（来源：黑龙江日报）

转自：黑龙江日报

□刘晨晨 张玉莹 杨秋菊

在教育数字化转型纵深推进、高等教育高质量发展持续深化的时代背景下，高校思政教育始终锚定立德树人根本任务，不断探索育人理念更新与供给模式升级的实践方向。人工智能技术的创新应用，为思政教育精准对接学生思想需求、优化资源配置方式、拓展育人空间场景提供了全新的技术赋能与实现路径，成为推动思政教育守正创新、提质增效的核心抓手。以精准化供给为目标，以数字技术为支撑，系统重构思政教育内容体系、育人模式、实践转化链路与保障体系，能够更好地契合新时代学生的成长规律与认知特点，持续增强思政教育的吸引力、感染力与影响力，为培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人提供坚实保障。

深耕内容创新，构建分层分类精准供给体系。以学生个性化、差异化、动态化思想需求为着力点，借助人工智能技术创新思政教育内容供给体系，从源头上解决思政教育“供需脱节、疏离内容、缺乏针对性”的问题。建设动态迭代、智能适配的一体化思政资源库。高校需立足立德树人根本任务需求，对马克思主义原著、时政新闻资讯、红色文化史料、思想政治理论课教育教学案例等内容进行科学分类，分层汇总整理归档，形成逻辑清晰、层次明晰的思政资源素材库。在此基础上，运用生成式人工智能技术，对各类型资源进行实时更新和智能优化。例如，自动抓取最新时政新闻、权威政策信息、社会正能量素材等。除此之外，应结合文科、理科、工科的不同专业，本科、硕士各年级学生的认知水平、成长规律、学习特点等，将厚重抽象的思政理论知识点进行分门别类细化拆解，使资源库建设既扎根思政理论教学的“接地力”，又突出内容供给的针对性、适配性。建立需求导向的内容适配与精准推送机制。改变以往凭经验判断学生需求的传统模式，依托智慧教学平台整合学生的课堂互动表现、线上学习轨迹、作业完成情况、主题讨论发言等多维度信息，结合定期的思想动态调研，动态把握不同学生群体的学习难点与思想关切，为内容适配提供现实依据。针对学生在不同成长阶段的共性困惑，比如新生入学适应期的目标迷茫、毕业阶段的就业焦虑、社会热点事件引发的认知分歧等，及时配套相应的专题解读内容与引导内容，提升内容供给的精准性。需要注意的是，在内容推送过程中，应坚持教师主导、技术辅助的原则，由思政课专任教师对推送内容的价值导向、适配程度进行审核调整，避免纯算法推荐的局限性，既发挥技术提升效率的作用，也牢牢守住思政教育的育人方向。

创新育人模式，打造智能协同育人场景。借助人工智能、虚拟现实、数字孪生、交互智能等新技术手段，积极打造“在线+线下”智能化协同育人新模式，全方位打开思政教育内容精准供给“新场景”，做到育人场景无盲区、价值浸润无时差。在线下课堂场景中，教师可依托智慧教学终端、智能互动设备，实时采集学生课堂签到、随堂答题、弹幕互动、举手提问等动态数据，通过人工智能算法实时分析课堂学情整体情况与个体差异，以便精准捕捉学生在课堂学习过程中存在的认知困惑点和学习薄弱点。在此基础上，教师便可立足动态学情数据实时调整教学节奏、优化教学案例，如针对学生普遍存在的认知误区开展集中讲解、针对个别学生的学习短板进行课后精准辅导等，进而实现线下思政教学内容的精准供给。在线上育人场景中，高校需要加大力度引进智能机器人、个性化学习终端、校园思政云平台等辅助工具和设备，为学生提供“24小时”不间断的思政服务，并实时解答学生关于学业困惑、心理诉求、成长难题等方面的问题。教师则可借助人工智能算法生成的学生学习轨迹、思想动态信息，为其匹配并推送贴合自身专业特点、成长阶段、思想需求的思政学习资源，例如红色教育素材、时政热点解读、校园思政主题活动等多元化内容，以实现课后思政育人的精准延续。此外，有条件的高校还可支持教师依托虚拟现实、数字孪生、元宇宙等智能技术，打造沉浸式、情景化、体验式思政育人新场景，如复刻红色革命遗址、重大历史事件现场、新时代发展实景；搭建虚拟红色研学、党史情景模拟、时代主题宣讲、道德情景体验互动场景等，让学生以沉浸式体验者的身份置身思政教育场景之中，将抽象的思政理论、宏大的价值理念转化为可感知、可体验、可共情的真实体验，潜移默化地推动价值引领、思想浸润的全方位渗透，实现从“知”到“行”的转化。

深化实践赋能，打通精准思政知行转化链路。思政教育精准化供给既要立足课堂场景的思想传导与内容输送，更要向社会实践场域延伸拓展，实现理论认知与行为践行的闭环贯通。搭建供需适配的全域实践资源智能匹配体系。高校可系统梳理整合红色教育场馆、乡村振兴帮扶点位、城市社区服务岗位等各类思政实践载体，并结合各实践点位的育人主题、承载规模、场地条件与学习周期，借助人工智能技术对其完成数字化标注与分类存储，建立动态更新的思政实践资源数据库。在此基础上，依据学生的专业属性、年级阶段、兴趣方向与思想认知特点，为不同学生群体提供差异化的实践项目，提升学生与实践项目之间的适配性。比如，人文社科专业学生可侧重对接基层社会治理、民情调研类实践岗位；理工科学生可对接智能制造、科创企业一线的产业研学项目；医学、师范等应用型专业则匹配行业公共服务类实践场景等，让实践资源供给更加贴合学生的成长需求与专业发展路径。打造全周期伴随式的实践育人智能引导机制。针对以往实践育人中过程监管松散、指导针对性不足的问题，可依托智能化实践管理平台实现全流程伴随式育人支持。实践启动前，平台可根据实践主题自动推送相关理论文献、政策文件与安全指引，帮助学生完成前置性知识储备与任务规划；实践开展过程中，学生可通过移动端提交实践日志、疑问与阶段性感悟，系统通过语义分析识别学生存在的思想困惑与现实难题，自动为学生推送对应的解读资料与参考案例，同时将问题同步至负责的思政教师与校外实践导师，实现双线协同辅导，确保价值引领贯穿实践全程。实践结束后，系统可结合学生的实践产出、过程表现与感悟反馈，生成个性化的实践成长分析报告，同时将实践环节采集的思想与行为数据补充到学生整体画像当中，为后续课堂教学内容调整、学习资源精准推送提供现实依据，推动课堂教学与社会实践形成双向促进的育人循环。

强化风险防控，坚守智能育人人文底线。人工智能赋能高校思政教育精准化供给必须坚守“技术向善、育人为本、德育为先”的核心原则，通过构建全方位、多层次、系统化的风险防控体系，筑牢智能思政育人的人文底线、安全底线和价值底线。健全规范化、法治化的数据安全与隐私保护制度。一方面，针对学生思想、心理、行为等敏感私密数据的采集与应用，建立严格的制度规范与管理标准，明确数据采集“最小必要”原则，杜绝过度采集、盲目采集学生隐私数据，清晰界定数据存储、使用、共享、销毁的权责边界。另一方面，搭建校园思政数据安全防护体系，采用数据加密、脱敏处理、权限分级管控、防火墙防护等技术手段，对学生核心隐私数据进行全方位保护。同时，建立数据泄露、数据滥用专项追责机制，明确管理主体、使用主体的责任义务，严厉打击数据违规使用、私自泄漏、非法共享等行为，从制度和技术双重层面杜绝学生隐私数据安全风险，有效保障学生合法权益。构建科学化、导向性的算法监管与内容审核机制。破解传统算法“唯兴趣推送”的固有弊端，重构兼顾学生个性化需求与主流价值引领的智能算法模型，在精准匹配学生学习需求的同时，主动推送正能量、主流化、权威性的思政内容，在拓宽学生认知视野的同时，有效破除算法固化带来的“信息茧房”“价值窄化”等问题。此外，还应建立AIGC思政内容双重审核、多级校验机制，具体由思政专业教师、行业专家、技术管理人员组成审核团队，对AI生成的思政教学案例、理论解读、科普内容、教学课件等内容进行严格审核，其中重点核查内容的理论准确性、价值导向性，并及时修正内容偏差、史实错误、导向偏差等问题，守住思政教育价值引领的核心底线。

（作者单位：哈尔滨医科大学马克思主义学院）