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人工智能时代大学生思想政治教育精准化建设路径
文章字数：5318
摘要：跟随人工智能技术不断发展，它给提高大学生思想政治教育精准性给予了新的技术支持。此研究依照国内外相关文献，全面考查了人工智能背景下大学生思想政治教育精准化的研究进程，深入探究该领域的学术价值与实践难题，并结合“十五五”规划的战略要求，给出了一些有创新性的建设办法。经分析发现，现有研究尽管在精准化流程、价值内涵、实施原则等方面有一定成果，但对于理论框架建立、实践方法创新、技术应用深度等方面依旧有探索空间。因此建议从精准识别、内容供给、效果评估、过程管理这四个关键环节入手，建立人工智能时代大学生思想政治教育精准化的完整实施模式，促使传统粗放式教育模式朝着精细化、智能化方向转变。
关键词：人工智能；大学生思想政治教育；精准化；建设路径；十五五规划
一、引言
人工智能作为引领新一轮科技革命和产业革命的重要推动力，也作为推动第四次工业革命的重要驱动力，正在重塑人类社会的生产实践、生活形态还有认知模式[1]。在教育现代化的进程当中，人工智能为教育给予了坚实的技术支撑。大学生思想政治教育作为高等教育模式的关键部分，承担着培养时代新人的使命，其精准化发展既是顺应智能化浪潮的内在需要，也是提高育人实效的战略抉择。
“十五五”时期是我国高等教育高质量发展的攻坚阶段，数字化转型成为提升教育质量、促进教育公平、服务国家战略的核心路径。[2]处于这样政策环境里，研究人工智能给大学生思想政治教育精准化实施路径带来的作用，有着理论和实践价值。从现有研究来看，学界已在精准化流程、价值内涵、实施原则等方面形成了相对完整的理论框架，但也存在理论深度不足、实证研究欠缺、实践指导有限以及技术融合不够深入等瓶颈。基于此，本文在梳理已有成果的基础上，结合“十五五”规划的战略导向，从精准识别、精准供给、精准评价、精准管理和精准融合五个维度提出人工智能时代大学生思想政治教育精准化的实施路径。
二、人工智能时代大学生思想政治教育精准化的研究价值
（一）理论价值
人工智能时代大学生思想政治教育精准化研究具备重要的理论意义。其一，此研究能增进对思想政治教育规律的认识。依靠人工智能技术，教育者能够更精准地掌握大学生的思想状况、行为特点，进而能更高效地运用思想政治教育规律。其二，这一研究有益于拓展思想政治教育的理论模式。在智能时代的背景之下，精准化是思想政治教育发展的必然走向，对其展开系统研究能够创新思想政治教育的理论架构、话语模式。其三，该研究推动了多学科交叉融合。人工智能与思想政治教育的结合探讨，将构建大学生思政教育人机协同的智能系统[3]，可以促使马克思主义理论、教育学、心理学、计算机科学等学科的交叉渗透，为思想政治教育研究开拓了新的学术视野。
（二）实践价值
人工智能赋能思想政治教育精准化发展，影响个体的认知图式、行为习惯和思维方式，推动思想政治教育载体和手段的创新发展。[4]研究人工智能背景下高校思想政治教育精准化有着现实价值。其一，精准化教育能增强教学效果，依靠精准匹配学生需求的教学内容、契合学生特点的教学方法、科学合理的评价模式，增强思想政治教育的针对性和实效性。其二，该教育模式有利于促进学生全面发展，能关注每个学生个体差异和发展诉求，提供个性化教育方案，推动学生在德智体美劳各方面均衡发展。其三，精准化教育是实现立德树人根本任务的重要途径，让人才培养更具针对性和有效性，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。
（三）时代价值
探究人工智能背景下高校思想政治教育精准化有着重要的时代意义。其一，此项研究契合教育数字化转型的战略部署，《“十五五”规划纲要》清晰指出要建立智能化教育模式，推进精准化建设是落实这一战略的关键部分。其二，研究顺应了智能时代人才培养的转型需要，精准化教育模式能够更有针对性地输出复合型、卓越化创新人才[5]。其三，研究回应了意识形态领域的新形势，在智能技术造成的复杂舆论环境里，精准化教育有益于提高大学生辨别错误思想的能力，筑牢思想防线。
三、人工智能时代大学生思想政治教育精准化建设的问题审视
（一）精准化理念尚未普遍确立
当下高校思想政治教育领域里，对于精准化理念的认知，依旧有着比较明显的欠缺之处，一部分教育工作者还没有冲破传统思维模式的束缚。具体呈现出这样一些情况：其一，对于精准化内涵的理解出现了偏差，把这一理念单纯地当作技术工具来使用，却忽略了它的核心要点是依据学生个体的特征来实施差异化教育，其二，对精准化价值的认识相对片面，仅仅把它看作是技术方面的提高，没有充分意识到它对于思想政治教育改革创新所具备的深远影响，其三，在实践方面存在害怕困难的情绪，一些教育工作者由于担忧技术应用可能会削弱自身的教育洞察力、情感感知力和教学创造力[6]，进而对人工智能等新技术持有排斥的态度。
（二）技术支撑体系尚不完善
当下人工智能技术让教育精准化有了实现的可能性，然而现有的技术支撑模式存在不少欠缺之处。从基础设施方面来看，高校智能化建设比较落后，多数院校的硬件设施无法满足精准思政教育的需求。在数据应用领域，学生思想动态、行为特征等关键数据的采集缺少系统性，分析处理技术也未达到精准化的标准，其决策依据停留于表象化行为数据，导致思想政治教育陷入“ 数据主义”陷阱[7]。从平台功能来讲，现有的思政教育智能系统存在功能单一的状况，主要局限于信息发布与资源推送，缺少个性化推荐、智能交互、精准评估等核心功能。而且，数据安全和隐私保护等关键技术保障措施急需强化，相关风险防控机制也有待完善。
（三）内容供给机制亟待优化
现如今教育领域所面临的关键挑战在于怎样达成内容供给的精准匹配，然而供需失衡的状况依旧比较普遍。其一，供需对接机制有着明显的不足之处，高校所提供的教育资源跟大学生实际需求之间有着较大差距，使得学生真正所需的教育内容供给不够。其二，现有的供给模式太过单一，依旧是以传统课堂教学为主导，缺少针对不同学生特点的个性化内容分发。其三，内容更新滞后的问题比较突出，对于社会热点话题、时代发展趋势的响应速度较慢，教育内容欠缺时代特征。其四，评估模式还不完善，对教育内容供给效果的测评缺少科学性与系统性，很难形成有效的反馈优化循环。
（四）队伍建设水平有待提升
高校思想政治教育精准化发展落地生根、取得成效的关键在教师[8]。在当前思政教育队伍建设过程中，暴露出了一些急需解决的问题。其一，部分教师欠缺精准化育人理念，对于智能技术应用的掌握不够，以至于难以进行精准化教学实践。其二，跨部门协作机制不完善，各个教育主体之间协同配合欠佳，故而难以形成育人合力。其三，教师专业发展支持模式比较薄弱，技术培训、能力提高资源的供给不足，这对精准化育人水平的提高产生了制约。
（五）评价管理体系尚不健全
科学且有效的评价管理模式对精准化实施而言至关重要，是其关键保障。当下的评价管理模式存在一些急需解决的问题。其一，评价指标模式的设计不太合理，过度看重过程性指标，却忽略了对育人成效进行全面评估。其二，评价方法比较单一，过度依赖结果性评价，没有充分重视过程性和发展性评价。其三，评价结果没有得到充分利用，难以转变为改进教学实践的具体举措，使得评价的导向作用被削弱。其四，相关管理制度还不完善，尤其是在组织管理、资源配置、协同机制等方面，缺少完善的制度设计。
四、人工智能时代大学生思想政治教育精准化的创新路径
（一）精准识别：构建大学生思想动态的智能感知体系
要达成精准化教育，准确识别学生思想动态是前提，人工智能技术为实现这一目标给予了有效的办法。首先，要搭建多源数据采集模式，借助智能感知与识别技术，获取大学生在学习活动、网络互动、日常生活等方面的多维数据，从而形成完整的个体行为轨迹。其次，需研发思想动态评估算法，运用自然语言理解、情绪识别、知识图谱等先进技术，对采集的数据展开深入挖掘，精准地捕捉学生的认知困惑、情绪波动、价值观念等关键信息。再次，依据数据分析结果，建立涵盖认知模式、情感倾向、行为特征、价值取向等多维学生画像模型，以此为精准教育决策提供科学的依据。最后，创建实时监测与预警系统，持续追踪学生思想动态的变化，及时发现异常信号和潜在风险，达成早期识别、预警、干预的闭环管理。
（二）精准供给：构建个性化教育内容的智能推送体系
在精准化教育模式里精准供给起着核心作用，这一作用不可替代。要达成该目标需依据大学生群体精准特征分析建立智能化个性教育内容推送模式。具体实施路径如下：先建立思想政治教育领域知识图谱模式，借助知识图谱技术对思想政治教育知识结构、内容模式及价值内涵做系统化梳理，形成层次清晰的知识架构。接着研发个性化内容推荐算法系统，整合大学生特征数据与知识图谱资源实现教育内容和学生需求精准对接。然后创新教育内容呈现形式，运用图文并茂、视听结合、VR/AR等多种技术手段增强教育内容视觉冲击力和情感共鸣度。此外还要致力于构建“精准思政”的内容生产模式，建立动态内容更新机制，紧密跟随时代脉搏和社会热点，保证教育内容的时代性和针对性[9]。最后建立教育内容供需交互平台，激励学生踊跃参与内容选择、质量评价和创意产出，推动教育供给与需求双向互动。
（三）精准评价：构建教育效果的多维评估体系
达成精准化教育的关键要点在于建立科学且完备的评价模式，而此模式的建立要借助人工智能技术来创建思想政治教育的多维评估机制。在指标模式建立环节，应当依据认知水平、情感态度、价值观念、实践行为这四个维度去设计形成系统化的评价标准。在技术应用方面上，要整合学习行为分析、情感识别、行为建模等智能算法，进而开发出能够动态监测学生品德发展状况的评估工具。评价的过程要贯穿教育的整个进程，借助实时监测及时找出问题并对教学策略予以优化。评价主体需要具备多元化特点，建立涵盖教师评估、自我评价、同伴评议、社会反馈的复合评价模式，以此提高评价的客观性。强化评估结果的应用价值很关键，要把它当作教学改进的重要参考内容，充分发挥评价所具备的诊断功能、导向作用。
（四）精准管理：构建人机协同的育人管理体系
要达成精准化管理，建立人机协同的育人模式是关键之处，这对提高思想政治教育科学化水平而言是很重要的基础部分。首先要做的是把智能思政管理系统开发出来，通过搭建教育智能化平台，扩大信息收集、创建、传播、分配和共享的广度与宽度，为精细化、精准性治理提供信息基础与条件支撑，以此可以实现管理流程的智能化升级[10]。基于此，学校、家庭和社会这个三位一体的协同育人模式得以建立起来，需要明确各方的权责，从而形成教育合力。依据大数据分析结果，教育资源配置需要优化，让资源利用效率提高。另外要关注教师智能技术应用能力的培养，通过专项培训提高其智能化育人水平、人机协作能力。最终需要完善相关制度规范，像数据安全管理、隐私保护机制等方面，为精准化教育的实施提供制度保障。
（五）精准融合：构建智能技术与思政教育的深度融合发展模式
要达成精准融合，就一定要符合精准化的内在要求。可从如下四个方面进行工作：第一，秉持育人导向的技术应用原则，保证技术服务于教育本质，防止技术应用转变为目的本身。第二，创新教育教学方法，借助人工智能技术进行个性化教学、沉浸式体验等新型教学模式，增强思政教育的感染力与吸引力。第三，推进人机协同教育机制，充分发挥人工智能的技术优势，达成人机优势互补，优化教育成效。第四，建立智慧思政生态系统，通过整合技术、资源、平台、机制等要素，形成涵盖智能感知、分析、决策、评价等功能的完整教育生态。
五、结语
人工智能发展迅速为高校思想政治教育精准化转型给予了技术支持，同时也让思政教育工作遭遇新挑战。达成精准思政是技术帮助教育的必然走向，也是培育德才兼备时代新人的内在需求。本文条理清晰地梳理研究资料，展现出人工智能背景下精准思政的研究价值与实践困难，并从识别机制、内容供给、效果评估、过程管理和技术融合五个方面给出了优化办法。后续研究要深入精准理论探究，强化实证分析，创新实践模式，推动人工智能和思政教育的有效融合，切实提高教育成效，为培育全面发展的高素质人才给予有力支持。
参考文献:
[1]张全胜,石引娟.人工智能视域下“人的解放”问题探赜[J/OL].西安财经大学学报,1-11[2026-04-04].https://doi.org/10.19331/j.cnki.jxufe.20260316.001.
[2]李志民.高等教育数字化“十五五”规划编制的思考与建议[J].中国教育网络,2025(10):1-3.
[3]丁汉文,聂栾懿.人工智能赋能大学生思想政治教育探析[J].学校党建与思想教育,2024(08):72-74.
[4]林春.人工智能赋能高校思想政治教育精准化发展的价值、风险及应对[J].高等建筑教育,2026,35(01):190-195.
[5]高兵,郭赟静.“十五五”时期高等教育的发展逻辑与关键路径[J].重庆高教研究,2026,14(01):3-13.
[6]彭忠军,张骞.生成式人工智能赋能高校精准思政研究[J].学校党建与思想教育,2025(21):71-73.
[7]郝娜,桂泽堃.人工智能赋能高校“精准思政”的技术模式、现实症候与实践进路[J].黑龙江高教研究,2025,43(07):1-10.
[8]唐平秋,刘婷婷.人工智能赋能高校思想政治教育精准化发展的思考[J].学校党建与思想教育,2024(05):78-81.
[9]陈哲.生成式人工智能视域下大学生思想政治教育的建构与调适[J].自然辩证法通讯,2024,46(12):95-100.
[10]袁磊,刘美玲.数字化助推中国教育现代化建设的实践范围与成熟度探析——基于2010—2024年文献分析[J].广西师范大学学报(哲学社会科学版),2024,60(04):77-87.
作者单位：喀什大学马克思主义学院
关键词：人工智能；大学生思想政治教育；精准化；建设路径；十五五规划
一、引言
人工智能作为引领新一轮科技革命和产业革命的重要推动力，也作为推动第四次工业革命的重要驱动力，正在重塑人类社会的生产实践、生活形态还有认知模式[1]。在教育现代化的进程当中，人工智能为教育给予了坚实的技术支撑。大学生思想政治教育作为高等教育模式的关键部分，承担着培养时代新人的使命，其精准化发展既是顺应智能化浪潮的内在需要，也是提高育人实效的战略抉择。
“十五五”时期是我国高等教育高质量发展的攻坚阶段，数字化转型成为提升教育质量、促进教育公平、服务国家战略的核心路径。[2]处于这样政策环境里，研究人工智能给大学生思想政治教育精准化实施路径带来的作用，有着理论和实践价值。从现有研究来看，学界已在精准化流程、价值内涵、实施原则等方面形成了相对完整的理论框架，但也存在理论深度不足、实证研究欠缺、实践指导有限以及技术融合不够深入等瓶颈。基于此，本文在梳理已有成果的基础上，结合“十五五”规划的战略导向，从精准识别、精准供给、精准评价、精准管理和精准融合五个维度提出人工智能时代大学生思想政治教育精准化的实施路径。
二、人工智能时代大学生思想政治教育精准化的研究价值
（一）理论价值
人工智能时代大学生思想政治教育精准化研究具备重要的理论意义。其一，此研究能增进对思想政治教育规律的认识。依靠人工智能技术，教育者能够更精准地掌握大学生的思想状况、行为特点，进而能更高效地运用思想政治教育规律。其二，这一研究有益于拓展思想政治教育的理论模式。在智能时代的背景之下，精准化是思想政治教育发展的必然走向，对其展开系统研究能够创新思想政治教育的理论架构、话语模式。其三，该研究推动了多学科交叉融合。人工智能与思想政治教育的结合探讨，将构建大学生思政教育人机协同的智能系统[3]，可以促使马克思主义理论、教育学、心理学、计算机科学等学科的交叉渗透，为思想政治教育研究开拓了新的学术视野。
（二）实践价值
人工智能赋能思想政治教育精准化发展，影响个体的认知图式、行为习惯和思维方式，推动思想政治教育载体和手段的创新发展。[4]研究人工智能背景下高校思想政治教育精准化有着现实价值。其一，精准化教育能增强教学效果，依靠精准匹配学生需求的教学内容、契合学生特点的教学方法、科学合理的评价模式，增强思想政治教育的针对性和实效性。其二，该教育模式有利于促进学生全面发展，能关注每个学生个体差异和发展诉求，提供个性化教育方案，推动学生在德智体美劳各方面均衡发展。其三，精准化教育是实现立德树人根本任务的重要途径，让人才培养更具针对性和有效性，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。
（三）时代价值
探究人工智能背景下高校思想政治教育精准化有着重要的时代意义。其一，此项研究契合教育数字化转型的战略部署，《“十五五”规划纲要》清晰指出要建立智能化教育模式，推进精准化建设是落实这一战略的关键部分。其二，研究顺应了智能时代人才培养的转型需要，精准化教育模式能够更有针对性地输出复合型、卓越化创新人才[5]。其三，研究回应了意识形态领域的新形势，在智能技术造成的复杂舆论环境里，精准化教育有益于提高大学生辨别错误思想的能力，筑牢思想防线。
三、人工智能时代大学生思想政治教育精准化建设的问题审视
（一）精准化理念尚未普遍确立
当下高校思想政治教育领域里，对于精准化理念的认知，依旧有着比较明显的欠缺之处，一部分教育工作者还没有冲破传统思维模式的束缚。具体呈现出这样一些情况：其一，对于精准化内涵的理解出现了偏差，把这一理念单纯地当作技术工具来使用，却忽略了它的核心要点是依据学生个体的特征来实施差异化教育，其二，对精准化价值的认识相对片面，仅仅把它看作是技术方面的提高，没有充分意识到它对于思想政治教育改革创新所具备的深远影响，其三，在实践方面存在害怕困难的情绪，一些教育工作者由于担忧技术应用可能会削弱自身的教育洞察力、情感感知力和教学创造力[6]，进而对人工智能等新技术持有排斥的态度。
（二）技术支撑体系尚不完善
当下人工智能技术让教育精准化有了实现的可能性，然而现有的技术支撑模式存在不少欠缺之处。从基础设施方面来看，高校智能化建设比较落后，多数院校的硬件设施无法满足精准思政教育的需求。在数据应用领域，学生思想动态、行为特征等关键数据的采集缺少系统性，分析处理技术也未达到精准化的标准，其决策依据停留于表象化行为数据，导致思想政治教育陷入“ 数据主义”陷阱[7]。从平台功能来讲，现有的思政教育智能系统存在功能单一的状况，主要局限于信息发布与资源推送，缺少个性化推荐、智能交互、精准评估等核心功能。而且，数据安全和隐私保护等关键技术保障措施急需强化，相关风险防控机制也有待完善。
（三）内容供给机制亟待优化
现如今教育领域所面临的关键挑战在于怎样达成内容供给的精准匹配，然而供需失衡的状况依旧比较普遍。其一，供需对接机制有着明显的不足之处，高校所提供的教育资源跟大学生实际需求之间有着较大差距，使得学生真正所需的教育内容供给不够。其二，现有的供给模式太过单一，依旧是以传统课堂教学为主导，缺少针对不同学生特点的个性化内容分发。其三，内容更新滞后的问题比较突出，对于社会热点话题、时代发展趋势的响应速度较慢，教育内容欠缺时代特征。其四，评估模式还不完善，对教育内容供给效果的测评缺少科学性与系统性，很难形成有效的反馈优化循环。
（四）队伍建设水平有待提升
高校思想政治教育精准化发展落地生根、取得成效的关键在教师[8]。在当前思政教育队伍建设过程中，暴露出了一些急需解决的问题。其一，部分教师欠缺精准化育人理念，对于智能技术应用的掌握不够，以至于难以进行精准化教学实践。其二，跨部门协作机制不完善，各个教育主体之间协同配合欠佳，故而难以形成育人合力。其三，教师专业发展支持模式比较薄弱，技术培训、能力提高资源的供给不足，这对精准化育人水平的提高产生了制约。
（五）评价管理体系尚不健全
科学且有效的评价管理模式对精准化实施而言至关重要，是其关键保障。当下的评价管理模式存在一些急需解决的问题。其一，评价指标模式的设计不太合理，过度看重过程性指标，却忽略了对育人成效进行全面评估。其二，评价方法比较单一，过度依赖结果性评价，没有充分重视过程性和发展性评价。其三，评价结果没有得到充分利用，难以转变为改进教学实践的具体举措，使得评价的导向作用被削弱。其四，相关管理制度还不完善，尤其是在组织管理、资源配置、协同机制等方面，缺少完善的制度设计。
四、人工智能时代大学生思想政治教育精准化的创新路径
（一）精准识别：构建大学生思想动态的智能感知体系
要达成精准化教育，准确识别学生思想动态是前提，人工智能技术为实现这一目标给予了有效的办法。首先，要搭建多源数据采集模式，借助智能感知与识别技术，获取大学生在学习活动、网络互动、日常生活等方面的多维数据，从而形成完整的个体行为轨迹。其次，需研发思想动态评估算法，运用自然语言理解、情绪识别、知识图谱等先进技术，对采集的数据展开深入挖掘，精准地捕捉学生的认知困惑、情绪波动、价值观念等关键信息。再次，依据数据分析结果，建立涵盖认知模式、情感倾向、行为特征、价值取向等多维学生画像模型，以此为精准教育决策提供科学的依据。最后，创建实时监测与预警系统，持续追踪学生思想动态的变化，及时发现异常信号和潜在风险，达成早期识别、预警、干预的闭环管理。
（二）精准供给：构建个性化教育内容的智能推送体系
在精准化教育模式里精准供给起着核心作用，这一作用不可替代。要达成该目标需依据大学生群体精准特征分析建立智能化个性教育内容推送模式。具体实施路径如下：先建立思想政治教育领域知识图谱模式，借助知识图谱技术对思想政治教育知识结构、内容模式及价值内涵做系统化梳理，形成层次清晰的知识架构。接着研发个性化内容推荐算法系统，整合大学生特征数据与知识图谱资源实现教育内容和学生需求精准对接。然后创新教育内容呈现形式，运用图文并茂、视听结合、VR/AR等多种技术手段增强教育内容视觉冲击力和情感共鸣度。此外还要致力于构建“精准思政”的内容生产模式，建立动态内容更新机制，紧密跟随时代脉搏和社会热点，保证教育内容的时代性和针对性[9]。最后建立教育内容供需交互平台，激励学生踊跃参与内容选择、质量评价和创意产出，推动教育供给与需求双向互动。
（三）精准评价：构建教育效果的多维评估体系
达成精准化教育的关键要点在于建立科学且完备的评价模式，而此模式的建立要借助人工智能技术来创建思想政治教育的多维评估机制。在指标模式建立环节，应当依据认知水平、情感态度、价值观念、实践行为这四个维度去设计形成系统化的评价标准。在技术应用方面上，要整合学习行为分析、情感识别、行为建模等智能算法，进而开发出能够动态监测学生品德发展状况的评估工具。评价的过程要贯穿教育的整个进程，借助实时监测及时找出问题并对教学策略予以优化。评价主体需要具备多元化特点，建立涵盖教师评估、自我评价、同伴评议、社会反馈的复合评价模式，以此提高评价的客观性。强化评估结果的应用价值很关键，要把它当作教学改进的重要参考内容，充分发挥评价所具备的诊断功能、导向作用。
（四）精准管理：构建人机协同的育人管理体系
要达成精准化管理，建立人机协同的育人模式是关键之处，这对提高思想政治教育科学化水平而言是很重要的基础部分。首先要做的是把智能思政管理系统开发出来，通过搭建教育智能化平台，扩大信息收集、创建、传播、分配和共享的广度与宽度，为精细化、精准性治理提供信息基础与条件支撑，以此可以实现管理流程的智能化升级[10]。基于此，学校、家庭和社会这个三位一体的协同育人模式得以建立起来，需要明确各方的权责，从而形成教育合力。依据大数据分析结果，教育资源配置需要优化，让资源利用效率提高。另外要关注教师智能技术应用能力的培养，通过专项培训提高其智能化育人水平、人机协作能力。最终需要完善相关制度规范，像数据安全管理、隐私保护机制等方面，为精准化教育的实施提供制度保障。
（五）精准融合：构建智能技术与思政教育的深度融合发展模式
要达成精准融合，就一定要符合精准化的内在要求。可从如下四个方面进行工作：第一，秉持育人导向的技术应用原则，保证技术服务于教育本质，防止技术应用转变为目的本身。第二，创新教育教学方法，借助人工智能技术进行个性化教学、沉浸式体验等新型教学模式，增强思政教育的感染力与吸引力。第三，推进人机协同教育机制，充分发挥人工智能的技术优势，达成人机优势互补，优化教育成效。第四，建立智慧思政生态系统，通过整合技术、资源、平台、机制等要素，形成涵盖智能感知、分析、决策、评价等功能的完整教育生态。
五、结语
人工智能发展迅速为高校思想政治教育精准化转型给予了技术支持，同时也让思政教育工作遭遇新挑战。达成精准思政是技术帮助教育的必然走向，也是培育德才兼备时代新人的内在需求。本文条理清晰地梳理研究资料，展现出人工智能背景下精准思政的研究价值与实践困难，并从识别机制、内容供给、效果评估、过程管理和技术融合五个方面给出了优化办法。后续研究要深入精准理论探究，强化实证分析，创新实践模式，推动人工智能和思政教育的有效融合，切实提高教育成效，为培育全面发展的高素质人才给予有力支持。
参考文献:
[1]张全胜,石引娟.人工智能视域下“人的解放”问题探赜[J/OL].西安财经大学学报,1-11[2026-04-04].https://doi.org/10.19331/j.cnki.jxufe.20260316.001.
[2]李志民.高等教育数字化“十五五”规划编制的思考与建议[J].中国教育网络,2025(10):1-3.
[3]丁汉文,聂栾懿.人工智能赋能大学生思想政治教育探析[J].学校党建与思想教育,2024(08):72-74.
[4]林春.人工智能赋能高校思想政治教育精准化发展的价值、风险及应对[J].高等建筑教育,2026,35(01):190-195.
[5]高兵,郭赟静.“十五五”时期高等教育的发展逻辑与关键路径[J].重庆高教研究,2026,14(01):3-13.
[6]彭忠军,张骞.生成式人工智能赋能高校精准思政研究[J].学校党建与思想教育,2025(21):71-73.
[7]郝娜,桂泽堃.人工智能赋能高校“精准思政”的技术模式、现实症候与实践进路[J].黑龙江高教研究,2025,43(07):1-10.
[8]唐平秋,刘婷婷.人工智能赋能高校思想政治教育精准化发展的思考[J].学校党建与思想教育,2024(05):78-81.
[9]陈哲.生成式人工智能视域下大学生思想政治教育的建构与调适[J].自然辩证法通讯,2024,46(12):95-100.
[10]袁磊,刘美玲.数字化助推中国教育现代化建设的实践范围与成熟度探析——基于2010—2024年文献分析[J].广西师范大学学报(哲学社会科学版),2024,60(04):77-87.
作者单位：喀什大学马克思主义学院