历史唯物主义认为，空间作为人类实践活动的存在形式，“是一切生产和一切人类活动的要素”。思想政治教育空间以“思想政治”这一特定意义为核心，“是在一定社会的思想政治教育活动中，在主流价值观引导下，教育者、受教育者、教育内容与教育载体诸范畴与其依赖的具体空间形态的互动关系”。随着社会实践的技术性变迁，网络空间成为思想政治教育空间的重要构成，并延伸出众多子空间，如多媒体场域、云端空间等。

　　当前，生成式人工智能（以下简称“生成式AI”）凭借跨模态生成能力与数据处理能力不断突破人工智能的技术边界，极大压缩了知识获取的时间，重塑缺场—在场、线上—线下交互统一的社会空间。随着时间的极限化，空间概念进一步强化其实践性地位。具体而言，思想政治教育是“在物质空间、精神生活空间、社会空间的互通协调中促进人的思想政治素质与社会主流思想要求相统一的和谐状态”，探究生成式AI赋能思想政治教育空间的作用机理，应以物理空间、精神空间、交往空间三种要素为释义框架，把握技术发展与教育规律的耦合逻辑。

外源性支持：依托基座模型促进物理空间贯通

　　传统意义上的思想政治教育物理空间主要指教育活动展开的物质性功能场所，如教室、校园环境及承担教育功能的建筑实体等。人工智能时代的思想政治教育物理空间嵌于更为复杂的技术网络之中，以计算机等智能设备为核心的数字化硬件形塑着物理空间新形态，包括支撑性硬件、中继性硬件和展开性硬件。生成式AI的技术发展实现了由语言能力到空间推理的智能进阶，可有效消融物理空间与虚拟空间、正式学习与非正式学习的边界，赋予教育者空间连接的“普遍能力”。

　　加速沉浸式虚拟场景构建。随着高校思政课程建设的有序展开、大中小学思政课一体化的整体推进、思政课实践教学的深化发展，以红色教育基地、校本特色资源为代表的区域性教育资源不断涌现，思想政治教育增量资源的空间化生成效应凸显。但受到物理空间限制，各地区教学资源难以跨地域流动。生成式AI通过赋能虚拟现实、增强现实及数字孪生技术迭代升级，可加速推动实体物理空间的三维虚拟映射。教育者根据教育目标与内容要求，通过手机扫描图片或文字，能够在应用终端生成相应范围的、具有高度交互性与场景持久性的3D虚拟世界，实现教育空间的情景共创、联动交互，提升实体物理空间的跨区域利用效能。

　　打造多模态教学资源平台。当前，思想政治教育数字平台异构效应突出，各高校及教育实体基于差异化技术标准各自搭建独立平台，导致思想政治教育精品案例、红色文化数据库等核心资源难以互通互用。生成式AI的基座模型具备千亿级规模参数，依托强化学习类算法与分布式存储系统，该模型可系统整合思政课权威知识库、优质资源库、实践素材库等资源，构建文本、图像、视频、音频交叉关联的跨模态内容生成引擎，实现文生图、图生视频、概念关联等智能功能，形成数字资源集成的“超级平台”，推动资源建设从“资源堆叠”走向“能效协同”。

　　赋能轻量级智能应用开发。基于大型预训练模型构建的轻量化智能体能够为思政工作者进行技能赋值。具体而言，思政工作者可基于对教育的深刻理解与需求把握，依托大模型的个性化定制功能，通过模块拖拽与简单的提示词指令，“一键生成式”在应用终端创建出高度定制化的智能体工具，延展思想政治教育智能空间。例如，高校辅导员可结合工作需求与自身特色，在模型终端创建专属的AI辅导员分身，辅助处理日常事务，使自己从繁杂的事务执行者转型为专注于价值引领、情感关怀的教育者。

内生性基础：借助动态涌现推动精神空间延展

　　空间是承载人的行为、认知与价值观的主体性场域。思想政治教育精神空间蕴含双重内涵：一是指静态的知识和价值层次；二是指动态的思想、情感和心理层次。生成式AI是基于数据、算法与模型构建而成的智能系统，可自动生成适配不同认知水平的教育内容，实现从“搜索匹配”向“智能涌现”的转变，推动思想政治教育实践向生成式探究延展。

　　在知识挖掘上，一方面，依托生成式AI的跨领域知识迁移与语义挖掘技术，可以对既有知识进行编码和分析，从海量数据中挖掘出关联关系，并以知识图谱等跨模态呈现出知识的潜在关联，推动思想政治教育教学规律的深度探索。另一方面，生成式AI突破原有人工智能技术的思维定式，在知识的调取、创造和传输效率上呈现出超越性的优势。在精准捕捉受教育者知识盲点与用户需求的基础上，大模型可针对特定问题与应用场景将海量互联网数据进行创造性整合，以结构化方式呈现系统的知识内容，提升用户知识检索的效率和准确性。

　　在空间叙事上，生成式AI的可扩散化模型实现了算法创新，可推动思想政治教育空间叙事的精准化与动态化。具体而言，当代大学生在价值认知中，既关注抽象深沉的宏大叙事，也注重鲜活生动的微观叙事。面对这些思维跳跃、喜爱即时交互的受众，生成式AI可将海量互联网数据以“中央厨房”式的云计算方式生成具象化、高精度、无噪声的叙事内容，并依托空间导航功能创设情境化的空间叙事场景。进一步而言，通过向基座模型投喂思政专业语料库，生成式AI能够源源不断地生成与传播标识着社会主流价值观念的话语、概念与知识内容。基于此类叙事话语，教育对象主观建构着个体的认知空间，实现思想政治教育数字叙事从大众传播、分众传播走向泛众传播。

　　在情感体验上，借助生成式AI的多模态语言模型，教育者可在传统物理学习空间中注入创造性的类人特征，打造沉浸式学习体验。通过大模型的情绪感知功能模块，智能体应用能够精准识别、模拟并表达人类的喜怒哀乐，让受教育者在虚拟教育情境中获得身临其境的体验，深化情感交流。借助大模型的视觉和声音等媒介信息，教育者能够即时感知教育对象的情绪状态，灵活调整教学方法，及时介入和干预学生的不良情绪状态。此外，生成式AI打破了数字人制作成本高的壁垒，通过支持数字人形象生产、为数字人提供对话能力和决策能力等方式，使学科理论知识以拟人化的形象“跃然纸上”，有效增进思想政治教育亲和力。

关系性支撑：基于数据驱动创新交往空间实践

　　教育空间在本体论意义上指向梅洛-庞蒂现象学中“身体-主体”的知觉场域，即教育主体间通过具身化的实践交往构建起具有特定内涵的意义空间。思想政治教育空间正是以教育主客体在交往过程中形成的关系网络为根本支撑。随着生成式AI快速渗透于生产生活各领域，以智能体为代表的智能对话机器将打破思想政治教育空间关系的固有形态，人机协同、人机共生等新的关系类型均需被纳入考量范畴之中，以革新思想政治教育空间关系的实践经验。

　　重塑空间权力关系。空间生产过程隐含着权力主体之间的内在冲突。生成式AI凭借智能生成与类人对话功能，可模仿教育主体对教育对象进行逐步引导、鼓励思考、获取答案的启发式教学。受教育者凭借自身迅速崛起的信息权力，在知识积累上甚至可以反向超越教育者。当智能技术突破了知识流动的传统空间结构，教师作为教育主导者的空间权力也将遭到削弱，教育主客体关系将朝着平权化的方向演进。与此同时，生成式AI强大的语言理解与数据处理功能，使得教育活动中诸如文档整理、作业批改等重复性劳动将交由机器实现。这意味着消除人的必要劳动成为现实，思想政治教育将日益表现为人的自由全面发展，师生交往的自由、权利和本质也将获得更大跃迁。

　　革新空间交互方式。生成式AI秉持全样本理念，可依托机器学习模型处理受教育者的传统结构性数据、新型行为性数据等整体数据集，通过识别数据中的关联与模式，赋能教育者对受教育者的思想和行为进行监测与分析，深度挖掘教育数据之间的隐匿关联，深化对受教育者思想特点的把握。此外，大模型能够将学情记录、社媒评论和网络动态等数据映射至同一语义空间，快速捕捉学生群体关切的热点议题，促进教育者精准识别、多角度介入受教育者的思想形成过程，推动受教育者认知塑造与价值内化。

　　重构空间交往生态。生成式AI不仅指向实践性的数字交往本身，而且形塑了“人-机”交互的新型生态。不同文化背景的技术开发者与AI布局者，其价值观念和思维模式会以对话问答的方式呈现出来，实现与AI用户的观念交往，并以持续对话的方式占有用户对某一议题的全部认知。从“人-机-数据”交互视角看，生成式AI具有“飞轮效应”，用户与之交流的过程也是大模型不断获取真实数据的过程，从而为模型研发训练提供持续更新的数据，提升模型性能。模型性能提升反过来促使用户体验改善，从而吸引更多用户加入，形成人、数据、机器螺旋上升式的循环迭代，革新人与人、人与机器间的交互关系。

　　【本文系2025年度国家社会科学基金年度项目青年项目“思想政治教育大模型的场景构建及其实践应用研究”（25CKS161）、2025年四川省哲学社会科学基金马克思主义理论研究和建设工程重点项目“人工智能大模型赋能高校思政课教学模式改革与场景构建研究”（SCJJ25MGC11）阶段性成果】

　　（作者单位：电子科技大学马克思主义学院）