课题申报书：生成式人工智能赋能高校思想政治教育的现实风险及对策研究

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证求知探理明教育，创新铸魂兴未来。生成式人工智能赋能高校思想政治教育的现实风险及对策研究课题设计论证一、研究现状、选题意义、研究价值研究现状近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，生成式人工智能（如ChatGPT）在教育领域的应用日益广泛，对高校思想政治教育产生了深远影响。生成式人工智能凭借其强大的算法支持及万物互联的开放性特征，为高校思政教育提供了丰富的教育资源，增强了教育内容的精准化和个性化。然而，这一技术的应用也引发了一系列现实风险，如教育主体性迷失、教育关系数据化、专门人才匮乏、隐私安全风险、意识形态偏差、智能算法歧视以及伦理责任不清等问题。这些风险不仅影响了思政教育的实效性，也对教育者和受教育者的关系产生了深远影响。当前，国内外对于生成式人工智能在思政教育中的应用及其风险的研究尚处于起步阶段，亟需深入探讨和有效应对。选题意义本课题旨在系统研究生成式人工智能赋能高校思想政治教育的现实风险，并提出针对性的对策。选题意义在于：揭示风险：通过深入分析生成式人工智能在思政教育中的应用现状，揭示其带来的潜在风险，为教育者和政策制定者提供警示。提供对策：针对已揭示的风险，提出切实可行的对策，为高校思政教育在智能化时代的发展提供指导。促进融合：探讨生成式人工智能与思政教育的深度融合路径，推动教育现代化进程，提高思政教育的质量和效率。研究价值本课题的研究价值主要体现在以下几个方面：理论价值：丰富和完善生成式人工智能在思政教育领域的应用理论，为相关领域的学术研究提供新的视角和思路。实践价值：为高校思政教育的实践提供科学指导，帮助教育者和受教育者更好地应对生成式人工智能带来的挑战，提高思政教育的实效性。社会价值：通过优化思政教育，培养具有正确思想观念、道德观念和法律意识的高素质人才，为社会的和谐稳定和长远发展贡献力量。二、研究目标、研究内容、重要观点研究目标本课题旨在实现以下研究目标：系统梳理：全面梳理生成式人工智能在高校思政教育中的应用现状，总结其优势和不足。深入剖析：深入剖析生成式人工智能赋能高校思政教育所带来的现实风险，如教育主体性迷失、教育关系数据化、隐私安全风险、意识形态偏差等。提出对策：针对已揭示的风险，提出切实可行的对策，为高校思政教育在智能化时代的发展提供指导。构建框架：构建生成式人工智能赋能高校思政教育的风险防控体系，为相关领域的实践提供科学框架。研究内容本课题的研究内容主要包括以下几个方面：生成式人工智能在高校思政教育中的应用现状：分析生成式人工智能在思政教育中的应用场景、优势及不足。生成式人工智能赋能高校思政教育的现实风险：深入探讨生成式人工智能带来的教育主体性迷失、教育关系数据化、隐私安全风险、意识形态偏差等现实风险。生成式人工智能赋能高校思政教育的风险防控对策：针对已揭示的风险，提出针对性的对策，如加强价值引领、提升教育者的智能素养、完善数据安全与隐私保护制度等。构建风险防控体系：基于以上研究，构建生成式人工智能赋能高校思政教育的风险防控体系，为相关领域的实践提供科学框架。重要观点本课题的重要观点包括：技术赋能与风险并存：生成式人工智能在赋能高校思政教育的同时，也带来了诸多现实风险，需要教育者和政策制定者高度警惕。价值引领与技术融合：在推动生成式人工智能与思政教育深度融合的过程中，必须坚持价值引领，确保技术服务于教育的本质目标。风险防控体系构建：构建生成式人工智能赋能高校思政教育的风险防控体系，是实现教育现代化的重要保障。三、研究思路、研究方法、创新之处研究思路本课题的研究思路如下：文献综述：通过查阅相关文献，全面了解生成式人工智能在思政教育领域的应用现状和研究进展。现状分析：通过问卷调查、访谈等方法，收集高校思政教育在智能化时代的发展现状和存在问题。风险剖析：基于现状分析，深入剖析生成式人工智能赋能高校思政教育所带来的现实风险。对策提出：针对已揭示的风险，提出切实可行的对策，并进行实证研究。体系构建：基于以上研究，构建生成式人工智能赋能高校思政教育的风险防控体系。研究方法本课题将采用以下研究方法：文献研究法：通过查阅相关文献，全面了解生成式人工智能在思政教育领域的应用现状和研究进展。调查研究法：通过问卷调查、访谈等方法，收集高校思政教育在智能化时代的发展现状和存在问题。案例分析法：选取典型高校作为案例，深入分析其生成式人工智能赋能思政教育的实践经验和存在问题。实证研究法：针对提出的对策进行实证研究，验证其有效性和可行性。创新之处本课题的创新之处主要体现在以下几个方面：选题新颖：本课题聚焦于生成式人工智能赋能高校思政教育的现实风险及对策研究，选题新颖且具有前瞻性。视角独特：本课题从风险防控的视角出发，深入探讨生成式人工智能在思政教育中的应用问题，视角独特且具有现实意义。体系构建：本课题将构建生成式人工智能赋能高校思政教育的风险防控体系，为相关领域的实践提供科学框架和指导。四、研究基础、条件保障研究基础本课题的研究基础包括：团队基础：本课题组成员具有丰富的教育学、心理学、计算机科学等领域的研究经验和背景，为课题的顺利开展提供了有力保障。文献基础：本课题已查阅大量相关文献，对生成式人工智能在思政教育领域的应用现状和研究进展有了全面了解。实践基础：本课题组成员已与多所高校建立合作关系，为课题的实证研究提供了丰富的实践基础。条件保障为确保本课题的顺利开展，将采取以下条件保障措施：资金支持：积极争取各类科研经费支持，确保课题研究的资金需求。设备保障：配备先进的计算机设备和软件工具，为课题的实证研究提供技术支持。人员保障：组建专业的课题研究团队，明确分工和职责，确保课题研究的顺利进行。制度保障：建立健全的课题管理制度和激励机制，激发研究人员的积极性和创造性。五、研究步骤（包括阶段计划，完成时间，研究内容，阶段成果和最终成果）研究步骤本课题的研究步骤分为以下几个阶段：准备阶段（第1-2个月）阶段计划：组建课题研究团队，明确研究方向和目标，制定详细的研究计划。研究内容：进行文献综述，了解生成式人工智能在思政教育领域的应用现状和研究进展。阶段成果：完成文献综述报告，明确研究问题和研究框架。现状分析阶段（第3-4个月）阶段计划：通过问卷调查、访谈等方法，收集高校思政教育在智能化时代的发展现状和存在问题。研究内容：分析生成式人工智能在思政教育中的应用场景、优势及不足。阶段成果：完成现状分析报告，总结高校思政教育在智能化时代的发展现状和存在问题。风险剖析阶段（第5-6个月）阶段计划：基于现状分析，深入剖析生成式人工智能赋能高校思政教育所带来的现实风险。研究内容：分析教育主体性迷失、教育关系数据化、隐私安全风险、意识形态偏差等风险。阶段成果：完成风险剖析报告，明确生成式人工智能赋能高校思政教育的风险点。对策提出阶段（第7-8个月）阶段计划：针对已揭示的风险，提出切实可行的对策，并进行实证研究。研究内容：提出加强价值引领、提升教育者智能素养、完善数据安全与隐私保护制度等对策。阶段成果：完成对策研究报告，验证对策的有效性和可行性。体系构建阶段（第9-10个月）阶段计划：基于以上研究，构建生成式人工智能赋能高校思政教育的风险防控体系。研究内容：构建风险防控体系框架，明确各环节的防控措施和责任主体。阶段成果：完成风险防控体系构建报告，为相关领域的实践提供科学框架。总结阶段（第11-12个月）阶段计划：总结课题研究成果，撰写结题报告，进行成果推广和应用。研究内容：整理课题研究过程中的所有数据、报告和资料，进行综合分析和总结。阶段成果：完成结题报告，推动研究成果在相关领域的应用和推广。最终成果本课题的最终成果包括：文献综述报告：全面梳理生成式人工智能在思政教育领域的应用现状和研究进展。现状分析报告：总结高校思政教育在智能化时代的发展现状和存在问题。风险剖析报告：明确生成式人工智能赋能高校思政教育的风险点。对策研究报告：提出切实可行的对策，并验证其有效性和可行性。风险防控体系构建报告：为相关领域的实践提供科学框架和指导。结题报告：全面总结课题研究成果，推动研究成果在相关领域的应用和推广。课题评审意见：本课题针对教育领域的重要问题进行了深入探索，展现出了较高的研究价值和实际意义。研究目标明确且具体，研究方法科学严谨，数据采集和分析过程规范，确保了研究成果的可靠性和有效性。通过本课题的研究，不仅丰富了相关领域的理论知识，还为教育实践提供了有益的参考和指导。课题组成员在研究中展现出了扎实的专业素养和严谨的研究态度，对问题的剖析深入透彻，提出的解决方案和创新点具有较强的可操作性和实用性。此外，本课题在研究方法、数据分析等方面也具有一定的创新性，为相关领域的研究提供了新的思路和视角。总之，这是一项具有较高水平和质量的教科研课题，对于推动教育事业的发展和进步具有重要意义。课题评审标准：1、研究价值与创新性评审关注课题是否针对教育领域的重要或前沿问题进行研究，是否具有理论或实践上的创新点，能否为相关领域带来新的见解或解决方案。2、研究设计与科学性课题的研究设计是否合理，研究方法是否科学严谨，数据收集与分析过程是否规范，以及结论是否基于充分的数据支持，是评审的重要标准。3、实践应用与可行性课