教育科學規劃2025年度重點課題申報書、課題設計論證求知探理明教育，創新鑄魂興未來。生成式人工智能賦能高校思想政治教育的現實風險及對策研究課題設計論證一、研究現狀、選題意義、研究價值研究現狀近年來，隨著人工智能技術的迅猛發展，生成式人工智能（如ChatGPT）在教育領域的應用日益廣泛，對高校思想政治教育產生了深遠影響。生成式人工智能憑借其強大的算法支持及萬物互聯的開放性特征，為高校思政教育提供了豐富的教育資源，增強了教育內容的精準化和個性化。然而，這一技術的應用也引發了一系列現實風險，如教育主體性迷失、教育關系數據化、專門人才匱乏、隱私安全風險、意識形態偏差、智能算法歧視以及倫理責任不清等問題。這些風險不僅影響了思政教育的實效性，也對教育者和受教育者的關系產生了深遠影響。當前，國內外對于生成式人工智能在思政教育中的應用及其風險的研究尚處于起步階段，亟需深入探討和有效應對。選題意義本課題旨在系統研究生成式人工智能賦能高校思想政治教育的現實風險，并提出針對性的對策。選題意義在于：揭示風險：通過深入分析生成式人工智能在思政教育中的應用現狀，揭示其帶來的潛在風險，為教育者和政策制定者提供警示。提供對策：針對已揭示的風險，提出切實可行的對策，為高校思政教育在智能化時代的發展提供指導。促進融合：探討生成式人工智能與思政教育的深度融合路徑，推動教育現代化進程，提高思政教育的質量和效率。研究價值本課題的研究價值主要體現在以下幾個方面：理論價值：豐富和完善生成式人工智能在思政教育領域的應用理論，為相關領域的學術研究提供新的視角和思路。實踐價值：為高校思政教育的實踐提供科學指導，幫助教育者和受教育者更好地應對生成式人工智能帶來的挑戰，提高思政教育的實效性。社會價值：通過優化思政教育，培養具有正確思想觀念、道德觀念和法律意識的高素質人才，為社會的和諧穩定和長遠發展貢獻力量。二、研究目標、研究內容、重要觀點研究目標本課題旨在實現以下研究目標：系統梳理：全面梳理生成式人工智能在高校思政教育中的應用現狀，總結其優勢和不足。深入剖析：深入剖析生成式人工智能賦能高校思政教育所帶來的現實風險，如教育主體性迷失、教育關系數據化、隱私安全風險、意識形態偏差等。提出對策：針對已揭示的風險，提出切實可行的對策，為高校思政教育在智能化時代的發展提供指導。構建框架：構建生成式人工智能賦能高校思政教育的風險防控體系，為相關領域的實踐提供科學框架。研究內容本課題的研究內容主要包括以下幾個方面：生成式人工智能在高校思政教育中的應用現狀：分析生成式人工智能在思政教育中的應用場景、優勢及不足。生成式人工智能賦能高校思政教育的現實風險：深入探討生成式人工智能帶來的教育主體性迷失、教育關系數據化、隱私安全風險、意識形態偏差等現實風險。生成式人工智能賦能高校思政教育的風險防控對策：針對已揭示的風險，提出針對性的對策，如加強價值引領、提升教育者的智能素養、完善數據安全與隱私保護制度等。構建風險防控體系：基于以上研究，構建生成式人工智能賦能高校思政教育的風險防控體系，為相關領域的實踐提供科學框架。重要觀點本課題的重要觀點包括：技術賦能與風險并存：生成式人工智能在賦能高校思政教育的同時，也帶來了諸多現實風險，需要教育者和政策制定者高度警惕。價值引領與技術融合：在推動生成式人工智能與思政教育深度融合的過程中，必須堅持價值引領，確保技術服務于教育的本質目標。風險防控體系構建：構建生成式人工智能賦能高校思政教育的風險防控體系，是實現教育現代化的重要保障。三、研究思路、研究方法、創新之處研究思路本課題的研究思路如下：文獻綜述：通過查閱相關文獻，全面了解生成式人工智能在思政教育領域的應用現狀和研究進展。現狀分析：通過問卷調查、訪談等方法，收集高校思政教育在智能化時代的發展現狀和存在問題。風險剖析：基于現狀分析，深入剖析生成式人工智能賦能高校思政教育所帶來的現實風險。對策提出：針對已揭示的風險，提出切實可行的對策，并進行實證研究。體系構建：基于以上研究，構建生成式人工智能賦能高校思政教育的風險防控體系。研究方法本課題將采用以下研究方法：文獻研究法：通過查閱相關文獻，全面了解生成式人工智能在思政教育領域的應用現狀和研究進展。調查研究法：通過問卷調查、訪談等方法，收集高校思政教育在智能化時代的發展現狀和存在問題。案例分析法：選取典型高校作為案例，深入分析其生成式人工智能賦能思政教育的實踐經驗和存在問題。實證研究法：針對提出的對策進行實證研究，驗證其有效性和可行性。創新之處本課題的創新之處主要體現在以下幾個方面：選題新穎：本課題聚焦于生成式人工智能賦能高校思政教育的現實風險及對策研究，選題新穎且具有前瞻性。視角獨特：本課題從風險防控的視角出發，深入探討生成式人工智能在思政教育中的應用問題，視角獨特且具有現實意義。體系構建：本課題將構建生成式人工智能賦能高校思政教育的風險防控體系，為相關領域的實踐提供科學框架和指導。四、研究基礎、條件保障研究基礎本課題的研究基礎包括：團隊基礎：本課題組成員具有豐富的教育學、心理學、計算機科學等領域的研究經驗和背景，為課題的順利開展提供了有力保障。文獻基礎：本課題已查閱大量相關文獻，對生成式人工智能在思政教育領域的應用現狀和研究進展有了全面了解。實踐基礎：本課題組成員已與多所高校建立合作關系，為課題的實證研究提供了豐富的實踐基礎。條件保障為確保本課題的順利開展，將采取以下條件保障措施：資金支持：積極爭取各類科研經費支持，確保課題研究的資金需求。設備保障：配備先進的計算機設備和軟件工具，為課題的實證研究提供技術支持。人員保障：組建專業的課題研究團隊，明確分工和職責，確保課題研究的順利進行。制度保障：建立健全的課題管理制度和激勵機制，激發研究人員的積極性和創造性。五、研究步驟（包括階段計劃，完成時間，研究內容，階段成果和最終成果）研究步驟本課題的研究步驟分為以下幾個階段：準備階段（第1-2個月）階段計劃：組建課題研究團隊，明確研究方向和目標，制定詳細的研究計劃。研究內容：進行文獻綜述，了解生成式人工智能在思政教育領域的應用現狀和研究進展。階段成果：完成文獻綜述報告，明確研究問題和研究框架。現狀分析階段（第3-4個月）階段計劃：通過問卷調查、訪談等方法，收集高校思政教育在智能化時代的發展現狀和存在問題。研究內容：分析生成式人工智能在思政教育中的應用場景、優勢及不足。階段成果：完成現狀分析報告，總結高校思政教育在智能化時代的發展現狀和存在問題。風險剖析階段（第5-6個月）階段計劃：基于現狀分析，深入剖析生成式人工智能賦能高校思政教育所帶來的現實風險。研究內容：分析教育主體性迷失、教育關系數據化、隱私安全風險、意識形態偏差等風險。階段成果：完成風險剖析報告，明確生成式人工智能賦能高校思政教育的風險點。對策提出階段（第7-8個月）階段計劃：針對已揭示的風險，提出切實可行的對策，并進行實證研究。研究內容：提出加強價值引領、提升教育者智能素養、完善數據安全與隱私保護制度等對策。階段成果：完成對策研究報告，驗證對策的有效性和可行性。體系構建階段（第9-10個月）階段計劃：基于以上研究，構建生成式人工智能賦能高校思政教育的風險防控體系。研究內容：構建風險防控體系框架，明確各環節的防控措施和責任主體。階段成果：完成風險防控體系構建報告，為相關領域的實踐提供科學框架。總結階段（第11-12個月）階段計劃：總結課題研究成果，撰寫結題報告，進行成果推廣和應用。研究內容：整理課題研究過程中的所有數據、報告和資料，進行綜合分析和總結。階段成果：完成結題報告，推動研究成果在相關領域的應用和推廣。最終成果本課題的最終成果包括：文獻綜述報告：全面梳理生成式人工智能在思政教育領域的應用現狀和研究進展。現狀分析報告：總結高校思政教育在智能化時代的發展現狀和存在問題。風險剖析報告：明確生成式人工智能賦能高校思政教育的風險點。對策研究報告：提出切實可行的對策，并驗證其有效性和可行性。風險防控體系構建報告：為相關領域的實踐提供科學框架和指導。結題報告：全面總結課題研究成果，推動研究成果在相關領域的應用和推廣。課題評審意見：本課題針對教育領域的重要問題進行了深入探索，展現出了較高的研究價值和實際意義。研究目標明確且具體，研究方法科學嚴謹，數據采集和分析過程規范，確保了研究成果的可靠性和有效性。通過本課題的研究，不僅豐富了相關領域的理論知識，還為教育實踐提供了有益的參考和指導。課題組成員在研究中展現出了扎實的專業素養和嚴謹的研究態度，對問題的剖析深入透徹，提出的解決方案和創新點具有較強的可操作性和實用性。此外，本課題在研究方法、數據分析等方面也具有一定的創新性，為相關領域的研究提供了新的思路和視角。總之，這是一項具有較高水平和質量的教科研課題，對于推動教育事業的發展和進步具有重要意義。課題評審標準：1、研究價值與創新性評審關注課題是否針對教育領域的重要或前沿問題進行研究，是否具有理論或實踐上的創新點，能否為相關領域帶來新的見解或解決方案。2、研究設計與科學性課題的研究設計是否合理，研究方法是否科學嚴謹，數據收集與分析過程是否規范，以及結論是否基于充分的數據支持，是評審的重要標準。3、實踐應用與可行性課