这是一篇有关于思想政治教育的硕士论文，本文在研究背景当前，以人工智能为代表的智能科技以颠覆性、革命性态势席卷全球，在多重领域引发技术革新。2024 年 6 月，习近平总书记向世界智能产业博览会致贺信中指出，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，将对全球经济社会发展和人类进步产生深远影响。面对翻涌的科技浪潮与复杂的国内外局势，培养兼具政治素养与专业能力的复合型人才，成为关系到国家和民族长久发展的重中之重。
1 绪论
1.1 研究背景及研究意义
1.1.1 研究背景当前，以人工智能为代表的智能科技以颠覆性、革命性态势席卷全球，在多重领域引发技术革新。2024 年 6 月，习近平总书记向世界智能产业博览会致贺信中指出，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，将对全球经济社会发展和人类进步产生深远影响。面对翻涌的科技浪潮与复杂的国内外局势，培养兼具政治素养与专业能力的复合型人才，成为关系到国家和民族长久发展的重中之重。因此，思想政治教育借助以DeepSeek 为代表的人工智能技术探索思政课教学的“未至之境”，是顺应时代大势发展、回应时代命题叩问。当前，以 DeepSeek 为代表的大语言模型开启了人工智能发展的新纪元，人工智能强大的数据学习能力与交流反馈能力对人类思想造成的影响不容小觑。在思想政治教育领域，DeepSeek 为代表的大语言模型不仅具备建立多模态深度学习模型，深度参与思想政治教育互动的能力，还能通过深度算法学习分时调度 AIGC 集群资源，筛选出思政教育问题的答案并构建起相互对应机理，关联思政知识体系。它通过反馈用户指令数据来强化自身学习机制，输出符合教育目标和学生认知水平的答案，帮助思想政治教育更具智能化、个性化和高效化。因此，对这一命题的研究符合思想政治教育发展的时代需要，有助于推进思想政治教育智能化和完善新时代青年人才培养。
目录
摘要
Abstract
1 绪论
2 相关概念阐释及理论依据
3 人工智能赋能大学生思想政治教育的必要性及可能性
4 人工智能赋能大学生思想政治教育现状分析
5 人工智能赋能大学生思想政治教育实践路径
结语
参考文献
附录
1.1.2 研究意义人工智能赋能大学生思想政治教育研究是有助于思政教育由“单向灌输”转向“双向互动”的相关研究，为思政教学过程中重难点的把握与提质增效提供了研究思路，在理论建构与实践创新方面有着重要的价值意义。
1. 理论意义第一，促进思想政治教育理论丰富发展。纵观学术界目前研究，对技术赋能思想政治教育的研究多停留在将人工智能等同于与全媒体技术相似的科技手段，在拓展教学空间、丰富教学内容、创新教学手段方面展开研究讨论，往往忽视了以 DeepSeek 为首的大语言模型（LLM）在自然语言处理方面的出色能力可以使其拥有强大反馈强化能力，在思政教学中足以做到思想政治教育领域的专业语义精准捕捉、关联多学科复杂信息体系分析，以及持续追踪学生情绪感知变化并反馈数据强化认知。正如 DeepSeek 在引导科技向善时的理念：未知之境机遇众多但与挑战并存，对与人工智能赋能思想政治教育过程的价值、挑战风险与创新路径研究十分必要，尤其是面对不断迭代升级的 DeepSeek 等 AI 工具，只有吸引众多学者专家对其优势及风险深入研究，才能不断构建完善的思想政治教育学科理论殿堂，为思想政治教育时代化发展添砖加瓦。第二，拓展人工智能赋能领域研究。从 ChatGPT 的预训练+微调模型实现算法架构，到 DeepSeek 的数据蒸馏技术提纯数据质量实现高效训练，不难看出在当下 AI 构建过程中，核心突破在于对生成式文本的把握是否精准，即愈高效愈精准地满足人类需求、生成期待文本的模型，愈能突破使用场景边界，达到全民 AI 的效果。但实际上，从技术迭代角度看，最能满足用户核心需求的关键往往在于“读懂人类”，无论是 ChatGPT 抑或是DeepSeek 等语言模型，对于精准捕获用户需求情感的无限追求如同风筝追风，但线必须始终牢牢握在人类自己手中，这一点在赋能思想政治教育过程中体现的尤为明显。对大学生进行思想政治教育旨在增强其理论认同感从而指导社会责任担当，情感认同是思想政治教育实践的核心驱动力，而情感恰恰是 AI 难以企及的人类独有之所在。因此从根本出发，研究人工智能赋能思想政治教育过程的价值意蕴及挑战隐忧等，可以进一步提升大语言模型 LLM 模型与专家混合模型架构优化与研究拓展，精准对标用户需求进行研究，在人工智能预训练语料研究中实现高质量数据供给、补齐训练数据短。2. 现实意义第一，有利于提高大学生思想政治教育精准度。05 后一代的大学生多元化思维能力与个性化差异突出，对思想政治教育能否回应个体之所思的期待度与需求度较高，已经不满足于大而化之的“集体灌水”式施策。但传统思政受限于课堂环境与自身精力，无法实现“坚持问题导向”的一对一精准应答，且在供给侧方面实现国家所需与思政所育的需求平衡表现也差强人意。而引入人工智能技术赋能思想政治教育的育前、育中与育后全阶段全方位，既可以利用大模型数据（DP）、张量(TP)、管道(PP)并行的分布式训练框架实现一对一精准满足学生需求，个性化答疑解惑并提出自身思想政治教育方案，又能利用人机共融机制适时引导学生所思所想与国家政策方针实际所需相契合，在人机协同、议题同构中达到思想政治教育融入生活化、日常化的春风化雨之效。第二，有利于增强大学生思想政治教育的力度。传统思政课程在落实立德树人根本任务上存在落实力度较低的显在弊端，大学生思政的全局顶层构架缺乏系统性，在院校协同和权责划分方面较为模糊，从而容易在对大学生思想政治教育过程中职责界定边界不清晰、监管机制不完善的情况。但人工智能赋能下的思想政治教育体系十分完备，从课程培训、监督激励与后续考核都搭建起循环架构，帮助思想政治教育全过程有序运转并形成正向反馈。在 DeepSeek-V3-Base 预训练基础模型中，开发者使用组相对策略优化（GRPO）完成强化学习过程，通过准确率与格式两种奖励机制相结合的形式，使得模型根据自身得出的学习结果最佳模式进行进化，打破了原有人工智能模型按照特定策略进行演化推理的局限。这种强大的强化学习本领使得人工智能赋能思政过程中面对课程监督过程可能存在的问题与学习激励过程得出的反馈结果能够自我进化调整，在后续培训与课程规划中得以调整，从而不断优化高校思想政治教育体系完整性，增强思政教育力度。第三，有助于解决大学生思想政治教育实践中针对性问题。新时代的大学生成长在物质丰富、思想多元的环境中，在海量信息供给的信息时代其主动性和能动性更为突出，各种社会思想和多元文化对大学生带来深远的影响。大学生群体究竟有怎样的困惑需要解答、究竟有哪些需求应该得到回应，通过人工智能大模型将大学生的行为量化，以收集、挖掘的客观数据为参考，对于大学生思想政治教育而言是一次全面了解教育对象的难得机遇。依据大学生真正所想所惑收集问题，在思想政治教育垂直场景中标记高质量垂类数据，借助 RAG 算力对数据进行标记和清洗，统一汇总分析输出结果并制定思想政治教育课程规划，在课堂环节中有针对性地解决大学生思想政治教育现实问题。第四，有助于节省人工智能算力降低能耗。语料数据是确保 AI 输出准确度与可行度的关键，构建高质量语料库已成为人工智能迭代过程的关键动能，而对于人工智能赋能思想政治教育的研究体系完善，能够帮助人工智能在模型训练中厘清专业领域概念达到进一步量化细粒度的目的，减轻 DeepSeek-LLM 在数据去重、过滤和混洗阶段的任务量从而节省算力提质增效。同时，越完善的思想政治教育体系，越能精准激活 DeepSeek 等人工智能的“混合专家”系统从而推演出更符合用户需求的结果，以 DeepSeek-V3 模型为例，思政研究体系的全面准确可以帮助该模型在嵌入模块、输出头等关键模块维持精度，面对复杂思政问题时可以精准分解为多个子任务，由不同专家进行处理再池化操作统一输出整合，进而节省算力避免能源浪费。综上所述，人工智能赋能思想政治教育研究有助于全流程重塑思想政治教育形态，在提升思政教育精度、力度、针对性以及人工智能本身语料库构建方面具有重要意义，在帮助厘清人工智能技术赋能思政概念、价值底蕴与风险挑战的同时，更能推动科技向善与思政创新，以更好地应对百年未有之大变局。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国内研究现状随着人工智能给人类带来深刻影响的同时，人工智能与思想政治教育相融合的研究也越来越受到学者们的关注。对中国知网（CNKI）进行主题词搜索得知，截至 2024 年12 月 31 日，在哲学与人文科学、社会科学文献分类目录下含有“人工智能思想政治教育”主题词的总文献量达 904 篇，其中北大核心、CSSCI 期刊论 127 篇，主要发文量于2018 年以后呈现快速增长的趋势，在 2020 年后以每年稳定增长 50 篇的速度逐年递增。可以看出，随着人工智能技术的不断突破，国内聚焦于此的学者逐年增多，研究视角也从人工智能赋能思想政治教育的技术路径向着两者的哲学本质层面不断深化。
1.3 研究思路与方法1.3.1 研究思路
本文以“人工智能赋能大学生思想政治教育”为题，遵循“理论研究→现状研究→对策探究”的逻辑思路，围绕着“什么是人工智能赋能大学生思想政治教育”“人工智能以何赋能大学生思想政治教育”“人工智能为何赋能思想政治教育”“人工智能如何赋能思想政治教育”“人工智能赋能思想政治教育的现实困境有哪些”“怎样对人工智能赋能思想政治教育的路径进行优化”等问题展开研究。第一部分为绪论，主要阐述选题背景意义、国内外研究现状、研究内容与方法以及创新点。第二部分理论概念。首先，主要阐述人工智能、大学生思想政治教育的概念。其次，主要从马克思主义经典作家关于技术与思想政治教育的相关论述、中国共产党重要领导人关于加强思想政治教育的相关论述以及习近平总书记关于人工智能及思想政治教育的重要论述。最后，依据人工智能的三个核心要素：数据、算法与算力，总结人工智能赋能大学生思想政治教育的三大特点。第三部分探讨了人工智能赋能新时代大学生思想政治教育的必要性及可能性。首先，从高校思想政治教育的必然趋向、提升大学生思政教育实效的重要前提两个角度归纳人工智能赋能高校思想政治教育的必要性；其次，从人工智能技术及教育基础设施的成熟普及、人工智能赋能思政的教育实践的经验丰富两个方面探讨赋能的可能性。第四部分主要为人工智能赋能新时代大学生思想政治教育现状调查、所获成效总结、面临挑战与成因分析。通过线上线下发放问卷等方法对人工智能赋能新时代大学生思想政治教育现状展开调查，分析出思想政治教育话语主导性弱化、赋能过程多元主体协同性低、教师人工智能素养不强以及赋能过程中产生的伦理和安全等问题，从主体素养、技术运用与保障机制等视角分析问题背后的成因。第五部分为人工智能赋能大学生思想政治教育的实践路径。首先，在技术策略上，要求高校教师利用人工智能技术定制个性化教学、深化教学互动，开发者与高校、教师协同构建多元化评价体系，全面评估教学成效，并确保提供智能化管理服务，提升教育管理水平；其次，在主体素养培养上，要提升教师的智能思维理念，使得教师尽可能地参与机器学习过程，不断增强对 DeepSeek 等生成式人工智能的运用熟练度。再次，要注重学生思维观念培养，增强学生主体意识以挣脱“信息茧房”。最后，在健全机制上，要建立补短板、促实效的技术保障机制，构建协同化、联动化的协同管理机制以及制定防异化、高效率的伦理规范机制。第六部分为结论。总结论文观点，分析不足，对未来研究进行展望。
2 相关概念阐释及理论依据
2.1 相关概念界定
2.1.1 人工智能的内涵1. 人工智能人工智能（Artificial Intelligence, AI）的本质是通过技术手段模拟、延伸和扩展人类智能活动的科学领域。其核心内涵可从三重维度解析：第一，技术维度：以算法架构（为基础，通过数据建模实现感知、推理、决策等类人智能行为。区别于传统程序化工具，其突破性体现在自适应学习能力和环境交互的动态优化。第二，社会维度：作为第四次工业革命的核心驱动力，人工智能不仅是技术实体，更是一种社会建构。其发展映射着人类对智能本质的认知变迁——从早期“图灵测试”的机械模仿，到当前“具身智能”（Embodied AI）强调情境化认知的演进逻辑。第三，哲学维度：人工智能的边界争议直指“智能”的本体论命题。强 AI 理论主张心智可计算化，而弱 AI 学派坚持工具理性定位。这种张力在思政教育领域尤为凸显，例如生成式 AI 能否承载价值传递功能的问题。相较于通用定义，本研究特别强调其教育赋能特性：在思政教育语境中，人工智能是有限主体性技术存在——虽不具备人类意识，但通过语义理解（如 BERT 模型中的注意力机制）和内容生成（如 DeepSeek、ChatGPT 系列的概率分布预测）重构教育交互模式。此界定规避了技术决定论陷阱，为后续伦理风险分析提供理论支点。2. 人工智能的发展自“人工智能”概念提出以来，该领域已历经近七十载的发展历程，历经规则驱动、数据驱动、大模型时代，尽管其发展进程相对短暂且充满波折，但这一新兴学科不仅深刻改变了人类的思维方式，更为社会进步提供了强劲动力。首先，由 1950 年至 2000 年前后，人工智能发展处于强调规则驱动时代。1950 年艾伦·图灵提出图灵测试，首次定义了机器智能的评判标准。1956 年达特茅斯会议起，符号逻辑和专家系统成为当时 AI 的核心关键。研究者通过人工编码规则库模拟人类推理，如 1972 年 MYCIN 医疗诊断系统通过 500 条医学规则实现抗生素推荐，但仅能处理结构化数据。在教育领域 1984 年卡内基梅隆开发出 ANDES 物理辅导系统，依赖预设解题路径，无法应对开放式问题。但不得不说，这一阶段 AI 发展受限于硬件性能和认知理论缺陷，人工智能缺乏自主学习能力，无法处理复杂问题且对于数据和算力依赖程度严重。第二阶段是 2000 年—2020 左右的数据驱动时代。2012 年 AlexNet 以 16.4%错误率赢得 ImageNet 竞赛，标志深度学习崛起。谷歌提出基于自注意力的模型以此解决长序列依赖问题。此时，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）成为主流，自然语言处理领域，LSTM 网络在机器翻译中超越传统统计方法。此阶段算力需求激增，引发了世界范围对人工智能研究大规模投入，但生成内容机械性明显。第三阶段是大模型时代，即 2020年左右至今。这一阶段构建的人工智能 Transformer 架构引发质变，特别是 GPT-3 以 1750亿参数实现零样本学习，与此同时多模态模型（CLIP）也表现出色，突破图文对齐技术，实现了文本到图像的精确生成。在教育领域，ChatGPT 甚至可以通过指令微调技术生成教学方案，但精确的结果往往依赖于强大算力和能源消耗，因此从经济角度来说还有很大地优化空间。而 2024 年以来，DeepSeek 的技术破局为破解大模型能耗与垄断困局提供了强有力的方案路径。DeepSeek 采用动态稀疏注意力机制，训练成本仅 GPT-3.5 的二十分之一，通过单卡部署能力和增量微调技术，成功落地部署，解决云端依赖导致的数字鸿沟问题，标志着 AI 发展从算力竞赛转向效率革命。3. 人工智能与大数据、互联网的区别和联系作为当代信息科技领域的三大核心要素，人工智能、大数据与互联网在概念内涵上存在显著差异：人工智能作为一门新兴科学技术，其研究重点在于对人类智能的模拟、扩展与具体应用；大数据则特指具有海量规模、多元类型且呈现高速增长特性的信息资源集合；而互联网本质上是由异构计算机网络相互联结构成的全球化网络体系。尽管三者具有各自独特的技术特征与研究范畴，但它们之间存在着紧密的相互依存关系，任何一方都无法脱离其他要素而独立发展。从本质特征分析，人工智能作为模拟人类智能的前沿技术，其核心在于追求智能化决策与自动化操作的高度发展。通过复杂的算法与模型，人工智能系统能够模拟人类的思维过程，进行高效的数据处理与决策制定，为各行各业带来前所未有的变革。而大数据，则以其海量性、处理的高速性和类型的多样性著称，它强调从复杂的数据集中挖掘有价值的信息，为科学研究等提供了强大的数据支持。相比之下，互联网则更多地扮演着连接者的角色，作为连接全球信息与服务的网络基础设施，它使得信息的流通与服务的提供变得前所未有的便捷与高效。尽管大数据、人工智能与互联网在概念界定和功能属性上呈现出显著差异，但三者之间存在着密切的协同关系。大数据为机器学习算法的训练过程提供了海量的数据支撑。人工智能系统通过对大规模数据的深度分析与知识挖掘，得以持续优化其性能指标与预测精度，从而为社会发展创造显著效益。值得注意的是，互联网平台不仅构成了大数据采集的重要渠道，同时也为人工智能技术的实际应用创造了多样化的落地场景。这三种技术要素通过相互依存与协同发展的方式，共同构成了推动当代科技进步的核心驱动力。
3 人工智能赋能大学生思想政治教育的必要性及可能性
3.1 人工智能赋能大学生思想政治教育的必要性
习近平总书记指出：“思想政治工作从根本上说是做人的工作”。①当把人工智能技术引入思想政治教育领域之后，其具有的强大数据处理和分析能力，可对个体思想倾向以及社会意识形态的运行机制展开深入剖析，借此精准掌握教育对象的思想行为特点，依据人工智能构建的思想动态画像系统，可提升教育内容的针对性。借此，为大学生思想政治教育开拓了新的实践空间，在内容方面推动教育过程朝精准化和精细化发展，促使高校思想政治教育平台实现了智能化转型，这些优势充分证明人工智能在思想政治教育领域应用的必要性以及时代性。3.1.1 高校思想政治教育的必然趋向随着信息技术不断快速演进，像互联网、大数据以及人工智能这类新型技术，已然全方位渗透到社会生活的各个层面，引发了思想政治教育生态系统的深刻改变，作为人类对象性活动所产生的成果，人工智能的诞生与发展一直受到人类意识活动的指引，它在本质上承载着设计者的价值偏好以及意识形态倾向，这种内在特性让它拥有影响个体价值判断与意识形态选择的潜在功能。要达成思想政治教育的高质量发展，需主动顺应数字化浪潮，借助提升教育内容的时代性与吸引力来提高教育实效。②人工智能与思想意识之间并非单纯的依附关系，而是呈现出深层次的耦合与熔铸特性，在人工智能技术深度应用的背景状况下，它对思想政治教育的影响呈现出传播范围扩大、作用领域多样、影响程度加深以及实施效率提高等特点。首先，在当下教育信息化的大背景当中，人工智能技术正有力地促使思想政治教育模式发生创新转变，以数据驱动为核心，借助 DeepSeek 大数据分析技术，达成学生个人数据的智能化收集以及深度推理，帮助教师精确掌握学生的认知特点、行为方式以及价值倾向，创建基于数据实证的差异化教学。具体而言，可运用 LLM 学习算法对学生数字学习轨迹展开建模分析，可有效地辨别出知识掌握的薄弱之处，为精准教学干预提供科学的依据，从技术赋能方面来说，依靠自然语言处理（NLP）构建的智慧教育生态系统，凭借智能教学平台与自适应学习工具的协同运用，突破传统思政教育在时间和空间上的限制，实现了学习场景的广泛延伸，充分契合大学生碎片化、移动化学习方式的实际需求，DeepSeek 为构建“四全”思想政治教育新格局提供了关键的技术支撑。③次，在新时代，对复合型人才的需求越来越紧缺，人才培养目标从单纯掌握专业知识，转变为对思想政治素养、创新思维、跨学科整合能力以及技术适应性的综合要求，因此思想政治教育作为塑造学生价值观、培养家国情怀和社会责任感的重要手段，应当发挥其培育“四有”青年的关键作用。DeepSeek 将 GRPO 算法应用于强化学习过程，为思想政治教育和复合型人才培养目标的有机衔接提供了新的实现途径，R1-Zero 模型通过给予决策反馈和依据反馈优化，①实现教育效能和持续性的双重提高，促进思想政治教育和专业教育的协同发展。同时，帮助深入挖掘各学科里蕴含的思政元素：在理工科领域加强科技报国和科学精神的培育，在人文社科领域突出文化自信和人文价值的引领，以此实现知识传授和价值塑造的有机统一。而且人工智能技术构建的虚拟现实和模拟仿真等沉浸式教学环境，能有效激发学生的创新潜能和实践能力，让青年在情境体验中加深对思政理论的理解，培养有道德素养又有专业能力、符合时代发展要求的高质量人才，为社会发展和国家建设提供持续的人才支持。
3.1.2 提升大学生思政教育实效的重要前提
思想政治教育成效的达成主要取决于受教育者对教育内容的内化程度。传统教学模式中，教育者作为教学主体，往往采用单向灌输式的教学方法，这种类似照本宣科的教学方式导致思想政治教育异化为以教师为中心的知识传递工具。同时，作为学习主体的学生在教师权威主导的教学情境下，逐渐丧失对思想政治教育目标的准确认知，产生心理疏离与叛逆感，将思想政治教育视为被动接受的过程，从而严重削弱高校思政教育效果。但基于语言深度理解能力的交互式人工智能（Conversational AI）通过高度拟真的人机交互模式显著提升教育实效性。相较于传统算法逻辑，意图用户界面（IUI）系统能够精准解析语言表层之下的潜在语义，实现近乎真实人际交流的智能化互动。依靠拟人化交互机制可有效促进受教育者对思想政治教育内容的接受度，DeepSeek-V3 通过建立深度交互关系，为不同个体提供定制化服务，其快速响应能力既能契合用户的语言习惯与价值取向，又能帮助学习者及时解决认知困惑，从而增强学习体验并激发对思想政治教育内容的自主探究意愿。更为重要的是，这种智能对话模式打破了传统思想政治教育的时空限制，为构建融合新媒体技术、创新内容呈现和情境化教学的新型教育生态提供了技术支撑。
例，依托强大的 DeepSeek 技术力量，华中师范大学马克思主义学院成功构建出集前沿科技与思政教育完美融合的 VR 思政实验室，实现历史场景的数字化重构和社会问题的情境化模拟。此外，还能通过 VR 技术将学习者置于革命历史现场，使学生沉浸式体验革命先烈的英勇事迹，从而深化对红色文化精神内核的认知理解；DeepSeek、ChatGPT 具备将抽象理论转化为多模态富媒体内容的能力，其强大的自然语言交互能力能够帮助采用诸如微动漫形式阐释社会主义核心价值观要义，通过短视频解析时事热点蕴含的思想政治教育逻辑，不仅显著提升学生的互动性，更通过潜移默化的方式实现教育效果的内化于心，为落实立德树人根本任务提供有效的技术支撑。
3.2 人工智能赋能大学生思想政治教育的可能性
3.2.1 人工智能技术及教育基础设施的成熟普及
技术是推动变革的核心力量，对于人工智能赋能大学生思政教育而言，其核心技术的成熟度起着决定性作用。成熟的技术是人工智能融入思政教育的前提保障，为后续发展铺就坚实道路，而完备的基础设施消除技术落地阻碍，为人工智能赋能思政教育营造良好硬件环境，是实现教育变革的关键支撑。首先，人工智能核心技术的成熟完备。历经多年发展与沉淀，人工智能涵盖的机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心技术业已趋于成熟。DeepSeek、ChatGPT在大学生思政教育场景中，机器学习算法可精准剖析学生学习行为模式，为个性化教学提供精准决策依据。以 DeepSeek-V3 为例，其开发的智能教学系统运用机器学习技术，能依据学生日常学习数据精准预测知识薄弱点，提前推送针对性学习资料，助力学生攻克难关。自然语言处理技术助力智能答疑系统流畅交互，即时回应学生咨询；同时，DeepSeek-V3本地化部署能够理解多种自然语言表述，实时解答思政学习疑惑，借助计算机视觉技术赋能虚拟教学场景构建，让思政教育可视化呈现更具沉浸感，使学生仿若身临其境感受思政教育内涵。其次，教育信息化基础设施的广泛普及。当下，高校校园网络实现深度覆盖，高速稳定的网络环境为海量数据传输、在线教学开展提供保障。在中国，“三通两平台”建设成效斐然，教育信息化基础设施不断完善，众多高校不仅实现校园无线网络全覆盖，还配备了智能教学终端、多媒体教室等硬件设施。以清华大学为例，率先在全国高校中接入DeepSeek 本地化，依靠文本与图像对比预训练（CLIP）和反馈的强化学习（RLHF）打造的综合性教育信息化平台，集成海量课程资源、智能教学管理系统以及师生互动社区，为人工智能技术在思政教育领域的规模化应用创造有利条件，消除了技术落地的硬件阻碍。综上所述，无论是人工智能核心技术的成熟，还是教育信息化基础设施的广泛普及，都为人工智能赋能大学生思想政治教育开辟了广阔道路。高校引入 DeepSeek 本地化部署不仅能显著提升思政教育的实施效率与形式多样性。
4 人工智能赋能大学生思想政治教育现状分析
DeepSeek、ChatGPT 等技术在当今高校中运用越来越普遍，但生成式人工智能与高校思政课程融合度究竟如何，应用场景是否得当、具体应用过程存在阻碍在何，这些都需要审慎调查后才能得出研究结论。本研究通过问卷调查等方式，对以 DeepSeek 为代表的人工智能技术在高校思政教育中的实施效果进行调研，重点剖析其取得的应用成果及风险问题。
4.1 人工智能赋能大学生思想政治教育现状调查
随着生成式人工智能技术在社会各领域的广泛应用，其在高等教育特别是思想政治教育中的实践探索日益深入。当前研究亟需从大学生主体出发，通过实证调查方法系统调研受教育者对人工智能应用于思政教育的接受度与实际效果，为优化 GAI 技术应用路径提供实证依据。4.1.1 调查目的本次调查主要目的是全面了解和分析以 DeepSeek 为代表的人工智能在大学生思想政治教育中的应用场景与困难现状，以及大学生对高校部署 DeepSeek-R1、V3 等 AI 应用的认知、态度和需求。通过收集和分析数据，发现当前人工智能赋能大学生思想政治教育中的独特优势与不足，为进一步优化思政教学、提升教育实效提供依据。同时，本次调查还将关注大学生对于新一代大模型技术的接受程度、期望改进的方向以及可能存在的隐忧，以期为实现人工智能与大学生思想政治教育的深度赋能提供有价值的思考。
4.1.2 调查方法为了确保调查结果的客观性和准确性，本研究采用多种调查方法相结合的方式，对人工智能赋能大学生思想政治教育过程中涉及人员尽可能多地进行问卷调研。首先，采用发放问卷调查方式进行研究。设计一份涉及赋能场景、赋能方式、赋能实际效果与阻碍担忧的调查问卷，通过社交媒体、问卷星、线下发放等渠道广泛发放给在校大学生。问卷内容将涵盖日常学习生活中对 DeepSeek、ChatGPT 等工具使用频率、涉及场景、个人态度观点、AI 赋能思想政治教育的存在形式以及赋能的不足与个人反思等。整体而言问卷涉及分为三部分，第一部分主要了解被调查者的基本信息，包括性别、学历与专业等，意在分析 DeepSeek、ChatGPT 等生成式人工智能模型在高校大学生群体中的使用是否与性别、专业领域有关；第二部分针对大学生群体对于人工智能的看法态度，以及他们在思政课程中接触到的人工智能赋能环节、方式、频率，以此分析赋能实效；第三部分则是对于 DeepSeek、ChatGPT 等人工智能技术赋能时可能产生的安全风险进行调研。
5 人工智能赋能大学生思想政治教育实践路径
对于赋能路径的对策优化应当是针对人工智能赋能大学生思想政治教育的重中之重，通过前文的成效与困境成因的研究，对于赋能价值与存在阻碍已有了较为明晰的剖析。DeepSeek、ChatGPT、Kimi、豆包、文心一言......生成式人工智能集中爆发的时代，更能体现科技双刃剑的理念，但正如上文所言，只要风筝线始终牢牢握在自己手里，就能在赋能过程中最大限度发挥算法、数据与算力优势，及时进行风险应对。因此，这对我们利用智能体赋能的实践路径实效性、安全性、长远性等提出了更高的要求。
5.1 完善大学生思想政治教育技术策略
利用生成式人工智能等前沿技术，可以重构思政教育的理念、方法、场景与评价体系，在提升教育实效性的同时确保意识形态主导权不被弱化，用技术杠杆撬动思政教育从“大水漫灌”到“精准滴灌”、从“被动接收”到“主动建构”、从“课堂闭环”到“社会熔炉”的质变升级，在数字化浪潮中坚守立德树人的根本目标。
5.1.1 定制化个性教学，满足学生多元需求
在高等教育的广阔舞台上，大学生作为学习的主体，其个性化需求日益凸显。面对这一趋势，定制化个性教学成为提升大学生思想政治教育教学效果的重要途径。定制化个性教学并非简单的个性化学习资源的堆砌，而是基于对学生个体特征的深入理解和分析，量身定制教学内容、方法和策略，以最大化地满足学生的学习需求。首先，定制化个性教学的前提是对学生个体特征的精准画像。这要求教育者利用DeepSeek、ChatGPT 等模型构建全景式系统构架：思政教学过程中对学生数据画像进行收集预处理，清洗无效数据并进行特征标记；依据思政教学目的选择合适的深度学习模型，进行模型训练与评估；在训练达标后，进行检验而后生成精准学生画像。对于学生的学习习惯、兴趣爱好、心理特征等多维度信息，构建出的个体及群体的精准画像，能够帮助思政教师深入了解每个学生的独特性，为定制化教学内容的生成提供科学依据。让思想政治教育画像更“准”、内容更“精”、场景更“优”。①例如，针对理论基础较为薄弱的学生，可以精心策划更为详尽的理论解析及实践练习；而对于实践技能较为出色的学生，我们则可以安排更多实践活动，如社会调查、志愿者服务等，进一步激发他们的学习热情与积极性。
结语
人类迈入智能时代，人工智能技术给社会发展带来一系列深刻的变革，机遇与挑战更加凸显。伴随着人工智能技术的应用场景不断拓展，其与教育的深度融合势在必然。大学生是新时代的建设者和主力军，而思想政治教育作为高校教育的重要组成部分，肩负着新时代赋予的新使命，更应该做到因时而进、因势而新，汲取人工智能的价值优势“为我所用”，其发展需顺应时代所需、契合大学生主体需求。利用人工智能对思想政治教育进行赋能，对于加快推进新形势下思想政治教育改革创新，推动高校落实“立德树人”的根本任务具有重要的价值意蕴与现实意义。本论文研究的主要内容是从人工智能赋能大学生思想政治教育的实践路径入手，以马克思主义经典作家关于技术与思想政治教育的相关论述、党的历代主要领导人关于思想政治教育的相关论述、习近平总书记关于思想政治教育、人工智能的相关论述作为理论基础，以回应“人工智能为何赋能思想政治教育”“人工智能以何赋能大学生思想政治教育”“人工智能如何赋能思想政治教育”等问题，借鉴教育学、计算机科学等相关学科知识，积极展开调研并进行数据实证分析，深入探究人工智能赋能大学生思想政治教育的现状，分析人工智能赋能大学生思想政治教育过程中存在多元主体协同性低、教师人工智能素养不强、思想政治教育话语主导性弱化以及赋能过程产生的伦理和安全问题等问题，主要是由于人工智能赋能思想政治教育的主体素养有待提升、技术运用尚待完善、保障机制尚待健全等因素的影响，导致赋能效果局限。因此，提出创新教学范式、加强教师人工智能素养培养、强化大学生综合素质培育、完善数据安全体系的路径，增强大学生思想政治教育的实效性及针对性。人工智能技术的发展同思想政治教育过程一样具有动态性，受制于技术发展不同而在不同时期呈现新的样态，且人工智能赋能思想政治教育是一个长期耦合过程，需要政府、社会、高校、教师等多元主体发挥协同作用才能不断提升教育的实效性，受限于个人能力，本研究在对策优化等方面认识还较为粗浅，不足之处敬请批评。
参考文献
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