思想政治教育学科的系统性建设已经历经40余年，在不断总结提炼中国共产党百余年思想政治工作实践经验，以及吸收其他学科优秀成果的基础上，学科研究领域不断成型、学科分支得到拓展，原理、方法论、历史、比较、应用这五个方向已成为思想政治教育学科知识体系建构的基本逻辑线条。成为马克思主义理论学科的重要组成部分以来，思想政治教育二级学科承担了“要集马克思主义理论各二级学科为一体”的使命，在马克思主义指导下，坚持“两个结合”，善于借鉴和运用多方面的思想资源，做强做深知识体系的增量成为加强学科内涵建设的重要任务。而以数字化、智能化为表征的数智时代的来临，则使得如何以“发展”与“融合”为支点来把握学科知识体系变量的问题成为思想政治教育学科体系、学术体系、话语体系建设所不能回避的新领域。由此，在新的环境条件下，拓宽学术视野、开辟学术领域、创新研究方法的问题已然被提出，深入思考数智时代为学科自主知识体系建构提供了怎样的契机、催生了怎样的动力、提出了怎样的任务、指明了怎样的方向，成为思想政治教育学人应思考的重要问题。

 一、抓住数智时代思想政治教育学科自主知识体系建构的契机

在思想政治教育基本原理与具体实际的结合中，学科知识体系的建构具有不竭的理论来源与实践动力，既包括在马克思主义指导下，借鉴多学科知识框架基础上的基本原理建构，也包括建立在不断总结思想政治教育实践经验基础上的理论升华。而随着数智时代的到来，思想政治教育的实践演进与理论研究之间的表征关系不断被赋予新的内涵，一系列新现象新问题的出现都对新技术条件下拓展思想政治教育研究体系、创新学科知识体系提出新的要求。

第一，面向数智技术在思想政治教育实践中的应用，学科自主知识体系建构要做好积极引领。数字技术和智能技术的快速发展与广泛应用，正在促进数据、算力、算法的不断融合，并由此引发生产、生活、教育领域出现智能化应用、人机协同等复杂情形与系统性变革。思想政治教育的总体环境、构成要素、运行过程、评价体系等维度在数智技术的作用下产生了很多新现象，推动思想政治教育实践不断发展、育人模式不断创新，从而催生思想政治教育学科知识体系在基本概念、理论模型、实践应用、研究方法等方面获得新的拓展。这些新现象主要表现在：一是数智技术赋能教育者形成各具内涵与特色的“智能体”，不少高校构建了“思政教师—智能体—学生”互动模型，并通过建设专属智能体开发平台，开展师生“同学、同研、共建、共享”的协同实践活动，逐步形成思政智能体矩阵。二是数智技术赋能教育方式和手段，从而形成人们对“精准思政”的期待。数智技术促进了思想政治教育在方式方法上的智慧性重构，大数据不仅能够基于数据间的关联性生成新的知识架构从而构建起思想政治教育更加丰富的内容体系，而且能够实现对教育对象的精准画像从而使得思想政治教育的内容供给与方法适配更加符合需求。三是数智技术赋能教育环境的再造从而出现教育的“泛在时空”，数智技术突破了传统的时空框架，促进了时空的动态变化与相互关联。时空信息通过各种载体渗透到我们的日常生活，“泛在化”的服务网络可以使思想政治教育从曾经的有限场域走向无所不在的“泛在时空”。

这些新现象都是思想政治教育实践领域在数智技术作用下发生的新变化，也对思想政治教育理论和实践的发展带来新机遇、提出新要求，需要学科自主知识体系的建构能面向新现象、新实践做好积极引领，在开放、吸收、借鉴中夯实知识基础。正如习近平指出，“我国哲学社会科学应该以我们正在做的事情为中心，从我国改革发展的实践中挖掘新材料、发现新问题、提出新观点、构建新理论”。[1](P484)从知识体系建构的来源而言，数智时代是一个以人工智能、大数据、云计算、物联网等技术为基础，数字化与智能化深度耦合的时代，这一过程中概念发展与知识建构的路径是沿着计算机科学与技术领域现象描述、规律揭示的轨迹来推进的，对计算机科学与技术领域认识和实践过程中的内容、性质、方法、特点、内在联系与变化规律进行系统研究后的理论总结，对数智时代诸多新概念、新知识的产生具有重要作用。同时，海量信息和数据的高速流转与分析，既驱动了各行业各领域的智能化变革，也在与不同领域原有概念和知识体系之间的交互中催生了一批新概念、新知识、新理论。在数智技术的发展备受关注的时代背景下，算法、模型、内存、并行与分布、绑定、嵌入、驱动、映射等计算机学科常用的术语已逐步进入不同学科并被频繁应用。思想政治教育实践已敏感捕捉到来自技术领域的发展变化所提供的新方案、提出的新问题，数智技术既是影响思想政治教育发展的外部技术环境要素，也是推动其学科创新的内生力量，对思想政治教育的发生基础、实践运行、过程形态等产生了不容忽视的影响，面向那些已经在实践中发生和应用的来自计算机学科及其与其他学科交互下生成的新概念、新知识、新理论，如何进一步思考其与思想政治教育学科知识体系之间的关系，对于学科自主知识体系的建构具有方向性、引领性的意义。

第二，面向数智技术对思想政治教育过程产生的影响，学科自主知识体系建构要作出有效回应。人类自工业革命以来的每一次技术革命，都会引发社会关系的深刻变革，技术变革之所以会引发社会关系变革在于两者的同步推进，在于技术在经济与社会生活中的广泛应用。在思想政治教育领域，数智技术与教育过程的双向互动已然处于快速推进之中，尤其是生成式人工智能技术的突破性进展，使得以ChatGPT、DeepSeek为代表的AI语言模型已经成为备受人们瞩目并热衷于使用的具备对话聊天、通用问答、文本生成等功能的工具，这些工具各具性能与特点，并且随着其所拥有的参数和训练数据集的扩大，其完成各种复杂任务的能力也在不断增强。这些技术所展示的独特魅力为思想政治教育的数字化转型与创新发展提供了有力的支持，但同时也使思想政治教育过程中各要素及其相互之间的关系发生了深刻变革，并对思想政治教育的实践发展与理论升级提出了诸多新的问题。从学科知识体系建构的角度出发，对这些新问题的认识主要可以从两方面展开：一方面，数智技术为推动思想政治教育实践活动的整体转型创造了条件，使得教育活动中人的因素具备新的能动性、教育活动开展的互动过程具备新的有效性、教育的时空环境具备新的开放性、教育活动的高质量发展具备新的可能性，从而为思想政治教育过程赋予了新质、新域。由此，思想政治教育过程中教育者与受教育者之间的关系、教育内容与教育方式的关系、人与环境的关系等方面均面临新的建构格局。思想政治教育的理论和实践都需要对教育过程中这些要素及其相互关系发生的深刻变化作出回应，并建构新的技术条件下关于各要素的新知识体系。另一方面，从技术原理、模型性能、应用场景等方面来看，数智技术本身具有的某些特性在给思想政治教育带来新挑战的同时也提出了不少新问题。我们需要加强对机器智能的运行逻辑、呈现方式的认识，例如，大语言模型采用了基于人类反馈的强化学习技术，能利用强化学习算法不断优化自身策略，生成更符合人类期望与偏好的回答。这个过程中，如果反馈数据的收集样本不具有代表性，就可能产生数据偏差的问题，而且人们反馈的主观性与不一致性也可能导致模型简化过程中未能保留实际问题的所有特征，从而产生模型误差。从根本上说，计算机在建立数字模型过程中，是通过对被描述的实际问题进行抽象、简化而进行的，因此其对问题的回答可能是具体的，也可能是近似的。也就是说，在人类写规则、模型学规律的进程中，多模态数据的解释难度、动态模型解释的滞后等“AI黑箱”问题的存在，对于思想政治教育而言也会出现运行机制不透明或决策逻辑不清晰的状况，那么，为了实现教育目标，是否能在机器智能的辅助下实现“精准识别”“靶向干预”，就有待进一步探索。数智技术的发展和应用为思想政治教育规律的探索、学科知识体系的构建提供新动能。

马克思曾经指出，“人们按照自己的物质生产率建立相应的社会关系，正是这些人又按照自己的社会关系创造了相应的原理、观念和范畴”，同时还指出，“所以，这些观念、范畴也同它们所表现的关系一样，不是永恒的。它们是历史的暂时的产物”。[2](P603)显然，数智技术的应用对思想政治教育理论和实践发展都提出了新的问题，我们要以问题为起点去探索规律、发展知识体系。我们需要研究数智技术对思想政治教育过程产生哪些影响，给思想政治教育研究对象、研究领域带来哪些新变化，其中所蕴含的规律性认识是什么，形成了哪些反映规律性认识的概念、判断、命题、推理。因此，学科知识体系的建构就需要体现思想政治教育的现象、本质、规律在数智时代的基本表现，对数智时代背景下思想政治教育过程中各要素之间相互关系的变化状态和特征进行刻画，使对思想政治教育过程的研究能够更好地反映学科知识体系建构中理论与实践的发展。这些揭示思想政治教育现象、本质、规律的新知识，因为反映了教育的本土实践、体现思想政治教育内在的和自有的规律而具备知识体系上的自主性特征。

二、把握数智时代思想政治教育学科自主知识体系建构的方式

思想政治教育实践活动在数智技术背景下发生的变化，不仅体现在教育活动过程各个要素的呈现和运行方式上，而且会以描述和反映实践活动样式的特定的概念化或理论化的文字来表达和传承，以概念、命题、理论等方式呈现的知识体系就具有这样一种延展文明并生生不息的能力。那么，怎样才能更好地认识思想政治教育学科自主知识体系在技术作用下对文明的传承呢？这就离不开我们对知识生产方式的把握，新的知识是如何产出，又是以何种形态存在，是我们认识问题的两个重要方面。

第一，数智技术激发了思想政治教育学科自主知识体系建构的内生动力。对于思想政治教育学科自主知识体系建构而言，数智技术在与教育活动的互动与融合中，在一定程度上改变了思想政治教育实践，改变了人们对实践的认识，并为改变了的认识赋予新的知识标注。在这一过程中，数智技术对思想政治教育学科自主知识体系建构内生动力的激发主要表现在两个方面：

一方面，思想政治教育学科已有的知识体系在数智技术作用下面临生存性挑战，传统思想政治教育的主体、客体、介体、环体都在数智技术下发生了一定程度上的变化。数智时代，思想政治教育所涉及的关于人、关于过程的原有认识也都需要重新思考。以教育者为例，在大数据和算法支持下，他们在了解教育对象信息、掌握和规划教育资源、设计和谋划教育进程等方面具备了更加丰富的视角，他们对受教育者的影响方式需要重新认识、影响效果需要重新评估。而来自技术最根本的挑战则是，如果机器的智能可以使知识传播自主化，那么教育者的方位何在、其发挥作用的场景何在等问题就需要重新思考。事实上，生成式人工智能已经一定程度地具备了这种条件，包括“AI辅导员”“AI教师”在内的各种类型智能体的开发，在创新思想政治工作模式、促进工作提质增效的同时，已经使传统的思想政治教育方式受到一定影响。除此之外，受教育者接受教育的方式也不断革新，数智技术善于激活个体的主体意识、发现个体的兴趣爱好并能在人机交互中投其所好地提供服务；思想政治教育知识传输过程中的方法和手段在数智技术下更具智慧，精准的内容推送机制为教育过程中的双向互动提供了助力；而人机之间开启的持续性互动沟通机制也已经大大改变了教育环境，“全员、全过程、全方位”的教育时空已经形成。可见，在生成式人工智能的技术语境下，似乎一切皆可生成。这就启示我们，思想政治教育实践活动在新技术赋予的新样态下，需要通过积极寻求概念支撑、原理建构来通向新的发展之路，从困局中寻求突破可以推动理论创新，从而为学科发展铺就新的阶梯。因此，对思想政治教育学科自主知识体系建构而言，困境与挑战恰恰是建设和发展的重要动力，新的知识体系的建构就是把困境化为转机的过程。

另一方面，数智技术作用下引发的思想政治教育研究领域的学术争鸣促进了对学科知识体系建构的深入思考，思想政治教育传统理论在新的技术条件下亟待与时俱进，需要更具解释力的概念、判断、命题来描述新现象新关系，而不同学者所提供的方案之间是存在张力的，由此也促使思考学科知识体系突破传统思维。当前，数智技术对思想政治教育领域的影响已经从初期的工具性辅助逐步走向了过程的系统性建构，学术界围绕着究竟应该服从技术理性还是遵循教育本质的争论不断深入，学术争鸣中，关于思想政治教育的技术路径、教育的伦理精神与价值立场等问题的探讨，已经折射出数智时代思想政治教育正在面临的变革的复杂性，也反映出人们对教育过程中如何处理好技术文明和人文精神关系的关怀。当前学术争议的核心问题以及观点提出过程中所使用的新概念、新判断大致可以从三个维度来考察，其一，是关于数智技术赋能的效率提升与人文缺失之辩，技术乐观派所使用的关键词主要包括：思想政治教育资源精准推送、双师课堂、学生数字画像、教学形态沉浸式重构、智能课堂实时采集数据、评价体系全过程跟踪、思想政治教育普惠公平等；人文守护派常用的概念和判断则主要包括：师生关系去人性化、教育异化、认知能力退化、教育本质工具化、算法价值偏好、价值危机等。其二，是关于思想政治教育实践中技术适配性与教育规律性之间的冲突问题，技术推崇派常用的判断包括：数据驱动实现精准滴灌、虚拟教师与人类教师开展教育分工、人机分工提升效能等；技术治理派提出的判断则是：数字鸿沟难题、主体性危机、算法偏见导致教育错位、技术分化加剧教育不公等。其三，是关于思想政治教育方法论博弈层面的讨论，技术支持派提出数智素养革命、数字自律、技术中立、技术进化、技术伦理框架的可建构性等观点；技术防御派则提出算法过滤系统构建、价值守卫、建立红色资源数据库等设想。这些议题的争论，是数智技术与思想政治教育交汇后必然发生的碰撞，如何在“工具理性”与“价值理性”的实现之间寻找动态平衡，已经成为思想政治教育理论和实践研究领域无法回避的新课题。与此同时，这些研究和争论也大大推进了学科自主知识体系的建构，使一些相关的概念、命题、判断逐步成为思想政治教育研究领域的新话题，一些机构对思想政治教育专用算法的开发，也提出了对思想政治教育的技术适配、时空守护、人文浸润等问题开展深化研究的必要性。在数智技术与思想政治教育走向深度融合的过程中，如何通过学科知识体系的建构来讲清楚数智技术何以真正成为立德树人的助推器，避免成为教育异化的催化剂，这是思想政治教育学术共同体面临的共同使命，也是数智时代对思政教育智慧的终极考验。

第二，数智技术改变了思想政治教育学科自主知识体系生产的基本模式。就像第一次工业革命并非简单地用机器代替人工，数智技术对今天世界的改变虽然也是从工具变革开始，但造成的却是人类社会各领域的系统性变革。以数据为中心的生产逻辑不仅引发经济生活的根本性变化，不断构建起“数据+算法+算力”的数智经济逻辑，同时也改变着各学科领域知识生产的方式。对于思想政治教育学科自主知识体系建构而言，这种改变和影响主要表现在知识生产主体的延伸、知识生产模式的变革等方面。

一方面，是知识生产主体的变化。数智技术推动了思想政治教育平台的快速发展，各类在线教育平台、思政实验室、虚拟现实模拟等平台纷纷亮相且功能多样，也引发了关于知识生产主体的探讨。学术界已经开始从科技伦理的角度提出AI是否可以作为知识生产主体的问题，但是所聚焦的问题主要集中在“代写”“剽窃”“仿造”等层面上的伦理困境，以及由此而造成的对学术生态的破坏，也就是说，这类问题的提出是在根本上质疑AI是否有知识创造能力、原创能力的问题，但并不是对其知识生产能力、制造能力的质疑。我们在这里想要讨论的知识生产问题则是技术伦理困境之外的问题，在数智技术的不断迭代升级下，AI生产知识的能力可能是不断增强的，这种生产主要是通过知识的数字化而开展。我们可以发现，各种承载了知识的网络平台、数据库、数据分析软件等都充当了知识生产基础设施的角色，基于这些基础设施，生成式人工智能已经具备了直接生成文本的能力，ChatGPT、DeepSeek等AI语言模型都已经具备根据所提出问题提供文字分析和各类方案的能力，虽然其所给出的答案或创作材料还不完善，其所组合的文字和段落也可能不够具有逻辑性，但它显然已经能够根据所搜索到的材料进行“深度思考”，经由理解用户问题—分析用户需求—形成解题思路—构建回应方案的思考过程，提出其所制造的知识和内容。可见，AI已经具备知识生产的能力，并且还能在不断接受训练中改进文本组织的策略。从人类知识生产的视角来考察，我们大概可以认为AI在当前对知识的生产大多基于对人类已有知识体系、研究成果的概括、分类和总结，还谈不上形成独到的创见，但我们也可能已经发现，AI的这种生产能力来自其特有的知识连接能力、自主学习能力，以及由此而形成的知识“生成”能力。对于思想政治教育学科知识生产主体而言，数智技术带来的显著变化是，生产主体可以由多方构成，已经不是单纯的教育者或者学校，而是可以包括更加广阔的思政平台、思政智能体，以及人机之间的协同体。可以说，数智时代的到来和人机协同的发生，极大地提高了人类自身开展知识连接的能力，更加宽广的知识视野、知识体系都可能在生产主体的变革下形成。

另一方面，是知识生产模式的变革。一个学科的知识生产模式反映的是其所属各领域开展研究的基本生态，并对知识的传播和应用产生直接而深刻的影响。就传统而言，思想政治教育学科的知识体系通常是在制度性的场所和场景下，主要由学校思政教育工作者建构起来的，而随着数智技术的出现和升级，学科知识的生产者已经不再只是思政教育工作者这个单一的主体，而是由“人—机”及其交互组成的复合系统。在传统的单一主体知识生产模式下，思想政治教育学科知识体系的建构通常是由任务驱动的，是从国家战略赋予的学科使命和学科属性出发来界定学科的研究方向、基本问题，以遵从学科范式为前提，提出概念系统和理论体系，这里也不乏学者群体之间就某些概念范畴的不同观点展开的讨论，比如关于教育者和教育对象的“主客体”与“双主体”之争，学科内部的学者群体是知识体系的主要建构者。数智技术在思想政治教育中的应用打破了这种平衡，也改变了原有的知识生产轨迹，学科问题情境的应用性、问题解决的跨学科性都在增强。受知识生产模式的“三螺旋”理论启发，已经有学者提出“大学—政府—产业—公众—数智技术”的五螺旋模型，[3]可见，知识体系建构已经走出象牙塔走向更广阔的空间。在“不AI，没未来”的技术浪潮下，数智技术融入思想政治教育的过程，已经开启了学科自主知识体系建构的新进程，新的知识从实践和应用中来、在跨界融合中生产，更加注重多主体协同等特点将更加明显，而其中，也必然包含了人们对思想政治教育在新的技术背景下所激发出的新知识的期待。

三、明确数智时代思想政治教育学科自主知识体系建构的任务

数智技术在促使知识生产主体、生产能力、生产模式发生变革的情形下，已经使人类进入一个与AI、GAI共同参与知识生产的时代，知识生产的动力、场景以及知识呈现的形态都在发生变化。作为重在探索人的思想价值观念和行为发展规律以及开展思想政治教育活动的学科，思想政治教育学科自主知识体系的建构，既需要加强对学科传统问题的研究以增强知识体系的厚度并促进学科的自我维护，也需要在将技术的血液注入教育过程并改变教育生态的同时思考如何坚守人类的价值本位，从而明确新的时代条件下学科自主知识体系建构的任务。

第一，运用数智技术探索思想政治教育研究的新范式。学科自主知识体系的建构是学科体系、学术体系、话语体系、教材体系共同推进的过程，而这四大体系的建构都离不开对思想政治教育发生发展变化规律的探索。从四大体系的关系来看，学科体系是在对思想政治教育研究对象和研究领域的设置与分布中形成的，知识的关联性是学科体系的建构基础；在学科体系的范围之内通过概念、范畴、命题等揭示思想政治教育研究对象的本质和规律的理论体系就是学术体系，其核心的功能是知识整合、规律揭示与支撑学科发展；话语体系作为对学科问题的认知和描述系统，与学术体系之间是不可分割、相互依存、共同促进的；教材体系则是学科知识的承载物。在思想政治教育学科自主知识体系建构中，学科研究范式起着基础性的作用，在学科研究中遵循怎样的基本理念、运用怎样的方法论、采取哪些研究路径、学科研究对象和研究领域中融入哪些因素以及如何融入等问题，都直接关系到学科研究内容的变化和研究方向的转型。当我们开展思想政治教育是“以文为本”还是“以人为本”的研究范式探讨时，其中涉及的问题包含思想政治教育的目标、内容、对象、方法、手段、环境等方面，其矛头直指思想政治教育的价值追求和整体生态，所体现的是教育理念的科学性问题、教育内容的优化调整问题、教育话语的创新设计问题、教育主体的角色定位问题等。因此，一旦研究范式发生变化，学科知识体系就面临新的建构样态。

建构数智时代思想政治教育学科自主知识体系，就是要探索数智技术作用下学科研究的新范式，当传统的思想政治教育学科知识体系与计算机科学、数据科学、智能科学与技术等学科的知识、方法走向融合的时候，探寻思想政治教育学科研究的新领域、新问题、新方法就成为新的时代赋予我们的学科建设任务。当前，不少高校的思想政治教育研究方向中已经增加了数智思政、人工智能伦理等议题，在关于思想政治教育数字化转型等问题的讨论中，教育主体的问题、教育空间的拓展问题、教育场景的变革问题、思政教育智能体的应用问题、教育内容的多模态生成问题、沉浸式教育内容的呈现问题、“主体—技术—客体”的多元互动系统构建问题、人机交互的优化、数据交互的规范、跨组织交互的协同等问题都以不同的方式呈现在我们面前，如何把这些领域正在发生的现象科学归纳为可供研究的学科议题，已经成为刻不容缓的学科使命。与此同时，数智技术在思想政治教育领域的应用不仅提出新的研究问题，也提升了研究者的研究能力与研究效率，多种大语言模型、人工智能仿真、多智能体协同等应用，拓展了传统的研究思路、开辟了新的思考空间。研究范式的探索也将映射到学术体系、话语体系的革新上，使包括概念、判断、命题、理论、方法等在内的开展学术研究的基本组成单位焕发新的生机、呈现新的表达，由此也推动思想政治教育理论和实践走向新的发展。

第二，处理好知识体系建构中传承性与创新性的关系。学科自主知识体系的建构，强调知识体系建构的自主性和原创性。自主性意味着知识生产的能动性和独立性，是立足本民族历史文化、思想传统和具体实践对知识的主动建构与整合。原创性则要求实现从无到有的突破，是对知识框架结构、知识建构规则的一种开创，意味着知识的独有性和创新性。思想政治教育学科作为一个从中国共产党思想政治工作优良传统和政治优势中不断建构知识框架、进行理论升华的学科，40多年来，学科自主知识体系的建构在马克思主义理论指引下，始终服务于中国共产党治国理政的实践、服务于国家意识形态建设的实践、服务于促进人的全面发展的实践，既具有强大的内生动力，又在实践中不断吸收和借鉴政治学、管理学、社会学、心理学、伦理学等其他学科的知识框架，不断推动理论创新。中国共产党思想政治工作的历史传承、思想政治教育实践的丰富发展是思想政治教育学科知识孕育、生成的土壤，学科知识体系的建构就是在马克思主义指导下，不断完成“概念—话语—学术—学科”的框架搭建，四个要素相互支撑共同构成一个具有持续发展特性的学科知识体系，在这个知识的进阶式生产和归纳提炼过程中，呈现出学科知识体系特有的自主性和原创性，并以一系列具有标识性的命题表达来凸显其独立性和创新性。因循这个逻辑进路，数智时代思想政治教育学科自主知识体系建构，也是一个在循序渐进中既传承又创新的过程。首先是需要提炼对数智技术融入思想政治教育实践具有解释力的标识性概念，这些概念能为众人熟知且具有长久的理论价值；其次是通过对这些概念的沿用和传承，能够用来揭示特定领域存在的现实矛盾或事物之间的内在联系；再者就是在此基础上逐步形成一种稳定的学术生态。这个过程既涉及对思想政治教育学科、计算机科学等相关学科已有知识体系的传承，又需要结合数智技术与思政教育融合的实践来作出概念创新，可以表现为旧概念基础上的新组合，也可以是全新的突破。

值得注意的是，学科自主知识体系在处理好传承与创新关系的过程中一定不是对新概念新话语的简单堆砌，而是源于对学科领域真问题的研究与解答。在数智技术赋能思想政治教育实践的过程中，一系列的问题随之产生，其中包含技术支持问题、资源配置问题，也有学理问题、学术问题。学科知识体系建构关注的是，那些在实践中反复出现且又事关思想政治教育根本目标实现的、需要以学术的方式来加以研究的问题。比如，数智时代涉及海量数据采集、处理和共享，由此就会存在数据治理能力不足以及信息安全风险的问题，那么如何对数据进行治理以及如何运用数据进行治理就是数智时代思想政治教育领域需要思考的新问题。再比如，数智技术能激活受教育者的自主性和能动性，使思想政治教育对象从传统的被动接受者成为主动参与者，那么就存在进一步研究人机交互背景下受教育者理论思维和理性批判力如何培育发展的问题，等等。学科自主知识体系建构就是在研究和解答一系列真问题的过程中，进行概念、话语、判断、命题的系统性再造的过程，也是在这个过程中实现知识体系的传承与创新。

第三，建强体现数智时代思想政治教育特征的数据库。加强数智时代思想政治教育学科自主知识体系的建构，是基于新的时代和环境条件而提出的一个学科分支领域的问题探讨，但又是学科知识体系建构整体性中不可缺少的一环。无论是从实践发展推动理论创新的角度，还是从思想政治教育学科自主知识体系建构的科学性的角度，我们都无法回避数智时代所带来的影响和机遇。一方面，从思想政治教育实践的发展来看，数智技术赋能下的融合创新，已经成为当前思想政治教育走向新质发展的前提，以融合创新研究和融合创新教育培养融合创新人才，是时代的需要和发展战略的必要选择。另一方面，从学科自主知识体系建构的科学性来看，在思想政治教育基础理论研究领域、方法论研究领域、史学研究领域，数智时代背景和数智技术的作用，均已成为必须融入研究的问题，如果在对思想政治教育的主体、内容、方法、环境等问题的研究中无视数智时代背景，那就是无视数智技术对思想政治教育实践已经施加的整体性影响和整体性塑造，也无法真正有效推动实践的高质量发展、推动教育目标的整体实现。发生在思想政治教育实践领域的这些变化，同时也拓展了思想政治教育的历史，理应成为学科历史研究的重要内容。因此，从技术融入实践和学科融合发展两个层面来看，数智技术对思想政治教育的发生基础、依托载体、实践形态、主要矛盾都产生了影响，“数智—思政”之间的互动性与共生性已是思想政治教育实践领域一个新的重要特征。然而，如何更加深入、系统地认识数智时代思想政治教育领域提出的新问题、呈现的新特点，是需要大量数据作为支撑的，这就使建强体现数智时代思想政治教育特征的数据库，成为一项必要的基础性工作。

建构数智时代思想政治教育学科自主知识体系需要深入挖掘体现时代特点的原创性案例，建设能够体现数智时代思想政治教育特征的数据库，为学科体系、学术体系、话语体系、教材体系的建构提供必要的素材和资源。教育部办公厅2025年4月印发的《教育部等九部门关于加快推进教育数字化的意见》中，已经明确提出了“完善教育领域多模态语料库，构建高质量自主可控数据集”的任务。数据库建设是推动思想政治教育数字化转型的核心工程，在数据要素和智能技术的支持下，可以深入了解思想政治教育实践的资源整合方式、对智能技术的动态应用以及建立在数据分析基础上对人、事、物的判断。数据库的建设也是一个突破传统知识存储逻辑，形成以数据驱动和智能分析为核心的动态知识生态系统的过程。从已有的技术和实践应用来看，以下几个方面的策略值得探索：一是建立多源异构数据采集体系，使教育教学、学术研究、日常管理等领域的多模态数据采集网络能够成为覆盖更广的数据底座，同时采用智能化终端捕捉各类概念、命题的使用状况等数据，并建立特定的数据清洗规则以确保信息的准确度；二是开展数据深度耕耘使数据源自主可控，加强对所采集数据的知识对齐和价值对齐，避免数智技术与思想政治教育融合过程中出现认知断层或价值断层；三是开发因果推理引擎和理论预测模型，通过建立智能知识演化平台，逐步打造知识生产机制；四是构建知识生产生态体系，通过打造虚拟学术共同体、智能学术助手来开发人机协同的知识创作系统，通过验证反馈和认知安全屏障构建来实现知识生产的闭环，等等。随着数智技术的迭代升级，数据库建设的前景将更加广阔，学科自主知识体系将更加丰富并更具数智活力。