习近平总书记指出：“人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，深刻改变人类生产生活方式。”当前，以ChatGPT、DeepSeek等为代表的开源大模型正逐渐渗透到诸多行业，引领了人工智能技术发展迈入新阶段。在思想政治教育现代化转型进程中，生成式人工智能既是重要机遇，也是全新挑战。高校是铸魂育人的主阵地。如何推动生成式人工智能与高校精准思政的深度融合是提升思政引领力，从而回答好“智能时代思想政治教育何为”的关键所在。
一、生成式人工智能赋能高校精准思政的价值意蕴
精准思政是历史发展与实践经验的产物，源于人类通过思想政治教育实践认识和改造世界的需要。基于数据、算法和算力的发展，生成式人工智能技术给青年大学生思想和价值观念、认知和行为产生影响。准确认识生成式人工智能技术赋能高校精准思政的价值，对于高质量实施新时代立德树人工程具有重要意义。
首先，生成式人工智能赋能高校精准思政是提高思想政治教育科学性的有益探索。时代发展和技术更迭没有改变思想政治教育的本质属性，但拓宽了思想政治教育规律方法探索的途径。生成式人工智能通过数据挖掘人的社会实践活动中的各种变量，推动思想政治教育由“经验主导”转为“数理结合”，从“现象解释”转为“机理验证”，为准确揭示思想政治教育系统各要素之间相互关系、科学探究青年大学生的思想意识和社会意识运行规律提供研究范式。
其次，生成式人工智能赋能高校精准思政是破解思想政治教育内容供需矛盾的有效途径。一方面，生成式人工智能可以将思政教育与青年大学生的学习、生活、社交等各个方面相链接，丰富思想政治教育资源和场景，满足学生价值观多元化、认知方式差异化的需求，从而解决精准思政内容同质化与需求个性化之间的矛盾。另一方面，生成式人工智能依托复杂算法、模型和规则从广泛数据中集成知识，并通过深度学习等方式构建动态认知图谱，推断情感感知，创新高校思想政治教育内容，进而有效解决高校精准思政内容静态化与需求动态发展性之间的矛盾。
再次，生成式人工智能赋能高校精准思政是构建思想政治教育育人时空的创新抓手。生成式人工智能将高校思想政治教育与现代信息技术紧密联系起来，打破了传统思想政治教育在时间和空间上的限制。一方面，生成式人工智能推动思想政治教育内部运行机制的规范化、系统化。如算法驱动着思想政治教育各要素跨时空、多情景的链接，使高校思想政治教育主体之间通过网络与现实结合、人机结合等方式进行协同合作。另一方面，通过大数据、用户画像等技术建构的数据模型可以用来研究青年大学生个体在不同发展阶段的特征和需求，精准地把握和判断其身心发展的关键节点，从而将教育引导前置，达到精准思政引领人、发展人、凝聚人的目标。
二、生成式人工智能赋能高校精准思政的现实困境
在生成式人工智能重塑社会认知范式的浪潮下，高校思想政治教育面临着前所未有的冲击与挑战。若不能有效应对，技术赋能可能沦为“空中楼阁”。总体而言，生成式人工智能赋能高校精准思政的现实困境主要体现为三个层面。
首先，数据获取与画像构建的精准性偏差。精准思政的根基在于对青年大学生思想状况的精准把握，而生成式人工智能赋能的首要环节便是数据采集与用户画像构建。然而，现有技术主要依赖青年大学生网络浏览痕迹、社交媒体言论、课程学习行为等浅层行为数据进行智能分析，这些数据能够反映青年大学生的兴趣偏好，却难以穿透表象，触及其内在的价值困惑、思想矛盾与信仰难题。例如，算法可以轻易识别出大学生对某一历史话题的兴趣，却无法判断其是否受到了历史虚无主义思潮的侵蚀。这种基于行为数据的“伪精准”画像，容易导致高校思想政治教育的“靶向失焦”。《中国青年报》于2024年12月就算法推荐话题面向以大学生为主体的青年展开问卷调查，调查发现78%的受访者认为自己需要减少对算法推荐的依赖，超过60%的学生认为算法推荐能够满足其兴趣需求，却难以回应其在理想信念、价值选择等方面的深层困惑。因此，当前基于“偏好-反馈”的算法推荐看似个性化，但实质上与大学生真实的思想需求并非一致。与此同时，这种算法推荐改变了青年大学生信息获取和社交方式，容易形成以兴趣爱好、情感联结为身份认同基础的互联网封闭圈层，一定程度上会引发青年大学生价值判断的异化，理性思辨能力的削弱。
其次，技术伦理与价值导向的潜在风险。技术在中立性表象之下，潜藏着深刻的伦理困境与价值风险，这与高校思想政治教育“立德树人”的根本任务形成张力。一方面，生成式人工智能的“算法黑箱”问题突出。教育者难以完全洞悉其内容生成与推荐的内在逻辑，这为泛娱乐化思潮、功利主义等不良思潮的隐蔽渗透提供了可乘之机。它们常以“价值中立”“客观知识”的面目出现，潜移默化地消解主流意识形态的权威性与青年大学生的价值认同。另一方面，过度追求“标准答案”和“高效解决”的技术逻辑，可能异化青年大学生群体的精神成长。当青年大学生习惯于向人工智能寻求现成结论，而非进行独立思考和价值思辨时，其批判性思维、道德判断力和社会责任感等核心素养的培育将被严重削弱。浙江大学教育学院研究团队所完成的调研证实这一论述，有超过40%的研究生承认在使用AI辅助学业时，会不自觉地产生思维惰性，削弱了对知识的深度探究和批判性反思能力。这种技术诱发的思维退化有悖“向善”的伦理旨规，一定程度上使“人的自由而全面的发展”面临被技术工具性消解的风险。
再次，教育范式与协同体系的路径依赖。生成式人工智能赋能精准思政，亟需深刻的教育范式革命与体系重塑，其现实的困境在于强大的路径依赖与体系壁垒。一方面，高校内部各部门、各学科之间往往“各自为战”，缺乏顶层设计和协同机制。思想政治教育数据、资源与平台被分割在不同“孤岛”，难以形成合力，更遑论联合社会其他部门、行业以及科研机构等共同研发专用于思政领域的垂直大模型，导致现有人工智能产品质量参差不齐、内容浅薄，无法满足深层次的育人需求。例如，由国家教育行政学院联合腾讯研究院发布的《迈向更好的教育：未来教育的技术发展空间报告》曾提到，当前我国的区域教育主管部门和学校，大部分都已基本建成教育信息化平台，但64.2%的高校依旧认为信息孤岛普遍存在。另一方面，以思政课教师、辅导员和党团干部为骨干的高校思想政治工作队伍长期形成的“经验驱动”教育惯性根深蒂固。例如，当前已有重庆大学、杭州电子科技大学、华东师范大学等近百余家高校推出了AI辅导员智能体，其核心功能主要聚焦于即时性智能问答。但根据调研，不少辅导员老师对AI辅导员的认可度较低，甚至未充分意识到AI辅导员在学生事务管理、心理健康支持、职业规划指导等方面所能发挥的能量。实质上，这也反映了广大的高校思想政治工作者对于如何将人工智能从“辅助工具”转变为“育人伙伴”，如何厘清技术、教育与人的关系，仍普遍存在着方法困惑和能力恐慌。这种范式上的滞后，从根本上制约了人工智能赋能高校精准思政的整体效能的发挥。
三、生成式人工智能赋能高校精准思政的实践进路
面对以上三重困境，高校精准思政的探索应立足于技术赋能与精准施教的融合、以人为本与智能向善的统一、范式革新与体系重塑的协同，确保其育人实效得以发挥。
第一，坚持技术赋能与精准施教的融合。技术本质具有价值中立性，关键在于通过技术手段打破传统价值观教育的时空壁垒。思想政治教育可借助人工智能技术赋能精准施教。一是构建智能画像，实现个性化价值引导。运用生成式人工智能技术精准采集和深度分析青年大学生的学习行为数据、认知特点与思想动态，构建多维度、动态化智能画像，从而提供定制化的学习资源、个性化的辅导策略和精准化的价值引领方案，实现从“大水漫灌”到“精准滴灌”转向。二是创设虚实融合教学情境，深化情感体验与认知内化。在高校思想政治理论课教学中，融合人工智能、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术，构建沉浸式、交互性的数字化教学空间，如通过VR再现重大历史事件，使青年大学生获得深刻的情感体验，从而将抽象价值观念转化为具体可感的生活经验，促进价值观念的深度内化。三是开发智能辅助与评价系统，优化综合育人机制。基于思想政治教育与人工智能深度融合的系统思维，深入探索符合教育规律和青年大学生成长规律的思想政治教育大模型建设，构建青年大学生价值观能力图谱，优化AI辅导员、智能伴学等辅助工具的深度运用，搭建智能化、动态化、过程化的综合素质评价体系，侧重对青年大学生价值判断能力、批判性思维、社会责任感等核心素养的动态追踪与综合评价。
第二，实现以人为本与智能向善的统一。这既是技术伦理的必然要求，更是思政教育本质的内在规定。一是坚持以人为本的价值理性。思想政治教育是以“现实的人”为中心、以“实现人的自由而全面的发展”为目的的活动。AI时代的高校思想政治教育更应该把握人的主体性，从技术本位转向人本位，将“人的全面发展”作为人工智能技术赋能精准思政的底层逻辑，在数据在场的同时秉承学生在场理念，透过AI捕捉的反映青年大学生所思、所疑、所惑的数据，关注青年大学生在现实生活中的困难需求和理想信念、道德情感等层面的困惑。二是构建“向善”的技术伦理范式。思想政治教育的中心环节是统一思想、凝聚共识。“向善”本不是技术的自然属性。要加强数字教育治理，构建“智能向善”的技术伦理规范，如多主体参与的伦理审查机制，客观认识人工智能嵌入高校思想政治教育的黑箱问题，以“立德树人”为导向将青年大学生价值引领与算法技术有机结合，将社会主义核心价值观贯穿于内容甄别、模型构建、审核监管等全环节，加强人工智能工具和应用开发规范，谨防技术异化以及历史虚无主义、泛娱乐化等错误思潮，营造风清气正的网络思想政治教育环境。
第三，推进范式革新与体系重塑的协同。生成式人工智能赋能高校精准思政，绝非简单的人工智能与高校思想政治教育的“技术叠加”，而是需要推动教育范式的深层革新与育人体系的系统重塑。一是建立开放共享的协同机制。强化人工智能赋能高校思想政治教育顶层设计，完善开放、共享、协同的思想政治教育研发机制，加强数智思想政治教育的共性技术联合攻关，推动政府、企业、高校、科研机构以及红色教育基地等共同开发思想政治教育领域专用大模型，推出更多满足不同层次、不同学段学生需求的数字思想政治教育产品，实现其从静止到流动、封闭到开源、碎片化到集成化的根本转变，从而激活思想政治教育的整体效能。二是打破传统教育路径依赖。重新审视“技术-教育-人”的关系，从“经验驱动”向基于数据赋能的“需求驱动”跃迁。一方面，通过供给转化，建立基于青年大学生个性化成长的双向贯通、螺旋上升的精准思政体系，在知识传授中实现价值引领，提升青年大学生思辨力和创造力。另一方面，通过分层分类开展专项培训与实操演练，不断提高思政课教师、辅导员等高校思想政治工作者的新质思政能力和人工智能素养，使之深刻认识数字技术服务于育人的本质，适应并驾驭人工智能工具，运用新技术新应用让高校思想政治工作与时俱进。
生成式人工智能为新时代高校思想政治教育的精准化、科学化发展带来了历史机遇。它在优化教育供给、创新育人场景、提升育人实效上展现出巨大潜能。然而，技术赋能并非坦途，其在教育实践中带来了数据精准性偏差、技术伦理风险以及教育体系惯性等多重现实困境。面对挑战，高校思想政治教育要牢牢秉持立德树人这一根本，以提升思想政治教育针对性和吸引力为导向，坚持技术赋能与精准施教的深度融合，在数据驱动中实现个性化价值引导；坚守以人为本与智能向善的价值统一，在技术应用中筑牢伦理规范与安全底线；推动范式革新与体系重塑的系统协同，在开放共享中激活思想政治教育整体效能，推动青年大学生理论与实践、知识与素养有机结合。
作者简介：
姚昱帆，中国计量大学学生工作部教师，浙江省高校网络教育名师。
茹煜哲，中国计量大学法学院教师。
章子铭，中国计量大学理学院教师。
课题信息：本文系教育部人文社科青年基金项目“中国式现代化视域下思想政治工作机制创新研究”（项目编号：23YJC710110）的阶段性成果。
来源：之江策