摘  要：生成式AI的普及应用为高职院校思政课数字化转型提供了技术支撑，在丰富教学形式、提升教学效率的同时，也衍生出多重伦理风险。作为落实立德树人根本任务的关键课程，高职院校思政课教学中AI的应用兼具教育属性与意识形态属性，必须坚守伦理底线与政治原则。然目前高职院校思政课教师在AI应用中存在意识形态风险、教师主体性消解、数据隐私泄露、价值引领功能弱化等伦理困境，本文从制度保障、主体素养、技术局限、评价导向四方面挖掘深层成因，提出明确伦理底线、提升教师素养、规范全流程应用、健全监督保障的治理路径，为高职院校思政课数字化转型提供实践参考。

关键词：生成式AI；高职院校思政课；教学应用；伦理困境；规范路径

职业教育数字化转型是新时代职业教育高质量发展的核心引擎，要深化数字技术与教育教学深度融合，推动职业教育全流程、全要素数字化升级。生成式AI凭借内容生成、智能交互、学情分析等核心功能，已逐步融入高职院校思政课教师备课、授课、考核等教学过程，成为思政课教学改革的重要工具。然而生成式AI的算法黑箱、内容不可控、数据安全等问题逐步显现，给思政课教学带来前所未有的伦理挑战。

一、生成式AI应用于高职院校思政课的伦理困境

随着生成式AI在高职院校思政课教学中的应用日益广泛，伦理风险逐步凸显，集中体现为四大核心困境。

其一，意识形态风险凸显。思政课建设必须坚持马克思主义指导地位，牢牢掌握意识形态工作领导权。生成式AI的训练数据来源复杂、内容生成具有不确定性，甚至包含错误思潮与隐性意识形态渗透内容。部分高职院校思政课教师在教学时利用AI生成教案、课件、案例时，未进行严格的政治把关与内容审核，直接将其用于课堂教学，极易出现理论解读偏差与案例导向偏差。此外，高职院校思政课普遍要求对接职业场景、融入工匠精神与职业伦理，而生成式AI生成的“职场素养”“职业规划”等内容，易夹带西方功利主义就业导向、自由主义职场观，与社会主义核心价值观所倡导的“劳模精神、劳动精神、工匠精神”存在偏差，容易对高职院校学生的价值判断产生误导，给思政课意识形态安全带来隐性风险。

其二，教师教学主体性逐步消解。教师是思政课教学的第一责任人，是价值引领的核心主体，生成式AI是辅助教学的工具。但部分高职院校思政教师难以洞悉算法背后的推荐数据、技术架构等原理，教学决策在很大程度上由技术逻辑智能化生成。过度依赖这一智能工具，从教案撰写、课件制作到习题设计、课堂互动全流程交由AI完成，存在放弃理论思考、个人教学经验被弱化、沦为AI生成内容的机械传递者的危险，甚至会逐步丧失独立教研、理论阐释与课堂驾驭的核心能力，教学过程失去人文温度与思想深度，思政课个性化育人优势随之消解。

其三，学生数据隐私存在泄露风险。当前，许多AI教学工具都具备学情分析功能，可通过学生的课堂互动、作业提交与答题数据，研判学生的思想动态、学习状态与价值倾向。部分高职院校教师在应用此类工具时，未严格

其四，价值引领功能出现弱化倾向。思政教育本身就是“人性为王”的教育，过多强调技术应用的工具理性而忽视了“以人为本”的教育的价值理性，会导致技术对教育的“越位”,导致生成式AI的工具理性与思政教育的价值理性产生冲突，形成潜在的伦理风险。再加上高职院校的学生普遍更关注就业实用性，生成式AI基于概率逻辑生成的内容会主动迎合 “实用化”需求，侧重讲解就业技巧、职场规则，从而弱化理想信念、家国情怀；同时AI无法结合岗位场景传递工匠精神等情感内核，只能输出概念化表述，导致思政课的核心育人功能随之持续弱化。

二、生成式AI应用于高职院校思政课伦理困境的深层次原因

高职院校思政课教师AI应用的伦理困境并非是由单一因素导致，而是制度保障、主体素养、技术特性与评价导向等多重因素共同作用的结果。

第一，顶层伦理规范供给不足。当前我国已出台《生成式人工智能服务管理暂行办法》等文件，对AI服务的基本伦理要求作出规定，但尚未出台针对高职院校思政课领域AI应用的伦理规范与操作指南。现有规范多为原则性要求，缺乏针对思政课备课、授课与考核等具体教学场景的细化伦理准则，亦未明确教师的伦理责任边界与违规问责机制。高职院校层面也普遍未建立思政课AI应用的伦理审查制度，教师在使用AI开展人机协同备课时，缺乏明确的行为边界与风险防控依据，伦理风险防控无据可依。

第二，教师数字伦理素养不足。高职思政教师的核心能力集中于马克思主义理论与思政教育领域，多数教师对生成式AI的技术原理、算法偏差等问题认知有限，数字伦理素养普遍欠缺。一方面，部分教师对AI内容的意识形态风险与真实性风险缺乏足够警惕，内容审核流于形式；另一方面，多数院校未针对思政教师开展AI伦理专项培训，教师不掌握人机协同备课中的审核流程、风险识别方法与数据合规要求。“重技术赋能、轻伦理风险”的认知偏差直接加剧了各类伦理问题的出现。

第三，生成式AI自身存在技术局限。生成式AI的算法黑箱特性决定了其内容生成过程不透明，训练数据的偏差会直接影响备课素材与理论解读等输出结果，这是技术层面的固有局限。当前主流生成式AI模型的训练数据以通用网络内容为主，针对马克思主义理论、职业教育思政案例与区域红色文化等专业内容的训练不足，导致其在思政备课中的理论解读与案例生成在专业性与准确性上存在天然短板。同时，AI算法不具备政治判断力与价值辨别力，无法主动识别意识形态风险与虚假内容，也不能自主完成学生数据的分级保护——这些都是技术自身的能力边界，不是仅依靠“规范使用”所能完全规避。

第四，教学评价导向存在偏差。在职业教育数字化转型的大背景下，部分高职院校将数字化教学工具应用率纳入思政课教学考核指标，片面追求AI应用的形式与频次，忽视育人实效与伦理规范。这种评价导向倒逼教师为完成考核指标而过度应用AI工具，甚至出现“为了用AI而用AI”的形式主义问题。与此同时，教学考核中对思政课育人成效与价值引领效果的评价权重不足，对AI应用的伦理合规性与内容真实性缺乏考核约束，进一步放大了伦理风险。

三、生成式AI应用于高职院校思政课伦理困境的治理路径

针对现存伦理困境与成因，构建系统完备的伦理规范体系，推动生成式AI在高职院校思政课中的合规、高效应用。

第一，明确伦理底线准则，完善制度规范。教育主管部门应结合思政课的特殊属性，出台高校思政课生成式AI应用伦理指南，明确意识形态安全、教师主体地位与学生权益保护等核心伦理原则，细化备课、授课与考核等全教学场景的应用规范与禁止性条款，划定AI应用的红线。高职院校应结合本校专业特色与学生特点，建立思政课AI应用伦理审查制度，明确教学内容审核、数据安全管理与违规问责等具体规则，将伦理规范纳入思政课教学管理制度体系，确保教师AI应用有章可循、有规可依。

第二，强化专项培训教育，提升教师伦理素养。将数字伦理素养纳入高职院校思政课教师队伍建设体系，作为思政课教师培训的核心内容。一方面向教师讲解生成式AI的技术缺陷、算法偏差等问题，提升教师对意识形态风险、虚假内容与数据泄露风险的识别能力；另一帮助教师明确“哪些环节可以借助AI提效、哪些环节必须由教师独立完成”的能力边界；同时系统讲解AI应用的伦理规范与合规操作流程，明确教师在备课与授课全流程中的主体责任，引导教师理性使用智能工具，主动规避伦理风险。

第三，规范教学全流程应用，压实教师主体责任。明确思政课教学全流程的AI应用规范，压实教师的第一责任人责任。在备课环节，AI仅限用于素材收集、思路拓展与多模态资源整合，所有教案、课件、案例及理论解读等输出成果，均须由教师完成政治把关和审核，严禁直接照搬AI生成内容，坚决防止标准化备课导致脱离专业育人需求。在授课环节，AI仅可承担辅助互动与资料展示功能，教师发挥主导与价值引导作用。在考核评价环节，AI仅可用于客观题批改与数据统计，学生的思想表现与价值判断评价必须由教师独立完成。在学情分析环节，规范数据采集范围，落实学生知情同意原则，对学习数据与思想动态信息进行分级加密保护，明确学生敏感数据的使用边界——课堂表现分析与思想动态追踪等数据仅限用于教学改进，不得用于与育人无关的目的，亦不得向第三方工具开放，严防隐私泄露。

第四，健全监督保障机制，强化伦理风险防控。高职院校应建立思政课AI应用的常态化监督机制，通过教学督导、同行评议与学生反馈等方式，对教师AI应用的伦理合规性进行监督检查。建立伦理风险预警与处置机制，及时纠正过度依赖AI、内容失真与数据滥用等行为，对造成严重不良影响的依规追责。同时，鼓励高职院校与技术企业深度合作，开发适合高职院校思政课教学的专用AI工具。

生成式 AI为高职院校思政课教学改革带来了新的机遇，也对传统育人方式与伦理秩序带来冲击。其核心矛盾在于算法的概率化逻辑与思政课育人要求之间的本质张力，这决定了技术只能作为辅助工具，核心育人环节必须牢牢掌握在教师手中。高职院校思政课的数字化转型，绝不能以牺牲伦理底线与育人方向为代价。只有坚守意识形态安全底线，坚持教师主体地位，以系统的伦理规范约束AI应用行为，才能真正发挥生成式AI的赋能作用，推动高职院校思政课高质量发展。

基金项目：河南省高等教育学会高等教育研究项目2024年《河南教育》（高等教育）专项课题，立项编号NO.HAAHEXJZX2024032。

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