技术赋能教育，教育塑造未来。党的二十大报告首次将教育、科技、人才进行“三位一体”部署，首次把“推进教育数字化”写入报告，开辟了发展新领域新赛道。作为新一轮技术革命的前沿领域，教育人工智能为高校思政教育高质量发展装上了“智慧引擎”，塑造了发展新动能。因此，高校精准思政必须因势而谋、应势而动、顺势而为，不断探寻融合创新发展的恰切之道，真正实现思政育人与技术育人的协同推进。

融合之基：增强社会主义意识形态引领力。推动教育人工智能与高校精准思政融合发展的根本立足点在于坚持主流价值引领、巩固社会主义意识形态。但我们也看到，教育人工智能的算法推荐引发的“信息茧房”效应、把关缺位漏洞、技术狂欢图景等，正在不断消解着主流意识形态的引领力、渗透力、整合力、感染力。要积极应对，有效维护主流意识形态传播的空间场域。一要将主流意识形态价值内嵌于智能算法推荐的全过程，夯实算法价值根基，确保信息始终呈现正向有益的价值取向。二要把主流价值信息加注于智能“推荐池”里，赋予社会主义意识形态更高的传播权重，以保证主流意识形态信息在“推荐池”中占据核心位置，擦亮主流成色。经过精准推送环节，源源不断地向青年学生输送信息，让社会主义意识形态成为青年学生的思想行为价值准则，从而真正实现价值引领下的技术驱动。

融合之本：构建高校精准思政育人体系。在继续发挥传统思想政治工作优势的同时，高校需要一体化建设精准思政育人体系，不断优化要素结构，更好对接立德树人共性要求和大学生个性发展需求。为使这些要素“竞相奔放”，一要形成精准思政的“大思政”建设格局，二要构建一体化精准思政育人工作模式，三要不断完善智能基础设施，统筹规划含人工智能、大数据、物联网、云计算等在内的信息技术设施，促进教学云平台、智慧课堂系统等的设计与应用。同时，构建面向教学研技管高度融合的教育教学、思想交流、知识互动、文化渲染等为一体的智慧平台，精准分析整合影响受教育者思想行为的演化轨迹及内在规律，实现思想进阶与知识优化的“齐头并进”。最后，要不断优化思政教育智能化生态，紧扣主客体交互化、内容资源数字化、传播渠道信息化等重点环节，形塑现实与虚拟双向边界相互支撑的场域，让开放性、交互性、共享性的智能化生态放大和倍增育人的现实功能，从而推进社会主流意识形态入脑入心。

融合之术：防范教育人工智能技术风险。作为“人工智能+教育”融合展现的教育人工智能，要破除智能技术带来的挑战，单靠一种方式很难应对，须进行系统化、协同化治理。一是打破“信息茧房”。围绕教育人工智能大数据算力算法等基础性技术，植入内部技术矫正和反向纠错信息，同时，在提升精确度的同时，通过算法协同过滤手段，减少圈层固化，避免信息窄化，打破“信息茧房”。二是规避数据拜物教风险。教育人工智能技术越是发展，数据主体的理性越是难以突破资本逻辑和技术逻辑对自身宰制的藩篱。要从认识论层面认清数据拜物教的资本逻辑，推动数据主体的理性回归；从价值层面，提升数据化处理现实问题的能力，打破数据壁垒，建立多方参与的数据治理体系，实现数据主体自身的解放。三是建立健全有关教育管理体制，规避因监管缺失而出现的伦理与隐私风险；依据国家、地方等制定的关于教育人工智能运用的管理制度和法规，确保教育人工智能在思政领域数据搜集、分析、运用、整合、推荐等方面有章可循；加强技术监管，履行好技术价值“把关人”的责任，及时纠正人工智能算法推荐过程中的错误伦理偏向。

融合之要：提升思政教育主体数据素养。教育人工智能在高校精准思政过程中的运用，需要一支强有力的人才队伍作为支撑。当前，高校思政工作者当前学科背景多为人文社科类，具有与教育人工智能相关专业背景的较少。在此情况下，思想政治教育者面对海量大数据往往无从下手，导致当前高校思想政治教育与教育人工智能融合发展相脱节，难以实现精准思政的育人目的。为此，一要按照“学科为根、探元为本、交叉为术”要求，推进交叉学科建设与发展，鼓励各学科与教育人工智能技术进行深度融合，进而为储备“教育人工智能+思政”复合型人才打下良好基础。二要强化师生人工智能素养教育，突破传统“数据意识淡薄”的束缚。三要坚持产学研密切结合，密切联系当前高校思政教育的现实需求，统筹推进人才培养、思政创新研究、思政课程+课程思政、思政实践基地等在内的有机融合，不断完善多主体协同育人机制，从而更好地实现人工智能化人才与思想政治教育人才的统一。