生成式人工智能賦能網絡思想政治教育精準化的運行機理與風險應對

2025-08-29 00:00:00魏錦揚

理論導刊 2025年8期

中圖分類號：G641 文獻標志碼：A 文章編號：1002-7408（2025）08-0115-08

黨的二十屆三中全會首次提出“形成網上思想道德教育分眾化、精準化實施機制”的要求，為破解網絡思想政治教育供需錯配難題提供了重要遵循。在網絡思想政治教育實踐中，如何實現教育對象的精準識別、教育內容的精準供給、教育方法的動態適配以及教育效果的科學評估，構成制約網絡思想政治教育精準化的現實困境[1]。生成式人工智能作為革命性教育技術，憑借其多模態內容生成、語義深度理解及情境自適應等核心特征，為重構網絡思想政治教育精準化方案提供了重要支撐。該技術通過深度學習模型實現教育對象畫像構建、知識圖譜動態重組、教學情境智能適配以及學習效果動態評估等核心功能，正在重塑網絡思想政治教育的實踐形態和運行機制?；诖耍疚奶接懮墒饺斯ぶ悄苜x能網絡思想政治教育精準化的內涵要求與運行機理，系統剖析其潛在風險及其應對策略，以期有益于構建數字時代網絡思想政治教育精準化發展新范式。

一、網絡思想政治教育精準化的內涵要求

“精準”意指高度準確性與零偏差性，強調對事物發展過程中突出矛盾與關鍵問題的精確識別、科學分析與有效解決。“精準化\"則是將精準理念系統融入實踐場域，創新推動工作效能提升的過程性概念。思想政治教育精準化構建需要實現充分吸納精準教育理念的核心要素與彰顯思想政治教育本質特征的有機統一。從實踐維度解析，思想政治教育精準化呈現三重遞進特征：在目標維度，精準發現問題是實踐前提，要求準確把握影響教育對象思想塑造、行為養成及價值認同的關鍵變量；在過程維度，精準分析問題是實踐核心，涵蓋教育內容的精準供給、教育方法的科學運用以及教育場景的智能創設；在結果維度，精準解決問題是實踐歸宿，旨在引導教育對象形成與社會發展要求相契合的思想政治素質，全面提升其思想道德水平[2]

當前，互聯網已成為意識形態斗爭的前沿陣地。把握好網絡空間特征和思想政治教育規律，加快推動網絡思想政治教育精準化，以高質量內容實現思想引領與價值涵養，使得互聯網這個“最大變量”成為黨和國家事業發展的“最大增量”，已成為新時代思想政治教育創新的最佳選擇。需要明確的是，網絡思想政治教育精準化并非網絡思想政治教育與精準化概念的簡單疊加，而是在精準化理念牽引下，遵循思想政治教育規律，通過精準識別、精準供給、精準定制和精準評估等機制，將思想政治教育資源有機融入教育對象網絡生活場域，實現教育質量與效果的全面提升[3]基于此，可從教育對象、教育內容、教育方法和教育評估四個核心要素來把握網絡思想政治教育精準化的內涵要求。

（一）教育對象精準化：教育對象分類群體化

隨著網絡空間的快速拓展與多維演進，基于共同興趣或地緣、業緣等需求的網絡用戶在虛擬平臺上集聚，形成了具有獨特文化特征的網絡圈群。這些圈群作為新興的網絡社交組織形式，其成員在相對封閉的群體空間內進行信息交互與文化實踐，逐漸形成了趨同的思維模式和價值取向。在網絡思想政治教育視域下，教育對象兼具主體與客體的雙重屬性，其群體特征的相似性與差異性構成了精準化教育的實施基礎。從實踐維度來看，網絡用戶群體具有規模龐大、結構復雜、動態演變的特征，基于群體分類的教育策略能夠顯著提升教育效能。一是依據情感屬性（血緣、地緣、亞緣）、社會屬性（年齡、性別、職業）和數字屬性（網絡行為特征）等多維度指標，對教育對象進行科學分類；二是借助大數據分析技術，精準把握不同群體的信息需求、情感訴求和價值取向；三是在分眾化教育基礎上，進一步推進精準化實施，為不同群體量身定制差異化的教育內容和傳播方式。這種基于群體分類的精準化教育模式具有雙重優勢，即通過兼顧教育對象的共性特征與個性差異，有效規避了傳統寬泛式教育的弊端；以契合教育對象偏好的方式開展思想政治教育，能夠激發其內在學習動力，提升參與網絡思想政治教育的積極性與活躍度[4]

（二）教育內容精準化：教育內容供給針對性

針對性教育內容不僅承載著網絡思想政治教育目標導向，更能有效回應教育對象發展訴求，實現教育供給與個體需求精準匹配。在需求多元化、信息碎片化的網絡時代，傳統灌輸式教育模式難以適應教育對象差異化需求，導致教育主客體互動不足、教育資源利用率低下等問題。教育內容作為教育目標的具體化呈現，其設計過程嚴格遵循網絡思想政治教育目標層次性原則，充分考慮教育對象群體特征與個體差異，構建與之相匹配的內容體系。具體而言，教育內容設計應當在滿足思想政治素質發展要求基礎上，有機融入社會主義核心價值觀，構建以服務國家發展、推動民族復興為導向的內容框架。同時，教育內容選擇還需深入考察教育對象興趣偏好、認知特點和行為模式，實現共性要求與個性發展有機統一。教育對象既有思想政治素養水平直接影響其媒介選擇和信息處理方式，而群體成員在心理特征和認知結構上的同質性又決定其對教育內容的選擇偏好和接受程度具有相似性。因此，提升教育內容針對性需要建立在對教育對象思想政治素養現狀的準確把握基礎上，深入了解其知識判斷、選擇內化等認知能力，并據此動態調整教學內容供給策略。通過構建個性化教育引導機制，促進教育內容與教育對象需求精準對接，推動網絡思想政治教育從標準化供給向定制化服務轉型升級。

（三）教育方法精準化：教育方法運用適應性

通過促進教育主客體間雙向互動與教育內容數字化傳播，有效激發教育對象學習興趣與內在動力，從而增強網絡思想政治教育吸引力。傳統泛化教育模式難以契合教育對象認知特征與個性化需求，往往導致教育對象產生倦怠心理，降低其參與互動積極性。網絡思想政治教育精準化致力于構建虛實融合、立體交互的教育模式，使教育對象突破傳統被動接受知識的局限。通過創設多元互動空間，教育對象能夠在親身實踐與互動交流中深化對主流意識形態的認同。數字化技術應用使得教育對象的個性化需求得以精準識別，進而推動教育內容呈現形式持續創新。從靜態文本到動態多媒體，從單向講授到多元互動，逐步形成以問題為導向、高度適配個體差異的個性化教育范式，真正實現因材施教。此外，沉浸式教育場景是網絡思想政治教育精準化的重要載體。依托高度逼真的虛擬教學環境，思想政治教育核心內容通過文字、圖像、視頻等媒介以在場化、沉浸式方式呈現，構建出仿若身臨其境的學習情境。這種情境有助于學習者在沉浸式體驗中實現知識的內化與遷移。通過極具代入感的教學場景，教育對象能夠迅速沉浸其中，全方位感悟馬克思主義理論的精神魅力與實踐偉力，實現從感官刺激到情感體驗的深層次轉變，進而引發情感共鳴與思想共振，最終達成網絡思想政治教育目標。

（四）教育評估精準化：教育評價反饋動態化

科學的評估體系有助于動態監測教育對象學習成效、思想動態及價值觀變遷，并及時反饋與優化教育過程，有效推動網絡思想政治教育精準化。傳統教育評價模式偏重結果導向，忽視教育主客體獲得感階段性變化，導致評價反饋結果籠統模糊。動態化評估反饋體系涵蓋增值評價與診斷評價兩個維度。增值評價聚焦個體獲得感的階段性成長，即評估受教育者獲得感的相對增量，精準把握其發展動態。在網絡思想政治教育語境中，個體獲得感集中體現為教育對象在思想認知與精神境界上的提升，這也是網絡思想政治教育的核心價值所在。從教育對象視角出發，可從知識性、思想性與價值性三個維度評估其獲得感階段性變化，為教育內容與方法的動態調整提供科學依據。這不僅有助于優化教育資源精準供給，還能保障網絡思想政治教育精準化機制高效運行，從而提升教育效能。診斷評價則側重于評估網絡思想政治教育最終達標情況，主要包括精準診斷教育對象思想成長過程中存在的問題、精準診斷網絡思想政治教育活動實際效果與應然狀態之間的差距及精準診斷教育措施的實際應用效果三個方面。通過三重診斷評價，對照精準化育人目標，系統考察教育實踐活動局限與不足，并提出針對性改進措施，可以消除教育效能盲區，持續提升網絡思想政治教育精準化。

二、生成式人工智能賦能網絡思想政治教育精準化的運行機理

推進生成式人工智能與網絡思想政治教育深度融合，是提升網絡思想政治教育精準化水平的重要基礎。近年來，隨著深度學習模型的深化發展，變換器模型和生成對抗網絡等技術的突破性進展，生成式人工智能在圖像、語言、音頻和視頻生成等領域展現出多模態性、交互性和沉浸性等特征。這些特征與網絡思想政治教育精準化的發展要求在理念上高度契合，形成了邏輯互嵌與深度適配的關系?；诰W絡思想政治教育核心要素，包括教育主體、教育介體、教育環體和教育評價等，生成式人工智能的賦能作用具體體現在以下幾個方面：精準把握教育對象需求、精準定制教育內容方法、精準打造教育時空場域以及精準評估教育過程效果。通過生成式人工智能的技術優勢，可有效彌補傳統網絡思想政治教育的短板，持續推進網絡思想政治教育精準化發展[5]

（一）以數字畫像為基礎，精準把握教育對象需求

精準定位是網絡思想政治教育實施的基礎，是實現既定育人自標關鍵前提。網絡用戶群體規模龐大且處于動態變化之中，教育對象差異化特征顯著。傳統泛式網絡思想政治教育往往陷入被動局面，教育活動中“一刀切\"現象屢見不鮮，難以滿足教育對象個性化需求。為解決上述難題，發揮生成式人工智能技術優勢，通過多維度采集教育對象數據信息并進行聚類與關聯分析，構建個體數字畫像，深入挖掘其認知結構，進而預測其行為偏好和思想動態，從而實現分眾化教育。

其一，掌握教育對象認知結構核心特征。在網絡空間，生成式人工智能能夠實現全時段、高頻率、多維度采集教育對象個體的基本信息、社會屬性和行為偏好特征等底層數據。通過對數據進行清洗和轉化預處理，確保數據真實性與可靠性；結合數字畫像構建技術流程，對多源海量數據進行合理賦值，區分不同標簽，形成數據標簽體系；按照特定參數設置，對個體畫像標簽值進行規范整理，并運用深度學習模型挖掘隱藏在海量數據背后的潛在價值，搭建教育對象個體和群體數字畫像框架，深入分析其認知結構特點。

其二，預測教育對象行為動向和思想需求。通過深度學習模型從教育大數據中自動篩選教育對象動態數據，了解其實時狀態，為精準預測其思想需求和行為動向奠定基礎。運用生成式人工智能多模態內容分析功能，立體化呈現教育對象基本特征，并通過關聯分析技術，借助其他高度關聯的變量預測行為變量動向。在網絡思想政治教育視域下，通過深度學習模型計算、分析、識別、診斷等模塊，深度挖掘多模態數據之間的關聯性，建立不同教育對象特征與行為標簽之間映射關系，從而精準預測教育對象行為動向和思想需求。

（二）以生成算法為關鍵，精準定制教育內容方法

網絡思想政治教育內容和方法作為聯結教育雙方的橋梁和紐帶，是影響網絡育人成效關鍵要素。生成式人工智能依靠深度學習模型，能夠快速響應教育對象需求變化，通過生成器和鑒別器之間的對抗訓練，生成高度逼真的文本、圖像和視頻等類人特征的多模態內容，實現教育內容供給與個體發展需求精準契合，推動網絡思想政治教育由傳統泛化模式向精準化模式轉型。

其一，回應個體需求，定制教育教學內容。生成式人工智能通過實時無感式數據采集和分析，持續更新教育對象個體數字畫像，結合其需求變化，動態調整教學內容布局，實現教育者內容傳授與受教育者個性化學習需求精準對接。網絡思想政治教育目標是傳播主流意識形態，滿足教育對象對美好精神文化生活的需要。將社會主義核心價值觀等內容內嵌于生成算法中，創建價值引領性內容，并以貼合教育對象需求的方式呈現，使得教育內容設置更具新穎性和生動性，能夠顯著提升網絡思想政治教育的吸引力和針對性。

其二，遵循個體認知，定制個人學習路徑。生成式人工智能通過對教育對象數據的采集和分析，能夠準確識別其學習需求，有效解決教育資源重復使用與分配不均衡等問題，為針對性教育引導提供科學依據。運用生成式人工智能對網絡思想政治教育內容進行數據表征處理，構建學科知識結構模型，整合教育內容重點難點，形成學科知識圖譜。同時，結合教育對象個體知識水平、情緒狀態與認知特征，構建學習發展模型，精確描繪其獨特學習需求和潛在能力，為定制個性化學習路徑提供了科學依據。

（三）以人機協同為抓手，精準打造教育時空場域

網絡思想政治教育精準化的關鍵在于可以個體喜歡的方式編排教學內容并創設教育場景，引導教育對象實現情感共鳴和思想共振。通過搭建智慧化互動交流平臺，構建高度仿真的時空教學場域，促使學習者在沉浸式體驗過程中達成知識的內在轉化[]。生成式人工智能將網絡思想政治教育內容進行整合創新，構建強交互、高擬真和多模態的教育時空場域，將單一媒介形態的網絡場景升級為虛實共生的網絡空間，推動信息內容智慧化傳播和互動式交流，促進教育對象產生沉浸式、立體化感知體驗[7]

其一，打造人機交互的共生時間場域。借助生成式人工智能構建人機交互智慧空間，通過數字人與教育對象開展全天候的蘇格拉底式對話，及時解答其思想困惑和問題關切，確保網絡思想政治教育實時性和在場性。此外，生成式人工智能能夠打造逼真的角色和對話系統，賦予網絡思想政治教育場景“立體化”“可視化”等感官屬性，幫助教育者精準識別教育對象學習需求，并對教學內容進行整合創新，使其在身心愉悅的網絡教育場景中潛移默化地接受思想政治教育內容，實現潤物無聲的教育效果。

其二，構建虛實共生的智能空間場域。依托生成式人工智能促進多場景的串聯與融合，提升不同網絡圈群信息資源的聯通與共享，優化網絡教學資源配置與方案設計，強化主流價值的引導功能。網絡思想政治教育場景具有動態性和雙向性特征，不僅可向教育對象傳遞教學資源，還能實時接收其反饋，有效激活智慧教學空間的動能和協同合力。通過在虛擬現實技術中嵌入生成式人工智能，搭建沉浸式教學場景，推動虛擬世界與真實世界的深度融合，實現傳統網絡教學向虛實共生的智慧化場景轉型。

（四）以多源數據為標尺，精準評估教育過程效果

網絡思想政治教育效果的精準評估，既是對前一階段精準化教育成效的檢視，也為下一階段教育方案的制定與動態調整提供科學依據。傳統網絡教育評價偏重結果導向，忽視教育主客體需求的階段性變化，導致評價結果的精準性和實時性不高[8]借助生成式人工智能技術，可實現多源數據的采集、分析及可視化呈現，實時掌握教育對象的真實狀態，動態化、實時化評估教育效果，逐步彌補教育實踐中的短板，推動教育評價從模糊走向精準。

其一，實時化反饋教育評價過程。在網絡思想政治教育領域，常態化推進過程性評價精準性至關重要，其核心在于對教育過程的動態監督和實時化反饋。依托生成式人工智能，能夠連續性、無感式采集教育過程中的文字、圖片和視頻等多源數據，提高數據采集頻率并擴大覆蓋范圍；通過多源異構數據的整合與分析，生成針對性數據，顯著優化數據質量；運用深度學習架構挖掘多源數據間的內在關聯，精準捕捉教育對象最新動態，分析其成長和發展規律，為其提供及時反饋和指導，增強過程性評價的實時性和針對性。

其二，動態化更新教育評價結果。結果性評價是衡量教育成效的重要指標，其內容的動態化更新對反映教育活動成效至關重要。生成式人工智能通過對多源異構采集數據的結構化處理，推動教育評價反饋從間斷走向連續、從粗略走向精細，使評價與反饋結果更加真實和立體。利用生成式人工智能的深度學習模型從海量數據中挖掘評價信息，以圖像、圖表等可視化和差異化方式呈現評價結果，并及時向教育對象精準反饋，協助教育雙方持續優化教學方案，從而提升教育效果精準化評估的科學性和實效性。

三、生成式人工智能賦能網絡思想政治教育精準化的潛在風險

生成式人工智能技術的快速迭代和普及應用，為推動網絡思想政治教育精準化提供了有力支撐。然而，生成式人工智能技術是一柄雙刃劍，技術“賦能”并不意味著技術“萬能”，在推進網絡思想政治教育精準化發展的同時，也帶來了教育對象真偽需求難辨、教育內容供需結構失衡、教育過程效能不足、教育評價反饋失真等諸多風險隱憂，影響網絡思想政治教育精準化發展。

（一）數據誤差和符號畫像導致教育對象真偽需求難辨

教育對象日益多元化的需求在為其獲取“人的本質力量\"提供內在驅動的同時，也為網絡思想政治教育精準化實施帶來了新的挑戰。從技術實現維度來看，生成式人工智能雖可通過全方位數據掃描與系統性關聯分析構建教育對象數字畫像，但這種基于已知數據推演未知需求的模式存在一定局限性，難以確保相關性預測分析的準確性[9]

其一，數據誤差導致需求預測失真。生成式人工智能的深度學習模型高度依賴訓練數據的質量與完整性。理論上，基于海量數據的潛在需求分析具有較高的準確性，但實踐效果往往與理論預期存在差距。這種差距主要源于以下方面：話語與圖像等數據源的細節偏差隨時間推移產生累積效應，導致數據誤差不斷擴大；復雜的數據采集環境、樣本不足、質量欠佳以及時效滯后等問題，使得原始數據難以全面反映教育對象真實狀況。這些因素共同制約了生成式人工智能對教育對象真實需求的精準識別，進而影響網絡思想政治教育精準化實施效果。

其二，符號畫像引發需求判斷偏差。生成式人工智能基于教育對象的網絡行為軌跡、學習參與度等數據生成具有統計學意義的符號畫像，存在一定局限性[10]。它將鮮活的個體簡化為抽象的數據集合，忽視了教育對象作為“現實的人\"所具有的復雜性與多面性，難以把握其真實的思想動態與價值取向。這種符號畫像不僅可能導致個體與群體畫像失真，還可能引發教育對象自我認知偏差與價值判斷異化。若生成式人工智能僅依賴既有數據樣本與技術路徑來推測教育對象的思想情感需求，勢必加劇符號畫像與真實個體認知之間的結構性矛盾，導致網絡思想政治教育陷入機械化困境。

（二）“信息繭房”和算法偏見導致教育內容供需結構失衡

科學技術具有意識形態屬性，那些看似中立的技術產品其實蘊含著非中立的價值導向，具有較強的隱蔽性。受“信息繭房\"效應、算法偏見等技術局限的影響，算法推薦過程往往會形成“算法黑箱”，這不僅增加了精準化供給教育內容的難度，更可能導致育人活動的價值導向偏離正確方向。

其一，“信息繭房\"效應導致內容推薦趨同。生成式人工智能會迎合教育對象偏好，優先推薦娛樂性強的信息內容，而減少對思想性內容的推送力度。這種推薦機制導致網絡空間充斥著大量淺層次信息，嚴重擠壓了主流價值觀內容傳播空間。在實踐層面，教育主客體長期沉浸于同質化信息中，使得部分群體缺乏對主流價值觀系統認知。網民群體對生成式人工智能推送內容的辨別能力相對不足，在以教育對象為主導的網絡場景中，容易形成負面和偏見信息自我強化，最終陷入“技術拜物教”的困境。這種“信息繭房”效應不僅加劇了網絡群體圈層化，還可能導致部分群體陷入狹隘、偏激的數字陷阱，嚴重阻礙主流價值觀的有效傳播與內化[]

其二，算法偏見導致內容價值導向偏離。生成式人工智能的算法機制基于特定目標進行識別、分析與預測，其運行過程具有高度復雜性和不透明性。在意識形態斗爭的網絡空間場域中，算法的不透明性可能被敵對勢力利用，通過算法黑箱向教育對象輸出錯誤的價值觀念，使技術賦能異化為技術宰制，阻礙社會主義核心價值觀的傳播。此外，作為生成式人工智能技術核心的語料庫構建和算法模型設計，不可避免地受到開發者價值取向影響。由于該技術長期由西方主導，其技術架構中可能潛藏著西方民主價值觀和錯誤思潮的滲透，這種“技術偏見\"和“技術誤用\"的風險，將削弱教育對象對主流意識形態的認同度，對網絡思想政治教育精準化構成嚴峻挑戰[12]

（三）技術過載和分工模糊導致教育過程效能不足

科學的教育過程是推動思想政治教育發生體系化躍遷的重要支撐，可以推動教育主客體間的智能互聯、多元互動，構建多線程、多時空銜接的教育場景。然而，當前技術過載與部門分工模糊，嚴重阻礙了教育主客體間的有效聯結，導致教育場景的耦合度未能達到預期效果。

其一，技術過載阻礙教育雙方聯結互動。在生成式人工智能構建的人機交互空間，教育對象被數據化為離散的數字單元群，傳統教育主客體二元關系演變為“教育主體一生成式人工智能（類主體）一教育客體”三元結構。這種結構性變遷使得教育雙方關系呈現彌散化，導致雙向聯結弱化。生成式人工智能構建的數字虛擬空間逐漸侵蝕教育雙方真實交往空間，教育實踐過度聚焦于技術性內容反饋，而忽視了價值觀培育。網絡思想政治教育的對象是人，其不僅具有多元化認知需求，更蘊含著豐富的情感訴求。盡管生成式人工智能能夠通過情感模塊模擬人類認知神經單元，但缺乏真實的情感體驗與價值悟性，難以實現人機交互向情感交往的轉化，最終使教育者淪為機械執行數字指令的監督者。

其二，分工模糊弱化教育場景構建效果。網絡思想政治教育場景化構建需要整合多方資源，通過多主體協同配合形成育人合力。然而，當前教育實踐中存在部門職責邊界不清、主體協調機制不暢等問題，具體表現為實施標準缺失、責任歸屬不明，導致部分教育環節投入不足或主體缺位，嚴重制約了網絡思想政治教育精準化實施。此外，生成式人工智能模型的訓練與運行需要大量計算資源，這一技術門檻限制了教育者對高級模型的開發與應用。由于缺乏完備的網絡思想政治教育數字底座，虛擬化教育場景的數據挖掘深度不足，難以精準感知教育對象的思想動態與情緒變化，導致全息化教育場景的構建受限，最終影響教育場景的沉浸感與體驗效果。

（四）數據分析和評價標準滯后導致教育評價反饋失真

生成式人工智能實現網絡思想政治教育多源數據的一體化采集、存儲與分析，推動教育評價向實時化、動態化方向發展，但過度依賴技術易使教育者陷入數據主義的誤區。這種傾向表現為過分關注教育對象數據的表象精度，而忽視思想維度的真實精準度，最終導致數據表象與真實需求之間的偏差，造成教育評價反饋結果的偏離[13]。

其一，數據分析滯后導致評價結果失真。多源數據的過度采集可能觸及教育對象隱私安全的紅線。在教育實踐中，對教育對象思想動態、價值觀念及行為活動數據的采集、分析與應用，若忽視其接受邊界，可能導致其產生心理抵觸，使教育評估陷入困境[14]。數據資源建構涉及處理方式、保存期限、訪問權限等多個關鍵環節，監管不力極易引發數據安全風險。此外，數據分析的滯后性直接影響教育評估的時效性。網絡空間中教育對象的思想狀態與行為表現具有動態性特征，盡管生成式人工智能具備無感式數據采集能力，但從數據采集到存儲、匯總與分析的過程存在時間延遲，難以確保教育評價的實時性與全面性。

其二，評價標準缺失導致評價導向偏離。多模態數據的智能化處理雖可將教育評價內容轉化為可操作的指標體系，并通過數據關聯分析建立指標與標準間的映射關系，但當前網絡思想政治教育智能評價缺乏科學合理的標準體系，影響了評價結果的準確性。一是教育對象評價體系未能統籌考量多維數據的變化特征，缺乏對變化幅度與權重分配的精確量化；二是現有評價主要依賴教育個體客觀數據的定量分析，忽視了教育主體的實踐經驗，難以全面反映教育對象的內在復雜性；三是評價指標體系與實際應用場景脫節，指標與數據間缺乏科學的映射關系，導致教育評價的客觀性與精準性不足。這種評價標準的缺失不僅影響教育評價的科學性，更可能導致教育實踐的方向性偏差。

四、生成式人工智能賦能網絡思想政治教育精準化的風險應對

在推進生成式人工智能賦能網絡思想政治教育精準化的過程中，需要緊密結合網絡思想政治教育精準化的內涵要求，深入把握技術賦能的運行機理，系統研判潛在風險，充分發揮生成式人工智能的技術優勢，制定合理化路徑防范風險發生，為網絡思想政治教育精準化轉型提供系統性支撐。

（一）用好數據采集與畫像，精準識別教育對象需求

網絡空間視域下，教育對象需求呈現多元化與動態化特征。網絡思想政治教育應當立足需求側視角，通過系統性采集多源數據，構建群體與個體相結合的精準畫像模型，提升教育主客體數字素養，實現教育對象內在需求的精準識別。

其一，建立科學數據采集指標體系。網絡思想政治教育精準化的目標不應局限于數據資源的精細化與全面性，而應著力解決教育實踐中的突出問題。教育者需要針對性地開展多源數據的采集、挖掘與應用，精準把握教育對象思想動態與行為特征，提升教育決策的科學化水平。在數據采集過程中，應當充分考慮教育個體隱私保護與數據采集的邊界問題，明確界定數據采集與分析的范圍。同時，強化數據清洗功能，剔除重復、敏感及不可量化數據，確保數據采集的合法性與使用效率。此外，借助深度學習模型，深入挖掘多維度數據間的內在關聯，降低數據無序性與多樣性對決策的干擾，充分釋放數據資源的教育價值。

其二，完善教育對象精準畫像機制。基于生成式人工智能，構建多維度、個性化的標簽體系，通過對教育對象學習行為、社交活動、心理狀態等多源數據的深度挖掘，形成兼具個體特征與群體共性的數字化畫像。運用虛擬現實技術，以可視化方式呈現教育對象思想動態與行為趨勢，為教育者提供精準的洞察工具，支撐個性化教育的實施。同時，著力提升教育者數字素養，加強批判性思維與創新能力的培養，確保教育者在技術應用中的主導地位。既要充分發揮生成式人工智能的賦能效應，又要保持對數據使用的主導權，警惕數據主義風險，實現技術優勢與教育優勢的有機融合，避免教育個體群體畫像構建出現偏差。

（二）深化數據挖掘與推薦，筑牢教育內容價值根基

在生成式人工智能賦能網絡思想政治教育精準化過程中，教育者應當恪守技術倫理與道德準則，著力破解“信息繭房”困境，優化算法推薦機制，確保技術向善發展，持續強化網絡思想政治教育的價值引領功能。

其一，突破“信息繭房”局限。教育者應當著力提升教育對象數字素養，增強其在人機交互過程中對數字信息的甄別、篩選與過濾能力，幫助其擺脫“信息繭房”的束縛，提高對歷史虛無主義等錯誤思潮的辨識能力。在數據資源庫建設方面，應充分發揮生成式人工智能的技術優勢，整合優質網絡思想政治教育資源，構建系統化的數字資源空間。具體而言，既要深入挖掘中國特色社會主義理論體系相關文獻與社會熱點內容，豐富數字語料庫建設；又要注重數據資源安全性與價值導向，針對語料庫中可能存在的偏差與歧視問題，建立科學的語料庫打分模型，以主流意識形態為基準，有效篩選與剔除偏見性數據，確保主流價值觀準確輸出。

其二，優化算法推薦機制。基于網絡思想政治教育特征與需求，重構算法推薦權重體系。在算法設計中，不僅要遵循網絡思想政治教育規律，滿足教育對象多元化需求，更要突出主流價值觀內容推薦權重。在算法模型構建與數據訓練階段，應強化技術設計主體的價值意識，糾正潛在價值取向偏差，將主流價值觀有機嵌入算法推薦系統，有效防范意識形態風險。同時，建立健全算法規制體系，抵御算法霸權，要進一步完善算法解釋機制，提高算法決策過程的透明度，防止算法歧視與數據偏見引發的教育困境：不斷加強技術研發與應用的全過程監管，構建規范的技術應用生態，為生成式人工智能的健康發展提供制度保障。

（三）推動雙向交互與聯動，激活教育創新發展動能

強化教育主客體間的深度互動、營造良好的交互空間、促進人機協同發展，是提升網絡思想政治教育精準化的關鍵路徑。通過生成式人工智能技術，構建時空泛在的智聯平臺，不僅能夠強化教育主客體間高質量互動交流，還能打造沉浸式網絡思想政治教育場景，不斷鞏固教育對象理想信念。

其一，構建人機交互的智慧空間。生成式人工智能推動教育生態從傳統教育主客體直接交互轉向以數字技術為中介的新型交互生態，為教育雙方多維互動提供了有力支撐。借助生成算法和智能識別技術，快速掌握教育對象認知結構，進而動態調整教育設計方案，引導教育對象積極參與互動。在此過程中，重塑教育者角色定位，從傳統的知識傳授者轉變為技術賦能下的模型訓練師、思想啟迪者和智慧對話者，快速生成具有思想深度和明確價值導向的內容。同時，強化數據監管與信息審查機制，暢通信息檢索和監察渠道，確保推薦內容始終符合主流意識形態導向，避免歷史虛無主義等錯誤價值觀念滲透到人機對話程序中。

其二，構建時空泛在的智聯平臺。通過生成式人工智能技術，推進數字資源的云端共享，整合不同圈層的碎片化教育資源，推動網絡思想政治教育內容的統籌利用，克服跨時空、跨地域的資源供給障礙，滿足教育者個性化需求。同時，將生成式人工智能嵌入數字底座建設，使其具備自動數據采集和人機交互功能，以遠程交互方式開展網絡思想政治教育。加強數據采集層、數據資源管理層和數字應用層等基礎設施建設，打造高質量、無盲點的網絡思想政治教育數字底座，推進智慧校園和智慧平臺的一體化網絡教育空間建設，構建全鏈條網絡育人場景系統，使教育對象在沉浸式感知中實現情感共振和思想共鳴。

（四）優化數據監測和分析，完善教育效果評估機制

教育評估是引領教育改革與發展的重要抓手，將生成式人工智能與網絡思想政治教育評估深度融合，是實現網絡思想政治教育精準化評估的關鍵路徑。通過協同多方力量，優化多模態教育數據監測系統，動態更新教育評價模型，構建長效教育評價反饋機制，能夠提升教育評價的精準性[15] 。

其一，優化多模態教育數據監測系統。一是實時監測教育對象數據變化，動態掌握教育效果。推動跨部門數據聯合，協調多方主體力量，實時捕捉教育對象行為軌跡，精準感知其思想動態與行為變化趨勢。二是基于科學數據分析，推動教育評價精準化。運用生成式人工智能對實時監測數據進行對比分析，科學評估教育目標達成度，為教育策略調整提供支撐。此外，完善數字安全監管機制是保障數據監測系統有效運行的前提。通過明確利益相關方的數據采集與使用原則，快速識別并響應隱私數據問題，強化敏感數據共享的風險控制，杜絕數據超限采集與越界使用行為，破解數據安全治理難題。

其二，健全動態更新教育評價模型。從傳統指標思維轉向模型思維，建立數據指標與理論指標之間的映射關系，為網絡思想政治教育精準化改進提供科學依據。結合網絡思想政治教育精準化要求，圍繞教育對象思想品德、情感態度及行為動態等，構建具有廣泛共識的評價指標理論體系。運用生成式人工智能將理論指標體系細化為網絡數據采集點，確保其與理論指標之間的邏輯對應關系，形成可操作的教育評價模型。利用深度學習技術，從多源數據中提取評價規則，篩選關鍵指標并計算權重，推動評價模型從靜態框架向自適應方向演進，從而精準解讀行為數據背后的思想實質，為精準評估網絡思想政治教育成效提供可靠保障。

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