研究报告|石家庄铁路职业技术学院AI引领高校思想政治教育阵地深度拓展与育人模式革新

在全球人工智能技术迅猛发展并向各领域深度渗透的背景下，高校思想政治教育作为培养时代新人的关键环节，正面临数字化转型的机遇与挑战。石家庄铁路职业技术学院李晓光、牛春莉团队开展的“AI引领高校思想政治教育阵地深度拓展与育人模式革新研究”，通过理论建构、实证调查与案例分析，系统探究了AI技术与思政教育融合的路径、成效及问题，为高校思政教育创新发展提供了理论支撑与实践指导。

一、研究背景与核心目标

（一）时代背景与政策支撑

当前，AI 技术应用已从工业、金融领域延伸至教育领域，2023年教育部《人工智能赋能教育行动方案》明确提出推进智能技术与教育教学深度融合，为高校思政教育数字化转型提供政策依据。与此同时，当代大学生作为“数字原住民”，对互动性、个性化教育需求强烈，传统单向灌输式思政教学面临吸引力不足、深度参与率低的困境——北京师范大学智慧学习研究院数据显示，2024年全国高校思政课到课率达92%，但课堂深度参与率仅63%，教学形式与学习需求存在显著鸿沟。

（二）研究目标与思路

研究核心目标是解决三大关键问题：厘清AI技术赋能思政教育的边界与可能性、揭示技术应用中的结构性矛盾、设计可操作的融合路径。采用“理论建构—现状调查—问题诊断—对策开发” 四维框架，通过文献分析建立理论模型，对全省6所不同类型高校开展分层抽样（回收有效问卷395 份，深度访谈24名师生与专家），并跟踪3所AI应用典型院校，最终形成“技术适配度—教育有效性—伦理合规性” 三维评价体系。

二、调研对象与应用现状

（一）三大核心调研群体特征

思政教育工作者群体：涵盖专职教师、辅导员、学工干部，呈现“梯队化年龄结构+多元化学科背景”特征。技术应用分化明显：42%教师认为AI工具操作复杂，31%担忧技术削弱师生情感互动，但86%辅导员希望获得AI辅助心理疏导、舆情分析等专项培训；同时，75%以上教师强调AI生成内容需保障意识形态安全，体现高度政治敏锐性。

大学生群体：数字素养高但内部差异显著。92.6%学生接触过教育 AI 产品，文科生对 AI 辅助思政学习的接受度（78.3%）高于理科生（65.1%）；应用需求分层明显，低年级关注学习路径规划，高年级依赖文献检索与观点分析功能；89.2%学生通过手机端访问思政平台，日均活跃于 18:00-22:00，但碎片化学习导致概念理解深度不足，73%学生在价值观判断上更倾向教师人工指导。

AI 应用高校案例：省内多所高校已开展实践。河北工程大学、东北大学秦皇岛分校搭建思政学科资源平台，涵盖知识图谱、全景游学等板块；河北工业职业技术大学引入思政云课堂，集成精品视频课、红色电影等资源；保定理工学院综合多类思政数据库，依托权威专家构建课程体系，为 “三全育人”提供支撑。

（二）AI技术应用的四大维度

当前AI在思政教育中的应用集中于教学辅助、内容生产、学情分析、互动反馈四方面，呈现“梯度化深度+交叉化学科特征”。

教学辅助：智能语音识别、自然语言处理技术广泛用于课堂互动，虚拟仿真技术还原历史场景，提升红色教育沉浸感；

内容生产：AI工具基于党史文献自动生成可视化时间轴、互动案例，区块链技术用于诚信教育，形成不可篡改的品德档案；

学情分析：机器学习算法分析学生行为数据，提前识别思想动态波动，知识图谱技术构建个性化学习路径；

互动反馈：24小时智能问答系统缓解教师答疑压力，情感计算技术通过面部表情识别分析学生课堂接受度。

从应用效果看，技术介入使思政课堂到课率平均提升 23%，理论知识点记忆留存率提高18.6%，但价值观内化程度仍缺乏有效测量手段，且本科高校技术应用水平普遍高于高职院校。

三、调研发现：成效、问题与认知差异

（一）主要应用成效

教学方式革新：虚拟现实技术使学生对历史事件的认知准确率提升27%，自适应测试系统使专题学习效率提升40%；

评估精准化：基于自然语言处理的作业批改系统可识别理论表述逻辑漏洞，学习分析技术实现思政教育“精准诊断”；

资源供给效率提升：AI 辅助教师制作教学案例、生成时政分析报告，工作效率提升30%以上，智能推荐算法使资源利用率提高25%。

（二）突出问题与挑战

技术适配性不足：部分AI系统仅能完成基础问答，对抽象概念解析准确率（62%）远低于专业课（89%），应对尖锐社会问题时易出现逻辑混乱、立场模糊。

数据孤岛现象：78%高校存在思政数据分散存储问题，学工、教务、网络平台数据未打通，制约个性化教育实施。

师生接受度失衡：45岁以上教师仅23%能熟练使用智能工具，而学生接受度达 87%，且32%学生反映AI推送内容同质化。

伦理与政策风险：算法偏见可能引发价值观偏差（西方价值观内容误推率5.7%），17%受访者担忧思政教育“去人性化”；现行政策对AI应用边界界定模糊，78%院校在数据采集、内容审核上存在制度空白。

供应商专业度不足：60%服务高校的AI企业缺乏教育行业经验，产品与思政教育规律脱节。

（三）师生认知的三大差异

技术接受度差异：67%教师认为AI仅适用于基础功能，对价值塑造持保留态度；学生对AI接受度高出23个百分点，但对算法偏见警惕性不足。

应用预期差异：82%教师将内容安全审核列为首要条件，76%学生更关注个性化学习体验，如“根据阅读习惯推荐思政读物”。

互动方式偏好差异：教师多将AI定位为“辅助工具”，集中用于课前预习；学生则期待AI介入课后反思、实践评价全流程，甚至建议参与入党积极分子考察。

四、解决方案与建议

（一）构建深度融合路径

建立“高校主导—企业协同—师生参与”三方共建模式：高校负责目标设定与内容把关，企业提供技术支持，师生通过反馈优化系统；设立专项经费建设AI思政实验室，培养 “懂教育+懂技术”的复合型人才；构建“技术性能—教育效果—伦理合规”三维评价体系，形成“设计—实施—评估 —改进”闭环。

（二）优化内容推送机制

基于学习分析技术构建学生动态标签体系（含政治立场、价值取向等6维度）；将思政课程解构为知识点单元，配套多形态数字资源；推行“三三制”推送规则（30%自主订阅、30%数据匹配、40%教师精选），建立实时效果监测与人工审核双闭环。

（三）完善风险防控与审核机制

技术层面，构建思政领域专业语料库，采用多模态审核技术过滤不良内容；管理层面，设立AI内容审核小组（思政专家+技术人员），建立内容追溯与应急响应机制；伦理层面，制定AI应用伦理准则，禁止不当思想引导，保障学生数据隐私（采用加密、匿名化技术，遵循数据最小化原则）。

（四）提升教师 AI 素养

构建分层次培训体系：通过专题讲座、工作坊提升教师技术认知，开发智能备课、数据分析等实操课程；将AI应用能力纳入职称评聘，设立专项课题资助创新实践；搭建校际AI思政实践共同体，共享案例经验；联合企业建立教师实践基地，深化技术场景理解。

（五）强化人文关怀与价值引领

保留必要人文交互空间，如敏感话题转交教师处理；避免“信息茧房”，通过人工精选内容拓展学生认知；采用“技术呈现+人文解读”双轨模式，如虚拟现实场景搭配讲解员价值提炼，确保技术服务于育人本质。

五、研究局限与展望

（一）局限性

样本覆盖以本科高校为主（职业院校占比不足15%），结论普适性受影响；数据采集集中于2023—2024学年，未充分反映大语言模型等新技术的动态影响；对虚拟仿真实践、智能舆情预警等新兴场景探索不足。

（二）后续展望

扩大样本范围（补充民办高校、职业院校），延长研究周期至3—5年（覆盖技术迭代周期）；深入探索6类新兴应用场景，开发思政教育AI成效量化评估模型；加强教育技术学、伦理学与马克思主义理论的跨学科融合，攻关价值引导与算法中立性的矛盾调和问题。

综上，该研究表明，AI技术为高校思政教育革新提供了全新可能，但需在技术适配、风险防控、人文关怀间找到平衡，推动从“工具应用”向“模式创新”跨越，最终构建具有中国特色的智能思政教育范式。

（河北省思想政治研究会课题编号HBSZKT-2025017）