王祎婷

人工智能技术加速进入高等教育场域，改变了知识生产方式，也改变了信息传播和师生互动条件。大学生获取信息的渠道更加开放，接受知识的节奏更加快速，对教育话语的现实解释力和表达方式提出了更高要求。高校思政教育承担价值引领和立德树人的重要任务，其话语体系既要保持政治方向的稳定，又要回应智能媒介环境带来的传播变化。当前，部分思政教育话语仍存在表达方式偏宏观，学生情境关联不足，技术应用深度有限等情况，影响教育内容进入学生认知世界的效果。据此，人工智能时代高校思政教育话语体系重构，核心在于处理价值引领与技术应用的关系，使思政话语在方向明确的前提下更具解释力和感召力。

人工智能时代高校思政教育话语体系重构的主要要求

坚持价值导向，保持思政话语政治性

人工智能技术进入高校思政教育场域后，话语传播的速度和覆盖范围明显提升，但技术扩展并未改变思政教育的根本属性。高校思政教育话语体系重构，要坚持价值导向，确保教育内容始终服务于立德树人根本任务。思政话语的政治性，体现在对马克思主义立场观点方法的坚持，也体现在对青年学生理想信念和社会责任的持续引导。智能算法能够提供信息筛选和内容推送功能，但算法本身缺少价值判断能力，若教育主体过度依赖技术生成内容，可能削弱思政教育的价值辨析功能。因此，思政话语重构需要把政治方向置于核心位置，通过规范内容来源，强化教师主导，完善审核流程，保证智能技术生成或辅助生成的教育内容符合高校育人要求。

优化表达方式，增强思政话语亲和力

人工智能时代的大学生长期处于网络媒介环境之中，信息接收习惯呈现即时化和情境化特征。传统思政教育话语若过于依赖概念阐释和结论表达，容易造成学生理解距离，影响教育内容的接受效果。增强思政话语亲和力，需要在坚持理论严肃性的基础上改进表达方式，使理论内容能够进入学生熟悉的学习场景和生活经验之中。高校思政教育面对的学生群体具有较强主体意识，他们更加关注理论与现实之间的联系，也更加重视表达过程中的平等交流。话语体系重构应当减少空泛叙述，用清楚的事实说明理论观点，用贴近学生的问题引出价值分析，使思政教育由外在传递转向内在理解。亲和力还体现在教师对学生语言习惯和思想困惑的准确把握，教师需要把宏观理论转化为学生能够理解的表达，使价值教育具有可感知的内容支撑。人工智能能够帮助教师获取学生关注的议题和表达偏好，但最终的话语组织仍需要教师进行价值判断和教育加工。

强化技术支撑，提升思政话语精准性

人工智能为高校思政教育话语体系重构提供了新的技术条件。过去的思政教育较多依赖教师经验判断，教育对象的思想状态和学习反馈难以及时呈现，话语供给容易出现针对性不足。智能技术能够通过学习平台数据，课堂互动记录和网络行为反馈，帮助教育主体了解学生关注议题和认知差异，从而为话语内容调整提供依据。提升思政话语精准性，并非以数据取代教育判断，而是通过数据分析增强教育判断的可靠性。高校可以借助智能系统识别学生在理论学习中的理解难点，分析其对社会热点的态度变化，并据此优化课堂讲授和网络传播内容。技术支撑还可以推动教育资源分层供给，使学生依据自身需求获得更契合的学习材料。

人工智能时代高校思政教育话语体系重构的实践路径

推动理论话语向生活话语转化

高校思政教育具有鲜明理论属性，但理论话语若停留在教材概念和政策表述层面，学生往往难以形成深层理解。推动理论话语向生活话语转化，是人工智能时代重构思政教育话语体系的重要路径。生活话语并非降低理论要求，而是把理论观点放入学生能够理解的现实情境，使其看到理论与个人成长和社会生活之间的关联。教师可以围绕学习规划、就业选择、网络交往和社会观察等学生关心的问题展开理论阐释，使价值引导通过具体议题进入学生认知过程。人工智能能够为这一转化提供素材支持，如通过热点分析和案例检索帮助教师发现学生关注的现实问题，再由教师对素材进行筛选和加工，形成符合思政教育目标的课堂表达。理论话语转化还需要避免简单迎合网络语言，过度娱乐化会削弱理论教育的严肃性。

推动单向灌输向互动交流转化

人工智能技术扩展了高校思政教育的交流空间，课堂教学和网络平台之间的联系更加紧密。传统课堂中，教师讲授占据主要位置，学生反馈较多集中在课后作业和考试环节，教育主体难以及时把握学生的真实理解状态。推动单向灌输向互动交流转化，可以提高思政话语的回应能力和教育温度。高校可以依托智能问答，课堂投票和学习平台留言等方式收集学生疑问，使教师根据学生反馈调整话语内容。互动交流的重点并非增加技术环节数量，而是让学生在表达观点和提出问题的过程中参与思政教育过程。对于价值判断较强的话题，教师需要引导学生进行理性讨论，帮助其区分事实判断和价值判断，形成有根据的认识。智能工具可以承担信息汇总和问题分类功能，但思想引导仍依靠教师完成。互动交流还能够减少学生对思政教育的疏离感，使教育话语从单向传递走向双向生成。通过持续回应学生关切，思政教育话语能够更加贴合学生思想变化，也能增强课堂教学和网络教育之间的衔接。

推动经验判断向数据赋能转化

高校思政教育长期重视教师经验，经验判断在课堂组织和学生引导中具有重要作用。人工智能时代，思政教育话语体系重构需要在保留教师经验优势的同时引入数据赋能，使话语供给更加有依据。数据赋能主要体现在对学生学习过程和思想反馈的动态分析。通过学习平台记录，课堂互动数据和学生评价信息，教师可以观察学生对理论内容的理解情况，发现话语表达中存在的薄弱环节。基于这些信息，思政教育能够从一般性讲授转向更有针对性的内容安排。比如，当学生对某一理论概念理解偏弱时，教师可以增加现实案例和问题讨论；当学生对某类社会议题关注度较高时，可以将其转化为课堂分析对象。数据赋能还可以促进教育评价方式优化，使评价更加关注学生认知变化和参与过程。

人工智能时代高校思政教育话语体系重构，既要回应智能技术带来的传播变化，也要坚守思政教育的价值方向。价值导向决定话语体系的根本立场，表达优化关系学生接受效果，技术支撑影响教育内容的精准供给。推动理论话语向生活话语转化，推动单向灌输向互动交流转化，推动经验判断向数据赋能转化，有助于提升高校思政教育的话语质量。整体来看，人工智能只能作为教育辅助力量，教师的价值判断和育人责任仍处于关键位置。高校应当在技术规范和教育规律之间保持平衡，使智能技术服务于思政教育实效提升。

（作者单位：湖南农业大学园艺学院）