人工智能驱动思想政治教育创新的时代价值与实践策略
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罗良
（西南大学青委会，重庆）
［摘要］人工智能既是思想政治教育创新的环境约束变量，也是创新过程的驱动因素。人工智能驱动信息技术与思想政治教育融合发展，增强思想政治教育亲和力，促进思想政治教育精准化。思想政治教育的创新趋势是决策科学化、管理个性化、实施精细化、评价有效性增强。人工智能驱动的思想政治教育创新面临数字鸿沟、隐私侵犯、刻板印象等挑战。要强化人工智能发展的价值引领，推动思想政治教育与人工智能学科交叉融合，提高思想政治教育教师人工智能素养，构建人工智能驱动多方协作思想政治教育创新。
[关键词] 人工智能 思想政治教育 精准思想政治教育
人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，正在深刻改变人类的生存状况。习近平总书记指出，要“高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能与教育深度融合，推动教育改革创新”。 思想政治教育必须始终瞄准人工智能驱动的社会变革，致力于培养能与机器人竞争、协作的时代新人。人工智能不仅是思想政治教育创新的环境约束变量，也是创新过程的驱动因素。人工智能对于思想政治教育创新具有重要的当代价值，也使思想政治教育面临巨大挑战。
一、人工智能驱动的思想政治教育创新的当代价值
人工智能的发展给思想政治教育带来巨大机遇和挑战。人工智能驱动思想政治教育创新，是思想政治教育顺应时势、与时俱进、因势而新的必然要求，具有重要的时代价值。
一、实现信息技术与思想政治教育融合发展
人工智能发展不断加速，呈现出深度学习、跨界融合、人机协作、开放群体智能、自主控制等新特征。 人工智能是信息技术的最新前沿。人工智能驱动的思想政治教育创新能够促进信息技术与思想政治教育融合发展，主要体现在两个方面：一方面，实现思想政治教育人机协同。在人工智能的驱动下，人类生活在现实世界与虚拟世界的自然切换与融合之中。思想政治教育的重点是引导教育主体正确处理人与人、人与社会、人与自身的关系。随着人工智能的广泛应用，机器成为社会生活的重要组成部分，“人机共存、人机共生、人机共治”将成为可能。思想政治教育要顺应这一趋势，以促进人的全面发展为导向，建立人机协作的思想政治教育体系，把人机协作融入教育教学、决策等各个方面。 ——制定管理、评价。另一方面，牢牢占据人在融合发展中的主体地位。人工智能不仅是一种工具，也逐渐成为一种思维方式和生活方式。无论是当前的弱人工智能阶段，还是未来的强人工智能阶段，都应该辅助融合，而不是取代思想政治教育的主体地位。人工智能技术强大的数据整合和计算算法很容易造成路径依赖。思想政治教育主体不仅是技术产品的使用者，更彰显了人类的主体地位，成为数据集成和计算算法的控制者。
二、提高思想政治教育的亲和力
人工智能驱动思想政治教育创新，将进一步增强思想政治教育的亲和力。一是教育主体亲和力提升。人工智能的应用可以替代教育主体简单、重复、复杂的工作内容，如数据统计、信息传输、数据采集等，解放教育主体，提高其工作效率，让教育主体有更多的时间和精力进行面对面的深度沟通和创造力激发。此外，依靠人工智能，教育主体可以更深入、更准确地洞察受教育者的知识水平、能力水平、情感表达等，从而开展更加友善的教育。二是提高教育过程的亲和力。在教育过程中，教师作为“知识权威”的角色结束。人工智能帮助教师成为学生的合作者、支持者、帮助者和引导者，全力支持学生的个性化、合作式学习。利用云技术等技术链接、汇聚、叠加更多专家智慧，创造性地运用多种教学资源和方法工具，呈现“最强教育大脑”，突破传统课堂教学体系的局限性，实现师生之间的深度互动。三是提高教育内容的亲和力。大数据采集、检索和存储等技术的进步丰富了教育内容，但也为受教育者检索信息和应用知识造成了巨大障碍。通过人工智能算法，可以实现教育内容的自动供给、精准分发和智能推荐，更好地为每个学习者推荐适合的内容，减少教育内容选择带来的精神损失，真正实现学生依教而教。他们的才能。四是提高育人环境亲和力。依托人工智能技术，智能教学、智能服务、个性化辅导支撑多元化学习需求；基于关键词分析、社交网络分析等，可以对思想政治教育全周期进行可视化分析，逐步形成思想政治教育一体化智慧教育环境。 ，从而提高教育环境的亲和力。
三、提升思想政治教育精准化
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思想政治教育创新的目的是为了更好地培养人，这就需要提升思想政治教育的精准化。一是准确定位教育目标。思想政治教育创新的重要逻辑前提是准确描绘教育目标，有针对性地实现“有针对性的教育”。过去，受技术限制，数据采集存在诸多不便，教育对象往往按照专业、年级等进行分类。现在，通过收集分析学生参与党团活动产生的数据痕迹，社交媒体使用、专业学习、就业创业、实习实训等行为，我们可以对学生进行全样本、全过程、跟踪化的全维度观察，从情感到多维度精准“画像”比如态度、兴趣、价值观等。二是精准追踪思想和行为。思想政治教育过程的基本范畴是思想和行为的调整。人工智能驱动海量数据的采集和关联分析，紧密追踪思想动态。利用大数据挖掘和把握师生思想深度，分析其微妙的思想动态，可以把握师生的思想动态和变化规律，看透师生的思想观念。同时，微观层面的智能考勤、智能批改、智能图书、智能平板、智能门禁，宏观层面的智慧教室、智慧校园，使得准确掌握师生的行为动态成为可能。三是准确看到思想和行为的差距。思想政治教育的有效性在于促进思想境界的提高并外化为行为表现。过去，通过静态问卷的粗浅归纳很难观察到思想和行为之间的差距。在人工智能的驱动下，人们的行为、偏好等各类丰富的数据可以被收集和利用。通过大数据采集，不仅可以密切追踪师生思想行为轨迹，还可以进行系统相关分析，从数据痕迹中挖掘隐藏的思想动态。更立体、更准确地看待思想和行为之间的差距。
二、人工智能驱动的思想政治教育创新涌现
一、思想政治教育决策更加科学
思想政治教育决策是在多种可行方案中做出判断、做出选择以实现教育目标的过程。人工智能驱动的思想政治教育决策更加科学。一是从经验决策向数据决策转变。传统的思想政治教育决策方法有：专家讨论法、集体协商法、经验判断法、系统分析法、试点法等。 运用各种方法依靠教育者的个人经验来判断教育主体的思想和行为来制定决策。人工智能“基于全面而扎实的经验，利用大数据来提高决策质量”。 二是从封闭决策向公开决策转变。传统的思想政治教育决策是基于主体的经验和有限的数据。决策过程是民主的、集中的。决策形式多为会议形式，相对封闭。而“人工智能算法可以进一步根据数据信息生成教育决策报告，从而更好地改善学校和地区的教育。” 人工智能技术将为教育管理信息系统赋予新功能，分析来自学生、家长、用人单位、政府、社会等的海量多维度数据，从而辅助学校和区域教育决策。三是从滞后决策向动态决策转变。传统的思想政治教育决策遵循“目标锁定——计划产生——计划选择——实施调整”的决策过程。过程比较长，相应数据收集有时间间隔，计划调整也滞后。随着移动终端的普及和5G技术的快速发展，数据反馈的即时性成为可能，实施流程调整变得常态化，决策过程变得更加动态。
二、思想政治教育管理更加有效
思想政治教育管理是指有效配置各种要素以促进教育目标实现的过程。人工智能驱动的思想政治教育管理更加有效。首先，管理者获得技术赋能。机构、组织、教师等思想政治教育管理者通过人工智能技术赋能，提高管理效率，实现数据共享、协同作战。例如，学校各级党组织可以利用各类党建和思想动态大数据平台，灵敏掌握学生思想动态，确定教育计划。二是管理对象得到个性化关怀。基于学生特定的家庭背景、成长环境、兴趣、爱好和能力，在人工智能驱动下，丰富的反馈数据流向教师和管理者。教师和管理者不再仅仅依靠主观判断来选择管理方法。大数据分析将帮助管理者选择最有效、甚至“个性化”的管理方法。依托人工智能技术赋能，将规范化管理的严格要求与个性化管理的教育方法相结合，使管理对象得到个性化的关怀。三是管理流程可视化。思想政治教育管理过程包括确立目标、制定计划、完善机制、监督检查、总结激励等系统过程。借助机器参与管理，管理流程数字化，以前隐藏在幕后的管理流程变得可见、清晰。例如，可以建设校园安全应急管理智慧平台，打通学生校园生活、管理、学习的“最后一公里”。通过数据的汇总和分析，可以探索各种因素之间的相关性。发生安全突发事件时，及时启动应急管理，及时调整应急管理流程。管理流程的可视化将大大提高管理的时效性。
三、思想政治教育实施凸显精细化
思想政治教育的实施包括思想政治理论课程的开发和日常思想政治教育。依托智慧校园建设，借助“智慧管理系统”、“一站式智慧服务系统”和“个性化教育智能学习平台”，高校可以打造良好的校内外数据链接和学校内部数据闭环，关注师生成长发展。根据需要，增强供给能力，在思想政治理论课、心理健康教育等领域提供高粒度、精细化服务。一是思想政治理论课教学要细化。各种人工智能教学工具将帮助教师从大量程序性、常规性任务中解放出来。思想政治理论课的学术分析、课堂设计、内容教学、教学互动、成绩评价、作业批改等方面将更加精细化实施。借助人工智能教学工具，教师可以清晰掌握教学主体的知识水平、能力状况、价值倾向，调整教学重点、难点，进行更有针对性的教学互动，实现定制化、跨学科的线上教学。视频资源、社交案例资源在线供给，提高了课堂教学的效率和吸引力。利用VR、AR技术和可穿戴设备建设虚拟仿真实验室，开展虚拟仿真实践教学。二是心理健康教育要细化。通过建设学校心理健康教育智慧平台，形成教育教学、实践活动、咨询服务、预防干预的全周期、全流程、智能化的心理健康教育工作格局。通过心理健康智慧平台，分析学生心理评估普查数据，不断提高心理健康质量评估的全面性和科学性，增强心理危机预防干预的有效性。依托智能平台，打通数据流，构建学校、部门、班级、宿舍四级预警防范智能系统。
四、提高思想政治教育评价的实效性
评价是决定思想政治教育实际成效的关键环节。是对目标是否达到、内容是否得当、方法是否得当、互动是否有效等进行综合评价和评价。科学的评价有利于提高受教育者的获得感，有利于教育者及时调整教育计划，避免教育资源的浪费。一是确保及时评估。依托计算机视觉、自然语言处理、机器学习等技术，构建心理状态预测模型，为及时评估提供保障。基于相关行为数据，实时测量情绪动态、心理动态，可以分析思想状态，从而有针对性地调整思想政治教育方案。依托自适应学习系统和辅助学习机器人，分析课堂行为和教学数据，及时对教师的教学方法、教学语言表达、教学节奏等进行评估，帮助教师及时调整教学计划，提高教学质量。二是支持过程评价。人工智能通过大数据采集实现教育过程数据的保留，从而支持过程评估。过程性考核将考核嵌入学生接受思想政治教育的全过程，需要强大的计算算法支持和数据采集、存储、筛选能力。智能机器可以“全天候”持续收集数据并分析模型，从而实现过程评估。通过对学生接受思想政治教育课程和活动前后的思想动态和情绪表征进行关联分析和直观比较，可以进行诊断性、发展性和指导性评估。三是推进综合考核。教育所有员工、所有流程、全才，需要全面评估来驱动流程。过去，受技术条件限制，思想政治教育往往停留在知识考核层面。依托强大的算力支撑和算法设计，面向全员、全流程、教育对象全方位数据留存、痕迹留存，发现综合数据背后的关联性，推动综合评价。
三、人工智能驱动的思想政治教育创新面临的问题与挑战
思想政治教育创新的本质是通过理念创新、内容创新、形式创新、方法创新，培养社会主义建设者和接班人。人工智能驱动的思想政治教育创新的本质只能是加强，而不是削弱。但人工智能也让思想政治教育创新面临诸多问题和挑战。
1.数字鸿沟
“数字鸿沟”是指人工智能技术拥有和应用差异造成的信息鸿沟和贫富两极分化趋势。一小部分精英掌握了人工智能技术并成为资源垄断者。思想政治教育创新面临数字鸿沟的挑战，具体包括两个方面：一是应对人工智能带来的教育不公。数字鸿沟可能会加剧现有的不平等和分裂。边缘化和贫困人口更有可能被排除在人工智能教育之外，从而形成恶性循环。如何弥合人工智能带来的日益扩大的数字鸿沟，促进公平和包容，是教育面临的重大挑战。思想政治教育也要把包容、公平作为重要理念，融入人才培养全过程，着力普遍提高学生的数据素养。通过全体学生数据素养的提升，了解大数据，善于收集、分析和利用大数据，遵循大数据使用道德，应对数字鸿沟的挑战。二是应对“机器换人”造成的就业机会剥夺。创新思想政治教育应对就业机会被剥夺问题，根本在于提高抵抗机器的能力。未来可以被机器取代的能力主要表现为“确定性、完备性、静态性、单一任务、有限领域”五种形式，以及解决“非常明确的规则、非常明确的任务”的能力。 人工智能在创新创造力、领导力、同理心、协作和沟通等软技能方面仍然薄弱。涉及非结构化任务的工作对于人工智能来说是困难的，并且不会轻易被取代。思想政治教育需要不断提高学生的创新思维能力、批判性思维能力、沟通与合作能力、自我发展和管理能力。
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2. 侵犯隐私
思想政治教育者利用语音识别、图像识别、人机对话等功能分析学生家庭经济状况，记录学生学习、生活和行为数据，全面分析学生思想动态，为学生提供个性化教育管理服务。 ，学生的隐私权可能会受到侵犯。思想政治教育创新不仅要充分利用人工智能技术，更需要积极应对隐私侵犯的挑战。一是牢固树立隐私保护理念。 “如果有人想在教育规划中应用大数据，那么获得学生和家长的信任至关重要，他们的教育数据可以被分析。” 二是推动隐私保护制度建立。加强对人工智能在思想政治教育中应用潜在风险的研判，确保人工智能安全、可靠、可控。积极探索人工智能驱动思想政治教育的制度解决方案和治理模式，对师生大数据的源头捕捉、相关分析和实际应用建立严格的规章制度，保护师生隐私。三是将隐私保护作为思想政治教育考核评价的重要指标。思想政治教育考核评价体系是创新的重要动力。隐私保护是考核评价的重要指标。将隐私保护的技术规范、科学措施、实际效果纳入年终考核评价，推动隐私保护工作持续改进。
3、刻板印象效应
随着机器变得越来越智能，对学生思想和行为的预测越来越准确，反过来就会形成刻板效应：完全根据过去的数据来预测教育对象，而忽略了教育对象发生变化的可能性。刻板效应忽视了教育的塑造和发展功能，完全依靠过去的数据来判断下一代。所谓的“私人定制”，其实只是过去的“自我延伸”，忽视了“发展的可能性”，这必然会导致一些人成为人工智能司机。受害者而不是受益者。应对刻板印象效应的挑战，我们需要关注两个方面：一方面，我们必须谨慎使用过去的数据。 “永久保留过去的数据以及概率预测可能会不公平地决定我们的命运并剥夺我们的未来。它们将对人们的隐私和自由产生深远的影响。” 要谨慎对待过去的数据，谨慎判断过去的信息数据与当前学生思想政治素质的关系。另一方面，它限制了人工智能技术的使用边界。人工智能技术在思想政治教育中的运用需要严格的界限。人工智能不能成为记录学生行为习惯、掌握学生全周期活动轨迹和信息、诱导学生形成表演性人格的监控工具。智能评价体系的单一评价需要与教育者的日常观察、谈心谈话等方式紧密结合，强调教育者在学生教育和评价中的作用。
四、人工智能驱动思想政治教育创新的实践策略
一、强化人工智能发展的价值引导
人工智能并不是在脱离人类社会的真空中产生和运行，而是深深植根于社会现实。主流价值取向是人工智能的“方向盘”，要不断强化对人工智能发展的价值引导。第一，为人工智能从业者提供价值引导。大学是人工智能技术发展的最前沿，大学师生是人工智能从业者（包括开发者、企业家、政策制定者）的主力军。思想政治教育要面向高校师生特别是人工智能相关专业师生，进行社会主义核心价值观教育。同时，要求人工智能应用要促进包容和平等，推动包容性人工智能应用，帮助每个人享受公平、适度、高质量的终身学习机会。其次，人工智能驱动思想政治教育创新必须坚持正确的政治方向。人工智能驱动思想政治教育创新进程。要建立基于社会主义伦理、法律、政治等主流价值规则的基础算法，全面落实立德树人根本任务，用人工智能推动人才培养模式改革，让大学生坚定“四个自信”，防止人工智能发展失去政治方向，导致人们陷入认知偏执、隐私泄露、信息作茧等问题。三是人工智能驱动思想政治教育创新要突出发展。 “在人工智能时代，学习或教育本身并不是目的，我们真正的目的是通过科技的帮助，让每个人获得最大的自由，体现最大的价值，并从中获得快乐。” 人工智能改变社会带来了新的曙光。与其他教育系统相比，思想政治教育系统需要未雨绸缪、未雨绸缪。通过智能教育，我们可以培养聪明的人，巩固教育者的主要地位，并充分探索生活的内在潜力。在人类和机器人一起跳舞的时代，他们是主要舞者。
2。促进意识形态和政治教育和人工智能学科的跨集成
人工智能驱动的意识形态和政治教育创新必须遵循学生成长和智能教育的定律。它需要跨学科的合作探索，以促进意识形态和政治教育和人工智能学科的跨集成。首先是加强马克思主义理论学科的领导作用。人工智能驱动力本质上并不能消除马克思主义理论。相反，在技术上看似创新和突然变化的背后，更需要马克思主义理论来阐明聪明时代意识形态和政治教育的现象，本质和形式，偶然性和必要性，并促进聪明的时代。意识形态和政治教育的学科建设应通过纪律建设不断促进智能人才的培养。第二个是加强意识形态和政治教育主题以及人工智能以及其他主题的整合和渗透。人工智能驱动的意识形态和政治教育创新涉及复杂而巨大的推理和决策系统，这不仅必须整合计算机科学和统计学的技术和理论，还必须使教学法，学习科学，心理学，脑科学和认知神经科学整合以及其他成就，并继续促进跨学科“人工智能 +意识形态和政治教育”的建设。注入人工智能学科的建设，在人工智能伦理上建立共识，并始终遵守受益于人类的人工智能的主要原则。在建设意识形态和政治教育学科的过程中，真正促进了人工智能技术的应用。由人工智能驱动的意识形态和政治教育应围绕人的发展探索，而不是在技术劫持下追求教育的“智力”。
3。提高意识形态和政治教育教师的智力质量
人工智能素养主要是指知识，技能，情感，态度，价值观和其他理解人工智能运作并可以与人工智能合作的结合。意识形态和政治教育教师必须具有人工智能素养，以了解人工智能如何改善意识形态和政治教育，主数据分析技能，善于收集，采矿，分析和处理数据，并能够批判性地看待人工子的影响智力并致力于培养学生不被机器取代的能力，并提高学生理解和使用人工智能的能力。首先，加强训练和训练。学校应继续促进智能校园的建设，增加对智能校园软件和硬件的构建的投资，真正对改善教师智力素养的重要性，并构成了提高意识形态和意识形态知识素养的长期机制政治教育者。有关改善知识素养的特殊培训课程定期为意识形态和政治理论课程，党干部，辅导员，校长，心理健康教育老师等的教师举办，并进行模块化和精致培训。以及分享，人力计算机合作等，邀请人工智能领域的专家以及高技能的意识形态和政治教育者解释了如何提高知识素养。鉴于国外智能教育的相对成熟的主题，也可以鼓励意识形态和政治教育工作者参加海外培训，扩大国际交流，并从国际角度进一步提高知识素养。其次，加强评估和评估。使用评估和评估作为鼓励教师主动提高其智力素养的指南。将智力素养的提高纳入教师的年度评估，专业冠军晋升和工作竞赛。应奖励具有高知识素养的教师，并应选择人力计算机合作的模型。所有主管部门和大学都应提供科学研究平台，以改善教师的智力素养，建立特殊主题，并鼓励教师对智能素养的提高进行研究。建立一个沟通平台，以不断完善教师的智能教育经验，并形成智能教育的演示案例。第三，鼓励意识形态和政治教育者提供与人工智能有关的课程，以实现智能意识形态和政治教育领域的专业和专家发展。
4。为AI驱动的意识形态和政治教育创新建立多方合作
意识形态和政治教育的创新不仅涉及教学意识形态和政治理论课程的整个过程，还涉及意识形态和政治工作管理和服务的整个过程，并连接学校，家庭，社会和政府的各种系统。人工智能驱动的意识形态和政治教育创新多党合作策略在三个方面反映：第一，学校学校合作促进了智能校园数据共享。人工智能驱动的意识形态和政治教育的创新是基于教师和学生意识形态行为的信息和痕迹，从中从中提取有效的内容并将其纳入意识形态和政治教育系统的设计中。通过智能校园的数据共享，学校之间的合作可以导致数据共享和协同效应在课程资源，教师发展以及在就业和企业家精神，心理健康教育和实践教育领域的案例中积累。其次，学校和地方政府合作与智慧城市建设建立联系。无论是有针对性的学生资金，志愿服务还是实践教育的稳定发展，都需要在智能城市中共享数据，以增强意识形态和政治教育的有效性。以有针对性的资金为例，有必要使用智能城市的社会保障和缓解贫困数据来为大学生形成家庭经济困难指数，以进行有针对性的资金。通过与智能城市的建设联系，意识形态和政治教育的数据支持和资源整合从学校内部延伸到学校的外部。第三，学校和人工智能公司合作促进智能教育的发展。意识形态和政治教育使用人工智能来推动创新，并需要尊重大学生的用户体验。不得标准化或模板使用各种智能技术，而应根据学校条件进行智能定制。因此，有必要与人工智能公司深入合作，以安全，精致的方式将现有的商业人工智能技术整合到意识形态和政治教育中。
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