AI新技术赋能高校思想政治工作的机理、风险及路径研究 【课题申报书】.docx

《AI新技术赋能高校思想政治工作的机理、风险及路径研究》

课题设计论证

一、研究现状、选题意义、研究价值

(一)研究现状

随着人工智能(AI)技术的飞速发展，其在高校思想政治工作中的应用逐渐受到关注。目前，已有研究在以下方面取得了一定成果：

在AI技术与高校思政教育融合方面，部分研究探讨了AI技术如何为思政教育提供新的教学手段，如利用智能教学系统进行个性化教学等，但大多处于初步探索阶段，缺乏深入的理论分析和实证研究。

关于AI赋能高校思政工作的风险研究，一些研究指出可能存在数据隐私、算法偏见等风险，但对于风险的全面评估和应对机制的研究还不够完善。

在路径研究上，现有的研究提出了一些应用的方向，如利用AI开展思政课程的辅助教学、思政教育资源的智能推荐等，但缺乏系统性的构建和可行性的深入论证。引用自网络有哪些信誉好的足球投注网站结果及相关领域的一般观察。

(二)选题意义

有助于提升高校思政工作的实效性：AI新技术能够根据学生的不同特点提供个性化的思政教育内容和方式，更好地满足学生的需求，提高思政教育的效果。

推动高校思政工作的创新发展：为高校思政工作引入新的理念、技术和方法，打破传统工作模式的局限，探索出适应时代发展需求的思政工作新模式。

增强高校思政工作的前瞻性：通过对AI新技术在思政工作中应用的研究，提前预判可能出现的风险并制定应对策略，使高校思政工作能够在新技术浪潮中保持先进性和引领性。

(三)研究价值

理论价值：丰富高校思想政治教育的理论体系，为AI技术与思政教育的深度融合提供理论依据，探索两者融合的内在机理。

实践价值：为高校实际开展思政工作提供可操作的路径和方法，帮助高校有效应对AI技术带来的风险，保障思政工作的顺利开展，提高高校人才培养的质量。

二、研究目标、研究对象、研究内容

(一)研究目标

揭示机理：深入探究AI新技术赋能高校思想政治工作的内在机理，包括AI技术如何影响思政工作的各个环节，以及如何与思政教育的目标、内容、方法等要素相互作用。

识别风险：全面识别AI新技术在高校思政工作应用过程中可能产生的风险，如技术风险(算法漏洞、数据安全等)、伦理风险(价值观引导偏差等)、教育风险(教育公平性受损等)。

构建路径：构建一套科学合理、切实可行的AI新技术赋能高校思政工作的路径，涵盖技术应用、师资培训、制度保障等多个方面。

(二)研究对象

高校思政工作者：了解他们对AI新技术的认知、态度和应用能力，研究如何提升他们在AI环境下开展思政工作的水平。

高校学生：分析学生在接受AI赋能的思政教育过程中的学习体验、思想变化等，为优化思政教育提供依据。

AI技术在高校思政工作中的应用场景：包括课堂教学、课外辅导、校园文化建设等场景中的AI技术应用情况。

(三)研究内容机理研究

AI新技术与高校思政工作的教育理念融合研究，分析AI技术的价值观如何与高校思政教育的价值观相契合。

AI新技术对思政工作内容传播、接收和内化机制的影响研究，如智能推送对学生接受思政知识的影响。

AI新技术在思政工作方法创新中的作用机制研究，例如AI辅助教学方法对教学效果提升的机制。

风险研究

AI新技术的数据安全风险对高校思政工作的影响研究，如学生隐私数据泄露可能对思政工作造成的损害。

算法偏见在高校思政教育资源推荐中的风险研究，考察可能导致的价值观误导等问题。

AI技术过度依赖对思政工作者主体地位的影响及风险研究，分析是否会削弱思政工作者的主导作用。

路径研究

基于AI新技术的高校思政课程教学模式创新路径研究，如构建智能教学模式。

AI新技术在高校课外思政活动中的应用路径研究，像利用AI开展个性化的课外辅导或社会实践活动。

高校思政工作中AI新技术应用的管理与保障路径研究，包括技术管理、人员培训、制度建设等方面。

三、研究思路、研究方法、创新之处

(一)研究思路

首先，对AI新技术和高校思想政治工作的相关概念、理论基础进行梳理，为后续研究奠定坚实的理论根基。

其次，通过实证调查研究，收集高校思政工作者和学生对AI技术应用的看法、体验等数据，了解现状和存在的问题。

然后，运用系统分析方法，深入分析AI新技术赋能高校思政工作的机理、风险等内容。

最后，综合以上研究成果，构建科学合理的AI新技术赋能高校思政工作的路径，并进行可行性和有效性验证。

(二)研究方法

文献研究法：搜集国内外关于AI技术、高校思想政治工作等方面的文献资料，了解研究现状，借鉴已有研究成果，为课题研究提供理论支持。

调查研究法：设计问卷和访谈提纲，对高校思政工作者和学生进行问卷调查和访谈，获取第一手资料，掌握AI新技术在高校思政工作中的实际应用情况和需求