做好高校思想政治工作，要因事而化、因时而进，要运用新媒体新技术使工作活起来，推动思想政治工作优势同信息技术高度融合，增强时代感和吸引力。当前，以ChatGPT、DeepSeek、豆包等为代表的生成式人工智能及其智能体技术强势崛起，在深刻改变着知识生产与信息传播方式的同时，也为思政教育工作的理念更新、话语表达与场景协同提供了新的发展机遇。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》提出：深化人工智能助推教师队伍建设；建立基于大数据和人工智能支持的教育评价和科学决策制度。这表明：教育现代化将更加需要数字技术的支撑，以人为主、以机为辅的人机协同正在成为重要趋势。把生成式人工智能的知识解析、对话推演和多模态生成能力融入辅导员思政教育全过程，将推动工作范式在学习机制、理念内化、实践外显三个维度上发生系统性变革。

　　理论学习：以智能伴学优化知识获取与深度内化机制

　　学深悟透“理论大体系”是辅导员开展思政教育工作的前提和基础，辅导员与生成式人工智能在理论学习层面的深度融合，实质上是在“智能伴学”框架下重构知识获取与内化逻辑，推动理论学习从“平面化阅读”迈向“立体化交互”，从而更有效地穿透认知壁垒、提升学习效度，并为后续理念更新提供可反复调用的学理支撑。

　　推动学习方式由“单向接收”向“深度对话”转型。传统的理论学习往往依赖于文本阅读与单向记忆，面临着理论内涵挖掘不深、学习反馈滞后的局限。生成式人工智能以对话式推理与多轮追问为机制支撑，使理论学习从静态阅读转向动态交互，辅导员不再是知识的被动接收者，而是可以扮演“提问者”与“辩论者”，要求生成式人工智能充当“理论导师”，通过持续追问、比较辨析与逻辑拆解，促使理论要义在“问、辩、证”的往复中被澄清与固化。这一过程，不仅有效规避了传统自学中可能产生的理解偏差，还能通过模拟不同语境下的理论应用，检验辅导员对理论掌握的灵活性与准确性，帮助辅导员在“问辩”中打破认知壁垒，实现理解过程由表层记忆走向深层穿透，理论掌握从“知道结论”走向“把握论证”。

　　推动知识组织由“碎片积累”向“系统重组”转型。辅导员的思政知识往往散落在各类文件、讲话及学科著作中，难以形成系统化的图谱。生成式人工智能具备强大的归纳与重构能力，能够根据辅导员的个性化需求，将海量的时政热点、党史资料与经典原著进行逻辑关联，并能随着党的创新理论发展实时更新知识库，将分散的概念、命题与论述按照逻辑链条、概念图谱与时序脉络结构化呈现，对辅导员理论视域进行极大扩容，帮助辅导员实现从点到线、由线成网的体系化建构，为后续的价值输出奠定坚实的学理基础。生成式人工智能为辅导员理论学习提供了更强的结构化、交互化与可转化路径，进而为理念更新与实践外显奠定更坚实的理论基础与方法前提。

　　理念转化：以对话推演促进价值认同与体系化建构

　　拥有“大格局”思政育人理念，是辅导员推动思政教育由“局部推进”走向“系统协同”的内在要求。将生成式人工智能嵌入理念转化环节，关键不在于信息增量，而在于借助其对话推演与逻辑重构能力，促使育人理念由“经验性形成”迈向“系统化建构”，并推动外在理论更有效地转化为个体内在的价值观与教育理念，使理念更新更具连续性与自洽性。

　　推动价值认同形成从“单向接受”向“辩证确证”转型。辅导员的政治坚定性是做好思政工作的前提，但传统理念转化过程容易受限于个体认知与反馈滞后，使部分理论理解停留在概念层面。生成式人工智能可作为“批判性思维伙伴”参与辅导员的反思性学习，通过多轮追问与观点对照的方式，为辅导员提供理论阐释的多种论证路径与可能的反方立场，推动对历史逻辑、理论逻辑与实践逻辑的贯通式辨析。人机协同的交互论证有助于澄清概念边界、减少理解盲区，并在持续反思中增强价值判断的清晰度与稳定性，使理论认同由“被动接受”逐步走向“理性确证”，从而在论证过程中实现价值自洽、奠定理念体系的内在根基。

　　推动大思政观从“单一视域”向“系统集成”转型。新时代育人理念要求辅导员具备更宽广的“大历史观”和“大思政观”，但个体往往受限于学科背景与知识结构，难以实现跨领域的有机贯通。生成式人工智能可在坚持马克思主义理论框架与政治方向的前提下，通过跨视角对照、概念桥接与解释结构生成，引入科技伦理、社会心理等相关知识资源，帮助辅导员形成更系统的分析框架与更一致的解释路径，从而提升对青年思想困惑与价值冲突的深度理解与统筹能力。在此基础上，辅导员的育人理念更容易摆脱“就事论事”的事务化倾向，转向面向培养时代新人的整体性规划与协同推进，进而实现育人格局的有效拓展。生成式人工智能通过“对话推演、交互论证、框架生成”的机制支撑，使理念转化同时在价值确证与系统建构两个层面取得进展，进而沉淀为更具一致性、可解释性与可转化性的育人理念框架，为后续方式方法创新与实践外显提供稳定的价值依据与思维前提。

　　育人实践：以数据驱动与智媒协同优化精准引领与场景表达

　　回应学生人生“大课题”，是辅导员落实立德树人根本任务的实践落脚点。生成式人工智能与育人实践的融合，并非外置工具的简单叠加，而是在数据驱动的研判支持与内容生成的表达支撑下，推动育人工作在对象识别、策略生成与呈现方式等多个环节实现机制化改进，从而提升思想引领的精准度与可感性，促进育人实践由“凭经验推进”转向“以证据支撑、以机制运行”的范式优化。

　　推动施教模式从经验同质向科学循证的转型。面对学生思想行为的隐匿性与复杂性，传统思政教育工作容易受限于个体经验与时间精力的平衡，在对象识别与策略选择上出现同质化倾向，进而削弱引导的针对性与有效性。生成式人工智能的介入使得育人实践在“证据支撑”与“差异化回应”两方面具备了新的条件。一方面，依托生成式人工智能对多源信息的结构化整理与关联性分析能力，可以辅助辅导员对学生群体特征与问题线索进行更细致的归类与辨析，增强对学生价值冲突、认知偏差与情绪风险的识别能力，使实践决策更可解释、更可复核，进而推动形成“基于证据、尊重规律”的工作取向；另一方面，在上述识别基础上，生成式人工智能可以为辅导员提供分层分群的策略建议与话语方案，有助于育人实践过程中减少泛化说理，进而向以学生为中心的差异化引导与个性化支持转变，实现“精准滴灌”的方法升级，并为后续跟踪评估与优化工作方式留出空间。

　　推动话语载体从单一说理向场景共情转型。在提升“对谁讲”“讲什么”的精准度之外，育人实践还需要提升“怎么讲”的表达效能与情感到达。辅导员与生成式人工智能的协同，关键在于对思政话语的载体形态与叙事方式进行结构化重组，通过坚持价值导向与政治把关的前提下，借助生成式人工智能的多模态生成与表达重构能力，将抽象理论要义以更具可读性、可传播性与可感知性的方式呈现，并通过情境化设计增强议题阐释的层次与代入感，使说理过程更贴合学生的认知习惯与媒介环境。思政教育的表达方式由“平面化说教”走向“情境化阐释”，在不削弱原则性的前提下增强时代感与感染力，实现从单一说理到场景共情的表达优化。

　　生成式人工智能的迅猛发展，为高校思政工作带来了前所未有的机遇与挑战。通过理论学习、理念转化与育人实践的三重融合，辅导员与人工智能正在构建起一种新型的“价值共创”关系。在这种关系中，技术提供结构化研判与表达支持，辅导员把握方向、确定价值、实现引领，辅导员应主动跨越“技术恐慌”，在坚守立德树人初心的基础上，善用技术之力，在守正创新中推动思政教育工作更精准、更可感、更有力。

　　【本文系2025年华侨大学校基金项目课题“生成式人工智能赋能我校辅导员工作路径研究”（2025DJSZ03）阶段性成果】

　　（作者系华侨大学工商管理学院助教；华侨大学工商管理学院教授）