□杨成松

以ChatGPT、Deepseek等为代表的生成式人工智能应运而生，凭借自然语言处理、大语言模型、机器学习、多模态内容生成等核心技术，自动产出海量文本、图像、音视频内容，具备深度理解、自主学习、深度学习、知识萃取等强大能力。将生成式人工智能嵌入思政教育，有助于重塑思政教育实践样态，使其呈现智能化、精准化、虚拟化、个性化等特征。充分发掘生成式人工智能的内容生成、人机互动等优势，更新思政教育资源，创新思政教育方式，做好配套的数据安全保障工作，推进思政教育智慧化发展。

构建“场景鲜活+动态更新”内容体系。运用生成式人工智能整合碎片化思政教学场景，构建“无缝式”场景互联思政内容体系，为思政课文本知识提供整体情境支撑。例如，整合南湖革命纪念馆数字孪生场景、红船建党的虚拟现实场景、大学生实地探访老党员的实践场景，以及主流媒体中关于伟大建党精神的短视频等场景数据，创设多场景、多模态联动的整体教学情境。发挥场景“聚合效应”，让学生精准感受思政理论知识产生的文化语境，产生积极的情感反应。将党史校史重大事件文本改编为互动剧情短片、将基本原理改编为漫画脚本，以鲜活的思政内容场景满足学生视觉化认知偏好。依托实时数据抓取技术，以及生成式人工智能的内容转化能力，健全思政教学内容体系的动态更新功能。将社会主义核心价值观内容嵌入人工智能算法程序底层逻辑体系，自动清除、严格管控与社会主义核心价值观相违背的内容。教师将具体教学要求输入系统，自动追踪思政教学政策、国内高校思政教育动态、社会热点、国内和校内典型人物事迹等数据，生成教学案例库；教师把好智能生成内容“方向盘”，筛查数据，确保内容真实可靠。智能对话系统根据学生实时反馈信息，分析学生思想动态和个性化需求，提供针对性指导内容，帮助学生解决思想困惑，树立正确价值观、人生观。

创新“数据驱动+智能交互”教学模式。借助生成式人工智能的数据处理能力，构建学生“认知—行为”模型，实施个性化思政教学模式。全面汇总学生思政课程成绩、学习记录、社交媒体互动、参与线上评论数据、社会热点关注轨迹、校园活动参与情况等多源数据，上传至模型中，科学分析学生思想动态、学习习惯、日常行为、社交关系、实践能力，构建学生认知画像和思政学习画像。借助生成式人工智能的强大交互功能，实施师生机互动、人智协同教学模式。运用全息投影、裸眼VR等智能技术，创设不同的交互教学情境，组织学生进行脑机接口、游戏学习、问答式学习，在“真实在场”的互动教学情境中具身感受思政理论知识隐含的思想理念、文化精神。教师善用“数字人”“机器人教师”等数字孪生智能技术，为学生提供全天候人机互动的思政学习工具，弥补自身在虚拟空间的缺位。整合实时响应技术和自然语言处理技术，设计个性化的思政智能辅助教学系统，为学生开通智能答疑、教师答疑交互功能，方便学生随时随地查询思政理论知识，在师生互动、学生与机器互动过程中引导学生基于真实感受回答问题，强化师生共鸣。

完善“数据安全+伦理监管”保障机制。构建数据安全保障机制，确保思政教学数据安全、师生隐私安全。高校应及时与技术研发方进行沟通，严格把关训练生成模型的构建过程，严格设置数据清洗、数据信息筛选标准，最大程度避免算法歧视、数据失真、信息茧房等问题。构建数字伦理监管与追责机制，规范思政教学过程中的道德伦理。建立人工智能伦理委员会，对生成式人工智能嵌入思政教育全过程进行监管。制定数字伦理标准，对于生成式人工智能生成的内容进行预审查，从根本上预防生成内容误导学生。委员会加强与技术开发方、思政教师、AI技术专家、学生进行沟通，组织线上线下研讨会、开展调查问卷，搜集各主体意见，优化算法逻辑，健全价值关键词识别和监管程序。在智能技术服务于教学之前，对生成内容进行数据标注、水印说明，发挥监管程序的前置把关作用，捕捉、识别各主体和技术生成内容的关键词。当程序监测到与数据库中关键词匹配或者相似度高的内容时，自动触发预警机制，对潜在不良数据内容进行标记或者发出过滤提示，最大限度避免思政研究内容抄袭、考试不诚信等伦理风险。在监管程序中增加投诉入口，便于师生针对思政教学过程中出现的不良内容，以及在使用生成式人工智能过程中出现的虚假信息进行及时上报，快速锁定责任方，及时修正数据，提高思政教育实效。

本文系重庆市社会科学规划项目“民办高校师范生教师职业道德教育长效机制构建与路径优化研究”（项目编号：2021PY21）研究成果。

（作者单位：重庆人文科技学院）