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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">ETI</journal-id><journal-title-group><journal-title>Education and Teaching Innovation</journal-title></journal-title-group><issn>2995-4894</issn><eissn>2995-4908</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/ETI.2026060016</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>生成式人工智能赋能高校政策执行：逻辑理路、风险审视与优化进路</title><url>https://artdesignp.com/journal/ETI/4/6/10.61369/ETI.2026060016</url><author>苏一平,魏晓蓓</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2026</year></pub-date><volume>4</volume><issue>6</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2026-06-20</published-time></date></history><abstract>生成式人工智能正深刻重塑高校思政教育形态。现有研究多聚焦其直接教学影响，较少从政策执行视角审视赋能逻辑。本文提出&amp;ldquo;AI技术特性&amp;mdash; 政策执行优化&amp;mdash; 育人目标达成&amp;rdquo;分析框架，论证个性化生成、智能交互、内容自动生成与数据洞察四种技术能力，分别对应精准施策、深度体验、创新效率和前瞻反馈四个政策执行效能维度。在此基础上，系统剖析了价值对齐、主体性弱化、认知窄化与数据安全四类风险，并以&amp;ldquo;人智主导、数智辅助&amp;rdquo;为原则，从教育主体素养提升、技术伦理规范与制度协同治理三个维度构建优化进路。研究认为，生成式人工智能的深层意义在于通过技术嵌入优化政策执行的中介机制，推动高校思政政策从&amp;ldquo;经验执行&amp;rdquo;向&amp;ldquo;数据驱动执行&amp;rdquo;的范式转型。</abstract><keywords>生成式人工智能,高校思政政策,政策执行效能,风险审视,人机协同</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1]中共中央 国务院. 教育强国建设规划纲要（2024&amp;mdash;2035 年）[EB/OL].（2025-2-19）[2026-5-21].https://www.gov.cn/gongbao/2025/issue_11846/202502/content_7002799.htm.[2] 教育部等五部门.&amp;ldquo;人工智能+教育&amp;rdquo;行动计划[EB/OL]. （2026-4-2）[2026-5-21].https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202604/content_7065138.htm.[3] 周浩, 申佳梨. 推动思政教育与数智技术深度融合[N]. 湖南日报, 2025-11-05.[4] 宁秋红. 数字时代治理中政策执行偏差矫正研究[D]. 中共中央党校, 2025.[5] 祖孟媛, 周震. 生成式人工智能赋能精准思政的逻辑机理、现实困境与实践路径[J]. 昆明理工大学学报( 社会科学版), 2025, 25(5): 133-140.[6] 薛思雅. 生成式人工智能融入高校思政工作的机遇挑战[J]. 思想政治工作研究, 2025（6）：22-23.[7] 李娜, 戴钢书. ChatGPT赋能高校精准思政的逻辑耦合、潜在风险与优化策略[J]. 思想政治教育研究, 2024(2): 155-160.[8] 庄琳璘, 谈娅. 生成式人工智能与高校思想政治教育融合的路径&amp;mdash;&amp;mdash; 技术逻辑与教育逻辑的张力及其调适[J]. 科技智囊, 2025(7): 62-69.[9] 刘昱. 生成式人工智能与思想政治教育的生态协同机制研究[J]. 大连大学学报, 2025, 46(3): 125-132.[10] 教育部科学技术与信息化司负责人就《&amp;ldquo;人工智能+教育&amp;rdquo;行动计划》答记者问[EB/OL]. （2026-04-13）.https://www.gov.cn/zhengce/202604/content_7065253.htm.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
