思想政治教育是一项关涉人的思想行为形成变化规律的教育活动，也是一门具有中国特色的社会科学，在立德树人中发挥着十分重要的作用。然而，受技术手段的限制以及学科发展条件的制约，思想政治教育的学科性和科学性至今仍然受到学界的质疑。近年来，随着人工智能技术的发展，思想政治教育的可计算性、可测量性、可预测性成为可能。人工智能嵌入思想政治教育使得思想政治教育范式发生了变革，一种思想政治教育新形式——智能思想政治教育出现了。究竟何谓智能思想政治教育？相对于传统思想政治教育，智能思想政治教育有何特点？支撑其发展的理论基础如何？这是智能思想政治教育发展和建构中的题中应有之义，也是智能思想政治教育科学化必须面对的问题。

作为技术的人工智能一词，最早是在1956年达茅斯会议上被提出，本意是指“拥有模拟能够被精确描述的学习特征或智能特征的能力的机器”^[1]。经过60多年的应用和发展，人工智能正从最初的计算智能、认知智能向决策智能发展，尽管还面临着数据、语义鸿沟等的制约，但人工智能正日益深入人们的学习、生活和工作中，重塑人们的思维方式、生活方式和教育方式。

作为党和国家各项工作“生命线”的思想政治教育如何适应智能技术的发展，不仅是思想政治教育自身信息化、智能化发展的客观要求，而且是其增强时代感和吸引力的题中应有之义。习近平总书记^[2]在全国高校思想政治工作会议上明确指出：“要运用新媒体新技术使工作活起来，推动思想政治工作传统优势同信息技术高度融合，增强时代感和吸引力。”智能思想政治教育是思想政治教育与大数据技术、智能技术融合的产物，是大数据、人工智能、虚拟仿真技术等嵌入思想政治教育领域并实现跨学科、跨领域融合的现象性存在。由此我们认为，所谓智能思想政治教育，就是通过智能技术嵌入思想政治教育全过程，使思想政治教育成为可测量、可计算、可预测的系统，进而实现思想政治教育的科学化、智能化的社会实践活动。

智能思想政治教育包含以下几层含义。第一，智能思想政治教育是智能技术与思想政治教育融合的产物。一方面，借助人工智能的数据挖掘技术、算法技术、大数据技术，可以测量、计算思想政治教育者、受教育者、教育环境等信息，使得思想政治教育中人的思想、情感、行为和活动场景等过去难以用数字计量的因素实现数据化。思想政治教育一旦有了数据的支持，就可以为其实证化奠定基础。另一方面，经过计算后的思想政治教育各要素，在实现思想政治教育的科学决策、精准施教和精确化评估方面发挥着十分重要的作用。第二，智能思想政治教育是思想政治教育智能化、科学化的产物。要增强思想政治教育的科学化、实证化效能，就必须以数据为支撑并以智能为基础。因为智能技术的进步可以精准测量教育者与受教育者的信息，也能够满足思想政治教育数据化的要求。思想政治教育要活起来并具有吸引力，也必须适应新技术特别是智能技术的发展。第三，智能思想政治教育是可测量、可计算、可预测的培养人的思想品德的社会实践活动。如果说传统思想政治教育是经验性和预估性的教育活动，那么，在人工智能时代，思想政治教育系统中每一个要素、环节、过程和效果都可以实现数据的支持。借助数据不仅可以发现教育的症结，找到规律，而且可以预测未来，使思想政治教育成为可计算、可测量、可预测的教育。第四，智能思想政治教育是一种个性化的教育实践活动。借助智能技术的算法推送、深度学习、人机交互等手段，思想政治教育既可以在场进行，也可以在线进行；既可以通过班级授课开展教育，也可以用人机交互方式进行。此外，算法分析和信息推送也可以有针对性地满足个体的个性化教育，真正达到因材施教的效果。

作为思想政治教育新形态的智能思想政治教育，除了具有传统思想政治教育固有的政治性、教育性、实践性等特征外，还具有反映智能技术特点的新特征。

数据化是人工智能技术的重要特征。教育主体的数据化是指作为思想政治教育的教育者主体和受教育者主体的生物特质、社会特征等是可以用数据来测量和计算的，其思想、情感、行为等表征思想政治教育的信息是可以被量化的。这种基于数据化境遇下的教育者主体与受教育者主体的信息以量化形式出现，既可以表征教育主体作为自然人的共同性，也可以反映教育主体作为社会人的差异性，这些表征和反映成了思想政治教育个性化教育、因材施教的前提和基础。

教育决策是教育活动展开和教育目的达成的关键。科学的教育决策不仅是思想政治教育顺利展开的前提，也是实现教育目标的根本。思想政治教育决策是教育者根据教育要素的相关信息数据，进行分析、综合判断的过程，是教育者对教育诸要素系统协调、科学计划和逻辑思路的展开。传统思想政治教育中，由于受主客观条件的限制，教育决策的信息来源多是教育者主体经验的认知和预估性判断，其科学性是受限的。智能思想政治教育中，诸要素皆可量化和测量，教育者在进行教学决策时，可以根据智能识别和算法推送就受教育者的全景式信息数据进行全方位、多角度的分析、综合和判断，并综合考虑教育内容、教育环境以及教育方法等进而实现思想政治教育诸要素的有机协同，将使思想政治教育实践更具科学性和针对性。

思想政治教育过程是教育者根据教育目标通过特定的教育手段对受教育者施以思想政治教育的活动，是受教育者知、情、信、意、行的相互作用的过程。教育过程是思想政治教育的中间环节。传统思想政治教育由于受整齐化的班级授课制教育模式的影响，因此，教育过程多是大水漫灌式的展开，教育者在整个思想政治教育过程中处于主导和主动的地位，受教育者处于被动接受的位置，而且多以物化的形式存在，学界称之为填鸭的对象、被动的受体。智能思想政治教育的出现使得教育者不仅能够精准把握受教育者的信息数据，而且可以通过智能系统识别追踪受教育者的表情状态、行为反应、行动趋向，为精准化、分众式、差异性教育提供依据。与此同时，智能技术的发展，也极大地提升了受教育者的主体地位，传统意义上教育者知识权威的化身被打破，而信息收集、交互学习、深度学习方式等为受教育者的自主学习提供了捷径，教育过程精准化、效果体验化都可以通过人工智能技术实现，进一步推动了思想政治教育过程精准化发展。

智能思想政治教育是传统思想政治教育在智能时代数据化、智能化的结果，是思想政治教育发展的新范式。如同思想政治教育本身的理论建构一样，智能思想政治教育既要遵循传统思想政治教育的理论架构，也要反映人工智能技术的理论旨意，是思想政治教育基本理论与人工智能理论共同作用的新的理论样态。

人工智能是指为了完成人所规定的任务，由人工设计并通过人工设计的算法装置提供的数据，形成自主认知、自动感知和决策能力的技术系统。大数据、深度学习和强算力是人工智能的三大技术力量。大数据是一种待挖掘的数字资源；深度学习是在对数据资源加工分析基础上的渐进性总结；强算力是对数据资源的计算、分析、综合、预测的力量。人工智能借助智能识别系统进行数据的全方位、多领域挖掘，同时借助强算力的分析、综合和预测为深度学习提供了平台系统。理论上讲，智能识别系统挖掘的数据规模越大，类型越丰富，强算力就越精准，深度学习就越有力度。诚然，思想政治教育是培养人的思想品德、政治立场和价值取向的一种有目的、有计划、有组织的社会实践性活动，之所以嵌入人工智能技术，是因为人工智能技术可以协助教育者精准计算、测量受教育者的信息，探究思想政治教育规律，最终实现育人目标。在思想政治教育规律认知上，刘建军^[3]提出要研究五个方面的规律，即“思想政治教育产生和发展规律、思想政治教育过程运行规律、社会意识形态形成发展的规律、个体思想品德形成发展的规律、有效开展思想政治教育规律”。但是，在思想政治具体实践中，思想政治教育规律往往会受到多种要素影响。其中，最基本的要素是作为教育者、受教育者人的要素。其实，人工智能的主要功能就在于智能获取数据并进行数据分析。在人工智能作用下，人们在生活、学习和交流交往活动中的思想、情感、行为状态都会以图像、声音、文字和视频等方式表现出来，这些在传统社会中是无法批量获得的。然而，在智能社会，大数据、人工智能的图像识别、文本识别、音像识别、智能感知、语言处理等技术手段都可以使其以数字化、模块化的途径呈现。也就是说，在传统社会条件下个体的生物性特征、社会特征难以被量化，但是在人工智能条件下便成为可能。作为思想政治教育主体要素的教育者和受教育者的思想、行为和表情等特征在人工智能作用下皆可被量化，由此，思想政治教育系统也就成了可计算的系统，思想政治教育主体人的可计算、可量化的呈现和发展，便为思想政治教育科学化、实证化、个性化提供了机会和可能。

“思想政治教育发展的实质是追求实效”^[4]，发展的动因在于思想政治教育系统内诸要素之间的矛盾运动。由于思想政治教育本身的复杂性，在传统思想政治教育中，受技术条件的局限，各要素间的有机构成、协同作用多是来自教育者的主观判断、感知和经验，这样系统内各要素间由于信息的不对称、不同步，致使思想政治教育实效性不明显，也很难准确发现思想政治教育的内在规律。智能思想政治教育的出现与应用，让我们可以凭借大数据、人工智能、图像识别、深度学习、算力算法、模式识别等技术从人的海量的思想、情感、行为中发现相关性，依据相关性建构成数据模型；同时也可以利用大数据和人工智能技术的文本分析、情感分析、复杂网络分析、系统行动力分析等工具，对思想政治教育内容、教育载体以及教育对象的情感、情绪、思想、行为等进行数据分析，找到这些要素之间的复杂网络关系，厘清思想政治教育系统内的主体机制、动力机制、过程机制，进而把握思想政治教育规律。当然，在人工智能协同思想政治教育系统诸要素的复杂关系时，在厘清思想政治教育系统内的机制运行、把握思想政治教育规律实现其有效性的同时，思想政治教育对于人工智能技术有着明确的价值导向。同样，作为技术的人工智能并非只是以技术形态服务于思想政治教育的，而是会间接反映和体现技术背后人的价值、意识形态间的张力问题。从这个意义上来看，人工智能技术在服务于思想政治教育探究其规律实现其效能的过程中，实际上是技术背后人的力量在发挥作用。为了充分发挥人工智能技术的数据挖掘、智能识别、算力算法和智能数据模型建构作用，就必须协调和规范技术持有者、操纵者。思想政治教育是立德树人的工作，具有明确的政治引领、思想引导、价值教育和行为规范作用。同样，为了更好地发挥人工智对思想政治教育的赋能作用，在智能系统存储信息、运行设备和发挥功能前，势必要进行预设和处理，将反映思想政治教育的价值、意识形态等观念层面的信息渗透或体现在智能系统中，在智能系统运行中使得那些体现人类善恶、真假、美丑的价值和行为有所区分，同时也需要将内含价值观层面的主流意识形态融入智能系统的认知结构中，使智能技术在思想政治教育的导向和规约下发挥其应有的作用。

实现人工智能技术与思想政治教育深度融合的关键在于找准二者的契合点。人工智能是科技网络化、信息化、系统化和智能化综合协同和创新的结晶；思想政治教育是自人类社会出现后就有的实践活动，具有鲜明的历史性、传承性、导向性和相对稳定性。

首先，人工智能技术与思想政治教育的契合表现为目标方向上双向并进的逻辑指向。中国思想政治教育的目标和方向是培养社会主义合格的建设者和可靠的接班人，立德树人是其根本指向。然而，由于受技术条件的制约，传统思想政治教育多是基于教育者的经验判断，并且在日常的观察中进行的。教育对象的认知反映、品行状况如何，判断的原则和标准往往以考试分数加以确定。事实上，考试分数未必能够全面、客观、公正地反映出特定教育对象的实际思想和行为。那种企图通过一纸试卷反映受教育者的思想行为不仅不全面，而且不科学。人工智能技术的图像识别、智能追踪、算法偏好等技术优势，恰好弥合了传统思想政治教育对象信息缺位和定位不清的缺陷，实现了思想政治教育与人工智能目标方向上的双向并进。当然，人工智能等技术也不是脱离现实凭空产生的，而是植根于技术持有人的价值判断并在现实选择中发展的，其中主流意识形态和推动社会发展的正向价值判断在人工智能发展中发挥着“方向盘”的作用。蒲红果^[5]认为，“每一种技术架构，每一行代码，每一个界面，都代表着选择，都意味着判断，都承载着价值”。这样看来，思想政治教育目标方向与人工智能技术的“方向盘”定位使二者找到了契合的交汇点。思想政治教育要全面真实地反映立德树人的价值导向，就需要借助人工智能的智能化、数字化优势来实现教育要素的精准确认；同样，人工智能技术优势的充分彰显也需要思想政治教育的方向定位。思想政治教育的方向优势与人工智能的精确化优势功能互补、目标趋同，使得二者深度融合不仅可能，而且可行。

其次，契合的原则要遵循思想政治教育规律，实现人的教育与教育人的统一，这是教育的一般规律，也是思想政治教育的一般规律。在人的教育与教育人的统一关系中，人不仅是教育的主体，也是教育的客体，还是教育的目的。人即教育是教育发展的永恒主题，也是教育运行、评价、反映教育规律的前提和基础。作为技术的人工智能也是有规律可循的。人工智能技术规律是人的发展规律在技术领域的体现，失去了人的发展规律的认识和反映，技术也便失去了价值和优势。换言之，人工智能之所以取得智能化的技术优势，是因为技术背后人的智慧和创造能力的体现。没有人的创新性智慧和创造性想象能力，就不可能有今天的人工智能。从这个意义上讲，人工智能技术发展规律正是人的发展规律在智能技术领域的投射。然而，作为技术的人工智能与其他技术一样，具有“双刃剑”的特性，它既可以造福人类，也可能对人类造成威胁，甚至是危害。为了充分彰显技术服于人类社会的优势，规避其风险，重视并关注技术背后的人的主体意识和责任意识成为人工智能发展的必然选择和题中应有之义。进而言之，人即技术既是人工智能技术发展的目的，也是其最终归宿；失去了人的作用，技术便没有意义。由此可知，思想政治教育与人工智能在思想政治教育规律方面找到了契合点，即在遵循思想政治教育规律上有了趋同，产生了共鸣。

最后，在契合路径上以信息技术的充分应用为指引。思想政治教育是时效性极强的教育实践活动，思想政治工作要取得实效并发挥立德树人的作用，就必须适应时代的变化，实现传统思想政治教育优势与新技术的有效结合，做到“因事而化，因时而进，因势而新”^[2]。周良发^[6]认为：“新一代人工智能技术使得数据开始‘懂得人心’，能够智能地为思想政治理论课教师和学生匹配需求，助推思想政治教育进入智能化阶段。”当然，人工智能就其本质而言，是以信息技术为内在指引的新型技术，“其核心是通过模拟人脑复杂的层次化认知结构，使机器自动挖掘出隐藏在数据中的复杂模式和规律”^[7]。人工智能应用于思想政治教育，其内在逻辑就在于借助数据挖掘和算法算力，以快速、精确的方式对思想政治教育诸要素进行数字化、可视化、自动化和智能化的分析，通过测量和预测使思想政治教育思维范式、教育方法、育人模式、质量评价等实现深层次的变革，进而形成基于大数据、算法算力和深度学习分析下的思想政治教育智能发展新生态，创造人机教育协作的契合点，使传统思想政治教育走向智能思想政治教育。

智能思想政治教育在实践中的尝试和运用，预示着思想政治教育学科范式将由经验范式向智能范式转变，从而使思想政治教育学科由经验性研究走向实证性研究，由纯学理性研究走向理性与感性相结合的研究，由定性研究向定性与定量相结合的研究，使思想政治教育成为可测量、可计算、可预测的教育活动。

经验性研究是指研究者通过长期学习、观察、体验某一学科现象、问题，揭示其规律的研究方法。经验判断是经验性研究的主要技术路线。在实证性研究方法产生之前，经验性研究成为常用的研究方法。思想政治教育属于人文社会科学。由于人的主体性、多变性以及人的思想、情感、心理、行为等参数很难用科学的数据刻画，自然人的思想政治教育活动也难以用科学手段加以确定。因此，思想政治教育的科学性以及学科自身的科学性常常被质疑。马克思指出：“一种科学只有成功地运用数学时，才算达到了真正完善的地步。”^[8]换言之，如果一门学科不能进行测量或者获得相应的技术参数，人们对其认识就只能停留在感性认识阶段，处于感性认识阶段的学科其科学性不免会受到质疑。思想政治教育学科要想增强其科学性，就必须寻求技术的支持，并进行可测量的数据获取。随着大数据、算法、深度学习等人工智能技术的发展和应用，作为思想政治教育主体要素的教育者和受教育者的思想、情感、心理、行为等反映思想政治教育活动主要特征的信息都可以被人工智能技术所识别、分辨、采集和测量。思想政治教育有了数据支撑、现象确认、问题展示和学理支撑，其科学性不仅成为可能，而且会像自然科学、工程科学一样，可以进行实验、实证。

思想政治教育学科是研究人的思想道德行为的学科和对人进行思想行为教育的科学，同时是一门学理性极强的学科。思想政治教育的学理性是支撑思想政治教育学科建构的基石，也是进行思想政治教育理论教育的主要内容。失去了学理性，思想政治教育便失去了理论指南和思想指引。思想政治教育的科学理论和规律实际上来自对思想政治教育要素的深刻把握和独到分析。由于思想政治教育诸要素的多样性、客观性、理论复杂性、教育内容的多重性，传统意义上的思想政治教育学科研究多是质性判断和逻辑推理的结果，在研究性质上重视理论体系的建构，轻视实践和应用的描述。思想政治教育工作常被认为缺少学术性、专业性和可操作性。然而，随着人工智能时代的到来，图像识别、视频声频追踪、数据挖掘和计算等技术兴起，思想政治教育理论和规律不仅可以通过经验判断和逻辑思维加以理性分析和判定，可以通过感知数据或网络云端数据挖掘获得，而且可以通过模拟仿真、情境再现等技术手段进行检验。思想政治教育运行中的文本、情感、语义、行为反应等都可以在人工智能技术的分析和计算中获得感性体验，思想政治教育系统运行及检验都可以在大数据、人工智能等技术的支持下成为一个可计算、可检验的系统。这样，思想政治教育学科范式也不可避免地从传统的纯理论性研究走向理性研究与感性研究相结合的研究范式。

思想政治教育的定性研究也称为质性研究，是经由经验观察、逻辑推理、理性思辨探究思想政治教育理论和规律的研究方法和研究范式。这种研究方法和研究范式是人文科学和哲学社会科学常用的研究方法和研究范式，是建立在已有知识和理论基础上的思维推理结果，对于学科历史发展、理论积淀有着很高的要求。哲学、法学等学科历史较为久远、覆盖面很广、理论储备和理论积淀很深，定性研究成为这些学科研究常用的方法，并在学科发展中发挥着重要作用。思想政治教育事实存在久远，自有人类社会便会有思想教育工作。虽然各个社会形态、各个历史时期的思想政治教育工作目标内容和方法有所差异，但是教育功能和取向有其相似性。就思想政治教育学科本身的发展而言，无论是学科历史、学科影响还是覆盖范围，与哲学、法学等都是无法相比的。作为中国独有学科的思想政治教育不仅存在时间短，而且学理积淀也不够深刻，定性研究很难全面反映思想政治教育学科科学性的全貌。思想政治教育学科要想增强科学性并得到学界承认，就必须做到可感、可计算和可预测。而要实现思想政治教育的可感、可计算和可预测，定量研究是必然的过程和方法。智能思想政治教育就是建立在数据化、模型化、视频化、算法化的基础上的，通过对教育主体思想、情感和行为的计算，对教育环境的模拟仿真、情境呈现或动态播放等，既可以适时追踪思想政治教育的运行状态、运行情景和运行效果，也可以精准判断、预测教育主体的思想、情感、行为。这样，思想政治教育就不再是书斋里的学问，思想政治教育学科也不是抽象的说教科目，而是可感、可见、可预测的学科系统。思想政治教育研究范式也不单纯是定性研究，而且也有获得定量研究的机会和可能，从而实现定量研究与定性研究相结合的范式。

智能思想政治教育是人工智能技术与传统思想政治教育相融合的产物。随着人工智能由弱人工智能向强人工智能的发展，智能思想政治教育的教育场景、教育方法、学习方式是学术界和教育界关注的重点。

马克思指出：“环境的改变和人的活动或自我改变的一致，只能被看作是并合理地理解为革命的实践。”^[9]人工智能嵌入思想政治教育后，将会使思想政治教育环境发生极大的改变。思想政治教育场景也会从现实状态延展到虚拟状态，从而实现现实场景教育向智能场景教育的转变。在这个场景中，既可以实现传统现实场景的现实状态教育，也可以借助互联网、物联网、人工智能、AR、VR等技术创设下的线上线下一体化智能学习的虚拟场景教育，各种类型的课堂智能教育、个性化辅导、深度学习、自我教育都将成为可能。在这个现实状态与虚拟状态叠加的思想政治教育一体化智能平台中，数据共享、信息推送、关键词搜索、可视化分析、精准化计算、智慧推荐等会助力思想政治教育场景实现智能化的革命。

人工智能嵌入思想政治教育后，会使教育者从常规的知识传授和理论宣讲中解放出来，转而协助教育者搜集教育资料、提供受教育者信息、反馈受教育者学习效果、适时跟踪教育动态和发展方向。受教育者个体或群体的知识水平、思想状况、行为倾向、价值取向、整体反映等信息都可以用数据、图形、模块化的形式呈现给教育者，供教育者科学决策，为精准施教、个性化育人、调整教育、效果评估与检查提供帮助。教育者在人工智能技术的辅助下，可以从大量重复而单调的常规性工作中解放出来。教育者在教育运行中也可以通过智能识别、图像识别、声音识别和数据反馈、适时追踪受教育者的思想、行为信息，并有针对性地调整教育方案和教学方式，有针对性地突出教育重点，解决教育难点，打通堵点，进而提高教育工作效率和教育效果。

人工智能运用于思想政治教育实践中，它不仅能以一种技术的形式去改变思想政治教育的场景、决策运行和评估检查等环节功效，而且可以作为一种学习方法为思想政治教育对象提供学习支持。一方面，基于深度学习建构的智能教育平台，人工智能可以适时记录学习者的学习轨迹、学习要点、学习成效、学习时间和学习取向，并通过算力、算法适时推送学习者关注的内容，为学习者提供“适切”的教育内容，增强学习者的学习积极性和主动性。另一方面，在人工智能技术支持下，受教育者的学习能力、心智反映、心理健康、发展性趋势、情感倾向等都可被精准计算和测量，同时可以通过预先创设的思想政治教育内容知识模型构建借助人工智能平台，对受教育者进行智能导向。

智能思想政治教育是传统经验思想政治教育在人工智能时代一种新的学科范式，有助于思想政治教育的信息化、智能化发展，有助于增进思想政治教育的时代感和吸引力。但是，我们也应该看到，智能思想政治教育的前景和发展并不完全由人工智能技术决定，决定智能思想政治教育的效能发挥在于思想政治教育诸要素的有效协调以及在协同中对思想政治教育规律的运用和掌控。相对于思想政治教育要素及规律而言，人工智能技术只是方法和手段。作为一种培养人的实践活动，关注人、重视人、促进人的发展既是思想政治教育的本真追求，也是智能思想政治教育效能得以彰显的应有之义。