生成式AI在高校思政課中的倫理風險防控與價值引領路徑研究

本文引用格式：.生成式AI在高校思政課中的倫理風險防控與價值引領路徑研究［J］.藝術科技，2025，38(11):209-211.

中圖分類號：G641 文獻標識碼：A 文章編號：1004-9436（2025）11-0209-03

1技術賦能與價值引領的辯證統一

伴隨著以ChatGPT、Sora等為代表的生成式人工智能（GAI）技術的快速發展，其在教育領域的應用和滲透日益深入。中國共產黨第二十屆中央委員會第三次全體會議通過的《中共中央關于進一步全面深化改革推進中國式現代化的決定》部署“加強科技倫理治理”，這意味著人工智能應用已進入價值理性與技術理性協同發展的新階段。高校思政課作為落實立德樹人根本任務的關鍵課程，其教學形態正經歷深刻變革。當前，生成式AI在思政課教學中的應用主要滲透于教學內容生成、教學互動輔導與教學評價反饋三大核心環節。

在教學內容生成環節，生成式AI通過自動編寫教學素材、重構歷史場景及生成案例提升資源生產效率。然而，國際主流生成式AI工具依賴英語語料庫訓練，在生成教學素材時易呈現西方話語范式，與社會主義核心價值觀存在潛在張力，干擾學生對歷史規律與社會發展的科學認知[1]，對教學內容的意識形態安全性構成潛在威脅。

在教學互動輔導環節，AI驅動的全天候智能問答與個性化學習路徑規劃增強了學習可及性。但過度依賴算法推薦機制會導致學生價值觀辨析能力與批判性思維能力顯著下降[2]。

在教學評價反饋環節，基于學習行為分析的即時評估雖實現精準化反饋，卻存在算法偏見固化風險。典型表現為在教育領域，男生更容易被推薦技術或科學類課程，女生則更可能被推薦文科類課程，導致他們的學習方向局限于既有的性別刻板印象[3]，可能影響學生發展的自主性。

技術賦能顯著提升了教學效率與個性化水平，但其雙刃劍效應亦不容忽視。既有研究在風險識別與防控路徑探索上存在三重局限：首先，風險識別呈現碎片化特征，缺乏系統性的倫理評估框架以全面把握風險全貌[4]；其次，防控策略多停留于宏觀原則層面，缺乏可操作的人機協同教學模型指導具體實踐[5]；最后，案例資源存在西方化傾向。鑒于此，本研究構建“風險識別一機理分析一路徑構建”三維研究框架，聚焦解決三個核心問題：如何評估倫理風險等級？如何構建人機協同干預機制實現價值糾偏？如何強化價值引領效能？

2生成式AI在思政課應用中的倫理風險表征

2.1價值觀偏移風險：意識形態安全的隱形挑戰

在歷史虛無主義滲透方面，大型語言模型依賴海量網絡數據訓練，其中混雜不實史料與片面解讀。研究表明，在南京大屠殺等事件中，模型常模糊關鍵細節，這種歷史虛無主義滲透源于三重技術缺陷：其一，算法依賴帶有偏見的數據源，遵循“偏見進則偏見出”規則，當訓練數據含錯誤史料時輸出偏離史實；其二，算法黑箱特性使決策過程不可審查，教育者無法追溯歷史表述偏差的生成邏輯；其三，技術工具性與教育價值性失衡，未建立主流價值觀對算法的引導機制[6]。此類輸出將引發認知偏差，弱化青年群體的價值認同，導致意識形態疏離風險。

在西方價值隱性編碼方面，主流AI模型的訓練數據集以英文為主[7]，其中蘊含的英美意識形態內容占比較高。這種數據偏向導致模型在解釋中國特色政治概念時易出現偏差，如對“全過程人民民主”“中國式現代化”等概念的闡釋可能偏離其本質內涵。這種風險在跨文化語境中尤為突出，反映了技術研發中的文化霸權問題。

在文化認同弱化方面，AI生成案例過度聚焦硅谷模式、西方科技倫理范式，而對中國傳統科技倫理智慧的呈現比例較低，不利于學生文化自信的培育。這種風險在科技倫理教學中尤為突出，會導致學生對中國科技發展道路的價值認同不足。

2.2主體性消解風險：教育本質的深層危機

人機關系失衡正引發思政課教學結構的深層次嬗變，具體表現在教師、學生及教學互動三個維度。

教師主導權弱化體現為過度依賴AI備課工具，導致教學設計原創能力與價值把關能力退化，這一問題在青年教師中尤為突出。這種依賴容易使教師對教學內容的把控能力降低，同時削弱其在價值引領方面的主動性[8]。

學生批判力鈍化表現為被動接受算法推薦的信息，獨立思考的空間與深度思辨的機會被壓縮。這一現象反映出算法推薦機制可能對學生思維的廣度和深度形成限制，進而導致批判性思維能力的退化。

教學情感疏離體現為人機交互在一定程度上替代了師生間的深度對話與情感交流，降低課堂溫度。這種情感疏離不僅可能影響教學效果，更會弱化思政教育的情感認同基礎[9]。

2.3數據安全風險：隱私與主權的雙重威脅

技術的黑箱特性催生出一系列新型治理難題，主要涵蓋敏感信息泄露、算法偏見固化以及教育資源主權讓渡等方面。

敏感信息泄露風險體現在：學生在使用AI互動輔導或完成價值觀傾向問卷時，其政治立場、思想動態等敏感信息可能通過API接口傳輸至境外服務器，存在被不當利用甚至惡意攻擊的風險。

算法偏見固化風險表現為：若AI評價反饋系統的訓練數據不均衡或隱含社會偏見，可能放大教育不公。研究發現，算法偏見在性別、地域、社會地位等層面加劇了教育不平等[o]。

教育資源主權讓渡風險表現為：許多高校直接使用境外AI平臺提供的技術支持，導致大量思政教學互動數據、學生思想動態數據存儲于海外云服務器，存在數據主權喪失與監管失控的隱患。

3倫理風險防控的框架創新：三維協同治理體系

針對上述倫理風險，本研究提出以下三維協同治理框架：

3.1技術規制層：構建價值觀嵌入的算法治理體系

本研究設計“生成式AI思政教學倫理評估指標體系”，旨在為AI工具準入與持續監控提供評估依據。該體系立足思政課政治性、思想性與教育性的特殊要求，包含三個指標及相應的核心評估元素。

第一個指標內容合規性重點關注教學內容的意識形態安全性與價值導向正確性。其核心評估元素包括歷史觀表述的真實性，如重大歷史事件的客觀呈現；政治話語的規范性，如黨的創新理論核心術語的準確使用；文化元素的導向性，如中華優秀傳統文化、革命文化、社會主義先進文化的有效融入。

第二個指標算法公正性聚焦算法運行中的公平性與透明度。其核心評估元素涉及資源推薦的均衡性，如避免因地域、性別、家庭背景等因素導致的推薦偏差；內容供給的多元性，如防止“信息繭房”對學生視野的局限；決策邏輯的可解釋性，如算法推薦依據的清晰程度。

第三個指標價值滲透效度側重評估技術應用對育人目標的實際支撐效果。其核心評估元素涵蓋學生價值觀的內化程度，如核心信念的穩定性；思辨能力的發展水平，如面對科技倫理困境時的分析與判斷能力；理論向實踐的轉化情況，如參與志愿服務、科技創新等實踐活動的主動性。

該體系通過整合上述元素，形成對生成式AI在思政課應用中倫理風險的系統性評估框架，為技術應用的規范與優化提供方向指引。

3.2教育重構層：人機協同的價值引領創新

這一層面突破傳統“人灌”或“機灌”的單向模式，致力于構建人機優勢互補、協同增效的教學新范式。

AI預生成環節承擔高效生成基礎教學資源的功能，重點產出具有時效性與爭議性的“科技倫理困境”案例庫，如基因編輯的倫理邊界、人工智能武器化風險、大數據時代的隱私悖論等內容，為教學提供豐富素材。該環節實踐需遵循《新一代人工智能倫理規范》中關于技術應用的基本要求。

教師賦魂環節凸顯教師在價值引領中的核心作用。教師在AI生成的原始素材基礎上，深度植人“科學家精神”等核心育人元素。例如，在討論技術攻堅案例時，嵌入錢學森、鄧稼先等科學家“愛國、創新、求實、奉獻”的感人事跡與精神內核，使抽象價值觀得以具象化、生動化呈現。

動態調適環節依托學生在課堂互動平臺、在線討論區、測評系統中的實時反饋數據，借助情感分析引擎和認知診斷模型，動態調整后續推送內容的深度、廣度與挑戰度，從而精準強化學生的思辨訓練與價值內化過程。

整體模型的運行流程可概括為：AI生成初始教學資源，教師注人價值觀錨點與精神內核，學生展開深度交互與反饋，情感分析引擎解析反饋數據，進而動態調整后續內容的認知挑戰度與價值引導重點，最終實現對學生思辨能力與價值認同的持續強化。

3.3生態協同層：制度與素養的雙向賦能

第一，完善制度保障體系。依據《網絡安全審查辦法》制定具有強制約束力的AIGC教育應用倫理指南，明確劃定“四禁止”剛性紅線。其一，禁止未經安全評估與內容審核的境外AI平臺接入思政課教學系統；其二，根據《中華人民共和國個人信息保護法》中關于敏感個人信息保護的要求，禁正將師生在思政教學過程中產生的政治觀點、思想傾向等敏感數據用于AI模型訓練；其三，禁止使用算法替代教師對學生進行價值觀層面的定性評價與價值判斷，該條款體現了教育本質中教師主導原則；其四，禁止單純依賴技術性指標（如互動頻次、答題速度）替代對學生思想成長、價值塑造等育人成效的綜合評估，該條款符合《深化新時代教育評價改革總體方案》的精神。

同時，應建立獨立的第三方算法審計機制，對高校使用的教育AI系統實施年度全覆蓋審計，審計重點涵蓋內容合規性、算法公正性、數據安全性等核心維度，審計結果向社會公開并作為采購續約的重要依據。

第二，實施數字素養提升工程。針對教師與學生兩大主體，開展系統性、差異化的數字素養與科技倫理培訓。

教師培訓體系涵蓋三大核心模塊：生成式AI的意識形態風險識別與防范策略、人機協同思政教學設計原則與方法、科技倫理困境教學引導與課堂討論組織技巧。培訓成果將納入教師職稱評審的“數字育人能力”考核指標，并計入繼續教育學時。

學生培養體系包含三大核心模塊：網絡信息源可信度驗證方法與批判性信息素養、算法偏見識別訓練與抵抗策略、面對價值觀沖突時的理性分析與調解能力。科技倫理素養、信息鑒別能力被納人思政實踐課程考核范疇，相關培訓與實踐成果計人思政實踐學分。該方案的設計響應了《關于加強網絡文明建設的意見》對青少年網絡素養教育的要求。

4結語

生成式AI在高校思政課中的應用，其核心命題在于如何在技術賦能中守住價值底線、強化引領效能。本研究圍繞“倫理風險防控”與“價值引領”目標，構建的三維路徑體系，既化解價值觀偏移、主體性消解等風險，也通過人機協同等實踐將價值引領融入教學全流程，回應思政課“立德樹人”的根本要求。未來需深化多模態風險防控、區塊鏈數據溯源等關鍵技術探索，拓展交叉學科領域的科技倫理教學場景。唯有始終以價值引領為核心，讓技術服務于育人初心，方能在數字化浪潮中彰顯思政課的政治性與思想性，為培養擔當民族復興大任的時代新人筑牢思想根基。

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