思政课遇上AI,会擦出什么火花?——权威论文拆解·通俗精读版论文题目：数智时代思想政治教育多模态叙事：样态、隐忧及实践进路作者：于祥成（合肥工业大学党委书记，博士生导师）；刘茵（合肥工业大学马克思主义学院）来源：《思想教育研究》2026年第6期核心关键词：数智时代 思想政治教育 多模态叙事 AI+教育 主流价值01这篇论文要解决什么问题？原文核心观点数智技术的深度赋能，推动思想政治教育叙事范式向多模态转型。但实践中也面临叙事权力流散、价值消解与效果阻滞等现实隐忧。当前虚拟红色场馆、互动理论微课等创新形式已初具规模，但从整体实践来看，仍囿于“形式创新有余、思想阐释不足”的窠臼。通俗解读先搞清楚一个概念：什么是“多模态叙事”？简单说，就是把文字、图像、声音、视频、动画、VR虚拟场景等多种“信息载体”融合在一起讲故事。比如戴上VR眼镜“走”一遍长征路，用AI生成历史影像来讲红船精神，这些都属于多模态叙事。这篇论文讨论的核心问题是：好的一面，AI技术让思政课变得更生动、更有沉浸感了。但问题也来了——技术用不好，反而可能让思政课“形式大于内容”，看着热热闹闹，其实核心思想没传递过去。整篇论文分三大块：先讲技术带来了哪些新变化，再讲引发了哪些新问题，最后讲该怎么解决。一条线下来，逻辑很清晰。02新技术带来了哪些变化？论文概括了三个核心变化。讲故事的人变了原文核心观点数智时代思想政治教育多模态叙事主体，呈现为技术逻辑与价值诉求共生、主体间共生互动、角色共生转化的三重特征，彰显出多元共生的整体特质。通俗解读以前上思政课，主体很清楚——老师台上讲，学生下面听，边界分明。现在不一样了。首先，AI成了“编外助教”。老师把握价值方向，AI帮忙生成素材、优化呈现效果，人机协同干活。老师不能只会上课，还得会驾驭智能工具；如果老师自己跟不上，就可能被技术牵着鼻子走，所以提升“数智素养”很关键。其次，师生之间靠“数据流”实时互动。学生的表情变化、在哪段内容停留更久，这些数据能反馈给老师，帮助判断哪里讲得不够透彻、哪里需要调整节奏。再者，角色可以互换了。学生不只是听众，也可以拿起AI工具自己创作红色短视频，变成“讲故事的人”。老师也不只是讲课者，也可以变成利用算法精准推送学习内容的分发者。一句话总结：讲故事的人，从“老师一个人”变成了“人+AI+学生”的共同体。讲故事的框架变了原文核心观点传统思想政治教育叙事结构多呈现刚性线性时序与预设逻辑闭环。数智技术推动叙事结构实现系统性转型，形成兼具灵活性、延展性与协同性的动态适变框架。通俗解读传统思政课是“一条线讲到底”——从A到B到C，时间固定、顺序固定、场景固定。数智时代变得“弹性十足”。时间上，不再一刀切。讲到抽象难懂的哲学原理时，叙事节奏自动放慢，弹出图文补充说明；讲到能激发情感的红色故事时，适当拉长音画呈现，让情感充分渲染。可快可慢，跟学生的认知节奏精准匹配。空间上，虚实打通了。用手机摄像头扫描一个红色旧址，屏幕上就会叠加当年的历史影像和原声音频，物理实景和数字内容融为一体。从线下课堂切换到线上云端场馆，学习内容也能无缝衔接，不会断档。逻辑上，各种符号协同发力。讲红船精神，档案图像补充历史细节，背景音乐渲染氛围，理论文字阐明核心内涵，三种模态各司其职又互相配合，形成层次丰富的叙事脉络。一句话总结：叙事从“固定剧本”变成了“动态沙盘”，能根据学习者的反应随时调整。讲故事的手段变了原文核心观点通过隐喻映射实现理论具象化、感官浸润构建沉浸式场域、具身交互推动价值内化，破解思想政治教育传统叙事“理深难懂、情淡难融”的困境。通俗解读这是最关键的变化——把抽象理论变成可以“看见、听见、感受到”的东西。先说“隐喻映射”。通俗讲就是用具体事物来比喻抽象概念。比如讲“艰苦奋斗精神”，用呼啸的风雪声、陡峭的雪山画面，构建一个极端艰苦环境的视听场景，把不屈不挠的精神“外化”成学习者能亲身感受的体验。本质上是给抽象概念找个“感官替身”，让它变得可视可感。再说“感官浸润”。不只是看和听，而是多感官同时调动。环幕投影加立体声场，让学习者仿佛置身历史现场，外部干扰被有效屏蔽，进入深度专注状态。系统还能实时捕捉学习者的微表情和行为轨迹，动态调整呈现方式，让沉浸体验一直保持最佳状态。最后是“具身交互”。强调身体参与，不只是用眼看、用耳听。在虚拟场景中，学习者的动作、语音可以延伸为数字替身，推动剧情发展。比如在虚拟道德困境中做出价值抉择，每一次选择都是对主流价值的亲身体验和信念淬炼，推动从“知道”到“相信”再到“愿意去做”的层级跃升。一句话总结：从“听道理”升级为“体验道理”，让理论看得见、摸得着、参与得进去。03新技术引发了哪些问题？技术是把双刃剑。论文指出了三大隐忧。话语权分散：谁说了算？原文核心观点数智技术持续下沉，思想政治教育多模态叙事空间逐渐演变为多元主体话语权博弈的场域。权威叙事主体若因素养匮乏、话语权分化、资本渗透而陷入被动，极易导致叙事权力流散，弱化主流价值引领效能。通俗解读这个问题很现实：当人人都能用AI做内容的时候，权威声音会不会被淹没？第一，素养跟不上会导致主导权旁落。多模态叙事对老师提出双重挑战——既要有深厚的理论功底，又要能用好 多模态工具。如果能力跟不上，就容易“照搬模板”，把内容创作的主导权拱手让给技术平台，这本质上是“自己放弃方向盘”。第二，技术门槛降低分散了阐释权。以前做视频是专业活，现在用AI一键生成。任何人都能创作“思政相关”的内容，权威声音被淹没在众声喧哗中，主流价值可能在各种随意解读中被弱化，共识更难凝聚。第三，商业平台存在隐性风险。思政内容发在商业平台上，平台追逐流量，可能把严肃的理论叙事裹上娱乐化包装，消解政治严肃性。更深层的问题在于，学习者深层感知数据掌握在商业平台手里，一旦管理不善，不仅是隐私泄露的问题，更可能形成意识形态渗透的“数字缝隙”。一句话总结：技术让“人人都有麦克风”，但如果权威主体跟不上，主流声音就会被稀释和干扰。内容被曲解：意思传歪了？原文核心观点受技术局限、外部干预等多重因素影响，思想政治教育多模态叙事在内容建构过程中易出现偏差，引发主流价值意义失真，导致叙事价值消解。通俗解读这是最值得警惕的问题：把理论“翻译”成图像视频的过程中，核心意思可能被扭曲。首先是“模态错译”。抽象理论和直观符号之间存在天然的“翻译鸿沟”。比如把《矛盾论》中“对立统一”哲学范畴简化成两个球碰撞的动画演示，视觉上直观了，但辩证思维的深刻内涵被消解了，哲学深度被浅层感官体验遮蔽了。其次是“时空失序”。多模态叙事允许时间线自由跳转、空间随意切换，但如果缺乏整体设计，完整的历史逻辑会被割裂成孤立的碎片。比如党史题材中只展示“战火纷飞的革命年代”和“霓虹闪烁的现代都市”两个场景，中间艰苦奋斗的漫长历程被省略了，历史因果链条断裂，甚至可能诱发隐性的历史虚无主义倾向。最后是AI的“隐性偏见”。多模态大模型在预训练阶段吸收了海量数据，这些数据里可能内嵌着西方价值立场。当处理抽象思政理论时，模型可能生成“看上去正确、实际上有偏差”的内容。比如受西方语料影响较深的模型，在生成党史英雄人物影像时，可能不自觉套用个人英雄主义叙事模板，甚至生成篡改关键历史细节的虚假影像，扭曲主流叙事的本来意涵。一句话总结：理论“转译”有损耗，AI还可能有偏见，思政内容一旦被带偏，方向性问题是致命的。学生没听进去：效果打了折扣？原文核心观点多模态技术的固有局限或不当应用，极易引发技术僭越，从认知、思维、实践等维度阻碍主流价值内化，消解思想政治教育多模态叙事育人实效。通俗解读形式上很炫酷，但学生可能“看了个热闹，什么都没记住”。问题一，感官过载。多模态符号如果缺乏协同设计、无序堆叠，密集的声光刺激瞬间挤占认知资源，学生的注意力被“感官奇观”吸引，反而没精力去理解理论内涵。大脑能同时处理的信息是有限的，一旦超负荷，就会触发心理防御，产生学习疲劳。问题二，算法迎合思维惰性。人脑天然偏好省力，不爱高强度的理性推演。而算法为了追求用户停留时长，往往过度迎合这种生理惰性，总推送轻松直观的内容。学生长期接受浅表化投喂，习惯了用情绪直觉替代深度思辨，理论抽象能力和批判思维能力慢慢退化，主流价值难以实现深层内化。问题三，虚拟和现实有落差。VR里的沉浸体验再真实，也跟复杂的现实世界存在天然隔阂。虚拟场景中做道德判断往往路径清晰、反馈即时，但现实中践行价值观要应对复杂情境、承担延迟代价。如果在虚拟体验中激发的感动回归现实后迅速消退，没有有效的实践衔接，“知行合一”的目标就难以达成。一句话总结：技术用过头会喧宾夺主，感官刺激只是手段，推动思想认同和行为转化才是目的。04怎么解决这些问题？论文从三个维度给出了对策。把“方向盘”握紧：强化主流价值引领原文核心观点肩负国家主流意识形态传播使命的权威叙事主体，必须主动作为、精准发力，着力强化叙事话语主导权、议题阐释权与平台掌控权，筑牢意识形态安全防线。通俗解读核心思路很明确：技术再先进，方向盘必须在人手里。首先，队伍要跟上。全面提升思政教育工作者的“数智素养”，既要懂理论，又要能驾驭AI工具。不能做技术的“甩手掌柜”，把内容创作主导权完全交给机器。同时加快建设复合型人才队伍，引进和培养既有坚定政治信仰、又有扎实数智能力的人才，实现技术应用与价值引领的有机统一。其次，治理要全链条。源头端，主动开放权威规范的多模态资源库和便捷创作工具，引导公众创作自觉契合思政主基调，把民间分散的创作力量纳入主流话语体系。末端端，依托情感计算、语义分析等技术实时监测内容传播中的价值偏移迹象，一旦发现语义失真或意识形态争议，权威主体及时发声、澄清误区。最后，平台要管住。一方面推进自主可控的思政垂直多模态平台建设，把主流价值的导向原则前置嵌入算法推荐的底层规则，确保平台从基因里就服务于立德树人。另一方面强化对商业平台的监管，规范多模态叙事数据全流程流转，建立错误内容动态监测处置机制，打破算法黑箱，防范资本逐利逻辑侵蚀育人方向。一句话总结：培养一批“理论过硬又会用AI”的思政队伍，同时把平台建好管好。把“翻译”做精准：优化内容精准供给原文核心观点必须破解模态错译、时空失序、隐性干预等内容建构难题，通过优化模态转译、规范表意结构、源头防范隐性偏见，实现技术赋能与价值校准统一，精准传递理论内核。通俗解读核心原则：技术的“翻译”必须精准，不能牺牲理论深度换取视觉效果。首先，制定转译标准。不是所有理论都适合用动画表现。史实、基础概念等确定性内容可以用直观具象模态呈现；但蕴含辩证思维的哲学理论要划定严格转译边界，守住理论精髓和价值立场，不能为了追求观感而牺牲思想深度。同时搭建高质量的多模态资源库，用语义对齐技术整合红色育人素材，从源头保障理论向多模态符号精准转化。其次，规范叙事结构。无论多模态符号怎么自由组合跳转，始终要有一条清晰的理论主线贯穿，全部内容围绕统一主题展开，保证逻辑连贯、价值聚焦。碎片化的学习单元要内置理论脉络标识，通过时间轴、视觉提示等方式标明案例与整体理论的关系，学生即使零散接触素材也能把握完整逻辑。最后，防范AI偏见。用权威教材、经典理论和规范红色史料作为AI的核心训练素材，清洗剔除带有西方偏见和历史虚无主义的底层语料，从源头减少模型生成偏差内容的风险。涉及党史重大事件、马克思主义核心概念等关键议题，必须建立“智能筛查+人工复审”的复合审查机制，确保多模态内容政治正确、史实准确。一句话总结：技术和内容的关系是“服务”不是“替代”，理论内核始终是灵魂。让学生真信真行：畅通全过程传导链条原文核心观点将主流价值从感官触达转化为深度认同、最终落实现实践行，是多模态叙事育人成效的核心评判标准。需要统筹模态配比、消解浅层认知、打通虚实育人链路，构建“触达—认同—践行”完整传导闭环。通俗解读终极目标：不能止步于“看着热闹”，要打通“知道→相信→做到”的完整链条。第一步，科学搭配各种表现手段。坚持“互补精简”原则，所有声光影像都服务于理论阐释，摒弃无意义特效堆砌，避免感官过载造成认知排斥。在坚守价值底线的前提下，可以让学生自主调整叙事节奏和信息密度，缓解高强度视听刺激带来的心理抵触。第二步，重塑算法逻辑来促进深度思考。改变“感官优先”的分发惯性，当系统识别到用户长期只浏览浅层内容时，主动推送理论文本、思辨问答等需要深度阅读的内容，增加理性思考的停顿点和反思空间。构建从感性到理性的递进叙事模式，多模态视听作为情感导入的引子，后面衔接理论推演和观点辨析环节，实现从情感共鸣到理性认同的完整升级。第三步，打通虚拟和现实的壁垒。多模态叙事创设的虚拟情境要立足现实问题，围绕社会热点和青年真实思想困惑来构建，避免脱离实际的技术造景，真正激发青年的时代担当。虚拟叙事结束后要有实践衔接，比如衔接社会调研、志愿服务等线下活动，建立线上学习表现与线下实践相结合的综合评价机制，推动学习者从“叙事观看者”转变为“价值践行者”，真正实现知、情、意、行的统一。一句话总结：技术是桥梁，最终目标是让学生从“知道”到“相信”再到“做到”。05总结：这篇论文告诉我们什么？整篇论文的核心逻辑可以用一条线索串起来：数智技术给思政教育带来了巨大变革——叙事主体从“老师一人讲”变成了多元共同体，叙事框架从“固定线性的”变成了“弹性动态的”，叙事手段从“单一讲授”升级为“多感官沉浸体验”。但技术介入也引发了三个层面的问题：在权力层面，话语权可能被分散和稀释；在内容层面，理论核心意涵可能在跨模态转译中被损耗甚至扭曲；在效果层面，感官刺激可能僭越深度思考，阻碍价值真正内化。应对之道也对应三个维度：把价值引领的方向盘牢牢握在手里，把内容转译的标准和流程做扎实做精准，把从“知”到“行”的完整传导链条打通打顺。核心观点一句话：数智技术让思政课更生动、更有沉浸感，但如果技术凌驾于内容之上，就会出现“形式大于内容”“价值被稀释”等问题。正确的态度是——让技术服务于价值传递，守正创新，技术为用、育人为本。📖金句卡片·收藏版形式创新有余、思想阐释不足——这是当前思政多模态叙事的核心困境从“听道理”升级为“体验道理”，让理论看得见、摸得着、参与得进去技术让“人人都有麦克风”，但主流声音不能被稀释理论“转译”有损耗，AI还可能有偏见，思政内容须警惕被带偏技术用过头会喧宾夺主，感官刺激只是手段，思想认同才是目的技术为用，育人为本——主流价值始终是灵魂💬互动话题你觉得AI会让思政课变得更有趣，还是会冲淡它的严肃性？欢迎在评论区聊聊你的看法~
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