习近平总书记强调，“要运用新媒体新技术使工作活起来，推动思想政治工作传统优势同信息技术高度融合，增强时代感和吸引力。”在“大思政课”建设背景下，人工智能与教育的深度融合已成为数字时代的必然趋势。目前，生成式人工智能已逐步介入乡村小学思政教育场域，试图通过数智手段破解师资薄弱、教学内容难以契合乡土实际、情感陪伴与价值引导上存在缺位等现实痛点。然而，这一实践仍然面临着内容层面的“离散”与“聚合”之困。生成式人工智能基于大语言模型的概率生成机制，其知识输出带有显著的离散化特征，这与思想政治教育要求体系化、导向性聚合的逻辑存在本质冲突。一是知识生成离散化，模型算法导致生成内容在理论链条上产生断裂或跳跃；二是话语表达通用化，缺乏对乡村教育情境的深度适配，导致价值理念与学生日常体验脱节；三是算法偏见隐匿化，内部隐匿的数据偏见极易引发价值导向的偏离，对缺乏政治辨别力的乡村小学生构成隐蔽的意识形态侵蚀。基于此，亟须在乡村小学思政教育中引入并规训生成式人工智能，构建“RAG（检索增强生成）导向”的思政内容聚合机制，驱动乡村小学思政教育向数智赋能转型，创新数字时代育人范式。
　　一、开发乡村思政专属知识图谱，提高内容供给精准度
　　通用大语言模型由于缺乏特定教育场景的深度语料，其输出内容往往悬浮在乡村教育实际之外。因此，亟须从通用大模型向“思政教育垂直大模型”转化。其一，在学理基础上，应构建以主流价值体系为内核、以乡土教育资源为外延的结构化知识库，通过数字化形式呈现理论知识，通过语义关联技术将碎片化的乡土素材转化为逻辑严密的知识图谱，创建符合乡村小学思政教育要求的内容结构网；其二，在实践路径上，应以《中小学德育工作指南》和国家统编教材为核心，深度融合乡村本土文化资源（如，地方红色革命史、乡村振兴的生动案例与乡土风俗等），以此建立起兼具政治高度与乡土温度的本地知识图谱，赋能乡村小学思政教育全过程。通过这种确定性的知识架构，能够有效纠正算法概率生成的随机性，将人工智能的发散生成严格引向锚定聚合，力求破解乡村思政教育的困境，大幅提高内容供给的精准度与适用性。
　　二、驱动理论知识情境转译，增强思政话语感染力
　　生成式人工智能凭借强大的情境建构能力，能够有效解决乡村小学思政理论话语抽象化与儿童认知具象化之间的矛盾。一是构建沉浸交互的课程育人场景。应基于生成式人工智能的跨模态生成能力，通过转译功能，结合乡村小学生的年龄特征、心理需求和生活经验，创设符合其认知规律的乡土故事、情境对话或互动情境，显著增强课堂吸引力，提升乡村思政教育话语的亲和力与感染力；二是打造虚实融合的实践育人场景。应利用多模态生成技术将静态的乡村红色遗迹、文化地标转化为可感知、可交互的数智景观，重构虚实共生的实践场域。在此基础上，通过为农耕体验、红色文化研学等活动生成定制化的引导脚本与实践任务，以技术力量驱动学生在云端的虚拟体验和线下的基础实践中内化主流价值，真正实现从知识习得向实践智慧的跨越。
　　三、完善主流价值嵌入机制，保障政治立场坚定性
　　算法向善的核心是将主流价值观嵌入算法设计、开发、应用的全过程，规避算法黑箱带来的意识形态风险。一是严守算法伦理红线。教育者需积极参与并以人机对话形式规训大模型，明确算法设计必须坚持正确的政治方向、遵循社会主义核心价值观，构建完善的提示词工程（PromptEngineering）与检索约束的动态过滤机制，禁止出现任何存在导向错误或模棱两可的信息，确保公平性与无偏见性；二是建立算法推荐矫正系统。引入主流媒体优质内容库，优化算法推荐模型，运用强化学习机制对算法生成的倾向性进行动态修正，实现主流价值内容精准化推送和错误信息自动化拦截，使得思想政治教育话语与时俱进，保证主流价值理念始终处于主导地位；三是加强内容监管力度。政府部门应制定多层级的准入审查制度与动态监管规范，建立常态化的意识形态风险研判机制，严防算法歧视与技术异化，确保教育技术的运行轨迹始终锚定社会主义办学方向。技术开发端应定期开展算法合规审查，通过技术手段对生成内容进行实时监测，及时纠正有关制造“信息茧房”、传播错误价值观的推送行为，以技术屏障确保价值导向不动摇。
　　智能技术本质上是赋能手段，立德树人才是思想政治教育的根本旨归。未来，需不断优化智能大模型，通过精准的内容聚合，逐步打破乡村基础教育的资源桎梏，最终迈向“人机共生、虚实融合、知行合一”的现代化育人新格局，为培养担当民族复兴重任的时代新人提供强有力的数智支撑。
　　基金项目：此文系重庆师范大学2024年教育教学改革项目“基于论证理论的思政课讲道理教学应用研究”（项目编号:202402）；2025年重庆市大学生创新创业训练计划项目（项目编号：S202510637002）资助课题的研究成果。
　　作者：黄正、许镕淇（重庆师范大学马克思主义学院）