“AI+思政”的悖论与超越：技术逻辑与育人逻辑的冲突与调适-社区文化网

“AI+思政”的悖论与超越：技术逻辑与育人逻辑的冲突与调适

“AI+思政”指将人工智能技术与思想政治教育相结合，通过AI技术的辅助，提升思政教育的效果。在数字化时代，人工智能为思政教育提供了新的技术支撑，使育人过程更加精准、高效、个性化，借助智能分析，教师能够更好地把握学生的思想动态，实现因材施教；同时AI丰富了思政课堂的呈现方式，使理论教育更加生动、互动、沉浸，提升学生的参与度，因此“AI+思政”推动了教育理念的更新，使技术与价值教育相互赋能，在培养学生的核心价值认同、批判思维、社会责任感方面展现出新的可能性，从而提升思政教育的实效性。

一、“AI+思政”的悖论与超越：技术逻辑与育人逻辑的冲突分析

（一）技术效率与价值深度冲突

AI系统往往通过标准化模型来提高教学效率，但思政教学内容具有高度复杂的价值意涵，需要学生逐渐形成认同。技术逻辑追求“快”，育人逻辑却需要“慢”；前者强调可量化，后者更依赖情境、共情、体验的不可量化，使得易出现效率优先、深度不足的问题。在教学互动层面，技术效率的追求弱化师生间的真实交流；AI可以迅速生成学习材料、提供知识解释，但其情感理解与价值引领能力有限，难以替代教师进行情感共鸣、价值示范、精神引导的作用，思政教育需要教师调动语言魅力和情感力量，用人格感染学生，而AI则更多依赖逻辑推断，难以达到同样的深度。因此，由于快速的技术流程不断前置，学生更容易获得“信息很多、触动不深”的体验，进而使得价值教育变得浅表化。

（二）数据客观与情感共鸣矛盾

人工智能依赖大数据、算法模型、客观指标来对学生思想状态进行分析，但思政教育强调的是情感体验、价值认同、心灵触动，AI呈现的是基于统计规律的“平均化”结果，而学生的思想状况往往具有高度的个体化特征，无法完全被数据涵盖，当教育者过度依赖数据反馈来判断学生的思想变化时，容易忽视学生的情感波动，对学生价值观的理解出现偏差，从而让思政育人过程显得“准而不暖”“知而不感”。在课堂互动层面，数据客观性可能弱化情感共鸣的生成，AI生成的内容多基于逻辑计算，难以触达到真实的情绪深度，而思政教育强调的是情感感染力、价值引导力、人际温度，教师通过语气、表情、生活故事、人格力量所传递的情感，是引发学生价值共鸣的重要通道，然而当课堂过度依赖数据分析时，情感的自然流动被格式化的技术流程割裂，使学生获得的信息更加理性化、工具化，却难以形成内心震荡，从而削弱了思政教育的情感维度。

（三）智能推送与主体能动失衡

思政教育强调学生的主动思考、自主探究、价值选择，但智能推送机制往往以“精准匹配”为目标，通过不断优化推荐内容来提高学习效率，这导致学生更愿意依赖系统提供的信息，而减少自主搜索、独立判断、主动思考的机会，久而久之，学生的主体意识被削弱，价值认同过程也从主动内化变为被动吸收，影响思政教育对独立人格的培养。在认知建构层面，智能推送进一步固化学生的认知边界，限制其思维拓展，算法倾向于推送与学生既有偏好相匹配的内容，使其停留在“舒适区”，而思政教育恰恰需要引导学生走出固有的认知模式，接触多元视角，进行价值辨析，当技术将学习内容不断窄化、个性化时，学生接触挑战性、张力性问题的机会减少，思政课堂的思想张力与对话空间被压缩，学生的主体能动性难以充分发挥，形成“技术便利越多，主体能动越弱”的结构性矛盾。

（四）算法中立与价值导向冲突

算法强调客观、中立，但思政教学内容本身具有鲜明的价值属性，需要引导学生形成正确的价值判断，当算法以中立逻辑对信息进行排序时，无法自动对价值信息进行优先呈现，甚至由于训练数据的复杂性而生成不符合教育价值取向的内容，造成技术逻辑与育人目标之间的偏离，使价值引导的力度被稀释。在内容呈现与课堂互动中，算法中立让思政教学失去应有的情境引领，AI模型根据数据规律生成的内容往往仅追求语义完整，却缺乏价值立场的凸显，难以呈现思政教育中应有的政治高度、历史深度、情感温度，若教育者不加甄别地采用技术生成内容，会使学生失去价值判断的重心，形成“技术正确”替代“价值正确”的倾向，导致思政教育出现弱化、模糊甚至偏离。

二、“AI+思政”的悖论与超越：技术逻辑与育人逻辑的调适方法

（一）强化价值导向校准

强化价值导向校准需要建立明确的思政价值标准，将育人目标嵌入算法设计与内容生成的全过程，在数据收集、模型训练、内容过滤等环节中，建立价值判断指标体系，使AI能够自动识别，优先呈现符合思政价值导向的信息，通过设置价值权重、构建价值审查规则、引入人工复核机制等方式，确保AI技术不偏离教育初心，避免因技术逻辑主导而弱化价值表达，同时学校应组织专家团队持续优化算法的价值参数，使其保持正确方向。在教学应用层面，学校需要将价值导向校准融入AI辅助课堂的内容呈现、互动设计与学习反馈中，教师应对AI生成内容进行二次筛选，通过补充背景、深化解读等方式，让技术呈现更贴近思政教学的深度。同时学校要构建人机协作的育人模式，让AI承担辅助性工作，而教师负责价值把关，通过技术与教师共同作用，使课堂中的价值线索更加鲜明，确保学生始终沿着正确的价值方向推进，实现技术逻辑与育人逻辑的有效融合。

（二）构建人机协同机制

构建人机协同机制，学校需要明确AI与教师的功能边界。AI主要承担数据分析、学习行为监测、内容生成与资源推送等技术性任务，为课堂提供知识支持，而教师则负责价值判断、情感引领、思想疏导、个性化教育等不可替代的育人任务，通过制度化设计，将二者的职责以流程化方式固化。例如建立AI教学辅助清单、教师价值把关流程、人机协同的课堂运行规范，使技术优势与教师优势能够被精准匹配，避免AI越权，同时通过共享数据平台让教师理解AI分析逻辑，使协同更加透明高效。在实际教学应用中，学校应构建多维度的人机协作场景，形成相互支持的育人互动链条。例如，AI根据学生数据推送学习资源后，教师对这些内容进行价值强化；在课堂讨论中，AI负责记录与生成分析报告，教师据此调整教学策略；在课后辅导中，AI提供个性化反馈，教师再结合学生表现进行深度对话，通过这样的循环协作，实现技术的效率性和教师的育人性互补，让思政课堂既保持逻辑严谨，又保有人文温度，从而形成稳定高质的人机协同育人机制。

（三）增强教师主体能力

为了增强教师主体能力，学校需要提升教师对人工智能技术的理解能力，使其能够自如地驾驭技术而不是被技术牵引，教师应掌握基本的数据素养、AI工具使用方法、技术的适用场景，避免因陌生导致教学主体性的弱化，教师可通过专业培训、示范课观摩等路径，帮助教师理解AI分析背后的逻辑，提高其根据技术输出进行判断、筛选、价值增益的能力。在教学中，学校要鼓励教师保持批判性意识，对技术局限保持清醒，从而更好地掌控课堂；在教学实践层面，增强教师主体能力还需强化其价值引领、情感交互、对学生的思想洞察力，教师应在AI辅助下更精准地把握学生思想动态，并通过亲自交流实现深度育人，引导学生进行价值辨析。学校则应鼓励教师发展自身的教学风格，用语言感染、案例讲述、情感互动弥补技术无法触及的育人维度，通过技术赋能，使教师在AI时代依然保持课堂“灵魂引路人”的地位，从而实现育人逻辑的有效坚守。

（四）优化算法透明原则

在技术设计阶段，优化算法透明原则需要提高算法运行过程的可解释性，使教师、学生能够理解AI推荐内容、生成结果、分析判断的基本逻辑，通过公开算法的核心规则、数据来源、筛选标准，让使用者清楚技术依据什么作出判断，从而减少“黑箱化”带来的信任风险。在平台建设中，学校可设置可视化的算法说明界面，提供简单易懂的解释文本，让教师能够判断技术输出是否符合思政价值导向，并据此及时调整教学策略，避免因算法不透明而导致价值偏差。在教学应用层面，学校应建立算法透明的使用规范，使教师对AI辅助内容采纳有明确依据，教师可以根据算法的解释信息，对推荐内容进行再筛选、再定义、再组织，确保技术输出与教学目标一致。同时，学校应鼓励教师向学生适度揭示AI的角色作用，引导学生认识算法的局限性，从而提升其对技术的批判性理解，通过透明机制的逐步完善，使AI在思政教学中的使用更加可靠、可控，让技术逻辑在阳光下运行，从而更好地服务育人逻辑的实现。

三、结语

“AI+思政”既带来了教育创新的新契机，也暴露出技术逻辑与育人逻辑之间的深层张力，唯有在理解这些矛盾的基础上，通过价值导向校准、人机协同机制、教师能力提升、算法透明建设等多维调适，才能真正实现技术对思政教育的赋能。未来的思政课堂，不应只是技术主导的场域，而应成为技术、价值深度融合的育人空间，让AI的效率之光与思政的情怀之暖相互辉映，共同推动新时代思想政治教育的高质量发展。

（作者：刘巍，岭南师范学院）

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