作者简介:刘宏达，华中师范大学博彩官网
、人工智能思想政治教育研究院教授、博士生导师。
摘 要： 在通用大模型和智能体技术驱动下，当前高校思政类智能体建设进展迅速，呈现出三阶并进的技术路径基本清晰、单多结合的功能设计初步显现、研用相促的场景应用逐渐丰富、人智交互的具身体验不断增强等特征，但也存在产品成熟度有限、技术融合深度有待提升，师生使用率不高、反馈调节机制有待完善，数据多源性欠缺、不同领域协作有待深化，标准规范化滞后、系统部署推进有待加强等现实问题。需要从“去神秘化”、“去概念化”、“去模块化”、“去风险化”四个维度，把握思政类智能体从工具适应走向人机共生、从理论框架走向场景创新、从数据离散走向空间重构、从技术赋能走向价值提升的发展趋势。
关键词： 高校 思政类智能体 智慧思政
“数以智用”是人类信息社会高阶发展的必然趋势，也是智能时代推动高校思想政治工作现代化的内在要求。党的二十届四中全会指出：“加强人工智能同产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业。”[1]习近平总书记强调：“人工智能领域要占领先机、赢得优势，必须在基础理论、方法、工具等方面取得突破。”[2]教育部部长怀进鹏指出：“加强人工智能前瞻布局，鼓励各地各校试点探索培育未来教师、构建未来课堂、筹划未来学校、创设未来学习中心，在打造教育大模型、构建能力图谱、探索未来教育新形态等方面实现突破。”[3]近年来，随着越来越多的顶尖AI企业聚焦提升大模型推理能力与智能体执行任务能力，不断推动AI从“会生成”向“能办事”进化，[4]高校思政类智能体建设进入快速推进阶段。因此，对当前高校思政类智能体建设的现状、主要问题、发展趋势等进行分析和研究，具有重要的理论价值与现实意义。
一、高校思政类智能体建设的现状分析
2025年，随着以DeepSeek大模型为代表的新一代人工智能技术的不断突破，大模型在教育领域的垂直应用得以加快部署与落地建设，其中高校思政类智能体建设以井喷之势发展，一批高校纷纷对外发布具有各自特色的思政类智能体研发成果，并呈现出以下几方面的特征：
1.三阶并进的技术路径基本清晰
智能体是对人工智能技术应用实体的概括。从一定意义上说，任何一个具备独立思考、自主执行任务、与环境进行交互等能力的软件或硬件，都可以被称为智能体。高校思政类智能体建设不可能一蹴而就，而是建立在思想政治教育信息化不断发展与积累的基础之上。“以互联网为核心的固本强基阶段、以大数据为主要驱动力的提质增效阶段、以人工智能为突破口的融汇生成阶段是思想政治教育信息化过程中并行不悖、层层递进的三条主线。”[5]从实践看，这三条主线分别对应高校思政类智能体建设的“三阶并进”路径。一是基于工具驱动的智能感知能力建设。即以学生信息化管理系统平台为基础，通过增加各类智能技术设备的应用，不断提升师生基于“刺激—反应”的交互进化能力。如一些高校将AI绘图、AI语音、AI编辑等技术设备嵌入学生信息化管理服务平台，使之向具备AI助手功能的智能体转化，从而不断拓展“人—机”互动的应用场景。二是基于数据驱动的数据认知能力建设。即借助大数据和大模型技术在自然语言处理等方面的优势，通过研发学生大数据分析模型和思政类大模型等，不断提升高校思想政治工作的数据分析与辅助决策能力。如一些高校开发的思政大模型可以对学生的学习行为、思想动态及兴趣偏好等进行深度分析，从而实现对教育对象需求的精准识别与把握。三是基于任务驱动的智慧行动能力建设。即通过建设各类思政类智能体，并将其与智能终端使用、大模型应用等整合联动起来，不断提高思想政治工作基于环境感知、决策分析、任务执行的智能场景应用能力。如一些高校研发的思政类智能体，可以实现AI助教、AI助学、AI助管、AI助研等统合性功能。从工具驱动到数据驱动、再到任务驱动的“三阶并进”，体现了高校思政类智能体建设对智能终端使用的多功能平台升级与大模型应用的多智能系统联结，在此基础上形成了“智能感知—数据认知—智慧行动”的高校智慧思政闭环。
2.单多结合的功能设计初步显现
作为高校智慧教育教学生态建设的重要组成部分，“思想政治教育可以基于人机共生融合形态构建‘虚拟教师’‘智能学伴’和‘思政专家系统’等思想政治教育智能体”。[6]当前，高校思政类智能体主要是基于大模型的智能应用，即在已有学生信息化管理系统的基础上，通过构建特定的语料库和应用大数据分析、大模型技术等，建设具有不同功能的思政类智能体，并且呈现出单一智能体与多智能体系统相结合的特征。一是基于某种或某类特定思想政治教育任务而进行单一的智能体研发。此类智能体建设具有成本低、速度快、效率高以及流程简单、应用场景明确等优点，但也存在可扩展性和容错性不足等问题。如一些高校基于学生信息化管理服务研发“AI校园”智能体、基于学生学情分析研发“AI学伴”智能体、基于学生心理健康教育研发“AI心理育人”智能体等。二是基于全过程全方位全链条智慧思政建设而进行的多智能体研发。即将多个具有独立性和自主性的思政类智能体，通过分布式系统进行集合，使之形成不同于单一智能体的、既分工负责又互相协作的思政类多智能体系统，其优势在于既能提高任务分解之下不同功能思政类智能体并行执行任务的能力，又能增强整个智能体应用系统的可扩展性、容错性和协同性。如一些高校研发的思政智能体具有智能信息获取、智能个性辅导、智能语音对话、智能内容生成等集成式功能。三是基于将思想政治工作融入高校教育教学全过程而进行的智能体应用矩阵构建或应用广场建设。此类智能体建设的优势在于提高思政类智能体的环境适应性与任务协同等自主能力，以及解决思想政治工作复杂问题的创新能力。如一些高校基于“大思政”工作格局建设而研发的思政智能体，实现了与其他教育教学智能体、社会普惠性智能体等的用户对接与功能连接，使一些非思想政治工作的核心任务向思想政治工作核心任务集聚，从而降低了应用风险，提升了整体效能。从单一智能体到多智能体系统、再到智能体应用矩阵或应用广场，体现了高校思政类智能体建设对不同任务进行模块化分解和系统化耦合，以及对接高校教育教学智能体应用体系的全要素嵌入等功能不断加强。
3.研用相促的场景应用逐渐丰富
在国家教育数字化战略的顶层部署及其配套政策的分类指导与逐层推进下，当前高校数智化基础设施不断完善，为高校思政类智能体建设提供了坚实的数字底座支撑。同时，随着人工智能产业发展由性能研发向场景应用的深化，高校思政类智能体建设也呈现出以研促用、以用促研以及研用结合的特征。一是基于以研促用的通用大模型和智能体技术的本地部署。为了适应通用大模型和智能体技术的普惠性、可及性发展趋势，一些高校思想政治工作者借助互联网机构或企业的技术力量，加强对通用大模型和智能体技术在思想政治工作领域进行本地部署的应用研究，并研发了一批体现“人工智能+人才培养”办学特色的思政类“小模型”和“小智能体”及其应用场景，探索具有高效性和可操作性的思政类智能体建设模式。二是基于以用促研的思想政治教育专属智能体技术研发。一些高校在推动通用大模型和智能体技术在思想政治工作领域垂直应用的过程中，针对思想政治工作核心任务的完成和关键能力的提升，以及思想政治教育的算料算法算力、大模型语料库建设、智能体技术学科化演进等难点痛点问题，开展思想政治教育专属性智能体技术平台的研发，既实现对通用大模型和智能体技术及其应用过程的持续优化，又实现对高校智慧思政中最具“智能核心”的场景建设的创新探索。三是基于研用结合的可持续性机制建设。一些高校思想政治工作者与互联网企业和相关专业人员共同组建跨学科、跨行业的研究团队或机构，如AI思政智能体研究中心、人工智能思想政治教育研究院等，加快推动思政类智能体研发与应用的落地。2025年，在教育部统筹推进下，全国高校共建共享智能体通用平台“全国高校思政教育智能体”建设被提上议事日程，相关高校正在加快试点和合作研究的工作进度。
4.人智交互的具身体验不断增强
作为人工智能技术发展应用的一种实体形态，智能体的核心在于人工智能越来越具备人类知行一体的思维能力。在数智化时代，用户对服务的期待已从基础功能满足向深度体验升级。[7]而这种深度体验对于高校思政类智能体建设而言，是推动师生人机互动模式由被动响应向主动响应的智能化升级，即由“人—机”交互模式向更具具身体验性的“人—智”交互模式迭代升级。一方面，在“人—智”交互模式下，“人—机”交互界面由需要通过文字、图像、触摸等方式生成，进一步拓展为可以通过智能动作识别、智能语音问答、智能内容制作等方式生成；“人—机”交互不再只是“一问一答”式的回应，而是结合语料库进行意图识别和智能预测，以引导式对话明晰师生的深层次需求，并为之提供有针对性的解决方案。另一方面，在具身智能技术的支持下，“人—机”交互能力对人类智能的模拟与实现正朝着以数字人取代人的方向发展，从而进一步增强“人—智”交互的真实性、灵活性和吸引力。如一些高校研发AI思政课教师、AI辅导员、AI学生等思政类数字人智能体，并将其植入各类智慧思政的应用场景之中，使这些数字人成为高校思想政治工作者的智能分身，从而极大地增强了“人—机”交互场景的多元主体性和沉浸体验性。特别是在全息技术的加持之下，一些高校开始研发全息思政数字人，使思政数字人实现“景动人不动”的功能，从而进一步拓展高校智慧思政场景的构建方式和应用形式。
二、高校思政类智能体建设的问题省思
从实践看，虽然当前高校思政类智能体建设已实现从无到有的突破，但受限于思想政治教育的特殊性，智能体由通用技术领域向专业性、专属性领域的转化应用仍较为困难。同时，由于智能体技术发展与应用的时间较短，高校思想政治工作与之对接与适应的能力相对不足，也使高校思政类智能体建设面临着一些具体的实践难题。
1.产品成熟度有限，技术融合深度有待提升
智能体建设本质上是基于人工智能与具体业务深度融合的技术研发和产品应用，其产品成熟度评价通常围绕核心能力、场景能力、安全能力三个维度展开。当前，高校思政类智能体大多数是基于技术开放标准和依托学校数据平台，打造“语料库+大模型+数字人”的AI思政产品。从其核心能力来看，通用大模型和智能体技术与思想政治引领的融合深度存在不足。不少高校通过在本地部署通用大模型和自建思想政治教育主题语料库等方式研发思政类智能体，虽然在一定程度上可以实现基于问题和需求导向的智能交互，但这种智能交互在问题预设上存在简单化、在问题回答上具有程序化、在问题输出上具有单向性的倾向，特别是从行为问题指导到思想问题引导推动核心功能提升的创新性仍显不足。从其场景能力看，不少高校都是通过手机终端对思政类智能体进行部署和应用，虽然可以极大地增强智能交互的伴随式服务功能，但由于对其他AI智能终端工具利用不足，使智能语义理解存在误差、智能问题应答存在延迟、智能环境适应存在干扰等问题。从其安全能力看，不少高校思政类智能体建设只是利用已有的学生数据库、公开的思想政治教育资源库，以及教材、教辅等资源进行大模型或智能体的语料库建设，虽然可以较好地防范智能体应用的安全风险，但也存在智能交互的内容相对单薄、形式相对单一等问题，特别是同一所高校内不同类型的思政类智能体之间存在各自为战、信息和功能难以互联互通的问题。针对以上问题，高校思政类智能体建设需要进一步发挥思想政治教育学科的主导性作用，从提升核心能力、场景能力、安全能力三个维度，不断加强具有思想政治教育功能的专属智能体大模型和智能体的技术研发，同时不断加强各类AI智能工具、数字化资源库等在思想政治工作中的创造性应用和场景性构建，从而不断提高自身的成熟度。
2.师生使用率不高，反馈调节机制有待完善
智能体建设的目标并不是取代人类，而是成为人类的AI智能助手，而这决定着智能体建设必须朝着增强用户黏性，即既满足人的刚性需求、又满足人的柔性需求两个方面同时发力。当前，高校思政类智能体建设虽然理论上可以覆盖全体师生，但由于针对师生使用思政类智能体的反馈调节机制并不完善，导致思政类智能体建设一定程度上仍停留在科研和宣传层面，对具体思想政治工作的深层次推动作用并不明显，师生使用率不高。一方面，一些高校对思想政治工作功能与智能体能力之间的边界区分并不清晰。虽然利用智能体技术对已有思想政治工作进行模块集成与功能提升，能够构建覆盖学生校园学习生活全过程、全方位的各类智能体，但这体现的是技术创新主导下对师生刚性需求满足的智能提升，而不是价值引领主导下对思想政治工作的智能提升。或者说，已有的各类思政类智能体通过智能问答、内容生成等方式可以满足师生对数字化管理服务信息的刚性需求，但难以较好地通过智能分析、智能决策等方式对思想引领、谈心谈话等复杂的思想政治教育任务进行理解、判断和任务执行。而这也导致思政类智能体虽然能够成为学生校园学习生活的AI助手，但并没有从真正意义上成为高校思想政治工作的AI助手。另一方面，虽然不少高校致力于打造能够体现思想政治工作全要素、全流程的思政类智能体，但这些智能体在解决刚性问题与柔性问题、共性问题与个性问题、实际问题与思想问题等的结合上存在功能偏失，导致其在满足师生柔性需求方面存在体验感和获得感不强的问题。解决上述问题，要求高校思政类智能体建设不能一味地停留在满足师生刚性需求的层面，而是要根据师生不同的偏好，建立和完善智能体对不同场景应用和不同需求满足等的反馈调节机制，对智能体与思想政治工作的结合能力进行持续训练和动态优化，不断提高其深度推理和智能生成等自适应能力和用户黏性，不断突破语义理解、环境适应和自主意识等方面的技术功能瓶颈，使之成为师生都离不开的专属AI智能助手。
3.数据多源性欠缺，不同领域协作有待深化
数据多源性是智能体建设的关键所在，也是智能体技术与多模态技术融合创新的过程。其中，智能体侧重对人类思维与行为的模拟，多模态技术侧重对不同渠道、不同类型、不同格式的多源性数据进行融合处理。二者的融合将推动不同领域基于数据多源性的协作进一步深化，使大模型和智能体建设朝着更加高效、精准、智慧的方向发展。当前，高校思政类智能体建设虽然利用通用人工智能技术解决了技术开放共享的难题，但并没有很好地解决数据开放共享问题。一方面，由于网络意识形态管理的特殊性和规制性，在数据利用和内容生成等方面存在一定的限制，一定程度上导致高校思政类智能体建设多局限于对本校数据的利用。另一方面，高校智慧校园建设中存在的“数据孤岛”现象，并没有因为智能体建设而得到彻底解决，从而导致思政类智能体建设的多模态数据利用存在欠缺。解决上述问题，一是需要在各级党委、政府的主导下，发挥高校和相关机构、企业的联动作用，通过建立分级分类的数据管理责任机制和数据治理工作机制，实现政府大数据、企业大数据、教育大数据、社交大数据等的共建共治共享，为高校思政类智能体建设提供规模化、系统化的数据支撑。二是高校要发挥思想政治工作主体作用，通过加强信息化基础设施建设和推动信息智能与物理智能、生物智能等的结合，不断提高思政类智能体对各类结构化、半结构化和非结构化数据的采集、处理和计算分析能力，以及对各类数据转化利用的能力。三是互联网机构或企业要发挥技术主导作用，深入高校思想政治工作一线，对思政类智能体建设所需要和可以利用的各类数据进行调研，在此基础上加大对涉及师生思想和行为的数据进行获取与分析的技术研发力度，从而为高校思政类智能体解决复杂的多源性数据难题提供技术支撑。
4.标准规范化滞后，系统部署推进有待加强
由于智能体建设本身具有复杂性，以及不同智能体建设具有异构性等特征，使基于统筹国际规则、关键技术、行业特色等的标准规范化成为深化智能体建设的重中之重。当前，高校思政类智能体建设同样面临标准规范化相对滞后的问题。一方面，由于缺乏统一的技术架构、数据接口、内容标注、质量评估等标准规范，思政类智能体之间以及思政类智能体与其他功能的智能体之间，在技术系统和资源平台等建设上存在互不联通的现象，导致资源分散、重复建设、数据壁垒等问题频发。另一方面，由于缺乏具有思想政治工作专属性的数据使用、算法伦理、系统安全等方面的技术规范与制度支撑，一些高校思政类智能体建设所取得的技术成果和实践经验等难以在更大范围内进行推广应用，一定程度上导致不同区域、不同类型的高校在思政类智能体建设上出现不平衡、不充分问题。解决上述问题，迫切需要推进高校思政类智能体的标准规范化建设。一是在研制智能体建设通用技术标准规范的基础上，充分结合高校思想政治工作的应用特点与功能特色，系统制定具有专属性的思政类智能体建设标准规范体系，使智能体的通用技术优势能够在高校思想政治工作中得以充分有效发挥。二是在认真总结不同高校共性经验的基础上，结合智能体建设的通用技术标准与应用规范，制定思想政治工作领域专属智能体技术标准规范体系，推动思政类专属性智能体技术优势在全国各级各类高校的示范推广和共享利用。三是在研制智能体建设国际规则的基础上，结合构建网络空间命运共同体的基本要求，以高校思政类智能体建设带动思想文化领域智能体的标准规范体系建设，从而不断增强我国在对外文化交流全球智能化标准制定中的话语权和主导权。
三、高校思政类智能体建设的发展前瞻
从总体上看，高校思政类智能体建设离不开人工智能技术的创新驱动，其发展趋势与人工智能的发展趋势必须保持一致。同时，高校思政类智能体建设必须立足自身实际，遵循高校教育教学、思想政治教育和大学生全面发展等基本规律，不断推动“人工智能+思想政治教育”的场景构建与共建共享。
1.“去神秘化”：从工具适应走向人机共生
随着人机交互的智能化程度不断提高，基于人机共生的信息智能正在不断地向物理智能、生物智能进行全方位渗透与叠加。在此过程中，高校思政类智能体建设不仅仅意味着人工智能对传统思想政治工作方式方法的工具性适应，而是建立在科学认识人机共生环境下人的思想和行为发展规律的基础之上，不断提升对人工智能技术的深度理解能力与综合应用能力。一定程度上说，由于当前大多数高校思想政治工作者对人工智能技术的底座框架和运行机理等并不太熟悉，存在片面依赖互联网企业或研究机构力量进行技术研发与应用的现象，因而他们无论是对人工智能赋能的较高期望值，还是对专门解决思想政治教育领域算法、算力、算料等难题的强烈诉求，都或多或少地存在着对人工智能技术的神秘化幻想或焦虑。
当前，智能体建设首先要解决的一个技术鸿沟，就是要增强对人工智能的可解释性研究，即对“人能够理解人工智能模型在其决策过程中所作出的选择，包括作出决策的原因、方法，以及决策的内容”[8]进行技术性阐释。要消除对高校思政类智能体建设的“神秘化”认知，将智能体建设融入高校智慧校园和智慧思政建设的全过程，通过建设学生综合素养数智化管理平台和完善学生思想政治素质智慧化评价体系等，不断提高对人工智能技术由工具适应向人机共生应用发展的解释能力。一方面，要立足人工智能技术的“使用端”，从使用需求去主导思想政治教育对人工智能技术的创造性应用，回答思政类智能体“为何这样运作”的学科性和社会性问题；另一方面，要深入人工智能技术的“生产端”，即深入人工智能技术的研发过程，揭开智能体技术及其功能应用的神秘面纱。从立足“使用端”向深入“生产端”的转变，有利于克服高校思政类智能体建设中的被动依赖问题，既对智能体的工具性替代与适应，做到知其然又知其所以然；又对人工智能驱动下的人机共生关系，进一步做到知其所以然又知其所以必然。
2.“去概念化”：从理论框架走向场景创新
人工智能的发展是一个从技术研发到场景应用不断循环递进的过程，每一项技术研发成果都需要通过场景应用来检验，并在场景应用过程中不断推动技术创新、提升技术应用水平。高校思政类智能体建设同样是一个从理论框架研究到应用场景创新不断循环递进的过程。从当前实践看，存在两种片面的“概念化”倾向：一种倾向是单纯地使用人工智能技术拼凑高校思政类智能体建设的概念化框架，这种以技术应用为导向的高校思想政治工作人工智能应用理论与高校思想政治工作实际需求的结合并不紧密；另一种倾向是高校思想政治工作者利用已有的概念化认知，对智能需求与场景应用进行简单的经验式描述，导致人工智能驱动高校思想政治工作创新的效果并不明显。
当前，通用智能体建设主要依赖两条技术路径：一条是“技术堆砌式”路径，即将已训练好的多个大模型与智能终端工具进行功能集成，虽然这一定程度上可以增强对一些复杂任务的执行能力，但这一过程更多的是概念化思想认知与智能化工具替代的简单拼装，必然导致智能体缺乏对环境交互的自适应能力和对任务执行的自主性能力。另一条是“技术融合式”路径，即将推理、规划、工具调用等能力内化到具体的场景应用之中，通过构建与具体任务相契合的基座模型，从头训练大模型和在过程中不断优化大模型等，不断增强智能体理解任务、规划任务和执行任务等的自主能力。高校思政类智能体建设，必须实现由“技术堆砌”向“技术融合”的转变，通过打造基于特定任务和具体场景应用的大模型和智能体，以及构建各类思政类智能体互联互通的应用矩阵或应用广场等，不断提高由“理论框架”走向“场景创新”的技术跃升能力。既要以通用人工智能技术推动思想政治教育领域专用人工智能的技术理论框架研究与设计，又要以高校思想政治工作人工智能应用场景创新来当前，通用智能体建设主要依赖两条技术路径：一条是“技术堆砌式”路径，即将已训练好的多个大模型与智能终端工具进行功能集成，虽然这一定程度上可以增强对一些复杂任务的执行能力，但这一过程更多的是概念化思想认知与智能化工具替代的简单拼装，必然导致智能体缺乏对环境交互的自适应能力和对任务执行的自主性能力。另一条是“技术融合式”路径，即将推理、规划、工具调用等能力内化到具体的场景应用之中，通过构建与具体任务相契合的基座模型，从头训练大模型和在过程中不断优化大模型等，不断增强智能体理解任务、规划任务和执行任务等的自主能力。高校思政类智能体建设，必须实现由“技术堆砌”向“技术融合”的转变，通过打造基于特定任务和具体场景应用的大模型和智能体，以及构建各类思政类智能体互联互通的应用矩阵或应用广场等，不断提高由“理论框架”走向“场景创新”的技术跃升能力。既要以通用人工智能技术推动思想政治教育领域专用人工智能的技术理论框架研究与设计，又要以高校思想政治工作人工智能应用场景创新来推动人工智能对自身认知能力的超越。从“理论框架”走向“场景创新”，将推动高校思政类智能体建设的自主创新能力不断提升，并由此为人类知识生产和精神生产等的数智化变革提供理论支持和实践参考。
3.“去模块化”：从数据离散走向空间重构
围绕数据集成与合成的算法、算力、算料构成人工智能驱动创新发展的关键要素。通常情况下，数据集越大，则智能体的性能就越强。同时，随着全社会数据治理正在向智能生成、多源集成、开放共享等方向不断突破，以及智能体模型架构的持续优化与硬件能效等的不断提升，小样本数据泛化能力不足的问题将得到进一步解决，从而为数据资源有限空间中的智能体建设提供可能。当前，受限于高校思想政治工作模块化管理现状，跨领域、跨区域、跨行业，以及同一单位中跨部门、跨岗位、跨渠道等进行数据集成与合成存在一定的操作难度，不可避免地导致高校思政类智能体建设存在数据离散、应用割裂等模块化现象。
从人工智能的发展趋势看，其突破口将不再局限于数据规模和模型规模的扩大，而在于根本性的范式转变，即智能空间生态的重构。因此，解决高校思政类智能体建设存在的“模块化”问题，一方面，需要高校思想政治工作者依靠人工智能技术对思想政治教育专属的算法、算力、算料等进行技术突破，即从通过增强参数量来提升大模型性能的“规模法则”，向通过调优算法在更小的参数规模中提高大模型性能的“密度法则”转变。另一方面，需要高校思想政治工作者适应人工智能应用从语言智能向空间智能的发展趋势，通过架构创新、物理交互和效率提升等共同推动思想政治教育人工智能应用空间的重构，探索打造一条以师生为中心的人类智能增强路径，构建覆盖高校思想政治工作全领域的智能协同育人空间。从数据离散走向空间重构，意味着决定未来高校思政类智能体建设的核心要素不在于数据集的多少或全面与否，而在于能否不断增强自身对数智化环境的感知能力、对大数据信息的理解能力和对“人—智”交互关系的构建能力，使之能够将智能技术空间不断地转化为育人空间。
4.“去风险化”：从技术赋能走向价值提升
当前，世界各国纷纷通过推动立法、重塑生产和运营模式、突破科学研究范式、构建新型协同关系等，不断规范和推动人工智能的发展。人工智能已经成为影响世界政治格局调整和利益格局变化的核心领域与关键技术，其赋能社会发展的工具性与价值性的矛盾日益凸显。特别是人们对人工智能应用已经或者可能带来的伦理和法律问题、数据安全和隐私保护问题等的担忧与日俱增。在思想政治教育数智化发展过程中，除了存在技术应用带来的风险问题外，还存在人工智能是否弱化人的主体性的风险隐忧。
正是从这层意义上说，推动高校思政类智能体建设具有人工智能技术赋能本身无法替代的“去风险化”功能以及价值提升功能。一方面，高校思想政治工作聚焦人工智能，可以发挥思想政治引领和行为价值引导的独特功能，既为高校思政类智能体建设制定相应的技术规则和应用规范，也为世界各国和各行各业制定人工智能赋能发展的共同行动规则提供理论指导与实践借鉴。另一方面，高校思想政治工作落实立德树人根本任务，要坚持以人为本，聚焦“人—智”互动关系下人的主体性提升，不断提升数智化条件下专业化人才自主培养等能力，推动从行为动态数据监测到思想需求特征把握、从群体性问题纠偏到个性化问题解决、从智能化行为管理服务到智慧化思想理论引导等思想政治工作核心能力提升。促进高校思政类智能体建设从技术赋能到价值提升的跃迁，既有利于解决其自身存在的技术应用导向与任务需求导向之间的矛盾冲突，实现工具理性与价值理性的高度统一；也有利于进一步发挥思想政治教育数智化发展的独特作用，为解决智能化社会发展面临的各类风险问题提供思想引领和价值遵循。
参考文献：
[1]中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议[N].人民日报，2025-10-29.
[2]习近平在中共中央政治局第二十次集体学习时强调：坚持自立自强突出应用导向推动人工智能健康有序发展[N].人民日报，2025-04-27.
[3]怀进鹏.以改革创新精神贯彻实施教育强国建设规划纲要[N].学习时报，2025-09-01.
[4]杨洁.从技术突破到价值落地智能体开启AI进化新格局[N].中国证券报，2026-01-29.
[5]宫长瑞，轩宣.数智化思想政治教育的图景展现及其实践策略[J].思想教育研究，2021(11).
[6]崔建西，陈澔文.思想政治教育论域下人机共生的生成逻辑、主要形态与实践路径[J].思想理论教育，2026(2).
[7]中央广播电视总台视听新媒体中心，中央广播电视总台研究院，中央广播电视总台技术局，阿里云研究院.中国人工智能应用发展报告（2025）[EB/OL].(2025-07-24). //www.100ec.cn/detail--6651045.html.
[8] Confalonieri R, Coba L, Wagner B, et al.A historical perspective of explainable Artificial Intelligence[J].Wiley Interdisciplinary Reviews:Data Mining and Knowledge Discovery,2021(1).
来源：《思想理论教育》2026年第7期
