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生成式人工智能赋能高校思政教育发展的价值、风险及策略研究
文章字数：3644
摘要：本文深入剖析生成式人工智能在高校思政教育中的应用，分析其拓展思政教育资源、优化思政教育过程、辅助思政教育模式创新的价值，以及带来的数据安全、价值观误导、伦理道德等风险，并提出构建生成式人工智能风险防控体系、加强生成式人工智能伦理治理、提升高校教育主体数字素养等对策，旨在实现生成式人工智能与高校思政教育深度融合，推动高校思政教育高质量发展，培养具有正确价值观和创新能力的时代新人。
关键词：生成式人工智能；思想政治教育；高校教育；风险；策略
引言
随着人工智能技术的飞速迭代，生成式人工智能作为新一轮科技革命的关键引擎，正深度融入各领域发展，教育领域也不例外。《新一代人工智能发展规划》等政策明确了“智慧教育”“智慧校园”的建设方向，为技术与教育的融合指明方向。在此背景下，高校思政教育作为落实立德树人根本任务的关键环节，亟待借助生成式人工智能实现创新发展。然而，生成式人工智能的“双刃剑”属性使其在赋能思政教育的同时，也伴随多重风险，“如何趋利避害、实现技术与教育的协同发展”成为亟待解决的课题。
一、生成式人工智能赋能高校思政教育的价值
1.拓展思政教育资源，实现精准教学
生成式人工智能为高校思政教育资源的广度拓展与深度挖掘提供了关键技术支撑。依托大数据技术与深度学习算法，其能够整合社会热点、典型案例等多元信息，快速生成内容新颖、形式多样的思政素材，涵盖文字解析、可视化课件、短视频脚本等多种形态，且素材可实时跟进社会热点事件与学生关注焦点，如围绕“乡村振兴”等时代主题生成专题教学资源，让思政教育更贴近国家发展实际、贴近学生学习生活、贴近社会现实需求，有效打破传统思政教育资源库内容单一、更新缓慢的局限。同时，生成式人工智能可基于教师的教学目标、课程大纲以及学生的学习进度、认知水平等数据，实现教育资源的个性化定制，助力精准教学。高校教师只需输入特定教学主题、知识点重点难点及学生学情特点，生成式人工智能即可快速匹配输出对应的教学资料、分层问题设计等内容，既能大幅节省教师查阅资料、编写教案的时间与精力，又能让教学内容精准贴合不同学生的认知需求与学习节奏，显著提升教学的针对性与有效性。
2.优化思政教育过程，提升教学质量
在思政教育实施过程中，生成式人工智能可通过智能交互与数据分析优势，优化教学流程、提升教学质量。一方面，其可作为“智能助教”辅助教师开展教学：课堂上能实时解答学生基础疑问，课后可为学生提供个性化学习指导与作业反馈，缓解教师教学压力的同时，满足学生多样化学习需求。另一方面，生成式人工智能能对学生的全周期学习数据进行多维度深度分析，包括学习进度快慢、知识点掌握程度、答题正确率、课堂讨论发言活跃度等，精准捕捉学生的学习状态、知识薄弱环节与思想动态变化，并生成可视化数据分析报告。教师可依据报告精准调整教学策略，如针对学生普遍困惑的知识点强化讲解，对学习进度较慢的学生提供专项辅导，真正实现因材施教，提升整体教学效果。
3.辅助思政教育模式创新，丰富教学体验
生成式人工智能与虚拟现实、增强现实等技术的融合，为高校思政教育模式创新开辟了新路径，创造了全新的教学场景与体验方式。通过构建虚拟思政场景，如红色革命纪念馆、历史事件还原场景等，学生可“身临其境”感受历史氛围，将抽象的思政理论转化为具象的场景体验，增强对教育内容的感性认知与情感认同。此外，生成式人工智能支持开展互动式、探究式教学活动。教师可利用其设计富有挑战性的问题与任务，引导学生通过自主探究、小组合作解决问题，培养创新思维与实践能力。生成式人工智能能根据学生的回答与表现，实时调整问题难度与探究方向，让教学活动更具针对性与趣味性，激发学生学习主动性。
二、生成式人工智能赋能高校思政教育面临的风险
1.面临数据安全与信息真实性风险
生成式人工智能在运行过程中需要收集、存储和处理大量的数据，其中可能包含学生的个人隐私信息、思想动态数据以及思政教育相关的敏感信息。一旦这些数据遭到泄露、篡改或滥用，将对学生的权益和思政教育的安全稳定造成严重威胁。一方面，由于技术漏洞或人为疏忽，生成式人工智能系统可能遭受黑客攻击，导致数据泄露。例如，黑客可能通过窃取学生的个人信息，进行诈骗、骚扰等违法犯罪活动，给学生带来身心伤害。另一方面，生成式人工智能系统在数据采集和使用过程中，如果缺乏明确的规范和监管，可能存在过度采集数据、非法使用数据的情况，侵犯学生的隐私权。此外，生成式人工智能生成的内容可能存在虚假信息、谣言或片面观点。若学生缺乏辨别能力，盲目接受并传播这类内容，将扭曲其对事实的认知与判断，甚至扰乱社会舆论环境。
2.面临价值观误导与意识形态安全问题
生成式人工智能作为一种技术工具，本身并不具备价值判断能力，其生成的内容受到训练数据和算法的影响。如果训练数据中包含错误的价值观、偏见或意识形态倾向，生成式人工智能在生成内容时可能会将这些不良信息传递给学生，误导学生的价值取向。此外，生成式人工智能还可能受到恶意攻击和操控，被用于传播虚假信息、煽动情绪、制造社会矛盾等，对国家意识形态安全构成威胁。在思政教育中，如果高校的学生长期接触这些带有错误价值导向的内容，将难以树立正确的世界观、人生观、价值观，影响其身心健康和全面发展。
3.面临伦理道德挑战与责任界定难题
生成式人工智能的应用还引发了一系列伦理道德问题，如人机关系异化、责任界定模糊等。在高校思政教育中，过度依赖生成式人工智能可能会导致师生关系疏远，情感交流减少，削弱教师在学生成长过程中的引导作用。学生可能更倾向于与智能设备进行交互，而忽视与教师和同学的面对面沟通，影响其人际交往能力和社会情感的发展。此外，若生成式人工智能生成的内容出现错误或造成不良后果，将面临“责任主体难确定”的困境。由于其决策过程基于算法与数据，难以明确技术研发方、学校、教师等相关方的责任边界，可能导致各方互相推诿，无法及时纠正错误与追究责任。
三、生成式人工智能赋能高校思政教育的策略
1.构建生成式人工智能风险防控体系
构建风险防控体系，一方面要建立健全数据安全管理制度，加强对生成式AI数据采集、存储、传输、使用等环节的监管，确保数据安全；明确数据采集的范围和目的，遵循最小必要原则，避免过度采集数据；采用加密技术对敏感数据进行加密存储和传输，防止数据泄露；建立数据备份和恢复机制，确保数据的完整性和可用性。另一方面，要完善内容审核机制，对生成式人工智能生成的内容进行严格审核，防止不良信息的传播；建立专业的审核团队，制定审核标准和流程，运用人工审核与智能审核相结合的方式，对生成的文本、图像、音频等内容进行全面审查。
2.加强生成式人工智能伦理治理
加强伦理治理需通过“准则制定+审查监督”双轨推进。一方面，需制定生成式人工智能在高校思政教育应用中的伦理准则：明确“以人为本”的核心原则，要求技术应用尊重学生人格尊严与隐私，避免人机关系异化；规定内容生成需遵循客观、真实、公正原则，禁止传播虚假信息与偏见；强调技术辅助性定位，不得替代教师的情感引导与价值引领作用。另一方面，需建立全程伦理审查机制：成立由教育专家、伦理学家、技术专家、学生代表组成的伦理审查委员会，对生成式人工智能思政项目的研发、应用进行全流程监督。在项目立项阶段，评估潜在伦理风险；在实施过程中，检查伦理合规性；在项目结束后，评价伦理影响；对存在严重伦理问题的项目，及时叫停并整改，确保技术应用始终符合伦理要求。
3.提升高校教育主体数字素养
提升教育主体数字素养需分别针对教师与学生制定培养方案。针对教师，需开展系统性数字素养培训：培训内容涵盖生成式人工智能基本原理、操作方法、思政教学应用场景（如素材生成、数据分析），帮助教师熟练运用技术工具；同时，强化信息安全意识与伦理教育，提升教师对风险的识别与防范能力，引导其合理使用技术，避免过度依赖或滥用。针对学生，需将数字素养培养融入思政课程：通过专题教学、案例分析等形式，帮助学生了解生成式人工智能的特点与局限性，掌握信息辨别方法（如交叉验证信息来源、识别虚假内容特征）；开展探究式活动，引导学生对技术生成内容进行理性思考与质疑，培养批判性思维，增强对错误价值观的免疫力，树立“合理使用技术、独立判断是非”的意识。
结语
生成式人工智能为高校思政教育带来显著机遇，其在资源拓展、过程优化、模式创新上的优势推动思政教育向更精准、更生动、更高效的方向发展。但与此同时，数据安全、价值观误导、伦理道德等风险也不容忽视，若应对不当，将影响思政教育质量，甚至威胁学生身心健康与国家意识形态安全。推动生成式人工智能与高校思政教育深度融合，需坚持“优势发挥与风险规避并重”：既要通过技术应用创新教育形式，又要通过防控体系、伦理治理、素养提升筑牢安全防线。唯有如此，才能在数字化时代充分挖掘生成式人工智能的潜力，推动高校思政教育高质量发展，为培养德才兼备的社会主义建设者和接班人提供有力支撑。
作者单位：长春工业大学
关键词：生成式人工智能；思想政治教育；高校教育；风险；策略
引言
随着人工智能技术的飞速迭代，生成式人工智能作为新一轮科技革命的关键引擎，正深度融入各领域发展，教育领域也不例外。《新一代人工智能发展规划》等政策明确了“智慧教育”“智慧校园”的建设方向，为技术与教育的融合指明方向。在此背景下，高校思政教育作为落实立德树人根本任务的关键环节，亟待借助生成式人工智能实现创新发展。然而，生成式人工智能的“双刃剑”属性使其在赋能思政教育的同时，也伴随多重风险，“如何趋利避害、实现技术与教育的协同发展”成为亟待解决的课题。
一、生成式人工智能赋能高校思政教育的价值
1.拓展思政教育资源，实现精准教学
生成式人工智能为高校思政教育资源的广度拓展与深度挖掘提供了关键技术支撑。依托大数据技术与深度学习算法，其能够整合社会热点、典型案例等多元信息，快速生成内容新颖、形式多样的思政素材，涵盖文字解析、可视化课件、短视频脚本等多种形态，且素材可实时跟进社会热点事件与学生关注焦点，如围绕“乡村振兴”等时代主题生成专题教学资源，让思政教育更贴近国家发展实际、贴近学生学习生活、贴近社会现实需求，有效打破传统思政教育资源库内容单一、更新缓慢的局限。同时，生成式人工智能可基于教师的教学目标、课程大纲以及学生的学习进度、认知水平等数据，实现教育资源的个性化定制，助力精准教学。高校教师只需输入特定教学主题、知识点重点难点及学生学情特点，生成式人工智能即可快速匹配输出对应的教学资料、分层问题设计等内容，既能大幅节省教师查阅资料、编写教案的时间与精力，又能让教学内容精准贴合不同学生的认知需求与学习节奏，显著提升教学的针对性与有效性。
2.优化思政教育过程，提升教学质量
在思政教育实施过程中，生成式人工智能可通过智能交互与数据分析优势，优化教学流程、提升教学质量。一方面，其可作为“智能助教”辅助教师开展教学：课堂上能实时解答学生基础疑问，课后可为学生提供个性化学习指导与作业反馈，缓解教师教学压力的同时，满足学生多样化学习需求。另一方面，生成式人工智能能对学生的全周期学习数据进行多维度深度分析，包括学习进度快慢、知识点掌握程度、答题正确率、课堂讨论发言活跃度等，精准捕捉学生的学习状态、知识薄弱环节与思想动态变化，并生成可视化数据分析报告。教师可依据报告精准调整教学策略，如针对学生普遍困惑的知识点强化讲解，对学习进度较慢的学生提供专项辅导，真正实现因材施教，提升整体教学效果。
3.辅助思政教育模式创新，丰富教学体验
生成式人工智能与虚拟现实、增强现实等技术的融合，为高校思政教育模式创新开辟了新路径，创造了全新的教学场景与体验方式。通过构建虚拟思政场景，如红色革命纪念馆、历史事件还原场景等，学生可“身临其境”感受历史氛围，将抽象的思政理论转化为具象的场景体验，增强对教育内容的感性认知与情感认同。此外，生成式人工智能支持开展互动式、探究式教学活动。教师可利用其设计富有挑战性的问题与任务，引导学生通过自主探究、小组合作解决问题，培养创新思维与实践能力。生成式人工智能能根据学生的回答与表现，实时调整问题难度与探究方向，让教学活动更具针对性与趣味性，激发学生学习主动性。
二、生成式人工智能赋能高校思政教育面临的风险
1.面临数据安全与信息真实性风险
生成式人工智能在运行过程中需要收集、存储和处理大量的数据，其中可能包含学生的个人隐私信息、思想动态数据以及思政教育相关的敏感信息。一旦这些数据遭到泄露、篡改或滥用，将对学生的权益和思政教育的安全稳定造成严重威胁。一方面，由于技术漏洞或人为疏忽，生成式人工智能系统可能遭受黑客攻击，导致数据泄露。例如，黑客可能通过窃取学生的个人信息，进行诈骗、骚扰等违法犯罪活动，给学生带来身心伤害。另一方面，生成式人工智能系统在数据采集和使用过程中，如果缺乏明确的规范和监管，可能存在过度采集数据、非法使用数据的情况，侵犯学生的隐私权。此外，生成式人工智能生成的内容可能存在虚假信息、谣言或片面观点。若学生缺乏辨别能力，盲目接受并传播这类内容，将扭曲其对事实的认知与判断，甚至扰乱社会舆论环境。
2.面临价值观误导与意识形态安全问题
生成式人工智能作为一种技术工具，本身并不具备价值判断能力，其生成的内容受到训练数据和算法的影响。如果训练数据中包含错误的价值观、偏见或意识形态倾向，生成式人工智能在生成内容时可能会将这些不良信息传递给学生，误导学生的价值取向。此外，生成式人工智能还可能受到恶意攻击和操控，被用于传播虚假信息、煽动情绪、制造社会矛盾等，对国家意识形态安全构成威胁。在思政教育中，如果高校的学生长期接触这些带有错误价值导向的内容，将难以树立正确的世界观、人生观、价值观，影响其身心健康和全面发展。
3.面临伦理道德挑战与责任界定难题
生成式人工智能的应用还引发了一系列伦理道德问题，如人机关系异化、责任界定模糊等。在高校思政教育中，过度依赖生成式人工智能可能会导致师生关系疏远，情感交流减少，削弱教师在学生成长过程中的引导作用。学生可能更倾向于与智能设备进行交互，而忽视与教师和同学的面对面沟通，影响其人际交往能力和社会情感的发展。此外，若生成式人工智能生成的内容出现错误或造成不良后果，将面临“责任主体难确定”的困境。由于其决策过程基于算法与数据，难以明确技术研发方、学校、教师等相关方的责任边界，可能导致各方互相推诿，无法及时纠正错误与追究责任。
三、生成式人工智能赋能高校思政教育的策略
1.构建生成式人工智能风险防控体系
构建风险防控体系，一方面要建立健全数据安全管理制度，加强对生成式AI数据采集、存储、传输、使用等环节的监管，确保数据安全；明确数据采集的范围和目的，遵循最小必要原则，避免过度采集数据；采用加密技术对敏感数据进行加密存储和传输，防止数据泄露；建立数据备份和恢复机制，确保数据的完整性和可用性。另一方面，要完善内容审核机制，对生成式人工智能生成的内容进行严格审核，防止不良信息的传播；建立专业的审核团队，制定审核标准和流程，运用人工审核与智能审核相结合的方式，对生成的文本、图像、音频等内容进行全面审查。
2.加强生成式人工智能伦理治理
加强伦理治理需通过“准则制定+审查监督”双轨推进。一方面，需制定生成式人工智能在高校思政教育应用中的伦理准则：明确“以人为本”的核心原则，要求技术应用尊重学生人格尊严与隐私，避免人机关系异化；规定内容生成需遵循客观、真实、公正原则，禁止传播虚假信息与偏见；强调技术辅助性定位，不得替代教师的情感引导与价值引领作用。另一方面，需建立全程伦理审查机制：成立由教育专家、伦理学家、技术专家、学生代表组成的伦理审查委员会，对生成式人工智能思政项目的研发、应用进行全流程监督。在项目立项阶段，评估潜在伦理风险；在实施过程中，检查伦理合规性；在项目结束后，评价伦理影响；对存在严重伦理问题的项目，及时叫停并整改，确保技术应用始终符合伦理要求。
3.提升高校教育主体数字素养
提升教育主体数字素养需分别针对教师与学生制定培养方案。针对教师，需开展系统性数字素养培训：培训内容涵盖生成式人工智能基本原理、操作方法、思政教学应用场景（如素材生成、数据分析），帮助教师熟练运用技术工具；同时，强化信息安全意识与伦理教育，提升教师对风险的识别与防范能力，引导其合理使用技术，避免过度依赖或滥用。针对学生，需将数字素养培养融入思政课程：通过专题教学、案例分析等形式，帮助学生了解生成式人工智能的特点与局限性，掌握信息辨别方法（如交叉验证信息来源、识别虚假内容特征）；开展探究式活动，引导学生对技术生成内容进行理性思考与质疑，培养批判性思维，增强对错误价值观的免疫力，树立“合理使用技术、独立判断是非”的意识。
结语
生成式人工智能为高校思政教育带来显著机遇，其在资源拓展、过程优化、模式创新上的优势推动思政教育向更精准、更生动、更高效的方向发展。但与此同时，数据安全、价值观误导、伦理道德等风险也不容忽视，若应对不当，将影响思政教育质量，甚至威胁学生身心健康与国家意识形态安全。推动生成式人工智能与高校思政教育深度融合，需坚持“优势发挥与风险规避并重”：既要通过技术应用创新教育形式，又要通过防控体系、伦理治理、素养提升筑牢安全防线。唯有如此，才能在数字化时代充分挖掘生成式人工智能的潜力，推动高校思政教育高质量发展，为培养德才兼备的社会主义建设者和接班人提供有力支撑。
作者单位：长春工业大学