胡华：人工智能驱推高校思想政治教育变革：技术逻辑、价值遵循与目标旨归

河海大学学报社科河海大学学报哲学社会科学版 2024-01-05

引用本文：胡华.人工智能驱推高校思想政治教育变革：技术逻辑、价值遵循与目标旨归[J].河海大学学报(哲学社会科学版)，2022，24(5):30-37.

作者简介：胡华（1984—），男，华南理工大学马克思主义学院博士生，广东省冼夫人文化研究基地研究员，主要从事思想政治教育原理研究。

（胡华博士近照）

摘要：作为新一轮科技革命的典型代表，人工智能为高校思想政治教育变革提供了新契机。从技术逻辑角度看，人工智能驱推高校思想政治教育变革遵循数据驱动、算法引领、智能融合三重逻辑。随着人工智能在高校思想政治教育领域的广泛应用，人工智能技术逻辑蕴含的科技伦理也内嵌于高校思想政治教育全过程。为此，高校思想政治教育不仅应具备知识传授、思想引领、观念塑造的育人目标，还应对人工智能嵌入可能引发的安全、隐私、透明与开放等问题作出积极回应。人工智能驱推高校思想政治教育，有利于建立开放式、集约化、智能型的高校思想政治教育，以更好地实现智能时代高校思想政治教育立德树人的发展目标。

关键词：人工智能；高校思想政治教育；立德树人；价值引领；智能算法

随着算法推荐、深度学习和大数据技术的日臻完善与广泛推广，高校思想政治教育逐渐呈现出精准化、智能化、个性化的发展趋势。精准思政、虚拟思政、智慧思政等实践样态的相继出现，彰显了人工智能驱推高校思想政治教育变革的新形态。思想政治教育创新发展的智能驱动是对数字驱动的点位状态、网络驱动的面位状态的升级和革新。其中，数据思政是基于海量数据的梳理、整合以及算法规制而形成的“数据-知识-评价-决策-引导”的思想政治教育人工智能闭环链生态；虚拟思政是通过VR技术将思想政治教育的主体、客体、内容和方法等云端化、仿真化、虚拟化呈现的教育范式。总体来看，已有研究成果关注到了人工智能对高校思想政治教育理念革新、载体优化、方式迭代、效果增强等层面的诸多影响，而更进一步地深入研究应聚焦智能化高校思想政治教育的运行规律以及人工智能与高校思想政治教育者的关系层面，以清晰括定人工智能之于高校思想政治教育变革的赋能机制和驱推价值。本研究从人工智能的数据、算法、算力三大技术要素及其引发的人与技术关系变化角度出发，揭示人工智能驱推高校思想政治教育的技术逻辑，开展对人工智能驱推高校思想政治教育变革的价值遵循、目标旨归的学理探讨，从而构成智能时代高校思想政治教育守正创新的根本要义。

一、人工智能驱推高校思想政治教育变革的技术逻辑

技术逻辑生成于技术创设和运用过程。在此过程中，技术逻辑包含两方面的基本内容：其一，体现为技术本身的特有属性及其内在运行逻辑；其二，体现为技术的外在发展逻辑。前者是后者的基础和支撑，后者是前者的动力和条件。在探讨人工智能驱推高校思想政治教育变革的技术逻辑时，应统筹兼顾好二者之间的关系。从内在运行逻辑看，数据、算法、算力构成了人工智能的三大要素，可将三大要素简化为数据与算法两种嵌入逻辑；从外部发展逻辑看，人工智能引发的结构性变革不同于以往互联网意义上的信息联通问题，而是在整合互联网、数据运算与深度学习等诸多技能优势的基础上，构建全新的人机协同的智能化生态系统，并有效解决社会网络中不同主体对数据、信息、资源的认知、处理和运用问题。

1.从经验到数据的数据驱动逻辑

从人工智能的数据要素看，人工智能嵌入高校思想政治教育遵循数据驱动的发展逻辑，通过师生在思想政治教育过程中产生的海量数据，以及对这些海量数据的记录、整理、建模和画像等方式来推动高校思想政治教育的可量化、可视化与系统化。

a.由经验依循到数据驱动。智能时代，高校思想政治教育的组织方式与运作载体以及学生的学习场域、习得方式都发生了深刻变化，并呈现出数据驱动的变革趋向。数据驱动下的人工智能使记录事实的数据呈现爆发式增长，并逐渐成为高校思想政治教育重要的育人方式。在大数据分析等智能技术的持续驱推下，高校思想政治教育面对的将是全新的育人环境，这种全新环境促使高校思想政治教育者更全面地看待学生学习动态、思维观念与价值选择的深刻变化，科学设计思想政治教育方案、配置思想政治教育资源和落实思想政治教育措施，推动教育目标的再优化和教育资源的再组织，实现教育决策由传统意义上主要依靠宽泛性的经验依循和较低层次的多媒体技术转向“经验+数据”的精细化决策机制。兼顾了统一教学标准实施与学生个性学习需求，提升了学生对高校思想政治教育内容、活动的学习兴趣和参与动力，弥合了师生之间相对隔离的教育教学状态，有利于激发学生产生新的疑问追求、新的兴趣热点，从而冲过难关，使高校思想政治教育的内容和形式更具吸引力与代入感，助推高校思想政治教育更好实现由“硬灌”向“软浸”的育人方式转变。

b.由模糊传递到清晰展现。高校思想政治教育者应有这样一种共识：技术应该是以补充完善自然内在“善”为目的。高校思想政治教育变革体现了育人目标的清晰展现程度。高校思想政治教育变革的内容和形式越全面，育人目标的清晰展现程度越高，育人效果也就越强。在传统高校思想政治教育实践中，师生之间的交流互动以有限的知识传播和理论传授为主要方式，呈现为一种相对低效与边界模糊的思想政治教育信息传递状态，学生个性化的学习需要和差异化的学习过程难以全方位清晰展现，高校思想政治教育呈现出基于教育者权威和教育教学主导地位的“压迫式”状态。随着智能校园、智慧课堂的广泛普及，VR、AR、XR等智能技术得到深化应用，高校思想政治教育者的知识传授、理论灌输、价值引领等育人内容和育人形式发生重大变化，变革了传统思想政治教育过程中师生之间“你讲我听”的被动式状态，使基于教育者权威和教育教学主导地位的育人状态得到不断优化，师生同构教学情境、师生共商教学方式等得以开掘与拓延，平等交流、有序包容、开放公正的智能化育人场景得以创建与展开。在此背景下，高校思想政治教育以一种高度信息化、可视化、平等化的方式循序实施，不仅强化了师生在智能化育人场景中的身份认同与价值认同，也使高校思想政治教育的内容精准度与过程清晰性得以持续显现。

2.从专属到共建的算法主导逻辑

智能算法作为人工智能的三大要素之一，依托深度学习的强大功能在高校思想政治教育实践中逐渐形成了一种新型教育形态——算法教育，并对高校思想政治教育者传统意义上的“专属权利”——教学教育主导权带来了新挑战，对高校思想政治教育变革产生了新影响。

a.丰富人之主导的自主逻辑。长期以来，高校思想政治教育主导权掌握在思想政治教育者手上，思想政治教育者在此过程中居于核心地位。人工智能凭借强大的算法优化、数据分析和算力决策机制，在驱推高校思想政治教育变革的过程中展现出“自主性”的发展潜能与趋向。由此而论，高校有可能出现一种同教育者并行的教育主体——强人工智能。作此判断的依据在于：基于智能算法的人工智能已逐渐超越人类对传统技术的工具理性的认知范畴，而拥有了对海量数据与学习环境的自主决策机制，使之可在已有数据支撑下分析甚至重建学习过程、学习环境并自主作出方案优化，呈现出一种超越人之主导而开展自主优化升级并拥有强大决策能力的算法教育形态。从高校思想政治教育角度看，拥有强大算法功能的人工智能，通过收集思想政治教育过程中的各类数据，分析数据之间的逻辑关系，研判学生的学习需求、学习兴趣和学习过程，评价学生的学习效果，反馈学生的学习状态，并以此为依据，动态调整思想政治教育方案，精准优化思想政治教育内容，为高校思想政治教育者的价值情感引导与思维能力培养提供决策依据，合力培育“躯体、心智、情感、精神、心灵力量融会一体的完整的人”。这表明，高校思想政治教育者只有把握好主导角色和技术嵌入之间的关系，才能更好地运用智能技术开展育人活动，以构建高校思想政治教育“有所指”“有所为”、作为需求主体的学生“有所得”“有所悟”双赢互动的育人格局。

b.展现人之助手的解放逻辑。人工智能对高校思想政治教育者的角色定位带来了全方位变革。不论是教学角色还是管理角色，不论是信息角色还是服务角色都将发生深刻变化。这种变革将促使高校思想政治教育者向更高水平的智能化思想政治教育者转变，并展现出高校思想政治教育者“助手”的技术解放逻辑。这一逻辑为高校思想政治教育者在育人过程中的主导性角色优化带来了新机遇，算法教育在高校思想政治教育领域引发的智能化思想政治教育趋向，为高校思想政治教育者在局部领域的“离场”提供了契机，这种“离场”并不意味着育人责任的“旁落”，而是指向日常事务的“解放”。随着智能算法教育的持续展开，机器开始成为新的认知主体，将教师从传统的重复性工作中解放出来。人工智能驱推高校思想政治教育，使高校思想政治教育者从高强度、重复性的教育教学活动中解放出来，诸如大规模评卷阅卷、大班辅助教学、大学生资助信息筛查、综合测评成绩数据分析等事务性工作都可以交由智能机器人一体化处理。高校思想政治教育者转变为学生情感交流、价值引领、生命成长的倾听者、推动者、引导者。如此一来，传统意义上思想政治教育者与学生之间的教育与被教育关系逐渐向人机协同或机机交互的关系转变，这种转变为高校思想政治教育者聚焦情感交流与人文关怀、避免技术依赖僭越育人目标提供了实践空间与价值参照。

3.从链接到互嵌的深度融合逻辑

人工智能以其强大数据分析和智能算法等技术优势，推动着高校思想政治教育样态的深度变革，并日益呈现出由低阶信息技术驱动的链接样态向智能技术赋权的互嵌样态转变的特征，这一特征可从关系维度和价值视域两个层面加以考察。

a.关系维度的人机协同成为可能。人工智能在为高校思想政治教育变革带来强大技术支撑的同时，也为高校思想政治教育者深刻把握人与智能技术的关系问题提供了崭新视角。高校思想政治教育者得以跳出传统意义上人与技术关系的“工具性”视域，深刻认识到人与技术的关系不再是“我与它”的单向运用与被运用的线性关系，而是“我与你”的深度融合关系。现实地看，智能机器人在不少高校逐渐成为同教师角色并存的育人服务提供者，并衍生出一种人机协同式的“双主体”育人服务的发展样态。在这个意义上，高校思想政治教育的育人服务提供者有了新的“助手”，这是一种超越工具理性的智能技术人工物。但从目前的发展阶段看，人工智能仍处在弱人工智能阶段，还不具备心灵沟通、情感交流的功能，这些功能的实现还有赖于高校思想政治教育者主观能动性的发挥。为此，高校应尽快完善智能机器人应用规范文件，理清智能技术运用的“责任清单”与“准入机制”，明确人工智能的适用边界和功能范围，推动智能技术在高校思想政治教育领域的落地应用，实现知识传授、智能素养、价值引领的同向同行。

b.价值导向的“人机共生”获得认可。人工智能助推高校思想政治教育变革的根本价值在于落实好立德树人的根本任务。有鉴于此，实现“人机共生”就成为高校思想政治教育变革的重要现实问题。由于欠缺育人平台一体化的技术设计，传统高校思想政治教育领域中还在不同程度上存在着信息孤岛、数据混同、采集重复等问题，导致学生教育教学和日常管理数据的跨部门、跨层级共享难以实现，数据红利和信息价值无法得到充分释放和利用。智能技术在大数据整合、分析、共享层面优势明显，可通过对不同部门、不同层级的海量学生信息的高效整理与深度分析，打破部门信息流动壁垒，实现跨部门信息共享和跨业务数据整合，构建一体化、闭环式的高校思想政治教育数据库。存储于高校思想政治教育数据库中的数据与信息具有安全透明、异构多样、智能运算、自动执行等特点，基于这些特点而生成的海量化、多样化、快捷化、价值化优势，有利于发挥信息畅通与数据共享的交互功能，奠立坚实的师生信任基础，创设灵活的部门协同机制。譬如，运用区块链技术构建高校思想政治教育区块链，在课程、科研、实践、文化、网络、心理、管理、服务、资助、组织等育人体系中构建共建、共享、互信的高校思想政治教育系统，引导高校思想政治教育者以全面理性的科学态度看待人机共生的价值意蕴，有利于满足高校思想政治教育协同变革的发展需求，使“人机共生”的高校思想政治教育价值导向获得认可。

二、人工智能驱推高校思想政治教育变革的价值遵循

随着人工智能在高校思想政治教育的普及应用，技术逻辑与价值要素愈发呈现出交织互融的发展趋向，人工智能技术逻辑蕴含的技术伦理也可能在高校思想政治教育过程中有所呈现。人工智能驱推的高校思想政治教育不仅要落实好立德树人根本任务，还要处理好人工智能应用可能引发的公平与公正、安全与隐私、开放与责任等问题，实现育人目标、育人方式与育人价值的有机统一。

1.公平与公正：确保平等对待所有学生

不论是从根本目标还是从具体实践看，对公平公正的价值追求都应置于高校思想政治教育的突出地位。确保平等对待所有学生构成了人工智能驱推高校思想政治教育变革的价值前提。把握好这一价值前提，有利于提升高校思想政治教育的科学化、精准化、信息化水平，助力智能时代的高校思想政治教育因事而化、因时而进、因势而新。

a.立足根本目标。高校思想政治教育着眼于培养什么样的人、如何培养人、为谁培养人的根本问题，以为全面建设社会主义现代化国家培养“有理想、有本领、有担当”的德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人为根本目标。这一根本目标体现了我国高校的社会主义性质与立德树人的本质规定性。在人工智能勃兴发展并深度融入高校人才培养领域的背景下，高校思想政治教育借助大数据分析、智能算法等技术，日益呈现出高校化、个性化、智能化的发展趋势。譬如，在智能算法的技术逻辑中，思想政治教育相关理论知识被转化为底层代码、数学符号、客观数据，三者共同构成数字模型，获取数字模型的最优解将成为理论知识的最终目标，理论知识蕴含的育人目标及其价值意义就可能被智能技术解构。智能算法虽然可以搜集数据、整合信息，却难及知识意涵，更无法完成思想生产。高校思想政治教育以立德树人为根本目标，寓价值引导于知识传授，教育学生将理想信念构建在对历史趋势、科学理论、基本国情的真学真信真懂上，实现知识传授和价值引领的有机结合与德智体美劳的深度融合，纠正“智能技术将人训化为机器”的认知偏误，引导学生牢记生活是连续的、多样的且被体验的，而不是被计算的，摒弃以工具理性遮蔽价值理性的技术思维，培养有社会公德、有家国情怀、有过硬本领的时代新人。

b.着眼育人实践。近年来，高校思想政治教育领域的部分教育教学工作已实现或正在推进“机器代人”的育人场景，如北京某高校高精尖中心通过智慧学伴机器人，促进思想政治教育管理由自上而下的单向化管理模式转向线上线下相结合、学校社会相融合的开放式管理机制，由此带来了高校思想政治教育理念、服务、评价方式等多方面的深刻变革。这意味着，先前由高校思想政治教育者承担的那些重复性、繁琐性的日常事务可以被智能辅学辅教机器人所代替。那么，一个新的现实问题随之出现：如何将先前由高校思想政治教育者肩负的价值引领、观念塑造等价值追求迁移到智能机器人身上。人工智能驱推高校思想政治教育变革的价值目标也随之转变为，智能机器活动对学生学习需求、价值判断的意义存在与需求满足的问题，而当人工智能在局部领域取代思想政治教育者成为高校思想政治教育的组织者和引导者时，公平公正对待所有学生就成为高校思想政治教育必须解决的问题。现实地看，多模态学习分析这一智能技术可以为解决这一问题提供现实可能。这是因为，多模态学习分析既可收集学生在各类网络平台上的日志数据，也可通过面部表情识别、运动传输感应等智能化技术，全方位、全天候收集学生在理论知识关注度、学习过程注意度以及情感情绪变化度等方面的数据，并根据数据类型择取不同的机器学习算法，对数据进行处理分析，从而构建提前介入、精准治理、流程重塑、源头把控的高校思想政治教育格局，为高校思想政治教育者公平公正对待所有学生、全面掌握学生的知识习得程度、情感交流状态、日常行为倾向等提供研判依据。

2.安全与隐私：确保风险可控与隐私保密

人工智能的突出优势在于，准确模拟人的行为并实现对人的某些行为的辅助甚至替代。人工智能可以在某些领域、某些条件下实现无人干预、基于知识与算法而自我修正甚至迭代升级的“自主性”运行。为此，必须把握好以下两方面问题。

a.重视意识形态安全。在人工智能嵌入高校思想政治教育的过程，必须考量“自主性”是否可以确保安全运行的问题。当人工智能系统开启后，假如其决策程序不再受操作者甚至设计者控制，是否会引发高校思想政治教育者难以预料的意识形态风险，导致高校思想政治教育立德树人价值目标的偏离？高校思想政治教育在维护意识形态安全方面责任重大，这要求高校思想政治教育者必须做好学生价值观念的形塑和引导工作。人工智能助推高校思想政治教育虽然不能“包治百病”，但不失为众多“药方”之一。譬如，面对智能技术可能引发的意识形态安全风险，高校思想政治教育者应坚持“量力而行”的应用原则，即利用大数据技术保障个人最低限度的安全和健康，而不能过于积极地正面延伸；结合数据样本动态性、持续性特征，动态性整合学生思想和行为等方面的各类数据并加以同类聚合，持续性监测各类数据的变化趋向并自动过滤威胁意识形态安全和消解学生价值共识的不良信息，打造全天候高校意识形态安全干预体系、智能分析与处置机制。这样一来，不仅有利于引导学生拥有多样化学习方式、海量化学习资源、过程化学习平台等多种选择，也有助于抓住苗头性、突发性问题并采取有效措施及时应对和主动作为，使人工智能应用在不影响学生正常生活学习和正确价值观念塑造的前提下，营造出方式灵动、资源共享、智能推送、过程评价、实时反馈的高校思想政治教育生态。

b.强调数据隐私保护。新技术使隐私成为当今社会最突出的议题，它破坏了一种基于匿名的隐私平衡，且能在增加或减少信息摩擦两个方向上为信息智能体授权。从高校思想政治教育领域看，思想政治教育者在运用人工智能这一新技术开展学生数据收集、整理与运用的过程中，要确保学生育人数据的隐私安全，避免信息摩擦引发的隐私失衡；从具体实践看，高校学工部门、辅导员、思政课教师等高校思想政治教育者可以运用智能化辅教辅学辅管系统，对所有学生的学习行为进行过程把控，及时跟进和解决学生因专业学习、教育方式不适应而产生的厌学、逃课以及心理不适等问题。人工智能技术具备实时收集、整理与分析规模数据的强大功能，高校思想政治教育者在收集、整理和分析学生数据的过程中，不仅增加了教育教学数据和学生个人信息泄露的可能性，也可能诱发非法分子对智能系统的恶意攻击与数据盗取。譬如，凭借高超的电脑技术，电脑黑客可能会侵入智能系统，窃取、滥用学生个人隐私数据信息等。因此，高校思想政治教育者在运用大数据分析技术开展育人活动的过程中，应当厘定相关数据的收集和存储限度以及公开和使用范围，保证涉及学生隐私的各类数据除相关教育主体知晓外，其他任何人都不得知晓和使用，更不能将学生数据公之于众。可见，大数据技术要在高校思想政治教育中做到精准有效，不仅要确保足够全面的数据信息并将各类学生数据信息整合应用到育人实践，还要在整合应用过程中持续强化数据隐私保护力度，使其在高校思想政治教育领域既可用又可控。

3.开放与责任：确保透明清晰与安全可靠

人工智能嵌入高校思想政治教育，将促使其朝着高度数据化与算法化的趋势发展，高校师生的交流互动将愈发离不开人工智能的支撑和辅助，高校思想政治教育的透明度和责任性将会面临新的挑战，这一挑战聚焦于高校教学管理部门的决策层面，是对可能产生“黑箱”运作的技术反思。

a.确保透明清晰。预设与反思不是否定或排斥人工智能对于高校思想政治教育的辅助教育优势，而是为了更好地发挥人工智能在辅教辅学方面的强大功能。当高校教育教学管理部门对人工智能辅教辅学进行决策时，由大数据分析和智能化算法引发的低透明度与责任模糊性问题应引起高校思想政治教育者的密切关注与持续跟进。从人工智能的最终处理结果看，多数人无法理解它的决策理由，以至于连算法工程师也可能无法洞悉演化算法和迁移学习的“黑箱”。从技术特性看，有别于以往的辅助教学系统，基于深度学习和智能算法的人工智能并不遵循数据信息的录入整理、特征分析、预测反馈的推进路径，而是从原始大数据开始，通过自动学习、自主抓取并生成个性化、精准化的高阶认识结论。在这个过程中，人为干扰因素与数据开放程度会不断降低。以智能算法为例，智能算法的运作过程是近乎“黑箱”的非透明过程，这一过程包含着信息筛选的标准、机制和决策参数，在此背景下，确保运行过程的透明开放显得至关重要。为此，可借鉴桑斯坦有关开放资源软件的技术预设，在智能辅教辅学系统的关键环节设置可协商的代码程序。借助可协商程序，高校思想政治教育者既可在智能系统试行阶段、也可在智能系统投入应用后，及时回应和解决思想政治教育过程中出现的信息不透明等“黑箱”问题，使高校思想政治教育的理论知识、价值观念、道德规范，公开、及时、精准地融入“智能客服”“智能学伴”等智能辅教辅学系统。

b.避免算法歧视。在智能化场域中，安全可靠意味着对算法“黑箱”的有效规制。在人工智能嵌入高校思想政治教育的过程，基于演化算法及其迁移学习“黑箱”现象出现的可能性会大大增加。如果这一现象出现在决策环节，就可能引发算法歧视甚至决策责任问题，导致人工智能自主决策能力摆脱人的操控的可能性。由此引发的新问题是：由算法歧视引发的低透明度与责任模糊性问题，可能会超出传统意义上完全基于人的程序设定的一般性决策责任机制。基于人工智能应用的这一潜在风险，应制定适用于高校思想政治教育实践的人工智能技术应用方案，构建开放透明、安全可靠的教育新平台和育人新阵地。这要求高校思想政治教育者要将“严管”与“厚爱”有机结合起来，将社会主义核心价值观内嵌至智能算法的运行逻辑和程序框架，发挥社会主义核心价值观对智能算法的伦理规制和价值引领功能，使社会主义核心价值观在学生具象化、生活化的知识学习和认知建构中发挥“润物无声”的道德涵育作用，引导学生会用、善用各类智能技术，赋予智能算法与海量数据以主体性需求属性，确保智能算法始终坚守“回归人的本质规定性，追寻人的主体性发展”的运行逻辑和价值导向。

三、人工智能驱推高校思想政治教育变革的目标旨归

思想政治教育发展的实质是追求实效。人工智能驱推高校思想政治教育变革也是为了追求实效，这种实效性体现在立德树人的根本目标上。人工智能在高校思想政治教育决策、视角、技术、方式等方面提供了变革动力，人工智能驱推高校思想政治教育，有利于建立开放式、集约化、智能型的高校思想政治教育。

1.建立开放式的高校思想政治教育

高校思想政治教育的开放式发展过程既是思政课堂与社会大课堂深度互动的过程，也是高校育人环境与社会事件环境合力育人的过程。人工智能助推高校思想政治教育，可以为建立开放式的高校思想政治教育提供信息开放交流与资源共享机制。

a.构建信息共享机制。凭借大数据分析技术的高效信息抓取、分析和优化功能，人工智能可创建高校、社会和家庭之间的学生学习数据库共享平台，构建更具精准化、个性化的三方信息共享机制，为三方合力育人提供了基础性的技术支撑。譬如，借助区块链技术，可加强高校思想政治教育资源平台建设，开发去中心化的高校思想政治教育资源库。区块链中的任何区块都具有相对独立性，某一区块的数据被读写与存储后，其后的任一区块数据都无法被随意更改，但这并不意味着区块链会丧失中心。相反，区块链依旧存在中心，只不过这样的中心不再是单一中心，而是多中心。区块链上的数据还可被溯源，因为任一区块都存储了该阶段数据的形成和变化，且不会受到后续区块读写或存储的制约，由此保障了采集数据的原始性、整体性和真实性。对高校思想政治教育来说，可将区块链看作一种自动化的数据编码程序，经由多中心的区块数据确证高校思想政治教育内容的安全性、整体性和真实性。同时，鉴于区块链的公开透明性，由之技术支撑的高校思想政治教育资源库具有开源性特征，可充分调动社会、高校和家庭等多元育人主体通过分布式账本技术，共同参与高校思想政治教育资源库建设，并在区块中存储音频、视频等高校思想政治教育资源，提升多元育人主体协同育人的积极性和主动性，并有效规避算法歧视、算法黑箱为高校思想政治教育带来的“信息过滤”等负面影响。这意味着，人工智能在拓宽高校思想政治教育资源平台的过程中，不仅能够确保学生数据信息的安全可靠与多方共享，也可推动高校思想政治教育内容生产、信息传播与供给途径的升级变革。

b.打造智能育人平台。基于数据协同和信息共享，人工智能可打造高校、家庭与政府三方信息交互、可靠保密的智能育人平台。从现实情况看，将区块链应用于高校思想政治教育领域具有必要性与可行性。区块链技术的显著特征是可以利用“分布式账本”完成对“账本”信息的“去中心化”操作，这个“账本”可以是基于学生日常思想政治教育学习活动的数据库。区块链技术基于特定区域信息交换网络中的各节点，通过分布式账本的分节点存储，确保局域信息加密功效，可以为特定群体进行点对点的私密性数据传输提供良好技术平台。基于此，可以构建“学习账本”并运用到高校思想政治教育领域。其运作机制是：“学习账本”对学生在思想政治教育各教育区块链中全部学习过的理论知识与实践技能进行过程跟踪，各教育区块链在记录特定时间内学生取得的正式及非正式成绩后，可将各教育区块链赠予其他的学生，学生基于“学习账本”获得不同场所知识学习的学分认证，并在“学习账本”中呈现个人学习兴趣、知识掌握过程、活动参与程度等。借助这一运行机制，高校思想政治教育者可以在多中心分布的“学习账本”中将理论内容、价值观念、道德规范浸润到所有学习空间，并在明确高校思想政治教育的应用原则和运行场景的前提下，通过精准传播在师生之间创设有效联系，通过智能合约形成符合高校思想政治教育价值取向的共识算法，持续扩展学生的知识半径和学习场域。这表明，智能化的高校思想政治教育不仅要立足于现实世界的实践活动，还要兼顾虚拟世界的实践活动，以便在现实教育与虚拟教育的有机结合过程中，将学生的知识习得与学习空间由课堂、校园扩展到家庭、社会，为建立开放式的高校思想政治教育打造更为广阔的智能育人平台。

2.建立集约化的高校思想政治教育

从集约化高校思想政治教育的内涵看，精准把握学生学习需求并提供优质教育教学资源是其价值旨归，而实现对学生学习需求的精准把握和优质教育教学资源的供给是其关键所在。人工智能助推高校思想政治教育，为建立集约化的高校思想政治教育提供了契机。

a.解决信息不全不准难题。近年来，党和国家越来越重视高校思想政治教育，构建集约化的高校思想政治教育已成为高校思想政治教育变革的必然要求。集约型高校思想政治教育要求高校思想政治教育坚持“精、准、细”理念，精准把握学生的学习需求，并提供针对性的思想政治教育教学资源，解决信息不全不准问题。当前，基于海量数据，借助强大算力，人工智能可实现对数据资源的结构化梳理与可视化整合，构建条理化、体系化的智能化数据资源库，增强高校思想政治教育决策机制的精准度与针对性。同时，人工智能还可确保信息提供者直接向智能系统输入信息，减少人为干预或扭曲信息导致的机会空间，增强信息数据采集的安全性与全面性，使高校思想政治教育的数据采集、分析和决策机制得到不断优化。

b.提升政策执行落实能力。人工智能强大的运算能力和建模能力可以依据学生的个性化学习状况提供相对应的思想政治教育教学资源，并基于学生前期学习表现的数据分析，为高校思想政治教育者提供学生的学习质量评价计算，并自动评阅、提供意见、指明下一步学习路向等，实现一体化服务。这不仅提升了高校思想政治教育者的数据分析能力，为高校决策者和二级院系负责人、思政课教师、思想政治工作者提供教育教学政策实施备选方案，还可直接锁定处于思想政治教育过程中的学生目标群体，精准监控和评价高校思想政治教育政策的落地执行和具体实施情况，使高校思想政治教育者对学生学习需求的精准识别、动态把握、资源供给、评价反馈等能力得到不断增强，推动高校思想政治教育领域从“人找信息”的传统媒体阶段迈向“信息找人”的全媒体阶段。

3.建立智能型的高校思想政治教育

构建智能型的高校思想政治教育需要思想政治教育基础理论的支撑，也需要高校思想政治教育实践的推动。基于大数据分析、深度学习、算法推荐的人工智能，有利于推动这一过程从理论建构向理论建构与实践驱动相结合转变，智能思政是这一转变的集中展现。

a.智能社会发展的时代要求。随着人工智能日益融入高校思想政治教育领域，高校思想政治教育方案的制定、执行和反馈过程都要不同程度地借助智能技术。以互联网为代表的信息技术彻底解决了信息的自由流动问题，这类信息技术消除了物理距离，也在不同程度上解决了人的脑力的延伸问题（通过计算机）。在物理距离逐渐消除后，“人们开始尝试消除人与机器的心理距离，并让人与机器在整体智能层面上进行平等、无障碍的沟通。而当人类社会超越传统信息技术的覆盖范围而转向更高阶的智能社会时，高校思想政治教育领域又将面临一次实践化转型，智能思政即是这种实践化转型的集中呈现。智能思政是对以数据分析、智能运算、深度学习为核心要素的高校思想政治教育智能形态的典型描述，能借助大数据技术分析全样本、立足强算力发现相关性、通过虚拟现实技术推动现实空间向“虚”“实”结合的空间转换。智能时代高校思想政治教育在落实立德树人根本任务的过程中，应在坚持课堂教学主渠道的同时以整体性理念引领高校思想政治教育体系变革，推进高校思想政治教育路径重塑，全面实现教育工作的总体合道德性和学校自律、教师垂范，使高校思想政治教育由传统意义上的统一化、群体化育人模式转向精准化、个性化育人生态。

b.高校思想政治教育深化变革的现实选择。人工智能嵌入高校思想政治教育，使高校思想政治教育的技术运用从碎片化转向系统化，推动高校思想政治教育视角由个案研究转向规模数据，促使高校思想政治教育方式由单向传授转向动态交互，引导高校思想政治教育决策由经验参照转向定量分析。这种转向具体表现在推动高校思想政治教育的智能辅教辅学、智能监督、智能评价共3个方面。为此，高校思想政治教育者要善于运用人工智能技术，通过创设思想政治教育话语语境，推动育人环境由陪衬向烘托转变，构建智能辅教辅学的“关系场”；通过明晰教育情境与虚拟环境的异同，引导学生实现知识的内化与迁移，打造智能监督的“话语场”；通过加强师生在话语场域中的互动交流，构筑智能评价的“共识场”。智能思政是一项具有整体性的系统育人工程，需要教育主管部门、高校职能部门及广大思想政治教育者协同发力，增强高校思想政治教育的亲和力和获得感，达成集知识传承、人格塑造、生命完善于一体的发展目标，以实质性进展开创智能型高校思想政治教育变革新局。

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