在数字化浪潮推动下，高校网络思想政治教育正面临内容供给单一、传播效能不足、评估方式表层化等挑战。日前，相关研究聚焦人工智能技术应用，提出构建覆盖内容生产、精准传输与多维评估的闭环式创新体系，推动高校网络思政向智能化、精准化、实效化转型。

　　人机协同重构内容生产模式

　　当前学界与实践中常将人工智能的应用简单等同于工具替代，但其本质意义在于突破传统人力密集型生产模式的固有局限，实现从人力驱动向智慧协同的根本性转型，进而构建人机功能互补、协同增效的新型范式。

　　具体可划分为三种实践模式：其一为辅助型模式，人工智能以工具增强为核心定位，通过对海量网络信息的实时监测、动态分析与思潮轨迹捕捉，为思想政治教育内容创作提供数据支撑；依托自然语言处理技术深度解析经典理论与政策文本，形成结构化、可便捷调用的素材资源库，使思政教育工作者将更多精力投入价值引领与思想提升，实现基础性工作与高阶性工作的合理分工。其二为共创型模式，聚焦复杂叙事、深度思辨与创意表达类内容创作，通过人与智能模型的深度对话、多轮迭代与协同创作，在人类价值理性主导、人工智能技术理性支撑的基础上，突破单一主体的思维与创新瓶颈，共同产出兼具思想深度与形式创新的优质内容。其三为生成 - 审核型模式，面向理论要点、政策解读、校园资讯等标准化、高时效性内容，采用 “AI 自动生成初稿 — 人工专业审核” 的流水线作业方式，由人工智能快速完成多模态内容初稿生产，再经思政专业教师开展严格的政治导向审查、事实核查与价值观校准，在确保内容安全、导向正确的前提下，提升主流思想内容的生产规模与传播时效，适配信息时代对思政内容供给效率与体量的现实需求。

　　技术赋能打造精准传播生态

　　优质思政内容的价值实现依赖有效触达，人工智能通过重构信息分发与交互逻辑，可构建从 “千人一面” 到 “千人千面”、从被动接收到主动参与的智能化传播新生态。具体体现在三个维度：一是依托合规数据与机器学习算法构建学生动态思想行为画像，实现思政内容个性化精准推送，提升内容供给与受众需求的匹配度与教育针对性；二是借助虚拟导师、情景模拟、思辨对话等智能交互技术，打造沉浸交互式思政体验空间，突破传统单向传播局限，强化受众参与性与思想引领的实效性；三是运用生成式人工智能与扩展现实等技术，推动思政内容向动画、交互式图文、轻量化游戏、虚拟场景等多模态智能化形态转译，契合青年受众认知与传播习惯，提升理论传播的可接受度与主流价值的渗透力。

　　科学构建价值导向评估框架

　　实现网络思政工作提质增效，须破除过度依赖表层流量的评价惯性，构建以价值实现为核心、主客观统一、过程与结果并重的科学化综合评估体系。该体系主要包含两大维度：一是传播效果多维度评估，既以浏览量、停留时长等指标衡量基础传播力，也借助文本情感分析、观点聚类等技术深度研判互动质量与思想共鸣程度；二是认知发展与价值内化评估，通过嵌入式测评实时监测知识掌握与理解难点，并结合长期社群追踪、对比问卷、深度访谈等量化与质性方法，系统考察学生价值观念、责任认知与行为意愿的真实转变，从而全面反映思政教育的实际成效。

　　业内人士表示，人工智能技术为高校网络思政工作提供了系统性变革机遇，这一创新体系的构建将有效破解传统思政教育难题，助力提升思政教育的时代性与实效性。（文/保定学院人工智能学院 王洪亮、李燕玲 保定学院教师教育学院 王琨 舞钢市枣林镇中学 张俊娜）