AI 赋能民办高校思想政治教育：价值、忧患、路径

　　张　才

　　（成都艺术职业大学　成都　611433）

　　摘　要：AI 技术在高等教育中的应用成为现代教育发展的重要趋势，但有一些问题值得审视。研究发现，AI 技术的过度介入或导致将思政教育偏离教育本质、影响教育公平、泄露个人隐私、评价导向失衡。为此，可加强人文与技术的平衡、搭建资源共享机制、完善隐私保护立法、构建规范的多元评价体系，以规范AI 在高等教育思政教学中的应用。

　　关键词：AI；思政教育；民办高校

　　中图分类号：G641　　文献标识码：A　　文章编号：2832-0317（2024）03-0094-5

　　DOI：10.12424/HA.2024.064　　本文链接：https://www.oc-press.com/HA-202403-094.html党的二十大报告将人工智能作为推动战略性新兴

　　产业发展的重要增长引擎，二十届三中全会也强调统筹推进教育科技人才体制机制一体化改革，在高校思政教育中要遵循教书育人规律，改进老办法，探索新方法。《新一代人工智能发展规划》中指明要充分利用AI 技术推动教育教学改革。此外，中央网信办等八部门将智能教育纳入首批人工智能示范应用场景，探索形成“AI+ 教育”新模式，表明在教育强国建设的征程中数字化转型成为重要路径。新时期高等教育发展着眼于开放、共享、多元化发展，AI 技术在高等教育中的全面应用成为趋势。高校思政教育作为人才培养的根基，构建“AI+ 思政教育”新模式是思政教育改革，提升思政教育质量的重要路径。本研究旨在探讨AI 赋能民办高校思政教育的重要价值、可能的忧患以及优化路径，以期为高校思政教育提质创新，促进民办高等教育事业高质量发展提供一定参考。

　　一、AI 赋能民办高校思政教育的价值意蕴

　　《关于弘扬教育家精神加强新时代高素质专业化教师队伍建设的意见》明确，在教师教书育人能力方面实施数字化赋能教师发展行动，推动教师积极应对新技术变革，着眼未来培养人才。AI 技术在教育领域的应用日益广泛，在高校思政教育中，AI 的引入不仅顺应了时代发展的趋势，也推动了思政教育的改革，增强了教学的互动效果，并为培养学生的创新能力提供了新的契机。AI 赋能民办高校思政教育，不仅在形式、过程、内容和评价等方面带来了转变，更推动了教育理念的革新。这些变化增强了思政教育的吸引力和实效性，为培养新时代的人才提供了新的路径。

　　（一）思政教育形式从“单一固化”转向“多样灵活”

　　AI 技术在一定程度上提升了民办高校教师教学能力，推动了思政教育形式的转变。多数民办高校存在这样一个现实问题，师资力量两头重，中间轻，即银发教师和刚毕业的大学生成为民办高校的主力军，这两者在思政课授课中都有身影。传统的思政课程授课模式往往以“单向灌输”为主，但这种“灌输”被错误地理解并延伸为“洗脑论”“控制论”等观点，且多数银发教师对AI 技术缺乏了解和学习的积极性，只能维持“灌输”现状。此外，刚毕业的大学生缺乏授课实践经验，思政教学知识体系储备相对薄弱，加之思政类课程其理论性相对较强，在案例的结合上又显得生硬，往往难以脱离教材而独立发挥，以至于难以引起学生共鸣。但现代AI 技术很好地优化了这些问题，使得教育形式发生变革，扭转了思政课“单一固化”的局面。一是AI 技术可清晰梳理冗长内容的核心，以关键词或核心短句的形式呈现，更利于理解和记忆。二是AI 技术融入视频、动画、虚拟现实等多种形式，使教学内容更加生动有趣。通过在线平台和移动应用，学生可以随时随地获取学习资源，提高学习的自主性。三是AI 技术支持自适应学习系统，根据学生的学习进度和兴趣提供个性化的学习路径，也符合因材施教的育人理念。线上线下结合的混合式教学模式，增强教学的灵活性和适应性传统的思政教育往往依赖于课堂讲授，形式单一，难以激发学生的主动性和参与感。然而，AI 技术的引入为改变这一现状提供了新的契机。（二）思政教育过程从“灌输教学”转向“沉浸互动”传统思政教育通常以教师为中心，强调理论知识传授，学生往往处于被动接受的状态，灌输式的教育在一定程度上削弱了思政教育的成效，民办高校这种现象更为常见。然而，现代AI 技术的应用为这一过程带来了革命性的变化。首先，AI 通过虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，创造沉浸式学习环境，使学生能够在虚拟场景中如身临其境般体验历史事件和社会现象。现有研究表明，沉浸式体验能够显著提高学生的理解和参与度。通过VR 技术模拟的历史事件场景，学生能够更直观地感受到事件的冲击，从而激发深度思考和情感共鸣。其次，AI 技术驱动的智能辅导系统促进了师生互动的多样化。信息实时反馈和建议是AI系统的先天优势，可有效为学生学习提供优化方案，不仅增强学习效果，还增强了学生的自主性和积极性。国内许多高校已经开始利用AI 技术开发互动式学习平台，鼓励学生参与讨论和协作学习。AI 赋能的思政教育过程的趋势已从单向灌输转向双向互动。这一转变不仅提高了思政教育的有效性和吸引力，还为培养具有批判思维和创新能力的人才提供了新的可能。这种以学生为中心的教育模式，契合了现代教育发展的方

　　向，具有重要的实践意义。（三）思政教育内容从“照本宣科”转向“因材施教”

　　强理论性不能成为“照本宣科”的借口，应着眼于因材施教理念。“照本宣科”的根本是知识体系储备不足，对知识本身及延伸内容的掌握有限，这一现象在民办高校青年教师中尤为突出，强理论性或许会成为个别老师“照本宣科”的借口。传统思政教育往往依赖教材，几乎不会逾越教材。固定的教学内容如果不加以“修饰”就会显得乏味，缺乏吸引力，导致学习效果不理想。而现代AI 技术的引入为解决这一问题提供了全新思路。一是AI 通过大数据分析和机器学习技术，可以深入分析学生的学习行为和兴趣偏好，个性化推荐系统能够根据学生的学习进度和理解水平，动态调整教学内容。这种方式可帮助学生了解自身学习习惯和差距，通过针对性内容的学习有助于提高学习质量的同时减少不必要的时间浪费，从而制订个性化、差异化的学习图谱。二是AI 可有效实现教学内容的实时更新和多样化，在庞大的思政教育素材中快速提取最新教学内容、社会热点，确保教学内容的前瞻性和时效性，帮助师生解读政策，提供指引。三是AI支持跨学科内容整合，丰富了思政教育的视角和深度。将思政教育与历史、心理学、社会学等学科知识结合，提供多维度的学习内容，叙事更加立体化，学生更容易接受和理解。AI 赋能的思政教育内容正在从单一化、静态化转向个性化、多样化转变，更符合因材施教的教育理念。这一转变提升了教育的质量和适应性，为培养具备批判性思维和创新能力的人才提供了坚实基础。

　　（四）思政教育评价从“相对片面”转向“系统多元”

　　智能、准确、高效的评价体系是确保人才培养质量的关键保障，“多元”应体现在不同人的不同优势上。“考勤+ 平时成绩+ 期末考试”的传统评价体系已经难以适应新时代人才培养质量的评价标准。大学考试不宜将学生考到作为目标，思政教育这类理论性为主的课程在评价方式上更需要革新。AI 技术在构建多元学生评价体系提供了新的可能，“多元”的针对性含义应该是每个人的聪明点和发展天赋的方向。一方面，AI 通过大数据分析技术，可以综合考量学生的学习轨迹、参与度、作业完成情况等多维度指标，实时分析学生在学习平台上的行为数据，生成详细的学习报告。可有效帮助教师全面了解学生学习状态，为因材施教提供一定数据支撑。另一方面，在过程性评价和总结性评价方面表现出了优势，AI 能有效为学生提供实时反馈，有助于学生动态调整学习方法，在动态评价体系中不断优化和调整从而提高学习效果。通过平时的动态监测和期末的成绩共同形成总结性评价，可进一步了解教学质量。此外，AI 的过程性评价和总结性评价在一定程度上规避了人为的偏见，提供客观评价结果。同时，根据学生的不同学习风格、发展需求和天赋，AI 能够为每个学生制定个性化的成长评估报告，促进其全面发展。

　　二、AI 赋能民办高校思政教育的现实忧患

　　AI 技术的应用推动高校思政教育变革，带来前所未有的便利，但也应审视AI 技术的合理使用。过度依赖将冲击着思政教育的本质，AI 资源差异或将影响教育公平，个人隐私与信息安全，评价指标“唯分数”问题等现实忧患值得重视。

　　（一）AI 的过度介入或将偏离教育本质

　　思政教育重在思想和价值观引领，AI 技术的过度介入或将削减思政教育效果，必须限定AI 介入思政教育的限度。教育的本质在于人的全面发展，知识传授只是其中一小部分，更多的是文化的传承与思考。一方面，AI 技术在教育中往往侧重于知识的传递和技能的训练，往往会忽视情感、价值观和批判性思维能力的培养。而人类教育的核心在于人文关怀和价值引导，这是目前AI 难以替代的。另一方面，过度依赖AI，或将导致信息单向传递成为新生弊端，在一定程度上削弱师生之间的情感价值与交流，使得课堂成为生产车间，缺少人情味的教育将变得冷漠、疏离。此外，过度依赖AI 或将削弱学生的自主学习能力。尽管AI的智能推荐和个性化学习功能虽然提高了学习效率，但也可能使学生过于依赖系统的指引，缺乏自主探索和解决问题的能力。教育的本质在于激发学生的好奇心和探究精神，而AI 的过度介入可能使学生失去自主学习的动力和能力，进而偏离教育的本质。

　　（二）AI 资源不平衡或将影响教育公平

　　硬件AI 资源与软件师资应用AI 能力的双重不平衡或将加剧教育的不公平性。一方面，为控制办学成本，民办高校往往在新技术这一块的投入不会有大的力度。AI 系统成本高昂，致使先进的AI 技术难以在民办高校实践教学中普及，在资金和技术资源上难以有较好的保障，较公办高校而言已是教育资源的不公平。另一方面，民办高校师资力量相对薄弱，大部分老师对AI 技术的应用能力是不足的，缺乏相关的专业知识和技能，无法充分利用AI 工具来优化教学实践，不同老师之间在AI 技术应用上差异显著。在硬件和软件的双重不平衡下，教育公平问题势必加剧。此外，由于资源分配不均，不同高校之间在AI 技术应用上的差距可能扩大。经济发达地区的高校可能在AI 教育资源上更具优势，而经济欠发达地区的高校则可能处于劣势，或将导致教育质量的差距进一步加大。

　　（三）个人隐私信息安全存在一定风险

　　AI 技术在数据收集、分析和应用中的角色日益重要，但同时也引发人们对信息安全的思考。一方面，AI 技术依赖大规模的数据收集和分析，本质上增加了隐私泄露的风险。AI 系统需要大量的个人数据来训练模型，这些数据可能包括个人身份信息、行为习惯、兴趣爱好，优缺点等。大模型要记录详细的信息才能做出更准确的信息反馈，在数据收集和应用过程中不排除信息被篡改、滥用的可能性。另一方面，AI 的算法呈现出复杂性和不透明性，在应用过程中可能会导致一些信息被错误地理解，从而带来不可预知的风险。此外，一些机构、企业在开发AI 大模型时对数据收集的范围和目的往往是不透明和不确定的，加之民办高校学校网络安全防护存在薄弱环节，更加容易滋生信息安全问题。为此，需建立严格的数据使用规范和透明机制，确保数据使用符合伦理和法律要求。

　　（四）评价指标唯分数的顽疾或将再现

　　教育政策和社会对分数的重视，可能进一步促成AI 在教育中的应用导向。《深化新时代教育评价改革总体方案》指出，坚决克服“唯分数”“唯帽子”顽瘴痼疾，要建设科学、高质量的教育评价体系。若政策制定者和社会仍以分数作为衡量教育质量的主要标准，AI 技术便会倾向于优化这一指标，而忽视其他重要教育目标。一方面，AI 技术往往依赖大量数据进行评价和决策，在随堂小测试，抬头率，回答问题次数等过程性评价方面确实能够用分数进行体现，AI 倾向于使用分数作为主要评价依据。但往往会忽视学生的道德品质、创造力、批判思维方面的发展，“唯分数”的痼疾便依然存在。另一方面，当前AI 技术的评价体系仍然依赖于传统的量化指标。学生在评奖评优、升学保研等方面目前主要还是以分数、绩点等作为主要参考依据，进而影响教育评价的全面性，这或将进一步加剧AI 偏向“唯分数”方向进行优化的风险。此外，AI 系统的实时反馈系统固然可以及时提供信息参考，这种基于客观标准的反馈，可能忽视学生在主观上、认知上的具体表现，可能会产生不当的评价结果。

　　三、AI 赋能民办高校思政教育的路径优化

　　AI 技术的应用和发展仍处于起步阶段，对AI 的应用还需要从教育本质、教育公平、信息安全、评价指标等方面进行深入思考。尤其应把握人文与技术平衡，重在度上；资源共建共享共管，重在管上；隐私安全保护，重在法上；多元评价体系搭建，重在规范上。AI 赋能民办高校思政教育的路径优化，是一个复杂而系统的过程。这一过程需要政府、教育机构、技术企业和社会各界的共同参与和支持，以实现AI 技术在教育领域的安全、有效和可持续应用，为培养新时代的人才贡献力量。

　　（一）加强人文与技术的平衡

　　民办高校在引入AI 技术时，首先要明确思政教育的核心目标，确保技术只是辅助工具，而非教育的主导，强调人文与技术平衡的重要性。一是思政教育应始终以培养全面发展的人为核心，注重品德、价值观和社会责任的培养，在AI 技术中融入实际案例，通过故事情节导入，情景再现，环境模拟等方式构建学生德育思想。重点是要加强教师在教育中的主导地位，让教师引导AI 的应用。二是教师应参与AI 系统的设计和使用，确保其符合思政教育的本质需求，并且要结合AI 技术与传统教学方法，创造丰富的思政教学体验。三是在课程中融入技术伦理教育，使学生理解AI 的局限性和责任，培养学生的批判性思维和道德判断能力。以案例分析、社会调查等方式，引导学生将思政理论与现实问题结合，培养批判性思维和社会责任感，以此促进人文与技术的平衡。

　　（二）搭建资源共享合作机制

　　AI 技术的应用往往需要大量的资金、技术以及师资的支持，这对于资源有限的民办高校来说是个巨大挑战，这种不平衡可能进一步拉大教育质量差距。搭建AI 资源共享机制可以帮助偏远和经济欠发达地区的学校接触到最新的AI 技术和教育资源，提高整体教育质量。优化资源配置，促使教育资源可以得到更有效地利用，同时可有效节约成本避免资源浪费，形成可持续发展的教育生态系统。一是政府部门在政策要给予支持和保障，在隐私安全保障上进行立法层面的专项思考，为AI 共享资源平台搭建提供重要基础保障；二是企业和科研院所在开发和利用AI 技术过程中要充分基于AI 应用场景的差异性考虑不同情形的具体需求，做到安全、人文、科学、规范、合理、全面；三是高校在应用和共同开发中要从人本角度出发，以人的全面发展为目标，把立德树人思想放在首要位置。政府、企业、高校、科研院所共建共享共管资源平台，在政策、资金、开发、应用、管理上各司其职，定期开展评估预警监测，确保共享机制持续有效运行和不断改进。

　　（三）完善隐私保护安全立法

　　随着数字化进程加速，AI 技术的广泛应用加剧了数据泄露和滥用的风险，亟须通过立法手段，加强对个人数据的保护，明确数据收集、使用和分享的规范。只有确保个人数据安全，公众才能放心地享受AI 带来的便利和创新。一是法律应明确规定AI 相关数据收集的合法性、必要性和透明性原则，确保数据处理活动的合法合规。任何数据收集都应获得用户明确的知情同意，并告知其用途及存储期限。二是法律应要求AI数据处理者采取严格的安全措施，包括数据加密、访问控制、定期安全审查等，确保数据在存储和传输过程中的安全性。三是应设立专门的AI 技术隐私监督机构，负责审查和评估数据安全措施的实施情况。针对AI 技术的特殊性，立法应规定其在数据处理中的使用边界，防止AI 算法因偏见或漏洞造成的数据滥用。要求AI 系统开发者进行充分的风险评估和测试，确保技术的安全性和可靠性。四是加大违规惩罚力度，立法应明确对AI 数据泄露和滥用行为的处罚措施，提高违法成本。通过严厉的法律责任追究机制，遏制可能的违法行为，保护公民的个人信息。

　　（四）构建规范多元评价体系

　　当前，大多数教育评价体系仍主要以分数为主导。这种单一化的评价方式忽视了创造力、批判性思维、道德品质等重要领域。AI 技术的引入若不加以规范，可能加剧这一问题。多元评价体系强调人的全面发展，绝非应试能力，分数等。制定科学、合理的评价标准是多元评价体系的基础。一是应涵盖道德品质、专业能力、学术能力、实践能力、创新能力、社会责任感等多个方面，同时具有明确性和可操作性。二是要引入多样化评价方法，通过项目设计、实施和展示过程，评估学生的综合应用能力和团队协作能力。在分析实际问题中培养学生的批判性思维和解决问题的能力。三是鼓励学生进行自我评价，促进他们的自我认知和反思能力。四是政府和教育管理部门应出台相关政策，鼓励和支持学校探索和实施多元评价体系。同时，建立监督和反馈机制，确保多元评价的公平性和有效性。

　　四、结语

　　AI 技术赋能高等教育作为一把“双刃剑”，要正确看待数字赋能，应着眼于教育的本质和人的全面发展，思考“利弊”及应对措施，做到未雨绸缪。作为新技术，国家层面应尽早从专项立法角度进行思考，高校和科研院所应基于人的发展而进行开发和利用，社会企业应在资源配置上积极合作。AI 技术赋能教育高质量发展，促进人的全面发展，推动社会经济高速发展具有重大意义，需要政府、社会、高校和科研院所协同参与，以确保未来AI 技术的开发、应用、监管得到有效保障。未来AI 技术赋能高等教育可基于三维动画真实模拟实际问题，让教学过程更接近真实写照。

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