生成式人工智能在高校思政课教学应用中的困境与纾解
史少秦
一、生成式人工智能（AIGC）赋能高校思政课教学的表现
AIGC凭借信息处理高效化与内容生成智能化的优势，为思政课教学带来多维度革新，主要体现在三方面。
一是智能化内容生成。思政课内容涵盖多学科知识且时效性强，传统教学依赖教材和教师经验，难以快速响应社会新问题。AIGC可基于海量数据（政策文件、新闻报道等），结合教学目标生成文字、音视频等多模态内容，如可视化数据图表、历史场景模拟等，丰富教学资源。例如，在“思想道德与法治”课中，AIGC可快速生成贴合青年亚文化的案例，缓解师生“代际鸿沟”，增强教学直观性。
二是个性化学习支持。传统“一对多”教学难以满足学生个体差异。AIGC通过分析学生学习轨迹（浏览历史、作业表现等），生成“精准画像”，为基础薄弱者提供简化讲解，为学有余力者推荐学术资料，实现“因材施教”。同时，AIGC可课后追踪学习进度，推送针对性资源，延伸课堂教学，提升自主学习积极性。
三是课堂互动优化。受限于班级规模和时间，传统课堂互动机会有限。AIGC通过智能问答系统实现“随问随答”，弥补课堂答疑不足；通过虚拟辩论平台模拟多元立场，培养学生批判性思维；在在线课堂中，借助情感计算技术捕捉学生专注度，动态调整教学节奏（如推送互动问题），增强参与感。
二、AIGC应用的困境与风险
AIGC在提升教学效率的同时，也带来情感疏离与价值引导弱化等问题，主要表现为以下几个方面。
一是情感疏离：人机互动替代人文关怀。思政课的核心在于师生情感共鸣与价值引领，而AIGC基于算法生成内容，缺乏真实情感投入。其模拟的语言表达虽贴合语境，但本质是“机器回应”，难以替代教师人格魅力带来的潜移默化影响。长期依赖AIGC可能导致学生情感体验下降，削弱价值认同。
二是价值异化：算法主导削弱独立思考。AIGC的“智能推荐”易形成“信息茧房”，推送与学生既有认知趋同的内容，抑制多元视角接触。此外，其内容生成趋向“中立化”以迎合需求，可能弱化思政课的思想引导功能，使教学从“价值塑造”退化为“信息传递”，削弱学生批判性思维。
三是算法偏见：数据与逻辑的隐性误导。AIGC内容依赖训练数据和算法模型，若数据存在偏差（如片面历史解读），或算法受商业逻辑影响，可能放大偏见。例如，对社会热点的解读趋向“标准化”，缺乏复杂背景分析，易误导知识体系尚未完善的学生，挑战思政教育的公正性。
三、困境的纾解路径
为平衡技术赋能与人文关怀，需从教学创新、伦理规制、教师角色重塑三方面构建协同机制：
教学方法创新上，构建“技术+情感”双驱动模式。引导批判性使用AIGC：组织学生评价其生成内容的合理性，分析潜在偏见，培养独立判断能力。融合体验式学习，结合AIGC数据支持，开展实地调研（如考察社会发展现状），将虚拟模拟与现实体验结合，增强社会责任感。强化师生现实互动，通过课堂讨论、实践指导等方式，弥补AIGC情感缺失，重建人文关怀纽带。
技术伦理规制方面，建立内容审核与数据管理体系，由教师筛选AIGC内容，结合智能系统检测偏差，确保符合思政课价值导向。基于权威理论、政策文件训练AIGC模型，避免商业化数据干扰，保障内容可靠性。
教师角色重塑方面，从“知识传授者”到“价值引导者”，引导学生辩证看待AIGC内容，分析其背后逻辑与局限，筑牢思想防线。教师需掌握AIGC应用技能，设计贴合数字时代的教学方案，避免技术主导教学目标。通过课下答疑、社会实践指导等，传递人文关怀，确保思政教育“有温度”。
四、结语
AIGC为思政课教学提供了智能化工具，但不能替代教育的本质——人的互动与价值塑造。未来需坚守“工具理性”与“价值理性”的统一，通过技术创新与人文关怀的协同，使AIGC成为思政教育的“辅助者”，而非“主导者”，确保在数字化时代实现立德树人根本目标。
（原文发表于《云南大学学报(社会科学版)》，2025年7月）