生成式人工智能赋能思政课教师教育的机理、隐忧与实现路径

[中图分类号]G641［文献标识码]A [文章编号]1005-5843（2025）03-0081-08

[DO1] 10. 13980/j. cnki. xdjykx. 2025.03.012

生成式人工智能（ArtificialIntelligenceGenera-tedContent，AIGC），亦称大语言模型（LargeLan-guageModels，LLM），是人工智能的子集。它指利用机器学习模型和自然语言处理技术（NaturalLan-guageProcessing，NLP），让机器自动创造出全新的、与人类创作相似的图像、音频、视频、文本等智能回答与反馈。与传统人工智能相比，生成式人工智能具备强大的生成、迁移和交互能力[1]，智能性、扩展性更强，对文字的敏感度更高。它在知识表征、语义解构与重构以及基于逻辑的推理等方面具有显著优势。其依赖大规模语料库、生成性对抗网络、大型预训练模型等技术可在人机对话中实时且类人化的生成用户需要的信息并通过不断增加大规模预训练数据和模型层数来提升性能以解决更多问题。

思想政治理论课（以下简称“思政课”）教师是党的创新理论的传播者，肩负立德树人的重任，是办好思政课的关键。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》中明确提出：“制定完善师生数字素养标准，深化人工智能助推教师队伍建设。”2]生成式人工智能赋能思政课教师教育，契合数智时代思政课智能化、数字化转型发展的需要。作为一种强大、有效的自然语言处理工具，生成式人工智能凭借其高智能交互、创造性生成和复杂数据处理等能力，为思政课教师教育开辟了新的实践场域。着力推进生成式人工智能赋能思政课教师教育，既是落实习近平总书记对思政课教师提出的“政治要强、情怀要深、思维要新、视野要广、自律要严、人格要正”的要求[3]，实现“经师”和“人师”的统一，也是建设高素质思政课教师队伍的题中应有之义[4]；同时，它有助于提升思政课教师综合素养，推动思政课建设内涵式发展，助力新时代思政课教学改革与创新

一、生成式人工智能赋能思政课教师教育的机理

生成式人工智能赋能的核心在于通过与教师教育系统内各要素间的深层次互动，实现思政课教师教育在目标环境、教学范式、课程设置、教学组织、评价方式等方面的系统性变革与重塑。具体来看，其赋能的内在机理主要体现在以下3个层面。

（一）智能教育应用推动思政课教师从教学的主导者转变为协助者、支持者

生成式人工智能的深度介人改变了思政课教师教育实践主体结构和教师教育实践样态，促使思政课教师的身份发生转变与再定位。生成式人工智能通过整合学生生物信息等多种数据源，能够深入洞察学生的学习过程，帮助教师更好地了解学生的学习需求、学习动机、学习风格及学习参与度，从而为教师提供个性化的支持及有针对性的干预方案，促进学生批判性思维和创造力的发展。同时，它还助力教师专业发展，帮助教师从传统的知识传授者角色中解脱出来，弥补知识储备的有限性，减少教学投入的时间成本，提升教学效率，促进有效教学的实现。在这一过程中，教师不再仅仅是课堂权威与知识的传播者，还需要设计课堂、管理学习资源、调控学习进程等。特别是智能导师系统、AI育人助理、教育机器人等智能教育应用的出现，为教师提供了丰富的教育资源和便捷的教学方式，也为学生提供了强大的知识探究和分析工具。这些工具直接推动了思政课教师角色的变革与重塑，使教师从知识传授者转变为个性化学习的支持者、人文价值观的引导者，从教学资源的开发和提供者转变为组织者和设计者[5]。相应地，教师教育也更加重视如何利用智能工具促进学生的学习和学生关键技能的培养。这也意味着，思政课教师如何主动适应和接纳生成式人工智能技术将成为未来教师教育发展的一大挑战。

（二）基于数据和算法的内容生成重塑思政课教师教育的知识体系与素养要求

一方面，生成式人工智能以其精确的理解力和强大的创造力拓展了思政课教师教育知识生产的边界，改变了传统的知识生产模式和教学运行逻辑，使教学情境增加了“人一机”高层次交互的内容[6]推动了教师教育知识体系的重构，赋予了思政课教师教育内容新的内涵。特别是通过智能挖掘教师互动内容，生成式人工智能可以识别教学实践中的共性问题和优秀案例，并形成系统化的知识库。这不仅推动“虚拟教研室”的建立，重构了教师交流与协作空间，还自动组织和管理教研活动，提供主题讨论、问题解答和资源共享等服务，提高了思政课教师教研活动的效能，有效解决了以往教研不聚焦、研修效率低等问题，助力教研模式的变革。

另一方面，生成式人工智能可以助力思政课教师创造性地整合技术、教学法和学科内容3种关键知识，形成超越原有知识体系的新兴知识形态，即整合技术的学科教学知识，促使教师教育在理念上更加关注多元素养的培育，并推动思政课教师专业发展体系的不断更新。在智能场域下，思政课教师不仅要具备跨学科的知识储备，还要深刻理解并评估智能应用在思政课教学中的伦理风险，降低向学生传递有偏见或错误信息的可能。此外，教师还要提升自身的智能素养、媒体素养和可持续发展能力，熟练使用智能工具并适应不断变化的数字化教学环境。相应地，教师教育课程及相关培训项目也要融入更多关于人工智能伦理、数据隐私和算法推荐等内容，为思政课教师提供具象化的真实体验，这无疑会引发思政课教师教育在课程设计、课程建设等方面的系统性变革。

（三）多模态数据支持与融合分析促进思政课教师教育实现智慧管理、智能评价

一方面，生成式人工智能依托其强大的算力和可解释力，可实时、精准、动态地捕捉教师学员在教师教育过程中的数据。特别是基于多模态数据支持的认知规律分析、人机交互分析以及情境感知分析等，可以有效揭示思政课教师学习行为的状态与机理，形成“知识图谱”，实现对教师知识结构、教学风格与专业能力的智能监测与精准诊断[8]。而其具备的深度学习能力则可依据教师学员个人的实际表现，设计兼具技术理性与人文关怀的个性化教培与研修方案。这不仅为教师学员提供了最佳的学习资源和最适合的教培模式，还提升了思政课教师的学习积极性和满意度。此外，生成式人工智能解决了传统教师教育中管理无序、教培研修低效以及职前培养与职后培训相分离等问题，推动了教师教育治理由经验走向循证9]，真正实现教师教育的智慧决策和智慧管理

另一方面，依托物联感知、智能平台采集、图像识别等技术，生成式人工智能可全时段、全方位地采集思政课教师在各个时空的数据，并进行融合分析，产生多维度评价结果。这改变了传统的以课堂观察为主的评价方式，引领思政课教师教育评价从经验主义迈向数据主义，从模糊迈向精确，从片段式评价迈向系统性评价。这不仅有助于解决传统评价方式的单向度和低效问题，使思政课教师教育评价走向个性化、定制化、精准化，促进教师教育评价主体的深度交互以及职前、职后一体化发展[10]；还丰富和拓展了教师教育评价的形式与内涵，推动思政课教师教育引入与智能技术应用相匹配的基于能力体系建构的评价方式

二、生成式人工智能赋能思政课教师教育的隐忧

教师教育作为实现人类教育记忆代际传递的重要手段，本身具有明显的技术属性。生成式人工智能赋能思政课教师教育的根本目的在于有效弥补教师教育的传统缺陷有效解决技术场域加持下的各类教学问题，促进思政课教师心智的成长，实现教师自身的专业发展以及对未来智慧教师的培养[11]然而，在赋能过程中，也存在诸多隐忧且主要体现在以下3个方面。

（一）“人一机”共生逻辑易产生主体性危机，阻滞个性化知识的生成

思政课教师并非完全可以通过计算来定义的存在。生成式人工智能以其高度类人化的特性打破了教师教育以人为存在基础的固有思维模式，对传统的人机关系的理解形成了挑战。智能机器获得了和人一样的教师教育主体资格，“人一机”共生教育逐渐成为思政课教师教育体系的重要组成部分[12]教师教育主客体间的交互行为不再局限于现实场域，智能技术搭建的虚拟数字空间成为重要的交互介质。思政课教师与教育者之间具有生活意义的直接交往，逐步让位于虚拟空间中的间接交往。精神碰撞以及基于现实交往所形成的教育经验被“人一机”“虚拟一现实”的共在关系所遮蔽，教师教育模式也从“教师教育者一教师”转变为“教师教育者—人工智能一教师”的新形态。这无疑会解构教师教育者的主体职责，引发思政课教师教育的主体性危机[13]

另一方面，生成式人工智能的赋能打破了教师教育者对知识生产的控制，对教师教育体系形成技术裹挟，降低了传统教师教育体系的公信力，导致教师教育者“教”的弱化以及知识权威、感召权威的消解。同时，计算革命和分工型学术模式的兴起，使得思政课教师教育体系内很难形成普遍性、集体性的理论知识，而是更加依赖通过数据分析与模型推算生成的知识[14]。智能技术的赋能（智能算法可以基于思政课教师的“数据足迹”捕捉其偏好与需求）及其对教师教育者部分智能的替代或接管会使思政课教师寻求知识的过程被简化为智能的“投喂”。这一过程不仅遮蔽了传统教师教育中知识传递、获取的过程，淡化了其中的话语价值、情感建构和人文关怀，还会带来思政课教师部分智能的退化，阻滞教师教育过程中个性化知识的生成，使思政课教师极易产生拿来主义的惰性思维和规训化的教育思维，限制其思考力、想象力、创造力以及自我提升的欲望，导致思政课教师教育理念、思维的同一性以及教师教育评价的同质性[15] 。

（二）融合创新不足，“技术陪伴”易演化成“技术控制”“技术依赖'

一方面，生成式人工智能依靠超强算力，能够持续学习大量数据并模仿人类的创造过程，有助于思政课教师生产、创造出新的学科知识，完善思想政治教育知识体系。但囿于学科差异及学术思维定势，多数思政课教师对生成式人工智能的了解和掌握并不系统，甚至存在技术焦虑与技术抵触情绪。不少一线的思政课教师将智能技术的应用视为显性负担，对生成式人工智能技术的采纳、使用意愿以及价值认同偏低[16]。这导致现有的思政课教师教育更多的是一种“银行储蓄式”的模式[17]，思政课教师所接受的是人工智能研发者基于普遍性视角所打造的可应用于课堂的智能技术。在教师教育者开展的智能技术训练和应用过程中，教师获得的更多的是知识的复制和传递，很难将生成式人工智能与思想政治教育学科知识及思政课教学进行创造性地融合。因此，生成式人工智能所蕴含的教育力量并未得到有效发挥。

另一方面，在智能技术极为严密、精准的话语体系的影响下，打破时空限制的“泛在”教师教育和多元教师教育主体实践成为思政课教师教育的主要取向。但受教学条件和教育资源等因素的限制，思政课教师对智能技术的学习、掌握及应用多是通过教师培训进行单向度的知识传授和简单训练。一些思政课教师秉持工具主义立场，对生成式人工智能高度认同，不加批判地、机械地套用智能技术，极易忽视智能技术在教师教育中的应用限度与伦理风险。特别是面对以“智能算法”为核心的机器理性，教师教育对象会更加倾向于选择由智能体、智能物来承担教师教育中“教”的职责。这不仅会削弱思政课教师与现实世界的联结，导致教育者与思政课教师之间情感距离的疏远，带来教师教育者“功能隐退”的隐忧；还会使思政课教师过分依赖智能技术，沦为机器意志的承担者与执行者。最终，思政课教师个体的价值判断被冰冷的算法逻辑所规训，教师教育陷入“技术主义”的支配陷阱和“无技术不发展”的困境之中[18]，影响教师专业能力的“生长”。

（三）引领与规制欠缺，易导致教师教育网络不稳定

思政课教师教育是一个动态的、多维度、多层次的网络，具有系统性、专业性、连续性与终身性等特点。生成式人工智能的赋能增强了智能体的感知、决策和行动能力[19]，使得教师教育的非线性学习方式更加可行，教师培训更具针对性。它有助于思政课教师建立“以解决问题为中心”的自主学习体系，建构满足教师教学实践、专业发展与终身学习的教师教育生态。尤其是在教师教育质量评估中的应用，生成式人工智能有力地推进了职前职后教师教育一体化进程。但由于缺乏对自身“能力边界”的判断以及算法偏见的存在，生成式人工智能赋能过程中也可能产生大量无意义且带有误导性的内容，侵蚀思政课教师教育的本质及原有生态，导致两者关系的异化，使“赋能”变成“负能”，偏离思政课教师教育的既定目标[20]