张诗豪 金铮声
数智技术正深刻重塑当今教育生态。习近平总书记强调：“我们要建成的教育强国，是中国特色社会主义教育强国，应当具有强大的思政引领力、人才竞争力、科技支撑力、民生保障力、社会协同力、国际影响力，为以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴伟业提供有力支撑。”其中，思政引领力居于六大特质之首。随着数智技术的加速迭代，一些潜在风险和隐性问题，如算法偏见、数字鸿沟等制约着思政引领力的有效发挥，如何规避人工智能时代工具理性遮蔽育人价值、算法规训僭越主体性、隐性价值渗透、场域转型失序等现象？可以从价值主导、技术重构、安全保障、多元协同等维度展开。
价值主导：坚守人在技术赋能思政育人中的核心价值。技术作为人的本质力量的对象化，其价值在于服务于人的全面发展，而非取代人的主体地位。有效应对工具理性对育人价值的屏蔽风险，必须从理论层面确立技术的工具定位与伦理边界。其一，数智技术的工具定位在于解决长周期、多场域的数据采集与精准分析，实现结果的直观化呈现。思政工作既要聚焦解决“培养什么人、怎样培养人、为谁培养人”的问题，也要深刻认识数智技术赋能的独特优势。其二，坚持以人为本的技术应用原则，将立德树人的根本任务深度融入数智评价的实践环节，确保技术始终服务于人的全面发展。其三，把握技术应用的伦理边界，遵循教育规律，防止技术崇拜对育人本质的悬置，在技术效率与人文关怀之间寻求动态平衡。
技术重构：规避智能算法对主体性的僭越风险。数智时代的人机交往在提升效率的同时，也可能带来情感疏离、算法支配等风险。这要求思政教育工作者成为交往共同体的主导者和联合智能体的引导者，确保机器服务于人与人的深度交往。应对算法规训对主体性的僭越风险，必须以技术规范构建起严密的算法开发与监管机制。可从三个层面推进：在数据采集层面，构建多模态数据融合与大模型驱动的智能算法，全面采集显性与隐性、结构化与非结构化等多模态数据，为精准把握学生思想动态提供数据支撑；在数据治理层面，生成可视化分析报告，确保算法运行的数据基础真实可靠；在价值融入层面，将主流价值导向融入算法设计环节，对可能引发价值偏差的推荐逻辑及时纠偏，防止算法在追求效率的过程中偏离育人方向。
安全保障：筑牢数据安全在技术异化中的法治防线。我们必须对技术异化保持警惕，确保技术始终服务于人的自由全面发展。面对数字技术驱动下的场域与主体关系转型挑战，需要以健全的制度规范作为保障，筑牢数据安全与隐私保护的法治防线。首先，完善法规条例保障，加快完善数据隐私保护的专项法规建设，明确数据采集、存储和使用的法律边界，切实保障评价对象的数据知情权、隐私权和修改权。其次，健全教育领域数据伦理与平台安全方面的行业规范，重点规范数智平台数据采集行为的合法性。探索建立数据采集事前告知制度、使用过程审计机制以及第三方监督体系，确保从技术到管理的全流程合规操作。再次，强化动态监管与问责机制，设立思政工作数智化评价专项监管部门，提高数智平台参与思政工作评价的准入门槛，对违规行为建立问责追责机制，形成监管闭环。
多元协同：推动人机共育在协同联动中的合力增效。面对数字传播环境下的隐性价值渗透风险，单一主体难以有效应对，必须依靠多元协同，构建人机共育的思想政治工作队伍。其一，构建人机协同的育人队伍，树立育人为本、技术为用的智能教育观。秉持人机协同思维，建立多元主体协同共育的生态格局，重点强化数智技术开发者的价值自觉与社会责任感，促使其将主流意识形态融入技术设计与应用环节，同步提升思政工作者与学生的数字风险防范能力，通过开展专项培训着重培养其对数智技术的价值敏感度。其二，建立跨部门、跨组织、跨平台的协同联动机制。引导高校、企业、社会组织等多元主体深度合作，优化资源配置，促进技术研发与思政工作深度融合，充分释放其对思政工作的赋能效应。
【作者单位均为中国地质大学（北京）人工智能学院。本文为2026年度中央高校基本科研业务费“思想政治工作研究课题”资助项目（9-1-2026-10）阶段性成果】
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来源：华声在线
