人工智能技术的演进加速了教育传播方式的重构，智能算法、语言生成与多模态感知为破解传播效力困境提供了工具支撑。

在一些高校，思想政治教育话语传播面临传播机制僵化、表达内容脱节与受众接受弱化等多重技术瓶颈，思政话语传播效力受制于传播过程中的技术适配性、内容响应性与媒介智能性不足。传统传播模式依赖静态文本与人工组织表达，难以实现语境识别与用户特征感知，导致话语输出与受众认知结构脱节。

个性化推荐协同优化激发教育共鸣

缺乏个性化内容调度机制，使传播内容在知识层级与情感层级上无法精准匹配学生需求，造成理解偏差与共鸣弱化。媒介系统中智能交互能力不足，无法在多平台分发场景下维持表达一致性与表达效率，进一步降低话语的触达率与信服度，削弱教育目标的实现能力。

人工智能是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的新兴学科。

个性化推荐系统在思政教育中需面向学生思想特征建模、兴趣偏好动态识别与传播内容结构匹配三个层面协同优化，算法核心在于将高维度、非结构化的用户行为与话语文本进行语义嵌入与表示学习。协同过滤算法可捕捉共同行为相似性，在冷启动样本数量不足时具备稳定泛化能力，深度神经网络模型通过多层非线性映射挖掘潜在特征交互关系，增强对隐含价值取向的感知能力。

一些高校教师表示，学生历史阅读、评论偏好、情绪态度等信息可作为行为矩阵输入源，结合注意力机制对多模输入进行权重调节，以提升推荐内容与个体认知结构的耦合程度。输出端部署分场景策略，针对学习系统、社交平台与移动终端实现定向推送，提升话语触达效率。算法训练过程中设定价值引导指标作为目标函数约束，确保传播方向的导向正确性与教育功能稳定性。

语言模型在思政话语生成中面临风格统一、价值表达清晰与语义适配真实场景三类要求，需通过任务微调与语料标注实现模型的定向迁移。基于Transformer架构的预训练模型如T5、ChatGLM、BERT等可在大规模语料预训练后结合思政语料进行再训练，优化生成结果在逻辑性、价值导向与语体风格上的统一表现。系统采用条件控制机制，通过添加话题、语境标签引导生成过程，使得输出内容在引导性、启发性与情感调动方面贴合思政话语表达范式。语义纠偏机制嵌入后处理模块，对生成文本中的立场偏移、话语突兀进行概率筛选与语义重构，避免出现话语偏离教育目标的情况。

场景化教学构建话语传播响应闭环

业内人士认为，沉浸式思政传播场景的构建需依托语音识别、图像生成与虚拟交互三类技术模块协同运行，语音识别部分采用端到端架构处理自然语音输入并同步解析关键词，图像生成模块基于条件扩散模型生成语义对应的视觉符号以辅助文本表达，虚拟人系统集成唇形对齐、表情驱动与语音合成模块，实现可视化人机对话表达。多模态数据融合引入跨模态语义编码器对语音、图像与文本向量进行统一嵌入，以保持传播内容在感知层与语义层的同步性，有效提升学生对思政话语场景化、可感知的理解响应能力。

在一些教师看来，语料资源构建需覆盖政策文本、典型话语、教学材料与用户生成内容四类数据域，设定统一语料结构标签体系，包括主题分类、语体风格、价值导向、受众适配层级等元数据字段。数据处理流程应包括语料去噪、词法标准化、句法结构重构与情感极性标注，增强语义表达的训练稳定性[3]。在语料组织上采用多层级嵌套结构，将知识点语料、典型表述语料与跨模态对齐语料分别设立索引入口，提升模型检索与调用效率。数据库部署支持API接口调用与局部缓存机制，配合AI生成模块进行高频调用负载测试，验证其在实际教学生成任务中的支持能力与响应速度。

教学场景融合以课前预测、课中生成与课后反馈三段闭环为逻辑核心，将人工智能模型嵌入教学管理系统、课堂互动终端与学生反馈平台。课前基于学生学习历史构建话语理解偏好图谱，推送差异化引导内容，课中依托语言生成与语音交互模块实时生成符合教学目标的话语输出，结合学生行为数据触发虚拟引导模块动态调整话语难度与语境适配度。课后利用语义识别技术对学生发言进行立场提取与情感判别，量化其认同深度并动态更新其个体画像参数，构建可学习、可追踪、可干预的话语传播响应闭环。

构建人工智能增强思想政治教育话语传播效力的技术路径体系，识别制约传播效果的算法适配、内容响应与媒介协同问题，提出了基于推荐模型、生成模型与多模态融合的赋能机制，并以语料资源结构优化与教学场景集成实现全流程支撑。研究显示，智能技术具备对思政话语进行表达控制、情境塑造与精准分发的综合能力，可有效提升传播针对性与引导力。后续需聚焦模型价值导向调控与跨模态表达的一致性保障，推动智能话语系统的持续演进。

（本文系湖南科技学院教师，基艳， 2025年度湖南省高校思想政治工作研究项目--《人工智能赋能思想政治教育话语体权》（项目编号：25A47）阶段性成果）