在人工智能技术飞速发展的当下，大语言模型（LLM）凭借其卓越的语言理解与生成效能正逐渐成为高校思想政治教育领域的关键技术手段。传统思政教学存在叙述空泛、对个体差异关注不足等问题，很难精准契合学生的思想实际状况，而依托大语言模型的智能化方法，能够达成个性化内容推送、情境化语言互动及实时反馈优化，进而有效增强教育的精准程度。
大语言模型赋能思政教育的技术基础
大语言模型的核心原理与发展历程。大语言模型（LLM）以Transformer架构为技术基底，这一架构由Google于2017年研发推出内置高效自注意力机制，可对长文本关联与海量语料实现高效处理，凭借预训练技术的支撑，大语言模型在语言解读与内容生成领域实现关键进展，催生出GPT、Claude、ERNIE等系列主流模型。目前，这类模型已逐步发展为可支持多任务执行、多轮话语交互及跨模态信息处理的智能系统，应用场景持续拓展，尤其在中文语境中，“文心一言”等本土模型对政治话语、文化表达具有更高适配度，对“社会主义核心价值观”“中华优秀传统文化”等理念的阐释更为深刻，适宜在高校思政教育场景中普及运用。
大语言模型在教育场景中的语言理解优势。大语言模型拥有优质人机交互性能，可精准捕捉学生提问主旨，生成逻辑连贯、内容契合的回复内容，推动课堂互动质量提升，其兼容文字、语音、图像等多模态信息输入，能对视频素材、图文资料中的信息进行整合，完成复杂语义解析，满足多样化教学情境需求。值得关注的是，模型在特定语境中表现出强劲知识迁移效能，能依据学生个体背景生成匹配其认知层次与表达习惯的个性化内容，作为“智能助教”在价值引领与思想启迪中展现独特价值。
为思政教育提供的新功能路径。在具体的思政教学实践中，大语言模型能够搭建全天在线的智能答疑平台，解答学生在政治理论、历史文化等方面的个性化困惑，达成“有问即答”的效果。教师可依托模型设计思想引导类任务，围绕社会热点生成讨论素材，引导学生阐述观点、确立立场，凭借模型的内容生成能力与表达丰富性，思政课堂能够融入更多情境化、启发式教学要素，强化育人成效，促进教学模式从单向传授向双向交流转型。
基于大语言模型的思政教育精准化实施路径
教学内容个性化推送机制。思政教育需关注学生个体差异，依托大语言模型建立学生画像与思想维度标签系统，剖析其课堂参与情况、网络活动及答题倾向，形成包含政治认知、价值取向、情感态度等维度的多层级数据画像。以此为基础，系统可针对不同兴趣和认知阶段的学生推送定制化内容，如为思维活跃的学生推送国家安全等深度议题，为表达能力突出的学生推荐辩论类材料，实现内容分层分类、因材施教，提升教学的针对性。
教学交互智能化场景构建。大语言模型能够打造虚拟思政问答助手，模仿教师身份与学生进行高质量交流，引导其理性思考社会问题与价值抉择。同时，大语言模型支持多轮追问和多角度对话，可培养学生的逻辑推理与辩证思维，在社会热点话题中引导学生从历史、伦理、经济等层面思索，加深思政课的思想深度。
教学反馈精准化评价体系。大语言模型拥有追踪学生思想动态的本领，通过分析其提问、作业与语言风格，能够识别情绪波动、认知偏差与价值取向，为教师提供预警与个性化干预方案，借助语义匹配、情感识别等技术，还能对模型生成内容与思政教育目标的契合程度开展量化评估，保障教学导向的正确性与实效性。
基于大语言模型的思政教育面临的挑战与对策
思政内容表达的意识形态把关。大语言模型的训练需以海量网络语料为基础，一旦数据来源缺少严格筛选，就很容易带入意识形态方面的偏差，导致模型输出内容出现价值立场模糊、观点混杂等状况。为此，可将思想政治“知识图谱”作为语义约束手段引入，对模型生成内容实施语义对齐与价值修正，该图谱应包含社会主义核心价值观、党的创新理论、重大时政事件等关键内容，为模型提供语义基准，防止价值出现偏离。教育管理者需建立模型输出内容的审查与响应规则，划定教师干预的具体环节，打造包含内容筛查、敏感词过滤和人工审核的可控体系，保证模型参与教学的全过程都遵循思想政治工作的核心方向。
学生数据隐私与伦理风险问题。在推进个性化教学与情感分析过程中，学生的思想表达、行为记录等数据被不断收集和处理，若没有明确的边界认知，就可能损害学生的隐私权，引发伦理方面的风险。因此，要划定学生个人思想数据的采集范围与使用目标，建立用户知情同意规则和使用范围限定办法，所有数据操作必须经过教育机构审核批准，防止随意存储、转用、泄露等情况发生。强化数据脱敏处理环节，在保证分析准确性的基础上，尽可能降低可识别信息存储与传播带来的风险，平台建设单位要承担起技术安全与法律合规的双重职责，依照相关法律法规健全技术防护、流程监管与责任追溯规则，构建伦理合规的保障屏障。
教师角色的转型与能力提升。大语言模型融入教学后，教师的角色不再局限于“知识讲授者”，更应成为“价值引导者”和“智能工具运用者”，教师需要掌握与模型协作的方法，涵盖内容生成、课堂规划、学生引导等环节，增强在人工智能时代的教学适应性。为实现这一目标，必须系统地组织和安排教师参与到人工智能技术的深入理解与实际应用的专业培训之中。通过这些培训，旨在帮助教师全面掌握提示词设计、对话引导、生成内容校正等关键技能。这样不仅能够提升教师在教学过程中运用AI技术的水平，还能有效避免因过度依赖“工具替代”而导致的教学主动权丧失，进而陷入被动的教学困境。通过这种系统的培训和支持，教师能够自信从容地应对教育信息化带来的挑战，确保教学质量不受影响。推动形成教育、技术与伦理三者融合的人才培育规则，组建跨学科团队共同推进思政智能教学改革，让教师在技术发展过程中保持主体性与专业性，确保思想政治教育“人机融合”不偏离最初目标。
在人工智能快速发展的时代背景下，大语言模型为思政教育增添了新的技术动力与实践空间，在内容推送、交互引导与效果评价等方面呈现出明显优势，有利于实现思政教学的精准化与个性化发展。但技术赋能的过程中也伴随着意识形态风险、伦理难题与教师转型压力。未来，应坚守价值引领、数据安全和人机协同三位一体的发展方向，在确保思想政治教育正确政治方向的前提下，充分发挥大语言模型的辅助功能，推动思政教育实现智能化进步。
（作者单位：重庆开放大学 重庆工商职业学院）
