人工智能赋能高校网络思政内容创新研究

来源：环球网

在数字化浪潮的深度推进中，高校网络思想政治教育正面临内容供给模式单一、传播效能不足与评估方式表层化的突出挑战。以生成式人工智能和大数据分析为代表的智能技术，为实现网络思政工作的系统性变革提供了历史性机遇。研究聚焦构建以人工智能为核心驱动，覆盖内容生产、精准传输与多维评估全过程的闭环式创新体系，推动高校网络思政向智能化、精准化与实效化方向实现范式跃迁。

一、内容生成维度重构：构建人机协同的梯度化生产体系

很多人将人工智能引入等同于简单的工具替代，然而人工智能能够突破传统人力密集型生产模式的固有局限，实现人力驱动到智慧协同的根本转变，从而构建功能互补的人机协同新范式。

（一）辅助型模式

在辅助型模式下，人工智能主要扮演工具增强角色，系统对海量网络信息进行实时监测与动态分析，自动捕捉社会思潮的变化轨迹，为思政内容创作提供精准的数据参照。同时基于自然语言处理技术对经典理论文献与政策文本进行深度解析，构建起系统化的素材体系，形成思政教育工作者可便捷调用的结构化资源库。这种深度融合使教师得以将有限精力集中于价值引领与思想深度的提升，而将信息处理、素材整理等基础性工作交由智能系统高效完成。

（二）共创型模式

激发人类与人工智能的深度协同，突破内容创新瓶颈。针对需要复杂叙事、深度思辨与高度创意的内容产品，倡导人与高级智能模型之间的深度对话与协同创造。例如，在策划一部弘扬科学家精神的微电影时，思政工作者确立核心价值主线，人工智能提供丰富的时代背景细节、人物关系网络的可能演变以及富有感染力的对话脚本草案。通过人类引导、AI生成、人机迭代的多轮循环，双方在价值理性与技术理性的交融中，共同产出兼具思想深度与形式创新的优质内容，有效突破单一主体创作的思维局限。

（三）生成-审核型模式

对于理论学习要点、时事政策解读、校园文化资讯等标准化、高时效性内容，可建立AI自动生成初稿加人工审核把关的流水线作业模式。人工智能依据预设的框架、口径与风格要求，快速生成图文、短视频等多模态内容初稿。此后的审核环节至关重要，必须由思政专业教师团队对生成内容进行严格的政治性审查、事实性核对与价值观校准，确保内容导向绝对正确、内容真实准确、表达积极向上。在严守质量底线的前提下，实现主流声音的规模化生产与即时性传播，有效回应信息时代对思政内容供给速度与体量的双重需求。

二、内容传输渠道重塑：构筑精准交互的立体化传播网络

优质内容的价值实现依赖于有效触达。人工智能技术通过重构信息分发逻辑与交互形态，能够打造从“千人一面”到“千人千面”，从被动接收到主动参与的立体化、智能化传播新生态。

（一）基于动态画像的个性化精准推送

在严格遵守数据安全与隐私保护法规的前提下，通过合法合规地融合学生在校学习行为、校园活动参与及经匿名化处理的网络偏好等多源数据，运用机器学习算法构建动态更新的学生思想行为数字画像。基于此画像的智能推荐系统，能够实现对思政内容的精准匹配与个性化送达。譬如，为面临职业选择困惑的学生推送基层建功的生动案例，为关注科技前沿的学生推送创新理论的深度解读。这种精准滴灌模式极大提升内容与个体需求情境的契合度，增强教育的针对性。

（二）创建沉浸交互的新型思政体验空间

为改变传统单向传播模式，需要构建能够激发学生主动参与的人工智能交互环境。其中，具备情感识别与反馈机制的虚拟导师系统可模拟深度对话场景，针对个体差异提供思想引导。在此基础上，引入历史情景模拟技术，学生能够与基于大语言模型构建的历史人物进行实时对话，这种沉浸式体验有助于深化对历史情境的理解。更为重要的是，开发具备逻辑推演的对话系统，能够在思辨互动中培养学生的批判性思维。这些技术应用的有机结合，正在塑造一种强调参与感和持续吸引力的教育新场域。

（三）推动内容载体的多模态智能化转译

针对大学生认知特点，推动思政内容从理论形态向适配数字传播规律的形态转变。借助生成式人工智能的技术特性，将经典理论的核心要义转化为系列动画等视觉化叙事产品。对于典型人物与事迹的传播，则可采用交互式图文叙事或轻量化游戏等更具代入感的形式。进一步而言，结合扩展现实技术构建的虚拟体验空间，能够为学生提供更具沉浸感的学习环境。这种基于受众接收习惯的内容形态创新，不仅改善了理论传播的可接受度，也为主流价值在当代青年群体中的自然传播开辟了新的可能。

三、效果评估体系转型：确立价值导向的科学化评估框架

要真正推动网络思政工作提质增效，必须扭转过度依赖表层流量数据的评估惯性。当前评估体系亟待构建以价值实现为核心、主客观指标结合、过程与结果并重的科学化综合评估框架，这一转型对提升思政教育实效具有重要意义。

（一）传播效果的多维度评估

基础传播力可通过内容覆盖范围与用户接触时长等常规数据衡量，包括浏览量、平均停留时长及跨平台传播情况。更为关键的吸引力维度则需要深入分析用户互动行为，不仅要统计点赞评论等表层数据，更要运用文本分析技术对互动内容进行情感倾向识别与观点聚类研究，从而把握内容引发的真实反响与思想共鸣深度。

（二）认知发展与价值内化的评估

对学生认知层面的考察可通过嵌入式测评实现，在内容传播过程中自然融入知识检测环节，通过实时分析学生反馈来识别理解难点，为教学优化提供依据。而价值观内化程度的衡量则需要更为系统的研究设计，既要通过对网络社群讨论的长期追踪来分析内容引发的社会思想效应，也要借助对比性问卷调查与深度访谈等方法，多维度考察学生在价值观念、责任认知与行为意愿等方面发生的真实转变。这种融合量化与质性研究的评估路径，能够更为全面地反映思政教育在学生思想成长过程中产生的实际影响。

（作者及单位：保定学院人工智能学院王洪亮、李燕玲，保定学院教师教育学院王琨，舞钢市枣林镇中学张俊娜）