习近平指出：“当前，新一轮科技革命和产业变革突飞猛进，科学研究范式正在发生深刻变革，学科交叉融合不断发展，科学技术和经济社会发展加速渗透融合。”[1]P468 2020年11月，教育部发布的《新文科建设宣言》对人工智能时代新文科建设的新形势新情况作了总体部署。[2] 2025年1月，中共中央、国务院印发《教育强国建设规划纲要（2024-2035年）》，明确要求“促进人工智能助力教育变革。面向数字经济和未来产业发展，加强课程体系改革，优化学科专业设置。”[3] 同年4月，《教育部等九部门关于加快推进教育数字化的意见》进一步指出：“推动学科专业数字化升级和科研范式变革。”[4] 可见，以人工智能为核心的数智技术正在深刻影响着学科形态塑造，并成为今后各学科发展的关键变量。作为新文科建设体系的关键组成，思想政治教育学科同样需要因势而谋、应势而动、顺势而为，基于自身学科形态塑造的特殊规律，深入把握人工智能时代思想政治教育学科形态塑造的新境遇与新趋势。

一、思想政治教育学科形态塑造的内在机理

塑造思想政治教育学科形态的基础，是认识和把握思想政治教育学科形态的内在机理。其中，涉及到对思想政治教育学科形态构成要素及其互动机制等问题的认识。

（一）思想政治教育学科形态的内涵

理解形态的视角是多样的。从本体论角度来看，形态与结构紧密联系在一起，由结构决定，又是结构的外部显现。《辞海》将“形态”释义为形状神态，亦指事物在一定条件下的表现形式。[5]P4946 在这个意义上说，形态与斯宾诺莎的“样式”（modus）概念相似，指“实体的分殊（affectiones），亦即在他物内（inalio est）通过他物而被认知的东西（per alium concipitur）”[6]P1。从方法论角度来看，形态是认识事物的一个中介和途径，即形态学。德国诗人歌德较早地将“形态”提升到“形态学”（mor‐phology）的高度，并在《植物变形记》一书中指出，形态学旨在“认识和熟悉大自然进行变形的法则，从而破解其中的各种奥秘”[7]P10。恩格斯认为：“把自然界分解为各个部分，把各种自然过程和自然对象分成一定的门类，对有机体的内部按其多种多样的解剖形态进行研究，这是最近400年来在认识自然界方面获得巨大进展的基本条件。”[8]P539 形态学作为一种由简到繁、由表及里、分门别类、整体分析的方法，被引入到其他学科，在此基础上形成语言形态学、数学形态学、文学形态学、艺术形态学、哲学形态学等分支学科。近年来，形态学研究方法受到思想政治教育领域的高度重视，并聚焦到思想政治教育形态的本体论、构成论、生成论等问题。区别于思想政治教育工作形态、课程形态、专业形态等，思想政治教育学科形态是思想政治教育学科在一定时空条件下的状态呈现，进一步深化了思想政治教育学科的发展性问题。深入拓展思想政治教育学科形态研究，旨在对思想政治教育学科的客观存在状态、外在表现形式进行分析、比较、描述和分类，以揭示学科的内在结构、类型特征和演进规律。

（二）思想政治教育学科形态的构成要素

事物的形态及其发展水平取决于事物构成要素的发展水平。思想政治教育学科形态是多要素的统一体，不仅是“一个按照原则而整理好的知识整体”[9]P2，“亦标示知识的组织和生产的历史特殊性”[10]P14。

第一，知识形态是思想政治教育学科形态的核心所在。思想政治教育学科经过专业建设和学科建设的共同发展，不断构建并完善自身知识体系。（微信公众号：思政学者）在这个过程中受到教育学、政治学、管理学、心理学等相关学科影响，并形成了基于上述学科影响的知识表达范式。正如美国学者库恩所言：“范式是一个成熟的科学共同体在某段时间内所认可的研究方法、问题领域和解题标准的源头活水。因此，接受新范式，常常需要重新定义相应的科学。”[11]P88 思想政治教育学科知识表达范式将随着新问题的出现、新工具的采纳以及研究者观察世界的概念网络的变更而不断转换。

第二，活动形态是思想政治教育学科形态的前提和基础。思想政治教育学科不仅仅是知识的分类，它的底层逻辑是“以生产新知识、培养知识创造者为宗旨”[12]P9 的专门化活动。思想政治教育专业及其硕士学位点、博士学位点的相继设立，标志着专门人才培养和专门研究的开启，推动思想政治教育学科科学研究、人才培养、教材编撰等学科建设活动由经验形态向专门形态、系统形态不断升级。

第三，组织形态是思想政治教育学科形态的外显形式。作为专门从事思想政治教育学科教学与研究的共同体，思想政治教育学科组织形态呈现为由学者聚合而成的学科队伍、由空间集合而成的院系场所、由资源联结而成的平台机构等。伴随着社会生产关系及其联结方式的变化，思想政治教育学科组织的结构、方式、形态等不断变革，推动思想政治教育学科形态呈现新面貌。

（三）思想政治教育学科形态的塑造机制

思想政治教育学科形态的塑造机制是思想政治教育学科形态构成要素相互作用及其功能实现的方式。纵观思想政治教育学科发展史，从课程开设到专业设置、再到学科建制，思想政治教育学科形态的塑造是在党中央统一领导和部署之下、由多层次系统共同推动的结果。其中，社会主义意识形态主导机制、立德树人目标导向机制、自主知识体系建构机制、学科组织制度建设保障机制是主要的塑造机制。

第一，社会主义意识形态主导机制。思想政治教育学科作为一门党性和意识形态性极强的学科，决定了社会主义意识形态在学科形态塑造中的主导地位。与试图“远离政治”、强调“价值中立”的一般学科不同，社会主义意识形态不仅是思想政治教育学科设立、发展和创新的主要推动力量，还是思想政治教育学科建设的理论基础、指导原则和核心任务。思想政治教育学科形态只有按照社会主义意识形态确立的方向、目标和原则进行塑造，才能适应时代和社会所需。与此同时，社会主义意识形态本身的发展性及其建设的时代性，要求思想政治教育学科形态必须因时而进、因势而新、因事而化。换言之，要将思想政治教育学科形态塑造放置于社会主义意识形态建设的时代背景与实践诉求中去审视，其存续方式、发展格局、建设需要构成了思想政治教育学科形态塑造的现实语境。

第二，立德树人目标导向机制。立德树人作为思想政治教育学科建设的使命任务，在学科形态塑造中始终发挥着目标导向的作用。立德树人涉及“培养什么样的人、怎样培养人、为谁培养人”的问题，回答好上述问题构成了思想政治教育学科建设的全部内容。立德树人是社会历史性的存在，意味着思想政治教育学科形态的发展性。一方面，思想政治教育学科形态塑造要与立德树人中“德”与“人”的现实性相适应。正如习近平所指出的，“古今中外，每个国家都是按照自己的政治要求来培养人的”[13]P6。思想政治教育学科所塑造的始终是社会发展、知识积累、文化传承、国家存续、制度运行所要求的人。另一方面，思想政治教育学科形态塑造要与立德树人中“立”与“树”的范式相适应。立德树人实践方式的创新、工作格局的变化、技术条件的重塑，要求对思想政治教育学科的活动方式、组织形态进行灵活调整。

第三，自主知识体系建构机制。作为中国特色哲学社会科学最具标识性的知识门类之一，思想政治教育学科形态塑造要以自主知识体系建构为内在逻辑。习近平指出：“加快构建中国特色哲学社会科学，归根结底是建构中国自主的知识体系。”[14] 区别于传统学科知识发展的内在演化逻辑，思想政治教育学科自主知识体系建构有其自身的发展逻辑。其一，坚持政治逻辑。坚持“用学术讲政治”，党的创新理论构成思想政治教育学科知识的核心内容。其二，坚持实践逻辑。思想政治教育实践领域的深化拓展，呼唤思想政治教育学科新的概念创制、命题延展、原理创新。其三，坚持知识逻辑。学科知识体系构建遵循基础强化、专题分化、整合深化等渐进发展逻辑。政治逻辑、实践逻辑和知识逻辑共同形塑着思想政治教育学科形态。

第四，学科组织制度建设保障机制。学科的知识生产只有依托组织制度这一实体才能得以开展，学科组织制度建设是思想政治教育学科形态塑造的外部保障机制。正如美国教育学家伯顿·克拉克所说，“随着研究成为一项主要的学术活动，学者们系统化、规模化地生产知识。他们围绕学术专业在高校内部设立组织、部门和研究机构，在外部设立学术协会或学科联盟--这些具有全国性成员资格和专业领域的团队，逐渐演变为系统性推动研究扩张和知识增长的利益集团”[15]。“有别于传统学科的‘由内而外、由学理到社会’的一般化建设路线”[16]，思想政治教育学科建设走的是一条以学科外在社会力量推动学科内在知识体系发展的路线。自学科创立之后，思想政治教育学科组织建制经历了一个实体化、规范化、扩张化的过程，基本形成“校-院-教研室”的学科组织形态。作为思想政治教育学科的外显形式，学科组织制度并非一成不变，需要适应时代发展和国家战略要求，这是学科保持活力的关键。

二、人工智能的双重属性对思想政治教育学科形态塑造的影响

习近平指出，“中国高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新”[17]。立足学科建设视角，人工智能是人类知识生产与传播的新变量，在思想政治教育学科形态塑造中居于何种方位、如何发挥作用？对此，马克思关于“机器”双重属性即技术属性与社会属性的论述，为分析人工智能对思想政治教育学科形态塑造的影响提供了重要视角。

（一）人工智能的技术属性对思想政治教育学科形态塑造的影响

人工智能作为一种技术革新，首先以技术进步与应用创新的方式对思想政治教育学科形态塑造产生影响。美国著名的技术哲学家唐·伊德认为，技术主要通过延伸人的身体（具身）、提供理解的中介（诠释）、作为互动伙伴（他者）和作为实践环境（背景）四种方式发挥作用。[18]P113 伴随着大数据智能、跨媒体智能、混合增强智能、自主智能系统等技术的发展，人工智能从能存会算、能听会说、能看会认走向能理解会思考，其数据整合能力、自主生成能力、场景适应能力为思想政治教育学科形态塑造提供了新的方法中介、他者力量和背景支持。

第一，人工智能的数据整合能力为思想政治教育学科形态塑造提供了新的方法中介。新一代人工智能建立在大数据基础上，大数据以其体量大、形态多、速度快、价值大、密度低等特点，展现出超强的数据整合能力。一方面，人工智能推动数据存储从单一模态向文本、语音、图片、视频等多模态转变，为思想政治教育学科知识流动提供新的方式。智能计算推动“人-机-物”三元融通，使得资源的跨模态、跨领域链接成为可能，随之而来的是资源的泛在可触性、便捷交互性和开放共享性。由此，思想政治教育学科知识、人员能够打破传统区隔壁垒，实现跨界交流互动。另一方面，人工智能推动数据处理从人工知识表达向大数据驱动转变，为思想政治教育学科提供了新的研究工具。英国学者维克托·迈尔-舍恩伯格和库克耶指出，大数据从多方面提高了运用相关关系分析工具去发现非因果关系的能力，为我们提供了一系列新的视野和有用的预测，我们看到了很多以前不曾注意到的联系，能够帮助我们更好地了解这个世界。[19]P82-83 早在2007年，图灵奖获得者美国学者格雷就将数据引入科学研究，提出“第四范式”即“数据密集型科学范式”。[20]Pxxiii 大数据驱动的知识挖掘方法，能够超越以往小范围抽样数据的局限性，为思想政治教育学科研究提供一种全新的认识论和方法论。

第二，人工智能的自主生成能力为思想政治教育学科形态塑造提供了新的他者力量。随着ChatGPT、Sora、DeepSeek等生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，GenAI）的快速兴起，人工智能不仅是“人的延伸”和“一种解蔽方式”，还是与人平等交互的对象和合作的伙伴。GenAI能够“在与人有效而即时的无限交互作用中，基于算法、模型、规则以自主生产内容，体现出强大的对信息、知识及观念的理解力、推理力、交互性与涌现性”[21]。GenAI自主生成能力的发展，使其能够突破以往知识生产媒介配置性资源的地位，并以“智慧伙伴”的全新面貌和身份示人。一方面，GenAI以其文本、图像、视频等多模态内容生成能力和对话情境理解能力，以“AI助手”“智能导师”“科研助手”等协作伙伴的角色与思想政治教育者协同推动学科建设，重塑了思想政治教育学科活动范式，向着更高阶的人机协同水平跃升。另一方面，GenAI还具备信息筛选、摘要提炼等能力，能够承担资料查找、语言提炼、数据整理等低级、重复性的工作，有助于提高思想政治教育学科活动的效率。

第三，人工智能的场景适应能力为思想政治教育学科形态塑造提供了新的背景支持。借助深度学习算法、预训练机制等技术，新一代人工智能能够根据环境反馈、适应多任务场景需要，持续不断地自我改进并推出普适性、广泛性、通用性的应用，以背景支持的方式隐性影响着思想政治教育学科形态塑造。从技术嵌入理论来看，人工智能主要以三种方式嵌入思想政治教育学科生态：其一，物质性嵌入。借助虚拟仿真、智慧教育平台、知识图谱等技术，构建智慧校园、数字化课堂、虚拟实验平台等，重塑思想政治教育学科的物理环境。其二，过程性嵌入。通过算法优化教学流程，实现个性化学习路径和智能化教学管理，构建贯穿教、学、管、评、研全流程应用平台，为思想政治教育过程提供相应的技术环境。其三，角色性嵌入。借助AI辅助系统改变教师和学生的角色定位，促进教学模式创新。由此，人工智能以泛存在的方式成为思想政治教育学科系统运转的新型教育底座，指明了思想政治教育学科生态的发展方向。

（二）人工智能的社会属性对思想政治教育学科形态塑造的影响

马克思强调，要超出“机器”本身的技术属性，更进一步地关注“机器”的社会历史效应，即“不是从机器本身产生的，而是从机器的资本主义应用产生的”[22]P508。当前人工智能加速发展，逐渐跃升为新质生产力的重要引擎、实践中的“类主体”以及新型的精神统治力量，在深刻改变着社会生产、交往和思维方式的同时，也重塑了思想政治教育学科形态塑造的活动基础、组织结构和知识诉求。

第一，人工智能的生产性改变了思想政治教育学科形态塑造的活动基础。思想政治教育学科本质上是一种精神生产活动，受制于社会物质生产力的发展水平。人工智能的快速发展，促使生产力中的劳动者、劳动资料和劳动对象等要素发生质变，进而影响了思想政治教育学科形态赖以存在的活动基础。其一，思想政治教育学科活动主体的改进。（微信公众号：思政学者）正如马克思所言，与生产力变革相适应的，是“生产者也改变着，他炼出新的品质，通过生产而发展和改造着自身，造成新的力量和新的观念，造成新的交往方式，新的需要和新的语言。”[23]P145 思想政治教育学科的人才培养目标，指向与新质生产力发展相适应的能力体系。其二，思想政治教育学科活动空间的拓展。“人在哪里，思想政治工作就在哪里。思想政治工作在哪里，思想政治教育学科的研究空间就在哪里。”[24] 伴随着社会生产生活空间向数字空间延伸，要求拓展思想政治教育学科的研究边界、活动边界和组织边界。其三，思想政治教育学科活动中介的转型。社会生产要素的数据化、生产资料的智能化，推动思想政治教育学科活动对象由“实体”转向数据、活动方式由“面对面”变成“远程互动”，要求思想政治教育学科活动中介的数智化升级。

第二，人工智能的类主体性拓展了思想政治教育学科形态塑造的组织结构。马克思指出：“随着一旦已经发生的、表现为工艺革命的生产力革命，还实现着生产关系的革命。”[25]P473 新一代人工智能具备听、说、读、学、思考等类人能力，已经由传统的“工具”地位向“类主体”地位跃升，催生新型社会分工进而推动生产关系由“人-人”关系向“人-机-人”关系转变。就思想政治教育学科形态塑造而言，人工智能介入思想政治教育学科知识生产、传播过程，能够代替主体从事一些简单、重复性的工作，人机协同、人机共生成为学科新的实践结构。但正如马克思所言，“机器不创造价值，但它把自身的价值转移到由它的服务所生产的产品上”[22]P444。人工智能并不具有创造价值的能力，算力工程师、提示词工程师等技术人员是其背后实际的支撑力量。这表明，思想政治教育学科的人才队伍已不再局限于本专业人才，学科的组织平台也不再局限于实体单位，大大拓展了学科形态塑造的组织结构。

第三，人工智能的意识形态性延展了思想政治教育学科形态塑造的知识诉求。“技术是意识形态”的命题最早由法兰克福学派提出，他们认识到“技术理性的概念，也许本身就是意识形态。不仅技术理性的应用，而且技术本身就是（对自然和人的）统治”[26]P39-40。人工智能作为负载“人工”意识的技术，其显著的意识形态性表现在GenAI所赖以运行的语料库内嵌的意识形态性，还表现在人工智能加剧的技术霸权、文化霸权和话语霸权，谁掌握了人工智能谁就掌握了话语权。区别于旧的意识形态，技术的意识形态“把辩护的标准同目的理性活动的子系统的功能紧紧地联系在一起”[26]P70，在为大众提供极大便利服务的同时，也以“软性”的方式渗透意识形态影响，深刻改变了当今社会主义意识形态建设格局。思想政治教育学科要肩负起维护与建设社会主义意识形态的重任，不仅要积极面对人工智能时代社会主义意识形态建设的新挑战、新命题，还要适应新变化以不断增强学科的话语权、影响力。

三、人工智能时代思想政治教育学科形态塑造的新趋势

正如英国社会学家吉登斯所言，“社会科学的话语又重新进入到它所分析的情境中去。社会科学是正式化版本（一种特殊类型的专家知识）的自反”[27]P46。人工智能时代思想政治教育学科形态塑造，就是重新进入学科发展情境中反思并依据人工智能时代实践的新知识动态重塑的过程。习近平指出：“人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，正深刻改变着人们的生产、生活、学习方式，推动人类社会迎来人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代。”[17] 人机协同、跨界融合、共创共享不仅是时代的特征，也是人工智能时代思想政治教育学科形态塑造的新趋势。

（一）人机协同：思想政治教育学科数智化趋势

人机协同是指思想政治教育学科建设活动打破传统人际协作模式，从主体间协作向充分发挥人工智能赋能优势的人机协同模式转变，呈现数智化趋势。人工智能凭借其在数据整合、内容生成、情景对话等方面的显著优势，逐渐从“辅助工具”跃升为“智慧伙伴”，由此形成的人机协同范式成为人工智能时代思想政治教育学科高质量发展的必由之路。

第一，思想政治教育学科知识生产从传统经验导向的专家中心生产模式向数智驱动的人机协同模式转变。知识生产是人类意向性的思维活动。区别于以往以学者为中心、依赖思维演绎的经验驱动型知识生产，人工智能改变了思想政治教育学科的知识生产方式。一方面，人工智能发挥数据处理优势，推动思想政治教育科学研究向人机协同范式转化。如何构建学科自主研究方法、如何提高学科研究科学化水平，是长期以来困扰思想政治教育学科发展的老问题。人工智能借助大数据分析介入思想政治教育学科研究活动，通过数据留痕、模拟实验、演化分析、揭示趋势，构建数据驱动的循证研究范式，有助于破解当前缺数据、难深入、少追踪的问题。例如，通过自然语言处理（NLP），挖掘课堂对话中的认知发展规律。另一方面，人工智能发挥内容生成优势，有助于提升思想政治教育学科知识生产效率。加快理论创新的速度，需要突破传统高度依赖人力的“收集数据-经验概括-理性抽象”模式。将GenAI引入思想政治教育学科知识生产，基于概率模型对海量文本进行深度学习、内容生成，在加深知识链接范围的同时，能够让研究者将更多时间精力放在情感分析、理论建构等更具创造性的工作上。当前，如何用好人工智能辅助研究思路创建、写作润色以及数据分析等场景亟待进一步开发深化。

第二，思想政治教育学科人才培养从传统教师主导向人机协同教育范式转变。积极利用技术提高人才培养质量历来是思想政治教育学科的重要课题。人工智能自主生成能力、场景适应能力的增强，促使思想政治教育人才培养工具不断革新，培养方式呈现人机协同发展趋势。所谓人机协同，是指“机器作为教师智慧的模拟、延伸和替代，通过教师和机器的协同工作、协同思考、协同决策，实现人机协同的教学设计、教学实施、教学评价、教学反馈，推动教学全过程的优化与创新。”[28] 当前涌现的智能导师系统、教育机器人、自适应学习平台、智能学习机等技术，在个性化推荐、智能问答、自适应学习等方面彰显突出优势，能够协助教师承担一些简单、重复性的工作。当下，如何正确协调好教师与机器的关系、有效实现优势互补，进而实现“师-机-生”智慧的协同增长和共同进化，是思想政治教育学科建设面对的重要问题。

（二）跨界融合：思想政治教育学科综合化趋势

跨界融合是指思想政治教育学科知识体系超越传统学科边界，从过去的学科倾向向多领域融合发展，呈现综合化趋势。思想政治教育学科是在借鉴与区别教育学、政治学、管理学等其他学科的过程中不断明确自身学科边界、构建自主知识体系。随着现实问题的日益复杂与人工智能的深度融入，尤其是人工智能的复杂性和跨学科性，思想政治教育学科知识的跨界融合成为必然趋势。

第一，思想政治教育学科知识表征形态从单一模态向多模态融合发展转变。思想政治教育学科知识最初主要以经验形态和理论形态为主，是经由专家权威认证，并通过教材、著作和期刊论文等载体呈现的“硬知识”。人工智能时代思想政治教育学科知识数字化进程，驱动了知识形态向人工智能支撑的“差异化或交叠形态的知识”[29] 转变。所谓“差异化或交叠形态的知识”，是基于人工智能时代知识生产的去中心化，公众共同参与知识生产，推动知识呈现差异化、动态化、交叉性、多样性等特点。思想政治教育学科知识不仅以单一、静态的形式呈现，还以极具交互性的数字文本、数字教材、短视频等形式呈现；不仅以“硬知识”呈现，还呈现为碎片化、网络化、流动性的“软知识”。

第二，思想政治教育课程体系从专业教育向整合技术知识的跨界融合转变。人工智能时代思想政治教育学科主体要素的改进，关键在人才培养的知识结构更新。“课程体系关系到人才培养的知识结构。”[30] 适应人才素养提出的新要求，要完善人工智能时代思想政治教育专业知识图谱，推动课程体系向智能化升级。（微信公众号：思政学者）2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，要求强化人工智能跨学科牵引带动作用，推动多学科融合发展，完善学科专业布局。[31] 人工智能时代思想政治教育学科专业人才培养，要适应人工智能与思想政治教育广泛深度融合的发展趋势，在加深传统专业能力的基础上，整合人工智能技术的学科教学知识、人机协同教研的协作知识等。以“数字素养”“人工智能素养”等新质思政能力作为人才培养新的增长点，加快课程体系的更新速度。

第三，思想政治教育学术体系从聚焦学科基础性问题向协同攻关重大现实问题转变。任何一门学科在初创时期都高度重视学科基础理论问题，思想政治教育学科也不例外。但随着学科发展的逐渐成熟，对现实重大思想政治理论问题的关切，成为学科发展和科学研究不可或缺的重要方面。习近平指出：“只有聆听时代的声音，回应时代的呼唤，认真研究解决重大而紧迫的问题，才能真正把握住历史脉络、找到发展规律，推动理论创新。”[32]P14 人工智能时代思想政治教育学科面对的问题日益综合化复杂化，应对新变化、解决复杂问题亟须跨学科专业的知识整合。一方面，深化人工智能在思想政治教育学科中的应用研究迫在眉睫，要求将学科研究重点转向思想政治教育领域垂直大模型开发、精准思政建设、人工智能应用场景探索等亟待攻关的技术问题，拓展数字思政、智能思政、计算思政等分支研究；另一方面，积极参与解决人工智能应用产生的“AI幻觉”“数据投毒”“后真相”等意识形态风险难题，推动思想政治教育学科在回答问题的过程中不断进行概念创新、理论深化、领域拓展。

（三）共创共享：思想政治教育学科集成化趋势

共创共享是指思想政治教育学科组织生态突破传统学科壁垒，从专业层级组织向开放共享平台转变，呈现集成化趋势。区别于过去单一学科“自娱自乐”的状态，人工智能时代思想政治教育学科组织集成化旨在适应人工智能时代思想政治教育学科知识网络、活动方式变革的需要，利用人工智能群体智能、开放协作的功能，构建多层级的共享共创组织网络。

第一，思想政治教育学科组织形式从实体化的封闭组织向虚实交融的共生平台转变。“技术-组织”互构理论认为：“既有的组织因为信息技术的组织刚性而产生结构重组；同时，建构中的技术也会因为组织结构的技术刚性而被修订或改造。”[33] 当前思想政治教育学科数智化升级所需要的组织支撑与人工智能对社会组织结构的影响，使得传统线下的实体组织已难以满足实际需要。人工智能作为以数据、算法和算力为底层框架的技术，要充分发挥人工智能赋能思想政治教育学科建设优势，就必须完善数字基础设施建设布局。一方面，完善思想政治教育领域多模态语料库，构建智能思政数据平台、虚拟教研室、高校哲学社会科学实验室等智能支撑平台；另一方面，推动智慧思政平台、精准思政创新研究中心、数字马院等智能应用平台建设。人工智能支撑的数智平台具有全时空数据追踪、精准对接服务、随时随地连接等功能，能够有效弥补传统学科组织的地方性、分散性等缺陷，在推动组织方式扁平化、结构网络化的同时，使得知识和资源能够自由流动，形成真正的开放共享。

第二，思想政治教育学科队伍结构从专业共同体向多元协商共同体转变。思想政治教育学科队伍作为支撑思想政治教育学科知识生产与传播的关键力量，必然要适应思想政治教育学科人机群智协同、跨界融合发展的需要。美国学者柯拉尔等人指出：“跨界合作指促进代表不同学科和角度个体之间的信息流动和合作，努力使得新研究发现更具有创新性。所提到的主要边界是传统学术学科以及机构边界，尤其是那些大学之间、大学和私营公司或政府部门之间的边界。”[34]P89 过去依赖单一部门的条块分割式运作已不能适应时代的发展，人工智能时代思想政治教育学科队伍向多元化发展。一方面，要构建跨学科协作网络。思想政治教育学科要积极融入学部制建设，构建大数据与哲学社会学科研究联盟等跨学科研究联盟，推动不同学科之间协同攻关重大哲学社会科学难题。如设立“教育AI伦理委员会”应对AI伦理问题。另一方面，要构建跨行业协作网络。如在思想政治教育学科相关智能平台和产品的开发和维护问题上，要开展有组织的产学研协同创新，构建产教融合共同体。（责任编辑：慕星宇）

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