随着生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence，GAI)及其产品迅猛迭代，最新大语言模型GPT－4涌现出了高阶思维链(Chain of Thought，CoT)及类人的逻辑推理能力，以大模型为代表的自然语言处理工具展现出了无与伦比的数字内容创造力，实现了由单文本到多模态的跨越，人类由此从专业生成内容(Professionally Generated Content，PGC)和用户生成内容(User Generated Content，UGC)时代迈向了人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content，AIGC)时代。习近平总书记指出，必须“聚焦人工智能发展前沿问题，深入探讨人工智能快速发展条件下教育发展创新的思路和举措”^[1]166。我国政府更是将“人工智能＋”行动^[2]纳入《2024年政府工作报告》，力求“把人工智能技术深入到教育教学和管理全过程、全环节”^[3]。人工智能的运用催生出一系列新的思想政治教育理论与实践问题。为此，在整体上把握AIGC时代思想政治教育创新发展的特征，深入探究其动力和进路，既是提高思想政治教育实效性和适应性的现实需要，也是回答现代信息技术与思想政治教育何以深度融合的理论诉求。

自GPT－4、Sora诞生以来，生成式人工智能便基于超大规模参数的大语言模型，在语意聚合、图像拟合等跨模态领域展现出强大的智能力量，深刻影响着人们的生产生活。思想政治教育是围绕现实的人的精神需要展开的，这规定着其必须因事而化、因时而进、因势而新，同一定社会中人们的思维方式、交往形式和行为样式高度适配，以在创新发展中不断提高人们的思想政治水平和道德素质，从而满足人的全面发展和社会进步的需要。

第一，思想政治教育以辩证思维回应概率计算知识存在的拟合失真问题。人工智能学习并模仿人的写作能力来自大语言模型(Large Language Model，LLM)，它基于群体海量的语料信息展开预训练，遵循着概率分布与反馈调节的底层拟合逻辑。虽然生成式人工智能尚不能真正理解思想政治教育话语蕴含的深层次价值内容，但它借助分布式人机协同程序，在“0”或“1”的机械主义对立中寻找学习规律，生成了独具创造性和启发意义的多模态内容。分析生成式人工智能的知识生产过程，始于人对语料基座模型单向度的预训练，经由语义泛化的“提纯”工序，初步实现了简单的人机问答，并凭借人类反馈的强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF)技术，达到了人机自由交互。可见，这种知识生产过程在很大程度上仰赖人机协同的“集体生产系统”，离不开人的辩证否定思维，属于概率计算知识，由此“计算不再只和计算机有关，它决定我们的生存”^[4]。作为政治性与思想性交织的特殊教育实践，思想政治教育总是按照一定阶级的思想政治观念展开。讨论AIGC时代思想政治教育的创新发展问题，必须基于思想政治教育内容的质的规定性，用代表一定阶级的“特殊精神”^[5]来武装受教育者的主观世界，引导受教育者的思想与行为朝着社会期望的方向发展。这就需要教育者辩证地看待概率计算知识，克服人机协同知识生产的“虚假意识”与“拟合失真”问题，正确回应受教育者的多元化精神需求。

第二，思想政治教育以辩证性的方式扬弃AIGC时代人机协同下的知识生产。历史唯物主义认为，“生产方式制约着整个社会生活、政治生活和精神生活的过程”^[6]591。思想政治教育在思想意识、价值观念等方面丰富发展着人们的精神生活，它的意识形态属性深植于一定社会的物质生产基础。当AIGC时代社会生产方式的矛盾运动呈现出新变化时，思想政治教育必须面向新变化进行创新发展的实践探索，可以说，思想政治教育“是追求着自己目的的人的活动”^[7]295。中国共产党思想政治教育的历史实践，遵循社会发展的一般规律，积极扬弃各类技术手段的应用场景，这是其取得的基本经验之一，特别“要适应社会信息化持续推进的新情况……充分运用新技术新应用创新媒体传播方式，占领信息传播制高点”^[8]。思想政治教育创新发展的契机总是在被动地卷入新生产力引发的旧秩序变革中呈现出来的，AIGC时代人机协同下的知识生产一经诞生，就向传统思想政治教育内容的生成向度提出了挑战。面向人机协同下的思想政治教育知识生产，教育者应接纳概率计算知识的存在事实，摒弃生成式人工智能的意识形态异化风险^[9]，力戒“0”或“1”的机械唯物主义惯性思维，要以辩证唯物主义“否定之否定”的方式，扬弃AIGC时代人机协同下的知识生产，稳步推进思想政治教育创新发展。

第一，教育者发挥能动性自觉承担教育主导者角色。习近平总书记指出：“科学技术从来没有像今天这样深刻影响着国家前途命运，从来没有像今天这样深刻影响着人民生活福祉。”^[10]讶异于生成式人工智能在知识生产与内容创作领域的“魔力”，教育者秉持高度的历史自觉性，积极发挥自身能动性，把握生成式人工智能全时、实时和适时的信息递送功能，围绕思想政治教育在物理、信息及社会空间中的叙事痛点和传播堵点，从“泛在化”的人机交互处着手，改进思想政治教育系统的要素与环节，激活事物创新发展的内在动力，推动思想政治教育全流程、整体性的社会化革新。在这一过程中，教育者的能动性不仅体现在有效发挥人机交互的信息传播“低时延”优势，塑造出与社会文化心理相契合的精神生产活动方面，还体现在恪守基本的科技伦理道德，时刻反思人机双向互构界限，不断提升自身数字素养和专业价值认同，防范化解人工智能生成内容的意识形态风险方面。在AIGC时代，教育者应通盘考量思想政治教育过程中的人机交互环节，对现有的思想政治教育运行系统施以能动改造，用深厚的人文价值关怀驾驭生成式人工智能的工具理性，自觉承担思想政治教育主导者的角色。

第二，受教育者发挥能动性积极投身自我教育实践。伴随AIGC时代大语言模型参数的指数级扩张，以大模型为代表的人机交互产品具备了拟人的自然对话及语义理解能力，能够实时回应受教育者的思想困惑和价值关切，提供带有情感温度和人文关怀的人工智能生成内容，潜移默化地影响受教育者的人格塑造过程，激活受教育者积极进行自我教育的能动性。一方面，与大模型进行人机交互能够增强受教育者的主体意识。作为具有传播意识形态功能的技术形式，生成式人工智能承载着一定的思想意识和价值观念，只要它在思想政治教育活动中出场，以教育者为信息传播中心的直接交互关系就会发生变化，转变为信息去中心化传播的间接交互关系，使受教育者逐渐习惯在人机对话问答中追问自我意义、反思自我行为、完成自我超越，从而强化自身的主体意识。另一方面，与大模型进行人机交互可以满足受教育者的个性需求。大模型支持一对一的问答交流，允许受教育者随时提出个性化的思想困惑和现实关切问题，并能够依托负反馈调节方式，持续优化生成内容的准确性、真实性。这种分众化人机交互方式既回应了受教育者具有特殊性的个人精神需求，又激发了受教育者的主体能动性，能够促使其逐渐扬弃原有认知体系中的思想意识和道德观念，接受并认同大模型所传导的价值理念。

第一，AIGC时代思想政治教育创新发展观照并表征着主客同一的对象性关系。马克思所处的时代虽然没有直接孕育出生成式人工智能，但他在《资本论》中系统考察了资本主义生产方式下的“机器”和“机器体系”，认为二者所承载的技术属性能够将一定事物的内部要素再加工，使新事物的效力大于原有要素的简单相加。在AIGC时代，生成式人工智能的技术属性由数据、算力和算法三种基本要素构成，并整体性地融入思想政治教育创新发展的实践活动，体现了人的无差别抽象劳动，但仍未超越人的对象性活动范畴。毋庸讳言，生成式人工智能“是转化为人的意志驾驭自然界的器官……是对象化的知识力量”^[11]，运用比特符号重塑着教育双方的社会关系，实质上则为社会属性和技术属性的有机统一体。生成式人工智能诞生于人的对象性活动，作为一种对象化产物彰显着人的本质力量，“一切对象对他来说也就成为他自身的对象化……对象成为他自身”^[12]，由此形成了一种始终处于非静止状态的对象性关系。在这种主客同一的对象性关系中，生成式人工智能的社会属性同它自身的技术属性实现了最大限度协调，教育主体也在同教育客体的动态交互关系中，持续推动思想政治教育创新发展。

第二，AIGC时代思想政治教育创新发展确证并拓展着教育者自身的本质力量。生成式人工智能并非凭空产生，它同机器在本质上并无其他更多的差别，均为人类突破自身局限性的对象化产物。“观念的东西不外是移入人的头脑并在人的头脑中改造过的物质的东西而已”^[13]，生成式人工智能虽然有着近乎无限的内容创作力、开放的语义理解力和精准的知识供给力，看似脱离了人脑的能动加工过程，但它只是人的本质力量的现实载体，是现实的人将智力思维和知识积累外化到技术体系的产物，是人类自身类本质的对象化，于物的功能发挥及效用实现过程中，再次确证并拓展了人的本质力量。思想政治教育是一种有组织、有计划、有目的的特殊实践活动，与人类在机器中彰显本质力量相似，教育者不仅在改造受教育者精神世界的过程中确证着最基本的对象性关系，更在促进受教育者迈向全面发展的创造性进程中拓展着自身的本质力量。“人们的意识，随着人们的生活条件、人们的社会关系、人们的社会存在的改变而改变”^[6]50－51，生成式人工智能突破了弱智能的技术窠臼，展现出强智能的拟人化思维，将持续深化教育者对于自身本质力量的反思和表征，促使思想政治教育在人机交互的对象性关系中实现创新发展，确证并拓展教育者的本质力量。

AIGC时代，生成式人工智能承载着人类外化的本质力量，影响着人们的社会实践活动，不仅改变着思想政治教育的外部生态环境，也引起了思想政治教育内部诸多要素的相互作用。在内生矛盾驱动和外部环境牵引的双重作用下，为更好地观照受教育者的精神生活需要，应推进思想政治教育不断创新发展，作出系统性调适，以增进育人实效。

第一，思想政治教育与外部环境同频共振并不断超越外部环境的束缚。环境是事物存在和发展的物质基础，塑造着思想政治教育的基本形态结构。正如恩格斯在阐释辩证唯物主义基本观点时指出：“推动哲学家前进的……主要是自然科学和工业的强大而日益迅猛的进步”^[14]，社会科学研究的一个基本判断正是“人创造环境……环境也创造人”^[7]545。思想政治教育服务于人的全面发展，也会随着外部环境要素的变化而变化，并将外部环境系统作为自身实践的改造对象，以此适应并不断超越环境的束缚。这就是说，AIGC时代的思想政治教育不但要积极适应人机交互的学习态势，更要克服由人机协同知识生产模式带来的主流意识形态消解问题，规避生成式人工智能被简单庸俗地泛化滥用，运用创新思维主动求变，不断适应复杂多变的环境要素，超越外部系统的客观局限性，有效纾解思想政治教育系统中应然与实然的矛盾。

第二，思想政治教育与新质生产力同向共进，符合教育载体创新的具体规律。新质生产力“以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升为基本内涵”^[15]。当前，生成式人工智能技术产业内蕴新质生产力，高效催化“人工智能＋教育”的历史进程，使思想政治教育载体智能化的前景变得触手可及。习近平总书记指出：“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应。”^[1]119AIGC时代的新质生产力从思想政治教育外部系统着力，以生成式人工智能技术优势牵引教育载体创新发展。但这并不是将大语言模型技术产品简单地前置或内置于价值引导、观念塑造、动机激发等教育环节，而是将其与各类现代信息技术手段深度融合，发挥多种教育技术堆栈形成的智能力量，更为精准地剖析受教育者思想观念与道德发展方面的深层次问题，发挥生成式人工智能在思想政治教育计划、组织、实施与评价全流程的示范带动效应，鼓励受教育者自主挖掘自然语言处理工具中未被开发的思想理论资源，在合规律的基础上培育高水平复合型数字人才^[16]，实现思想政治教育系统内的创新发展。

第一，满足人的精神生活需要是促进人类自由全面发展的中心环节。马克思认为“生产物质生活本身”^[7]531是一切历史的前提。当基本的物质生活需要得到满足后，人的需要还会向物质生活以外的其他领域延伸，那种直接与“人们的物质活动，与人们的物质交往，与现实生活的语言交织在一起”^[7]524的精神生活随即进场。人的精神生活离不开现实的物质生产基础，受一定社会生产力水平的制约，但在物质生活发展乃至于人类解放的历史进程中发挥着不可替代的作用。在AIGC时代，大语言模型为丰富受教育者精神生活需要提供了更多条件。在人机协同的交互空间中，思想政治教育摆脱了传统知识生产的条件制约，能够经由人机交互过程，使个性化的、多样化的精神生活需要不断获得满足，持续引领受教育者的精神世界的建构。

第二，人类不断丰富发展的精神生活需要转变为思想政治教育创新发展的动力。马克思从现实的人的视角出发，认为人是“一切社会关系的总和”^[7]501，“以其需要的无限性和广泛性区别于其他一切动物”^[17]，人的丰富多样的社会关系决定着其需要的丰富性与多样性，可以“不受肉体需要的影响也进行生产，并且只有不受这种需要的影响才进行真正的生产”^[7]162。在此意义上讲，人的精神生活需要远比物质生活需要更为丰富多样，涉及思想、政治、道德等方面。生成式人工智能投入知识生产，使个体精神生活场域被广泛延展，为人们精神生活带来了诸多新的需要。在此背景下，应不断调适思想政治教育系统的要素结构，优化主流意识形态的叙事方式和传播模式，营造人机协同的育人新生态，全方位满足受教育者精神生活的新需要。

第一，思想政治教育系统构成要素的相互作用是其创新发展的根本动力。“矛盾是普遍的、绝对的，存在于事物发展的一切过程中，又贯串于一切过程的始终。”^[18]307破解AIGC时代思想政治教育创新发展问题，应在辩证唯物主义的科学指导下，将注意力“放在认识‘自己’运动的泉源上”^[19]，深刻把握思想政治教育创新发展的根本动力，即“事物内部的矛盾性”^[18]301。社会发展对受教育者思想道德的应然要求与受教育者思想道德的实际状况之间的矛盾，是思想政治教育的主要矛盾，这一主要矛盾从教育理念、方法、载体、管理及评价等方面推动思想政治教育的创新发展。而生成式人工智能的运用更增添了思想政治教育系统构成要素间的矛盾色彩，表现在教育者主导与受教育者自为、教育内容的理论演绎与人机共创、教育方法上的大水漫灌与精准滴灌等方面。“相互作用是我们从现今自然科学的观点出发在整体上考察运动着的物质时首先遇到的东西”^[20]，思想政治教育创新发展的根本动力，一方面来自于自身主要矛盾的主要方面，另一方面来源于思想政治教育系统内部诸要素间的相互作用。正是在思想政治教育系统构成要素的矛盾冲突与融合交织并存的张力中，出现了思想政治教育创新发展的需求，也正是其构成要素的相互作用，推动思想政治教育不断创新发展。

第二，思想政治教育的目标任务凝聚整合着创新发展的根本动力。思想政治教育创新发展的根本动力来自其构成要素的相互作用，但构成要素的相互作用难以在短时间内迅速呈现，而是需要由明确的动力目标来协同整合。“事物的性质，主要地是由取得支配地位的矛盾的主要方面所规定的”^[18]322，立德树人这一目标任务规定着思想政治教育构成要素相互作用的方向，在构成要素的矛盾运动中促成动力协同，将不同要素的相互作用凝聚为创新合力，使思想政治教育在当前生成式人工智能这个最大变量进场后，获得正向力量。思想政治教育创新发展始终立足立德树人这一根本任务，借助全天候智能化在场的问答式人机交互工具，不断优化系统构成要素结构及其作用方式，持续优化动力生成及其传导环节，促使各个构成要素的力矩做功趋于耦合，在对立统一的矛盾运动中源源不断地孕育出根本动力，推动思想政治教育创新发展。

面对AIGC时代生成式人工智能这一变量，应以辩证思维、战略思维和创新思维通盘谋划，从思想政治教育理念、资源和生态等方面着力，推动思想政治教育创新发展。

“辩证唯物主义是中国共产党人的世界观和方法论”^[21]，它肯定一切事物始终处于矛盾运动中，以发展的眼光看待事物的历史、现实和未来，用联系的观点把握事物发展态势，促进思维决策和实际行动朝着预见性方向发展。正确认识AIGC时代人机交互的动态关系和复杂联系，需要坚持“两点论”和“重点论”相统一，以辩证思维分析问题。

首先，要充分肯定人机协同知识生产的意义，发挥其推动思想政治教育创新发展的作用。AIGC时代的受教育者已不再满足于线性、单向的思想观念灌输和价值立场预设，而是更加关注自身主体地位的显扬，但这并不意味着教育者要削足适履地弱化育人主导地位，也不是放任受教育者与大模型完全自由互动，反而要统筹兼顾育人活动的各环节，从全局视角运用好发挥好人机协同知识生产的技术优势，处理好概率计算知识与主流意识形态的差异表达，用启发性方式引导受教育者在人机交互过程中构建精神世界；既要允许受教育者同大模型充分交互，又要掌握好人机交互的关系边界，使主流价值导向贯穿全过程。在AIGC时代的思想政治教育过程中，辩证思维成为理解人机交互关系的有效方法，有助于教育双方更好地发挥主体能动性，积极应对教育载体的智能化变革。

其次，要审慎考量生成式人工智能的思想政治教育应用场景，坚持以教育者为主导的人机交互教育关系。2023年9月，联合国教科文组织发布了《生成式人工智能教育和研究应用全球指南》，再次重申了生成式人工智能服务于人，人要驾驭并不断优化生成式人工智能的核心观点^[22]。教育者应通盘考虑技术体系的意识形态属性，审慎考量工具理性附带的价值隐忧，防范化解人机交互过程中的技术僭越问题，实现以“道”驭“术”和依“术”释“道”的协调统一。在AIGC时代，思想政治教育双方的自然属性与社会属性不应被技术属性遮蔽，应坚持以教育者为主导的人机交互教育关系，发挥人类与生成式人工智能在精神生产领域中的比较优势，确保技术进步同人的自由全面发展同向同行，不断探索思想政治教育创新发展的未来图景。

最后，要摒弃孤立静止的形而上学思维，全面把握“道”与“术”的关系，构建思想政治教育共同体。马克思的辩证唯物论突破了旧哲学的形而上学桎梏，使我们能够全面把握AIGC时代思想政治教育创新发展的实践问题。马克思主义认为，“在真正的共同体的条件下，各个人在自己的联合中并通过这种联合获得自己的自由”^[7]571，即“每个人的自由发展是一切人的自由发展的条件”^[23]。构建AIGC时代的思想政治教育共同体，就要全面把握“道”与“术”的关系，一方面，要充分观照受教育者的个体精神生活需要，用包容的数字化人机交互方式吸引受教育者积极参与实践创新，不断丰富发展“术”的应用场景；另一方面，要不断完善数据基座、算法模型和驱动逻辑，在以实践为导向寻求自组织和自优化的一般意义上，使生成式人工智能的功能发展与立德树人根本任务同向同行，提高“道”的育人实效。只有立足辩证唯物主义思维，全面把握“道”与“术”的关系，构建思想政治教育共同体，形塑道德伦理与技术发展有机统一的运行态势，才能拓展思想政治教育的广度和深度，确保技术应用不脱离、不背离立德树人的根本任务。

“战略上判断得准确，战略上谋划得科学，战略上赢得主动，党和人民事业就大有希望”^[24]，战略思维“永远是中国共产党人应该树立的思维方式”^[25]。面对生成式人工智能对思想政治教育内外系统带来的挑战，应以战略思维统观全局，久久为功，推动思想政治教育创新发展。

首先，要明确IEduGPT的基本概念，打造人机协同智能共创系统。所谓IEduGPT，就是指服务于思想政治教育事业的垂类大语言模型，它依托变分自编码器(Variational Autoencoders，VAEs)、生成对抗网络(Gene－rative Adversarial Networks，GANs)与人类反馈的强化学习(RLHF)等技术架构，深度学习符合主流价值的多模态语料库，能够推断并拟合教育者的话语叙事，在与受教育者展开自由平等的对话交流中进行“润物细无声”的价值观引导。IEduGPT是一个人机协同的思想政治教育资源共创系统，它整合了先进技术工具、先进育人理念和先进管理方式，具备理解、生成和转化社会主义核心价值观的能力^[26]，可以根据受教育者个性化的精神生活需要，实时提供相应的定制式对话服务，能够基于个体需要精准提供思想政治教育资源。

其次，要以前瞻性视野高标准铺设智慧思政的技术基座，加快布局适用于思想政治教育应用场景的IEduGPT。为了引导生成式人工智能产业良性健康发展，保证技术的工具属性同我国社会发展需要同频共振，2023年7月，中华人民共和国国家互联网信息办公室等七部门联合出台《生成式人工智能服务管理暂行办法》，强调要立足我国实际国情，搭建正确传播中国声音的生成式人工智能“新基座”^[27]。这为开发契合于我国思想政治教育应用场景的IEduGPT提供了明确的政策导向。在思想政治教育创新发展中发挥大模型理解、学习和生成自然语言的优势，引导受教育者积极投入思想政治教育全过程固然重要，但也决不能一味照搬基于西方话语体系的大语言模型，致使建立在抽象人性假设基础上的错误思潮搭载技术传播的“快车道”，反过来削弱受教育者的主流价值认同。因此，要以高标准、严要求尽快铺设自主可控的本土化的IEduGPT技术基座，发挥其强大的自然语言处理和深度学习能力，由人机协同方式生产出符合我国主流价值的概念释义和观点辨析，精准匹配受教育者个性化的精神生活需要，提升AIGC时代思想政治教育创新发展的针对性和有效性。

最后，要以可持续发展的视野审视IEduGPT的战略价值，为思想政治教育提供开放共享的育人资源。在铺设本土IEduGPT的技术基座过程中，不仅要精准供给符合主流意识形态的思想政治教育资源，还应考虑到未来一个时期内的技术体系创新迭代需求，特别应注意生成式人工智能的可持续发展问题。质言之，在搭建本土IEduGPT的底层技术基座时，要注重智能系统的灵活性及兼容性，预留出跨地域全时段的多模态协同训练端口，使IEduGPT能够协助教育者及时将新时代党的创新理论成果向教材体系和教学体系转化，以开放共享的理念及行动克服思想政治教育资源重复与低效运行的问题。

创新思维是人们破除思维定式，突破经验惯性思维局限，针对主要矛盾的主要方面，实事求是地开拓工作新局面的思维方法。在AIGC时代，要想牢牢掌握意识形态领导权，捍卫主流意识形态地位，就应以敢为人先的创新思维，深入挖掘大语言模型的智能力量，积极营造精准供给的思想政治教育生态，主动适应并不断运用好人机协同的知识生产新方式。

首先，要突破现有思想政治教育思维定式，挖掘智能力量的精准供给潜能。当人工神经网络的参数规模突破阈值，大语言模型的语义理解、图像识别以及逻辑推理能力获得指数级跃迁时，人工智能的类人智慧不断涌现。面对大语言模型彰显出的智能力量，思想政治教育比以往任何时代都更加拥有了精准供给的技术支撑，受教育者精神生活的丰富性和多样性需求在人机交互过程中因此被充分观照。挖掘智能力量的精准供给潜能，其核心在于继承并发扬思想政治教育以情动人、以理服人和以德化人的传统优势，帮助教育者深刻理解技术体系迸发的智能力量，踊跃尝试人机协同的教育方法，更加突出因材施教的思想政治教育资源精准供给，使受教育者在潜移默化中加强对主流价值的认同，切实增强思想政治教育创新发展的实效性和适应性。

其次，要搭建精准供给的人机协同教育场域，推动智能力量与思想政治教育深度融合。AIGC时代的自然语言和机器语言几近实现瞬时解码转换，大语言模型贮存人机协同过程中的数字化交往痕迹，成为思想政治教育资源精准供给的关键枢纽。技术创新体系承载的智能力量正引发思想政治教育交往范畴的新变化，使交往场景由现实域向数字域拓展，交往对象由人类向人工智能扩展，交往形式由同质化单向度向个性化多模态发展，这就要求教育者积极搭建精准供给的人机协同场域。AIGC时代思想政治教育创新发展的重点，就是要把握人机协同知识生产的辩证性特征，顺应思想价值观念精准供给的具体运行规律，将大语言模型的智能力量同价值引导、观念塑造、政治认同等重要育人范畴深度融合，进而搭建起精准供给的人机协同教育场域。

最后，要凝聚构成要素相互作用的创新合力，共筑精准供给的思想政治教育生态。思想政治教育创新发展是一个系统性的实践过程，其中创新思维是基础能力，智能技术是驱动力量，人机协同是交往场域，任何构成要素都难以脱离其他要素而单方面发展，创新效果是在凝聚构成要素相互作用的创新合力基础上实现的。换言之，当思想政治教育外部环境态势发生变化时，特别是在生成式人工智能这个最大变量进场后，思想政治教育的方法、载体、模式等要素亟待精准化创新发展。整体大于各部分相加之和，如果思想政治教育过度依赖“IEduGPT＋载体”创新，而忽视IEduGPT与教育理念、教育方法等其他构成要素的融合，那么思想政治教育创新发展的育人实效就会大打折扣。因此，应凝聚构成要素相互作用的创新合力，共筑精准供给的思想政治教育生态，充分回应AIGC时代思想政治教育创新发展诉求，更好地贯彻落实立德树人根本任务。