不仅强化了其主体性地位和内生性体认，更促使其在沉浸式体验与社会互动的双重机制下完成价值观的深层内化与行为迁移。从技术实现机制来看，情境化依赖三大核心技术支撑。一是多模态数据采集与解析技术。通过文本分析、语音识别、面部表情捕捉等技术，全面采集学生在交互过程中的语言表达、情感状态与行为倾向数据，为情境适配提供数据基础。二是沉浸式交互场景生成技术。整合VR/AR、空间音频、触觉反馈等技术，构建多感官协同的虚拟情境，使学生获得“身临其境”的交互体验。三是智能反馈与动态调整技术。基于强化学习算法，能够根据学生的交互表现实时调整情境难度、内容呈现方式与引导策略。当学生在虚拟实践中出现价值认知偏差时，系统通过场景提示、案例对比等方式对其进行及时引导;当学生表现出深度认同与积极参与意愿时，系统会进一步推送相关拓展内容，形成“交互—反馈—优化”的动态循环。
在新一轮科技革命引发社会深刻变化的背景下，生成式人工智能赋能高校思想政治教育高质量发展，本质上是党的思想政治工作守正创新实践品格的生动体现。在未来的高校思想政治教育发展中，既要积极应对生成式人工智能引发的社会变革，准确识变、科学应变、主动求变，又要强化对学生进行价值引领和思想引导，防范意识形态风险，真正做到“运用之妙，存乎一心”，牢牢掌握新时代高校思想政治工作主动权、主导权。
(来源：中国社会网 作者：何晓晴系广州大学党委常委、副校长)
