来源:滚动播报
(来源:新华日报)
□ 季春红
《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》中指出,要全面实施“人工智能+”行动,加强和改进思想政治工作,推进校园文化建设。切实提升高校思政教育的针对性、时效性与吸引力,必须主动把握人工智能时代的新特征、新趋势,系统推动教育理念、内容、方法与载体的数字化转型。
从全球视野看,学界对生成式人工智能教育应用的分析多集中于学生、教师及教育系统这三个层面。反观国内研究,其视角更为多元:学者们既探讨了具体的应用模式与策略,也评估了其宏观教育影响,并前瞻了学习范式的转型趋势,乃至深入到教育提示语设计等微观环节;同时,以ChatGPT为对象的探索性实践研究也已初步展开,这些都为理解人机协同教学机制积累了初步经验。在党的二十届四中全会“全面实施‘人工智能+’行动”的战略指引下,推动人工智能与思政教育深度融合,已不仅是一项技术应用课题,更是贯彻落实国家战略、发展教育领域新质生产力的实践要求。因此,系统推进生成式人工智能赋能高校思政教育的理论建构与实践创新,既具有时代必然性,也彰显出深远的战略意义。
生成式人工智能的特点在于通过深度学习和大规模预训练模型,实现内容的创造性生成与人机交互,超越了传统思政教育多依赖于教材和教师预先准备的局限性。对于教师而言,这一资源库显著提升了思政课的备课效率与课程设计深度。教师可以针对某一理论要点或社会热点,指令人工智能一键生成多视角阐释、教学案例和配套研讨题目,使抽象理论具象化、情境化。例如,在讲授“网络空间命运共同体”时,教师可以利用人工智能实时抓取并分析近期关于“网络文明治理”或“人工智能伦理”的媒体报道与公众评论,自动生成涵盖事件背景、多元观点、深度评析与理论链接的集成资料包,极大增强了教学内容的时效性和丰富性。同时,嵌入人工智能的云端教研平台,可以汇聚跨区域、跨院校的优秀教学案例和研究成果,促进思政课教师队伍整体能力的提升。该资源库也面向学生开放,支持其进行个性化、探索式的自主学习。学生在课后可以就未充分理解的理论概念,或自身关心的社会现象,向人工智能资源库发起询问,即时获取由AI生成的、与其知识水平相匹配的释义解析和延伸阅读材料,不仅能满足学生的个性化求知需求,更有助于培养其独立思考与价值探究的能力。
在教学过程中,人工智能可以扮演“智慧助教”的角色,成为“类教学主体”。课堂教学环节,人工智能能够实时分析课堂氛围、学生参与度及反馈,生成精准的学生画像,为教师及时调整后续教学内容的难度、侧重点和呈现方式提供数据支持,推动课堂从“经验驱动”向“数据驱动”转变。学情洞察层面,人工智能能基于学生长期多模态的行为数据,构建动态的、精细化的学生学情档案,辅助教师进行个性化指导,丰富教学评价维度,将传统的“教师—学生”二元主体结构,转型为“教师—AI—学生”三元协同的育人新架构。
人工智能的发展还为构建沉浸泛在的思政教育新场域提供了可能。思政教育作为文化传承与价值引领的主阵地,其教育教学场域在人工智能赋能下,逐步拓展为虚实融合、无处不在的新空间。以马克思主义新闻观的培养教育为例,人工智能与虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、混合现实(MR)技术相融合,能够实现依托本地化红色资源,构建具有高度真实感与叙事深度的虚拟教学场景,让学生得以“走进”延安时期的红色新闻现场,或“参与”《新华日报》在武汉创刊的历史情境,在具身参与中理解“坚持党性原则”的新闻立场,实现从理论认知到价值认同的升华。这种沉浸式、交互性的场域体验,能增强思政教学的思想穿透力和情感感染力。此外,嵌入了人工智能的云端平台能让思政教育空间拓展为融通家庭、学校等场域的线上线下一体的复合型生态,实现了从“定时定点”的课程学习向“无处不在”泛在学习的转变,真正落实“课堂无处不在”的现代教育理念。
当然,在积极推进人工智能与思政教育融合的过程中,也需警惕伴随的多重风险。过度依赖人工智能可能导致教育过程中情感互动与心灵关怀的弱化,使思政教育陷入“工具理性优先”的误区。数据采集与分析过程中的隐私保护问题、算法设计中可能隐含的偏见,以及个性化推荐机制可能造成的“信息茧房”,都对学生认知的全面性以及主流价值观的有效传播构成潜在挑战。此外,人工智能的深度应用也对教师角色与教育伦理提出了新要求,若缺乏有效的规制与引导,不仅难以真正赋能教学,反而可能削弱教师在价值引领与情感关怀等方面的作用。因此,必须始终坚持以人为本、立德树人的根本立场,不断完善人工智能在思政课教育应用层面的相关规定,建立健全数据安全与算法审查机制,强化教师的主体地位与育人能力,确保让人工智能真正服务于思政教育高质量发展。
《教育强国建设规划纲要(2024—2035年)》明确提出,要推动思想政治工作和信息技术深度融合,打造网络思想政治教育特色品牌。在此背景下,探讨人工智能如何赋能思政教育提质增效,不仅具有理论价值,更是应对数智时代教育变革的现实必需。当前,人工智能仍面临诸如数据隐私、算法偏见、情感弱化等伦理与实践挑战。我们必须以高度的历史自觉和使命担当,秉持积极审慎、守正创新的态度,准确把握“赋能”而非“替代”、“融合”而非“嫁接”的原则,不断探索人工智能与立德树人根本任务深度融合的理论、路径与方法。
(作者单位:南京师范大学新闻与传播学院)